अगली बार जब आप लोव द्वारा एक नए हाउस प्लांट के लिए रुकते हैं, तो तूफान के मौसम की तैयारी के लिए आपूर्ति, या बाथरूम रिसाव को ठीक करने के लिए एक हिस्सा, उत्पाद की मात्रा और इन-स्टोर स्थान संभवतः कृत्रिम बुद्धिमत्ता से प्रभावित होगा।
घर-सुधार रिटेलर एआई सिस्टम का उपयोग तेजी से बदलते ग्राहक की जरूरतों और अपेक्षाओं की अधिक समझ विकसित करने और तदनुसार इसके स्टोर लेआउट को अनुकूलित करने के लिए कर रहा है। उदाहरण के लिए, एक संयंत्र के मामले में, एआई एक निश्चित प्रकार के मौसमी झाड़ी की बढ़ती मांग की भविष्यवाणी कर सकता है और ब्याज बढ़ने के साथ इसके आदेश बढ़ा सकता है, फिर पौधों को सबसे स्पष्ट इन-स्टोर स्थान पर रखें।
तूफान की तैयारियों के मामले में, टॉर्च और मौसम रेडियो के बड़े संस्करणों को ऑर्डर करने के लिए अचानक मौसम में बदलाव को ध्यान में रखा जा सकता है। और प्लंबिंग आइटम को लीक के लिए स्टोर के सामने के करीब रखा जा सकता है, जिसमें कठोर और अप्रत्याशित मौसमों के दौरान आपातकालीन ध्यान देने की आवश्यकता होती है।
डेटा के वरिष्ठ उपाध्यक्ष चंदू नायर, एआई, और लोव्स में इनोवेशन के वरिष्ठ उपाध्यक्ष, ने बिजनेस इनसाइडर को बताया कि प्रौद्योगिकी स्टोर श्रृंखला को अधिक इमर्सिव शॉपिंग अनुभव बनाने की अनुमति दे रही है जो नेविगेट करने के लिए आसान और त्वरित भी हैं।
यह प्रयास पर्दे के पीछे घर के रिटेल स्टाफ और व्हाइट-कॉलर श्रमिकों द्वारा संचालित किया जा रहा है, जो यह सुनिश्चित कर रहे हैं कि एआई अपनी नौकरियों को बदलने के बजाय बढ़ाता है।
एक टीम-व्यापी प्रयास
नायर ने कहा कि स्टोर एसोसिएट्स और ग्राहकों द्वारा प्रदान की गई “स्टोर ट्रैफिक पैटर्न” और “स्थानीय वरीयताओं” जैसे “सरल, तेज और अधिक मजेदार” भौतिक खुदरा अनुभव को वास्तविक दुनिया के डेटा के बड़े संस्करणों की आवश्यकता होती है। उन्होंने कहा कि लोव की स्थानिक नियोजन टीमों के लिए सही उपकरणों की भी आवश्यकता है, इससे सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए, उन्होंने कहा।
इससे पहले, इन टीमों ने इस जानकारी को एकत्र करने, इसका विश्लेषण करने और अंतर्दृष्टि को व्यवहार में लाने के लिए मैनुअल प्रक्रियाओं पर काफी हद तक भरोसा किया था। नतीजतन, नायर ने कहा कि लोव को किसी भी सार्थक परिणाम देखने में महीनों लग सकते हैं। लेकिन एआई-संचालित स्थानिक खुफिया प्रणालियों ने इसे “उस समय के एक अंश” तक कम कर दिया है।
नायर ने कहा कि यह सर्वोपरि है क्योंकि नए उत्पाद रुझान हमेशा उभरते और गायब होते जाते हैं, खासकर टिकटोक जैसे सोशल मीडिया ऐप्स के कारण। उन्होंने कहा, “हम अब पूरे वर्ष में अधिक बार लेआउट स्वैप कर सकते हैं, यह दर्शाते हैं कि उस समय उस क्षेत्र में ग्राहकों को क्या चाहिए।”
स्थानिक खुफिया और डेटा विश्लेषण टूल के अलावा, लोव डिजिटल जुड़वाँ की क्षमता की भी खोज कर रहा है – सॉफ्टवेयर का एक टुकड़ा जो एक भौतिक वातावरण का एक आभासी संस्करण उत्पन्न करता है, जैसे कि एक खुदरा स्टोर। नायर ने कहा कि कंपनी ने NVIDIA के 3D ग्राफिक्स प्लेटफॉर्म, Omniverse का उपयोग किया है, जो एक प्रारंभिक-चरण ऐप बनाने के लिए है, जो बिक्री और इन्वेंट्री डेटा प्रदान करता है, स्वचालित रूप से स्टॉक को सॉर्ट करता है, अपनी भौतिक संपत्ति के 3D संस्करण उत्पन्न करता है, और एक ही मंच से अधिक।
यदि यह अंततः अपनाया जाता है, “यह व्यापारियों को इन-स्टोर में परिवर्तन करने से पहले डिजिटल रूप से लेआउट का परीक्षण करने और परिष्कृत करने का एक तरीका देगा, जो कि स्थानीय ग्राहकों की दुकान के साथ संरेखित करने वाले तरीकों से सबसे अधिक प्रासंगिक उत्पादों की सतह में मदद करेगा,” उन्होंने कहा।
चालाक खरीदारी के लिए ऐ
