Uczenie maszynowe w handlu detalicznym: czy należy je wdrożyć?

Opublikowany: 2022-04-12

Wiele firm detalicznych zaczyna teraz wykorzystywać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby nadążyć za ciągłymi zmianami w zachowaniach konsumentów. Korzystanie z tej samej strategii w swojej firmie może również pozwolić na uzyskanie dobrych wyników.

Dane klientów są niezbędnym elementem udanego biznesu. Właściwa analiza i wykorzystanie tych danych to największy czynnik rozwoju firmy. Przy stale rosnących źródłach danych o klientach w dzisiejszych czasach uczenie maszynowe stało się kluczowe dla rozwoju nowych strategii w branży detalicznej.

Według raportu IBM, ponad 70% firm zajmujących się handlem detalicznym i produktami konsumenckimi korzysta obecnie z usług uczenia maszynowego, aby analizować zachowania zakupowe klientów w celu optymalizacji łańcucha dostaw i personalizacji ofert dla swoich klientów.

Podczas gdy analityka predykcyjna polega na identyfikowaniu trendów statystycznych w danych przez ludzi, uczenie maszynowe jest rodzajem sztucznej inteligencji (AI), która wykorzystuje algorytmy komputerowe do identyfikowania trendów danych. Komputery mogą następnie samodzielnie generować prognozy na podstawie takich trendów, skutecznie „ucząc się” bez przeszkolenia w określonym celu.

Po co integrować uczenie maszynowe z biznesem detalicznym?

Uczenie maszynowe może pomóc firmom w optymalizacji cen, gromadzeniu danych konsumenckich i usprawnianiu operacji logistycznych. Zdolność uczenia maszynowego do uproszczenia działalności detalicznej pozwala obniżyć koszty i wzmocnić kontakty z klientami.

Ale poza tym, oto więcej korzyści z integracji uczenia maszynowego z biznesem detalicznym:

Prognozowanie wskaźnika rezygnacji

Przewidywanie wskaźnika rezygnacji ma kluczowe znaczenie dla firm. Kiedy firma traci klienta, traci zarówno potencjalne zarobki, jak i pieniądze zainwestowane w przyciągnięcie konsumentów.

Jeśli nadal będziesz tracić klientów z powodu rezygnacji, nigdy nie osiągniesz progu rentowności. Koszt pozyskania nowych klientów będzie bardzo kosztowny.

Na szczęście uczenie maszynowe może pomóc w śledzeniu zdarzeń, które mogą spowodować utratę klientów. Dane z AI pomogą Ci wymyślić odpowiednie działania, aby zatrzymać konsumentów w sposób proaktywny, w przeciwieństwie do standardowego podejścia reaktywnego.

Analiza rynku

Firmy muszą prognozować popyt na swoje usługi, aby zapewnić konsumentom w pełni dostosowane do potrzeb doświadczenia.

Uczenie maszynowe w handlu detalicznym może przeprowadzać takie prognozy i pomagać firmom w śledzeniu ich zapasów w celu zarządzania poziomami zapasów. Ponadto mogą określać zmiany popytu i odpowiednio dostosowywać ceny.

Automatyzacja podstawowych procesów

Uczenie maszynowe może oceniać wewnętrzne dane firmy detalicznej znacznie szybciej i wydajniej niż jakakolwiek osoba. Na przykład możesz pozwolić sztucznej inteligencji na sprawdzanie i analizowanie danych dotyczących zasobów ludzkich.

Dane generowane przez sztuczną inteligencję mogą pomóc w osiągnięciu następujących celów:

● Spraw, aby Twoi pracownicy byli bardziej elastyczni

● Uwolnienie pracowników od przyziemnych obowiązków

● Efektywnie planuj grafik pracy pracownika

Mało tego, możesz go nawet zastosować w przypadkach, w których musisz fizycznie zweryfikować status produktu. Costco używa tej technologii do sprawdzania świeżości swoich alejek z produktami, wszystkich rzeczy. Udało im się znacznie zmniejszyć ilość marnowanej żywności oraz zwiększyć świeżość i trwałość prezentowanych produktów.

Wykrywanie oszustw

Firmy mogą opracować system samouczenia się za pomocą uczenia maszynowego. Ponadto sztuczna inteligencja może lepiej poprawić skuteczność systemu w wykrywaniu oszustw.

Systemy uczenia maszynowego pomogą w zapobieganiu nieuczciwym działaniom oraz śledzą wykorzystanie kuponów i zniżek poprzez rejestrowanie zachowań użytkowników danego adresu IP.

Chroniony i szybki routing

Sprzedawcy detaliczni mogą stosować algorytmy uczenia maszynowego, aby odkrywać szybsze i lepsze trasy oraz znacznie szybciej dostarczać produkty klientom.

Firmy mogą wykorzystywać tę samą koncepcję do korzystania z różnych algorytmów, które określą intencje i pragnienia użytkownika, aby zapewnić mu spersonalizowane doświadczenia.

