डिपार्टमेंट स्टोर चेन गैलेरिया और बुटेमा एजी बॉन शाखा के फिटिंग रूम में एआई सहायक "वेरेना" का परीक्षण कर रहे हैं - चित्र: बुटेमा एजी
गैलेरिया की प्रायोगिक परियोजना: चेंजिंग रूम में एआई की सहायता
स्मार्ट शॉपिंग: गैलेरिया में डिजिटल फिटिंग रूम का परीक्षण किया गया
गैलेरिया में खरीदारी का एक नया अनुभव: लंबे समय से स्थापित डिपार्टमेंट स्टोर श्रृंखला गैलेरिया अपने ग्राहकों को आधुनिक खरीदारी का अनुभव प्रदान करने के लिए नए आयाम स्थापित कर रही है। एक मौजूदा पायलट प्रोजेक्ट में, कंपनी फिटिंग रूम में AI-आधारित डिजिटल सेवाओं के उपयोग का परीक्षण कर रही है। विशेष रूप से, इसका अर्थ यह है कि बॉन स्थित गैलेरिया स्टोर के चुनिंदा फिटिंग रूम में, "वेरेना" नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता ग्राहकों को कपड़े आज़माने में सहायता करती है। जो शुरुआत में भविष्यवादी लगता है, उसका उद्देश्य सेवा में सुधार करना और आज खरीदारी को अधिक सुविधाजनक बनाना है। लेकिन गैलेरिया यह प्रयोग क्यों शुरू कर रही है, इसके पीछे की तकनीक कैसे काम करती है, और इससे जुड़े अवसर और जोखिम क्या हैं? यह लेख परियोजना की पृष्ठभूमि, स्मार्ट फिटिंग रूम के तकनीकी विवरण, ग्राहकों के लिए लाभ, संभावित चुनौतियों और खुदरा क्षेत्र में इसी तरह की पहलों के उदाहरणों की विस्तार से जांच करता है - और भविष्य की ओर एक नज़र डालता है।.
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पृष्ठभूमि: नवाचार के पथ पर अग्रसर गैलेरिया
गैलेरिया (पूर्व में गैलेरिया कार्स्टैड्ट कौफहोफ) जर्मनी की सबसे बड़ी डिपार्टमेंटल स्टोर श्रृंखला है, जिसके देशभर में लगभग 80 स्टोर हैं। कंपनी का लंबा इतिहास रहा है, लेकिन कई पारंपरिक डिपार्टमेंटल स्टोरों की तरह, ऑनलाइन शॉपिंग और ग्राहकों की बदलती मांगों के दौर में इसे भी खुद को नए सिरे से ढालने की चुनौती का सामना करना पड़ रहा है। हाल के वर्षों में, गैलेरिया वित्तीय दबाव में आ गई और उसे स्टोर बंद करने और दिवालियापन पुनर्गठन से भी गुजरना पड़ा। इस कठिन दौर के बाद, कंपनी अब बेहतर प्रदर्शन कर रही है और अपनी अवधारणा को आधुनिक बनाने और इसे वर्तमान बाजार की जरूरतों के अनुरूप ढालने के लिए काम कर रही है।.
इस पुनर्गठन का एक प्रमुख घटक बिक्री केंद्रों पर डिजिटल नवाचारों में निवेश है। गैलेरिया का लक्ष्य अपने स्टोरों की आकर्षण क्षमता को बढ़ाना और नई तकनीकों के साथ पारंपरिक खुदरा बिक्री को पुनर्जीवित करना है। ग्राहकों के पास केवल ऑनलाइन खरीदारी करने के बजाय डिपार्टमेंटल स्टोर पर आने का सचेत कारण होना चाहिए। विशेष रूप से, स्टोर में खरीदारी के अनुभव को बेहतर बनाया जाना है - ऐसी सेवाओं के माध्यम से जो ऑनलाइन रिटेलर प्रदान नहीं कर सकते। फिटिंग रूम में एआई का उपयोग करने वाली पायलट परियोजना को इसी संदर्भ में देखा जाना चाहिए। गैलेरिया को दोहरे प्रभाव की उम्मीद है: पहला, ग्राहकों को स्टोर में व्यावहारिक अतिरिक्त मूल्य का अनुभव होगा और उनके दोबारा आने की संभावना बढ़ेगी। दूसरा, यह तकनीक नियमित प्रश्नों के स्वचालित उत्तर देकर कर्मचारियों पर काम का बोझ कम कर सकती है। संक्षेप में, गैलेरिया बिक्री क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर भरोसा कर रही है ताकि सेवा की गुणवत्ता में सुधार के साथ-साथ स्टोर की दक्षता में भी वृद्धि हो सके। यह पायलट परियोजना एक व्यापक डिजिटलीकरण रणनीति का हिस्सा है जिसके माध्यम से गैलेरिया परंपरा और आधुनिकता के बीच की खाई को पाटना चाहती है।.
चेंजिंग रूम में एआई-संचालित सेवाएं: "वेरेना" कैसे काम करती है?
इस पायलट प्रोजेक्ट का मुख्य आकर्षण एआई सहायक "वेरेना" है, जिसे विशेष रूप से फिटिंग रूम में उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है। वेरेना एक डिजिटल सेवा है जिसे ग्राहक अपने स्मार्टफोन पर चैटबॉट के माध्यम से एक्सेस कर सकते हैं। इसका तकनीकी कार्यान्वयन उपयोगकर्ताओं के लिए आश्चर्यजनक रूप से सरल है: बॉन स्थित गैलेरिया स्टोर के फिटिंग रूम में क्यूआर कोड लगाए गए हैं। ग्राहक अपने स्मार्टफोन कैमरे से इन कोड को स्कैन करते हैं, जिससे एक चैट इंटरफ़ेस खुलता है और वेरेना से सीधे संवाद कर सकते हैं। किसी अतिरिक्त ऐप को इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं है - सब कुछ फोन के ब्राउज़र विंडो में आसानी से चलता है।.
वेरेना उन्नत एआई तकनीक पर आधारित है। बैकग्राउंड में, यह असिस्टेंट एक भाषा मॉडल (गैलेरिया के अनुसार, यह चैटजीपीटी तकनीक का उपयोग करता है) का उपयोग करके उपयोगकर्ता के इनपुट को स्वाभाविक भाषा में समझता है और उचित प्रतिक्रियाएँ देता है। इसकी मुख्य विशेषता यह है कि आप वेरेना से सामान्य प्रश्न पूछ सकते हैं या अनुरोध कर सकते हैं, ठीक वैसे ही जैसे आप किसी सेल्स असिस्टेंट से बात कर रहे हों। उदाहरण के लिए: "क्या आपके पास यह ब्लाउज बड़े साइज़ में उपलब्ध है?" या "क्या यह ड्रेस नीले रंग में भी उपलब्ध है?" वेरेना अनुरोध के पीछे के इरादे को समझती है और मदद के लिए संग्रहीत डेटाबेस और सेवाओं का उपयोग करती है।.
वेरेना कौन-कौन से विशिष्ट कार्य प्रदान करती है? अन्य बातों के अलावा, यह डिजिटल सहायक निम्नलिखित कार्य कर सकती है:
लेख की जानकारी प्राप्त करें
वेरेना उन कपड़ों के बारे में विस्तृत जानकारी देती हैं जिन्हें अभी-अभी आज़माया गया है। इसमें कीमत, सामग्री और उसकी देखभाल के बारे में जानकारी, या उपलब्ध साइज़ और रंग शामिल हो सकते हैं। ग्राहक को लेबल ढूंढने या बिक्री कर्मचारियों से पूछने की ज़रूरत नहीं है - वेरेना से बस थोड़ी सी बातचीत ही काफ़ी है।.
