التعلم الآلي في البيع بالتجزئة: هل يجب تنفيذه؟

نشرت: 2022-04-12

بدأت العديد من شركات البيع بالتجزئة الآن في استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمواكبة التغييرات المستمرة في سلوك المستهلك. قد يتيح لك استخدام نفس الإستراتيجية في عملك الحصول على نتائج جيدة أيضًا.

بيانات العملاء هي عنصر أساسي لنجاح الأعمال. يعد تحليل البيانات المذكورة واستخدامها بشكل صحيح هو العامل الأكبر في نمو الأعمال التجارية. مع المصادر المتزايدة باستمرار لبيانات العملاء في الوقت الحاضر ، أصبح التعلم الآلي أمرًا بالغ الأهمية لتطوير استراتيجيات جديدة في صناعة البيع بالتجزئة.

وفقًا لتقرير صادر عن شركة IBM ، فإن أكثر من 70٪ من شركات البيع بالتجزئة ومنتجات المستهلك تعتمد الآن على خدمات التعلم الآلي لتحليل سلوكيات الشراء لدى العملاء من أجل تحسين سلسلة التوريد وتخصيص العروض لعملائهم.

بينما تعتمد التحليلات التنبؤية على الأشخاص لتحديد الاتجاهات الإحصائية في البيانات ، فإن التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي (AI) يستخدم خوارزميات الكمبيوتر لتحديد اتجاهات البيانات. يمكن لأجهزة الكمبيوتر بعد ذلك إنشاء تنبؤات من تلقاء نفسها بناءً على هذه الاتجاهات ، و "التعلم" بشكل فعال دون أن يتم تدريبها لغرض معين.

لماذا يتم دمج التعلم الآلي في أعمال البيع بالتجزئة؟

يمكن أن يساعد التعلم الآلي الشركات في تحسين الأسعار ، وجمع بيانات المستهلك ، وتبسيط العمليات اللوجستية. إن قدرة التعلم الآلي على تبسيط أعمال البيع بالتجزئة توفر التكاليف وتقوي اتصالات المستهلك.

ولكن بصرف النظر عن ذلك ، إليك المزيد من الفوائد في دمج التعلم الآلي في أعمال البيع بالتجزئة:

التنبؤ بمعدل الزبدة

يعد توقع معدل التغيير أمرًا بالغ الأهمية للشركات. عندما تخسر الشركة عميلاً ، فإنها تفقد كل من الأرباح المحتملة والأموال المستثمرة في جذب المستهلكين.

إذا استمرت خسارة العملاء بسبب الاضطراب ، فلن تصل أبدًا إلى حد التعادل. ستكون تكلفة الحصول على عملاء جدد مكلفة حقًا.

لحسن الحظ ، يمكن أن يساعدك التعلم الآلي في تتبع الأحداث التي من المحتمل أن تؤدي إلى فقدان العميل. ستساعدك البيانات الواردة من الذكاء الاصطناعي على اتخاذ الإجراءات المناسبة للاحتفاظ بالمستهلكين بطريقة استباقية ، على عكس النهج التفاعلي القياسي.

تحليل السوق

يجب على الشركات توقع الطلب على خدماتها من أجل تزويد المستهلكين بتجربة مصممة بالكامل.

يمكن أن يؤدي التعلم الآلي في البيع بالتجزئة مثل هذه التوقعات ومساعدة الشركات في تتبع مخزونها من أجل إدارة مستويات المخزون. علاوة على ذلك ، يمكنهم تحديد تغييرات الطلب وتعديل أسعارهم بشكل مناسب.

أتمتة العمليات الأساسية

يمكن للتعلم الآلي تقييم البيانات الداخلية لأعمال البيع بالتجزئة بشكل أسرع وأكثر كفاءة من أي شخص. على سبيل المثال ، يمكنك السماح للذكاء الاصطناعي بفحص وتحليل بيانات الموارد البشرية الخاصة بك.

يمكن أن تساعدك البيانات التي ينتجها الذكاء الاصطناعي في تحقيق ما يلي:

● اجعل موظفيك أكثر قدرة على التكيف

● تحرير العمال من الأعمال الروتينية

● التخطيط الفعال لجدول عمل الموظف

ليس ذلك فحسب ، بل يمكنك تطبيقه على الحالات التي تحتاج فيها إلى التحقق فعليًا من حالة المنتج. تستخدم كوستكو التكنولوجيا للتحقق من نضارة ممرات منتجاتها ، من بين كل الأشياء. تمكنوا من تقليل كمية الطعام المهدر بشكل كبير وزيادة نضارة واستدامة منتجاتهم المعروضة.

الكشف عن الغش

قد تطور الشركات نظامًا للتعلم الذاتي بمساعدة التعلم الآلي. علاوة على ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين كفاءة النظام في اكتشاف الاحتيال بشكل أفضل.

