रेजि का इंतजार शून्य, लेकिन कीमत "खरीदारी की निगरानी" हो सकती है - AI शॉपिंग कार्ट जापान के सुपरमार्केट में कब आएंगे

सुपरमार्केट के शॉपिंग कार्ट लंबे समय से "सिर्फ सामान ले जाने का साधन" थे।
भारी चावल, पेय पदार्थ, सब्जियाँ, और जमे हुए खाद्य पदार्थ डालकर, रेजि तक धकेलते थे। टूटी हुई पहियों से थोड़ी झुंझलाहट के साथ, भीड़ के समय में कतार में खड़े होते थे। ऐसा सामान्य और अनदेखा अस्तित्व अब अमेरिका में तेजी से डेटा टर्मिनल में बदलने की कोशिश कर रहा है।

अमेरिकी Instacart द्वारा विकसित AI शॉपिंग कार्ट "Caper Cart" पेन्सिलवेनिया राज्य के Weis Markets के कुछ स्टोर्स में लागू किया गया है, और आगे और विस्तार की योजना है। कार्ट में टचस्क्रीन, कैमरा, वज़न मापक, स्थान जानकारी प्रणाली, भुगतान टर्मिनल आदि शामिल हैं, और जब आप सामान डालते हैं, तो कार्ट उसे पहचानता है, कुल राशि दिखाता है, कूपन प्रदान करता है, और अंततः उसी स्थान पर भुगतान पूरा कर सकता है।

उपयोगकर्ताओं के दृष्टिकोण से, यह काफी आकर्षक है।
रेजि का इंतजार कम हो सकता है। खरीदारी के दौरान कुल राशि की पुष्टि की जा सकती है। सब्जियों और फलों का वजन भी कार्ट पर ही संसाधित किया जा सकता है। यदि आप पॉइंट कार्ड या सदस्य खाता के साथ लिंक करते हैं, तो यह आपको पहले खरीदे गए सामान की फिर से सिफारिश कर सकता है। स्टोर में उपयोग किए जा सकने वाले छूट भी उसी समय दिखाई देती हैं।

जापान के उपभोक्ताओं के लिए, जहां महंगाई बढ़ रही है, "अभी कितना खरीद रहे हैं" यह हमेशा देख पाने की सुविधा का स्वागत किया जाएगा। सुपरमार्केट में अक्सर अधिक खरीदारी कर लेने और रेजि पर अपेक्षा से अधिक राशि देखकर चौंकने का अनुभव सभी को होता है। परिवार के लिए खाद्य सामग्री की थोक खरीदारी करने वाले लोग, बुजुर्ग, बच्चों की परवरिश करने वाले परिवार, व्यस्त काम के बाद खरीदारी करने वाले ग्राहकों के लिए, कार्ट का एक हिस्सा भुगतान की जिम्मेदारी लेना एक बड़ी सुविधा है।

हालांकि, यह विषय सिर्फ "सुविधाजनक शॉपिंग कार्ट" के रूप में समाप्त नहीं होता है क्योंकि इसकी सुविधा के पीछे का तंत्र काफी गहन डेटा संग्रह पर आधारित है।

Caper Cart में, खरीदारी की टोकरी के अंदर देखने वाला कैमरा, बाहर की ओर देखने वाला कैमरा, वज़न मापक, और स्थान जानकारी प्रणाली शामिल हैं। इसका मतलब यह है कि यह न केवल यह जान सकता है कि आपने क्या डाला है, बल्कि यह भी कि आप स्टोर में कहां गए, किस शेल्फ के सामने रुके, कौन सा सामान चुना और कौन सा नहीं चुना। यदि आप सदस्य खाता के साथ लिंक करते हैं, तो यह आपके पिछले खरीदारी इतिहास और निष्ठा जानकारी के साथ भी जुड़ सकता है।