उपलब्धता जांचें
अगर कोई ग्राहक किसी आइटम को अलग साइज़ या रंग में आज़माना चाहता है, तो वेरेना तुरंत जांच कर सकती है कि वह वर्ज़न स्टोर में स्टॉक में है या नहीं। एआई गैलेरिया के इन्वेंट्री मैनेजमेंट सिस्टम का इस्तेमाल करता है। कुछ ही सेकंड में, ग्राहक को पता चल जाता है, उदाहरण के लिए: "ये पैंट साइज़ 40 और 42 में भी उपलब्ध हैं। साइज़ 42 स्टॉक में है।"
मिलते-जुलते आइटम सुझाएँ
वेरेना एक समझदार शॉपिंग साथी के रूप में भी काम करती है। यह AI ट्राई किए जा रहे कपड़ों के लिए एक्सेसरीज़ या कॉम्बिनेशन सुझा सकती है। उदाहरण के लिए, अगर कोई ड्रेस ट्राई करता है, तो वेरेना सुझाव दे सकती है: "यह काला कार्डिगन, जो हमारे पास स्टॉक में भी है, इसके साथ बिल्कुल सही लगेगा।" या "क्या आप मैचिंग बेल्ट के साथ अपना लुक पूरा करना चाहेंगे? मेरे पास एक सुझाव है।" ये सुझाव आंशिक रूप से पूर्वनिर्धारित वर्गीकरण लॉजिक (जैसे, कौन सी चीज़ें एक साथ अच्छी लगती हैं) और संभावित रूप से अन्य ग्राहकों द्वारा की गई खरीदारी के AI विश्लेषण पर आधारित होते हैं। यह असिस्टेंट न केवल मदद करने के लिए बल्कि प्रेरणा देने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है - ठीक वैसे ही जैसे एक इंसान सेल्सपर्सन एक पूरा आउटफिट तैयार करता है।.
बिक्री प्रतिनिधि कॉल करते हैं
एक विशेष रूप से उपयोगी विशेषता बिक्री कर्मचारियों का एकीकरण है। यदि किसी ग्राहक को ऐसी किसी चीज़ की आवश्यकता है जो केवल AI द्वारा प्रदान नहीं की जा सकती—उदाहरण के लिए, फिटिंग रूम में कोई दूसरा परिधान—तो वह वेरेना के माध्यम से सीधे सहायता का अनुरोध कर सकती है। चैट इंटरफ़ेस में "बिक्री सहायक से सहायता लें" जैसा विकल्प या संकेत शामिल है। इस पर क्लिक करने (या चैट में टाइप करने) से बिक्री टीम को तुरंत संकेत मिल जाता है कि उस फिटिंग रूम में सहायता की आवश्यकता है।.
वेरेना (ग्राहक का प्रतिनिधित्व करते हुए) और कर्मचारियों के बीच संचार "कार्ल" नामक एक अलग एप्लिकेशन के माध्यम से होता है। कार्ल एक कर्मचारी ऐप है जिसे गैलेरिया इस परियोजना के पूरक के रूप में पेश कर रही है। आप कार्ल को वेरेना के समकक्ष समझ सकते हैं - वेरेना ग्राहक से बात करती है, जबकि कार्ल स्टोर में बिक्री कर्मचारियों के साथ संपर्क बनाए रखता है। जब कार्ल को कोई अनुरोध प्राप्त होता है (उदाहरण के लिए, "फिटिंग रूम 3 में ग्राहक साइज M में यह ड्रेस ट्राई करना चाहते हैं"), तो संबंधित कर्मचारियों को तुरंत सूचित किया जाता है। यह संदेश उनके कार्य स्मार्टफोन पर दिखाई देता है, जिसमें आइटम नंबर, वांछित साइज और रंग जैसी प्रासंगिक जानकारी शामिल होती है। कार्ल ऐप बिक्री कर्मचारियों को त्वरित प्रतिक्रिया के लिए व्यावहारिक सुविधाएँ प्रदान करता है: यह अनुरोधित आइटम का स्टॉक स्तर और कीमत एक नज़र में दिखाता है और यह भी बता सकता है कि आइटम किसी अन्य मंजिल या अन्य भंडारण कक्ष में स्थित है या नहीं। इससे कर्मचारी को स्टॉक रूम में जाकर जाँच करने की आवश्यकता नहीं होती - कार्ल की बदौलत, उन्हें पहले से ही जानकारी मिल जाती है।.
जैसे ही कोई टीम सदस्य अनुरोध लेता है, वह ऐप के ज़रिए ग्राहक को संक्षिप्त जानकारी दे सकता है, उदाहरण के लिए: "मैं साइज़ 42 फिटिंग रूम में ले आऊँगी।" यह संदेश सीधे वेरेना की चैट में दिखाई देता है, जिससे ग्राहक को पता चल जाता है कि मदद आ रही है। दिलचस्प बात यह है कि कार्ल यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक अनुरोध केवल एक ही टीम सदस्य द्वारा संभाला जाए - जैसे ही कोई जवाब देता है, कार्य को "प्रगति पर" के रूप में चिह्नित कर दिया जाता है और वह अन्य टीम सदस्यों को दिखाई नहीं देता। इससे दो कर्मचारियों द्वारा गलती से एक ही अनुरोध को संभालने या भ्रम पैदा होने से बचा जा सकता है।.
तकनीकी रूप से, वेरेना एक चैटबॉट इंटरफ़ेस, डेटा कनेक्टिविटी और एक एआई भाषा मॉडल का संयोजन है। एआई को आवश्यक उत्पाद डेटा और नियम दिए गए हैं। उदाहरण के लिए, वेरेना को उत्पाद कैटलॉग, साइज़ रेंज, रंगों के नाम और वर्तमान स्टॉक स्तर की जानकारी है। जब कोई ग्राहक प्रश्न पूछता है, तो एआई मॉडल प्रश्न को समझता है और डेटाबेस से प्रासंगिक जानकारी निकालकर सटीक उत्तर तैयार करता है। चैटजीपीटी तकनीक के उपयोग से उत्तर स्वाभाविक भाषा में दिए जाते हैं, न कि बनावटी और पूर्व-प्रोग्राम किए गए लगते हैं। इसलिए, "साइज़ एम: हाँ, उपलब्ध है" जैसी जानकारी के बजाय, वेरेना एक दोस्ताना जवाब दे सकती है: "मेरे पास आपके लिए अच्छी खबर है - ब्लाउज़ एम साइज़ में भी उपलब्ध है। क्या आप इसे पहनकर देखना चाहेंगी? मैं खुशी-खुशी किसी को इसे आपके लिए लाने के लिए कह सकती हूँ।" इस लहजे का उद्देश्य यह प्रभाव पैदा करना है कि आप वास्तव में एक मददगार विक्रेता से बात कर रहे हैं।.
ChatGPT इंटीग्रेशन का एक और फायदा इसकी बहुभाषी क्षमता है। वेरेना सिर्फ जर्मन तक सीमित नहीं है। जिन ग्राहकों को जर्मन की थोड़ी बहुत जानकारी है, वे अपनी पसंदीदा भाषा में लिख सकते हैं – चाहे वह अंग्रेजी, फ्रेंच, रूसी या तुर्की ही क्यों न हो। AI अनुरोध को समझता है और उसी भाषा में जवाब देता है। अंतरराष्ट्रीय ग्राहकों वाले शहर बॉन में गैलेरिया की शाखा के लिए यह एक बड़ा लाभ है: पर्यटक या प्रवासी स्थानीय शाखा में आराम से खरीदारी कर सकते हैं और भाषा की बाधाओं के बावजूद पूरी सेवा का आनंद ले सकते हैं। भले ही बिक्री कर्मचारी सभी भाषाएँ न जानते हों, वेरेना इस कमी को पूरा कर सकता है। पृष्ठभूमि में, कार्ल अनुरोध को जर्मन (या किसी मानकीकृत भाषा) में प्रदर्शित करता रहेगा ताकि कर्मचारियों को पता रहे कि क्या करना है – अनुवाद का काम AI संभालता है।.
ग्राहकों का ध्यान इस नई सेवा की ओर आकर्षित करने के लिए, गैलेरिया ने बॉन शाखा में अतिरिक्त साइनबोर्ड लगाए हैं। उदाहरण के लिए, महिलाओं के लॉन्जरी विभाग के प्रवेश द्वार पर एक डिजिटल सूचना डिस्प्ले (एलईडी पोस्टर) लगाया गया है, जिसमें एक आकर्षक कार्टून चरित्र ("वेरेना") को दिखाया गया है जो नई सेवा के बारे में बताता है: "नमस्ते, मैं वेरेना हूँ। मैं फिटिंग रूम में आपकी मदद कर सकती हूँ - इसे आज़माएँ!" फिटिंग रूम में भी संक्षिप्त निर्देशों वाले साइनबोर्ड और डिस्प्ले लगाए गए हैं: "बस क्यूआर कोड स्कैन करें और प्रश्न पूछें!" इससे यह सुनिश्चित होता है कि अधिक से अधिक ग्राहक डिजिटल असिस्टेंट के बारे में जान सकें और आसानी से इसका उपयोग कर सकें।.
