Monday, November 29, 2021
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कैसे भारतीय खुदरा विक्रेताओं को एआई की समझ है, आईटी समाचार, ईटी सीआईओ

खुदरा विक्रेता एक दशक से अधिक समय से मांग के पूर्वानुमान, उत्पाद प्लेसमेंट, इन्वेंट्री प्लानिंग, नए उत्पाद चयन आदि के लिए AI को क्रैक करने का प्रयास कर रहे हैं। किसी भी क्षेत्र में एक प्रतिशत अंक का सुधार भी अक्सर अप्रत्याशित लाभ में परिणत होता है। लेकिन इस तरह के कार्यान्वयन के बारे में सभी कहानियां बहु-अरब डॉलर के खुदरा दिग्गजों से कैसे आती हैं?

इसका उत्तर एआई को लागू करने की लागत में है। एआई कार्यान्वयन की गर्भावधि अब तक इतनी लंबी रही है कि इसका उपयोग बड़े पैमाने पर खुदरा विक्रेताओं तक ही सीमित रहा है जो एक ऐसी परियोजना में लाखों डॉलर खर्च कर सकते हैं जो कई तिमाहियों, कई वर्षों और अक्सर अधिक रिटर्न देना शुरू कर देगी। एक दशक बाद। अब इतना नहीं।

क्लाउड प्रौद्योगिकियां एआई को सबसे छोटे खुदरा विक्रेताओं के लिए सुलभ बना रही हैं जो अब इसका उपयोग बड़े समकक्षों के खिलाफ उत्तोलन के रूप में कर रहे हैं और यहां तक ​​​​कि कम से कम शुरुआती लड़ाई जीतते हुए भी देख रहे हैं।

उदाहरण के लिए, वेकफिट, एक गद्दा ब्रांड जिसे आप शायद उनके मजाकिया विज्ञापन अभियानों से जोड़ेंगे। ऑनलाइन रिटेलर, सिर्फ पांच साल पुराना स्टार्टअप, अपने व्यवसाय के सभी पहलुओं को चलाने के लिए एआई पर काफी हद तक निर्भर है और पहले से ही देश के सबसे बड़े गद्दा निर्माताओं में से एक बन गया है।

“हम उपयोगकर्ता यात्रा के सभी पहलुओं में एआई का लाभ उठाना चाहते थे। इसलिए, हमने यात्रा को तीन चरणों में विभाजित किया। सबसे पहले अधिग्रहण से पहले की यात्रा है, जो इस बात पर केंद्रित है कि संभावित खरीदार को हमारी वेबसाइट पर कैसे लाया जाए। इसके बाद उस उपयोगकर्ता को वास्तव में एक उत्पाद खरीदने में परिवर्तित किया जाता है, और अंत में ग्राहक के अनुभव को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है – उन सभी अनुबंधों को पूरा करने में सक्षम होना जो हमने उपयोगकर्ता के साथ स्थापित किए हैं – वादे को पूरा करते हुए, “कुमार गौरव, CTO, Wakefit.co, ने ETCIO को बताया।

डेटा वैज्ञानिकों की एक बड़ी इन-हाउस टीम अपने मालिकाना ग्राहक अधिग्रहण एल्गोरिदम का निर्माण करने के लिए वेकफिट में पर्दे के पीछे काम करती है, वेबसाइट पर उपयोगकर्ताओं की पूरी यात्रा को ट्रैक करती है और फिर प्रत्येक संभावित ग्राहक के लिए एक अनूठा अनुभव बनाने के लिए इसका उपयोग करती है। लेकिन बड़े लड़कों के खिलाफ लड़ाई जीतने के लिए सिर्फ इतना ही काफी नहीं है। आपको वादे को पूरा करने की जरूरत है- 48 घंटे की डिलीवरी का वादा, मुफ्त रिटर्न का वादा, प्रतिक्रिया समय का वादा। और एआई इस यात्रा के हर कदम पर अपनी भूमिका निभाता रहता है।

परिणाम? वेकफिट शुरू से ही राजस्व के मामले में सालाना 100% से अधिक बढ़ने में सक्षम रहा है और बाजारों में प्रवेश करने में सक्षम है, जो कि बड़े ऑफ़लाइन ब्रांडों के लिए क्रैक करना कठिन होता है। और यह, 80% बिक्री सीधे उनके अपने पोर्टल के माध्यम से हो रही है।

“हमारे पास महीने की शुरुआत में बिक्री संख्या है, कम से कम एक महीने पहले। सितंबर के मध्य तक, हमारे पास अक्टूबर के लिए अपेक्षित संख्या है। और हम महीने दर महीने इन भविष्यवाणियों के साथ लगभग 90% सटीक रहे हैं। यह मॉडल हमारी संपूर्ण आपूर्ति श्रृंखला योजना के लिए आधार रेखा के रूप में कार्य करता है,” गौरव ने समझाया।

