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Oct 29, 2023

Google Cloud、小売業者向けの新しい AI ツールを発表

Notizie fornite: 13 gennaio 2023, 08:19 ET Condividi questo articolo New York, 13 gennaio

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2023 年 1 月 13 日、東部標準時間 08:19

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ニューヨーク、2023 年 1 月 13 日 /PRNewswire/ -- 小売業界最大のイベントである NRF 2023 に先立ち、Google Cloud は本日、小売業者による店内の棚チェック プロセスの変革と e コマース サイトの強化を支援する 4 つの新しく更新された AI テクノロジーを導入しました。より流動的で自然なオンライン ショッピング体験を顧客に提供します。

Google Cloud の Vertex AI Vision に基づいて構築された新しい棚チェック AI ソリューションは、人、場所、物に関する事実に関する Google のデータベースを活用し、小売業者が数十億の商品を認識して、店内の棚が適切なサイズで在庫が豊富であることを確認できるようにします。 。 さらに、Discovery AI ソリューションのアップデートで、Google Cloud は新しいパーソナライゼーション AI 機能と新しい AI を活用したブラウズ機能を導入し、小売業者がデジタル ストアフロントをよりダイナミックで直感的なショッピング エクスペリエンスにアップグレードできるように支援します。 最後に、Google Cloud の Recommendations AI ソリューションは、小売業者が e コマース ページ上の商品の注文と推奨パネルを動的に最適化し、リピート購入に向けてパーソナライズされた提案を提供できるようにする新しい機械学習機能を開始しました。

Google Cloudの小売・消費者担当副社長のキャリー・タープ氏は、「ここ数年の激変により、小売業界の状況は一変し、小売業者がより効率的で、顧客にとってより魅力的で、将来のショックにさらされにくいツールが必要となった」と述べた。 「不確実性にもかかわらず、小売業界には大きなチャンスがあります。明日のリーダーは、人工知能や機械学習などの最新のテクノロジーツールを使って、今日の最も差し迫った店舗内およびオンラインの課題に取り組む人々になるでしょう。」

店内の棚に在庫が少ない、またはまったくないという問題は、小売業者にとって悩ましい問題です。 ニールセンIQの棚在庫状況の分析によると、空の棚により米国の小売業者は2021年だけで820億ドルの販売損失を被った。 小売業者は長年にわたってさまざまな棚チェック技術を試してきましたが、さまざまな味のジャムやゼリーから数十種類の歯ブラシに至るまで、製品を検出して区別するための信頼できる AI モデルを作成するために必要なリソースによって、その有効性が制限されることがよくありました。

Google Cloud の新しい AI を活用した棚チェック ソリューションは現在世界中でプレビューが提供されており、小売業者が棚上の商品の在庫状況を改善し、棚の実際の様子をより良く把握できるようになり、補充が必要な場所を理解できるようになります。 Google Cloud の Vertex AI Vision に基づいて構築され、商品認識機能とタグ認識機能という 2 つの機械学習モデルを活用した棚チェック AI により、小売業者は非常に困難な問題を解決できるようになります。それは、商品の棚に基づいて、あらゆるタイプの商品を大規模に識別する方法です。製品のビジュアルおよびテキストの特徴を分析し、そのデータを実用的な洞察に変換します。

小売業者は、データ収集や独自の AI モデルのトレーニングに時間、労力、投資を費やす必要がありません。 Google Cloud の棚チェック AI は、何十億もの固有のエンティティを含む Google のデータベースを活用して、さまざまな角度や有利な地点で撮影されたさまざまな種類の画像から製品を識別できますが、これは特に困難な作業です。 小売業者は、棚チェック AI に提供できる画像の種類を高い柔軟性で選択できるようになります。 たとえば、小売業者は、天井に取り付けられたカメラ、店員の携帯電話、または棚をチェックする店内を徘徊するロボットからの画像を使用できます。

現在プレビュー段階にあるこのテクノロジーは、今後数か月以内に世界中の小売業者に一般提供される予定です。 重要なのは、小売業者の画像とデータは小売業者独自のものであり、AI は製品と値札の識別にのみ使用できるということです。

人は自分が何を望んでいるのか常にわかっているわけではありません。 だからこそ、彼らはインスピレーションを求めてウィンドウ ショッピングをしたり、ウェブサイトを閲覧したりするのです。

小売業者が買い物客にとってオンライン ブラウジングと商品発見エクスペリエンスをより現代的、高速、直観的で充実したものにすることを支援するために、Google Cloud は本日、小売業者向けの Discovery AI ソリューションに AI を活用した新しいブラウズ機能を導入しました。 この機能は、買い物客が「女性用ジャケット」や「キッチン用品」などのカテゴリを選択すると、機械学習を使用して小売業者の e コマース サイトでの製品の最適な順序を選択します。

