चाहे आपने इसे अपने सोशल फ़ीड में देखा हो, किसी समाचार की हेडलाइन में देखा हो, या आप उन 7.9 मिलियन लोगों में से एक हों जिन्होंने इसका पहला YouTube वीडियो देखा है, यह संभव है कि आपने Amazon Go के बारे में सुना होगा। 5 दिसंबर 2016 को, Amazon ने घोषणा की कि वह 1,800 वर्ग फुट का, पूरी तरह से डिजिटल ग्रैब-एंड-गो सुविधा स्टोर खोल रहा है, जिससे तकनीकी दुनिया में हलचल मच गई। '2017 की शुरुआत' में स्टोर खुलने के साथ, चर्चा जारी है; चाहे वह जोखिम लेने और नवीनतम तकनीक के साथ प्रयोग करने की Amazon की इच्छा की प्रशंसा करना हो, या गोपनीयता और ईंट-और-गारे (brick and mortar) वाले खरीदारी अनुभव के कथित अंधकारमय भविष्य के बारे में चिंताएं बढ़ाना हो, Amazon Go ने तकनीकी विशेषज्ञों, रिटेलर्स और उपभोक्ताओं का समान रूप से ध्यान खींचा है। एक तकनीकी कंपनी के रूप में, हम यहां उपयोग की जा रही तकनीक के कई उपयोगों से उत्साहित हैं, और यह देखने के लिए उत्सुक हैं कि इस तरह की प्रगति के साथ रिटेल का भविष्य कैसे विकसित होता है।
यदि आपको Amazon Go के बारे में पढ़ने का अवसर नहीं मिला है (या इसके द्वारा छेड़ी गई कई बहसों में से किसी के बारे में नहीं सुना है), तो इसका मूल आधार यह है कि यह “एक नए प्रकार का स्टोर है जिसमें चेकआउट की आवश्यकता नहीं है,” जिसका अर्थ है कोई कतार नहीं और न के बराबर मानवीय संपर्क - अनिवार्य रूप से एक कहीं अधिक स्वायत्त खरीदारी अनुभव। 'जस्ट वॉक आउट शॉपिंग' (Just Walk Out Shopping) के रूप में आकर्षक ढंग से ब्रांडेड, Amazon Go लोगों का ध्यान आकर्षित कर रहा है, और केवल इसलिए नहीं कि यह खरीदारी का एक सहज और सुविधाजनक तरीका देने का वादा करता है: अतीत में अन्य ब्रांडों और रिटेल श्रृंखलाओं की उल्लेखनीय विफलताओं ने इस अवधारणा को कमजोर कर दिया था, लेकिन सभी बाधाओं के बावजूद, Amazon ने अपने ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म को भौतिक (brick and mortar) / हाई स्ट्रीट सेटिंग में सफलतापूर्वक एकीकृत किया है। Tesco जैसी श्रृंखलाएं, जिन्होंने अपनी ट्रॉलियों पर RFID रीडर्स का परीक्षण किया है , रिटेल में एक आकर्षक भविष्य सुरक्षित करने के लिए अपनी तकनीकी रणनीति पर पुनर्विचार करना शुरू कर सकती हैं।
तो, Amazon Go कैसे काम करता है, और कौन सी प्रमुख विशेषताएं इसे प्रतिस्पर्धा में इतना आगे रखती हैं? सबसे बढ़कर, यह बहुआयामी और उन्नत तकनीकों का उनका उपयोग है जो अभूतपूर्व सटीकता के साथ डेटा का भंडार उत्पन्न कर सकता है। परिचयात्मक वीडियो के आधार पर, ये स्मार्ट दुकानें आपके द्वारा उठाई गई और आपके शॉपिंग बैग में रखी गई किसी भी और हर चीज़ का पता लगाने में सक्षम होंगी, और यहां तक कि यह भी जान लेंगी कि क्या आप अपना मन बदलते हैं और कुछ वापस रख देते हैं। पहली नज़र में (और अवधारणा