3 เหตุผลที่ผู้ค้าปลีกทุกคนควรพิจารณาใช้เครื่องชั่งที่รองรับ AI

การจัดการสินค้าคงคลังและการทำนายความต้องการที่ดีขึ้น

การติดตามสต็อกอัตโนมัติด้วยป้ายราคาอิเล็กทรอนิกส์

ป้ายราคาอิเล็กทรอนิกส์หรือ ESLs ได้เปลี่ยนวิธีที่ร้านค้าจัดการสินค้าคงคลัง เนื่องจากช่วยให้ผู้จัดการสามารถมองเห็นสินค้าที่อยู่บนชั้นวางในขณะปัจจุบัน ป้ายอิเล็กทรอนิกส์เหล่านี้ช่วยทำให้การติดตามระดับสต็อกเป็นแบบอัตโนมัติ ทำให้ข้อมูลมีความถูกต้องแม่นยำมากยิ่งขึ้น และช่วยให้ชั้นวางสินค้าเต็มอยู่ตลอดเวลา เมื่อ ESLs เชื่อมต่อกับระบบสินค้าคงคลัง การอัปเดตข้อมูลจะเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติระหว่างส่วนต่าง ๆ ของระบบภายในร้าน ช่วยลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากงานป้อนข้อมูลแบบ manual งานวิจัยบางชิ้นระบุว่า ร้านค้าสามารถลดปัญหาการนับสต็อกผิดพลาดได้ประมาณครึ่งหนึ่งหลังติดตั้งป้ายดิจิทัลเหล่านี้ แม้ว่าผลลัพธ์จะแตกต่างกันไปตามการนำไปใช้งาน ประโยชน์อีกอย่างคือการอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม เนื่องจาก ESLs สามารถแทนที่ป้ายราคากระดาษเล็ก ๆ ที่ใช้ทั่วไปในร้านค้า ร้านค้าสามารถประหยัดการใช้กระดาษจำนวนมาก ขณะเดียวกันยังช่วยให้ร้านดูทันสมัยและใส่ใจสิ่งแวดล้อมมากขึ้นในสายตาลูกค้าที่สังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้

การคาดการณ์ความต้องการด้วย AI สำหรับแนวโน้มตามฤดูกาล

ปัญญาประดิษฐ์ช่วยวิเคราะห์ตัวเลขยอดขายในอดีต เพื่อให้ธุรกิจสามารถคาดเดาสิ่งที่ลูกค้าอาจต้องการได้แม่นยำยิ่งขึ้น เมื่อ AI วิเคราะห์รูปแบบการซื้อสินค้าและความเปลี่ยนแปลงของตลาด จะให้ข้อมูลเชิงลึกกับเจ้าของร้านค้าว่าสินค้าชนิดใดจะขายดี ช่วยให้ตัดสินใจได้ว่าควรสั่งสินค้าชนิดใดมาจัดเก็บในสต็อก ตัวอย่างหนึ่งจากโลกความเป็นจริงแสดงให้เห็นว่าร้านค้าสามารถปรับปรุงความแม่นยำในการพยากรณ์ยอดขายได้ประมาณ 30 เปอร์เซ็นต์ หลังจากนำระบบ AI เข้ามาใช้งาน ซึ่งเป็นเครื่องพิสูจน์ถึงประโยชน์อันมหาศาลของเครื่องมือเหล่านี้ ยิ่งไปกว่านั้น การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) ยังช่วยยกระดับไปอีกขั้น เพราะการพยากรณ์จะมีความแม่นยำมากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อเวลาผ่านไป ทำให้มั่นใจได้ว่าสินค้าบนชั้นวางจะไม่ขาดแคลน และไม่มีสินค้าคั่งสต็อกมากเกินความจำเป็น สำหรับธุรกิจที่ต้องจัดการกับฤดูกาลที่สินค้าบางชนิดได้รับความนิยมหรือความนิยมลดลง การมีความสามารถในการคาดการณ์ล่วงหน้าเช่นนี้ คือสิ่งที่ทำให้การจัดการสต็อกสินค้ามีความสมดุล และลดของเสียที่เกิดจากการสั่งสินค้ามาเก็บไว้มากเกินไป

