खुदरा विक्रेता कई दशकों से एआई का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन इसका व्यापक रूप से अपनाया जाना और उद्योग पर इसका महत्वपूर्ण प्रभाव हाल के वर्षों में अधिक ध्यान देने योग्य रहा है।
2000 के दशक के प्रारंभ में, अधिक उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विकास और बड़ी मात्रा में डेटा की उपलब्धता के साथ, खुदरा क्षेत्र में एआई का उपयोग तेजी से बढ़ने लगा।
शुरुआत में, खुदरा विक्रेताओं ने इन्वेंट्री प्रबंधन और मांग पूर्वानुमान सहित बुनियादी कार्यों के लिए AI का उपयोग किया। हालाँकि, जैसे-जैसे प्रगति हुई है, यह खुदरा के अन्य पहलुओं, जैसे कि व्यक्तिगत विपणन, ग्राहक सेवा, मूल्य निर्धारण अनुकूलन और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में अधिक प्रचलित हो गया है। ईकॉमर्स के उदय और डेटा-संचालित निर्णय लेने के बढ़ते महत्व के साथ, खुदरा क्षेत्र में AI अपनाने में तेजी आई है। खुदरा विक्रेता अब खरीदारी के अनुभव को बढ़ाने, व्यावसायिक संचालन को अनुकूलित करने और समग्र प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल करने के लिए AI पर निर्भर हैं।
जनरेटिव एआई में ग्राहक सेवा की संभावनाएं हैं
नवंबर 2022 में OpenAI द्वारा ChatGPT लॉन्च किए जाने के बाद से, इस बात को लेकर काफ़ी चर्चा हो रही है कि जनरेटिव AI उद्योगों में किस तरह से क्रांतिकारी साबित होगा। खुदरा और परिधान क्षेत्रों में, इसका मुख्य प्रभाव वर्चुअल शॉपिंग असिस्टेंट के इर्द-गिर्द होगा। जनरेटिव AI-संचालित चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट 24/7 ग्राहक पूछताछ को संभाल सकते हैं। वे उत्पाद की उपलब्धता, ऑर्डर की स्थिति या वापसी नीतियों के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवालों का तुरंत जवाब दे सकते हैं। नियमित पूछताछ का जवाब देना और व्यक्तिगत खरीदारी सलाह प्रदान करना मानव एजेंटों को अधिक जटिल मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र करता है।
एआई-संचालित प्रणालियां ग्राहकों की शिकायतों का विश्लेषण भी कर सकती हैं और उचित प्रतिक्रियाएं या समाधान प्रदान कर सकती हैं, जिससे ग्राहकों की समस्याओं का सुसंगत और समयबद्ध तरीके से निपटान सुनिश्चित हो सके।
खुदरा विक्रेताओं द्वारा ईएसजी, मुद्रास्फीति और आपूर्ति श्रृंखला व्यवधान से निपटने के लिए एआई का उपयोग किया जा रहा है
AI व्यक्तिगत खरीदारी, इन्वेंट्री प्रबंधन और लॉजिस्टिक्स में सुधार करके खुदरा विक्रेताओं के ESG लक्ष्यों में योगदान दे सकता है। Salesforce और Dynamic Yield के उपकरण खुदरा विक्रेताओं को ग्राहकों के लिए प्रचार, उत्पाद अनुशंसाएँ और ऑफ़र वैयक्तिकृत करने में मदद कर सकते हैं। ग्राहक डेटा का विश्लेषण करके, खुदरा विक्रेता ग्राहकों को प्रासंगिक उत्पाद प्रदान करके, बिक्री और ग्राहक संतुष्टि बढ़ाकर अपव्यय को कम कर सकते हैं। IBM का ऑर्डर मैनेजमेंट सिस्टम (OMS) खुदरा विक्रेताओं को ऑर्डर की सटीकता में सुधार करने, रिटर्न और एक्सचेंज की आवश्यकता को कम करने और अपव्यय को कम करने में भी मदद कर सकता है।
AI खुदरा विक्रेताओं को डेटा का विश्लेषण करके और मुद्रास्फीति के कारण होने वाले दबावों को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए लागत-बचत के अवसरों की पहचान करके अपनी आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है। AI एल्गोरिदम परिवहन मार्गों को अनुकूलित करने, खरीद प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और आपूर्ति श्रृंखला लागतों पर मुद्रास्फीति के प्रभाव को कम करने के लिए वैकल्पिक आपूर्तिकर्ताओं या सोर्सिंग विकल्पों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं।
मांग पूर्वानुमान और इन्वेंट्री प्रबंधन अन्य तरीके हैं जिनसे खुदरा विक्रेता महंगी आपूर्ति श्रृंखलाओं का प्रबंधन करने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं। AI-संचालित मांग पूर्वानुमान मॉडल खुदरा विक्रेताओं को मुद्रास्फीति के कारण उपभोक्ता मांग में होने वाले परिवर्तनों का अनुमान लगाने में मदद कर सकते हैं। भविष्य की मांग का सटीक अनुमान लगाकर, खुदरा विक्रेता इन्वेंट्री स्तरों को समायोजित कर सकते हैं, लोकप्रिय उत्पादों की उपलब्धता सुनिश्चित कर सकते हैं और ओवरस्टॉकिंग या अंडरस्टॉकिंग को रोक सकते हैं। यह कार्यशील पूंजी को अनुकूलित करने और इन्वेंट्री अप्रचलन या स्टॉकआउट के जोखिम को कम करने में मदद करता है, जो मुद्रास्फीति के माहौल में महंगा हो सकता है।
स्रोत द्वारा Retail-insight-network.com
अस्वीकरण: ऊपर दी गई जानकारी रिटेल-इनसाइट-नेटवर्क.कॉम द्वारा अलीबाबा.कॉम से स्वतंत्र रूप से प्रदान की गई है। अलीबाबा.कॉम विक्रेता और उत्पादों की गुणवत्ता और विश्वसनीयता के बारे में कोई प्रतिनिधित्व और वारंटी नहीं देता है।
