Sebuah tim peneliti internasional, termasuk tiga peneliti dari Universitas Teknologi Queensland (QUT), telah menemukan cara-cara inovatif bagi para peritel untuk menggunakan kecerdasan buatan dan kamera di dalam toko untuk lebih memahami perilaku konsumen, meningkatkan layanan, dan mengoptimalkan tata letak toko untuk penjualan.
Dalam studi tahun 2022 yang diterbitkan dalam jurnal Artificial Intelligence Review, para peneliti menawarkan kerangka kerja untuk desain tata letak toko bertenaga AI yang dapat digunakan oleh peritel untuk memanfaatkan perkembangan terbaru dalam teknik AI, pembelajaran mendalam, dan penglihatan komputer untuk memantau perilaku belanja pelanggan mereka.
Argumen mereka didasarkan pada keyakinan bahwa tata letak toko ritel yang baik dapat berperan penting dalam pengalaman layanan pelanggan yang baik dan peningkatan penjualan. Hal ini berpotensi meningkatkan penjualan karena lebih banyak pelanggan yang mendapatkan pengalaman yang memuaskan.
Mengoptimalkan tata letak toko untuk penjualan
Tata letak toko ritel memiliki efek langsung pada berapa lama pelanggan menghabiskan waktu untuk melihat-lihat produk dan tingkat ketertarikan mereka pada suatu barang. Siapa pun yang pernah mengambil susu, roti, atau barang lainnya dari sudut terdalam toko pasti tahu cara kerjanya.
Kredit: Unsplash / Natalia Rosa
Tata letak toko yang efektif memungkinkan tampilan barang dagangan untuk menarik perhatian pelanggan terhadap produk, meningkatkan waktu pencarian, dan memudahkan untuk menemukan produk alternatif yang dikelompokkan bersama.
Peneliti Dr Minh Le, dari Universitas Ekonomi, Vietnam, dan Profesor Ibrahim Cil dari Universitas Sakarya, Turki, bekerja sama dengan peneliti dari QUT, Dr Kien Nguyen dan Profesor Clinton Fookes dari Fakultas Teknik Elektro dan Robotika, untuk melakukan tinjauan menyeluruh terhadap pendekatan yang saat ini digunakan untuk desain tata letak di dalam toko.
Menurut Dr Nguyen, meningkatkan desain tata letak supermarket melalui pemahaman dan prediksi adalah strategi penting untuk meningkatkan penjualan dan meningkatkan kepuasan konsumen.
Untuk menganalisis dan lebih memahami pelanggan dan perilaku mereka di toko, Dr Nguyen mengatakan bahwa penelitian ini "mengusulkan kerangka kerja yang komprehensif dan baru untuk menerapkan teknik AI baru di atas penggunaan data kamera CCTV yang ada."
"CCTV menawarkan wawasan tentang bagaimana pembeli melakukan perjalanan di dalam toko; rute yang mereka ambil, dan bagian di mana mereka menghabiskan lebih banyak waktu. Penelitian ini mengusulkan untuk menelusuri lebih jauh dari itu, mencatat bahwa orang mengekspresikan perasaan melalui ekspresi wajah yang dapat diamati seperti mengangkat alis, membuka mata atau tersenyum."
CCTV menawarkan wawasan tentang bagaimana pembeli melakukan perjalanan di dalam toko; rute yang mereka ambil, dan bagian di mana mereka menghabiskan lebih banyak waktu. Penelitian ini mengusulkan untuk menelusuri lebih jauh, mencatat bahwa orang mengekspresikan perasaan melalui ekspresi wajah yang dapat diamati seperti mengangkat alis, membuka mata atau tersenyum.
DR KIEN NGUYEN, PENELITI DI SEKOLAH TEKNIK ELEKTRO DAN ROBOTIKA QUT
Mengenali dan memahami perasaan pelanggan
Para profesional dan manajer pemasaran mungkin menganggap penting untuk mengetahui perasaan pelanggan saat mereka melakukan pencarian barang guna memahami lebih baik bagaimana pelanggan akan merespons barang-barang yang mereka jual.
"Algoritma pengenalan emosi bekerja dengan menggunakan teknik visi komputer untuk menemukan wajah, dan mengidentifikasi penanda utama pada wajah, seperti sudut alis, ujung hidung, dan sudut mulut," kata Dr Nguyen.
Tujuan utama dari intelijen bisnis adalah untuk memahami perilaku pelanggan. Gerakan sederhana seperti mengambil barang, memasukkannya ke dalam troli, dan meletakkannya kembali ke rak telah menarik perhatian para peritel yang cerdas.
Dr Nguyen menjelaskan bahwa perilaku pelanggan seperti melihat produk atau membaca kotak produk merupakan cara yang tepat untuk mengukur minat mereka terhadap produk tertentu.
Sementara manajer tata letak dapat menggunakan sinyal wajah dan profil pelanggan untuk mengidentifikasi perasaan, termasuk alat bantu seperti pengenalan tindakan pelanggan, pelacakan lintasan manusia, dan analisis peta panas yang dapat memandu pengambilan keputusan. Tanpa memerlukan identitas setiap individu, pengetahuan ini dapat diperiksa langsung dari rekaman video dan dapat membantu memahami perilaku pelanggan di tingkat toko.
Merasakan, berpikir, bertindak, dan belajar
Profesor Clinton Fookes menyatakan bahwa tim tersebut telah mengusulkan kerangka kerja ritel Rasakan, Pikirkan, Bertindak, dan Belajar (Sense-Think-Act-Learn/STAL).