การลดสินค้าคงคลังเกินจำเป็นและการขาดสินค้าผ่านข้อมูลแบบเรียลไทม์

ผู้ค้าปลีกต่างพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อรักษาสินค้าคงคลังให้อยู่ในระดับที่เหมาะสม ซึ่งจะช่วยป้องกันไม่ให้มีของคั่งค้างมากเกินไป และไม่ให้เกิดปัญหาสินค้าหมดจากชั้นวางขายในเวลาที่ลูกค้าต้องการสินค้า เมื่อร้านค้าติดตามสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ พวกเขาจะได้รับข้อมูลที่แม่นยำขึ้นเกี่ยวกับสินค้าที่ต้องเติมเต็ม และโดยทั่วไปหมายถึงอัตราการหมุนเวียนสินค้าที่รวดเร็วขึ้น งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าระบบการติดตามแบบเรียลไทม์ที่มีประสิทธิภาพสามารถเพิ่มอัตราการหมุนเวียนสินค้าได้ประมาณ 20 เปอร์เซ็นต์ การมีสินค้าคงคลังมากเกินไปจะทำให้เงินทุนถูกจับจองไว้โดยที่เงินจำนวนนั้นอาจถูกนำไปใช้ในด้านอื่น ในขณะที่การมีสินค้าไม่เพียงพอหมายถึงโอกาสในการขายที่หลุดมือไป รวมถึงความไม่พอใจของลูกค้าที่ต้องเดินออกจากจากร้านโดยไม่ได้อะไรติดมือไปเลย ร้านค้าหลายแห่งในปัจจุบันใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อจัดการการเติมสินค้าโดยอัตโนมัติ ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะช่วยให้ชั้นวางสินค้าเต็มอยู่ตลอดเวลาโดยไม่เกินความจำเป็น และในท้ายที่สุดก็ช่วยเพิ่มกำไร และทำให้ลูกค้ากลับมาซื้อสินค้าซ้ำ

ประสบการณ์ที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลและการมีส่วนร่วมที่เพิ่มขึ้น

แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการสนับสนุนลูกค้าตลอด 24/7

แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนวิธีที่บริษัทจัดการฝ่ายสนับสนุนลูกค้า เนื่องจากให้คำตอบที่รวดเร็วได้ตลอดเวลาทั้งกลางวันและกลางคืน ลูกค้ามักจะรู้สึกพึงพอใจมากขึ้นเมื่อมีบอทอัจฉริยะเหล่านี้คอยตอบคำถามทันทีทันใด แทนที่จะต้องรอคอยอยู่ตลอดเวลา ข้อมูลของอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นว่า บริษัทที่ใช้เทคโนโลยีแชทบอทมีผลลัพธ์ที่ดีกว่าในแง่ของการรักษาลูกค้าไว้ได้ ตามระยะเวลาที่ผ่านไป แชทบอทก็ยิ่งฉลาดขึ้น ซึ่งหมายความว่าบทสนทนาจะรู้สึกเป็นธรรมชาติและเหมาะสมกับสิ่งที่ผู้คนต้องการจริงๆ ด้วยความก้าวหน้าในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แชทบอทในปัจจุบันสามารถเข้าใจบริบทได้ดีขึ้น และตอบกลับด้วยวิธีที่สมเหตุสมผลระหว่างการสนทนาจริง ทำให้การโต้ตอบรู้สึกไม่เหมือนหุ่นยนต์และเป็นกันเองมากยิ่งขึ้น

คำแนะนำสินค้าที่ปรับแต่งเฉพาะสำหรับแต่ละคนผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง

การเพิ่มขึ้นของการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ได้เปลี่ยนวิธีที่ธุรกิจดำเนินการด้านการตลาดเฉพาะบุคคล ช่วยให้ธุรกิจสามารถแนะนำสินค้าให้กับลูกค้าได้ตามสิ่งที่พวกเขาซื้อและดูจริงๆ เมื่อลูกค้าได้รับคำแนะนำที่ตรงกับความชอบของตนเอง พวกเขามักจะใช้จ่ายเงินต่อคำสั่งซื้อมากขึ้น และมีแนวโน้มที่จะทำการซื้อสำเร็จมากขึ้น ร้านค้าแบรนด์ใหญ่ในอุตสาหกรรมต่างๆ ต่างนำระบบแนะนำสินค้าเหล่านี้ไปใช้งาน พร้อมกับมีเรื่องราวความสำเร็จที่น่าประทับใจให้เห็น ตัวอย่างเช่น แอป Virtual Artist ของเซโฟร่า (Sephora) ลูกค้าสามารถลองลุคเครื่องสำอางค์แบบดิจิทัลก่อน จากนั้นจึงได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับสินค้าที่ตรงกับสไตล์ที่เลือกไว้ โดยทั่วไปแล้ว ผู้ที่มีส่วนร่วมกับคุณสมบัติเฉพาะบุคคลแบบนี้มักจะรายงานว่ารู้สึกพึงพอใจกับประสบการณ์การช้อปปิ้งมากขึ้น ซึ่งช่วยสร้างความภักดีต่อแบรนด์ในระยะยาว นั่นจึงเป็นเหตุผลที่ผู้ค้าปลีกจำนวนมากในปัจจุบันมองว่าคำแนะนำเฉพาะบุคคลเป็นสิ่งจำเป็นในการรักษาความสามารถในการแข่งขันในตลาดยุคใหม่

กลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิกเพื่อเพิ่มอัตราการแปลง

การตั้งราคาแบบไดนามิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะพิจารณาสิ่งที่เกิดขึ้นในตลาดและพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภค เพื่อปรับเปลี่ยนราคาแบบทันทีทันใด ข้อดีหลักคือการรักษาความน่าแข่งขันของราคาสินค้า ไม่ให้ขาดทุนแต่ยังคงได้กำไรที่ดี ตัวอย่างเช่น ซาบาร่า (Zara) ที่มักปรับราคาสินค้าอยู่ตลอดเวลาตามความต้องการล่าสุดของลูกค้าในสินค้าแฟชั่นใหม่ล่าสุดของพวกเขา สิ่งนี้ช่วยให้สินค้าของพวกเขายังคงมีราคาที่สามารถแข่งขันกับคู่แข่งได้ โดยไม่กระทบต่อกำไรส่วนตัวมากเกินไป จากการศึกษาพบว่า การเปลี่ยนแปลงราคาแบบนี้สามารถเพิ่มยอดขายและทำให้ผู้ซื้อเกิดความพึงพอใจโดยรวมมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ผู้ค้าปลีกยังต้องคำนึงถึงอีกสิ่งหนึ่งนั่นคือความโปร่งใส ซึ่งมีความสำคัญอย่างมากในการรักษาลูกค้าเดิมไว้ หากลูกค้าเข้าใจว่าเหตุใดราคาถึงขึ้นหรือลงในบางครั้ง พวกเขามักจะยอมรับเรื่องนี้ได้ดีขึ้น การแจ้งให้ลูกค้าทราบถึงสิ่งที่เกิดขึ้นเบื้องหลังก็ช่วยสร้างความไว้วางใจกับลูกค้าประจำได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประสิทธิภาพในการดำเนินงานและการประหยัดค่าใช้จ่าย

การลดต้นทุนแรงงานด้วยระบบเช็คเอาต์อัตโนมัติ

ระบบชำระเงินอัตโนมัติกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ร้านค้าดำเนินธุรกิจในแต่ละวัน โดยหลักๆ แล้วเป็นเพราะมันช่วยให้กระบวนการทำงานรวดเร็วขึ้น พร้อมทั้งลดค่าใช้จ่ายด้านแรงงาน เราพูดถึงสถานีชำระเงินด้วยตนเอง (self-checkout) และเครื่องมือเก็บเงินแบบดิจิทัลที่อนุญาตให้ลูกค้าสามารถสแกนสินค้า ชำระเงิน และแม้กระทั่งจัดของใส่ถุงด้วยตนเอง ร้านค้าหลายแห่งบอกว่าพวกเขาประหยัดค่าใช้จ่ายเมื่อไม่ต้องใช้แคชเชียร์จำนวนมาก ดังนั้นพนักงานจึงถูกโยกไปทำงานอื่นๆ ที่สำคัญต่อธุรกิจมากกว่า ตัวเลขบางอย่างที่มีอยู่ชี้ให้เห็นว่าเวลาในการรอคิวลดลงประมาณ 40% เมื่อระบบเหล่านี้ถูกติดตั้ง ซึ่งหมายความว่าลูกค้าจะมีความพึงพอใจและกลับมาใช้บริการซ้ำๆ อีกครั้ง เมื่อรวมเข้ากับซอฟต์แวรจัดการสินค้าคงคลัง เทคโนโลยีการชำระเงินที่พัฒนาขึ้นนี้ยังช่วยให้การทำงานเบื้องหลังเป็นไปอย่างราบรื่น และทำให้มั่นใจได้ว่าระดับสต็อกสินค้าตรงกับจำนวนที่วางอยู่บนชั้นวางขายจริง