अब तक, खुदरा स्टोर मुख्य रूप से रेजि के बाद "खरीदे गए सामान" को ही जानते थे। लेकिन AI कार्ट के फैलने से पहले की दुविधा, शेल्फ के सामने की गतिविधि, विज्ञापन पर प्रतिक्रिया, कूपन देखने के बाद के चयन तक, खरीदारी की प्रक्रिया डेटा बन जाती है। यहां एक बड़ा परिवर्तन है।

कार्ट "रेजि" नहीं बल्कि "विज्ञापन मंच" बन जाएगा

Instacart Caper Cart को केवल भुगतान को आसान बनाने के उपकरण के रूप में नहीं, बल्कि स्टोर के अंदर एक नए विज्ञापन मीडिया के रूप में स्थान दे रहा है। कार्ट की स्क्रीन पर, स्थान जानकारी के अनुसार कूपन या सिफारिश किए गए उत्पाद, ब्रांड विज्ञापन दिखाए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, पास्ता सेक्शन के पास जाने पर सॉस की छूट, और सीरियल सेक्शन पर रुकने पर संबंधित उत्पादों का प्रमोशन दिखाया जा सकता है।

यह हाल ही में जापान में ध्यान केंद्रित कर रहे "रिटेल मीडिया" के समान दिशा की बात है। रिटेल मीडिया का मतलब है कि खुदरा कंपनियां अपने पास मौजूद खरीदारी डेटा, सदस्य जानकारी, ऐप, ई-कॉमर्स, स्टोर साइनेज आदि का विज्ञापन माध्यम के रूप में उपयोग करती हैं। इंटरनेट विज्ञापनों में कुकी प्रतिबंध आदि के कारण ट्रैकिंग मुश्किल हो रही है, जबकि खुदरा स्टोर के पास "वास्तव में क्या खरीदा गया" जैसी मजबूत डेटा होती है। इसलिए निर्माताओं के लिए, यह उत्पाद खरीदने से ठीक पहले उपभोक्ताओं को विज्ञापन पहुंचाने का एक कीमती स्थान बन जाता है।

AI कार्ट इस रिटेल मीडिया को और एक कदम आगे बढ़ाता है। स्मार्टफोन ऐप या स्टोर साइनेज के मामले में, विज्ञापन देखना या न देखना कुछ हद तक उपयोगकर्ता के हाथ में होता है। लेकिन कार्ट की स्क्रीन खरीदारी के दौरान हमेशा हाथ में होती है। और वह स्क्रीन यह जान सकती है कि उपयोगकर्ता अभी किस शेल्फ के सामने है और टोकरी में क्या है।

विज्ञापन की सटीकता बढ़ेगी।
लेकिन साथ ही, "खरीदारी के दौरान हमेशा मनाने की कोशिश की जा रही है" का अहसास भी बढ़ेगा।

इस बिंदु पर, सोशल मीडिया पर भी तीव्र प्रतिक्रिया हो रही है। Reddit पर, स्थान जानकारी के साथ ट्रैक किए जाने और वीडियो विज्ञापन दिखाए जाने पर अन्य स्टोर में जाने की बात कही गई। विज्ञापन दिखाए गए उत्पाद को नाराजगी में कार्ट से बाहर निकालने की भी व्यंग्यात्मक टिप्पणी थी। एक अन्य थ्रेड में, खरीदारी में रोमांच की आवश्यकता नहीं है, केवल खाद्य पदार्थ चाहिए, ऐसी प्रतिक्रिया भी थी।

हालांकि, सब कुछ नकारात्मक नहीं है। बजट प्रबंधन या वज़न मापन में मददगार होने पर इसे सुविधाजनक माना जाता है। स्टोर में उत्पाद का स्थान खोजने में मदद करने पर स्वागत किया जाएगा, ऐसी राय भी है। यानी उपभोक्ता तकनीक को पूरी तरह से खारिज नहीं कर रहे हैं। समस्या यह है कि "सुविधा के लिए कितना देखा जा रहा है" और "उस डेटा का क्या उपयोग किया जा रहा है" यह समझ में नहीं आता।

