“Google Cloud เปิดตัวนวัตกรรม AI ใหม่สำหรับผู้ค้าปลีก ผสานเทคโนโลยีเข้ากับแพลตฟอร์ม ai.RETAIL ของ Accenture
Google Cloud เปิดตัวนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใหม่ 4 รายการ เพื่อช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถเปลี่ยนกระบวนการตรวจสอบชั้นวางสินค้าในร้านค้า และปรับปรุงเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซด้วยประสบการณ์การช้อปปิ้งออนไลน์ที่ลื่นไหลและเป็นธรรมชาติให้แก่ผู้ใช้งาน
โดย Google_Cloud ได้ประกาศความคิดริเริ่มนี้ร่วมกับ Accenture เพื่อช่วยให้ผู้ค้าปลีกยกระดับธุรกิจของตนให้ทันสมัยและใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีคลาวด์ รวมถึงผสมผสานเชิงลึกกับแพลตฟอร์ม ai.RETAIL ของ Accenture
เอพริล ศรีวิกรม์ ผู้จัดการประจำประเทศไทยของ Google Cloud กล่าวว่า “เครื่องมือ AI ใหม่ล่าสุด จะช่วยให้ผู้ค้าปลีกในท้องถิ่นปรับใช้โซลูชันแบบบูรณาการที่ขยายประโยชน์ที่แท้จริงของ AI ได้อย่างรวดเร็ว เพื่อให้พวกเขาสามารถเข้าใจธุรกิจแบบองค์รวมข้ามขอบเขตการทำงาน ตลอดจนปรับข้อเสนอและการดำเนินงานให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง รวมถึงสร้างการเติบโตในสภาพแวดล้อมการค้าปลีกที่ซับซ้อนได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ”
1. AI การตรวจสอบชั้นวางสินค้าใหม่ ช่วยให้ผู้ค้าปลีกปรับปรุงพัฒนาความพร้อมของผลิตภัณฑ์
โซลูชันการตรวจสอบชั้นวางสินค้าแบบใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Google Cloud สามารถช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถปรับปรุงความพร้อมจำหน่ายสินค้าบนชั้นวาง สร้างการมองเห็นที่ดีขึ้น และช่วยแจ้งเตือนว่าจำเป็นต้องเติมสต็อกเมื่อใด
นอกจากนี้ AI สำหรับตรวจสอบชั้นวางสินค้า ซึ่งสร้างขึ้นบน Vertex AI Vision ของ Google Cloud และขับเคลื่อนโดยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) สองรุ่น ได้แก่ ตัวจำแนกผลิตภัณฑ์และตัวจำแนกแท็ก จะช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถระบุผลิตภัณฑ์ทุกประเภทในจำนวนมากๆ ได้ โดยอิงตามลักษณะภาพและข้อความของผลิตภัณฑ์ พร้อมทั้งแปลงข้อมูลนั้นเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
ผู้ค้าปลีกจะไม่ต้องเสียเวลา ไม่ต้องลงแรง และลงทุนในการรวบรวมข้อมูลและฝึกอบรมโมเดล AI ของตนเองอีกต่อไป การใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูลที่มีหมวดหมู่ (Entity) ที่ไม่ซ้ำกันหลายพันล้านรายการของ Google ทำให้ AI สำหรับตรวจสอบชั้นวางของ Google Cloud สามารถระบุผลิตภัณฑ์จากรูปภาพประเภทต่างๆ ที่ถ่ายในมุมและจุดได้เปรียบที่แตกต่างกัน ซึ่งเป็นงานที่ยากเป็นพิเศษ
ผู้ค้าปลีกจึงมีความยืดหยุ่นสูงในการจัดหาประเภทของภาพที่พวกเขาต้องการส่งให้ AI นี้ทำการตรวจสอบชั้นวางสินค้า ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ภาพจากกล้องติดเพดาน โทรศัพท์มือถือของผู้ร่วมงาน หรือหุ่นยนต์ที่สัญจรไปมาในร้านค้า เพื่อทำหน้าที่ตรวจสอบชั้นวางสินค้า