Więcej oryginalnych spersonalizowanych ofert

Personalizacja jest obecnie coraz popularniejsza, ponieważ dzisiejsi klienci nie chcą być częścią listy subskrybentów, która jest zalewana ogólnymi wiadomościami e-mail.

Uczenie maszynowe może pomóc sprzedawcom detalicznym dostosować się do tego trendu poprzez monitorowanie zachowania użytkowników i uwzględnianie krytycznych informacji o wcześniejszych transakcjach.

Analizy oparte na uczeniu maszynowym mogą przeszukiwać historię wyszukiwania, komentarze i polubienia użytkowników w serwisach społecznościowych w celu uzyskania najlepszych rekomendacji produktów lub usług.

Przykładem tego jest próba przywrócenia przez H&M sprzedaży w swoich sklepach detalicznych poprzez dostosowywanie ofert i produktów pokazywanych klientom, zgodnie z tym artykułem WSJ. Chociaż firma odmówiła ujawnienia, ile, poinformowali, że ich zarobki i sprzedaż wzrosły w jednym ze swoich sklepów w Sztokholmie.

Skorzystaj z analiz predykcyjnych

Analityka predykcyjna okazała się cennym narzędziem dla właścicieli firm detalicznych.

Analiza predykcyjna może pomóc sprzedawcom detalicznym zidentyfikować kluczowe wydarzenia przemysłowe, nadchodzące wzorce oraz sposób, w jaki klienci zareagowaliby na takie wydarzenia.

Firmy mogą wykorzystywać uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do analizowania ogromnej ilości danych historycznych, bieżących i rzekomych, aby analiza predykcyjna była skuteczna.

Kluczowym tego przykładem jest wdrożenie Amazon w ich bezobsługowych sklepach detalicznych Amazon Go. Firma zainstalowała w swoich sklepach kamery, które śledzą użytkowników w celu określenia, na jakie przedmioty są potrzebne, co jest zwracane, i wiele innych cech. Pomaga to nie tylko określić najlepsze opcje dla klientów, ale także zmienić politykę cenową.

Optymalizacja cen

Duże zbiory danych analizowane za pomocą systemów uczenia maszynowego pozwalają właścicielom sklepów przewidzieć, jak będzie ewoluować branża. Dokonując dokładnej analizy danych konsumenckich, firmy detaliczne mogą ustalić cenę, jaką większość klientów będzie skłonna zapłacić za dany produkt.

Detaliści mogą następnie modyfikować ceny na podstawie tych wyników, aby zmaksymalizować przewagę rynkową i zysk. Apotek Hjartat, szwedzka sieć prywatnych aptek, wykorzystuje uczenie maszynowe do śledzenia ofert konkurencji, jednocześnie dostosowując własne ceny do zachowań zakupowych klientów.

Rzeczy do rozważenia przed użyciem uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe i aplikacje AI nie zawsze są najlepszymi rozwiązaniami problemów większości firm detalicznych.

Oprócz złożoności tych technologii, ich integracja z operacjami biznesowymi jest również kosztowna. Dlatego najlepiej rozwiązać te problemy przed skorzystaniem z rozwiązań uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji.

Czy uczenie maszynowe może rozwiązać Twoje problemy?

Pamiętaj, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to narzędzia. W pewnych sytuacjach są najlepszym narzędziem do pracy. Niestety, nie są w stanie samodzielnie zmienić firmy.

Tak więc, zanim zdecydujesz się na wykorzystanie uczenia maszynowego, najpierw zidentyfikuj swoje problemy i sprawdź, czy ML i sztuczna inteligencja mogą być właściwymi rozwiązaniami.

Czy potrzebna jest integracja z uczeniem maszynowym?

Przed podjęciem decyzji, czy skorzystać z rozwiązań AI lub ML, należy ocenić, czy narzędzia, które obecnie posiadasz, są wystarczające. Chociaż nowa technologia może być najbardziej atrakcyjnym rozwiązaniem problemu, nie zawsze jest najbardziej praktyczna.

Tylko kilka problemów dobrze nadaje się do rozwiązań AI i ML. Poza tym najnowsza technologia rzadko jest najbardziej opłacalna pod względem czasu lub kosztów.

Czy masz zasoby do integracji uczenia maszynowego?

Załóżmy, że zidentyfikowałeś problem, który może rozwiązać ML lub sztuczna inteligencja i doszedłeś do wniosku, że te narzędzia są najlepszym sposobem jego rozwiązania. Następnym krokiem jest ocena, czy masz infrastrukturę do wdrożenia AI lub ML. Innymi słowy, czy zatrudniasz programistów AI / ML, którzy mogą stworzyć rozwiązanie, które chcesz lub dostosować istniejące rozwiązanie do Twoich potrzeb?

Ze względu na duże zapotrzebowanie na tych specjalistów, trudno ich teraz znaleźć. Są również bardzo kosztowne ze względu na duży popyt.

Włączenie uczenia maszynowego do Twojej firmy bez niezbędnej infrastruktury lub funduszy może prowadzić do wielu problemów, takich jak niestabilność finansowa.