संक्षेप में, तकनीकी प्रक्रिया इस प्रकार काम करती है: ग्राहक एक कोड स्कैन करता है -> वेरेना के साथ चैट खुलती है -> एआई अनुरोध को समझता है और उसका उत्तर देता है या किसी कर्मचारी को सूचित करता है -> कर्मचारी ऐप, कार्ल, मानवीय सहायता का समन्वय करता है। यह प्रणाली डिजिटल जगत की खूबियों (गति, जानकारी, फिटिंग रूम में 24/7 उपलब्धता) को पारंपरिक खुदरा दुकानों की खूबियों (जानकारी रखने वाले बिक्री कर्मचारियों द्वारा व्यक्तिगत सेवा) के साथ जोड़ती है। यह इस बात का उदाहरण है कि खुदरा क्षेत्र में मनुष्य और मशीनें मिलकर कैसे एक बेहतर समग्र अनुभव प्रदान कर सकते हैं।.
ग्राहकों और खरीदारी के अनुभव के लिए लाभ
फिटिंग रूम में एआई सेवाओं को एकीकृत करने से ग्राहकों को कई लाभ मिलते हैं, जिससे खरीदारी अधिक सुखद और कुशल हो जाती है। पायलट प्रोजेक्ट द्वारा वादा किए गए प्रमुख लाभ इस प्रकार हैं:
आराम
अब ग्राहकों को फिटिंग रूम से आधे-अधूरे कपड़े उतारकर बाहर झाँकने या साइज़ बदलने के लिए अपनी फिटिंग बीच में रोकने की ज़रूरत नहीं है। वेरेना ने यह सब संभाल लिया है – बस एक स्कैन और कुछ क्लिक, और मदद तुरंत आपके पास पहुँच जाएगी। फिटिंग रूम के सामने बार-बार आने-जाने या इंतज़ार करने की झंझट खत्म हो गई है। खासकर बड़े डिपार्टमेंटल स्टोर्स में, उपलब्ध सेल्स असिस्टेंट या स्टॉक रूम तक पहुँचने में काफ़ी समय लग सकता है; यह AI शॉर्टकट समय और मेहनत बचाता है।.
तत्काल जानकारी
कपड़े ट्राई करते समय अक्सर पूछे जाने वाले सवालों के जवाब तुरंत मिल जाते हैं – जैसे “इसकी कीमत कितनी है?”, “क्या यह लाल रंग में भी मिलता है?”, “क्या यह X के साथ मैच करेगा?”। ग्राहकों को लेबल पढ़ने या विक्रेता का इंतज़ार किए बिना ही उत्पाद की जानकारी तुरंत मिल जाती है। इससे पारदर्शिता बढ़ती है: ग्राहकों को कीमत, सामग्री और देखभाल संबंधी निर्देश तुरंत पता चल जाते हैं और वे बेहतर निर्णय ले सकते हैं।.
केबिन में अधिक विकल्प
अतिरिक्त साइज़ या रंगों का विकल्प देने से, सही कपड़े चुनने की संभावना बढ़ जाती है। अक्सर, ग्राहक इसलिए कुछ नहीं खरीदते क्योंकि जो साइज़ उन्होंने ट्राई किया वो फिट नहीं हुआ और कोई दूसरा विकल्प भी उपलब्ध नहीं था। वेरेना यह सुनिश्चित करती हैं कि वैकल्पिक विकल्प तुरंत उपलब्ध हों। इससे ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ती है—उन्हें अपनी पसंद का कपड़ा मिलने की संभावना अधिक होती है—और अंततः गैलेरिया की बिक्री में भी वृद्धि होती है।.
व्यक्तिगत सलाह और प्रेरणा
हालांकि वेरेना में फैशन की मानवीय समझ नहीं है, फिर भी वह व्यक्तिगत सुझाव दे सकती है। एआई ऐसे उपयुक्त आइटम सुझाता है जो पोशाक के साथ मेल खाते हैं। इससे ग्राहक को ऐसे उत्पाद मिल सकते हैं जिन पर उन्होंने पहले विचार नहीं किया था – ठीक वैसे ही जैसे कोई अच्छा विक्रेता कहता है, "वैसे, मेरे पास एक बेल्ट है जो इन ट्राउजर के साथ बिल्कुल सही लगेगी।" ये अतिरिक्त सुझाव खरीदारी के अनुभव को बेहतर बना सकते हैं और ग्राहक को यह महसूस करा सकते हैं कि उन्हें व्यापक सलाह मिली है।.
विवेक और आराम
कुछ लोग दुकानों में मदद मांगने में झिझकते हैं – चाहे शर्म की वजह से हो, भाषा की रुकावट की वजह से हो, या फिर आस-पास कोई सेल्स असिस्टेंट न होने की वजह से। वेरेना इस झिझक को दूर करती है: ग्राहक बिना किसी की नज़र में आए, गुमनाम रूप से अपने सवाल टाइप कर सकते हैं। यह खास तौर पर लॉन्जरी सेक्शन जैसे संवेदनशील विभागों में मददगार साबित हो सकता है, उदाहरण के लिए, अगर किसी को फिटिंग या उपलब्धता के बारे में कोई सवाल हो जिसे वे दुकान में ज़ोर से पूछना नहीं चाहते। प्राइवेट फिटिंग रूम में डिजिटल संचार ग्राहकों को नियंत्रण और गोपनीयता प्रदान करता है।.
बहुभाषी सेवा
जैसा कि पहले बताया गया है, विभिन्न भाषाओं में संवाद करने की क्षमता एक बड़ा लाभ है। पर्यटक, अंतरराष्ट्रीय छात्र और प्रवासी भाषा संबंधी बाधाओं के कारण होने वाली गलतफहमियों के बिना इस सेवा का पूरा लाभ उठा सकते हैं। इससे इन ग्राहकों को महत्व का एहसास होता है और गैलेरिया को एक अंतरराष्ट्रीय स्तर पर ग्राहक-अनुकूल डिपार्टमेंटल स्टोर के रूप में अपनी प्रतिष्ठा स्थापित करने में मदद मिलती है।.
निरंतरता और स्मृति कार्य
वेरेना एक डिजिटल सेवा है, इसलिए भविष्य में इसे ग्राहक खातों से जोड़ा जा सकता है (बशर्ते ग्राहक सहमति दें)। यह संभव है कि एआई ग्राहक की पसंद के साइज़ या ब्रांड, या पिछली बार उनके द्वारा ट्राई किए गए कपड़ों को याद रख सके। इससे वेरेना भविष्य में आने वाले ग्राहकों को और भी सटीक सहायता प्रदान कर सकेगी (उदाहरण के लिए, "पिछली बार साइज़ 38 ठीक फिट हुआ था; क्या मुझे इस बार भी साइज़ 38 ही मंगवाना चाहिए?")। ग्राहक अपनी चैट हिस्ट्री को भी सेव कर सकते हैं ताकि बाद में स्टोर में देखे गए आइटम ऑनलाइन खरीद सकें। हालांकि ये सभी सुविधाएं पायलट प्रोग्राम में अभी उपलब्ध नहीं हैं, लेकिन ये भविष्य की संभावित दिशा को दर्शाती हैं।.
