Przyszłość zakupów wydawała się być tuż za rogiem, a teraz mamy już 43 takie sklepy na całym świecie (autor z niewyjaśnionych przyczyn nie wspomniał o koncepcie Żabka Nano – takich punktów w Polsce jest już 50! – przyp. red.)! Jak to możliwe? To za sprawą zaawansowanych technologii, w tym computer vision, algorytmów deep learning i sensor fusion, które Amazon zastosował w swoich sklepach Go.
Zaawansowane technologie zmieniają sposób, w jaki ludzie robią zakupy i interagują ze sklepami. To podobne do wprowadzenia samoobsługowych kas w sklepach spożywczych, ale rozwój technologii i rozwiązania oparte na danych nie zatrzymuje się na tym etapie. Oto, gdzie w grę wchodzą dane syntetyczne, oferując nowe możliwości dla przyszłości handlu detalicznego i podnosząc jakość obsługi klienta na jeszcze wyższy poziom.
Korzyści z wykorzystania danych syntetycznych w handlu detalicznym:
- Dane syntetyczne pozwalają na generowanie ogromnej ilości realistycznych danych i informacji bez konieczności zbierania danych rzeczywistych. Dzięki temu zachowana jest prywatność, ponieważ dane identyfikacyjne nie muszą być ujawniane ani[3] przekazywane.
- Dają możliwość replikacji nieskończonej liczby interakcji w sklepie, które niekoniecznie są możliwe do przeprowadzenia w ustawieniach publicznych.
- Pozwalają na modelowanie różnych scenariuszy i uwarunkowań, od niebezpiecznych do nietypowych, co jest trudne lub niemożliwe do zrealizowania w rzeczywistości.
- Pomagają w szkoleniu modeli sztucznej inteligencji poprzez generowanie różnorodnych zdjęć produktów i scenariuszy potrzebnych do ich nauki.
- Umożliwiają testowanie różnych układów sklepowych, oświetlenia, kamery i wielu innych czynników, aby dostosować do nich modele sztucznej inteligencji.
Zastosowania danych syntetycznych w handlu detalicznym:
- Śledzenie produktów: Pozwala na testowanie rozpoznawania produktów, identyfikacji produktów, błędów w skanowaniu i utraty produktów.
- Analiza ruchu: Za pomocą cieplnych map można śledzić ruch ludzi i produktów, testować przypadki wycieków, sprawdzać prawidłowość ustawiania produktów na półkach i reagować na zachowania podejrzane.
- Personalizacja obsługi klienta: Daje możliwość tworzenia spersonalizowanych rekomendacji produktów, promocji i spójnego doświadczenia omnichannel[1].
Podobnie jak sklep Amazon Go oznaczał nową erę zakupów, dane syntetyczne mają potencjał, aby podnieść jakość zakupów i obsługi klienta na jeszcze wyższy poziom. Usuwanie zależności od danych rzeczywistych pozwala na tworzenie coraz bardziej zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji i projektowanie sklepów, których potencjał jest trudny do przewidzenia. Świat zakupów online coraz bardziej będzie odzwierciedlał ten w sklepach stacjonarnych. Dzięki danym syntetycznym istnieje wiele możliwości, aby podnieść jakość obsługi klienta i doświadczenia zakupowego.
Autor: Max Johns – Przed dołączeniem do firmy Mindtech (USA), Max z powodzeniem rozwijał swoją karierę, współpracując z firmami z sektora SaaS[2], sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które tworzą innowacyjne rozwiązania dla inteligentnej sprzedaży detalicznej.