एआई की मदद से अपना ब्रांड बनाने वाला एक अन्य ऑनलाइन रिटेलर है मामाअर्थ. बिक्री को बढ़ावा देने के लिए ओमनी चैनलों में बेहतर उपलब्धता के लिए फर्म बड़े पैमाने पर तकनीक से संचालित हो गई है। यह समय पर डिलीवरी और बढ़ी हुई उपभोक्ता संतुष्टि सुनिश्चित करने के लिए निर्बाध ऑर्डर प्लेसमेंट और ट्रैकिंग क्षमताओं में भी मदद करता है।

अविनाश धगत, उपाध्यक्ष, आपूर्ति श्रृंखला, मामाअर्थ ने कहा, “एआई/एमएल के नेतृत्व वाली योजना हमें मांग को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर रही है, इस प्रकार स्टॉक से बचने के लिए इन्वेंट्री और पुनःपूर्ति इनलाइन को जोड़ना।” “एआई की मदद से, हम मांग की बेहतर योजना बनाएंगे और स्टॉक की स्थिति से बचने के लिए मांग के अनुरूप इन्वेंट्री को लिंक करेंगे। साथ ही, हमने किसी भी स्पाइक पर प्रतिक्रिया करने के लिए अपस्ट्रीम बफ़र्स बनाए हैं। हम रिटर्न को कम करने के लिए ऑर्डर टू डिलीवरी लीड समय में भी सुधार कर रहे हैं, ”धगत ने कहा।

लेकिन यह सिर्फ ग्रीनफील्ड स्टार्ट-अप नहीं है जो बाजार को बाधित करने के लिए एआई का लाभ उठा रहे हैं। यहां तक ​​​​कि पारंपरिक खुदरा विक्रेताओं ने भी पिछले कुछ वर्षों का उपयोग ग्राहक रणनीति को प्रतिबिंबित करने और बनाने के लिए किया है, और उसी को निष्पादित करने के लिए, उन्होंने महसूस किया है कि एआई का लाभ उठाने के अलावा कोई अन्य विकल्प नहीं है।

मिल्टन दशकों से एक घरेलू नाम रहा है। लेकिन महामारी आ गई, बिक्री घटने लगी और तभी कंपनी ने अपने प्रत्यक्ष ग्राहक व्यवसाय को बढ़ाने का फैसला किया जो उसने हाल ही में शुरू किया था।

“एक बार जब हम ई-कॉमर्स B2C संचालन में चले गए, तब हमने AI के लिए कई उपयोग के मामलों को देखना शुरू किया। एआई सुनिश्चित कर सकता है कि एक जगह पर कोई अतिरिक्त इन्वेंट्री नहीं है या जहां अधिक मांग है, वहां कम इन्वेंट्री नहीं है; इसलिए इन्वेंट्री का अनुकूलन, ”रजत शर्मा, वीपी आईएससीएम, हैमिल्टन हाउसवेयर्स (मिल्टन) ने समझाया।

“बी2सी के आने के बाद, हमने एआई द्वारा चलाई जा सकने वाली प्रक्रियाओं के एक निश्चित सेट का पता लगाया। ग्राहक अनुभव पर बॉट चलाना पहला उपयोग मामला था। फिर हमने बॉट को अन्य प्रक्रियाओं जैसे बिलिंग, डेटा रूपांतरण, स्वरूपण आदि के लिए एक्सट्रपलेशन किया। इनमें से बहुत से दोहरावदार, गैर-मूल्य जोड़ने वाली प्रक्रियाएं थीं। यह स्वचालन वह जगह है जहां हम अब एआई का उपयोग करके भविष्य देखते हैं, ”शर्मा ने कहा।

इसके बाद विभिन्न बाजारों में विभिन्न उत्पादों के लिए नए उत्पादों और आदर्श बिक्री चैनलों के निर्णय के लिए एआई का लाभ उठाया गया और मेटा का इस्तेमाल किया गया एनालिटिक्स लाभ चलाने के लिए।

मिल्टन ने सब कुछ देखने के लिए एक बहुत छोटी आंतरिक टीम के साथ अपने डेटा विज्ञान अभ्यास का निर्माण करने के लिए एआई स्टार्ट-अप की विशेषज्ञता का लाभ उठाया।

“उपभोक्ताओं के लिए हमारी बिक्री 2019 के बाद से तीन गुना हो गई है, आंशिक रूप से एआई और संबंधित प्रवृत्ति प्रत्याशा पर हमारे ध्यान के कारण, जिसे आज कई प्रक्रियाओं के लिए अपनाया गया है। बी2सी बिक्री के अलावा, कुल बिक्री भी 2019 के स्तर से काफी बढ़ी है। 2020 में बिक्री में लगभग दो अंकों की गिरावट को देखते हुए, आज हम जो विकास अनुभव कर रहे हैं, वह पर्याप्त है, ”शर्मा ने कहा।

