Robotlar, Giant Foods Mağazalarındaki dökülmeleri tespit eden altı fit yüksekliğindeki serbest hareket eden makinelerden Walmart'taki envanteri kontrol eden otonom raf tarayıcılarına kadar perakende sektörüne girdi. Ev geliştirme zinciri Lowe’da, bazı mağazalardaki bir "LoweBot", ürünlerin nerede bulunacağı gibi basit soruları yanıtlayabilir ve envanter izlemede yardımcı olabilir. Bu robotlar, çalışanları rutin görevlerden kurtarıyor ve muhtemelen insanlara müşteri etkileşimi için daha fazla zaman veriyor. Fakat bu yalnızca başlangıç!
Perakende robotların gerçek faydası, envanter yönetiminde verimliliği ve doğruluğu artırabilen, raflardaki ürünler ve müşteri satın alma modelleri hakkında daha ayrıntılı veriler elde etme fırsatıdır. Kilit nokta, perakende robotları bir IoT içinde veri toplayıcılar olarak kullanmaktır; bu, en iyi şekilde gecikmeyi azaltmak için yakındaki sunucuları kullanan, bulutta veya edge computing’le analiz edilen hacimli verileri toplayan karmaşık bir bağlı cihaz, nesne ve sensör ağı olarak düşünülür.
(Edge Computing: Edge computing, yanıt sürelerini iyileştirmek ve bant genişliğinden tasarruf etmek için hesaplamayı ve veri depolamayı ihtiyaç duyulan konuma yaklaştıran dağıtılmış bir bilgi işlem paradigmasıdır.)
Üretimden ulaşıma ve şimdi de perakendeye kadar IoT, akıllı bir dijital ekosistem oluşturur. Yapay zeka ve makine öğreniminin gelişmiş yetenekleriyle birleştiğinde IoT, yaşama, çalışma, iş yapma ve istediğimiz ve ihtiyacımız olan mal ve hizmetleri satın alma şeklimizi değiştirmek için Dördüncü Sanayi Devrimi'nin vaadini ilerletmeye yardımcı oluyor.
Mağazalardaki robotlarla, perakendeciler halihazırda bütünsel bir IoT çözümünün başlangıcına sahip. Örneğin, büyük bir Avrupa market perakendecisi olan Auchan Retail Portugal, süpermarketlerinde ve hipermarketlerinde robotları kullanan otonom raf izleme teknolojisini piyasaya sürüyor. Robotlar mağazalarda dolaşırken, her rafın ve koridorun fotoğraflarını çekiyor, bunlar daha sonra dijitalleştiriliyor ve stokta olmayan ürünler ve fiyatlandırma hakkında ölçümlere ve içgörülere dönüştürülüyor.
Bu tür ayrıntılı veriler, tüketici talebini anlamanın ve tahmin etmenin önemli olduğu perakende satışta inanılmaz derecede değerlidir. Örneğin, evde alışveriş yapanlara sadece size özel kıyafet seçenekleri sunan Stitch Fix, veri bilimini ürün önerisinden envanter yönetimine ve moda tasarımına kadar iş modelinin birçok yönüyle öne çıkarıyor. Bununla birlikte, geleneksel perakendeciler için, yalnızca tüketicilerin ne satın aldığını izlemek, resmin tamamını çizmez. Perakendeciler için gerçek rekabet avantajı, neyi satın alamayacaklarını ama yapmak istediklerini bilmelerinden gelir. Burası koridorlardaki robotların devreye girdiği yerdir.
Pazarlama Dönüşüm Hunisinin En Üstünde Veri Toplama
Dolaşımdaki robot depoları, raflarda olan ve olmayanlara göre verileri "huninin üst kısmında" toplar. Sürekli taramaları, müşterilerin perakende deneyimlerinin daha bütünsel bir görünümünü sağlar. Örneğin, raf envanterleri, neyin bol miktarda stokta olduğunu, neyin arzda azaldığını ve neyin stokta kalmadığını gösterir - bunların tümü tüketici tercihlerini ve eylemi gösterir.
Çok uzak olmayan bir gelecekte, robotlar, envanter seviyeleri hakkında rapor vermekten ve doğruluk ve tutarlılık sağlamak için fiyat kontrolleri yapmaktan daha fazlasını yapabilir. Bir perakende robotunun bakkal koridorlarını taradığı ve şekersiz fıstık ezmesi tedarikinin normal fıstık ezmesinin iki katı oranında azaldığını tespit ettiği varsayımsal bir senaryoyu düşünün. Bu gerçek zamanlı keşif, daha sonra şekersiz fıstık ezmesinin belirli bir mağazaya gönderilmesi için otomatik bir siparişi tetikler. Envanterdeki ani ve beklenmedik değişiklikleri tespit eden robot, insan müdahalesi olmadan hızlı bir şekilde yanıt verebilir. Bu, hisse senedi fiyatlarındaki küçük, anlık farklılıkları tespit etmek ve bunlardan yararlanmak için algoritmalar kullanan ve zaman içinde büyük karlara dönüşebilen yüksek frekanslı ticarette olanlardan farklı değildir.
