Myron Burke, Sensormatic Solutions Çözüm Yönetimi Lideri – Röportaj Serisi

Myron Burke, Sensormatic Solutions’un küresel ürün ve çözümlerinden sorumlu başkanı, müşterilere stratejik çözüm yol haritası yoluyla inovasyonu hızlandırmanın, hızı artırmaların ve daha büyük değer sunmanın yeni yollarını belirlemek ve uygulamak için çalışıyor.

Myron, perakende sektöründe 25 yılı aşkın deneyime sahip, kanıtlanmış bir liderdir. Walmart ve Sam’s Club’daki görevleri sırasında büyük ölçekli inovasyon sunmuştur. En son olarak, perakende teknolojisi danışmanlık firması Divergent Technology Advisors’ı kurdu. Bu firma, büyük perakendecilere, teknoloji sağlayıcılarına ve start-up’lara teknoloji stratejisi, pazara çıkış planlaması, uluslararası pazar genişletme ve daha fazlası konusunda rehberlik etmektedir.

Sensormatic Solutions, Johnson Controls’un önde gelen küresel perakende çözümleri portföyü, güvenli, güvenli ve sorunsuz perakende deneyimleri sunar. 60 yıldan fazla bir süredir endüstrinin hızlı hareket eden teknoloji benimsemesinin ön saflarında yer alan marka, küresel ölçekte perakende operasyonlarını yeniden tanımlamış ve içgörülerden eylemlere dönüşmüştür. Sensormatic Solutions, kayıp önleme, envanter zekası ve trafik bilgisi çözümlerinin yanı sıra hizmetleri ve ortaklarıyla birlikte, perakendecilerin dünya çapında yenilik yapmasına ve verileri iş sonuçlarına bağlayarak perakendenin geleceğini şekillendirmesine olanak tanır.

Perakende operasyonları ve ortaya çıkan teknoloji arasındaki kesişmede 25 yılı aşkın bir süredir bulunuyorsunuz — Walmart ve Sam’s Club’da RFID stratejisi ve mağaza inovasyonu liderliğinden, Store No. 8’de nächsten nesil kavramların kuluçkasına ve şimdi Sensormatic Solutions’da Küresel Ürün ve Çözümler’e liderlik etmeye. Bu deneyimler, fiziksel perakende ortamlarında AI ve sensör teknolojilerinin nasıl dağıtılacağına ilişkin felsefenizi nasıl şekillendirdi?

AI uygulamasına çok pragmatik bir yaklaşım sergileyorum ve Sensormatic Solutions’un perakende müşterilerine de aynı şeyi yapmalarını teşvik ediyorum. Deneyimlerim, her iki tarafın da başarılı dönüşümün anahtarı olduğunu defalarca kanıtladı.

Sensormatic Solutions, 60 yıldan fazla bir süredir çok basit bir inançla hareket ediyor: Teknoloji, operasyonel etkinlik ve gerçek dünya perakende zorluklarının merkezinde olduğunda başarılı oluyor. Bu, özellikle yeni araçlara yakın kalanlar için açık gibi görünse de, bu temel ilke, AI etrafındaki tüm hype arasında biraz unutuldu.

Pazarla rekabet etmek ve çözüm geliştirmek için baskı yüksek ve hala yüksek, ancak boşlukları dolduracak araçlar geliştirmek, AI işlevlerini her ürüne dahil etmeye çalışmaktan daha etkili. Streamline toplama, füzyon, analiz ve eylem yoluyla ölçülebilir iyileştirmeleri sürükleyen noktaları bulmaya odaklanıyoruz. Bu odak, AI’nın kullanacağı veri kümelerine de uzanıyor – hedeflenen, kontrol edilen ve temizlenmiş veri kümeleri, özellikle farklı müşteriler arasında sürdürülebilir AI değerini sunmak için çok önemlidir.

