কিভাবে কৃত্রিম গোয়েন্দা (এআই) খুচরা সাহায্য করতে পারেন

গত কয়েক বছরে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি বহু শিল্প জুড়ে কিছু আকর্ষণীয় অগ্রগতি করেছে। শেষ ভোক্তাদের কাছে এটি এত স্পষ্ট নাও হতে পারে, তবে খুচরো খাতেও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ করা হয়েছে। যদিও উচ্চতর খরচ, অপ্রয়োজনীয়তা এবং মালিকানাধীন সিস্টেমগুলির কারণে প্রতিটি খুচরা বিক্রেতা এটি ব্যবহার করে না, তবে খুচরা ব্যবসায়ের বৃহত্তম খেলোয়াড় এটি সম্পর্কে বেশ সক্রিয়। এটি কোন বিস্ময় দেয় না যে এআইগুলি প্রকৃত ব্যবসায়গুলিতে আনতে পারে।

তাই কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা খুচরা দোকান মালিকদের সাহায্য করতে পারেন? প্রথমত, এআই এবং মেশিন লার্নিং আসলে কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে কয়েকটি শব্দ বলুন। যেমন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তিটি কিছু সম্পর্কে একটি বড় তথ্য সেট নেয়, এটি এআই অ্যালগরিদমগুলি যেমন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির মাধ্যমে চালায় এবং তারপরে একটি মডেল তৈরি করে যা একটি বাস্তব মানবের মত উত্তর সরবরাহ করতে পারে। প্রদত্ত উত্তর ডেটাসেট থেকে বিষয়টি সম্পর্কে শিখতে সক্ষম যা যাই হোক না কেন উপর ভিত্তি করে দেওয়া হয়।

এটি সম্ভবত এই সময়ে স্পষ্ট, এআই যে ডেটাসেটটি খুচরা শিল্পের উদাহরণ থেকে শিখতে পারে, সেটি প্রকৃত তথ্য ডেটা গ্রাহকের ডেটা সম্পর্কিত। যখন এই তথ্যটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির মাধ্যমে চালানো হয়, তখন একটি এআই মডেল তৈরি হয় যা কোনও ব্যবসায়, গ্রাহক এবং জায় সম্পর্কে কর্মক্ষম তথ্য আবিষ্কার করে যা সাধারণত স্বাভাবিক না হয় বা ব্যবসার মালিককে জানা যায় না। এই হাতে, একটি খুচরা বিক্রেতা তার নিজের ব্যবসায় উপকার করার জন্য বিভিন্ন জিনিস করতে পারেন।

উদাহরণস্বরূপ, খুচরা এআই তাদের সম্পর্কে জানতে গ্রাহকদের, তাদের পছন্দ এবং তাদের আচরণ সম্পর্কে জানতে পারে। এবং, সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, এটি তাদের এতটা ভালভাবে জানতে পারে যে তারা কী প্রয়োজন এবং তারা কখন এটি প্রয়োজন তা জানে। এবং এমনকি তারা আগে এটা জানেন। যখন এআই ফ্লাই এ ধরনের তথ্য উৎপাদন করতে সক্ষম হয়, তখন ব্যবসায়ের নগদ প্রবাহ এবং সাধারণ অভিজ্ঞতার জন্য অবিলম্বে প্রচুর সুবিধা পাওয়া যেতে পারে। প্রথম এক গ্রাহক আরো কিনতে পেতে হয়। যদি এআই তাদের আগে কী প্রয়োজন তা জানে এবং তাদের প্রদত্ত পণ্যের জন্য একটি কুপন প্রদান করে তবে এটি তাদের জন্য একটি অতিরিক্ত আইটেম কিনতে পারে যা তারা ব্যবসার জন্য অতিরিক্ত উপার্জন তৈরির জন্য আসেনি।