जापान में इसे कैसे स्वीकार किया जाएगा

जापान में भी, स्मार्ट शॉपिंग कार्ट अब कोई अजीब चीज नहीं रह गई है। ट्रायल ग्रुप आदि द्वारा विकसित स्मार्ट कार्ट रेजि के इंतजार को कम करने, कुल राशि की दृश्यता, और स्व-भुगतान जैसी सुविधाओं को प्रमुखता से प्रस्तुत कर रहे हैं। स्टोर के अंदर कैमरा, साइनेज, ऐप, पॉइंट कार्ड, ID-POS विश्लेषण को मिलाकर खुदरा DX भी आगे बढ़ रहा है।

जापान के उपभोक्ता पॉइंट कार्ड और सुपरमार्केट ऐप्स के साथ अपेक्षाकृत परिचित हैं। छूट कूपन, खरीदारी इतिहास पर आधारित सिफारिशें, इलेक्ट्रॉनिक रसीदें, और स्व-रेजि भी सामान्य हो गए हैं। इसलिए, यदि AI कार्ट को "खरीदारी को तेज, सस्ता, और आसान बनाने के उपकरण" के रूप में लागू किया जाता है, तो कुछ उपयोगकर्ता इसे स्वाभाविक रूप से स्वीकार करेंगे।

खासकर जापान में, मानव संसाधन की कमी गंभीर है। ग्रामीण सुपरमार्केट में रेजि कर्मियों की भर्ती मुश्किल होती है, और शहरी क्षेत्रों में पीक समय की भीड़ एक समस्या बन जाती है। यदि कार्ट भुगतान का एक हिस्सा संभालता है, तो रेजि का इंतजार कम हो जाएगा, और कर्मचारी स्टॉकिंग, ग्राहक सेवा, तैयार भोजन, ऑर्डरिंग, सफाई आदि अन्य कार्यों में लग सकते हैं। वृद्धावस्था वाले क्षेत्रों में, स्क्रीन को आसानी से देखने योग्य, कम भुगतान गलतियों वाला, और खरीदारी की राशि हमेशा ज्ञात करने वाला कार्ट, वास्तव में खरीदारी सहायता उपकरण बन सकता है।

हालांकि, यदि जापान में लागू किया जाता है, तो अमेरिका से भी अधिक "अनजाने में असुरक्षा" पर ध्यान देने की आवश्यकता है।

जापान के उपभोक्ता स्पष्ट रूप से विरोध आंदोलन नहीं करते हैं, लेकिन "किसी तरह असहज" महसूस करते हैं, तो चुपचाप इसका उपयोग नहीं करेंगे। यदि यह सुना जाता है कि चेहरा पहचान कैमरा, स्थान जानकारी, खरीदारी इतिहास, विज्ञापन वितरण एक साथ हैं, तो जितने लोग इसे सुविधाजनक मानते हैं, उतने ही लोग इसे निगरानी के रूप में महसूस करेंगे।

खासकर खाद्य खरीदारी डेटा काफी निजी जानकारी होती है।
शराब खरीदने की आवृत्ति, मिठाई या जमे हुए खाद्य पदार्थ की मात्रा, बेबी फूड, देखभाल भोजन, स्वास्थ्य खाद्य पदार्थ, एलर्जी के अनुकूल खाद्य पदार्थ, धर्म या विचारधारा से संबंधित हो सकने वाले खाद्य पदार्थ, डाइट खाद्य पदार्थ। अकेले में यह महत्वपूर्ण जानकारी नहीं लग सकती, लेकिन लगातार एकत्रित होने पर जीवनशैली, परिवार संरचना, स्वास्थ्य स्थिति, आर्थिक स्थिति तक का अनुमान लगाया जा सकता है।

