Partie 1 de la série en 3 parties “ Technologie de la vente au détail et intelligente ”
Reconnaissez-vous cette photo? Il s'agit d'une image d'un robot de Bossa Nova qui "patrouille" dans les allées de certains magasins Walmart aux États-Unis.
Des tentatives ont été faites depuis plusieurs années pour apporter l'automatisation aux magasins de détail – avec un succès mitigé. Les «robots de prélèvement» utilisés dans les centres de distribution Amazon et Ocado sont un exemple courant de back-office. Même le robot de fabrication de pizzas de Costco fournit un exemple frappant d’automatisation. Et, à l'instar du Roomba, ces innovations répondent aux attentes des utilisateurs, car le robot fait une chose et le fait vraiment bien.
Mais la Bossa Nova est une version différente de l'histoire du robot: elle commence à changer les tâches effectuées par les chefs d'équipe , superviseurs et gestionnaires dans les magasins de vente au détail à travers le monde. Pourquoi? Parce que ce robot à intelligence artificielle est capable non seulement de reconnaître visuellement ce qu'il y a sur les étagères mais également de transmettre ces informations à l'ERP du détaillant et à d'autres systèmes dorsaux afin de créer des notifications pour les actions nécessaires.
La Bossa Nova peut s'interposer directement dans des processus traditionnellement considérés comme «humains». Nous ne devons plus compter sur le responsable pour faire le tour du magasin et hiérarchiser les actions de l'équipe. Le robot – qui effectue trois tours des magasins où il est déployé chaque jour – peut repérer les tâches à effectuer. De plus, le robot ne se laisse pas distraire, ne déjeune pas et ne rentre pas chez lui à la fin de la journée.
Considérez le niveau de détail qu’un robot comme celui-ci peut accomplir. Le responsable ou le chef d’équipe en service ne remarquera probablement pas une étiquette avec un prix incorrect ou un article égaré par un client qui aurait changé d’avis. (Est-ce que nous ne faisons pas tous cela parfois?) Et il est peu probable qu'un responsable de service connaisse le niveau de stock de chaque article dans l'arrière-boutique.
Le robot n'a pas à donner d'informations au changement de poste, car il est toujours activé. (sauf quand il faut charger sa batterie). Un robot de reconnaissance visuelle n’a pas besoin de temps pour apprendre son rôle, contrairement aux nouveaux responsables de service (qui s’engagent souvent à cause de l’attrition dans les magasins de vente au détail). Cela crée un plus grand niveau de cohérence et de normes opérationnelles – du moins sur la base de normes que le robot est capable de "voir".
Un robot peut potentiellement améliorer l'efficacité de tous les éléments clés des opérations d'un magasin, soulageant les chefs d'équipe des tâches répétitives, tâches banales et leur permettant de se concentrer sur les clients. Nous n’avons pas remplacé le responsable. Au lieu de cela, nous passons le gros du travail à la robotique activée par l'IA permettant aux humains de faire plus de créativité et de créativité et d'utiliser leurs compétences humaines pour améliorer l'expérience d'un client en magasin.
Maximiser les ressources humaines avec AI
De nombreux détaillants ont commencé leur démarche de numérisation des processus afin d’être plus agiles et d’accorder une plus grande visibilité à leurs processus. Cela leur permet de diriger des ressources limitées vers des zones ciblées pour obtenir un impact maximal, par exemple dans l'espoir de transformer numériquement leur organisation avec des résultats décisifs. Ces détaillants s'efforcent de devenir des entreprises intelligentes en utilisant efficacement leurs actifs de données pour obtenir les résultats souhaités plus rapidement – et avec un risque moins élevé et une exposition moindre aux marges.
Cela vient en même temps que les employés de la génération Y ont accéléré la demande de leur travail et apportent de nouvelles compétences numériques au marché du travail. Actuellement, la plupart des tâches sont accomplies en combinant automatisation et travail manuel. AI et ML peuvent augmenter ou automatiser des tâches humaines et soutenir la prise de décision humaine. Après tout, AI est à son meilleur lorsqu’une décision peut être transparente ou renforcée pour prendre en charge un processus d’entreprise existant.
