Învățare automată în retail: ar trebui să o implementați?

Publicat: 2022-04-12

Multe companii de retail încep acum să folosească inteligența artificială și învățarea automată pentru a ține pasul cu schimbările constante ale comportamentului consumatorilor. Utilizarea aceleiași strategii în afacerea dvs. vă poate permite să obțineți și rezultate bune.

Datele clienților sunt o componentă esențială a unei afaceri de succes. Analiza și utilizarea corectă a acestor date este cel mai mare factor în creșterea unei afaceri. Cu sursele tot mai mari de date despre clienți în zilele noastre, învățarea automată a devenit esențială pentru dezvoltarea de noi strategii în industria de retail.

Potrivit unui raport de la IBM, peste 70% dintre afacerile de retail și produse de larg consum depind acum de serviciile de învățare automată pentru a analiza comportamentele de cumpărare ale clienților, în scopul de a optimiza lanțul de aprovizionare și de a personaliza ofertele pentru clienții lor.

În timp ce analiza predictivă se bazează pe oameni pentru a identifica tendințele statistice în date, învățarea automată este un tip de inteligență artificială (AI) care utilizează algoritmi de computer pentru a identifica tendințele datelor. Calculatoarele pot genera apoi predicții pe cont propriu, pe baza unor astfel de tendințe, „învățând” efectiv fără a fi antrenate pentru un anumit scop.

De ce să integrați învățarea automată într-o afacere cu amănuntul?

Învățarea automată poate ajuta companiile să optimizeze prețurile, să colecteze date despre consumatori și să eficientizeze operațiunile logistice. Capacitatea învățării automate de a simplifica afacerea cu amănuntul economisește costuri și întărește conexiunile cu consumatorii.

Dar, pe lângă asta, iată mai multe beneficii în integrarea învățării automate într-o afacere cu amănuntul:

Prognoza ratei de abandon

Predicția ratei de abandon este esențială pentru companii. Când o firmă pierde un client, pierde atât câștigurile potențiale, cât și banii investiți în atragerea consumatorilor.

Dacă continuați să pierdeți clienți din cauza abandonului, nu veți atinge niciodată pragul de rentabilitate. Cheltuielile pentru achiziționarea de noi clienți vor fi cu adevărat costisitoare.

Din fericire, învățarea automată vă poate ajuta să urmăriți evenimentele care pot duce la pierderea clienților. Datele din AI vă vor ajuta să veniți cu acțiuni adecvate pentru a reține consumatorii într-o manieră proactivă, spre deosebire de abordarea reactivă standard.

Analiza pietei

Companiile trebuie să anticipeze cererea pentru serviciile lor pentru a oferi consumatorilor o experiență complet personalizată.

Machine Learning în comerțul cu amănuntul poate efectua astfel de predicții și poate ajuta firmele să își țină evidența inventarului pentru a gestiona nivelul stocurilor. În plus, ei pot determina modificări ale cererii și își pot ajusta prețurile în mod corespunzător.

Automatizarea proceselor de bază

Învățarea automată poate evalua datele interne ale unei afaceri cu amănuntul mult mai rapid și mai eficient decât ar putea orice persoană. De exemplu, puteți permite AI să verifice și să analizeze datele dvs. de resurse umane.

Datele produse de AI vă pot ajuta să realizați următoarele:

● Faceți-vă angajații mai adaptabili

● Eliberați lucrătorii de treburile banale

● Planificați eficient programul de lucru al angajaților

Nu numai atât, îl puteți aplica chiar și în cazurile în care trebuie să verificați fizic starea unui produs. Costco folosește tehnologia pentru a verifica prospețimea culoarului de produse, a tuturor lucrurilor. Au reușit să reducă semnificativ cantitatea de alimente risipite și au crescut prospețimea și durabilitatea produselor lor expuse.

Detectarea fraudelor

Companiile pot dezvolta un sistem de auto-învățare cu ajutorul învățării automate. În plus, AI poate îmbunătăți mai bine eficiența sistemului în detectarea fraudelor.

Sistemele de învățare automată vor ajuta la prevenirea acțiunilor frauduloase și vor urmări utilizarea cupoanelor și reducerilor prin înregistrarea comportamentului utilizatorului la o anumită adresă IP.

Dirijare protejată și rapidă

Comercianții cu amănuntul pot folosi algoritmi de învățare automată pentru a descoperi rute mai rapide și mai bune și pentru a livra articole clienților mult mai prompt.

Companiile pot utiliza același concept pentru a folosi diverși algoritmi care vor determina intențiile și dorințele utilizatorului de a le oferi experiențe personalizate.

Mai multe oferte personalizate autentice

Personalizarea este în prezent în creștere, deoarece clienții de astăzi nu sunt dispuși să facă parte dintr-o listă de abonați care este inundată de mesaje de e-mail generice.