जनता के लिए एआई

अतीत में एआई केवल बड़े खुदरा विक्रेताओं के लिए ही सुलभ था, इसका एक कारण गणना लागत है। नंबर क्रंचिंग शुरू करने के लिए आपको लाखों डॉलर खर्च करने होंगे। लेकिन बादल के साथ, हमारे पास अंत में कुछ स्तर का खेल मैदान है।

“समाधान जो पहले अव्यावहारिक थे, अब एआई के साथ किए जा सकते हैं। पहले आपको योजनाकारों की एक सेना की आवश्यकता होती थी। वॉल-मार्ट उदाहरण के लिए मांग के पूर्वानुमान पर लाखों डॉलर खर्च करता है। सटीकता में 0.1% का सुधार भी वॉलमार्ट की लागत को सही ठहराता है। छोटे खुदरा विक्रेताओं के पास ऐसे उपकरणों को तैनात करने के लिए धन या मानव पूंजी तक पहुंच नहीं है। इसलिए, अधिकांश भारतीय खुदरा विक्रेताओं के बीच योजना अभी भी पूरी तरह से मैनुअल है, ”राहुल विश्वकर्मा, सह-संस्थापक और सीईओ, एआई केंद्रित स्टार्टअप, मेट लैब्स ने समझाया।

“खुदरा में एसकेयू हैं जो सिर्फ शेल्फ वार्मर हैं। वे आपकी पूंजी में खाते हैं और अक्सर अप्रचलित होते हैं। कंपनियां अब ऐसी इन्वेंट्री की पहचान करने के लिए AI का उपयोग कर रही हैं और SKU को 7 महीने पहले तक शेल्फ वार्मर में बदलने की भविष्यवाणी करने में सक्षम हैं और इस तरह मांग पूर्वानुमान में काफी सुधार करने में सक्षम हैं। हमने भारतीय खुदरा विक्रेताओं को ऐसे उपयोग के मामलों को बनाने और बड़े पारंपरिक खुदरा विक्रेताओं के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए क्लाउड-आधारित एआई समाधानों का उपयोग करते देखा है, ”विश्वकर्मा ने कहा।

ये खुदरा विक्रेता आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, ग्राहक-सामना करने वाले कार्यों, चैटबॉट और स्वयं-चेकआउट सेवाओं के क्षेत्रों में एआई का लाभ उठा रहे हैं। खुदरा विक्रेता स्वचालित ग्राहक सेवा एजेंटों, शॉपिंग सलाहकारों, उत्पाद अनुशंसा प्लेटफार्मों और महत्वपूर्ण क्षेत्रों जैसे कि स्वचालित थ्रेट इंटेलिजेंस और रोकथाम में निवेश कर रहे हैं, जो सभी एआई द्वारा संचालित हैं।

“खुदरा विक्रेताओं पर ग्राहक अनुभव को परेशान किए बिना अपनी परिचालन लागत को कम करने का दबाव होता है, इसलिए इस बात की संभावना है कि दैनिक दिनचर्या के कार्यों में एआई अपनाने के लिए तत्काल ध्यान दिए जाने की संभावना है। इनमें विशेष रूप से ऑनलाइन और ओमनी-चैनल खुदरा विक्रेताओं में उत्पाद रिटर्न को कम करना शामिल हो सकता है। हम एआई द्वारा आपूर्ति श्रृंखला से संबंधित बहुत सारे हस्तक्षेपों की उम्मीद करते हैं, ”गणेसन वीपी, डिस्ट्रीब्यूशन सेक्टर लीडर, आईबीएम कंसल्टिंग, भारत / दक्षिण एशिया ने कहा।

“भारतीय खुदरा विक्रेताओं के लिए, जो अपने मौजूदा वफादारी आधार को अपने वार्षिक राजस्व में महत्वपूर्ण योगदान देते हुए देखते हैं, चैनलों में ग्राहक डेटा का उपयोग करने की क्षमता है। एआई राजस्व और ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए प्रासंगिक पेशकश करने में मदद कर सकता है। जैसा कि अधिक ब्रांड और श्रेणियां भेदभाव को धुंधला करते हुए एक ही शेल्फ स्पेस के लिए लड़ते हैं, यह जरूरी है कि खुदरा विक्रेता लगातार गतिशील ग्राहक वरीयताओं को सीखने और व्यक्तिगत उत्पादों और सेवाओं की पेशकश करने के लिए एआई का उपयोग करें, ”उन्होंने कहा।

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