Prenons l’exemple de l’attribution de tâches aux personnes les mieux adaptées à un processus spécifique. emploi. Un employé (appelons-le Fred) est plus efficace dans la tâche n ° 1, tandis que sa collègue, Wilma, est meilleure dans la tâche n ° 2. Traditionnellement, les chefs de service ou les chefs d’équipe assignaient le travail à chaque employé manuellement. Cependant, si nous pouvons suivre la position de Fred et Wilma dans le magasin grâce à leurs dispositifs portables, la technologie peut attribuer des tâches en fonction de la proximité de l'employé à leur tâche prioritaire suivante, qui peut changer de manière dynamique lorsque le robot contourne le prochain coin et repère quelque chose de plus. urgent.
Dans ce scénario, les tâches des collègues sont attribuées en fonction de leur efficacité, mais vous pouvez également étendre le recours aux intermédiaires de l'IA pour attribuer des tâches en fonction des tâches quotidiennes préférées de Fred et Wilma. Et à partir de là, relier les désirs et les besoins des clients aux compétences que possèdent Fred, Wilma et leurs collègues est un court pas en avant.
Si nous prenons en compte les intérêts des clients avec leurs préférences d’adhésion, pourquoi ne pourrions-nous pas nous aligner?
De plus en plus de clients choisissent des expériences qui ont un sens et délèguent le reste à AI. Les clients n’apprécieraient-ils pas davantage leur expérience s’ils étaient servis par des collaborateurs partageant les mêmes passions et les mêmes intérêts? Sans IA, il est trop complexe, prend trop de temps et est trop dynamique pour établir ces liens. Cela nécessite de recréer des processus activés par une technologie intelligente et s'appuyant sur des applications intégrées.
Des robots comme la Bossa Nova, optimisés par une intelligence artificielle agile et adaptative, nous permettent de penser aux gains plus facilement que jamais auparavant. Parce que ces modèles défient le statu quo, nous devons engager une discussion franche et ouverte entre les équipes de direction et réfléchir à la stratégie commerciale, au risque d'action et aux perturbations de l'entreprise.
Les avantages commerciaux de l'utilisation de la logique ou des algorithmes sont certains. pour soutenir leur justification d'affaires. Avec des taux de chômage faibles et une génération numérique millénaire exigeante, conserver et développer les membres clés de l’équipe sera plus important que jamais. Les technologies émergentes offrent un mécanisme permettant aux personnes concernées de faire un travail intéressant qui diminue les chances qu’elles quittent votre organisation. Laissons les robots faire le travail lourd, le travail répétitif qui engourdit le cerveau, et permettre aux humains d'utiliser au mieux leurs compétences humaines .
Tandis que nous avons commencé par parler d'une distance de presque sept pieds robot haut dans les magasins Walmart, il n’est pas difficile de voir l’énorme opportunité de présenter un cercle de données complètement connecté qui nous permet de créer non seulement un changement radical dans la productivité, les coûts et l’efficacité en magasin, mais aussi un changement significatif dans l'expérience client.
Et cela pourrait bien être la différence entre le succès et l'échec dans le monde concurrentiel du commerce de détail.
Dans les prochains blogs, nous verrons comment l'utilisation au détail d'AI et de ML offre un potentiel énorme pour simplifier la gestion de magasin. et d'aider les nouveaux dirigeants à devenir plus efficaces dans leurs rôles beaucoup plus rapidement.
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Cet article fait partie d'une série couvrant l'intelligence des technologies, telles que l'intelligence artificielle, est susceptible d'avoir un impact sur de nombreux secteurs et industries. Visitez ici pour lire la série complète à ce jour .
SAP a collaboré avec plus d'une douzaine d'experts du secteur pour identifier cinq tendances qui détermineront l'expérience client au cours de la prochaine décennie. L’expérience client future: 5 tendances essentielles Le rapport examine chacune de ces tendances et propose des recommandations sur la manière dont les marques devraient réagir dès maintenant pour se préparer.
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