के इतिहास को देखते हुए), इस तरह की प्रणाली कमजोर और त्रुटि की संभावना वाली लगती है। उदाहरण के लिए, क्या Amazon का AI तब भ्रमित हो जाएगा जब दो उपभोक्ता, या 'उपयोगकर्ता', एक-दूसरे के बहुत करीब खरीदारी कर रहे हों? क्या होगा यदि आपसे किसी और के चयन के लिए गलत तरीके से शुल्क लिया जाता है? Amazon Go के पीछे की तकनीक में गहराई से जाने पर हमें यह समझने में मदद मिलती है कि उन्होंने इन आधारों को कैसे कवर किया है और भौतिक स्थानों में ई-कॉमर्स को एकीकृत करने से जुड़ी मौजूदा बाधाओं को दूर करने में कैसे कामयाबी हासिल की है।
पहली तकनीक जिसका श्रेय Amazon Go अपनी सफलता को देता है, वह है कंप्यूटर विज़न (Computer Vision), जो कंप्यूटरों को दृश्य जानकारी प्राप्त करने और संसाधित करने और एकत्र किए गए डेटा के आधार पर उपयुक्त एल्गोरिदम उत्पन्न करने की अनुमति देता है। आश्चर्य की बात नहीं है कि Amazon ने अपने पेटेंट का खुलासा नहीं किया है, हालांकि हम अनुमान लगा सकते हैं कि Amazon Go दुकानों के मामले में, ग्राहकों के साथ-साथ विभागों, अलमारियों, वस्तुओं आदि के प्रति उनके स्थान या निकटता को पहचानने के लिए कई कैमरों का उपयोग किया जाता है। दूसरी तकनीक सेंसर फ्यूज़न (Sensor Fusion) है, जो अनिवार्य रूप से वजन और मोशन सेंसर जैसे कई इनपुट से सेंसर डेटा का एक समामेलन है; जब कंप्यूटर विज़न के साथ जोड़ा जाता है, तो सेंसर फ्यूज़न यह निर्धारित करने में मदद करता है कि कोई व्यक्ति किसी वस्तु तक कब पहुंचा है, उसे कब हटाया है, या उसे वापस शेल्फ पर कब रखा है। Amazon Go के उज्ज्वल भविष्य का श्रेय देने वाला अंतिम और शायद सबसे अभिन्न कारक डीप लर्निंग (Deep Learning) का उपयोग है, जो मशीन लर्निंग की एक शाखा है जो कंप्यूटरों को लगातार डिजिटल डेटा एकत्र और विश्लेषण करके सीखने में सक्षम बनाती है।
इतनी सारी उन्नत तकनीकों के एक साथ काम करने के साथ, यह कल्पना की जा सकती है कि Amazon अपने ग्राहकों के बारे में उस क्षण से (काफी तेजी से) सीख सकता है जब वे किसी स्टोर में 'स्कैन' करते हैं, जिसमें वे कैसे दिखते हैं, उनके चलने के पैटर्न और उनकी खरीदारी की आदतें शामिल हैं। हालांकि हम अभी तक क्षमताओं के बारे में पूरी तरह से सुनिश्चित नहीं हो सकते हैं, सीखने के पहलू का यह भी अर्थ है कि प्रत्येक बार ग्राहक के आने पर, सिस्टम में त्रुटि की संभावना कम हो जाती है, क्योंकि यह पिछली खरीदारी और खरीदारी के व्यवहार के आधार पर यह अनुमान लगाना शुरू कर सकता है कि ग्राहक क्या कर रहा होगा। इस तरह का उपभोक्ता डेटा रिटेलर्स के लिए अत्यंत मूल्यवान है, विशेष रूप से मार्केटिंग उद्देश्यों के लिए - हम उम्मीद करेंगे कि Amazon एकत्र किए गए डेटा के समृद्ध पूल का लाभ उठाएगा और अपने उपयोगकर्ताओं के लिए उत्पादों और ऑफ़र को तैयार करना शुरू करेगा। ऐसा करने में, वे अपने प्रतिस्पर्धियों की तुलना में अधिक व्यक्तिगत, प्रासंगिक और आकर्षक सेवा प्रदान कर सकते हैं।
