કૃત્રિમ બુદ્ધિ (AI) દ્વારા સંચાલિત આત્યંતિક વ્યક્તિગતકરણ, રિટેલમાં ગ્રાહક અનુભવને ધરમૂળથી ફરીથી વ્યાખ્યાયિત કરી રહ્યું છે. ઈ-કોમર્સમાં આ નવી ટેકનોલોજીકલ સીમાનો ઉપયોગ ફક્ત કંપનીઓ તેમના ગ્રાહકો સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે તે જ નહીં, પરંતુ તેઓ આંતરિક રીતે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે પણ બદલી રહ્યા છે. આ ક્રાંતિ મૂળભૂત ઉત્પાદન ભલામણો અથવા વિભાજિત ઝુંબેશથી ઘણી આગળ વધે છે; તે ગ્રાહકોની જરૂરિયાતો, વર્તણૂકો અને લાગણીઓને વાસ્તવિક સમયમાં અનુકૂલિત કરીને અનન્ય મુસાફરી બનાવવા વિશે છે.
AI એક ઉત્પ્રેરક તરીકે કાર્ય કરે છે, ખરીદી ઇતિહાસ અને બ્રાઉઝિંગ પેટર્નથી લઈને સોશિયલ મીડિયા ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ અને જોડાણ મેટ્રિક્સ સુધીના વિવિધ ડેટાને એકીકૃત કરીને હાઇપર-ડિટેલેડ પ્રોફાઇલ્સ બનાવે છે. આ પ્રોફાઇલ્સ કંપનીઓને ઇચ્છાઓનો અંદાજ લગાવવા, સમસ્યાઓ ઉદ્ભવતા પહેલા ઉકેલવા અને એટલા ચોક્કસ ઉકેલો પ્રદાન કરવાની મંજૂરી આપે છે કે તે ઘણીવાર દરેક વ્યક્તિ માટે તૈયાર લાગે છે.
આ પરિવર્તનના કેન્દ્રમાં AI ની પ્રભાવશાળી ઝડપે વિશાળ માત્રામાં ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવાની ક્ષમતા છે. મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ ખરીદી પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરે છે, ઉત્પાદનો વચ્ચેના સહસંબંધોને ઓળખે છે અને ગ્રાહક વલણોની આગાહી કરે છે - એવી ચોકસાઈ સાથે જે પરંપરાગત પદ્ધતિઓને વટાવી જાય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, માંગ આગાહી અલ્ગોરિધમ્સ માત્ર ઐતિહાસિક ચલોને ધ્યાનમાં લેતા નથી, જેમ કે મોસમી, પરંતુ હવામાનમાં ફેરફાર, સ્થાનિક ઘટનાઓ અથવા સોશિયલ મીડિયા પર વાતચીત જેવા વાસ્તવિક સમયના ડેટાને પણ સમાવિષ્ટ કરે છે. આ રિટેલર્સને ગતિશીલ રીતે ઇન્વેન્ટરીને સમાયોજિત કરવાની મંજૂરી આપે છે, સ્ટોકઆઉટ ઘટાડે છે - એક સમસ્યા જેનો વાર્ષિક ખર્ચ અબજો થાય છે - અને વધારાની ઇન્વેન્ટરી ઘટાડે છે, જે ફરજિયાત ડિસ્કાઉન્ટ અને ઓછા માર્જિન તરફ દોરી જાય છે.
એમેઝોન જેવી કંપનીઓ ભૌતિક અને વર્ચ્યુઅલ ઇન્વેન્ટરીઝને એકીકૃત કરીને, વેરહાઉસમાં સેન્સર સિસ્ટમ્સનો ઉપયોગ કરીને રીઅલ ટાઇમમાં ઉત્પાદનોને ટ્રેક કરીને અને ગ્રાહકની નજીકના વિતરણ કેન્દ્રો પર ઓર્ડર રીડાયરેક્ટ કરતા અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને, ડિલિવરી ઝડપી બનાવીને અને લોજિસ્ટિક્સ ખર્ચ ઘટાડીને આ કાર્યક્ષમતાને બીજા સ્તરે લઈ જાય છે.
એક્સ્ટ્રીમ કસ્ટમાઇઝેશન: Mercado Libre અને Amazon
બુદ્ધિશાળી ડિજિટલ સ્ટોરફ્રન્ટ્સના નિર્માણમાં પણ આત્યંતિક વ્યક્તિગતકરણ સ્પષ્ટ છે. Mercado Libre અને Amazon જેવા પ્લેટફોર્મ દરેક વપરાશકર્તા માટે અનન્ય પૃષ્ઠ લેઆઉટ બનાવવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. આ સિસ્ટમો ફક્ત ગ્રાહકે ભૂતકાળમાં શું ખરીદ્યું છે તે જ નહીં, પણ તેઓ સાઇટ પર કેવી રીતે નેવિગેટ કરે છે તે પણ ધ્યાનમાં લે છે: ચોક્કસ શ્રેણીઓમાં વિતાવેલો સમય, કાર્ટમાં ઉમેરાયેલા અને ત્યજી દેવાયેલા ઉત્પાદનો, અને તેઓ કેવી રીતે સ્ક્રોલ કરે છે તે પણ.
ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ વપરાશકર્તા ટકાઉ ઉત્પાદનોમાં રસ બતાવે છે, તો AI જાહેરાતોથી લઈને વ્યક્તિગત ઇમેઇલ્સ સુધીની તેની બધી ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓમાં પર્યાવરણને અનુકૂળ વસ્તુઓને પ્રાથમિકતા આપી શકે છે. આ અભિગમ CRM સિસ્ટમ્સ સાથે એકીકરણ દ્વારા વિસ્તૃત થાય છે, જે વસ્તી વિષયક ડેટા અને ગ્રાહક સેવા માહિતીને એકીકૃત કરે છે, જે 360-ડિગ્રી પ્રોફાઇલ બનાવે છે. નુબેંક જેવી બેંકો સમાન સિદ્ધાંતો લાગુ કરે છે: અલ્ગોરિધમ્સ અસામાન્ય ખર્ચ પેટર્ન - સંભવિત છેતરપિંડી - શોધવા માટે વ્યવહારોનું વિશ્લેષણ કરે છે અને સાથે સાથે ગ્રાહકના જોખમ પ્રોફાઇલ અને ઉદ્દેશ્યો સાથે સંરેખિત લોન અથવા રોકાણ જેવા નાણાકીય ઉત્પાદનો સૂચવે છે.
લોજિસ્ટિક્સ એ બીજું ક્ષેત્ર છે જ્યાં AI રિટેલને ફરીથી વ્યાખ્યાયિત કરી રહ્યું છે. રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ દ્વારા સંચાલિત બુદ્ધિશાળી રૂટીંગ સિસ્ટમ્સ, ટ્રાફિક, હવામાન પરિસ્થિતિઓ અને ગ્રાહક સમય પસંદગીઓને ધ્યાનમાં લઈને ડિલિવરી રૂટ્સને ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે. UPS જેવી કંપનીઓ પહેલાથી જ આ તકનીકો સાથે વાર્ષિક લાખો ડોલર બચાવે છે.
વધુમાં, ભૌતિક છાજલીઓ પરના IoT (ઇન્ટરનેટ ઓફ થિંગ્સ) સેન્સર્સ જ્યારે કોઈ ઉત્પાદન ઓછું ચાલી રહ્યું હોય ત્યારે શોધી કાઢે છે, જે આપમેળે રિસ્ટોકિંગને ટ્રિગર કરે છે અથવા ઓનલાઈન સ્ટોર્સમાં ગ્રાહકોને વિકલ્પો સૂચવે છે. ભૌતિક અને ડિજિટલ સ્ટોર્સ વચ્ચેનું આ એકીકરણ ઓમ્નિચેનલ મોડેલ્સમાં મૂળભૂત છે, જ્યાં AI ખાતરી કરે છે કે જે ગ્રાહક એપ્લિકેશનમાં ઉત્પાદન જુએ છે તે તેને નજીકના સ્ટોરમાં ઉપલબ્ધ શોધી શકે છે, અથવા તે જ દિવસે ઘરે પ્રાપ્ત કરી શકે છે.
છેતરપિંડી વ્યવસ્થાપન એ AI દ્વારા વ્યક્તિગતકરણને કેવી રીતે સમર્થન આપવામાં આવે છે તેનું ઓછું સ્પષ્ટ, પરંતુ એટલું જ મહત્વપૂર્ણ ઉદાહરણ છે. શંકાસ્પદ વર્તન ઓળખવા માટે ઈ-કોમર્સ પ્લેટફોર્મ્સ કાર્ડ ટાઇપિંગ ગતિથી લઈને ઉપયોગમાં લેવાતા ઉપકરણ સુધી - દરેક વ્યવહારમાં હજારો ચલોનું વિશ્લેષણ કરે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, Mercado Libre એવા મોડેલોનો ઉપયોગ કરે છે જે નિષ્ફળ છેતરપિંડીના પ્રયાસોમાંથી સતત શીખે છે, થોડીવારમાં નવી ગુનાહિત યુક્તિઓ અપનાવે છે. આ રક્ષણ માત્ર કંપનીનું રક્ષણ જ નથી કરતું પરંતુ ગ્રાહક અનુભવને પણ સુધારે છે, કારણ કે ગ્રાહકોને કાયદેસર ખરીદીઓને માન્ય કરવા માટે વિક્ષેપો અથવા અમલદારશાહી પ્રક્રિયાઓનો સામનો કરવો પડતો નથી.
