EN
इलेक्ट्रॉनिक शेल्फ लेबल या ESL ने दुकानों में स्टॉक प्रबंधन के तरीके को बदल दिया है क्योंकि यह प्रबंधकों को वास्तविक समय में अलमारियों पर क्या है, यह देखने की अनुमति देता है। ये लेबल स्टॉक स्तरों की निगरानी को स्वचालित कर देते हैं जिससे डेटा अधिक सटीक रहता है और अधिकांश समय अलमारियाँ उचित ढंग से स्टॉक की गई रहती हैं। जब ESL को इन्वेंट्री सिस्टम से जोड़ा जाता है, तो स्टोर सिस्टम के विभिन्न हिस्सों के बीच स्वचालित रूप से अपडेट होते रहते हैं, जिससे मैनुअल रूप से होने वाली गलतियों में कमी आती है। कुछ अध्ययनों से पता चलता है कि इन डिजिटल लेबल को स्थापित करने के बाद दुकानें स्टॉक गिनती की समस्याओं को लगभग आधा कम कर सकती हैं, हालांकि परिणाम कार्यान्वयन पर निर्भर करते हैं। पर्यावरण के अनुकूल होने का भी एक अतिरिक्त लाभ है क्योंकि ESL दुकानों में हर जगह लगे छोटे पेपर मूल्य टैगों को प्रतिस्थापित कर देते हैं। इस तरह से दुकानें टनों पेपर बचाती हैं और साथ ही ग्राहकों को आधुनिक और पर्यावरण के प्रति जागरूक दिखाई देती हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता बीते बिक्री के आंकड़ों का विश्लेषण करने में मदद करती है ताकि व्यवसाय यह बेहतर अनुमान लगा सकें कि ग्राहकों को अगले क्या पसंद आ सकता है। जब एआई खरीदारी के पैटर्न और बाजार में आने वाले परिवर्तनों को देखती है, तो यह दुकानदारों को यह समझने के लिए संकेत देती है कि कौन से सामान अच्छी बिक्री करेंगे, जिससे उन्हें यह तय करने में मदद मिलती है कि क्या स्टॉक में रखा जाए। एक वास्तविक उदाहरण में दिखाया गया कि एआई प्रणालियों को लागू करने के बाद दुकानों ने अपने पूर्वानुमानों में लगभग 30 प्रतिशत सुधार किया, जो यह साबित करता है कि ये उपकरण कितने उपयोगी हो सकते हैं। मशीन लर्निंग इसे और आगे ले जाती है क्योंकि समय के साथ भविष्यवाणियां वास्तव में और स्मार्ट होती जाती हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि अतिरिक्त सामान के बिना ही शेल्फ स्टॉक में रहें। उन व्यवसायों के लिए जो मौसमों से निपट रहे हों जहां कुछ वस्तुओं की लोकप्रियता बढ़ या घट रही हो, ऐसी दूरदृष्टि रखना सामान के संतुलित स्टॉक को बनाए रखने और बेकार होने वाले माल को कम करने में सबसे बड़ा अंतर लाता है।
खुदरा विक्रेता अपने स्टॉक को सही स्तर पर रखने के लिए वास्तविक समय में डेटा विश्लेषण पर अधिक निर्भर करते हैं, जिससे अनावश्यक सामान के भंडारण और ग्राहकों के उत्पादों की मांग के समय खाली तिजोरी की स्थिति से बचा जा सके। जब दुकानें वास्तविक समय में स्टॉक की निगरानी करती हैं, तो उन्हें यह समझने में मदद मिलती है कि किन वस्तुओं की पुनः पूर्ति करने की आवश्यकता है, और इसके परिणामस्वरूप आमतौर पर स्टॉक का तेजी से चक्रण होता है। शोध से पता चलता है कि अच्छी वास्तविक समय में ट्रैकिंग प्रणाली से चक्रण दर में लगभग 20 प्रतिशत तक की वृद्धि हो सकती है। अत्यधिक स्टॉक से धन अवरुद्ध होता है, जिसे अन्य कार्यों में उपयोग किया जा सकता है, जबकि पर्याप्त स्टॉक न होने से बिक्री के अवसर खो जाते हैं और खरीदार नाखुश होकर खाली हाथ वापस जाते हैं। कई दुकानों में अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग वास्तविक समय में हो रही घटनाओं के आधार पर स्वचालित रूप से स्टॉक की पूर्ति को संभालने के लिए किया जा रहा है। यह तिजोरी को उचित रूप से भरे रखता है बिना अतिरिक्त भंडारण के, जो अंततः लाभ में वृद्धि करता है और ग्राहकों को फिर से खरीदारी के लिए आकर्षित करता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित चैटबॉट्स कंपनियों के