ستساعد أنظمة التعلم الآلي في منع الإجراءات الاحتيالية وتتبع استخدام القسائم والخصومات من خلال تسجيل سلوك المستخدم لعنوان IP معين.

التوجيه المحمي والسريع

قد يستخدم تجار التجزئة خوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف طرق أسرع وأفضل وتسليم العناصر للعملاء بسرعة أكبر.

قد تستخدم الشركات نفس المفهوم لاستخدام خوارزميات مختلفة ستحدد نوايا ورغبات المستخدم لمنحهم تجارب مخصصة.

استفد من التحليلات التنبؤية

أثبتت التحليلات التنبؤية أنها أداة قيمة لأصحاب تجارة التجزئة.

قد يساعد التحليل التنبئي تجار التجزئة على تحديد الأحداث الصناعية الرئيسية والأنماط القادمة وكيف سيكون رد فعل العملاء على مثل هذه الأحداث.

قد تستخدم الشركات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل كمية هائلة من البيانات التاريخية والحالية والمدعومة لإنجاح التحليلات التنبؤية.

أحد الأمثلة الرئيسية على ذلك هو تطبيق أمازون في متاجر التجزئة أمازون جو التي لا يوجد بها طاقم عمل. قامت الشركة بتركيب كاميرات في متاجرها لتتبع المستخدمين لتحديد العناصر المطلوبة وما يتم إرجاعه وخصائص أخرى متعددة. لا يساعد ذلك في تحديد أفضل الخيارات للعملاء فحسب ، بل يساعد أيضًا في تغيير سياسة التسعير.

تحسين الأسعار

تسمح مجموعات البيانات الكبيرة التي يتم تحليلها عبر أنظمة التعلم الآلي لأصحاب المتاجر بالتنبؤ بكيفية تطور الصناعة. من خلال إجراء فحص شامل لبيانات المستهلك ، يمكن لشركات البيع بالتجزئة تحديد السعر الذي سيكون معظم العملاء على استعداد لدفعه مقابل منتج معين.

يمكن لبائعي التجزئة بعد ذلك تعديل الأسعار بناءً على هذه النتائج من أجل تعظيم ميزة السوق والأرباح. تستخدم Apotek Hjartat ، السلسلة السويدية للصيدليات الخاصة ، التعلم الآلي لتتبع عروض منافسيها مع تكييف أسعارها الخاصة استجابةً لسلوك التسوق لدى العميل.

أشياء يجب مراعاتها قبل استخدام التعلم الآلي

التعلم الآلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ليست دائمًا أفضل الحلول لمشاكل معظم شركات البيع بالتجزئة.

بصرف النظر عن تعقيد هذه التقنيات ، فهي أيضًا مكلفة للاندماج في العمليات التجارية. هذا هو السبب في أنه من الأفضل معالجة هذه المشكلات قبل استخدام التعلم الآلي أو حلول الذكاء الاصطناعي.

هل يمكن أن يحل التعلم الآلي مشاكلك؟

ضع في اعتبارك أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من الأدوات. في حالات معينة ، تكون أفضل أداة للوظيفة. لكن لسوء الحظ ، يفتقرون إلى القدرة على تغيير الشركة بأنفسهم.

لذلك ، قبل أن تقرر استخدام التعلم الآلي ، حدد مشاكلك أولاً ومعرفة ما إذا كان ML و AI يمكن أن يكونا الحلول الصحيحة.

هل تكامل التعلم الآلي ضروري؟

قبل اتخاذ قرار بشأن متابعة حلول الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي ، من الأهمية بمكان تقييم ما إذا كانت الأدوات التي تمتلكها حاليًا كافية. في حين أن التكنولوجيا الجديدة قد تكون الحل الأكثر جاذبية لمشكلة ما ، إلا أنها ليست دائمًا الأكثر عملية.

هناك عدد قليل فقط من المشكلات التي تلائم حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بصرف النظر عن ذلك ، نادرًا ما تكون أحدث التقنيات هي الأكثر فعالية من حيث الوقت أو التكلفة.

هل لديك الموارد اللازمة لتكامل التعلم الآلي؟

لنفترض أنك حددت مشكلة يمكن أن يعالجها ML أو AI وخلصت إلى أن هذه الأدوات هي أفضل نهج لمعالجتها. الخطوة التالية هي تقييم ما إذا كان لديك البنية التحتية لنشر الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة. بمعنى آخر ، هل لديك مطورو برامج AI / ML ضمن فريق عمل يمكنهم إنشاء الحل الذي تريده أو تكييف حل موجود لتلبية احتياجاتك؟

بسبب الطلب الكبير على هؤلاء المحترفين ، يصعب العثور عليهم الآن. كما أنها مكلفة للغاية نتيجة ارتفاع الطلب عليها.

قد يؤدي دمج التعلم الآلي في عملك بدون البنية التحتية أو الأموال اللازمة إلى العديد من المشكلات مثل عدم الاستقرار المالي.