જોકે, તે બધા ગુલાબ નથી.
જોકે, આત્યંતિક વ્યક્તિગતકરણ નૈતિક અને કાર્યકારી પ્રશ્નો પણ ઉભા કરે છે. સંવેદનશીલ ડેટાનો ઉપયોગ, જેમ કે રીઅલ-ટાઇમ સ્થાન અથવા આરોગ્ય ઇતિહાસ (ઉદાહરણ તરીકે, ફાર્માસ્યુટિકલ રિટેલના કિસ્સામાં), પારદર્શિતા અને સ્પષ્ટ સંમતિની જરૂર છે. બ્રાઝિલમાં LGPD અને યુરોપમાં GDPR જેવા નિયમો કંપનીઓને ગોપનીયતા સાથે નવીનતાનું સંતુલન જાળવવા દબાણ કરે છે (જોકે ઘણા લોકો "કાર્યવાહી" શોધવાનો પ્રયાસ કરે છે). વધુમાં, "વધુ પડતા વ્યક્તિગતકરણ" નું જોખમ રહેલું છે, જ્યાં ચોક્કસ ભલામણોનો વધુ પડતો ઉપયોગ નવા ઉત્પાદનોની શોધને વિરોધાભાસી રીતે ઘટાડી શકે છે, ગ્રાહકના તેમના અલ્ગોરિધમિક બબલની બહારની વસ્તુઓના સંપર્કને મર્યાદિત કરી શકે છે. અગ્રણી કંપનીઓ તેમના અલ્ગોરિધમ્સમાં નિયંત્રિત રેન્ડમનેસના તત્વો રજૂ કરીને, ભૌતિક સ્ટોરની સેરેન્ડિપીટીનું અનુકરણ કરીને અથવા Spotify પર પ્લેલિસ્ટ
ભવિષ્ય તરફ નજર કરીએ તો, આત્યંતિક વૈયક્તિકરણની સીમામાં વર્ચ્યુઅલ પ્રોડક્ટ ટ્રાય-ઓન માટે ઓગમેન્ટેડ રિયાલિટી (AR) જેવી તકનીકોનો સમાવેશ થાય છે - કલ્પના કરો કે અવતાર સાથે કપડાં પર ડિજિટલી ટ્રાય કરો જે તમારા ચોક્કસ માપનની નકલ કરે છે - અથવા AI સહાયકો જે વ્યક્તિગત માંગ અને ચૂકવણી કરવાની ઇચ્છાના આધારે વાસ્તવિક સમયમાં કિંમતો પર વાટાઘાટો કરે છે. એજ કમ્પ્યુટિંગ સ્માર્ટફોન અથવા સ્માર્ટ ચેકઆઉટ જેવા ઉપકરણો પર સીધા ડેટા પ્રોસેસિંગને મંજૂરી આપશે, લેટન્સી ઘટાડશે અને પ્રતિભાવ વધારશે. વધુમાં, જનરેટિવ AI નો ઉપયોગ પહેલાથી જ ઉત્પાદન વર્ણનો બનાવવા, માર્કેટિંગ ઝુંબેશ, પ્રતિસાદના અને વ્યક્તિગત પેકેજિંગ બનાવવા, અગાઉના અવ્યવહારુ સ્તરો સુધી કસ્ટમાઇઝેશનને સ્કેલ કરવા માટે થઈ રહ્યો છે.
આમ, આત્યંતિક વ્યક્તિગતકરણ એ કોઈ વૈભવી વસ્તુ નથી, પરંતુ એવા બજારમાં આવશ્યકતા છે જ્યાં ગ્રાહકો અનન્ય વ્યક્તિઓ તરીકે સમજવાની અપેક્ષા રાખે છે અને જ્યાં સ્પર્ધા વૈશ્વિક અને સંપૂર્ણપણે નિર્દય છે. કૃત્રિમ બુદ્ધિ, કાર્યકારી કાર્યક્ષમતા અને વિશ્લેષણાત્મક ઊંડાણને જોડીને, છૂટક વેપારને વ્યાપારી વ્યવહારને પાર કરીને સતત અને અનુકૂલનશીલ, અનન્ય સંબંધ બનવાની મંજૂરી આપે છે. માંગ આગાહીથી લઈને ગ્રાહકના દરવાજા સુધી ડિલિવરી સુધી, સાંકળની દરેક કડી એલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા સશક્ત બને છે જે શીખે છે, આગાહી કરે છે અને વ્યક્તિગત કરે છે.
હવે પડકાર એ છે કે આ ક્રાંતિ સમાવિષ્ટ, નૈતિક અને સૌથી ઉપર, માનવીય હોય - છેવટે, સૌથી અદ્યતન ટેકનોલોજી પણ લોકોને એકબીજાની નજીક લાવવાનું કામ કરે, તેમને દૂર કરવા માટે નહીં.