আরেকটি সুবিধা আপনার গ্রাহকের অভিজ্ঞতাকে উন্নত করবে কারণ যদি আপনি তাদের কাছে ভাল দামে যা চান তা অফার করেন তবে আপনি আপনার গ্রাহকদের সাথে ব্যক্তিগত বিক্রয় সম্পর্ক গড়ে তুলতে শুরু করেন।

আরেকটি এলাকা যেখানে খুচরো এআই ব্যাপকভাবে দোকানটিতে শারীরিকভাবে কীভাবে জিনিসগুলি সরবরাহ করা যায় তা ব্যাপকভাবে সাহায্য করতে পারে। আমরা সব শুনেছি কিভাবে বড় খুচরা চেইন অর্ডার আইটেম কিনতে আরো পেতে আমাদের শোনা করেছি। এবং সম্ভবত আমরা সব কিছু জাদু সূত্র মনে করি যার দ্বারা আমরা আমাদের জায় প্রদর্শন করতে এবং আমাদের গ্রাহকদের আরো কিনতে পেতে পারি। তবে, এই ধরনের সূত্র নেই। এমনকি একই আইটেম সঙ্গে একই দোকান কিন্তু বিভিন্ন স্থানে তার গ্রাহকের বেস জন্য একটি সম্পূর্ণ ভিন্ন ট্রিগার হতে পারে। সুতরাং এখানে কোন এক আকার-ফিট-সব সমাধান নেই।

যাইহোক, উপলব্ধ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি যা এই সঙ্গে সাহায্য করতে পারেন।

যখন বিক্রয় তথ্য সরবরাহ করা হয়, তখন মেশিন লার্নিং আপনার গ্রাহকের ক্রয় পছন্দগুলিতে নিদর্শন আবিষ্কার করতে পারে এবং তারা কী একসাথে কিনে তা শিখতে পারে। এর উপর ভিত্তি করে, এআই আপনার গ্রাহকদের আরো কেনার জন্য আপনার দোকানগুলিতে একে অপরকে কী রাখতে হবে তা সম্পর্কে পরামর্শ সরবরাহ করতে পারে। এবং প্রকৃতপক্ষে বিশেষ দোকানে কেনার প্রকৃত গ্রাহকদের সরবরাহকৃত প্রকৃত তথ্যগুলির উপর ভিত্তি করে সেই প্রস্তাবগুলি নির্ভর করে, তারা নিশ্চিতভাবে ফলাফল বিতরণ এবং আপনার গ্রাহকদের ট্রিগার করার নিশ্চয়তা দেয়।

খুচরা ব্যবসায়ের জন্য এআই অনেক কিছু করতে পারে। উপরে তালিকাভুক্ত উদাহরণ শুধু বরফ এর টিপ। আপনার ব্যবসার যে কোনও অংশের জন্য আপনি তথ্য সরবরাহ করতে পারেন, এআই সত্যিই মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টিগুলি বের করতে পারে যা সোনা হিসাবে বিবেচিত হবে। এটি আপনার জায় টার্নওভার উন্নত করতে, আপনার স্টকটি অপ্টিমাইজ করতে, ভবিষ্যতের উপার্জন পূর্বাভাস এবং আরো অনেক কিছু করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

এক ধরা আছে। যেমন, তারা যা আছে তার সাথে, কৃত্রিম গোয়েন্দা সিস্টেমগুলি প্রধানত মালিকানাধীন এবং বড় প্রযুক্তি বাজেট থাকা শুধুমাত্র খুচরা খুচরা চেইনগুলিতে উপলব্ধ। আগামী কয়েক বছরে সমাধানগুলি বেরিয়ে আসার জন্য এই স্থানটি দেখতে আকর্ষণীয় হবে যা ছোটদের চেয়ে ছোট খুচরোদের জন্য আরও বেশি করে তৈরি করা হবে। কিছু কোম্পানি ইতোমধ্যেই এই বিকাশ শুরু করেছে তাই স্বাধীন ব্র্যান্ডের জাতীয় ব্রান্ডের মতো একই সরঞ্জামগুলিতে অ্যাক্সেসের জন্য এটি দীর্ঘ হবে না।