विक्रेता के नज़रिए से और कंपनी के समग्र रूप से, ऐसे कई फायदे हैं जो अप्रत्यक्ष रूप से ग्राहक को भी लाभ पहुंचाते हैं। बिक्री कर्मचारी अधिक कुशलता से काम कर सकते हैं: उन्हें पता होता है कि प्रत्येक फिटिंग रूम को क्या चाहिए और वे एक ही बार में कई अनुरोध पूरे कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, गोदाम जाते समय दो मांगे गए साइज़ लेना)। इससे दोनों पक्षों का समय और परेशानी कम होती है। इसके अलावा, कर्मचारी अपना परामर्श समय उन लोगों को दे सकते हैं जिन्हें वास्तव में व्यक्तिगत सहायता की आवश्यकता है, जबकि सामान्य प्रश्नों (कीमत, साइज़, उपलब्ध रंग?) का उत्तर AI द्वारा दिया जाता है। आदर्श रूप से, इससे बेहतर कार्य वातावरण बनता है: कम जल्दबाजी, बार-बार सरल प्रश्नों के उत्तर देने की बजाय, जहां आवश्यक हो वहां केंद्रित सलाह। संतुष्ट विक्रेता अधिक मिलनसार होते हैं, जिससे सभी ग्राहकों के लिए खरीदारी का अनुभव बेहतर होता है।.
अंत में, गैलेरिया की यह पेशकश दर्शाती है कि पारंपरिक खुदरा व्यापार भी आधुनिक और नवोन्मेषी हो सकता है। एक डिपार्टमेंटल स्टोर श्रृंखला के लिए, जो शायद थोड़ी पुरानी शैली की लगती हो, तकनीकी क्षेत्र में अग्रणी होने की छवि बेहद महत्वपूर्ण है। ग्राहक, विशेषकर युवा ग्राहक, यह देखकर सुखद आश्चर्यचकित हो सकते हैं कि गैलेरिया जैसी जगह पर डिजिटल सहायक जैसी सुविधा उपलब्ध है। इससे नए ग्राहक वर्ग आकर्षित हो सकते हैं या कम से कम बातचीत शुरू हो सकती है ("क्या आपने गैलेरिया के एआई फिटिंग रूम का अनुभव किया है?")। कुल मिलाकर, यह पहल सेवा, गति और तकनीक-प्रेमी ग्राहकों के लिए मनोरंजन के माध्यम से स्टोर में खरीदारी को और अधिक आकर्षक बनाने में योगदान देती है।.
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इस प्रौद्योगिकी की चुनौतियाँ और संभावित जोखिम
यह अवधारणा जितनी आशाजनक लगती है, उतनी ही चुनौतियां और जोखिम भी हैं जिन्हें गैलेरिया को इस पायलट प्रोजेक्ट के दौरान ध्यान में रखना होगा। नई तकनीकें शायद ही कभी परिपूर्ण होती हैं - यहां कुछ ऐसे पहलू हैं जो महत्वपूर्ण हो सकते हैं:
सभी ग्राहकों द्वारा स्वीकृति
एक डिपार्टमेंटल स्टोर के ग्राहक बहुत विविध होते हैं। कपड़े बदलते समय अपना स्मार्टफोन निकालकर AI से बात करना हर किसी को सहज नहीं लगता। बुजुर्ग ग्राहक या कम तकनीकी जानकारी रखने वाले लोग शायद हिचकिचाएं या उन्हें इसका कोई अतिरिक्त लाभ न दिखे। वे शायद पारंपरिक "पर्दा गिरने पर अभिवादन" करना पसंद करें: "माफ़ कीजिए, क्या आप मुझे एक साइज़ बड़ा ला सकते हैं?" इसलिए गैलेरिया को यह निगरानी करने की आवश्यकता है कि वेरेना का वास्तव में कितना उपयोग हो रहा है। प्रशिक्षण आवश्यक हो सकता है - उदाहरण के लिए, बिक्री सहायकों को सक्रिय रूप से यह बताना चाहिए: "क्या आप जानते हैं कि यदि आपको किसी चीज़ की आवश्यकता हो तो आप QR कोड के माध्यम से हमसे संपर्क कर सकते हैं?" निवेश सार्थक है या नहीं, यह निर्धारित करने में उपयोग दर एक महत्वपूर्ण कारक होगी। यदि कई QR कोड स्कैन नहीं किए जाते हैं, तो इस अवधारणा पर पुनर्विचार करने या इसे अलग तरीके से प्रचारित करने की आवश्यकता होगी।.
तकनीकी विश्वसनीयता
महत्वपूर्ण क्षण में तकनीक का विफल होना सबसे बुरा होता है। फिटिंग रूम में अस्थिर वाई-फाई कनेक्शन, सर्वर में खराबी या सॉफ़्टवेयर बग सेवा को अनुपयोगी बना सकते हैं। वेरेना का उपयोग करने वाले ग्राहक, जिन्हें प्रतिक्रिया के लिए मिनटों तक इंतजार करना पड़ता है या त्रुटि संदेश मिलते हैं, वे प्रभावित होने के बजाय निराश होने की अधिक संभावना रखते हैं। इसलिए, गैलेरिया को एक मजबूत बुनियादी ढांचा सुनिश्चित करना चाहिए: फिटिंग रूम में पर्याप्त मोबाइल रिसेप्शन या इन-स्टोर वाई-फाई, तेज़ बैकएंड सिस्टम और एक त्रुटि-मुक्त एआई प्लेटफॉर्म। इस तरह की शुरुआती समस्याओं की पहचान पायलट चरण के दौरान की जा सकती है। फिर भी, तकनीक के विफल होने का हमेशा एक जोखिम बना रहता है - इस मामले में, एक "प्लान बी" की आवश्यकता होती है (अर्थात, स्थिति को संभालने के लिए पर्याप्त कर्मचारियों की उपलब्धता)।.
डेटा की गुणवत्ता और एआई की सटीकता
वेरेना की क्षमता उसके पास उपलब्ध डेटा पर निर्भर करती है। उदाहरण के लिए, यदि सिस्टम में इन्वेंट्री गलत है (एक आम समस्या: सिस्टम "1 आइटम उपलब्ध" दिखाता है, लेकिन वह पहले ही बिक चुका होता है और अभी तक बुक नहीं हुआ होता), तो AI गलत तरीके से ऐसी उपलब्धता का वादा कर सकता है जो वास्तव में मौजूद नहीं है। ऐसी विसंगतियाँ ग्राहकों को निराश करेंगी और सेवा पर उनका भरोसा कम करेंगी। AI को सही उत्तर भी देने होंगे - हालाँकि चैटजीपीटी भाषण उत्पन्न करने में बहुत शक्तिशाली है, यह गलतियाँ भी कर सकता है या भ्रम की स्थिति में भी आ सकता है। गैलेरिया और ब्यूटेमा (प्रौद्योगिकी भागीदार) को सिस्टम को सावधानीपूर्वक प्रशिक्षित और परीक्षण करना होगा ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वेरेना, उदाहरण के लिए, गलत उत्पाद जानकारी न दे या निरर्थक सुझाव न दे। AI के उत्तर सटीक और सहायक होने चाहिए; अन्यथा, उपयोगकर्ता निराश हो जाएँगे। निरंतर गुणवत्ता नियंत्रण आवश्यक है, विशेष रूप से शुरुआत में। गलत उत्तरों को रोकने के लिए, कुछ ऐसे प्रश्नों को स्वचालित रूप से किसी मानव कर्मचारी को भेजना आवश्यक हो सकता है जिनका वेरेना विश्वसनीय रूप से उत्तर नहीं दे सकती।.
डेटा संरक्षण और गोपनीयता
जर्मनी में डिजिटल सेवाओं के प्रचलन में आते ही डेटा सुरक्षा एक अहम मुद्दा बन जाता है। ग्राहकों को यह भरोसा होना चाहिए कि वेरेना के साथ उनकी बातचीत का दुरुपयोग नहीं किया जाएगा। हालांकि चैट हिस्ट्री, अगर स्टोर की जाती है, तो आमतौर पर उसमें अत्यधिक संवेदनशील डेटा नहीं होता (क्योंकि ग्राहक आमतौर पर केवल साइज़, कीमत आदि के बारे में पूछते हैं), फिर भी खरीदारी की पसंद या संभावित व्यक्तिगत टिप्पणियों को संवेदनशील माना जा सकता है। गैलेरिया को यह स्पष्ट रूप से बताना होगा कि कौन सा डेटा एकत्र किया जाता है और उसका उपयोग कैसे किया जाता है। आदर्श रूप से, चैट को गुमनाम रूप से या केवल अस्थायी रूप से स्टोर किया जाना चाहिए, जब तक कि ग्राहक अधिक व्यापक डेटा साझाकरण (जैसे भविष्य के ऑफ़र के लिए ग्राहक खाते से लिंक करना) के लिए सहमति न दे। एआई प्लेटफॉर्म (चैटजीपीटी) भी सवाल खड़े करता है: क्या ग्राहक इनपुट अमेरिका में सर्वरों को भेजे जाते हैं? क्या प्रक्रियाएं जीडीपीआर का अनुपालन करती हैं? आईटी विभागों को इन पहलुओं की बारीकी से जांच करनी होगी। डेटा सुरक्षा में हुई एक छोटी सी चूक भी पूरे प्रोजेक्ट को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकती है।.
