Pembelajaran Mesin di Ritel: Haruskah Anda Menerapkannya?

Diterbitkan: 2022-04-12

Banyak bisnis ritel sekarang mulai menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk mengikuti perubahan konstan dalam perilaku konsumen. Menggunakan strategi yang sama dalam bisnis Anda mungkin memungkinkan Anda untuk mendapatkan hasil yang baik juga.

Data pelanggan adalah komponen penting dari bisnis yang sukses. Menganalisis dan memanfaatkan data tersebut dengan benar adalah faktor terbesar dalam pertumbuhan bisnis. Dengan sumber data pelanggan yang terus berkembang saat ini, pembelajaran mesin menjadi penting untuk pengembangan strategi baru di industri Ritel.

Menurut laporan dari IBM, lebih dari 70% bisnis ritel dan produk konsumen sekarang bergantung pada layanan pembelajaran mesin untuk menganalisis perilaku pembelian klien guna mengoptimalkan rantai pasokan dan mempersonalisasi penawaran untuk pelanggan mereka.

Sementara analitik prediktif bergantung pada orang untuk mengidentifikasi tren statistik dalam data, pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan algoritme komputer untuk mengidentifikasi tren data. Komputer kemudian dapat menghasilkan prediksi sendiri berdasarkan tren tersebut, secara efektif "belajar" tanpa dilatih untuk tujuan tertentu.

Mengapa Mengintegrasikan Pembelajaran Mesin ke dalam Bisnis Ritel?

Pembelajaran mesin dapat membantu bisnis dalam mengoptimalkan harga, mengumpulkan data konsumen, dan merampingkan operasi logistik. Kemampuan pembelajaran mesin untuk menyederhanakan bisnis ritel menghemat biaya dan memperkuat koneksi konsumen.

Namun selain itu, berikut adalah manfaat lebih dalam mengintegrasikan pembelajaran mesin ke dalam bisnis ritel:

Peramalan Tingkat Churn

Memprediksi tingkat churn sangat penting untuk bisnis. Ketika sebuah perusahaan kehilangan klien, ia kehilangan pendapatan prospektif dan uang yang diinvestasikan untuk menarik konsumen.

Jika Anda terus kehilangan klien karena churn, Anda tidak akan pernah mencapai ambang impas. Biaya untuk mendapatkan pelanggan baru akan sangat mahal.

Untungnya, pembelajaran mesin dapat membantu Anda melacak peristiwa yang mungkin mengakibatkan hilangnya klien. Data dari AI akan membantu Anda menghasilkan tindakan yang tepat untuk mempertahankan konsumen secara proaktif, berbeda dengan pendekatan reaktif standar.

Analisis Pasar

Bisnis harus memperkirakan permintaan untuk layanan mereka untuk memberikan konsumen pengalaman yang sepenuhnya disesuaikan.

Pembelajaran Mesin di ritel dapat melakukan prediksi seperti itu dan membantu perusahaan melacak inventaris mereka untuk mengelola tingkat stok. Selanjutnya, mereka dapat menentukan perubahan permintaan dan menyesuaikan harga mereka dengan tepat.

Mengotomatiskan Proses Dasar

Pembelajaran mesin dapat mengevaluasi data internal bisnis ritel secara signifikan lebih cepat dan lebih efisien daripada yang dapat dilakukan oleh siapa pun. Misalnya, Anda dapat mengizinkan AI untuk memeriksa dan menganalisis data sumber daya manusia Anda.

Data yang dihasilkan oleh AI dapat membantu Anda mencapai hal berikut:

● Buat karyawan Anda lebih mudah beradaptasi

● Bebaskan pekerja dari pekerjaan biasa

● Merencanakan jadwal kerja karyawan secara efektif

Tidak hanya itu, Anda bahkan dapat menerapkannya pada kasus di mana Anda perlu memverifikasi status suatu produk secara fisik. Costco menggunakan teknologi untuk memeriksa kesegaran lorong produk mereka, dari semua hal. Mereka berhasil secara signifikan mengurangi jumlah makanan yang terbuang dan meningkatkan kesegaran dan keberlanjutan produk mereka yang dipamerkan.

Deteksi Penipuan

Bisnis dapat mengembangkan sistem belajar mandiri dengan bantuan pembelajaran mesin. Selain itu, AI dapat meningkatkan efisiensi sistem dalam mendeteksi penipuan dengan lebih baik.

Sistem pembelajaran mesin akan membantu dalam pencegahan tindakan penipuan dan melacak penggunaan kupon dan diskon dengan merekam perilaku pengguna dari alamat IP yang diberikan.

Perutean Terlindungi dan Cepat

Pengecer dapat menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menemukan rute yang lebih cepat dan lebih baik serta mengirimkan barang ke pelanggan dengan lebih cepat.

Bisnis dapat menggunakan konsep yang sama untuk menggunakan berbagai algoritme yang akan menentukan niat dan keinginan pengguna untuk memberi mereka pengalaman yang dipersonalisasi.

Penawaran Pribadi Lebih Asli

Personalisasi saat ini sedang meningkat karena pelanggan saat ini tidak mau menjadi bagian dari daftar pelanggan yang dibanjiri pesan email umum.