การตรวจจับการฉ้อโกงและการป้องกันการสูญเสียผ่านการวิเคราะห์ AI

การวิเคราะห์ด้วยปัญญาประดิษฐ์กำลังมีบทบาทสำคัญในการตรวจจับการฉ้อโกงและป้องกันการสูญเสียทางการเงิน ระบบอัจฉริยะเหล่านี้จะค้นหาข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อหาลักษณะที่ผิดปกติที่อาจบ่งชี้ถึงการทุจริต ระบบยังสามารถตรวจจับพฤติกรรมการซื้อที่ผิดสังเกตได้อย่างรวดเร็ว ช่วยลดความเสียหายจากขโมยและการทำธุรกรรมหลอกลวง ร้านค้าที่นำ AI มาใช้ในการวิเคราะห์ลักษณะดังกล่าวรายงานผลที่ชัดเจน บริษัทแห่งหนึ่งสามารถลดคดีการฉ้อโกงได้ลงถึงประมาณร้อยละ 20 หลังจากนำซอฟต์แวร์คาดการณ์มาใช้งาน การปรับปรุงและอัปเดตเครื่องมือ AI อย่างสม่ำเสมอจึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ทันกับวิธีการใหม่ๆ ที่ผู้ฉ้อโกงนำมาใช้ เมื่อผู้ค้าลงทุนในความสามารถของ AI ที่ดีขึ้น นอกจากจะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายแล้ว ยังมีประโยชน์อีกด้านหนึ่งคือ ลูกค้าเริ่มรู้สึกมั่นใจมากขึ้นในการทำธุรกรรมกับพวกเขา ซึ่งจะช่วยเสริมสร้างความภักดีและความเชื่อมั่นในแบรนด์ในระยะยาว

การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานด้วยโลจิสติกส์เชิงพยากรณ์

การจัดการห่วงโซ่อุปทานได้รับการเสริมพลังอย่างมากจากลอจิสติกส์เชิงพยากรณ์ (predictive logistics) ซึ่งใช้ประโยชน์จากข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อปรับแต่งกระบวนการทำงานในแต่ละวันให้ดียิ่งขึ้น เมื่อบริษัทสามารถพยากรณ์สิ่งที่ลูกค้าต้องการได้ก่อนที่ลูกค้าจะร้องขอ และสามารถติดตามระดับสต็อกได้อย่างเหมาะสม ร้านค้าจึงสามารถลดค่าใช้จ่ายในการจัดส่งและส่งสินค้าได้รวดเร็วกว่าเดิม ลองดูตัวอย่างร้านค้าปลีกขนาดใหญ่ (big box retailers) ที่มีการพูดถึงการลดค่าใช้จ่ายด้านลอจิสติกส์ลงได้ราว 30% หลังจากเปลี่ยนมาใช้ระบบอัจฉริยะเหล่านี้ เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังระบบดังกล่าวจะพิจารณาข้อมูลหลากหลายอย่าง เช่น นิสัยการซื้อของในอดีต สิ่งที่เกิดขึ้นในแต่ละฤดูกาล และพื้นที่ที่ผู้คนอาศัยอยู่จริงๆ เพื่อหาวิธีที่ดีที่สุดในการลำเลียงสินค้าจากจุด A ไปยังจุด B และพูดตามจริงแล้ว ไม่มีใครอยากได้รับความประหลาดใจเมื่อสั่งซื้อสินค้าออนไลน์ นั่นจึงเป็นเหตุผลที่ธุรกิจจำนวนมากหันมาใช้ระบบพยากรณ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI forecasting) ในปัจจุบัน ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้รวดเร็วขึ้น และสร้างห่วงโซ่อุปทานที่แข็งแกร่งกว่าเดิม ซึ่งจะไม่ล่มสลายทุกครั้งที่เกิดปัญหาขัดข้องขึ้นมาในส่วนใดส่วนหนึ่ง