साइबर सुरक्षा
जहां नए डिजिटल टचपॉइंट उभरते हैं, वहां सैद्धांतिक रूप से नए हमले के तरीके भी उत्पन्न हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक क्यूआर कोड का दुरुपयोग दुर्भावनापूर्ण तत्वों द्वारा किया जा सकता है (सैद्धांतिक रूप से, लेकिन व्यवहार में मुश्किल है, क्योंकि यह एक स्टोर के अंदर स्थित होता है)। या कोई एआई को "हैक" करने या अपने इनपुट से उसे असंतुलित करने का प्रयास कर सकता है। गैलेरिया को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वेरेना केवल इच्छित डेटा तक ही पहुंच सके और कोई भी अवांछित जानकारी प्रकट न करे। यह संभव है कि उपयोगकर्ता जानबूझकर एआई को वास्तविक विषय से भटकाने का प्रयास करें - चैटजीपीटी हर संभव प्रश्न का उत्तर देने के लिए जाना जाता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई ग्राहक वेरेना से मौसम या राजनीतिक मुद्दों के बारे में पूछना शुरू कर दे, तो यह देखना दिलचस्प होगा कि सिस्टम कैसे प्रतिक्रिया करता है। आदर्श रूप से, वेरेना खरीदारी के विषय पर विनम्र लेकिन दृढ़ रहेगी और दुरुपयोग को रोकने के लिए अन्य विषयों को फ़िल्टर कर देगी।.
कर्मचारी स्वीकृति और भूमिका परिवर्तन
यह भी ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है कि वेरेना के आने पर कर्मचारियों की क्या प्रतिक्रिया होगी। एक ओर, सहायक होने से उनके नियमित कार्यों का बोझ कम हो जाता है; वहीं दूसरी ओर, कुछ बिक्री कर्मचारियों को यह डर हो सकता है कि सफल एआई उनकी नौकरी को खतरे में डाल सकता है। गैलेरिया को स्पष्ट रूप से यह बताना होगा कि वेरेना एक सहायक उपकरण है, न कि मानवीय परामर्श का विकल्प। आदर्श रूप से, कर्मचारी कार्ल (ऐप) को आसानी से अपना लेंगे क्योंकि उन्हें एहसास होगा कि यह उनके कार्यदिवस को व्यवस्थित करता है। फिर भी, व्यापक प्रशिक्षण आवश्यक है: कर्मचारियों को नए सिस्टम का उपयोग करना सीखना होगा और यह समझना होगा कि कब हस्तक्षेप करना है और कब वेरेना स्वतंत्र रूप से कार्यों को संभाल सकती है। टीम को यह भी तय करना होगा कि आने वाली चैट पूछताछ के लिए कौन जिम्मेदार है ताकि कोई भी महत्वपूर्ण संकेतों को न चूके। एक जोखिम यह होगा कि यदि कर्मचारी वेरेना को अनदेखा करते हैं या इसे एक झंझट भरा अतिरिक्त कार्य मानते हैं - तो सेवा अप्रभावी हो जाएगी। इसके लिए प्रशिक्षण, प्रेरणा और शायद सेवा प्रक्रिया के लिए नए दिशानिर्देशों की भी आवश्यकता होगी।.
लागत-लाभ प्रश्न
अंततः, हर तकनीकी पायलट प्रोजेक्ट के सामने यह सवाल आता है कि क्या यह प्रयास सार्थक है। एक एआई सहायक विकसित करना और उसे एकीकृत करना सस्ता नहीं है। एआई सेवाओं के लाइसेंस, ऐप प्रोग्रामिंग, कर्मचारियों के उपकरण, रखरखाव - इन सब पर पैसा खर्च होता है। इसलिए गैलेरिया बॉन में पायलट प्रोजेक्ट के संभावित लाभों का सावधानीपूर्वक आकलन करेगी: क्या इससे लॉन्जरी विभाग में बिक्री बढ़ती है? क्या ग्राहक अधिक खरीदारी करते हैं या अधिक बार आते हैं? क्या सकारात्मक प्रतिक्रिया मिल रही है और अधूरी खरीदारी कम हो रही है? यदि ये प्रमुख संकेतक (केपीआई) संतोषजनक साबित होते हैं, तभी सिस्टम को अन्य स्टोरों में लागू किया जाएगा। अन्यथा, यह केवल एक अच्छा प्रयोग बनकर रह सकता है। इसलिए, यह जोखिम है कि तमाम प्रयासों के बावजूद निवेश पर प्रतिफल पर्याप्त नहीं होगा - उदाहरण के लिए, क्योंकि केवल कुछ ही ग्राहक सेवा का उपयोग करते हैं या रेफरल के माध्यम से होने वाली अतिरिक्त बिक्री कम रहती है। इसलिए, प्रोजेक्ट का आर्थिक रूप से व्यवहार्य होना जरूरी है, न कि केवल तकनीकी रूप से आकर्षक।.
इन सभी चुनौतियों से यह स्पष्ट होता है कि खुदरा क्षेत्र में प्रौद्योगिकी को लागू करने के लिए सावधानीपूर्वक योजना और क्रियान्वयन की आवश्यकता होती है। गैलेरिया ने एक सीमित पायलट प्रोजेक्ट (एक स्टोर के एक विभाग में) के साथ एक समझदारी भरा दृष्टिकोण अपनाया है, ताकि पूर्ण कार्यान्वयन से पहले छोटे पैमाने पर परीक्षण और सीख प्राप्त की जा सके। इससे उन्हें पूरी श्रृंखला को प्रभावित किए बिना प्रारंभिक समस्याओं को दूर करने और प्रक्रियाओं को समायोजित करने में मदद मिलती है। आने वाले सप्ताह और महीने यह दिखाएंगे कि ग्राहक और कर्मचारी वेरेना पर कैसी प्रतिक्रिया देते हैं - और कहाँ समायोजन आवश्यक हो सकते हैं।.
अन्य खुदरा कंपनियों में इसी तरह की पहलों के साथ तुलना
गैलेरिया का फिटिंग रूम को डिजिटल रूप से अपग्रेड करने का विचार अभिनव है - लेकिन पूरी तरह से अभूतपूर्व नहीं है। वास्तव में, विभिन्न खुदरा विक्रेता खरीदारी के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए कई वर्षों से स्मार्ट फिटिंग रूम अवधारणाओं और एआई सेवाओं के साथ प्रयोग कर रहे हैं। कुछ इसी तरह की पहलों पर एक नज़र डालने से पता चलता है कि यह प्रवृत्ति कैसे उभर रही है और अंतर कहाँ हैं:
एडलर फैशन स्टोर्स (जर्मनी, 2015)
जर्मनी में "स्मार्ट फिटिंग रूम" का परीक्षण करने वाली पहली फैशन चेन एडलर थी। एरफर्ट स्थित अपनी एक शाखा में, एडलर ने फिटिंग रूम को RFID तकनीक और टचस्क्रीन से लैस किया। कपड़ों पर RFID चिप लगाई गई थी, जिससे फिटिंग रूम यह पहचान सके कि ग्राहक कौन से कपड़े लेकर आया है। प्रत्येक कपड़े की उत्पाद जानकारी स्क्रीन पर प्रदर्शित की जाती थी - कीमत, उपलब्ध साइज़, रंग और यहां तक कि मैचिंग कपड़ों के सुझाव भी। ग्राहक टचस्क्रीन के माध्यम से अतिरिक्त साइज़ का अनुरोध भी कर सकते थे, जिन्हें कर्मचारी उन्हें उपलब्ध कराते थे। यह अवधारणा गैलेरिया के समान थी, लेकिन इसमें चैटबॉट नहीं था: इसमें मुख्य रूप से स्क्रीन पर कपड़ों का चयन करना शामिल था, न कि सीधे बोलकर जवाब देना। सकारात्मक प्रतिक्रिया के बावजूद, स्मार्ट फिटिंग रूम एडलर में एक पायलट प्रोजेक्ट ही बना रहा; यह (उस समय) व्यापक रूप से लागू नहीं हुआ - संभवतः प्रत्येक फिटिंग रूम के लिए हार्डवेयर की उच्च लागत और कुछ साल पहले इसकी सीमित स्वीकृति के कारण।.
