Mark Garczewski, ブレインコーポレーションのプロダクト担当VP Mark Garczewski ブレインコーポレーションのプロダクト担当VP

自動運転モビルロボットが小売業の顧客体験を変える方法

現在、小売業におけるAIの市場規模は約$9 billionと推定されており、2029年までに$40 billionに達することが予測されています。小売業の食品業界イベントであるGroceryTech 2024では、CEOやCIOがAIへの注目度を高めていることを話しましたが、同時に顧客体験を向上させ、収益成長を促進するAI戦略をどのように実装するかについても疑問を抱いています。米国の在庫精度は現在63%と低く、約$634.1 billionの年間損失を小売業者にもたらしています。また、清掃従業員の離職率は200%と高く、効率、知能、信頼性を操作に追加するための効果的なソリューションが必要です。ロボットを使用して繰り返し時間のかかる作業、たとえば清掃と在庫追跡を行うことで、従業員はより意味のある、顧客中心の作業に集中できます。このような変化は従業員の満足度を高め、全体的な顧客体験を向上させています。今日の競争的な景況の中で、自動化を取り入れることは先を行くための実用的なステップです。さらに、AIを最大限に活用するために、小売業者は正確でタイムリーなデータを収集するための戦略を優先する必要があります。AIは受け取るデータだけが良いのです。そのため、一部の主要小売業者はリアルタイムデータを収集するためにロボティクスに既に注目しています。これは、より良い収益を生み出す決定と行動につながる洞察を解放するための鍵です。小売業の現在と未来新型コロナウイルス感染症の流行以降、小売業者は急速なデジタル化の時代に直面しています。過去5年間で、消費者の行動に大きな変化が見られ、オンラインおよび店内での高度なショッピング体験の期待や在庫、物流への変更が見られます。小売業者は在庫管理の重大なコストに苦労していますが、これは20-30%の総物流コストを占めることがあります。現在、小売業のタスクの半分はすでに自動化されており、この数字は急速に増加し、70%のタスクが来年までに自動化されることが予測されています。在庫管理プロセスを自動化することで、小売業者は消費者の需要を満たすことができ、コストを最小限に抑え、収益性を最大化することができます。有効な在庫管理ソリューションを使用することで、小売業者は在庫切れの商品、価格タグの誤り、プロモーションの遵守問題、配置された商品、在庫数を簡単に追跡できます。これらの結果は店内チームと共有され、在庫の問題を迅速に修正できます。在庫管理プロセスに自動化と知能を追加するソリューションに投資することで、小売業者は在庫切れを避け、コストを削減し、顧客満足度を維持できます。そうでない場合、在庫管理の面で優れた競合他社に敗れる可能性があります。床面清掃従業員の解放小売業者、食品小売業者、倉庫、ビッグボックスストアはすべて、手作業による清掃の時間のかかり、コストのかかる性質に直面しています。では、この問題をどのように解決できますか？ 解決策は自動運転モビルロボット（AMR）にあります。これらの最先端のソリューションは、従業員がより戦略的で影響力のある活動に時間とエネルギーを集中できるように、毎日のタスクを自動化します。世界中の主要小売業者や食品小売業者は、労働力の苦労、たとえば不足や高ターンオーバーに対処し、顧客体験またはNPS（ネット・プロモーター・スコア）を向上させるためにこれらのロボットを使用しています。さらに、床面清掃ロボットからのパフォーマンスデータメトリックは、清掃されたものと清掃されていないものを明確に示すことができるため、清掃作業を最適化するための実行可能な結果をチームに提供します。複数のサイトを管理したり、第三者のグループに頼ったりする場合にこれは特に重要です。一部の床面清掃ロボットは、エンタープライズツールを通じて、これらの清掃パフォーマンスの洞察を提供します。これには、モバイルレポート、自動電子メール、ウェブベースのポータルなどが含まれます。これらは、数百のロケーション全体または単一の店舗の運用で効果的な変更管理を実施するために不可欠です。床面清掃ロボットは、周囲を常に認識し、周囲の安全を優先し、他者の安全を保護するように設計されています。業界をリードする自律性プラットフォームは、UL 60730-1、CSA/ANSI C22.2 No. 336-17、およびIEC 63327で定義された重要な安全基準を満たすための厳格なテストを受けています。これにより、機器の損傷を防ぎ、現場で事故を防ぐことができます。棚の実行の改善AIソリューションは、棚レベルでの顧客体験と意思決定を改善します。バーコードスキャニングや手動カウントなどの手作業プロセスは、ビジネスのニーズの変化、顧客の嗜好の変化、従業員の離職率の問題に対応することを非常に困難にします。コンピュータビジョンを備えたAMRは、棚をスキャンして在庫切れの商品を精密にフラグ付けできます。推奨AIツールを使用すると、これらのロボットは、小売業者が正しい商品を正しい棚に正しい価格で保管できるように支援します。これにより、顧客体験が向上します。従業員は手動で商品を追跡するのではなく、顧客と交流したり、モバイルオーダーに取り組んだり、棚の問題に取り組むための通知を受けたりできます。小売業者は、季節的な需要や店舗レイアウトが売上に与える影響など、トレンドを特定するために、広範なデータセットを分析できます。重要なのは、迅速な意思決定のための迅速で正確な洞察を得ることです。これらのソリューションを使用すると、小売業者はより積極的になり、売上成績に影響を与える要因を判断するために、販売時点管理（POS）データだけに頼る必要がなくなります。競争力を維持するために、小売業者は在庫の課題に直面する必要があります。ロボットとAIドリブンの洞察を利用することで、小売業者は在庫管理を微調整し、在庫切れを最小限に抑え、売上機会を最大化できます。顧客体験の期待は今までで最高です。在庫切れの商品ごとに、小売業者は顧客の忠誠心を失うリスクがあります。顧客は代わりに他の場所に行く可能性があります。小売業者は、AIを使用して在庫予測の精度を最大35%向上させることで、これを緩和できます。これにより、在庫切れによる売上損失が大幅に削減されます。小売業者は、リアルタイムの販売およびサプライチェーンデータを活用して、需要予測の精度を継続的に改善できます。これにより、小売業者はより効果的に顧客の嗜好に応じた商品のアッセンブリと数量を調整できます。今後の展望小売業の風景は、AMRやAIドリブンのソリューションによって大きな変化を遂げています。これらの先進技術は、物流から顧客とのやり取りまで、全ての面で運用を合理化し、生産性を高めています。知能型自動化は、小売業のエコシステム全体を新しい効率性と精度の基準に引き上げています。急速な変化と不確実性の時代に、小売業者は競争力を維持し、顧客の忠誠心を育むために、これらの革新的なソリューションを受け入れることが重要です。顧客とのやり取りにおいて、新しい効率性と精度の基準を設定することで、知能型自動化は小売業のエコシステム全体を高め、競争力を維持し、顧客の忠誠心を育むことができます。