Bizim için önemli olan bir diğer şey, bu durumun tüm olası kullanıcılar için geçerli olması: corporate karar vericiler, alışverişçiler ve asociates. Her yeni çözüm veya güncellemeyle, tüm üç paydaşa eşit medida değer sunup sunmadığımızı kendimize soruyoruz, çünkü her grup perakende başarısı için çok önemlidir.

Bu iç ethos, doğal olarak perakende operasyonlarında anlamlı iyileştirmeler sunan, pratik ve özelleştirilmiş sistem tasarımlarına yardımcı olan çözümler üretilmesine dönüşüyor. AI dağıtımı bir boyutlarda değil ve müşterilerle birlikte oluşturduğumuz programlar da öyle değil.

Sensormatic Solutions, AI ve ML gelişmiş analitiklerini modern perakende operasyonel zekasının temel ermögülerleri olarak konumlandırıyor. AI, çok kanallı bir dünyada “kayıp önleme”nin anlamını nasıl yeniden tanımlıyor?

En basit cevap, hız ve görünürlük. AI, gerçekten küçülme ve tam perakende kaybı hakkında eksiksiz bir görünüm sunmaya yardımcı oluyor. Gerçeklik, yalnızca görebileceğiniz kayıpları not edebilirsiniz, değil mi? Endüstrinin büyük bir bölümü için, kayıplara ilişkin görünürlük yalnızca en temel düzeyde mümkündü, satışa sunulabilecek ancak olmayan ürünler üzerine odaklanan programlarla.

Bağlı analitik ve sensör sistemleri, perakende operasyonlarında neler görülebileceğini, izlenebileceğini ve ölçülebileceğini genişletti. Bugün üretilen büyük veri hacmindeki %3 hata miktarını vurgulamak hakkında düşünün. Bu sensör sistemleri, kaybın ne, nerede, ne zaman ve kim olduğu hakkında bilgi sağlar – bu, kendi başına, küçülme ve “toplam perakende kaybı” anlayışında bir dönüşüm yaratır. Bu genişletilmiş kapsam, perakende operasyonlarında başka bir katman ve yeni bir dizi kaybın nedenlerine ilişkin potansiyel sürücülere ilişkin bir görünüm sağlar.

Bunlar tanımlanıp etiketlendiğinde, dönüştürülebilir. İşte burada AI devreye giriyor. Bu yeni “noktaları” genellikle gerçek zamanlı olarak bağlayarak, tamamen farklı bir veri katmanını ortaya çıkarır. Tahmin edilebilir, yüksek doğrulukta zeka ve modelleme, yukarı akışta israfın etkilerini ölçmeye, olası ayarlamaların göreli değerini tartmaya ve inaktivitenin maliyetini göstermeye yardımcı olabilir. Aslında, perakendecilere kayıpları fırsatlar olarak görmelerine ve onları iyileştirmeye yardımcı olmaya yardımcı oluyor.

Re-ID ve AI destekli ayak trafiği analitiği gibi teknolojilerle, perakende şirketleri artık basit insan sayımı ötesine geçerek daha derin alışverişçi davranışsal ve operasyonel içgörüler elde edebilir. Bu değişimden ortaya çıkan en dönüştürücü kullanım örneklerini neler görüyorsunuz?

Re-ID, bana göre, küçük, hedeflenmiş ayarlamaların büyük bir etkiye sahip olduğu güçlü bir örnektir.

Re-ID, aslında bir şey yapar: trafik ölçümlerini iyileştirir. Tabii ki, teknolojiyi benzersiz alışverişçiler, yeniden girişler, personel ve diğer ziyaretçi kategorileri arasında ayrıştırmak için doğru bir şekilde ayarlamak karmaşıktır, ancak sonuç, veri kümelerine önemli bir iyileşme sağlayan basit bir değişikliktir.

