Machine Learning nel retail: dovresti implementarlo?

Pubblicato: 2022-04-12

Molte attività di vendita al dettaglio stanno ora iniziando a utilizzare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per stare al passo con i continui cambiamenti nei comportamenti dei consumatori. L'utilizzo della stessa strategia nella tua attività potrebbe consentire anche di ottenere buoni risultati.

I dati dei clienti sono una componente essenziale di un business di successo. L'analisi e l'utilizzo corretti di tali dati è il fattore più importante nella crescita di un'azienda. Con le fonti sempre crescenti di dati dei clienti al giorno d'oggi, l'apprendimento automatico è diventato fondamentale per lo sviluppo di nuove strategie nel settore della vendita al dettaglio.

Secondo un rapporto di IBM, oltre il 70% delle aziende di vendita al dettaglio e di prodotti di consumo fa ora affidamento sui servizi di machine learning per analizzare i comportamenti di acquisto dei clienti al fine di ottimizzare la catena di approvvigionamento e personalizzare le offerte per i propri clienti.

Mentre l'analisi predittiva si basa sulle persone per identificare le tendenze statistiche nei dati, l'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che utilizza algoritmi informatici per identificare le tendenze dei dati. I computer possono quindi generare autonomamente previsioni sulla base di tali tendenze, "apprendo" in modo efficace senza essere addestrati per uno scopo specifico.

Perché integrare l'apprendimento automatico in un'attività di vendita al dettaglio?

L'apprendimento automatico può aiutare le aziende a ottimizzare i prezzi, raccogliere dati sui consumatori e semplificare le operazioni logistiche. La capacità dell'apprendimento automatico di semplificare l'attività di vendita al dettaglio consente di risparmiare sui costi e rafforzare le connessioni dei consumatori.

Ma a parte questo, ecco altri vantaggi nell'integrare l'apprendimento automatico in un'attività di vendita al dettaglio:

Previsione del tasso di abbandono

La previsione del tasso di abbandono è fondamentale per le aziende. Quando un'azienda perde un cliente, perde sia i guadagni potenziali che il denaro investito per attirare i consumatori.

Se continui a perdere clienti a causa dell'abbandono, non raggiungerai mai una soglia di pareggio. La spesa per acquisire nuovi clienti sarà davvero costosa.

Fortunatamente, l'apprendimento automatico può aiutarti a tenere traccia di eventi che potrebbero comportare la perdita di clienti. I dati dell'IA ti aiuteranno a elaborare azioni appropriate per trattenere i consumatori in modo proattivo, in contrasto con l'approccio reattivo standard.

Analisi di mercato

Le aziende devono prevedere la domanda per i loro servizi al fine di fornire ai consumatori un'esperienza completamente personalizzata.

L'apprendimento automatico nella vendita al dettaglio può eseguire tali previsioni e aiutare le aziende a tenere traccia del proprio inventario per gestire i livelli delle scorte. Inoltre, possono determinare i cambiamenti della domanda e adattare i prezzi in modo appropriato.

Automatizzare i processi di base

L'apprendimento automatico può valutare i dati interni di un'attività di vendita al dettaglio in modo molto più rapido ed efficiente di qualsiasi persona. Ad esempio, puoi consentire all'IA di controllare e analizzare i dati delle tue risorse umane.

I dati prodotti dall'IA possono aiutarti a realizzare quanto segue:

● Rendi i tuoi dipendenti più adattabili

● Libera i lavoratori dalle faccende ordinarie

● Pianificare efficacemente il programma di lavoro dei dipendenti

Non solo, puoi anche applicarlo ai casi in cui devi verificare fisicamente lo stato di un prodotto. Costco sta usando la tecnologia per controllare la freschezza dei loro corridoi di prodotti, di tutte le cose. Sono riusciti a ridurre significativamente la quantità di cibo sprecato e ad aumentare la freschezza e la sostenibilità dei loro prodotti in esposizione.

Intercettazione di una frode

Le aziende possono sviluppare un sistema di autoapprendimento con l'aiuto dell'apprendimento automatico. Inoltre, l'IA può migliorare meglio l'efficienza del sistema nel rilevamento delle frodi.

I sistemi di apprendimento automatico aiuteranno nella prevenzione di azioni fraudolente e terranno traccia dell'utilizzo di coupon e sconti registrando il comportamento degli utenti di un determinato indirizzo IP.

Percorsi protetti e veloci

I rivenditori possono utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per scoprire percorsi migliori e più veloci e consegnare gli articoli ai clienti molto più rapidamente.

Le aziende possono utilizzare lo stesso concetto per utilizzare vari algoritmi che determineranno le intenzioni e i desideri dell'utente per offrire loro esperienze personalizzate.