अंततः, सबसे अत्याधुनिक तकनीक का उपयोग करके और अपने विचार में भारी निवेश करके, चार साल पहले Amazon का महत्वाकांक्षी दृष्टिकोण एक वास्तविकता बन गया है। वे यह प्रदर्शित कर रहे हैं कि 'जस्ट वॉक आउट' खरीदारी की अवधारणा पूरी तरह से संभव है, और इस विचार के साथ रिटेलर्स को पहले हुई कई तकनीकी समस्याओं को हल करके, Amazon ने हमें पूरी तरह से स्वचालित, स्वयं-सेवा खरीदारी प्रणाली वाले भविष्य की पहली वास्तविक झलक दी है। इसमें कोई संदेह नहीं है कि कुछ अड़चनें होंगी, लेकिन यह अधिकाधिक स्पष्ट होता जा रहा है कि रिटेल का भविष्य ऐसा ही (या इसके बहुत समान) दिखेगा। नतीजतन, जो रिटेलर्स अगले दशक या उसके बाद अनुकूलन करने में विफल रहते हैं या इनकार करते हैं, वे अनिवार्य रूप से अपने लगातार विकसित हो रहे ग्राहक आधार के लिए कम प्रासंगिक हो जाएंगे और उन्हें नुकसान होने का जोखिम होगा।
अगले कदमों के बारे में सोच रहे रिटेलर्स के लिए, एक सुरक्षित दांव यह होगा कि Amazon क्या कर रहा है, इस पर कड़ी नज़र रखी जाए, विशेष रूप से इस बात पर कि वे किस तरह की तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं / निवेश कर रहे हैं। ध्यान रखें कि अधिक उन्नत तकनीकों को नियोजित करने में अनिच्छा और कंजूसी अपने सुपरमार्केट को 'स्मार्ट' बनाने का प्रयास करने वाले रिटेलर्स के लिए कुछ प्रमुख बाधाएं रही हैं। जो श्रृंखलाएं अभी भी संशय में हैं या बहुत जल्दी बहुत अधिक निवेश करने से डरती हैं, वे एक परीक्षण स्टोर स्थान (जैसा कि Amazon Go ने सिएटल में किया है) पर विचार कर सकती हैं जहां वे छोटे पैमाने पर नए विचारों और तकनीकों का परीक्षण कर सकें। एक अन्य व्यवहार्य विकल्प क्लाउड-आधारित / स्थान और एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म जैसे Purple के रिटेल WiFi समाधान में निवेश करना होगा, जो रिटेलर्स को यह समझने की अनुमति देता है कि उनके ग्राहक वास्तव में कौन हैं, वे ग्राहक खरीदारी के वातावरण के साथ कैसे बातचीत करते हैं / उनके स्टोर में कैसे घूमते हैं, और अपने मार्केटिंग प्रयासों को कहां केंद्रित करना है। Purple का प्लेटफॉर्म आपके स्टोर में मौजूदा स्मार्ट उपकरणों, सेंसर और उपकरणों से डेटा एकत्र और रिपोर्ट भी कर सकता है, जिससे यह आपकी IoT रणनीति को विकसित / सुधारने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन जाता है।
रिटेलर्स जो भी करने का विकल्प चुनते हैं, अगला दशक निस्संदेह खरीदारी उद्योग में कुछ तीव्र आधुनिकीकरण का वादा करता है। यह देखना दिलचस्प होगा कि यह सब कैसे होता है, लेकिन यह स्पष्ट है कि प्रतिक्रिया की कमी उन्हें एक अस्थिर वित्तीय भविष्य में धकेल सकती है।