Învățarea automată poate ajuta comercianții cu amănuntul să se adapteze la această tendință prin monitorizarea comportamentului utilizatorilor și încorporând informații critice despre tranzacțiile anterioare.

Analizele bazate pe învățarea automată pot parcurge istoricul de căutare Google, comentariile și aprecierile utilizatorilor pe site-urile de rețele sociale pentru a face cele mai bune recomandări de produse sau servicii.

Un exemplu în acest sens este încercarea H&M de a restabili vânzările în magazinele lor cu amănuntul, personalizând ofertele și produsele afișate clienților, conform acestui articol WSJ. Deși compania a refuzat să dezvăluie cât de mult, ei au raportat că câștigurile și vânzările lor au crescut într-unul dintre magazinele lor din Stockholm.

Folosiți Analytics predictiv

Analiza predictivă s-a dovedit a fi un instrument valoros pentru proprietarii de afaceri cu amănuntul.

Analiza predictivă poate ajuta comercianții cu amănuntul să identifice evenimentele industriale cheie, modelele viitoare și modul în care clienții ar reacționa la astfel de evenimente.

Companiile pot utiliza Machine Learning și Inteligența Artificială pentru a analiza o mare cantitate de date istorice, actuale și presupuse pentru a face analiza predictivă de succes.

Un exemplu cheie în acest sens este implementarea de către Amazon în magazinele lor cu amănuntul Amazon Go fără personal. Compania a instalat camere în magazinele lor care urmăresc utilizatorii pentru a determina ce articole sunt solicitate, ce este returnat și alte multiple caracteristici. Acest lucru ajută nu numai la determinarea celor mai bune opțiuni pentru clienți, ci și la modificarea politicii de prețuri.

Optimizarea prețurilor

Seturi mari de date analizate prin sisteme de învățare automată le permit proprietarilor de magazine să prevadă cum va evolua industria. Efectuând o examinare amănunțită a datelor despre consumatori, companiile de vânzare cu amănuntul pot stabili prețul pe care majoritatea clienților vor fi dispuși să-l plătească pentru un anumit produs.

Comercianții cu amănuntul pot modifica apoi prețul pe baza acestor rezultate pentru a maximiza avantajul de piață și profitul. Apotek Hjartat, lanțul suedez de farmacii private, folosește învățarea automată pentru a urmări ofertele concurenților săi, adaptând în același timp propriile prețuri ca răspuns la comportamentul de cumpărături al clientului.

Lucruri de luat în considerare înainte de a utiliza Machine Learning

Aplicațiile de învățare automată și AI nu sunt întotdeauna cele mai bune soluții la problemele majorității afacerilor cu amănuntul.

Pe lângă complexitatea acestor tehnologii, ele sunt și costisitoare de integrat în operațiunile de afaceri. De aceea, cel mai bine este să abordați aceste probleme înainte de a utiliza soluții de învățare automată sau de inteligență artificială.

Învățarea automată vă poate rezolva problemele?

Rețineți că inteligența artificială și învățarea automată sunt instrumente. În anumite situații, acestea sunt cel mai bun instrument pentru muncă. Dar, din păcate, le lipsește capacitatea de a schimba singuri o firmă.

Așadar, înainte de a vă decide să utilizați învățarea automată, identificați-vă mai întâi problemele și vedeți dacă ML și AI ar putea fi soluțiile potrivite.

Este necesară integrarea învățării automate?

Înainte de a decide dacă urmăriți soluții AI sau ML, este esențial să evaluați dacă instrumentele pe care le aveți în prezent sunt suficiente. În timp ce noua tehnologie poate fi cea mai atrăgătoare soluție la o problemă, nu este întotdeauna cea mai practică.

Doar câteva probleme se pretează bine soluțiilor AI și ML. În afară de asta, cea mai recentă tehnologie este rareori cea mai eficientă din punct de vedere al timpului sau al costurilor.

Aveți resurse pentru integrarea Machine Learning?

Să presupunem că ați identificat o problemă pe care ML sau AI o pot rezolva și ați ajuns la concluzia că aceste instrumente sunt cea mai bună abordare pentru a o rezolva. Următorul pas este să evaluați dacă aveți infrastructura pentru a implementa AI sau ML. Cu alte cuvinte, aveți dezvoltatori de software AI / ML în personal care vă pot crea soluția dorită sau pot adapta o soluție existentă pentru a vă satisface nevoile?

Din cauza cererii mari pentru acești profesioniști, aceștia sunt greu de găsit în acest moment. Ele sunt, de asemenea, foarte costisitoare ca urmare a cererii mari.

Integrarea învățării automate în afacerea dvs. fără infrastructura sau fondurile necesare ar putea duce la numeroase probleme precum instabilitatea financiară.