현재 소매시장에서 AI 시장 규모는 약 1조 8,000억 달러로 추산된다. 90억 달러 2029년까지 400억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 그로서리테크 2024소매 식품 업계 행사에서 CEO와 CIO는 AI에 대한 관심이 커지고 있다는 점에 대해 이야기했지만, 동시에 고객 경험을 즉시 향상시키고 매출 성장을 촉진하는 AI 전략을 구현하는 방법에 대해서도 궁금해했습니다.
현재 미국 내 재고 정확도는 다음과 같습니다. 63%추정치로 이어짐 6341억 달러 소매업체의 연간 손실과 청소부 이직률 200%운영에 효율성, 지능성, 안정성을 더해주는 효과적인 솔루션에 대한 절실한 요구가 있습니다.
반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 처리하기 위해 로봇을 사용합니다. 청소 및 재고 추적직원들이 보다 의미 있고 고객 중심적인 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다. 이러한 변화는 직원 만족도를 높이고 전반적인 고객 경험을 개선하는 것으로 나타났습니다. 오늘날의 경쟁적인 환경에서 자동화를 수용하는 것은 앞서 나가기 위한 실용적인 단계입니다.
또한, AI를 최대한 활용하기 위해 리테일러는 정확하고 시기적절한 데이터를 수집하기 위한 전략을 구현하는 것을 우선시해야 합니다. AI는 수신하는 데이터만큼만 좋습니다. 그렇기 때문에 일부 선도적인 리테일러는 이미 로봇 기술을 도입하여 매장에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 얻기 위해 실시간 데이터를 수집하고 있습니다. 이는 더 나은 수익 창출 의사 결정과 행동으로 이어지는 통찰력을 얻는 열쇠입니다.
소매업의 현재 상태와 미래
COVID-19 팬데믹 이후 몇 년 동안 리테일러들은 급속한 디지털화의 시대에 직면해 있습니다. 지난 5년 동안 전 세계는 고급 온라인 및 매장 쇼핑 경험에 대한 기대와 재고 및 물류의 변화를 포함하여 쇼핑객 행동에 엄청난 변화를 겪었습니다. 리테일러들은 재고 관리와 관련된 상당한 비용으로 어려움을 겪고 있으며, 이는 다음과 같은 요인으로 이어질 수 있습니다. 20-30% 총 물류비용의
현재 소매 업무의 절반이 이미 자동화되어 있으며 이 수치는 급속히 증가할 것으로 예상되며 예측에 따르면 70% 내년까지 자동화된 솔루션이 있는 작업이 있을 것입니다. 재고 관리 프로세스를 자동화해야만 소매업체는 증가하는 소비자 수요를 충족하고, 비용을 효율적으로 최소화하고 수익성을 극대화할 수 있습니다.
효과적인 재고 관리 솔루션을 사용하면 리테일러는 재고 없는 품목, 가격표 오류, 프로모션 준수 문제, 잘못된 제품, 재고 수를 쉽게 추적할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 결과를 매장 팀과 공유하여 재고 문제를 신속하게 해결합니다.
현재 프로세스에 자동화와 지능을 추가하는 재고 관리 솔루션에 투자하면 소매업체는 재고 부족을 피하고, 비용을 절감하고, 고객 만족도를 유지하는 데 도움이 되며, 그렇지 않으면 이런 분야에서 성과를 낼 수 있는 경쟁자에게 밀릴 위험이 있습니다.
바닥 관리 직원의 업무 해제
모든 소매업체, 식료품점, 창고형 매장 및 대형 매장이 겪는 과제 중 하나는 수동 세척에 많은 시간과 비용이 든다는 것입니다. 그러면 이 문제는 어떻게 해결될 수 있을까? 답은 자율 모바일 로봇(AMR)에 있습니다. 이 최첨단 솔루션은 일상적인 작업을 자동화함으로써 직원들이 시간과 에너지를 보다 전략적이고 영향력 있는 활동에 바칠 수 있도록 합니다. 전 세계 최고의 리테일러와 식료품점 중 다수가 인력 부족과 높은 이직률과 같은 노동 분쟁에 대처하는 데 이를 성공적으로 활용하고 있으며, 고객 경험 또는 NPS(순추천점수)도 개선할 수 있습니다.
또한, 바닥 관리 로봇에서 공유되는 성과 데이터 측정항목은 구현 가능한 결과를 제공하여 팀이 청소 작업을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 청소가 진행된 부분과 진행되지 않은 부분을 명확하게 파악하는 것이 포함되는데, 여러 사이트를 관리하거나 타사 그룹에 의존하는 경우 알아내기 어려울 수 있는 사항입니다.
