Maschinelles Lernen im Einzelhandel: Sollten Sie es implementieren?

Veröffentlicht: 2022-04-12

Viele Einzelhandelsunternehmen beginnen jetzt damit, KI und maschinelles Lernen einzusetzen, um mit den ständigen Änderungen im Verbraucherverhalten Schritt zu halten. Wenn Sie dieselbe Strategie in Ihrem Unternehmen anwenden, können Sie möglicherweise auch gute Ergebnisse erzielen.

Kundendaten sind ein wesentlicher Bestandteil eines erfolgreichen Unternehmens. Die richtige Analyse und Nutzung dieser Daten ist der größte Faktor für das Wachstum eines Unternehmens. Angesichts der heutzutage ständig wachsenden Quellen von Kundendaten ist maschinelles Lernen für die Entwicklung neuer Strategien in der Einzelhandelsbranche von entscheidender Bedeutung geworden.

Laut einem Bericht von IBM verlassen sich mittlerweile mehr als 70 % der Einzelhandels- und Konsumgüterunternehmen auf maschinelle Lerndienste, um das Kaufverhalten ihrer Kunden zu analysieren, um die Lieferkette zu optimieren und Angebote für ihre Kunden zu personalisieren.

Während Predictive Analytics auf Menschen angewiesen ist, um statistische Trends in Daten zu identifizieren, ist maschinelles Lernen eine Art künstlicher Intelligenz (KI), die Computeralgorithmen verwendet, um Datentrends zu identifizieren. Computer können dann basierend auf solchen Trends selbst Vorhersagen erstellen und effektiv „lernen“, ohne für einen bestimmten Zweck trainiert zu werden.

Warum maschinelles Lernen in ein Einzelhandelsgeschäft integrieren?

Maschinelles Lernen kann Unternehmen dabei unterstützen, Preise zu optimieren, Verbraucherdaten zu sammeln und logistische Abläufe zu rationalisieren. Die Fähigkeit des maschinellen Lernens zur Vereinfachung des Einzelhandelsgeschäfts spart Kosten und stärkt die Verbraucherbeziehungen.

Abgesehen davon gibt es hier weitere Vorteile bei der Integration von maschinellem Lernen in ein Einzelhandelsgeschäft:

Prognose der Abwanderungsrate

Die Vorhersage der Abwanderungsrate ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Wenn ein Unternehmen einen Kunden verliert, verliert es sowohl die voraussichtlichen Einnahmen als auch das Geld, das in die Gewinnung von Kunden investiert wurde.

Wenn Sie aufgrund von Abwanderung weiterhin Kunden verlieren, werden Sie niemals die Gewinnschwelle erreichen. Der Aufwand für die Gewinnung neuer Kunden wird wirklich kostspielig sein.

Glücklicherweise kann Ihnen maschinelles Lernen dabei helfen, Ereignisse zu verfolgen, die wahrscheinlich zum Verlust von Clients führen. Die Daten der KI helfen Ihnen, geeignete Maßnahmen zu treffen, um Verbraucher proaktiv zu binden, im Gegensatz zum standardmäßigen reaktiven Ansatz.

Marktanalyse

Unternehmen müssen die Nachfrage nach ihren Dienstleistungen prognostizieren, um den Verbrauchern ein vollständig maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten.

Maschinelles Lernen im Einzelhandel kann solche Vorhersagen treffen und Unternehmen dabei unterstützen, ihre Bestände im Auge zu behalten, um Lagerbestände zu verwalten. Darüber hinaus können sie Nachfrageänderungen feststellen und ihre Preise entsprechend anpassen.

Automatisierung grundlegender Prozesse

Machine Learning kann die internen Daten eines Handelsunternehmens deutlich schneller und effizienter auswerten, als es ein Mensch könnte. Beispielsweise können Sie der KI erlauben, Ihre Personaldaten zu prüfen und zu analysieren.

Die von der KI erzeugten Daten können Ihnen dabei helfen, Folgendes zu erreichen:

● Machen Sie Ihre Mitarbeiter anpassungsfähiger

● Arbeitnehmer von alltäglichen Aufgaben befreien

● Den Arbeitsplan der Mitarbeiter effektiv planen

Darüber hinaus können Sie es sogar auf Fälle anwenden, in denen Sie den Status eines Produkts physisch überprüfen müssen. Costco nutzt die Technologie, um ausgerechnet die Frische seiner Warengänge zu prüfen. Es gelang ihnen, die Menge an verschwendeten Lebensmitteln deutlich zu reduzieren und die Frische und Nachhaltigkeit ihrer ausgestellten Produkte zu erhöhen.

Entdeckung eines Betruges

Unternehmen können mithilfe von maschinellem Lernen ein selbstlernendes System entwickeln. Darüber hinaus kann KI die Effizienz des Systems bei der Betrugserkennung verbessern.

Systeme für maschinelles Lernen helfen bei der Verhinderung betrügerischer Handlungen und verfolgen die Verwendung von Coupons und Rabatten, indem sie das Benutzerverhalten einer bestimmten IP-Adresse aufzeichnen.

Geschütztes und schnelles Routing

Einzelhändler können maschinelle Lernalgorithmen einsetzen, um schnellere und bessere Routen zu finden und Artikel viel schneller an Kunden zu liefern.

Unternehmen können dasselbe Konzept verwenden, um verschiedene Algorithmen zu verwenden, die die Absichten und Wünsche des Benutzers bestimmen, um ihm personalisierte Erfahrungen zu bieten.