गैलेरिया कॉफ़होफ़ (जर्मनी, 2007)
दिलचस्प बात यह है कि गैलेरिया का मौजूदा प्रोजेक्ट इस क्षेत्र में कंपनी का पहला प्रयास नहीं है। 2007 में - तब इसका नाम कौफहोफ था और यह मेट्रो ग्रुप की फ्यूचर स्टोर इनिशिएटिव का हिस्सा था - एसेन शाखा में एक पायलट प्रोजेक्ट चलाया गया था, जिसमें पुरुषों के विभाग में RFID फिटिंग रूम का परीक्षण किया गया था। ग्राहक RFID और एक स्क्रीन के माध्यम से वस्तुओं के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते थे और इस सेवा का उपयोग करके अपने लिए विकल्प मंगवा सकते थे। एक दशक से भी पहले किए गए इस शुरुआती प्रयोग ने उस चीज़ को प्रदर्शित किया जो अब फिर से प्रासंगिक हो रही है। हालांकि, उस समय तकनीकें कहीं कम उन्नत थीं (फैशन उद्योग में RFID अपने शुरुआती चरण में था, टचस्क्रीन महंगी थीं और आज की तरह AI का अस्तित्व नहीं था)। यह प्रोजेक्ट गुमनामी में चला गया, लेकिन इससे प्राप्त जानकारियों ने संभवतः वर्तमान विकास को प्रभावित किया है।.
राल्फ लॉरेन और ओक लैब्स (यूएसए, 2015 से)
प्रीमियम सेगमेंट में, अमेरिकी फैशन ब्रांड राल्फ लॉरेन ने कुछ साल पहले अपने फिटिंग रूम में लगे हाई-टेक शीशों से हलचल मचा दी थी। न्यूयॉर्क स्थित अपने फ्लैगशिप स्टोर में, राल्फ लॉरेन ने स्टार्टअप ओक लैब्स द्वारा विकसित तथाकथित "स्मार्ट मिरर" लगाए थे। ये शीशे देखने में सामान्य, बड़े फिटिंग रूम के शीशों जैसे ही लगते हैं, लेकिन इनमें इंटीग्रेटेड टचस्क्रीन फंक्शन और RFID रीडर लगे होते हैं। यह इस तरह काम करता है: ग्राहक द्वारा फिटिंग रूम में लाए गए कपड़ों को शीशा (RFID टैग के माध्यम से) स्वचालित रूप से पहचान लेता है। फिर शीशे के डिस्प्ले पर एक सहज मेनू दिखाई देता है: ग्राहक फिटिंग रूम की रोशनी बदल सकता है (उदाहरण के लिए, दिन या शाम की रोशनी का अनुकरण करने के लिए, और यह देखने के लिए कि पोशाक कैसी दिखती है) और एक स्पर्श से अलग-अलग साइज़ या रंग का अनुरोध कर सकता है। शीशा सुझाव भी दिखाता है ("यह शर्ट इन रंगों में भी उपलब्ध है, और देखिए, ये पैंट इसके साथ अच्छी लगेंगी।")। इसकी सबसे खास बात यह थी कि ग्राहक भाषा का चयन कर सकता था - उदाहरण के लिए, अंतरराष्ट्रीय ग्राहकों की सहायता के लिए इंटरफ़ेस को स्पेनिश या चीनी में बदला जा सकता था। जैसे ही सहायता का अनुरोध किया गया, बिक्री कर्मचारियों को सूचित किया गया और वे वांछित वस्तुओं को फिटिंग रूम में ले आए। ग्राहकों ने इस अवधारणा को खूब सराहा, क्योंकि यह सामान्य प्रक्रिया (शीशे के सामने कपड़े आज़माना) में सहजता से एकीकृत हो गई थी। हालांकि, इसकी लागत अधिक है, और ऐसे स्मार्ट दर्पण शुरू में कुछ प्रमुख स्टोरों तक ही सीमित रहे।.
मैंगो और वोडाफोन (स्पेन, 2020 से)
फैशन रिटेलर मैंगो ने वोडाफोन के साथ साझेदारी करके कई स्टोर्स में डिजिटल फिटिंग रूम शुरू किए। इसमें "डिजिटल फिटिंग रूम" नामक एक स्मार्ट मिरर का उपयोग किया गया। इसकी कार्यप्रणाली उपरोक्त सिस्टमों के समान है: RFID चिप्स कपड़ों की पहचान करते हैं, उत्पाद की जानकारी और मैचिंग टिप्स मिरर की स्क्रीन पर प्रदर्शित होते हैं, और ग्राहक अपनी उंगली के एक टैप से स्टाफ से अलग-अलग साइज़ या आइटम मांग सकते हैं। स्मार्ट रिटेल कॉन्सेप्ट को बढ़ावा देने की अपनी रणनीति के तहत मैंगो ने इस तकनीक को अपने स्टोर्स में और व्यापक रूप से लागू करने की योजना बनाई। इसका एक प्रमुख विक्रय बिंदु यह था कि सभी डेटा और छवियां केवल ग्राहक के स्मार्टफोन पर प्रदर्शित होती हैं (यदि वे कनेक्ट होते हैं), जिससे गोपनीयता सुनिश्चित होती है - रिटेलर को फिटिंग रूम के अंदर से कोई लाइव इमेज प्राप्त नहीं होती है। यह परियोजना दर्शाती है कि यूरोप भर के रिटेलर इस चलन को अपना रहे हैं और ऑगमेंटेड रियलिटी और कनेक्टेड फिटिंग रूम के साथ प्रयोग कर रहे हैं।.
अमेज़न स्टाइल स्टोर (यूएसए, 2022 से)
ऑनलाइन दिग्गज अमेज़न ने अपने फ़ैशन कारोबार में नए-नए तरीके अपनाते हुए फ़िज़िकल स्टोर्स में भी नए-नए प्रयोग किए हैं। 2022 में, अमेज़न ने लॉस एंजिल्स में अपना पहला "अमेज़न स्टाइल" स्टोर खोला, जो डिजिटल तकनीक से भरपूर एक कपड़ों का स्टोर है। यहाँ खरीदारी इस तरह होती है: ग्राहकों को डिस्प्ले पर रखे हर कपड़े का सिर्फ़ एक ही आइटम दिखता है। अगर उन्हें कोई आइटम पसंद आता है, तो वे अमेज़न ऐप से उस आइटम का QR कोड स्कैन करते हैं। ऐप के अंदर, वे अपनी पसंद का साइज़ और रंग चुन सकते हैं। बैकग्राउंड में एक ऑटोमेटेड सिस्टम सभी चुने हुए आइटम्स को इकट्ठा करता है और एक पर्सनल फ़िटिंग रूम तैयार करता है। ऐप ग्राहक को बताता है कि कौन सा फ़िटिंग रूम उनके चुने हुए आइटम्स के लिए तैयार है। जब ग्राहक फ़िटिंग रूम में प्रवेश करते हैं, तो सभी चुने हुए आइटम्स पहले से ही वहाँ मौजूद होते हैं। इसके अलावा, फ़िटिंग रूम में एक टचस्क्रीन भी है: अमेज़न की AI इसका इस्तेमाल करके ग्राहक को उनकी ऑनलाइन शॉपिंग हिस्ट्री और वर्तमान में चुने हुए आइटम्स के आधार पर अन्य आइटम्स के लिए पर्सनलाइज़्ड सुझाव देती है। ग्राहक स्क्रीन के ज़रिए अतिरिक्त आइटम्स भी ऑर्डर कर सकते हैं, जिन्हें फिर स्टोर में दोबारा खोजे बिना ही फ़िटिंग रूम में तुरंत पहुँचा दिया जाता है। हालांकि इसमें कोई चैटबॉट शामिल नहीं है, लेकिन अमेज़न की यह अवधारणा AI का उपयोग करके प्राथमिकताओं को पहचानती है और फिटिंग रूम को व्यक्तिगत अनुशंसाओं के लिए एक शोरूम में बदल देती है। इस ओमनीचैनल दृष्टिकोण (ऐप और स्टोर को जोड़ना) ने काफी ध्यान आकर्षित किया है।.