Trafik verileri, dönüştürme dahil olmak üzere endüstrinin çeşitli ölçümlerinin temelini oluşturmaya devam ediyor. Elbette, kayıtları daha doğru ziyaretçi sayısını yansıtmak için kesmek, yorumları, personel planlamasını, mağaza planlarını, iletişimi ve diğer birçok uygulamayı iyileştirmek için dramatik bir şekilde değiştirebilir.

Bu, daha önce tartıştığımız gibi, Sensormatic Solutions’un 60 yılı aşkın süredir başarısının temelinde yatan etostur. AI’ı, herkesin yararına yüksek değerli ayarlamalar yapmak için kullanıyoruz.

Sensormatic Solutions, Store Guest Behaviors yetenekleri kapsamında Orbit AI ve Video AI’yi sundu. Bu çözüm, perakendeciler için hangi stratejik açığı çözüyor ve diğer perakende zeka platformlarından nasıl farklılaşıyor?

Her yeni çözümle, belirli bir zorluğu göz önünde bulunduruyoruz. Orbit AI ve Video AI için, “sinyali gürültüden” ayırmak ve perakendecilere karar alma sürecini basitleştiren güvenilir, spesifik ve bağlamsal veriler sunmaya odaklandık.

Re-ID’nin yenilikçi nesne tanıma teknolojisi, Orbit AI ve Video AI’yi perakendecilere aşağıdaki şekilde yardımcı olmaya olanak tanır:

• Mağaza genelinde bekleme zamanı kalıplarını anlamak.
• Alışverişçiler ve geçişlileri ayırt etmek.
• Alışverişçi yolculuklarını takip etmek ve trendleri belirlemek için mal düzeni, tanıtım ve reklam planlarını bilgilendirmek.
• Isı haritalama kullanarak ziyaretçilerin en çok zaman geçirdikleri yerleri takip etmek.

Orbit AI ve Video AI, özelleştirilmiş makine öğrenimi modelleri ile birlikte, operasyonlarla birlikte uyum sağlar. Sistem, her bir işletme ve konum hakkında zaman içinde bilgi sahibi olur, sürekli olarak parametreleri ayarlar, önyargı kaynaklarını tanımlar ve modelleri bozabilecek veya eksik veri gibi verilerin kaldırılmasına çalışır. Bu sürekli iyileştirme, her bir içgörünün işletmenin operasyonlarının gerçekliğini yansıttığını sağlar – dün değil, bugün. Ve bu, perakende trendleri, baskıları ve koşullarının hızla değiştiği için çok önemlidir.

Orbit AI ve Video AI, entegrasyon kolaylığı ve benimseme önündeki ana engelleri göz önünde bulundurularak geliştirildi. Sensörlerin entegre tasarımı, kenarında yaklaşım ve Re-ID yetenekleri, perakendecilerin bu içgörülerden yararlanmasını daha az cihazla mümkün kılar, böylece dağıtım daha kolay ve analitik araçlar tüm işletmeler için erişilebilir hale gelir. Bu, endüstrinin geneline akıllı içgörüler sunmaya odaklanan on yıllarca süren çalışmalarımızın devamıdır.

Çoklu sensör girişlerini birleştirmek, karşılaştırıldığında silo edilmiş analitik araçlarına göre rekabet avantajı sağlar mı? Nasıl?

Bulut tabanlı analitik, operasyonları bağlar ve siloları kaldırır, ancak bunlar da israf ve verimsizlik kaynakları içerir ve birçok perakendeci bu durumun sistemlerinde olduğunu bile bilmez. Aslında, sensör füzyonu, ilk işlem ve entegrasyon görevlerini cihaza kendisi (kenara) kaydırır, merkezi sunuculara iletilmesi gereken veri hacmini azaltır ve ekosistem genelinde gerçek zamanlı tepki verir.