Perakendeciler için şu anda yapılacak para, endüstri tahminlerine göre dünya çapında 1 trilyon dolar gibi büyük bir fiyat etiketine sahip olan stokların tükenmesine yol açan bu envanter sapmalarından kaçınmaktır. Kaybedilen satışlara ek olarak, müşteriler stokların tükenmesi nedeniyle hayal kırıklığına uğrar ve bu da müşteri sadakatinin azalmasına neden olabilir.
Covid-19 salgını sırasında, tuvalet kağıdı ve temizlik malzemeleri gibi ev ihtiyaçları yaygın bir şekilde stok dışı kalmıştır. Perakendeciler sonunda ziyaret başına satın alımlara sınırlar koydu, ancak daha önce kronik olarak boş raflarla karşılaşmadı. Peki ya perakendeciler tuvalet kağıdı gibi ürünlerin toplu alımlarının erken bir göstergesini alabilseydi? Koridordaki bir robot tuvalet kağıdı tedariğinde beklenmedik bir düşüş tespit etmiş olsaydı, bu, depolardan artan sevkiyatlarla ve istiflemeyi bastırmak için satın alımlarda sınırlamalarla daha iyi envanter yönetimine yol açabilirdi.
Diğer Sektörleri İyileştirmek için IoT'yi Kullanma
Düşük envanter ve stokta kalmamanın önceden tespiti, hava yolculuğu gibi diğer sektörlerde verimliliği ve müşteri deneyimlerini iyileştirmeye de yardımcı olabilir. Örneğin, beklenmedik uçak bakımı, yalnızca ani onarım ihtiyacı nedeniyle değil, aynı zamanda gerekli parça veya bileşenin el altında olmaması nedeniyle uçuşları geciktirebilir. Uçak bakımı için bir IoT yaklaşımı kullanmak, parçaların ve diğer malzemelerin daha iyi envanter yönetimi ve uçağın hizmet dışı bırakılmadan önce uçağın onarım veya değiştirme ihtiyacını bildirme kapasitesi anlamına gelir. Tahmine dayalı modelleme ve bakım için sensörlerin ve yapay zekanın kullanılması, üretimden su sistemlerine kadar uygulamalarda halihazırda araştırılmaktadır.
Robotik, otomotiv montaj operasyonlarından depolarda ağır eşyaları kaldıran robotik kollara kadar pek çok sektöre yıllarca girdi. Bazı otellerde robotlar bagaj taşır ve dijital kapıcı görevi görür. Daha yakın zamanlarda, salgın nedeniyle robotlar, koridorları ve odaları sterilize etmek ve laboratuvarda test edilecek kan örnekleri de dahil olmak üzere malzeme sağlamak gibi cerrahi olmayan uygulamalarla hastanelere girdi. Otonom robot temizleyiciler, ofis binalarından havaalanlarına kadar ticari alanlara da giriyor.
Yakın zamana kadar, perakende sektöründeki robotlar çoğunlukla perde arkasında çalıştı. Örneğin, Amazon, verimliliği ve güvenliği artırmak için lojistik merkezlerinde robotlar kullanır (ağır paletleri hareket ettiren robotlar zarar görmez); Amazon, robotların merkezlerinde %40 daha fazla envanter depolamasına yardımcı olduğunu söylüyor. Bu arada, ABD'deki en büyük market perakendecisi olan Kroger, müşteri taleplerini karşılama kabiliyetini geliştirmek için robotik ve dijital teknolojiyi kullanan bir otomatik ambarlar ağı başlatıyor.
Perakendeyi Yeniden Düşünmek
Sınırların tuğla ve harç, çevrimiçi ve çok kanallı rakipler arasında daraldığı bu aşırı rekabetçi sektörde, perakendeciler kendilerini farklılaştırmak ve hayatta kalma şanslarını artırmak için yeniliğe ve teknolojiye güvenmeye devam etmelidir. Perakende inovasyonunun ilk dalgalarından biri e-ticaretti. Şu anda yeni bir trend olmasa da, e-ticaret, daha fazla müşteri evde kalarak ve daha fazla sıklıkta çevrimiçi alışveriş yaptıkça salgın nedeniyle daha fazla ilerleme kaydetti. Aslında, salgın fiziksel mağazalardan dijital alışverişe geçişi beş yıla kadar hızlandırmış olabilir.
Perakendecilik yenilikçileri, ürünleri sergilemek ve tüketicilere yeni teklifleri deneyimleme fırsatı vermek için tuğla ve harç üzerinde yeniden düşünüyorlar. Şimdi, daha fazla yeniliğe giden yoldaki en son adım, envanter yönetimini ve tahmine dayalı modellemeyi iyileştirmek için perakendecileri IoT'ye daha derinlemesine itmek.
Ürün döngüleri hızlandıkça, perakendecilerin müşterilerin şu anda istediği mal ve hizmetleri üretmek, dağıtmak ve tedarik etmek için tüketici davranışındaki mikro eğilimleri belirlemede daha da çevik olmaları gerekecektir. Hepsinin anahtarı, serbestçe dolaşan ve mağaza koridorundaki tüketici temas noktasından verileri buluttaki veri yönetim sistemine getiren bir robot olabilir.
Kaynak: hbr.org / Ben Forgan