Weitere echte personalisierte Angebote

Die Personalisierung ist derzeit auf dem Vormarsch, da die Kunden von heute nicht bereit sind, Teil einer Abonnentenliste zu sein, die mit allgemeinen E-Mail-Nachrichten überschwemmt wird.

Maschinelles Lernen kann Einzelhändlern dabei helfen, sich an diesen Trend anzupassen, indem es das Benutzerverhalten überwacht und wichtige Informationen über frühere Transaktionen einbezieht.

Auf maschinellem Lernen basierende Analysen können den Google-Suchverlauf, Kommentare und Likes von Benutzern auf Websites sozialer Netzwerke durchsuchen, um die besten Produkt- oder Serviceempfehlungen zu geben.

Ein Beispiel dafür ist der Versuch von H&M, den Umsatz in seinen Einzelhandelsgeschäften wiederherzustellen, indem die Angebote und Produkte, die den Kunden gezeigt werden, angepasst werden, so dieser WSJ-Artikel. Während sich das Unternehmen weigerte, den Betrag offenzulegen, berichteten sie, dass ihre Einnahmen und Verkäufe in einem ihrer Geschäfte in Stockholm gestiegen seien.

Nutzen Sie Predictive Analytics

Predictive Analytics hat sich als wertvolles Tool für Eigentümer von Einzelhandelsunternehmen erwiesen.

Vorhersageanalysen können Einzelhändlern dabei helfen, wichtige industrielle Ereignisse, bevorstehende Muster und die Reaktion der Kunden auf solche Ereignisse zu identifizieren.

Unternehmen können maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verwenden, um eine große Menge historischer, aktueller und angeblicher Daten zu analysieren, um Predictive Analytics erfolgreich zu machen.

Ein Schlüsselbeispiel dafür ist die Implementierung von Amazon in seinen personallosen Amazon Go-Einzelhandelsgeschäften. Das Unternehmen installierte Kameras in seinen Geschäften, die die Benutzer verfolgen, um festzustellen, welche Artikel nachgefragt werden, was zurückgegeben wird und um mehrere andere Merkmale zu ermitteln. Dies hilft nicht nur, die besten Optionen für Kunden zu ermitteln, sondern auch die Preispolitik zu ändern.

Preisoptimierung

Große Datensätze, die über maschinelle Lernsysteme analysiert werden, ermöglichen es Ladenbesitzern, vorherzusehen, wie sich die Branche entwickeln wird. Durch eine gründliche Prüfung der Verbraucherdaten können Einzelhandelsunternehmen den Preis festlegen, den die meisten Kunden bereit sind, für ein bestimmtes Produkt zu zahlen.

Einzelhändler können dann die Preisgestaltung basierend auf diesen Ergebnissen ändern, um Marktvorteil und Gewinn zu maximieren. Apotek Hjartat, die schwedische Privatapothekenkette, nutzt maschinelles Lernen, um die Angebote ihrer Wettbewerber zu verfolgen und gleichzeitig ihre eigene Preisgestaltung an das Einkaufsverhalten der Kunden anzupassen.

Dinge, die vor der Verwendung von maschinellem Lernen zu beachten sind

Maschinelles Lernen und KI-Anwendungen sind nicht immer die besten Lösungen für die Probleme der meisten Einzelhandelsunternehmen.

Abgesehen von der Komplexität dieser Technologien sind sie auch teuer in den Geschäftsbetrieb zu integrieren. Aus diesem Grund ist es am besten, sich mit diesen Problemen zu befassen, bevor Sie Lösungen für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz verwenden.

Kann maschinelles Lernen Ihre Probleme lösen?

Denken Sie daran, dass KI und maschinelles Lernen Werkzeuge sind. In bestimmten Situationen sind sie das beste Werkzeug für den Job. Aber leider fehlt ihnen die Fähigkeit, eine Firma selbst zu verändern.

Bevor Sie sich also für maschinelles Lernen entscheiden, identifizieren Sie zuerst Ihre Probleme und prüfen Sie, ob ML und KI die richtigen Lösungen sein könnten.

Ist eine Machine-Learning-Integration notwendig?

Bevor Sie sich entscheiden, ob Sie KI- oder ML-Lösungen verfolgen, ist es wichtig zu prüfen, ob die Tools, die Sie derzeit haben, ausreichen. Obwohl neue Technologien die attraktivste Lösung für ein Problem sein können, sind sie nicht immer die praktischsten.

Nur eine Handvoll Probleme eignen sich gut für KI- und ML-Lösungen. Abgesehen davon ist die neueste Technologie selten die zeit- oder kosteneffizienteste.

Verfügen Sie über die Ressourcen für die Integration von maschinellem Lernen?

Nehmen wir an, Sie haben ein Problem identifiziert, das ML oder KI lösen können, und sind zu dem Schluss gekommen, dass diese Tools der beste Ansatz sind, um es anzugehen. Der nächste Schritt besteht darin, zu beurteilen, ob Sie über die Infrastruktur für den Einsatz von KI oder ML verfügen. Mit anderen Worten, haben Sie KI / ML-Softwareentwickler im Team, die die gewünschte Lösung erstellen oder eine vorhandene Lösung an Ihre Bedürfnisse anpassen können?

Aufgrund der großen Nachfrage nach diesen Fachleuten sind sie derzeit schwer zu finden. Sie sind aufgrund der hohen Nachfrage auch sehr kostspielig.

Die Integration von maschinellem Lernen in Ihr Unternehmen ohne die erforderliche Infrastruktur oder Mittel könnte zu zahlreichen Problemen wie finanzieller Instabilität führen.