यदि इसमें स्टोर के अंदर की स्थान जानकारी शामिल हो जाती है, तो और अधिक स्पष्टता बढ़ जाती है।
यह न केवल यह जानने में मदद करता है कि आपने क्या खरीदा, बल्कि यह भी कि आपने क्या नहीं लिया, किस शेल्फ पर संकोच किया, और किस विज्ञापन के बाद उत्पाद डाला। यदि इसे जापान के सुपरमार्केट में लागू किया जाता है, तो केवल "व्यक्तिगत जानकारी संरक्षण कानून का पालन किया जाता है" लिखना पर्याप्त नहीं होगा। जीवनशैली के लोगों की संतुष्टि प्राप्त करने के लिए, और अधिक सरल स्पष्टीकरण की आवश्यकता होगी।

सोशल मीडिया की प्रतिक्रिया असली भावना दिखाती है

सोशल मीडिया की प्रतिक्रियाओं को देखने पर, AI कार्ट के प्रति चिंता तीन मुख्य बिंदुओं में विभाजित होती है।

पहला है विज्ञापन के प्रति विरोध।
"खरीदारी के दौरान भी विज्ञापन नहीं देखना चाहते" की भावना है। टीवी, स्मार्टफोन, वीडियो स्ट्रीमिंग, सोशल मीडिया, खोज परिणाम, स्टेशन साइनेज। आधुनिक लोग पहले से ही विज्ञापनों से घिरे हुए हैं। सुपरमार्केट, जो कि अंतिम बचा हुआ अपेक्षाकृत एनालॉग स्थान था, वहां कार्ट स्क्रीन जोड़ने से, शेल्फ के सामने के निर्णय भी विज्ञापन बन जाएंगे। यह प्रतिरोध जापान में भी काफी मजबूत हो सकता है।

दूसरा है निगरानी के प्रति विरोध।
कैमरा, स्थान जानकारी, खरीदारी इतिहास के संयोजन के प्रति सतर्कता है। सोशल मीडिया पर, स्टोर के अंदर ट्रैक किए जाने और विज्ञापन दिखाए जाने पर अन्य स्टोर में जाने की बात कही गई। यह केवल प्रौद्योगिकी से नफरत नहीं है। यह चिंता है कि आपके कार्यों को अदृश्य स्थानों में स्कोर किया जा रहा है और इसे प्रचार, मूल्य निर्धारण, और स्टॉकिंग में प्रतिबिंबित किया जा सकता है।

तीसरा है, जमीनी स्तर पर संचालन के प्रति ठंडा दृष्टिकोण।
Reddit पर "पड़ोस के स्टोर में सामान्य कार्ट के पहिए भी सही से नहीं चलते" जैसी व्यंग्यात्मक टिप्पणी थी। महंगे AI कार्ट को लागू करने पर भी, यदि वे बारिश में छोड़ दिए जाते हैं, टूट जाते हैं, बैटरी खत्म हो जाती है, स्क्रीन खराब हो जाती है, संचालन निर्देश अपर्याप्त होते हैं, और स्टाफ का समर्थन नहीं होता है, तो उपभोक्ता अनुभव तेजी से खराब हो जाएगा। जापान में भी स्व-रेजि लागू करते समय, त्रुटि प्रबंधन और वृद्ध लोगों के लिए स्पष्टीकरण एक मुद्दा बन गया था। AI कार्ट के मामले में भी, तकनीक की पूर्णता से अधिक, स्टोर संचालन की सावधानी महत्वपूर्ण होगी।

दिलचस्प बात यह है कि, सोशल मीडिया की आलोचना "AI के कारण नापसंद" नहीं है, बल्कि "किसके लिए AI है" पर केंद्रित है। उपभोक्ताओं के लिए सस्ता, तेज, और समझने में आसान हो तो वे इसे इस्तेमाल करना चाहेंगे। लेकिन वास्तव में, क्या यह विज्ञापन राजस्व, खरीदारी की औसत राशि बढ़ाने, स्टॉकिंग की जानकारी, शेल्फ के सामने की गतिविधियों का विश्लेषण, और चोरी रोकने के लिए है? जैसे ही यह संदेह उठता है, सुविधाजनक कार्ट "चलने वाला निगरानी उपकरण" बन जाता है।