เทคโนโลยีนี้คาดว่าจะวางจำหน่ายแก่ผู้ค้าปลีกทั่วโลกได้ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า ที่สำคัญกว่านั้น ภาพและข้อมูลของผู้ค้าปลีกจะยังคงเป็นของตนเอง และ AI จะนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้สำหรับการระบุผลิตภัณฑ์และป้ายราคาเท่านั้น
2. AI เปลี่ยนประสบการณ์การช้อปปิ้งผ่านหน้าต่างดิจิทัล
เพราะผู้คนไม่เคยรู้ว่าพวกเขาต้องการอะไร นั่นจึงเป็นเหตุผลที่พวกเขาเลือกซื้อสินค้าผ่านหน้าต่างหรือเรียกดูผ่านเว็บไซต์ต่างๆ เพื่อค้นหาแรงบันดาลใจ
ดังนั้นเพื่อช่วยให้ผู้ค้าปลีกสร้างประสบการณ์การเรียกดูออนไลน์และการค้นหาผลิตภัณฑ์ที่เป็นธรรมชาติและตอบสนองความต้องการของผู้ซื้อมากขึ้น Google_Cloud ได้เปิดตัวฟีเจอร์การเรียกดูที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใหม่ในโซลูชัน Discovery AI สำหรับผู้ค้าปลีก ความสามารถนี้ใช้ ML เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสั่งซื้อสินค้า (เช่น สินค้าใดที่ผู้ซื้อเห็นก่อน) บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของผู้ค้าปลีก เมื่อผู้ซื้อเลือกหมวดหมู่ เช่น “แจ็คเก็ตสตรี” หรือ “เครื่องครัว”
เมื่อเวลาผ่านไป AI จะเรียนรู้การสั่งซื้อสินค้าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละหน้าในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ โดยใช้ข้อมูลย้อนหลัง ปรับวิธีการและผลิตภัณฑ์ที่แสดงให้เหมาะสมเพื่อความถูกต้อง ความเกี่ยวข้อง และแนวโน้มที่จะถูกซื้อ ฟีเจอร์นี้สามารถใช้กับหน้าเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซได้หลากหลาย ตั้งแต่เรียกดูแบรนด์ และหน้า Landing Page ไปจนถึงหน้าการนำทางและคอลเลคชัน
ในอดีต เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซได้จัดเรียงผลลัพธ์ผลิตภัณฑ์ตามรายการสินค้าขายดีของหมวดหมู่หรือกฎที่เขียนขึ้นโดยมนุษย์ เช่น การกำหนดเสื้อผ้าที่จะเน้นตามฤดูกาลด้วยตนเอง แต่เทคโนโลยีการเรียกดูนี้จะใช้วิธีการใหม่ทั้งหมดผ่านการดูแลจัดการด้วยตนเอง เรียนรู้จากประสบการณ์ และปราศจากการแทรกแซงด้วยตนเอง
ซึ่งนอกจากจะช่วยเพิ่มรายได้ต่อการเข้าชมแล้ว ยังช่วยให้ผู้ค้าปลีกประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายในการดูแลจัดการหน้าร้านอีคอมเมิร์ซหลายหน้าด้วยตนเองอีกด้วย ขณะนี้ เครื่องมือใหม่นี้พร้อมรองรับ 72 ภาษา และมีให้บริการสำหรับผู้ค้าปลีกทั่วโลกเป็นที่เรียบร้อยแล้ว
3. การค้นหาและผลการค้นหาที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นด้วย ML
การวิจัยที่จัดทำโดย Google Cloud พบว่า 75% ของผู้ซื้อชอบแบรนด์ที่มีการโต้ตอบและการเข้าถึงที่เป็นส่วนตัว เพื่อช่วยให้ผู้ค้าปลีกสร้างประสบการณ์การช้อปปิ้งออนไลน์ที่ลื่นไหลและเป็นธรรมชาติมากขึ้น Google_Cloud ได้เปิดตัวความสามารถในการปรับแต่งส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจะปรับแต่งผลลัพธ์ที่ลูกค้าได้รับเมื่อพวกเขาค้นหาและเรียกดูเว็บไซต์ของผู้ค้าปลีก เทคโนโลยีนี้เพิ่มขีดความสามารถของฟีเจอร์การเรียกดูใหม่ของ Google_Cloud และ โซลูชัน Retail Search
