小売業における機械学習：実装する必要がありますか？

公開: 2022-04-12

現在、多くの小売企業は、消費者行動の絶え間ない変化に対応するためにAIと機械学習を使用し始めています。あなたのビジネスで同じ戦略を使用すると、あなたも良い結果を得ることができるかもしれません。

顧客データは、ビジネスを成功させるための重要な要素です。上記のデータを適切に分析して利用することは、ビジネスの成長における最大の要因です。今日、顧客データのソースが増え続ける中、機械学習は小売業界の新しい戦略の開発に不可欠になっています。

IBMのレポートによると、小売および消費者向け製品ビジネスの70％以上が、サプライチェーンを最適化し、顧客へのオファーをパーソナライズするために、クライアントの購入行動を分析するために機械学習サービスに依存しています。

予測分析はデータの統計的傾向を特定するために人に依存していますが、機械学習はコンピューターアルゴリズムを使用してデータの傾向を特定する一種の人工知能（AI）です。コンピュータは、そのような傾向に基づいて独自に予測を生成し、特定の目的のために訓練されることなく効果的に「学習」することができます。

機械学習を小売業に統合する理由

機械学習は、企業が価格を最適化し、消費者データを収集し、ロジスティクス業務を合理化するのに役立ちます。小売業を簡素化する機械学習の機能は、コストを節約し、消費者とのつながりを強化します。

しかし、それとは別に、機械学習を小売業に統合することのメリットは次のとおりです。

解約率の予測

解約率を予測することは、企業にとって重要です。企業が顧客を失うと、将来の収益と消費者を引き付けるために投資されたお金の両方が失われます。

解約によりクライアントを失い続けると、損益分岐点に達することはありません。新規顧客を獲得するための費用は本当に高くつくでしょう。

幸い、機械学習は、クライアントの損失につながる可能性のあるイベントの追跡に役立ちます。 AIからのデータは、標準的なリアクティブアプローチとは対照的に、プロアクティブな方法で消費者を維持するための適切なアクションを考え出すのに役立ちます。

市場分析

企業は、消費者に完全に調整されたエクスペリエンスを提供するために、サービスの需要を予測する必要があります。

小売業の機械学習は、そのような予測を実行し、在庫レベルを管理するために企業が在庫を追跡するのを支援できます。さらに、需要の変化を判断し、価格を適切に調整できます。

基本的なプロセスの自動化

機械学習は、小売業の内部データを誰よりもはるかに速く効率的に評価できます。たとえば、AIが人的資源データをチェックおよび分析できるようにすることができます。

AIによって生成されたデータは、次のことを達成するのに役立ちます。

●従業員の適応力を高める

●ありふれた雑用から労働者を解放する

●従業員の作業スケジュールを効果的に計画する

それだけでなく、商品の状態を物理的に確認する必要がある場合にも適用できます。コストコはこの技術を使用して、農産物の通路の鮮度をチェックしています。彼らは、無駄になる食品の量を大幅に削減し、展示されている製品の鮮度と持続可能性を向上させることができました。

不正検出

企業は、機械学習を利用して自己学習システムを開発することができます。さらに、AIは、不正を検出する際のシステムの効率を向上させることができます。

機械学習システムは、特定のIPアドレスのユーザーの行動を記録することで、不正行為の防止に役立ち、クーポンや割引の使用状況を追跡します。

保護されたクイックルーティング

小売業者は、機械学習アルゴリズムを使用して、より速くより良いルートを発見し、顧客にアイテムをより迅速に配達することができます。

企業は同じ概念を利用して、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するユーザーの意図と欲求を決定するさまざまなアルゴリズムを使用できます。

より本物のパーソナライズされたオファー

今日の顧客は、一般的な電子メールメッセージで溢れる加入者リストに参加することをいとわないため、パーソナライズは現在増加しています。

機械学習は、ユーザーの行動を監視し、以前のトランザクションに関する重要な情報を組み込むことで、小売業者がこの傾向に適応するのに役立つ可能性があります。

機械学習を利用した分析では、ソーシャルネットワーキングサイトでのユーザーのGoogle検索履歴、コメント、いいねをふるいにかけて、最高の製品やサービスの推奨事項を作成できます。

この一例は、このWSJの記事によると、顧客に表示されるオファーや製品をカスタマイズすることにより、小売店での売上を回復しようとするH＆Mの試みです。同社は金額の開示を拒否したが、ストックホルムの店舗の1つで収益と売上が伸びたと報告した。

予測分析を利用する

予測分析は、小売業の経営者にとって価値のあるツールであることが示されています。

予測分析は、小売業者が主要な産業イベント、今後のパターン、および顧客がそのような出来事にどのように反応するかを特定するのに役立つ場合があります。

企業は、機械学習と人工知能を使用して、膨大な量の過去、現在、および申し立てられたデータを分析し、予測分析を成功させることができます。

この重要な例は、スタッフのいないAmazonGo小売店でのAmazonの実装です。同社は店舗にカメラを設置し、ユーザーを追跡して、需要のある商品、返品される商品、その他の複数の特性を判断しました。これは、顧客に最適なオプションを決定するだけでなく、価格設定ポリシーを変更するのにも役立ちます。

価格の最適化

機械学習システムを介して分析された大規模なデータセットにより、店舗の所有者は業界がどのように進化するかを予測できます。消費者データを徹底的に調査することにより、小売企業は、ほとんどの顧客が特定の製品に対して喜んで支払う価格を設定できます。

小売業者は、市場の優位性と利益を最大化するために、これらの結果に基づいて価格を変更できます。スウェーデンの民間薬局チェーンであるApotekHjartatは、機械学習を使用して競合他社のオファーを追跡し、顧客の買い物行動に応じて独自の価格を調整しています。

機械学習を使用する前に考慮すべき事項

機械学習とAIアプリケーションは、ほとんどの小売業の問題に対する最善の解決策であるとは限りません。

これらのテクノロジーの複雑さは別として、ビジネスオペレーションに統合するにはコストもかかります。そのため、機械学習や人工知能ソリューションを使用する前に、これらの問題に対処するのが最善です。

機械学習はあなたの問題を解決できますか？

AIと機械学習はツールであることに注意してください。特定の状況では、それらは仕事に最適なツールです。しかし残念ながら、彼らは自分たちで会社を変える能力を欠いています。

したがって、機械学習の使用を決定する前に、まず問題を特定し、MLとAIが適切な解決策であるかどうかを確認してください。

機械学習の統合は必要ですか？

AIソリューションとMLソリューションのどちらを追求するかを決定する前に、現在使用しているツールで十分かどうかを評価することが重要です。新しいテクノロジーは問題に対する最も魅力的な解決策かもしれませんが、それが常に最も実用的であるとは限りません。

AIおよびMLソリューションに適しているのはほんの一握りの問題だけです。それを除けば、最新のテクノロジーが最も時間的または費用効果が高いことはめったにありません。

機械学習の統合のためのリソースはありますか？

MLまたはAIが対処できる問題を特定し、これらのツールがそれに取り組むための最良のアプローチであると結論付けたと仮定しましょう。次のステップは、AIまたはMLをデプロイするためのインフラストラクチャがあるかどうかを評価することです。言い換えれば、必要なソリューションを作成したり、既存のソリューションをニーズに合わせて調整したりできるAI / MLソフトウェア開発者がスタッフにいますか？

これらの専門家に対する大きな需要のために、彼らは今見つけるのが難しいです。それらはまた、高い需要の結果として非常に高価です。

必要なインフラストラクチャや資金なしで機械学習をビジネスに統合すると、経済的不安定性などの多くの問題が発生する可能性があります。