VisualAIが小売サプライチェーンを最適化できる3つの方法

新しいロボット掃除機を購入したと想像してみてください。調査を行い、利用可能な最良のオプションを購入した後は、新しいガジェットを家に持ち帰り、床を簡単に掃除するのが待ちきれません。驚いたことに、床を掃除機で掃除するだけでなく、洗濯、食器洗い、ゴミ出しも行います。

完璧な掃除ロボットはまだ数年先のことかもしれませんが、さまざまなメリットを引き出すことができる単一のテクノロジーのアイデアは、ビジュアルAIとそのeコマースおよび小売。

ビジュアルAIがより高度になるにつれて、その価値は、それが生み出すのに役立つ売上と収益のコンテキスト内で測定されることがよくあります。実際、ビジュアル検索などのビジュアルAIツールは、より正確なオンサイト検索結果、より多くの購入量、より大きな平均注文額（AOV）など、eコマースサイトの販売関連の多くの利点を解き放ちました。しかし、ビジュアルAIのもう1つの、多くの場合未開発の資産があります。それはデータです。たくさんのデータ。

このデータは、運用効率の鍵となります。その中には、買い物客に関する豊富な情報があり、効率を高め、顧客の傾向をより正確に予測し、売り上げを増やし、無駄をなくすことで、サプライチェーンを最適化し、業務を変革するために使用できます。

サプライチェーンが混乱、予期しない需要の変化、持続可能性を改善するための新たな緊急性に直面する中、これまで以上に、ビジュアルAIは、サプライチェーンの最適化とそれに伴う広範囲にわたるビジネス上のメリットを可能にするデータの源泉であることが証明されています。 。 3つの主な利点を調べてみましょう。

クリスタルクリアビュー

Visual AIは、eコマース業界に恩恵をもたらしてきました。これにより、ブランドや小売業者は、前例のないコンバージョン率と顧客エンゲージメントを実現できます。この理由の1つは、買い物客を個々の好み、スタイル、目標に最も適した製品とより効果的に一致させるテクノロジーの能力です。

買い物客が実際にどの製品を望んでいて、最も愛しているのかを理解し、その後の画面上のアクション（つまり、カートに追加する、最近表示したもの、またはウィッシュリストに追加する）を分析することで、オーディエンスが探しているものを明確に把握できます。そして彼らがそうではないもの。

このデータをサプライチェーンおよび在庫管理システムに統合することで、提供する製品とスタイル、および維持する在庫の量について、より戦略的で正確な決定を下すことができます。

標準の在庫管理システムと比較して、ビジュアルAIは、どのタイプの製品、スタイル、トレンドが買い物客の注目を集めているかについて、はるかに微妙なビューを提供します。これにより、データが最も売れることを示すアイテムを在庫にストックすることで、利益を増やすことができます。

従来の在庫管理システムは依然として手動またはその他の制限された製品タグ付けモデルに依存していますが、ビジュアルAIは、細部と視覚的特性に従ってアイテムを自動的に分析してタグ付けします。これにより、在庫管理システムは、需要を予測し、購入する商品の量を計算するときに、従来のシステムが誤解したり、完全に見逃したりする要因をより広範囲に考慮することができます。

たとえば、従来の在庫管理システムでは、売り上げの増加が花柄のトップスの需要に起因する可能性がありますが、ビジュアルAIは、実際には、フロントボタンが閉じているトップスが急増の原動力であり、その多くが在庫にあることを示しています。花柄もあります。

どの製品属性が売上に影響を与えるかを正確に理解することで、注文する商品、時期、量について、より賢明で戦略的な決定を下すことができます。また、特定の生地、カット、パターン、スタイルが出現し始めたときにそのトレンドを簡単に見つけることができるため、競合他社の一歩先を行くことができます。

発生する傾向

COVID-19のパンデミックの発生とともに、ブランドや小売業者がリアルタイムで立ち直るのに役立つツールを持っていない場合、予期しない外的要因がブランドや小売業者に大混乱をもたらす可能性があることを学びました。販売する特定の製品を理解するためのより深い洞察を得るだけでなく、そのデータにすぐにアクセスできるようにすることも重要です。

