소매업의 기계 학습: 구현해야 합니까?

게시 됨: 2022-04-12

많은 소매 비즈니스는 이제 AI와 머신 러닝을 사용하여 소비자 행동의 끊임없는 변화에 발맞추기 시작했습니다. 비즈니스에서 동일한 전략을 사용하면 좋은 결과를 얻을 수도 있습니다.

고객 데이터는 성공적인 비즈니스의 필수 구성 요소입니다. 해당 데이터를 올바르게 분석하고 활용하는 것이 비즈니스 성장의 가장 큰 요인입니다. 오늘날 고객 데이터의 소스가 계속 증가함에 따라 기계 학습은 소매 업계의 새로운 전략 개발에 매우 중요해졌습니다.

IBM의 보고서에 따르면 소매 및 소비재 비즈니스의 70% 이상이 공급망을 최적화하고 고객을 위한 제안을 개인화하기 위해 고객 구매 행동을 분석하는 기계 학습 서비스에 의존하고 있습니다.

예측 분석은 데이터의 통계적 추세를 식별하기 위해 사람에 의존하지만 머신 러닝은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 데이터 추세를 식별하는 일종의 인공 지능(AI)입니다. 그런 다음 컴퓨터는 이러한 경향을 기반으로 자체적으로 예측을 생성하여 특정 목적을 위해 훈련을 받지 않고도 효과적으로 "학습"할 수 있습니다.

기계 학습을 소매업에 통합하는 이유는 무엇입니까?

기계 학습은 기업이 가격을 최적화하고 소비자 데이터를 수집하며 물류 운영을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 소매 비즈니스를 단순화하는 기계 학습 기능은 비용을 절감하고 소비자 연결을 강화합니다.

그러나 그 외에도 기계 학습을 소매 비즈니스에 통합할 때 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

이탈률 예측

이탈률을 예측하는 것은 비즈니스에 매우 중요합니다. 기업이 고객을 잃으면 예상 수입과 소비자 유치에 투자한 돈을 모두 잃게 됩니다.

이탈로 인해 계속해서 고객을 잃는다면 손익분기점에 도달하지 못할 것입니다. 새로운 고객을 확보하는 비용은 정말 비쌀 것입니다.

다행히 기계 학습은 클라이언트 손실을 초래할 수 있는 이벤트를 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI의 데이터는 표준 반응적 접근 방식이 아닌 사전 예방적 방식으로 소비자를 유지하기 위한 적절한 조치를 제시하는 데 도움이 됩니다.

시장 분석

기업은 소비자에게 완전히 맞춤화된 경험을 제공하기 위해 서비스에 대한 수요를 예측해야 합니다.

소매업의 머신 러닝은 이러한 예측을 수행하고 기업이 재고 수준을 관리하기 위해 재고를 추적하도록 지원할 수 있습니다. 또한 수요 변화를 파악하고 가격을 적절하게 조정할 수 있습니다.

기본 프로세스 자동화

기계 학습은 소매 비즈니스의 내부 데이터를 누구보다 훨씬 빠르고 효율적으로 평가할 수 있습니다. 예를 들어 AI가 인적 자원 데이터를 확인하고 분석하도록 할 수 있습니다.

AI가 생성한 데이터는 다음을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

● 직원의 적응력 향상

● 평범한 집안일에서 해방

● 직원의 작업 일정을 효과적으로 계획

뿐만 아니라 물리적으로 제품의 상태를 확인해야 하는 경우에도 적용할 수 있습니다. Costco는 이 기술을 사용하여 모든 것 중 농산물 코너의 신선도를 확인하고 있습니다. 그들은 낭비되는 음식의 양을 크게 줄이고 진열된 제품의 신선도와 지속 가능성을 높였습니다.

사기 탐지

기업은 기계 학습의 도움으로 자가 학습 시스템을 개발할 수 있습니다. 또한 AI는 사기를 감지하는 시스템의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

머신 러닝 시스템은 특정 IP 주소의 사용자 행동을 기록하여 사기 행위를 방지하고 쿠폰 및 할인 사용을 추적하는 데 도움이 됩니다.

보호되고 빠른 라우팅

소매업체는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 더 빠르고 더 나은 경로를 찾고 고객에게 훨씬 더 신속하게 품목을 배달할 수 있습니다.

기업은 동일한 개념을 활용하여 개인화된 경험을 제공하기 위해 사용자의 의도와 욕구를 결정하는 다양한 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

더 많은 진정한 맞춤형 제안

오늘날의 고객은 일반 이메일 메시지로 넘쳐나는 구독자 목록에 기꺼이 포함되지 않기 때문에 개인화는 현재 증가하고 있습니다.