Pembelajaran mesin dapat membantu pengecer dalam beradaptasi dengan tren ini dengan memantau perilaku pengguna dan memasukkan informasi penting tentang transaksi sebelumnya.

Analitik yang didukung pembelajaran mesin dapat menyaring riwayat pencarian Google, komentar, dan suka di situs jejaring sosial untuk membuat rekomendasi produk atau layanan terbaik.

Contohnya adalah upaya H&M untuk memulihkan penjualan di toko ritel mereka dengan menyesuaikan penawaran dan produk yang ditampilkan kepada pelanggan, menurut artikel WSJ ini. Sementara perusahaan menolak untuk mengungkapkan berapa banyak, mereka melaporkan bahwa pendapatan dan penjualan mereka tumbuh di salah satu toko Stockholm mereka.

Manfaatkan Analisis Prediktif

Analisis prediktif telah terbukti menjadi alat yang berharga bagi pemilik bisnis ritel.

Analisis prediktif dapat membantu pengecer mengidentifikasi peristiwa industri utama, pola yang akan datang, dan bagaimana pelanggan akan bereaksi terhadap kejadian tersebut.

Bisnis dapat menggunakan Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan untuk menganalisis sejumlah besar data historis, terkini, dan dugaan untuk membuat analisis prediktif berhasil.

Contoh utama dari hal ini adalah implementasi Amazon di toko ritel Amazon Go yang tidak memiliki staf. Perusahaan memasang kamera di toko mereka yang melacak pengguna untuk menentukan barang apa yang diminta, apa yang dikembalikan, dan berbagai karakteristik lainnya. Ini membantu tidak hanya menentukan pilihan terbaik bagi pelanggan tetapi juga mengubah kebijakan harga.

Optimasi Harga

Kumpulan data besar yang dianalisis melalui sistem pembelajaran mesin memungkinkan pemilik toko untuk memperkirakan bagaimana industri akan berkembang. Dengan melakukan pemeriksaan menyeluruh terhadap data konsumen, bisnis ritel dapat menetapkan harga yang bersedia dibayar oleh sebagian besar pelanggan untuk produk tertentu.

Pengecer kemudian dapat memodifikasi harga berdasarkan hasil ini untuk memaksimalkan keuntungan dan keuntungan pasar. Apotek Hjartat, jaringan apotek swasta Swedia, menggunakan pembelajaran mesin untuk melacak penawaran pesaing mereka sambil menyesuaikan harga mereka sendiri sebagai tanggapan terhadap perilaku belanja pelanggan.

Hal-Hal yang Perlu Dipertimbangkan Sebelum Menggunakan Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin dan aplikasi AI tidak selalu merupakan solusi terbaik untuk masalah sebagian besar bisnis ritel.

Selain kompleksitas teknologi ini, mereka juga mahal untuk diintegrasikan ke dalam operasi bisnis. Itulah mengapa yang terbaik untuk mengatasi masalah ini sebelum menggunakan pembelajaran mesin atau solusi kecerdasan buatan.

Bisakah Pembelajaran Mesin Memecahkan Masalah Anda?

Ingatlah bahwa AI dan pembelajaran mesin adalah alat. Dalam situasi tertentu, mereka adalah alat terbaik untuk pekerjaan itu. Namun sayangnya, mereka tidak memiliki kemampuan untuk mengubah perusahaan sendiri.

Jadi, sebelum Anda memutuskan untuk menggunakan pembelajaran mesin, identifikasi masalah Anda terlebih dahulu dan lihat apakah ML dan AI bisa menjadi solusi yang tepat.

Apakah Integrasi Pembelajaran Mesin Diperlukan?

Sebelum memutuskan apakah akan mengejar solusi AI atau ML, penting untuk mengevaluasi apakah alat yang Anda miliki saat ini sudah cukup. Sementara teknologi baru mungkin merupakan solusi yang paling menarik untuk suatu masalah, itu tidak selalu yang paling praktis.

Hanya sedikit masalah yang cocok untuk solusi AI dan ML. Selain itu, teknologi terbaru jarang yang paling hemat waktu atau biaya.

Apakah Anda Memiliki Sumber Daya untuk Integrasi Pembelajaran Mesin?

Anggaplah Anda telah mengidentifikasi masalah yang dapat diatasi oleh ML atau AI dan menyimpulkan bahwa alat ini adalah pendekatan terbaik untuk mengatasinya. Langkah selanjutnya adalah menilai apakah Anda memiliki infrastruktur untuk menerapkan AI atau ML. Dengan kata lain, apakah Anda memiliki staf pengembang perangkat lunak AI / ML yang dapat membuat solusi yang Anda inginkan atau mengadaptasi solusi yang ada untuk memenuhi kebutuhan Anda?

Karena banyaknya permintaan akan para profesional ini, mereka sulit ditemukan saat ini. Mereka juga sangat mahal sebagai akibat dari permintaan yang tinggi.

Mengintegrasikan pembelajaran mesin ke dalam bisnis Anda tanpa infrastruktur atau dana yang diperlukan dapat menyebabkan banyak masalah seperti ketidakstabilan keuangan.