ग्राहक समर्थन को संभालने के तरीके को बदल रहे हैं क्योंकि वे दिन या रात किसी भी समय त्वरित उत्तर प्रदान करते हैं। जब इन बुद्धिमान बॉट्स के पास तुरंत सवालों के जवाब देने की क्षमता होती है, तो ग्राहकों की खुशी अधिक होती है, बजाय अनिश्चित काल तक इंतजार करने के। उद्योग के आंकड़े दिखाते हैं कि चैटबॉट तकनीक का उपयोग करने वाली कंपनियों को ग्राहकों को वापस लाने के मामले में बेहतर परिणाम देखने को मिलते हैं। समय के साथ, चैटबॉट्स भी अधिक बुद्धिमान बनते जा रहे हैं, जिसका मतलब है कि बातचीत अधिक प्राकृतिक और लोगों की वास्तविक आवश्यकताओं के अनुकूल होती है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में आए अग्रिम के धन्यवाद, आधुनिक चैटबॉट्स अब संदर्भ को बेहतर ढंग से समझते हैं और ऐसे तरीके से प्रतिक्रिया करते हैं जो वास्तविक बातचीत के दौरान तार्किक लगती है, इससे बातचीत कम यांत्रिक और अधिक व्यक्तिगत महसूस होता है।
मशीन लर्निंग के उदय ने व्यवसायों के व्यक्तिगत विपणन के दृष्टिकोण को बदल दिया है, जिससे वे उपभोक्ताओं को उनके वास्तविक खरीदारी और ब्राउज़ करने के आधार पर उत्पादों का सुझाव दे सकते हैं। जब खरीदारों को उनकी पसंद के अनुरूप सिफारिशें मिलती हैं, तो वे प्रति आदेश अधिक पैसे खर्च करते हैं और खरीदारी पूरी करने की अधिक संभावना रखते हैं। विभिन्न उद्योगों में बड़े नाम की दुकानों ने इन सिफारिश प्रणालियों को सफलतापूर्वक लागू किया है। उदाहरण के लिए, सेफोरा का वर्चुअल आर्टिस्ट ऐप लीजिए। ग्राहक डिजिटल रूप से मेकअप लुक आजमा सकते हैं और फिर उन उत्पादों के लिए सुझाव प्राप्त कर सकते हैं जो उनकी शैली की पसंद के मेल खाते हैं। व्यक्तिगत विशेषताओं के साथ इस तरह की बातचीत में लगे लोग आमतौर पर अपने खरीदारी अनुभवों के साथ खुशी व्यक्त करते हैं, जिससे समय के साथ ब्रांड वफादारी बनती है। इसी कारण से कई खुदरा विक्रेता अब व्यक्तिगत सिफारिशों को आज के बाजार में प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए आवश्यक मानते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) संचालित गतिशील मूल्य निर्धारण बाजार में क्या हो रहा है और लोग कैसे खरीददारी करते हैं, इसके आधार पर तेजी से कीमतों में बदलाव करता है। इसका मुख्य लाभ यह सुनिश्चित करना है कि चीजें प्रतिस्पर्धी बनी रहें, ताकि हमारा धन नुकसान न हो और फिर भी अच्छा लाभ मिलता रहे। उदाहरण के लिए, ज़ारा (Zara) की ताजा फैशन वस्तुओं के लिए ग्राहकों की वर्तमान आवश्यकताओं के आधार पर लगातार कीमतों में समायोजन करता रहता है। इससे अन्य प्रतिस्पर्धियों की तुलना में उनका सामान सस्ता बना रहता है, बिना मार्जिन में अधिक कटौती किए। अध्ययनों से पता चलता है कि इस तरह के मूल्य परिवर्तन बिक्री संख्या में वृद्धि करते हैं और खरीदारों को अधिक संतुष्ट रखते हैं। लेकिन फिर भी खुदरा विक्रेताओं को एक और बात पर विचार करना चाहिए, यानी पारदर्शिता का महत्व, क्योंकि ग्राहकों को वापस लाने के मामले में यह बहुत मायने रखता है। यदि लोगों को समझ आती है कि कभी-कभी कीमतें क्यों बढ़ या घट जाती हैं, तो वे इसके प्रति अधिक सहिष्णु होते हैं। बस उन्हें यह बता देना कि पीछे क्या चल रहा है, नियमित खरीदारों के साथ विश्वास बनाने में काफी सहायक होता है।