時間が経つにつれて、AI は履歴データを使用して e コマース サイトの各ページの理想的な商品の順序を学習し、正確性、関連性、販売の可能性を考慮してどの商品がどのように表示されるかを最適化します。 この機能は、ブラウズ ページ、ブランド ページ、ランディング ページから、ナビゲーション ページやコレクション ページまで、さまざまな e コマース サイトのページで使用できます。

これまで、e コマース サイトは、カテゴリのベストセラー リストや、季節に基づいて強調表示する衣類を手動で決定するなど、人間が作成したルールに基づいて商品の結果を並べ替えてきました。 この閲覧テクノロジーは、まったく新しいアプローチを採用しており、自己キュレーション、経験から学習し、手動介入を必要としません。 訪問あたりの収益が大幅に向上するだけでなく、小売業者が複数の e コマース ページを手動でキュレーションする時間と費用も節約できます。 この新しいツールは、72 言語をサポートする世界中の小売業者に一般提供されています。

Google Cloud が委託した調査によると、買い物客の 75% が、インタラクションやアウトリーチをパーソナライズしてくれるブランドを好み、86% が自分の興味や好みを理解してくれるブランドを望んでいることがわかりました。

小売業者がより流動的で直感的なオンライン ショッピング エクスペリエンスを作成できるよう、Google Cloud は本日、顧客が小売業者のウェブサイトを検索して閲覧したときに得られる結果をカスタマイズする、AI を活用した新しいパーソナライゼーション機能を導入しました。 このテクノロジーは、Google Cloud の新しいブラウズ サービスと既存の Retail Search ソリューションの機能を強化します。

新しいパーソナライゼーション機能を支える AI は、クリック、カート、購入、その他の情報など、e コマース サイトでの顧客の行動を使用して買い物客の好みや好みを判断する製品パターン認識機能です。 その後、AI はそれらの好みに一致する製品を検索ランキングや閲覧ランキングで上位に移動させ、パーソナライズされた結果を実現します。 買い物客のパーソナライズされた検索結果と閲覧結果は、その特定の小売店の e コマース サイトでのやり取りのみに基づいており、Google アカウントのアクティビティにはリンクされていません。 買い物客は、小売業者のサイトで作成したアカウント、または Web サイト上のファーストパーティ Cookie によって識別されます。

すべての Google Cloud ソリューションと同様、顧客はデータを所有および管理します。顧客の好みに関する情報は小売店に残ります。 このテクノロジーは現在、世界中の小売業者に一般提供されています。

製品推奨システムは現在、あらゆる小売業者の e コマース戦略の重要な要素となっていますが、それには十分な理由があります。オンライン小売売上高は 2026 年までに 8 兆ドル以上に達すると予想されています。しかし、小売業者は、自社の Web サイトにどのパネルを表示するか、どのように効果的に表示するかを決定するのに長い間苦労していました。それらを配置し、関連性がありパーソナライズされたコンテンツを調整する方法について説明します。 Google Cloud の Recommendations AI ソリューションは、機械学習を使用して、小売業者が買い物客に製品の推奨事項を提供できるようにします。

本日発表された Recommendations AI の新しいアップグレードにより、小売業者の e コマース プロパティがさらにパーソナライズされ、動的になり、個々の顧客にとって役立つものになります。 たとえば、新しいページレベルの最適化機能により、e コマース サイトは、買い物客にどの製品推奨パネルを独自に表示するかを動的に決定できるようになりました。 また、ページレベルの最適化により、リソースを大量に消費するユーザー エクスペリエンス テストの必要性が最小限に抑えられ、ユーザー エンゲージメントとコンバージョン率が向上します。

さらに、最近追加された収益最適化機能は、機械学習を使用してより適切な製品推奨を提供し、あらゆる e コマース サイトのユーザー セッションあたりの収益を向上させることができます。 DeepMind と協力して構築された機械学習モデルは、e コマース サイトの製品カテゴリ、商品価格、顧客のクリックとコンバージョンを組み合わせて、買い物客の長期的な満足度と小売業者の収益向上の間の適切なバランスを見つけます。 最後に、新しい再購入モデルは顧客のショッピング履歴を活用して、潜在的なリピート購入に向けてパーソナライズされた推奨事項を提供します。

Google Cloud の顧客が使用するベースライン レコメンデーション システムと比較して、Recommendations AI は、このテクノロジーを使用する小売業者が管理する実験で、コンバージョン率とクリックスルー率が 2 桁の向上を示しました。 新しいページレベルの最適化、収益の最適化、再購入モデルが小売業者に世界中で利用可能になりました。

Google Cloud の棚チェック AI ツールは現在、世界中でプレビュー中です。 パーソナライゼーション AI 機能、ブラウズ機能、Recommendations AI のアップデート (ページ レベルの最適化機械学習モデル、収益最適化モデル、再購入モデル) などの新しい e コマース テクノロジーはすべて、小売業者が世界中で利用できるようになりました。 NRF イベントの参加者は、Google のイベント ブース #5607 で、小売業者向けの AI を活用した最新のイノベーションについて詳しく学ぶことができます。

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出典 Googleクラウド