मेसीज़ ऑन-कॉल (यूएसए, 2016)
एक थोड़ा अलग उदाहरण अमेरिकी डिपार्टमेंट स्टोर चेन मेसीज़ की पहल थी। मेसीज़ ने अपने कुछ स्टोर्स में आईबीएम वॉटसन पर आधारित एक मोबाइल एआई असिस्टेंट का परीक्षण किया, जिसे उन्होंने "ऑन कॉल" नाम दिया। ग्राहक अपने स्मार्टफोन ब्राउज़र का उपयोग करके स्टोर में एक विशेष पेज पर जा सकते थे (या एसएमएस के माध्यम से लिंक का अनुरोध कर सकते थे) और अपने प्रश्न टाइप कर सकते थे, जैसे: "मुझे पुरुषों के जूते कहाँ मिलेंगे?" या "क्या आपके पास लाल कॉकटेल ड्रेस हैं?" वॉटसन चैटबॉट स्टोर के अंदर दिशा-निर्देश या बुनियादी उत्पाद जानकारी के साथ जवाब देता था। इस सेवा का मुख्य उद्देश्य बड़े डिपार्टमेंट स्टोर में आसानी से रास्ता खोजना और आम तौर पर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर देना था। यह परियोजना एक दिलचस्प शुरुआत थी, लेकिन इसने कुछ कमियाँ भी उजागर कीं: कई ग्राहक अभी भी सीधे कर्मचारी से पूछना पसंद करते थे, और उस समय का एआई आज के चैटबॉट जितना संवादशील नहीं था। इसलिए मेसीज़ का ऑन कॉल एक सीमित परीक्षण ही रहा और इसे सभी स्टोर्स में लागू नहीं किया गया।.
ये उदाहरण दो बातें दर्शाते हैं: पहली, ऑनलाइन सुविधा और ऑफलाइन अनुभव के बीच के अंतर को पाटने के लिए खुदरा क्षेत्र में एक व्यापक रुझान है। चाहे स्मार्ट मिरर हों, RFID हो या चैटबॉट, कई तरीके ग्राहकों को स्टोर में उसी स्तर की जानकारी और सुविधा प्रदान करने का लक्ष्य रखते हैं, जैसी उन्हें ऑनलाइन खरीदारी से मिलती है (उदाहरण के लिए, "इस उत्पाद को खरीदने वाले ग्राहक इसमें भी रुचि रखते थे..." या वास्तविक समय में उपलब्धता का प्रदर्शन)। दूसरी, विभिन्न समाधान यह दर्शाते हैं कि कोई एक समाधान सभी के लिए उपयुक्त नहीं है। प्रत्येक चेन अपने बजट, लक्षित ग्राहकों और स्टोर की अवधारणा के आधार पर अलग-अलग प्रयोग कर रही है। स्मार्टफोन-आधारित चैटबॉट समाधान के साथ गैलेरिया का दृष्टिकोण अपेक्षाकृत नया है, क्योंकि इससे पहले कई चेन बिल्ट-इन डिस्प्ले या फिक्स्ड इंस्टॉलेशन पर निर्भर थीं। ग्राहक के स्मार्टफोन को इंटरफ़ेस के रूप में उपयोग करने (QR कोड के माध्यम से) के फायदे और नुकसान दोनों हैं: यह अधिक लागत प्रभावी है (महंगे मिरर हार्डवेयर की आवश्यकता नहीं है), और महामारी के बाद कई लोग QR कोड से परिचित हैं; दूसरी ओर, इसके लिए ग्राहक को अपने डिवाइस का सक्रिय रूप से उपयोग करना आवश्यक है। अब गैलेरिया को पता चलेगा कि क्या बाद वाला विकल्प दिए गए टचस्क्रीन की तुलना में अधिक सफल है या नहीं।.
भविष्य की संभावनाएं और संभावित आगे के विकास
गैलेरिया की एआई-संचालित चेंजिंग रूम परियोजना अभी शुरुआती चरण में है – लेकिन भविष्य पर एक नज़र डालने से ऐसे समाधानों की दीर्घकालिक क्षमता का पता चलता है। यदि बॉन में पायलट परियोजना सफल साबित होती है, तो आगे कई विकास संभव हैं:
अन्य शाखाओं में भी लागू करें
सबसे तार्किक कदम होगा वेरेना (और कार्ल ऐप) को गैलेरिया के और अधिक स्टोरों में शुरू करना। इसकी शुरुआत चरणबद्ध तरीके से की जाएगी, जिसकी शुरुआत बड़े स्टोरों या पर्यटकों की अधिक भीड़ वाले स्टोरों से होगी (जहां बहुभाषी सहायता विशेष रूप से उपयोगी होगी)। धीरे-धीरे, स्टोरों के सभी फैशन विभागों में क्यूआर कोड और यह सेवा उपलब्ध कराई जा सकती है। कुछ वर्षों में, गैलेरिया के हर फिटिंग रूम में डिजिटल असिस्टेंट की मौजूदगी का संकेत देने वाला बोर्ड आम बात हो जाएगी। वेरेना को स्पोर्ट्सवियर, मेन्सवियर या बच्चों के विभाग जैसे अन्य उत्पाद श्रेणियों तक भी बढ़ाया जा सकता है - जहां भी फिटिंग रूम का उपयोग होता है। अन्य विभागों में पूछे जाने वाले प्रश्न थोड़े भिन्न हो सकते हैं, लेकिन बुनियादी कार्यक्षमता (साइज़ की उपलब्धता, उत्पाद की जानकारी, सहायता का अनुरोध करना) समान रहेगी।.
कार्यों का विस्तार
समय के साथ वेरेना और भी अधिक बुद्धिमान और बहुमुखी बन सकती है। उदाहरण के लिए, एआई बातचीत से यह सीख सकता है कि कौन से प्रश्न सबसे अधिक बार पूछे जाते हैं और अपने उत्तरों को और बेहतर बना सकता है। वेरेना को गैलेरिया ग्राहक खाते से भी जोड़ा जा सकता है: यदि कोई नियमित ग्राहक लॉग इन है (उदाहरण के लिए, अपने लॉयल्टी कार्ड नंबर या ऐप लॉगिन के माध्यम से), तो वेरेना पिछली खरीदारी के आधार पर व्यक्तिगत सुझाव दे सकती है ("जो ब्लाउज आप ट्राई कर रही हैं, वह उस ट्राउजर के साथ अच्छा लगेगा जो आपने पिछले साल हमसे खरीदा था।")। उपयोग को प्रोत्साहित करने के लिए चैट के माध्यम से विशेष छूट कूपन या लॉयल्टी पॉइंट भी दिए जा सकते हैं।.
तकनीकी दृष्टि से, एआई सहायक एक दिन न केवल टेक्स्ट आधारित, बल्कि वॉइस-नियंत्रित भी हो सकता है। सिरी, एलेक्सा और इसी तरह के सिस्टम की बदौलत अब कई लोग वॉइस असिस्टेंट के आदी हो चुके हैं। कल्पना कीजिए कि फिटिंग रूम में एक वॉइस इंटरफेस स्थापित किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, एक माइक्रोफोन/स्पीकर सिस्टम या फोन के माइक्रोफोन के माध्यम से) ताकि ग्राहक कह सके, "वेरेना, मुझे ये जींस साइज 32 में चाहिए।" एआई इस वॉइस रिक्वेस्ट को टेक्स्ट में परिवर्तित कर देगा और उसके अनुसार प्रोसेस करेगा। यह और भी स्वाभाविक होगा, लेकिन इससे डेटा गोपनीयता (फिटिंग रूम में माइक्रोफोन संवेदनशील होते हैं) और आसपास के शोर पर भी अधिक दबाव पड़ेगा।.