Davranışsal analitiği düşünün. Geleneksel bir bulut tabanlı ortamda, sensörler temel toplama görevlerini gerçekleştirir, sürekli olarak (veya periyodik olarak) ham verileri merkezi hesaplama için işleme, analiz ve eyleme gönderir. Diyelim ki analiz, satış alanında şüpheli davranış sinyallerini ortaya çıkarır, bu da bir dizi yanıt protokolünü tetikler. İyi, bu bilgi – yanıt ihtiyacı – de iletilmesi gerekir. Ve aunque tüm süreç insan standartlarına göre hızlıdır, zaten zaman kaybetmişsinizdir.

Video AI ve Orbit AI’nin füzyon yetenekleriyle, bu ek adımları atlayabiliriz. Entegre AI ve ML araçları, ham verileri toplandıkça analiz eder ve bulgularına dayanarak sonraki adımları önceliklendirir, böylece daha zamanında eylem ermögüler. Ayrıca, büyük sistemlere sürekli aktarmaların ihtiyacını ortadan kaldırarak, enerji talebini ve merkezi sisteme olan baskıyı azaltır.

İşletme ölçeğinde, küresel donanım, yazılım ve veri platformlarının entegrasyonu çok karmaşıktır. AI destekli perakende altyapısının gerçekten ölçeklenebilir olmasını sağlayan mimari ilkeleri veya sistem mühendisliği yaklaşımları nelerdir?

SAFe / Lean – Agile Sistem Mimarisi ile başlamamız çok önemlidir. Bu temel, güvenli, ekonomik, esnek ve gerektiğinde özelleştirilebilir (eğer gerekliyse) tasarım düşünce ve geliştirme ermögüler. Ayrıca, partner ekosistemlerine karşı tarafsız bir yaklaşımı benimsemeye inanıyorum – bu, ortaklarımızın dijital yolculuklarında oldukları yere ulaşmamıza olanak tanır. Bu, hesap düzeyinde kaldıraç oluşturmamızı ermögüler ve SaaS teklifine ihtiyaç duyan veya tüm sistemlerin ve verilerin kendi sitesinde olmasını isteyen benzersiz işletmelere destek yolunu açar. Yaklaşımımız, ermögülme için多lu yollar sağlar ve geniş bir donanım seçeneği sunar.

Çok sayıda perakendeci, analitik verilerini ölçülebilir ROI’ye bağlamada zorluk yaşıyor. AI içgörülerini doğrudan finansal sonuçlara ve operasyonel verimlilikle nasıl bağlıyorsunuz?

Bu soru, Shrink Analyzer’ın geliştirilmesini teşvik etti. İlk dijitalleşme yatırım dalgasının ardından, perakendeciler envanter, kayıp ve diğer verilerle dolu dağlara sahipti, ancak hepsini anlamlı bir şekilde yorumlayacak bir araçtan yoksundular.

İlk görevi, uygulanma noktasında sürekli iyileştirme olan Shrink Analyzer, aynı zamanda başlangıç noktası olarak hizmet eder ve ilerlemenin takip edilmesini sağlar. Bu, birçok endüstrinin AI hype’inde kaçırdığı adım ve ROI’yi takip etmenin zor olmasının nedenidir.

İlk olarak, israf ve kaybın “ne, ne zaman ve nerede”ini ortaya çıkarmak, perakendecilere daha önce sahip olmadıkları bir şey sağlar: kayıpların gerçekten nasıl meydana geldiğini gösteren net, ölçülebilir bir resim. Bu, perakendecilerin kaybın gerçekten nerede meydana geldiğini, performans üzerinde en büyük etkiye sahip boşlukları ve değişiklikler için fırsatları görmelerine olanak tanır.

Güvenlik ve güven, daha çok enstrümantasyon yapılan mağazalarla ilgili merkezi endişelerdir. Sensormatic Solutions, sorumlu AI dağıtımı gerçekleştirirken aynı zamanda yüksek çözünürlüklü operasyonel zekasını nasıl ermögüler?

Bu sorunu, daha önce tartıştığımız gibi, liderler, alışverişçiler ve asociates için eşit medida inşa etme olarak görüyorum. Evet, perakendeciler bizim çözümlerimizi satın alan kişiler, ancak asociates ve alışverişçiler bizim müşterilerimizle ve bizimle aynı düzeyde memnun olmadıkça başarılı olamayız.