通常の生活からほぼ24時間年中無休で家にいることへの夜通しの移行は、少なくとも一時的に、ファッションとアクセサリーのすべてのカテゴリーを突然ほとんど時代遅れにしました。アウターウェア、ハンドバッグ、バケーションアイテムの需要が薄気味に蒸発しているように見えるため、ブランドや小売業者は、誰も欲しがらない商品で溢れる倉庫を残されました。同時に、多くの企業は、ラウンジウェア、家庭用エクササイズギア、マスクの急増する需要に追いつくことができませんでした。パンデミックでも同様に、家の装飾やDIYアイテムに対する爆発的な需要が見られ、ブランドは適切な製品を適切な量で在庫するためにスクランブリングを続けました。

従来のAIシステムでさえ、消費者行動の突然の変化に対応できませんでした。企業が消費者の新しい需要を満たすために戦略をピボットする必要がある場合、従来のAIを利用した在庫管理システムは、手動による介入なしでは消費者の行動を認識または理解できませんでした。

視覚的なAIデータを在庫管理および計画システムに統合することで、変化する傾向を追跡することで、予期しない事態に対処するために必要な敏捷性を得ることができます。 Visual AIは、ユーザーの画面上のアクションをリアルタイムで分析し、買い物客が最も反応する視覚的な詳細に基づいて洞察を継続的に更新できます。よりきめ細かく流動的なアプローチを在庫管理に適用することで、外部要因に迅速かつ効果的に対応できるようになります。

環境への影響

在庫ロジスティクスへのより正確なデータ駆動型アプローチにより、無駄を排除し、在庫管理と倉庫の余剰に関連する間接費を大幅に削減することが容易になります。

よりスマートな在庫管理によって無駄を削減するもう1つの重要な利点は、企業の環境への影響を減らすことです。ファッション業界の環境への影響はよく知られています—重要な資源の消費から温室効果ガスの排出まで。テキスタイルや衣服の製造による直接的な影響に加えて、貨物、輸送、倉庫などのサプライチェーンも地球に大きな打撃を与えています。マッキンゼーによると、消費者企業の環境への影響の90％はサプライチェーンによるものです。

消費者中心のデータに基づくサプライチェーンと在庫管理システムを作成することで、人気のない低収益のアイテムの生産、出荷、保管を減らすことで、企業はグローバルなフットプリントを削減できます。

持続可能な慣行を採用している企業も、業績を向上させる態勢を整えています。消費者はますます、彼らが愛用しているブランドや小売業者が環境への影響についてより透明になり、持続可能性を達成するためにより大きな措置を講じることを望んでいます。マッキンゼーによると、消費者の88％は、小売業者が汚染を減らすために行動を起こすべきだと考えています。一方、63％は、ブランドの持続可能性の促進が重要な購入要因であると述べています。

オールインワンアプローチ

あなたの架空のロボット掃除機についての最もよい部分は、それがあなたがこれまでに予想したよりはるかに多くを達成することができたということです。 Visual AIは、製品の発見、タグ付け、および推奨のための非常に貴重なツールです。しかし、それが生成するデータは、さらに多くの潜在的な利点への扉を開きます。

サプライチェーン、調達、在庫管理など、小売業の運用効率の重要な要素は、最適化の機が熟しています。ビジュアルAIから得られたデータには、買い物客が実際に購入したいものに関する最も親密で洞察に満ちた情報が含まれています。つまり、提供する商品とスキップする商品をリアルタイムで正確に把握できます。

小売業でのビジュアルAIデータの適用は、ビジュアルAIテクノロジーが競合他社に先んじてアーリーアダプターを推進しているもう1つの方法です。よりスリムでインテリジェントな内部プロセスにより、成功する準備が整います。

Idan Pintoは、Syteの共同創設者兼最高執行責任者です。