AI ที่สนับสนุนความสามารถในการปรับแต่งใหม่ คือ ตัวจดจำรูปแบบผลิตภัณฑ์ที่นำพฤติกรรมของลูกค้าบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ เช่น การคลิก ตะกร้าสินค้า การซื้อ และข้อมูลอื่นๆ มาใช้กำหนดรสนิยมและความชอบของนักช้อป จากนั้น AI จะเลื่อนระดับผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับความต้องการเหล่านั้นในการค้นหาและเรียกดูอันดับสำหรับผลลัพธ์ที่เป็นส่วนตัว
การค้นหาส่วนบุคคลของผู้ซื้อและผลการเรียกดูจะขึ้นอยู่กับการโต้ตอบของพวกเขาในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของผู้ค้าปลีกรายนั้นเท่านั้น ซึ่งจะไม่ได้เชื่อมโยงกับกิจกรรมในบัญชี Google ของพวกเขา โดยผู้ซื้อจะถูกระบุผ่านบัญชีที่พวกเขาสร้างขึ้นกับเว็บไซต์ของผู้ค้าปลีก หรือโดยคุกกี้ของบุคคลที่หนึ่งบนเว็บไซต์
เช่นเดียวกับโซลูชันของ Google_Cloud ทั้งหมด ลูกค้าจะเป็นเจ้าของและควบคุมข้อมูลของตน ขณะที่ข้อมูลเกี่ยวกับความชอบของลูกค้าจะอยู่กับผู้ค้าปลีก ปัจจุบันเทคโนโลยีนี้มีจำหน่ายแล้วทั่วไปสำหรับผู้ค้าปลีกทั่วโลก
4. AI ช่วยเพิ่มผลกำไรของผู้ค้าปลีกด้วยคำแนะนำที่ดีขึ้น
โซลูชัน Recommendations AI ที่ผ่านการอัปเกรดของ Google_Cloud จึงใช้ ML เพื่อช่วยให้ผู้ค้าปลีกแนะนำผลิตภัณฑ์แก่ผู้ซื้อสามารถทำให้คุณสมบัติอีคอมเมิร์ซของผู้ค้าปลีกมีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น มีไดนามิก และเป็นประโยชน์สำหรับลูกค้าแต่ละราย
ตัวอย่างเช่น ฟีเจอร์การเพิ่มประสิทธิภาพเพจเลเวลใหม่ช่วยให้เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซตัดสินใจแบบไดนามิกได้ว่าแผงคำแนะนำผลิตภัณฑ์ใดที่จะแสดงต่อผู้ซื้อ การเพิ่มประสิทธิภาพเพจเลเวลยังลดความจำเป็นในการทดสอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ต้องอาศัยทรัพยากรมากให้เหลือน้อยที่สุด และสามารถปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และอัตรา Conversion ได้อีกด้วย
นอกจากนี้ ฟีเจอร์การเพิ่มประสิทธิภาพรายได้ที่เพิ่มเข้ามาใหม่ยังใช้ ML เพื่อเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น ซึ่งสามารถเพิ่มรายได้ต่อเซสชันผู้ใช้บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ โดยโมเดล ML ซึ่งสร้างขึ้นจากความร่วมมือกับ DeepMind จะรวมหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ของเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ ราคาสินค้า การคลิก และ Conversion ของลูกค้า
เพื่อค้นหาความสมดุลที่เหมาะสมระหว่างความพึงพอใจระยะยาวของผู้ซื้อและรายได้ที่เพิ่มขึ้นสำหรับผู้ค้าปลีก สุดท้ายแล้ว รูปแบบการซื้อซ้ำใหม่ (buy-it-again) จะใช้ประโยชน์จากประวัติการซื้อของลูกค้า เพื่อให้คำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับการซื้อซ้ำที่อาจเกิดขึ้น
