Brlink ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग समाधानों के साथ खुदरा को बढ़ावा दिया

आईबीजीई के अनुसार, ब्राजील के खुदरा क्षेत्र ने 2024 में 12 वर्षों में इसकी उच्चतम वृद्धि दर्ज की, बिक्री में 4.7% की वृद्धि के साथ। हालांकि, 2025 की संभावनाएं इस क्षेत्र में मंदी का संकेत देती हैं, जिससे कंपनियों को प्रतिस्पर्धा बनाए रखने के लिए नवीन समाधानों की तलाश करनी चाहिए। इस परिदृश्य में, क्लाउड सेवाओं में ब्राजील के नेता, ब्रिंक, उपभोक्ता अनुभव को बेहतर बनाने और आंतरिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) पर आधारित उन्नत तकनीकों की पेशकश करके खड़ा है। व्यापक डेटा विशेषज्ञता और जनरेटिव एआई के साथ, ब्रिंक ने सार्वजनिक क्लाउड में संक्रमण में खुदरा खंड का समर्थन किया है, जिससे कंपनियों को व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करने और परिचालन दक्षता को चलाने में मदद मिली है।.

इन उपकरणों का अच्छी तरह से निष्पादित उपयोग मदद कर सकता है, उदाहरण के लिए, खुदरा विक्रेता डेटा को मूल्यवान अंतर्दृष्टि में बदल देते हैं। ब्रिंक के निदेशक गुइलहरमे बैरेरो कहते हैं, “खुदरा का भविष्य बड़ी मात्रा में सूचनाओं को इकट्ठा करने, संसाधित करने और व्याख्या करने की क्षमता से आकार लेगा।” “आईए इन प्रतिष्ठानों के लिए जिम्मेदार लोगों को मांगों का अनुमान लगाने, उपभोक्ता अनुभवों को अनुकूलित करने और परिचालन दक्षता बढ़ाने की अनुमति देता है।”

बैरेरो ने कैपजेमिनी रिसर्च इंस्टीट्यूट के एक अध्ययन पर भी टिप्पणी की, जो बताता है कि 46% उपभोक्ता अपनी ऑनलाइन खरीद में उत्पादक AI के बारे में उत्साहित हैं और 58% ने पहले ही पारंपरिक खोज इंजनों को उत्पाद और सेवा की सिफारिशों के संदर्भ के रूप में Genai टूल के साथ बदल दिया है। “उपभोक्ता वैयक्तिकरण और चपलता चाहते हैं। एआई के साथ, आप अनुरूप सिफारिशें प्रदान कर सकते हैं और इंटरैक्शन को अनुकूलित कर सकते हैं, जिससे प्रत्येक खरीदारी का अनुभव अधिक कुशल हो जाता है, ”वे कहते हैं।.

खुदरा क्षेत्र में एआई और एमएल के लाभों को अधिकतम करने के लिए, बैरेरो ने चार आवश्यक रणनीतियों की सिफारिश की है:

1.     स्पष्ट उद्देश्य निर्धारित करें। “एआई में निवेश को व्यवसाय की चुनौतियों के साथ जोड़ा जाना चाहिए, जैसे कि मांग पूर्वानुमान, सूची प्रबंधन और प्रस्तावों का अनुकूलन”।.

2.     संरचित डेटा समझदारी से। “एआई पहल की सफलता के लिए डेटा की गुणवत्ता महत्वपूर्ण है। खंडित या असंगत डेटा एल्गोरिदम की प्रभावशीलता से समझौता कर सकता है”।.

3.     स्केलेबल समाधानों को अपनाना: “एआई प्रौद्योगिकियों को लचीले ढंग से लागू किया जाना चाहिए, जिससे बाजार के विकास और उपभोक्ताओं के व्यवहार के अनुसार समायोजन की अनुमति हो”।.

4.     सुरक्षा और गोपनीयता। “गोपनीयता और नियमों के अनुपालन की सुरक्षा के लिए रणनीतियों के साथ डेटा के बुद्धिमान उपयोग को संतुलित किया जाना चाहिए।”.

कार्यकारी के अनुसार, उन्नत एल्गोरिदम से, खुदरा विक्रेता भी सूची का अनुकूलन कर सकते हैं, खपत के रुझान की भविष्यवाणी कर सकते हैं और कचरे को कम कर सकते हैं। “मदर्स डे और ब्लैक फ्राइडे जैसी रणनीतिक तारीखों के दौरान, मशीन लर्निंग मॉडल आपको मांग की भविष्यवाणी करने और उत्पाद वितरण को अधिक सटीक रूप से समायोजित करने की अनुमति देते हैं। ऐतिहासिक डेटा और व्यवहार पैटर्न के विश्लेषण के साथ, इन्वेंट्री प्रबंधन को अनुकूलित करना, नुकसान को कम करना और यह सुनिश्चित करना संभव है कि सही उत्पाद आदर्श समय पर उपलब्ध हों”, वे बताते हैं।.

अंत में, ब्रिंक के निदेशक ने इस बात पर प्रकाश डाला कि, 2025 के रुझानों में बिना बॉक्स के स्टोर का विस्तार और डिलीवरी के लिए इन्वेंट्री रोबोट और स्वायत्त वाहनों का उपयोग भी है। इसके अलावा, मोबाइल और संपर्क रहित भुगतान 2034 तक प्रति वर्ष 12.4% बढ़ने की उम्मीद है, Intellipay के अनुसार। “खुदरा का डिजिटल परिवर्तन अपरिवर्तनीय है। एआई को अपनाने वाली कंपनियां तेजी से मांग करने वाले उपभोक्ताओं की सेवा करने, गति, सुरक्षा और सुविधा सुनिश्चित करने के लिए अधिक तैयार हैं। ब्लिंक की प्रतिबद्धता उन्हें रणनीतिक रूप से खुद को एक तेजी से गतिशील और डेटा-संचालित बाजार में रणनीतिक रूप से स्थापित करने में मदद करना है”, उन्होंने आगे कहा।.