일부 바닥 관리 AMR은 다양한 기능을 통해 이러한 세척 성능 통찰력을 제공합니다. 엔터프라이즈 도구여기에는 모바일 보고서, 자동화된 이메일, 웹 기반 포털 등이 포함되며, 이러한 모든 요소는 수백 개의 매장에서 이루어지는 작업이든 단일 매장의 운영이든 효과적인 변경 관리를 구현하는 데 필수적입니다.
바닥 관리 로봇은 다른 사람의 안전을 우선시하고, 주변 환경을 지속적으로 인식하며, 주변 사람들을 보호하도록 제작되었습니다. 업계를 선도하는 자율성 플랫폼은 UL 60730-1, CSA/ANSI C22.2 No. 336-17 및 IEC 63327에 정의된 중요한 안전 표준을 충족하기 위해 엄격한 테스트를 거쳐 모든 기능적 안전 성능 요구 사항이 충족되는지 확인하여 장비 손상을 방지하고 실제 세계에서 바닥에 닿을 때 사고를 방지합니다.
선반 실행 개선
AI 솔루션은 고객 경험과 중요한 의사 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다.선반에.
바코드 스캐닝 및 수작업 계산과 같은 수동 프로세스는 변화하는 비즈니스 요구 사항, 변화하는 고객 선호도 및 직원 유지 문제에 적응하는 것을 극도로 어렵게 만듭니다. 컴퓨터 비전이 있는 AMR은 선반을 스캔하여 재고 없는 품목을 세심하게 표시할 수 있습니다. 처방적 AI 도구를 사용하여 이러한 로봇은 소매업체가 오른쪽 제품이 있습니다 오른쪽 선반에 오른쪽 가격을 낮추어 고객 경험을 개선합니다. 직원들은 제품을 수동으로 추적하는 데 시간을 허비하는 대신 고객과 상호 작용하고 모바일 주문을 처리하며 선반 문제를 언제 해결해야 하는지에 대한 알림을 받을 수 있습니다.
리테일러는 또한 광범위한 데이터 세트를 분석하여 계절적 수요와 매장 레이아웃이 매출에 미치는 영향과 같은 추세를 파악할 수 있습니다. 핵심은 빠른 의사 결정을 위한 빠르고 정확한 통찰력에 액세스하는 것입니다. 이러한 솔루션을 사용하면 리테일러는 더 적극적으로 대응할 수 있으며, 더 이상 판매 실적에 영향을 미치는 요소를 파악하려고 할 때 부분적인 그림만 그릴 수 있는 POS(판매 시점) 데이터에서 기다리거나 결론을 도출할 필요가 없습니다.
경쟁력을 유지하려면 리테일러는 재고 문제를 정면으로 해결해야 합니다. 로봇과 AI 기반 통찰력을 활용하여 재고 관리를 미세 조정하고, 재고 부족을 최소화하고, 더 많은 판매 기회를 포착할 수 있습니다. 고객 경험에 대한 기대치가 그 어느 때보다 높다는 것은 분명합니다.
재고가 없는 품목이 있을 때마다 소매업체는 쇼핑객이 다른 곳으로 갈 수 있으므로 고객 충성도를 잃을 위험이 있습니다. 소매업체는 AI를 사용하여 재고 예측 정확도를 최대 100%까지 높여 이를 완화할 수 있습니다. 35%재고 부족으로 인한 매출 손실을 크게 줄였습니다.
실시간 판매 및 공급망 데이터를 활용함으로써 소매업체는 수요 예측의 정확도를 지속적으로 개선할 수 있으며, 이를 통해 고객 선호도에 맞춰 제품 구색과 수량을 더욱 효과적으로 조정할 수 있습니다.
앞으로의 전망
소매업 환경은 AMR과 AI 기반 솔루션에 의해 주도되는 상당한 변화를 겪고 있습니다. 이러한 첨단 기술은 물류에서 고객 상호작용에 이르기까지 모든 측면에서 운영을 간소화하고 생산성을 향상시키고 있습니다. 효율성과 정확성에 대한 새로운 기준을 설정함으로써 지능형 자동화는 전체 소매 생태계를 향상시킵니다. 급속한 변화와 불확실성의 시대에 이러한 혁신적인 솔루션을 도입하는 것은 소매업체가 경쟁 우위를 유지하고 지속적인 고객 충성도를 육성하는 데 매우 중요합니다.
게시물 자율 모바일 로봇이 소매 고객 경험을 어떻게 변화시키고 있는가 처음 등장 유나이트.AI.