Offerte personalizzate più autentiche

La personalizzazione è attualmente in aumento perché i clienti di oggi non sono disposti a far parte di un elenco di abbonati che viene invaso da messaggi di posta elettronica generici.

L'apprendimento automatico può aiutare i rivenditori ad adattarsi a questa tendenza monitorando il comportamento degli utenti e incorporando informazioni critiche sulle transazioni precedenti.

L'analisi basata sull'apprendimento automatico può vagliare la cronologia delle ricerche, i commenti e i Mi piace di Google degli utenti sui siti di social network per fornire i migliori consigli su prodotti o servizi.

Un esempio di ciò è il tentativo di H&M di ripristinare le vendite nei propri negozi al dettaglio personalizzando le offerte e i prodotti mostrati ai clienti, secondo questo articolo del WSJ. Sebbene la società si sia rifiutata di rivelare quanto, hanno riferito che i loro guadagni e le vendite sono cresciuti in uno dei loro negozi di Stoccolma.

Usa l'analisi predittiva

L'analisi predittiva ha dimostrato di essere uno strumento prezioso per i titolari di attività commerciali al dettaglio.

L'analisi predittiva può aiutare i rivenditori a identificare gli eventi industriali chiave, i modelli imminenti e il modo in cui i clienti reagirebbero a tali eventi.

Le aziende possono utilizzare l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per analizzare una grande quantità di dati storici, attuali e presunti per garantire il successo dell'analisi predittiva.

Un esempio chiave di ciò è l'implementazione di Amazon nei loro negozi Amazon Go senza personale. La Società ha installato nei propri negozi telecamere che tracciano gli utenti per determinare quali articoli sono richiesti, cosa viene restituito e molte altre caratteristiche. Questo aiuta non solo a determinare le migliori opzioni per i clienti, ma anche a modificare la politica dei prezzi.

Ottimizzazione dei prezzi

Grandi set di dati analizzati tramite sistemi di apprendimento automatico consentono ai proprietari dei negozi di prevedere come si evolverà il settore. Eseguendo un esame approfondito dei dati dei consumatori, le attività di vendita al dettaglio possono stabilire il prezzo che la maggior parte dei clienti sarà disposta a pagare per un determinato prodotto.

I rivenditori possono quindi modificare i prezzi in base a questi risultati al fine di massimizzare il vantaggio e il profitto del mercato. Apotek Hjartit, la catena svedese di farmacie private, utilizza l'apprendimento automatico per tenere traccia delle offerte dei concorrenti, adattando i propri prezzi in risposta al comportamento di acquisto del cliente.

Cose da considerare prima di utilizzare l'apprendimento automatico

Le applicazioni di machine learning e intelligenza artificiale non sono sempre le migliori soluzioni ai problemi della maggior parte delle attività di vendita al dettaglio.

A parte la complessità di queste tecnologie, sono anche costose da integrare nelle operazioni aziendali. Ecco perché è meglio affrontare questi problemi prima di utilizzare soluzioni di machine learning o intelligenza artificiale.

L'apprendimento automatico può risolvere i tuoi problemi?

Tieni presente che l'IA e l'apprendimento automatico sono strumenti. In determinate situazioni, sono lo strumento migliore per il lavoro. Ma sfortunatamente, non hanno la capacità di cambiare un'azienda da soli.

Quindi, prima di decidere di utilizzare l'apprendimento automatico, identifica prima i tuoi problemi e verifica se ML e AI potrebbero essere le soluzioni giuste.

È necessaria l'integrazione dell'apprendimento automatico?

Prima di decidere se perseguire soluzioni di intelligenza artificiale o ML, è fondamentale valutare se gli strumenti di cui disponi attualmente sono sufficienti. Sebbene la nuova tecnologia possa essere la soluzione più interessante a un problema, non è sempre la più pratica.

Solo una manciata di problemi si presta bene alle soluzioni di intelligenza artificiale e ML. A parte questo, la tecnologia più recente è raramente la più conveniente in termini di tempo o di costi.

Hai le risorse per l'integrazione del machine learning?

Supponiamo che tu abbia identificato un problema che ML o AI possono affrontare e concluso che questi strumenti sono l'approccio migliore per affrontarlo. Il passaggio successivo consiste nel valutare se disponi dell'infrastruttura per distribuire IA o ML. In altre parole, hai sviluppatori di software AI/ML nel personale che possono creare la soluzione che desideri o adattare una soluzione esistente per soddisfare le tue esigenze?

A causa della grande richiesta di questi professionisti, è difficile trovarli in questo momento. Sono anche molto costosi a causa della forte domanda.

L'integrazione dell'apprendimento automatico nella tua azienda senza l'infrastruttura o i fondi necessari potrebbe portare a numerosi problemi come l'instabilità finanziaria.