เมื่อเปรียบเทียบกับระบบให้คำแนะนำพื้นฐานที่ใช้โดยลูกค้า Google_Cloud Recommendations AI ได้แสดงให้เห็นตัวเลขที่เพิ่มขึ้นเป็นสองหลักใน Conversion และอัตราการคลิกผ่าน ในการทดลองที่ควบคุมโดยผู้ค้าปลีกผ่านเทคโนโลยีนี้ การเพิ่มประสิทธิภาพเพจเลเวลใหม่ การเพิ่มประสิทธิภาพรายได้ และรูปแบบการซื้อซ้ำ มีให้บริการสำหรับผู้ค้าปลีกแล้วทั่วโลก
ai.RETAIL สำหรับ Google_Cloud
ai.RETAIL ของ Accenture เป็นโซลูชันแบบครบวงจรที่ช่วยให้ผู้ค้าปลีกใช้ข้อมูลและ AI ได้ดีขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบและโปรแกรมทั่วไป เช่น การได้มาซึ่งลูกค้า การกำหนดราคาและการส่งเสริมการขาย การจัดประเภท และห่วงโซ่อุปทาน
ผู้ค้าปลีกสามารถใช้แพลตฟอร์ม ai.RETAIL บน Google_Cloud ได้แล้ว ซึ่งหมายความว่าแพลตฟอร์มนี้ได้รับการขยายไปยังโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อถือได้ของ Google_Cloud และรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และความสามารถต่างๆ ของ Google_Cloud คุณสมบัติและประโยชน์ใหม่ๆ ของโซลูชันประกอบด้วย:
- การวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทานแบบรวมศูนย์: ai.RETAIL รวมถึงหอควบคุมห่วงโซ่อุปทานที่ขับเคลื่อนโดยแพลตฟอร์มห่วงโซ่อุปทานอัจฉริยะของ Accenture ด้วยการผสานรวมที่ลึกยิ่งขึ้นในผลิตภัณฑ์ต่างๆ ของ Google_Cloud เช่น Looker และ BigQuery ลูกค้าสามารถจัดระเบียบข้อมูลได้ดีขึ้นและแสดงมุมมองตามเวลาจริงของเมตริกซัพพลายเชนที่สำคัญที่สุด ซึ่งรวมถึงการจัดซื้อ โลจิสติกส์ สินค้าคงคลัง และการขาย จากนั้นผู้ค้าปลีกสามารถเรียกใช้การจำลองสถานการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้น “ถ้า” มีการปรับเทียบการคาดการณ์อุปสงค์ ปรับปรุงการวางแผนสินค้าคงคลัง กำหนดกลยุทธ์สำหรับการแบ่งส่วนห่วงโซ่อุปทาน และอื่นๆ
- ประสบการณ์แบบเฉพาะตัวของลูกค้า: ปัจจุบัน ai.RETAIL ใช้ประโยชน์จากโซลูชัน Discovery AI ของ Google_Cloud สำหรับการค้าปลีก ซึ่งสามารถลดการยกเลิกการค้นหาด้วยความสามารถในการค้นหาที่มีคุณภาพของ Google ให้คำแนะนำส่วนบุคคลได้หลากหลาย และช่วยให้ผู้ซื้อค้นหาผลิตภัณฑ์โดยใช้รูปภาพ การผสานรวมเพิ่มเติมกับสถาปัตยกรรมข้อมูลลูกค้าของ Accenture และ Customer Data Platform ของ Google Cloud จะช่วยให้ผู้ค้าปลีกลดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและสร้างการคาดการณ์การมีส่วนร่วมทางการตลาด ด้วย AI และ ML
- การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดประเภท: การใช้ BigQuery, Looker และ Vertex AI ทำให้ปัจจุบัน ai.RETAIL สามารถจัดกลุ่มร้านค้าใหม่ที่จะช่วยให้ผู้ค้าปลีกระบุ จัดกลุ่ม และเพิ่มประสิทธิภาพร้านค้าที่มีลักษณะคล้ายกัน ตลอดจนปรับปรุงกลยุทธ์สำหรับการจัดประเภท การจัดการพื้นที่ และสินค้าคงคลัง ซึ่งรวมถึงคำแนะนำว่าจะเก็บลด หรือกำจัดผลิตภัณฑ์บางอย่าง ซึ่งสามารถกรองตามร้านค้าแต่ละแห่งหรือคลัสเตอร์ร้านค้า และท้ายที่สุด ปรับปรุงประสิทธิภาพการขายโดยรวม
Featured Image: Image by tonodiaz on Freepik