लागू करने वाली कंपनियों को पार करने वाली बाधाएं

यदि जापान में AI कार्ट को पूरी तरह से लागू किया जाता है, तो लागू करने वाली कंपनियों को कम से कम पांच बिंदुओं को स्पष्ट करना चाहिए।

पहला, सामान्य कार्ट को बनाए रखना।
यदि केवल AI कार्ट का विकल्प हो, तो उपभोक्ता इसे सुविधा नहीं बल्कि मजबूरी के रूप में लेंगे। वृद्ध लोग, बच्चों के साथ, स्मार्टफोन या सदस्य पंजीकरण का उपयोग नहीं करना चाहने वाले लोग, विज्ञापन नहीं देखना चाहने वाले लोगों के लिए पारंपरिक खरीदारी के साधनों को बनाए रखना चाहिए।

दूसरा, बिना लॉगिन के उपयोग की सीमा को स्पष्ट करना।
भले ही सदस्यता लिंक करने पर यह सुविधाजनक हो, गैर-लॉगिन स्थिति में कौन सा डेटा संग्रहीत होता है और किस हद तक गुमनाम किया जाता है, यह समझाना आवश्यक है। केवल "यह सुविधाजनक है" नहीं, बल्कि "लॉगिन नहीं करने पर यहां तक" और "लॉगिन करने पर यहां से आगे लिंक किया जाता है" के रूप में चरणों को विभाजित करना चाहिए।

तीसरा, विज्ञापन निजीकरण के ऑन-ऑफ का विकल्प प्रदान करना।
कुछ लोग छूट की जानकारी चाहते हैं, लेकिन व्यवहार ट्रैकिंग पर आधारित विज्ञापन नहीं चाहते। भले ही कार्ट पर विज्ञापन को पूरी तरह से नहीं हटाया जा सके, कम से कम सदस्यता इतिहास और स्थान जानकारी पर आधारित व्यक्तिगत अनुकूलन को अस्वीकार करने का विकल्प आवश्यक है।

चौथा, मूल्य भेदभाव के प्रति चिंता को कम करना।
यदि AI खरीदारी इतिहास और स्टोर के अंदर की गतिविधियों को समझता है, तो उपभोक्ता "क्या मुझे ही उच्च मूल्य दिखाया जा रहा है" का संदेह करेंगे। यदि वास्तव में ऐसा नहीं है, तो शेल्फ मूल्य, ऐप मूल्य, और कार्ट पर मूल्य के संबंध को पारदर्शी रूप से दिखाना चाहिए। व्यक्तिगत कूपन सुविधाजनक होते हैं, लेकिन व्यक्तिगत मूल्य अविश्वास पैदा कर सकते हैं।

पांचवां, कैमरा डेटा और स्थान डेटा के उपयोग को स्पष्ट रूप से प्रदर्शित करना।
क्या रिकॉर्ड किया जा रहा है? क्या चेहरा पहचाना जा रहा है? क्या वीडियो संग्रहीत किया जा रहा है? संग्रहण अवधि कितनी है? क्या इसे तीसरे पक्ष या विज्ञापनदाताओं को दिया जा रहा है? क्या इसे AI शिक्षण में उपयोग किया जा रहा है? इन्हें उपयोग की शर्तों में छुपाने के बजाय, स्टोर के सामने, कार्ट स्क्रीन, और ऐप में संक्षेप में बताना आवश्यक है।

सुविधाजनक तकनीक के लिए, अपर्याप्त स्पष्टीकरण घातक हो सकता है

AI शॉपिंग कार्ट की दिशा स्वयं एक अपरिहार्य प्रवृत्ति हो सकती है। खुदरा स्टोर मानव संसाधन की कमी से जूझ रहे हैं, निर्माता विज्ञापन प्रभाव को अधिक सटीक रूप से मापना चाहते हैं। उपभोक्ता सस्ता खरीदना चाहते हैं और