동적 AI 가격 책정이 매장의 음식물 쓰레기를 제거하는 방법

푸드 테크 스타트업인 웨이스트리스(Wasteless)는 슈퍼마켓의 음식물 쓰레기가 없어지기 전에 자동으로 가격을 낮춰서 제거할 계획입니다.

상하기 전에 상하기 쉬운 식품의 가격을 낮추는 것은 슈퍼마켓 전략의 핵심입니다. 시스템을 악용할 수 있습니다. 예를 들어 토요일에 늦게 쇼핑을 하면 상점이 일요일에 문을 닫는 경우 약간의 할인을 받을 수 있습니다. Wasteless는 AI를 사용하여 자동으로 가격을 동적으로 변경하여 최대한 많은 상품이 손상되기 전에 판매되도록 합니다. 항공사 좌석 가격 책정과 비슷하지만 반대입니다.

우리는 모두 슈퍼마켓에서 유통기한이 짧은 품목에 대한 특별 제안을 보았습니다. 문제는 이러한 감소가 너무 늦게 나타나는 경우가 많다는 것입니다. 안에 들어 있는 미지근한 검정 및 녹색 아보카도 스무디와 같을 때 아무도 0.10달러에 아보카도를 사지 않을 것입니다. 마찬가지로, 너무 일찍 가격을 내리면 가능한 것보다 적은 돈을 벌고 재고가 없는 상태가 될 위험이 있습니다.

이제 더 나은 방법을 위한 시간이 무르익었습니다.

필립 J 밀러(Philip J Miller) 박사는 "미국에서 음식물 쓰레기의 거의 절반이 버려지는 상황에서 AI를 사용하는 것이 시의적절한 해결책"이라고 말했다. AI 의료 커뮤니케이션 전문가, 이메일을 통해 Lifewire에 말했습니다. "수급 추세를 모두 예측할 수 있으므로 주문이 더 효율적입니다. 또한 가격을 전략적으로 낮추어 빨리 사라지는 품목으로 이동할 수 있습니다."

낭비없는

슈퍼마켓 재고 관리는 이미 AI에 크게 의존하고 있습니다. 컴퓨터 두뇌는 추세를 추적하고 계절 수요를 인간보다 훨씬 더 잘 예측할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터가 제품 가격 책정에 인공 지능을 적용하여 판매를 최적화하고 낭비를 방지하는 것이 합리적입니다.

이것이 바로 웨이스트리스의 목표입니다. 현재 폴란드 식료품점에서 시험 중. 아이디어는 컴퓨터가 특정 상점에서 쇼핑객의 습관을 학습하고 이를 다음과 결합한다는 것입니다. 모든 과일과 채소, 고기, 치즈 및 기타 부패하기 쉬운 제품이 얼마나 오래 보관되어야 하는지에 대한 지식 마지막.

그런 다음 자동으로 가격을 변경할 수 있습니다. 이상적으로는 부패로 인해 음식이 낭비되지 않으며 상점 주인은 다음과 같이 할 수 있습니다. 웨이스트리스 웹사이트의 약속, 시들고 있는 농산물의 "전체 가치를 회복"합니다.

이 방정식의 다른 부분은 전자 가격 라벨입니다. 이미 일부 매장에서 본 적이 있을 것입니다. 전자 잉크 선반 레이블은 중앙 컴퓨터에서 무선으로 업데이트할 수 있으므로 전체 절차가 원활합니다.

Verma는 "필요한 AI 알고리즘은 복잡하지 않습니다. "더 어려운 것은 고객 행동에 대한 초기 연구, 가격 책정의 빈번한 변화입니다. 전자 가격 표시 및 가격 집행에 대한 투자, 그리고 마지막으로 에이징 데이터의 정확도 향상 포장."

장벽은 구현 비용에만 있습니다. 기술은 사용 가능하고 성숙합니다. 배포하기만 하면 됩니다. 투자를 더 쉽게 상각할 수 있는 대형 슈퍼마켓에게는 더 쉽게 판매할 수 있습니다. 사실, 이러한 대형 체인의 경우 음식물 쓰레기는 지속 가능성이나 환경의 문제가 아닙니다. 그냥 큰 돈 낭비입니다. 다행스럽게도 하나를 쉽게 해결하면 다른 하나가 해결됩니다.

음식물 쓰레기

2019년, 미국의 음식물 쓰레기 비용은 4000억 달러 이상. 그것은 판매되지 않고 생산되는 모든 식품의 3분의 1입니다. 그리고 그것은 우리가 집에서 낭비하는 음식을 먹기도 전입니다.

Sushil Verma는 "슈퍼마켓은 판매하는 식품의 25% 이상을 낭비합니다. Austin Data Labs의 사장 겸 CTO, 이메일을 통해 Lifewire에 말했습니다.

"이에도 불구하고 슈퍼마켓은 두 가지 이유로 유통기한이 임박한 제품을 크게 할인하지 않습니다. 고객이 할인을 기다리기 위해 의도적으로 구매를 미루는 것에 대한 두려움과 식품 안전에 대한 우려 원인."

실제로 이것은 일어나지 않았습니다. 어떤 사람들은 할인을 중심으로 쇼핑 여행을 계획할 수도 있지만 대부분은 필요할 때나 편리한 시간에 쇼핑합니다.

Verma는 "이러한 두려움이 과장되었다는 것을 시사하는 최근 연구가 있습니다."라고 말합니다. "연령 기반 가격 책정이 소매업체에 큰 기회인 것처럼 보입니다. 더 신선한 제품에 대해 더 많은 비용을 청구하고 평균 마진을 높이며 낭비를 동시에 줄입니다. 시각."