기계 학습은 소매업체가 사용자 행동을 모니터링하고 이전 거래에 대한 중요한 정보를 통합하여 이러한 추세에 적응하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기계 학습 기반 분석은 소셜 네트워킹 사이트에서 사용자의 Google 검색 기록, 댓글 및 좋아요를 검토하여 최고의 제품 또는 서비스를 추천할 수 있습니다.

이 WSJ 기사에 따르면 H&M이 고객에게 표시되는 제안과 제품을 맞춤화하여 소매점에서 판매를 회복하려는 시도를 들 수 있습니다. 회사는 얼마인지 공개를 거부했지만 스톡홀름 매장 중 한 곳에서 수입과 매출이 증가했다고 보고했습니다.

예측 분석 활용

예측 분석은 소매 사업 소유자에게 유용한 도구임이 입증되었습니다.

예측 분석은 소매업체가 주요 산업 이벤트, 향후 패턴 및 이러한 상황에 대한 고객의 반응을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기업은 기계 학습 및 인공 지능을 사용하여 방대한 양의 과거 데이터, 현재 데이터 및 추정 데이터를 분석하여 예측 분석을 성공적으로 수행할 수 있습니다.

이에 대한 주요 예는 직원이 없는 Amazon Go 소매점에서 Amazon을 구현한 것입니다. 회사는 사용자를 추적하는 카메라를 매장에 설치하여 수요 품목, 반품 품목 및 기타 여러 특성을 파악했습니다. 이는 고객을 위한 최상의 옵션을 결정하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 가격 정책을 변경하는 데에도 도움이 됩니다.

가격 최적화

머신 러닝 시스템을 통해 분석된 대규모 데이터 세트를 통해 매장 소유자는 업계가 어떻게 발전할지 예측할 수 있습니다. 소비자 데이터를 철저히 조사하여 소매업체는 대부분의 고객이 특정 제품에 대해 지불할 의사가 있는 가격을 설정할 수 있습니다.

그런 다음 소매업체는 시장 이점과 이익을 극대화하기 위해 이러한 결과를 기반으로 가격을 수정할 수 있습니다. 스웨덴의 사설 약국 체인인 Apotek Hjartat는 기계 학습을 사용하여 경쟁업체의 제안을 추적하는 동시에 고객의 쇼핑 행동에 따라 자체 가격을 조정하고 있습니다.

기계 학습을 사용하기 전에 고려해야 할 사항

머신 러닝과 AI 애플리케이션이 대부분의 소매 비즈니스 문제에 대한 최상의 솔루션은 아닙니다.

이러한 기술의 복잡성 외에도 비즈니스 운영에 통합하는 데 비용이 많이 듭니다. 그렇기 때문에 머신 러닝이나 인공 지능 솔루션을 사용하기 전에 이러한 문제를 해결하는 것이 가장 좋습니다.

머신 러닝으로 문제를 해결할 수 있습니까?

AI와 머신 러닝은 도구라는 점을 명심하십시오. 특정 상황에서는 작업에 가장 적합한 도구입니다. 그러나 불행히도 그들은 스스로 회사를 바꿀 수 있는 능력이 부족합니다.

따라서 기계 학습을 사용하기로 결정하기 전에 먼저 문제를 식별하고 ML과 AI가 올바른 솔루션인지 확인하십시오.

머신 러닝 통합이 필요한가요?

AI 또는 ML 솔루션을 추구할지 결정하기 전에 현재 보유한 도구가 충분한지 평가하는 것이 중요합니다. 새로운 기술이 문제에 대한 가장 매력적인 솔루션일 수 있지만 항상 가장 실용적인 것은 아닙니다.

소수의 문제만이 AI 및 ML 솔루션에 적합합니다. 그 외에도 가장 최근의 기술이 가장 시간이나 비용면에서 효과적인 경우는 드뭅니다.

기계 학습 통합을 위한 리소스가 있습니까?

ML 또는 AI가 해결할 수 있는 문제를 식별하고 이러한 도구가 문제를 해결하는 가장 좋은 방법이라고 결론지었다고 가정해 보겠습니다. 다음 단계는 AI 또는 ML을 배포할 인프라가 있는지 평가하는 것입니다. 즉, 원하는 솔루션을 만들거나 기존 솔루션을 필요에 맞게 조정할 수 있는 AI/ML 소프트웨어 개발자가 직원에 있습니까?

이러한 전문가에 대한 수요가 많기 때문에 현재로서는 찾기가 어렵습니다. 또한 높은 수요로 인해 비용이 많이 듭니다.

필요한 인프라나 자금 없이 기계 학습을 비즈니스에 통합하면 재정적 불안정과 같은 수많은 문제가 발생할 수 있습니다.