दृश्य प्रौद्योगिकियाँ और संवर्धित वास्तविकता
एक और रोमांचक संभावना है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और इमेज प्रोसेसिंग का संयोजन। ऐसे ऐप्स पहले से ही मौजूद हैं जो स्मार्टफोन कैमरे का उपयोग करके आपके सामने मौजूद कपड़ों की पहचान कर सकते हैं या आपको वर्चुअल रूप से कपड़े पहना सकते हैं (AR फिल्टर)। भविष्य में, वेरेना स्मार्टफोन कैमरे की इमेज का उपयोग करके ग्राहकों को फीडबैक दे सकती है: उदाहरण के लिए, आप खुद को शीशे के सामने वीडियो कर सकते हैं और वेरेना से पूछ सकते हैं, "यह जैकेट कैसी लग रही है?" - AI वीडियो विश्लेषण के आधार पर जवाब दे सकती है, "कंधे थोड़े संकरे लग रहे हैं; शायद एक साइज़ बड़ा ज़्यादा आरामदायक होगा।" यह एक बहुत ही उन्नत एप्लिकेशन होगा जिस पर अभी भी काफी शोध की आवश्यकता है, लेकिन कुछ वर्षों में यह संभव हो सकता है। इसी तरह, AR वेरेना को बिना कपड़े बदले ही आपके शरीर पर वैकल्पिक रंगों या वस्तुओं को वर्चुअल रूप से प्रदर्शित करने की अनुमति दे सकता है: मान लीजिए आपने लाल रंग की ड्रेस पहनी है, आप पूछते हैं, "यह नीले रंग में कैसी दिखती है?", और आप अपने फोन या स्मार्ट मिरर में नीले रंग का एक सिमुलेटेड वर्शन देख सकते हैं। इस तरह की वर्चुअल फिटिंग ऑनलाइन शॉपिंग के लिए पहले से ही विकसित की जा रही हैं - स्टोर में, वे पारंपरिक फिटिंग रूम के अनुभव को पूरा कर सकती हैं (उदाहरण के लिए, सभी कपड़े आज़माने से पहले जल्दी से रंग चुनने के लिए)।.
फिटिंग रूम से परे: वेरेना लंबे समय में फिटिंग रूम के बाहर भी मददगार साबित हो सकती है। कल्पना कीजिए कि एआई पूरे स्टोर में उपलब्ध हो – उदाहरण के लिए, गैलेरिया ऐप के ज़रिए, जिसे आप खरीदारी करते समय खोल कर रखते हैं। ग्राहक बिक्री काउंटर पर सवाल पूछ सकते हैं, जैसे "क्या यह मॉडल अलेक्जेंडरप्लात्ज़ स्टोर में भी उपलब्ध है?" या "घरेलू सामान का विभाग कहाँ है?" – मूल रूप से पूरे स्टोर के लिए एक डिजिटल सहायक। लोकेशन टेक्नोलॉजी (स्टोर में स्मार्टफोन ट्रैकिंग) के साथ मिलकर, वेरेना आपको स्टोर में रास्ता दिखा सकती है: "20 मीटर सीधे चलें, फिर दाएं मुड़ें – जूते का विभाग वहीं है।" इस तरह, एआई खरीदारी के अनुभव के लिए एक सर्वांगीण सहायक बन जाएगी।.
इसके अलावा, वेरेना की बातचीत से मिली जानकारी उत्पाद श्रृंखला और सेवा में सुधार के लिए बहुमूल्य डेटा प्रदान कर सकती है। उदाहरण के लिए, गैलेरिया यह जान सकती है कि किन साइज़ की सबसे ज़्यादा मांग होती है (और शायद वे अक्सर स्टॉक में नहीं होते – जो इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए एक संकेत है)। या किन वस्तुओं के बारे में अक्सर कॉम्बिनेशन में पूछा जाता है – इससे उत्पाद श्रृंखला के सुझाव देने में मदद मिल सकती है। ग्राहकों द्वारा "यह वस्तु खुजली करती है" जैसी प्रतिक्रिया का उल्लेख करने पर उसे भी एकत्र किया जा सकता है। स्वाभाविक रूप से, इस तरह के चैट डेटा का विश्लेषण गुमनाम रूप से करना होगा, लेकिन यह ग्राहक रुझानों की पहचान करने के लिए एक खजाना है।.
गैलेरिया के इस पायलट प्रोजेक्ट पर उद्योग जगत की पैनी नजर रहेगी। अगर यह सफल रहा, तो इसका व्यापक प्रभाव देखने को मिल सकता है: अन्य खुदरा विक्रेता – विशेषकर फैशन हाउस या बड़ी कपड़ा कंपनियां – इसी तरह के समाधानों को तेजी से अपना सकते हैं। एआई तकनीक तेजी से सुलभ होती जा रही है, और चैटजीपीटी जैसी सेवाएं छोटी कंपनियों को भी अपनी डेटा साइंस टीम के बिना स्मार्ट असिस्टेंट विकसित करने की सुविधा देती हैं। भविष्य में ऐसे इन-स्टोर असिस्टेंट के लिए उद्योग-व्यापी मानक या प्लेटफॉर्म सामने आ सकते हैं, ठीक वैसे ही जैसे आज प्वाइंट-ऑफ-सेल सिस्टम के लिए मानक सॉफ्टवेयर मौजूद हैं। इसलिए गैलेरिया के पास जर्मनी में अग्रणी बनने का अवसर है। साथ ही, कंपनी को लचीला बने रहना होगा, क्योंकि विकास गतिशील है: आज जो क्यूआर कोड के माध्यम से चैटबॉट है, वह पांच साल में पूरी तरह से अलग हो सकता है। यह महत्वपूर्ण है कि ग्राहकों के लिए अतिरिक्त मूल्य पर ध्यान केंद्रित किया जाए। केवल तकनीक के लिए तकनीक लंबे समय तक सफल नहीं होगी – लेकिन वास्तविक सेवा प्रदान करने वाली तकनीक खुदरा क्षेत्र में स्थायी सकारात्मक बदलाव ला सकती है।.
बॉन में गैलेरिया की पायलट परियोजना पारंपरिक खरीदारी संस्कृति को अत्याधुनिक एआई तकनीक के साथ जोड़ती है। यह एक साहसिक कदम है जिसका उद्देश्य यह दिखाना है कि एक पारंपरिक खुदरा विक्रेता भी नवोन्मेषी हो सकता है। ग्राहकों को फिटिंग रूम में ही त्वरित सहायता और अधिक जानकारी मिलती है, जबकि कर्मचारियों को नियमित कार्यों में सहायता प्राप्त होती है। बेशक, ग्राहकों की स्वीकृति से लेकर तकनीक को बेहतर बनाने तक, अभी भी कुछ चुनौतियाँ हैं जिन्हें दूर करना होगा। लेकिन अगर गैलेरिया परीक्षण से प्राप्त अनुभव का बुद्धिमानी से उपयोग करती है, तो "वेरेना" रोजमर्रा की खरीदारी में एक नए मानक की शुरुआत हो सकती है। फिटिंग रूम - जो अक्सर स्टोर का एक "अदृश्य क्षेत्र" होता है जहाँ पर्दा गिरते ही सेवा समाप्त हो जाती है - डिजिटल संवाद के लिए एक स्थान में परिवर्तित हो जाता है। यह देखना बाकी है कि ग्राहक इस पेशकश को अपनाएंगे या नहीं। खुदरा क्षेत्र का भविष्य निश्चित रूप से ऐसी परियोजनाओं से आकार ले रहा है - और गैलेरिया अब इसमें सक्रिय रूप से शामिल है। कई संकेत हैं कि भविष्य में हमें गैलेरिया में या कहीं और ऐसे सहायक एआई सहायक अधिक बार देखने को मिलेंगे, और परिणामस्वरूप खरीदारी थोड़ी अधिक सुखद और स्मार्ट हो जाएगी।.
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Konrad Wolfenstein
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