लोव एकमात्र रिटेलर नहीं है जो एआई की क्षमता में विश्वास करता है। एक बहुराष्ट्रीय समूह, हनीवेल के शोध में पाया गया कि 80% खुदरा विक्रेता आने वाले महीनों में एआई सिस्टम का अधिग्रहण करेंगे ताकि ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने, अधिक कुशल खरीदारी का अनुभव पैदा किया जा सके और कार्यकर्ता उत्पादकता में सुधार किया जा सके।
कंप्यूटर विजन मॉडल, विशेष रूप से, खुदरा विक्रेताओं के लिए बहुत अधिक क्षमता भी प्रदान कर सकते हैं। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग लीडर और एआई सॉल्यूशंस स्ट्रेटेजिस्ट विनोद गोजे ने बीआई को बताया कि इस तरह के सिस्टम हीट मैप्स उत्पन्न करने में सक्षम हैं जो स्टोर के कुछ हिस्सों को सबसे कम और कम से कम ट्रैफ़िक के साथ संकेत देते हैं, जिससे श्रमिकों को उत्पादों को जगह देने और खुदरा लेआउट डिजाइन करने की अनुमति मिलती है।
गोजे ने कहा कि खुदरा विक्रेता यह सुनिश्चित करने के लिए अलमारियों पर कंप्यूटर विजन सिस्टम भी स्थापित कर सकते हैं कि उत्पाद सही जगह पर हैं और स्टॉक कम होने पर फिर से भरने के लिए। उन्होंने कहा कि तकनीक एआई के साथ काम कर सकती है ताकि ग्राहकों को इन-स्टोर स्मार्ट स्क्रीन पर व्यक्तिगत ऑफ़र दिखाया जा सके।
भविष्य में, एजेंटिक एआई सिस्टम, जो मनुष्यों से स्वतंत्र निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, खुदरा क्षेत्र को और भी बाधित कर सकते हैं। मार्केट रिसर्च फर्म फॉरेस्टर की प्रिंसिपल एनालिस्ट सुचरीता कोडाली ने बीआई को बताया कि एआई एजेंटों को बीमार कर्मचारियों के लिए भरने के लिए मिल सकता है, स्टॉक का स्तर कम होने पर मर्चेंडाइज का ऑर्डर कर सकता है, और उपलब्ध स्टॉक के अनुरूप विपणन योजनाएं विकसित कर सकते हैं।
विचार करने के लिए चुनौतियां
बेशक, जैसा कि लोव जैसे खुदरा विक्रेता क्षमता में सुधार करने के लिए एआई पर अधिक निर्भर हो जाते हैं, चिंताएं बढ़ रही हैं कि प्रौद्योगिकी अगले कुछ वर्षों में लाखों ब्लू-कॉलर नौकरियों को मिटा सकती है। उस ने कहा, नायर ने इस बात पर जोर दिया कि लोव का दृष्टिकोण कर्मचारियों को बढ़ाने के लिए है और उन्हें काम से बाहर नहीं किया गया है; स्टोर-लेआउट ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए एआई का उपयोग करने के लिए “मानव रचनात्मकता” की आवश्यकता होती है, उन्होंने कहा, “डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि” और “कुशल प्रौद्योगिकी” के अलावा।
एआई गोद लेने के बारे में चिंताओं के बीच, नायर ने इस बात पर जोर दिया कि कंपनी “प्रौद्योगिकी के लिए प्रौद्योगिकी” का उपयोग नहीं कर रही है, बल्कि उन समाधानों पर ध्यान केंद्रित कर रही है जो इन-स्टोर और ई-कॉमर्स टीमों से प्रतिक्रिया के आधार पर कर्मचारियों के सबसे बड़े दर्द बिंदुओं को संबोधित करते हैं।
आगे देख रहा
हालांकि लोव की कई एआई परियोजनाएं अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में हैं, नायर सदी पुराने रिटेलर के भविष्य में उनकी भूमिका के बारे में आशावादी हैं। उन्होंने कहा कि उनकी टीम “अंतर्दृष्टि और भविष्यवाणियों को जोड़ने में बेहतर” जारी रखेगी “स्टोर स्टोर को और भी तेजी से अनुकूलित करें” और अपने वफादार ग्राहकों के लिए “होशियार और अधिक व्यक्तिगत” अनुभव बनाएं।
ऐसा करने के लिए, नायर और उनकी टीम नए एआई टूल्स के साथ प्रयोग करना जारी रखेगी, उन्हें “क्विक फीडबैक लूप्स” के माध्यम से सुधारेंगी और “एक उच्च-मूल्य खुदरा अनुभव बनाने का प्रयास करें जो हमारे ग्राहकों के साथ विकसित होता रहता है।”
उन्होंने बीआई से कहा, “हम इस बारे में उत्साहित हैं कि आगे क्या है और कैसे एआई हमें समस्याओं को हल करने और घर के लिए सपनों को पूरा करने में मदद करेगा।”