Bu, tüm araştırma ve geliştirme süreçlerimizde gizlilik-öncelikli bir yaklaşımı teşvik ediyor. Diğer bir deyişle, çözümün başlangıcından itibaren tüketici koruma sınırlarını dahil ediyoruz, bu da bizi meraklı ve yaratıcı kılar.

Re-ID’nin tasarımı bunu gösteriyor. Yol haritalama ve trafik sayma yetenekleri, ziyaretçilere benzersiz kimlikler atamak için bireysel, tanımlayıcı olmayan ayrıntıların varyasyonlarını ve kombinasyonlarını kullanır – saç stili ve rengi, kıyafet tasarımı ve aksesuarlar gibi. Bu tür içgörülerin birlikte düşünüldüğünde, “o kişi burada çalışıyor” veya “o kişi bir saat önce ziyaret etti” diyebilmek için yeterli olduğunu keşfettik.

Perakendeciler, tedarik zinciri volatilitesi, organize perakende suçu, işgücü baskıları ve dijital rekabet gibi sürekli değişimlerle karşı karşıya. AI destekli altyapı, karmaşıklık katmanından ziyade istikrarlı bir güç olarak nasıl hizmet edebilir?

Veri tabanlı sistemler, tüm organizasyonu tek bir gerçek ve paylaşılan hedef etrafında hizalar ve istikrar sağlar. AI, bu güvenceyi pekiştirir.

Veriler tek başına hala yorumlanmaya açık ve paydaşların sonuçları kendi önceliklerine göre renklendirilir. AI, bu sorunu hafifletebilir, çünkü verileri operasyondaki herhangi bir bakış açısına önyargı olmadan analiz eder. Sistem doğru çalışırsa, liderler, kişisel önceliklerine göre yarışan önceliklere sahip olsalar bile, analizlerin, önerilerin ve öngörülü modellerin iş operasyonlarının gerçekliğini yansıttığına güvenebilirler. Bu, alanın eşitlenmesini sağlar, böylece en iyi sonraki adım, değerinin herkes tarafından anlaşılabilir olduğu için ortaya çıkar.

Beş ila on yıl впередa baktığınızda, tamamen AI optimize edilmiş fiziksel perakende ortamı nasıl görünüyor ve liderlerin bu geleceğe hazırlanmak için şimdi hangi stratejik adımları atmaları gerekiyor?

Tamamen AI optimize edilmiş bir perakende ortamı, her bir perakendeci için farklı olacak, ancak temel bazı evrensel ilkeler var. Her perakendecinin ihtiyacı var:

• Birleşik bir veritabanı tüm operasyon alanlarının kapsamlı bir kaydını sağlar. Bu olmadan, даже en yetenekli ve gelişmiş modeller yararlı içgörüler sunamaz. Bağlam sunmak için gerekli.
• Güvenilir referans noktaları ilgili iş verilerine dayalı. Bu, yatırımlar için bir başlangıç noktası olarak hizmet eder ve ilerlemeyi ölçmek için bir referans sağlar.
• Eğitim ve yetkinlik plansı. AI bağımsız bir aktör değil. Çok şey yapabilir, ancak onu kullanan insanlar onun fonksiyonlarını ve sınırlarını anlamalıdır. Perakendeciler, teknoloji hakkında erken ve sık sık planlama ve iletişim yapmaya başlamalıdır, böylece asociates ve çalışanlar hazır olduğunda teknoloji geldiğinde.
• İlgilenen liderler. Dönüşüm, uzun vadeli bir projedir ve liderlerin bu girişime uzun vadeli kaynaklar ayırmaya ve organizasyonu yönlendirmeye hazır olmaları gerekir.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Sensormatic Solutions veya Divergent Technology Advisors ziyaret edebilir.