"Pertama, 'Sense' adalah mengumpulkan data mentah, misalnya dari rekaman video dari kamera CCTV toko untuk diproses dan dianalisis. Manajer toko secara rutin melakukan hal ini dengan mata kepala sendiri; namun, pendekatan baru memungkinkan kita untuk mengotomatiskan aspek penginderaan ini, dan dapat melakukan hal ini pada seluruh toko," kata Profesor Fookes.
Kedua, 'Think' berarti memproses data yang dikumpulkan menggunakan kecerdasan buatan, analisis data, dan algoritma pembelajaran mesin yang mendalam dengan cara yang mencerminkan cara orang memproses informasi baru di otak mereka.
Ketiga, 'Act' membutuhkan pengoptimalan dan peningkatan tata letak supermarket menggunakan pengetahuan dan wawasan dari fase kedua. Proses ini berfungsi sebagai siklus pembelajaran yang berkelanjutan.
"Keuntungan dari kerangka kerja ini adalah memungkinkan peritel untuk mengevaluasi prediksi desain toko seperti arus lalu lintas dan perilaku saat pelanggan memasuki toko, atau popularitas pajangan toko yang ditempatkan di berbagai area toko," kata Profesor Fookes.
Keuntungan dari kerangka kerja ini adalah memungkinkan peritel untuk mengevaluasi prediksi desain toko seperti arus lalu lintas dan perilaku saat pelanggan memasuki toko, atau popularitas pajangan toko yang ditempatkan di berbagai area toko.
PROFESOR CLINTON FOOKES, PENELITI DI SEKOLAH TEKNIK ELEKTRO DAN ROBOTIKA QUT
Woolworths, Coles, dan toko-toko serupa lainnya menggunakan algoritma bertenaga AI untuk lebih baik dalam melayani minat dan keinginan konsumen dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, jelasnya. Hal ini terutama berlaku pada sistem point-of-sale dan skema loyalitas. Ini adalah contoh lain dari penerapan AI untuk meningkatkan tata letak dan desain toko serta mempelajari perilaku pelanggan di lingkungan nyata.
Menurut Dr Nguyen, data tersebut dapat disaring, dibersihkan, dan diubah menjadi bentuk yang terstruktur untuk meningkatkan privasi dan kualitas. Perhatian utama pelanggan adalah privasi; oleh karena itu, data dapat di depersonalisasi atau dibuat anonim dan dianalisis secara keseluruhan sebagai solusi praktis.
Kecerdasan buatan dalam belanja daring
Meskipun penelitian ini sebagian besar berfokus pada tata letak toko fisik, logika yang sama dapat diterapkan pada toko e-niaga online. Misalnya, situs Online Shop, yang berbasis di Manhattan Amerika Serikat, menggunakan AI untuk membantu bisnis online dalam memahami perilaku pelanggan dan menyesuaikan strategi mereka untuk meningkatkan pengalaman berbelanja. Meskipun masih dalam tahap beta, AI menyederhanakan proses-proses ini untuk bisnis, menghilangkan biaya penelitian yang mahal, dan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk mempelajari pola belanja pelanggan.
Dengan teknologi ini, pengalaman berbelanja pelanggan secara keseluruhan dioptimalkan dengan menggunakan analisis adaptif dan mutakhir dari setiap tindakan yang diambil saat berbelanja. AI mengambil kendali atas nama dan deskripsi produk, gambar, serta tata letak dan pengoptimalan toko.
"Kami masih berada di tahap awal pengembangan. Namun, kami telah berhasil menguji iterasi pertama dari model AI kami, dengan hasil yang memuaskan," ujar CEO Online Shop Terry McGinnis.
"Kami belum akan meluncurkannya karena kami ingin memastikan bahwa solusi ini sempurna bagi pengguna kami dan berfungsi sebagaimana mestinya. Kami perlu melakukan lebih banyak pengujian; meskipun demikian, kelompok kecil yang telah menguji solusi ini telah memberikan umpan balik yang positif."
Jika Anda ingin membangun sistem yang kompleks dan berfungsi dengan baik, bangunlah sistem yang lebih sederhana terlebih dahulu, lalu tingkatkan seiring berjalannya waktu.
SIRAAJ AHMED, KEPALA PETUGAS TEKNOLOGI DI ONLINE SHOP
Siraaj Ahmed, Kepala Petugas Teknologi perusahaan memperkirakan bahwa Online Shop diposisikan untuk "menjadi platform e-niaga terkemuka di dunia untuk siapa saja dan semua orang".
"Jika Anda ingin membangun sistem yang kompleks yang berhasil, bangunlah sistem yang lebih sederhana terlebih dahulu, lalu tingkatkan seiring berjalannya waktu," tambah Ahmed.
Online Shop berharap dapat meluncurkan teknologi ini dalam waktu dekat ke pasar sebagai API. Perusahaan ini telah diluncurkan pada awal 2023 dengan paket lengkap yang akan memberikan akses ke semua fitur dan kemampuan untuk menjalankan lima toko instans secara independen dari satu akun.
🔬🧫🧪🔍🤓👩🔬🦠🔭📚
Jurnal Referensi
Nguyen, K., Le, M., Martin, B., Cil, I., & Fookes, C. (2022). When AI meets store layout design: A Review. Artificial Intelligence Review, 55(7), 5707–5729. https://doi.org/10.1007/s10462-022-10142-3
