El minorista en línea adopta el aprendizaje de maquinas

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Tesco está comenzando a incorporar algoritmos de aprendizaje de máquina a través de la empresa, desde aplicaciones internas como enrutamiento de controladores a aplicaciones orientadas al cliente como la integración, con el dispositivo de asistencia en casa de Google.

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En primer lugar, el vendedor de alimentos y ropa en línea tenía que sentar las bases para que las técnicas de aprendizaje mecánico se incorporasen a la organización, lo que significaba poner sus datos en orden para que los desarrolladores y científicos de datos pudieran utilizar datos cercanos a los datos en tiempo real dentro de la compañía.

El director de tecnología de Tesco, Edmond Mesrobian, habló en la Cumbre de IA en Londres recientemente, sobre la importancia de crear un bucle de datos donde “todo lo cognoscible sea capturado y entonces podamos razonar sobre él y construir modelos.” Tomar esos modelos y reflejarlos de nuevo en el negocio, ya sea un colega o un cliente, para tomar mejores decisiones “. Él dice que Tesco ha estado trabajando en esto durante un año y medio y ahora está comenzando a ver los beneficios.

Mientras que Mesrobian reconoce que los minoristas en línea como Amazon han estado haciendo esto desde el primer día, con motores de recomendación y optimización de almacén, los minoristas como Tesco siguen dependiendo de sus tiendas físicas, por lo que tienen que tratar de combinar datos del mundo físico y en línea.

“Queremos representar todo Tesco, ya sea a través del cumplimiento, entrega, venta al por menor, en línea. Por lo tanto, necesita ser inteligencia conectada”, dijo Mesrobian.

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Mewbase

Este deseo de traer productos de Inteligencia artificial al mercado más rápido en Tesco fue la fuerza motriz detrás de un proyecto de código abierto llamado Mewbase, que fue anunciado en febrero.

Desarrollado por Tim Fox, principal ingeniero de software de Tesco, Mewbase es un sistema de código abierto que reúne mensajería, eventos y bases de datos para permitir a los desarrolladores de Tesco “administrar sus eventos y datos, eliminando la necesidad de comunicarse con otras bases de datos y tiendas de eventos … para que nuestros equipos puedan generar un nuevo servicio de trabajo desde cero en segundos a partir de metadatos. 

Al proporcionar a los desarrolladores acceso a los datos de streaming de los eventos de la cesta de la compra, sensores IoT y material de la cadena de suministro en tiempo real, pueden comenzar a aplicar IA para dar acciones sugeridas más efectivas, como agregar un elemento faltante a un cliente o optimizar procesos de stock internamente. Mesrobian llama a Mewbase un juego de herramientas para permitir que cualquiera construya un motor de transmisión en tiempo real que emita y consume eventos y que haga análisis en el límite.

Ejemplos: Google Home, disponibilidad de existencias y enrutamiento de vans

Mesrobian dice que el objetivo de cualquier aplicación de IA en Tesco es “deleitar a los clientes o proporcionar beneficios de eficiencia en toda nuestra empresa, ambos son igualmente significativos”.

Para los clientes, la división de Labs de Tesco ha estado trabajando con IFTTT para abrir sus APIs y crear ‘recetas’ para que los compradores en línea puedan empezar a personalizar sus compras, obtener alertas automáticas de caída de precios para ciertos artículos y pedir comestibles como Google Home.

Tesco ahora se integra con Google Home, permitiendo a los clientes agregar un elemento a su cesta en cualquier momento usando comandos de voz. Entonces, si tienen una ranura de entrega ya reservada, enmendarán y retirarán ese pedido, o si no lo hacen, entonces los artículos se agregarán a la cesta para la próxima vez.

La idea es que Tesco pueda comenzar a personalizar mejor sus servicios para los clientes, como la IA que detecta los elementos que faltan en la cesta de un usuario, lo que sugiere automáticamente que se agrega. Esto es similar al trabajo que se está realizando en Ocado con TensorFlow para personalizar y optimizar la cesta de la compra cuando compras en línea.

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Un ejemplo de un proyecto de aprendizaje de máquinas orientado a los empleados en Tesco incluye mejores algoritmos de enrutamiento en la tienda para reducir la distancia que caminan los compradores de Tesco Online cuando recogen artículos en las tiendas.

Estos miembros del personal recogen 1.500 millones de artículos al año y Mesrobian dice que al optimizar sus rutas utilizando algoritmos de aprendizaje de máquina el minorista ha sido capaz de reducir el tiempo promedio que caminan los miembros del staff en un 20 por ciento, lo que es más importante les permite completar más órdenes.

Un caso de uso similar está alrededor del enrutamiento y la programación de la furgoneta para una mejor eficacia para los conductores. Mesrobian llama a esto un “problema de computación profunda”, pero el objetivo es que las camionetas hagan rutas de entrega más eficientes para reducir su impacto en el medio ambiente.

Tesco también ha estado utilizando algoritmos de visión computarizada a través de sus cámaras estáticas en la tienda para hacer frente a la disponibilidad de artículos para que el personal de la tienda pueda reaccionar mejor a los estantes vacíos para que se reabastezcan más rápido, reduciendo la decepción del cliente.

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