चेकआउट स्वचालन दुकानों के दैनिक कामकाज को बदल रहा है, मुख्य रूप से क्योंकि यह चीजों को तेज करता है और कर्मचारियों के खर्च में कमी लाता है। हम उन स्व-चेकआउट स्टेशनों और डिजिटल रजिस्टर की बात कर रहे हैं जो खरीदारों को स्वयं वस्तुओं को स्कैन करने, भुगतान करने और उन्हें पैक करने की अनुमति देते हैं। दुकानों ने हमें बताया है कि उन्हें पैसे बचते हैं जब उन्हें इतने सारे कैशियर्स की आवश्यकता नहीं होती, इसलिए कर्मचारियों को व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण अन्य कार्यों में लगाया जाता है। कुछ अनुमान लगाए गए आंकड़े यह सुझाव देते हैं कि एक बार जब ये प्रणालियां स्थापित हो जाती हैं, तो प्रतीक्षा समय में लगभग 40% की कमी आती है, जिसका अर्थ है खुश ग्राहक बार-बार दुकान पर आते हैं। जब इन्वेंट्री ट्रैकिंग सॉफ्टवेयर के साथ जोड़ा जाता है, तो ये चेकआउट तकनीकी अपग्रेड पीछे के कामों को भी सुचारु रूप से चलाने में मदद करते हैं, यह सुनिश्चित करना कि स्टॉक का स्तर वास्तविक रूप से अलमारियों पर उपलब्ध वस्तुओं से मेल खाता हो।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता विश्लेषण धोखाधड़ी का पता लगाने और नुकसान को रोकने के मामले में काफी अंतर ला रहा है। ये स्मार्ट सिस्टम डेटा के ढेरों को खंगालते हैं ताकि विचित्र पैटर्न का पता चल सके जो किसी गड़बड़ी का संकेत दे सकता है। ये अजीब खरीदारी की आदतों को भी काफी जल्दी पकड़ लेते हैं, जिससे चोरी और धोखाधड़ी वाले लेन-देन से होने वाला नुकसान कम हो जाता है। जिन दुकानों ने इस तरह के विश्लेषण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग शुरू कर दिया है, वे वास्तविक परिणामों की सूचना देते हैं। एक कंपनी ने भविष्यवाणी करने वाला सॉफ्टवेयर लगाने के बाद अपनी धोखाधड़ी की घटनाओं में लगभग 20% की कमी देखी। धोखेबाजों द्वारा आने वाली नई चालों का सामना करने के लिए इन कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों को नियमित रूप से अपडेट और समायोजन की आवश्यकता होती है। जब खुदरा विक्रेता बेहतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं में निवेश करते हैं, तो वे पैसे बचाते हैं, लेकिन इसके अलावा एक और लाभ भी होता है – ग्राहकों को उनके साथ व्यापार करना अधिक सुरक्षित लगने लगता है, जिससे ब्रांड में लंबे समय तक वफादारी और आत्मविश्वास बढ़ता है।
पूर्वानुमानित रसद के माध्यम से आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन को काफी मजबूती मिल रही है, जो दैनिक कार्यों को सुचारु रूप से संचालित करने के लिए वास्तविक समय के आंकड़ों का उपयोग करता है। जब कंपनियां ग्राहकों की आवश्यकताओं का पूर्वानुमान उनके मांगने से पहले ही लगा लें और स्टॉक स्तरों की ठीक से निगरानी करें, तो दुकानों को माल ढुलाई पर कम खर्च करना पड़ता है और वे पहले की तुलना में तेजी से सामान की डिलीवरी कर पाते हैं। कुछ बड़े रिटेल स्टोर्स के बारे में सोचिए जिन्होंने इन बुद्धिमान प्रणालियों में बदलाव के बाद अपने रसद बिलों में लगभग 30% की कमी की बात कही है। इसके पीछे की तकनीक पिछली खरीदारी के आदतों, मौसमी घटनाओं और लोगों के रहने के स्थान जैसी बातों का विश्लेषण करती है ताकि उत्पादों को एक स्थान से दूसरे स्थान तक ले जाने का सबसे अच्छा तरीका तय किया जा सके। और आखिरकार, कोई भी ऑनलाइन आदेश देते समय अचानक होने वाली अप्रिय घटनाओं से नाराज नहीं होना चाहता। इसीलिए अब कई व्यवसाय मशीन लर्निंग के उपयोग से पूर्वानुमान लगाने पर आधारित तकनीक को अपना रहे हैं। इसके माध्यम से वे ग्राहकों की आवश्यकताओं के अनुसार तेजी से प्रतिक्रिया दे सकते हैं और ऐसी आपूर्ति श्रृंखला का निर्माण कर सकते हैं जो किसी भी तरह की बाधा के सामने आकर भी टूट न जाए।
Hot News2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
हम ऑपरेशन को सुचारु बनाने और खरीदारी के अनुभव को स्मार्ट बनाने के लिए उन्नत इलेक्ट्रॉनिक खुदरा समाधानों में विशेषज्ञता रखते हैं।
