Машинное обучение в ритейле: стоит ли внедрять?

Опубликовано: 2022-04-12

Многие предприятия розничной торговли в настоящее время начинают использовать искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы не отставать от постоянных изменений в поведении потребителей. Использование той же стратегии в вашем бизнесе также может позволить вам получить хорошие результаты.

Данные о клиентах являются важным компонентом успешного бизнеса. Правильный анализ и использование этих данных является самым большим фактором роста бизнеса. В настоящее время с постоянно растущим количеством источников данных о клиентах машинное обучение стало критически важным для разработки новых стратегий в розничной торговле.

Согласно отчету IBM, более 70% предприятий розничной торговли и потребительских товаров в настоящее время зависят от услуг машинного обучения для анализа покупательского поведения клиентов, чтобы оптимизировать цепочку поставок и персонализировать предложения для своих клиентов.

В то время как прогнозная аналитика полагается на людей для выявления статистических тенденций в данных, машинное обучение — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который использует компьютерные алгоритмы для выявления тенденций в данных. Затем компьютеры могут самостоятельно генерировать прогнозы на основе таких тенденций, эффективно «обучаясь» без специальной подготовки.

Зачем интегрировать машинное обучение в розничный бизнес?

Машинное обучение может помочь предприятиям оптимизировать цены, собирать данные о потребителях и оптимизировать логистические операции. Возможности машинного обучения для упрощения розничного бизнеса позволяют сократить расходы и укрепить связи с потребителями.

Но помимо этого, есть и другие преимущества интеграции машинного обучения в розничный бизнес:

Прогнозирование оттока

Прогнозирование скорости оттока клиентов имеет решающее значение для бизнеса. Когда фирма теряет клиента, она теряет как предполагаемую прибыль, так и деньги, вложенные в привлечение потребителей.

Если вы продолжите терять клиентов из-за оттока, вы никогда не достигнете порога безубыточности. Затраты на привлечение новых клиентов будут очень высокими.

К счастью, машинное обучение может помочь вам в отслеживании событий, которые могут привести к потере клиента. Данные от ИИ помогут вам придумать соответствующие действия для удержания потребителей в упреждающей манере, в отличие от стандартного реактивного подхода.

Анализ рынка

Компании должны прогнозировать спрос на свои услуги, чтобы предоставить потребителям полностью адаптированный опыт.

Машинное обучение в розничной торговле может делать такие прогнозы и помогать фирмам отслеживать свои запасы, чтобы управлять уровнями запасов. Кроме того, они могут определять изменения спроса и соответствующим образом корректировать свои цены.

Автоматизация основных процессов

Машинное обучение может оценивать внутренние данные розничного бизнеса значительно быстрее и эффективнее, чем любой человек. Например, вы можете разрешить ИИ проверять и анализировать данные о ваших человеческих ресурсах.

Данные, созданные ИИ, могут помочь вам выполнить следующее:

● Сделайте своих сотрудников более адаптируемыми

● Освободить работников от рутинной работы.

● Эффективно планировать график работы сотрудников

Мало того, вы даже можете применить его в случаях, когда вам нужно физически проверить статус продукта. Costco использует эту технологию для проверки свежести своих продуктовых рядов. Им удалось значительно сократить количество выбрасываемой пищи и повысить свежесть и экологичность выставленных продуктов.

Обнаружение мошенничества

Предприятия могут разработать самообучающуюся систему с помощью машинного обучения. Кроме того, искусственный интеллект может повысить эффективность системы в обнаружении мошенничества.

Системы машинного обучения помогут в предотвращении мошеннических действий и отслеживании использования купонов и скидок, записывая поведение пользователя с заданным IP-адресом.

Защищенная и быстрая маршрутизация

Ритейлеры могут использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы находить более быстрые и лучшие маршруты и доставлять товары покупателям гораздо быстрее.

Компании могут использовать ту же концепцию для использования различных алгоритмов, которые будут определять намерения и желания пользователя, чтобы предоставить ему персонализированный опыт.

Больше подлинных персонализированных предложений

Персонализация в настоящее время находится на подъеме, потому что сегодняшние клиенты не желают быть частью списка подписчиков, который наводнен общими сообщениями электронной почты.

Машинное обучение может помочь ритейлерам адаптироваться к этой тенденции, отслеживая поведение пользователей и включая важную информацию о предыдущих транзакциях.

Аналитика на основе машинного обучения может анализировать историю поиска пользователей в Google, комментарии и лайки на сайтах социальных сетей, чтобы давать лучшие рекомендации по продуктам или услугам.

Примером этого является попытка H&M восстановить продажи в своих розничных магазинах, настраивая предложения и продукты, демонстрируемые покупателям, согласно этой статье WSJ. Хотя компания отказалась раскрыть сумму, они сообщили, что их доходы и продажи выросли в одном из их стокгольмских магазинов.

Используйте прогнозную аналитику

Предиктивная аналитика оказалась ценным инструментом для владельцев розничного бизнеса.

Прогнозный анализ может помочь ритейлерам определить ключевые отраслевые события, предстоящие модели и то, как покупатели будут реагировать на такие события.

Предприятия могут использовать машинное обучение и искусственный интеллект для анализа огромного количества исторических, текущих и предполагаемых данных, чтобы сделать прогнозную аналитику успешной.

Ключевым примером этого является внедрение Amazon в своих розничных магазинах Amazon Go без персонала. Компания установила в своих магазинах камеры, которые отслеживают пользователей, чтобы определить, какие товары пользуются спросом, какие возвращаются, а также множество других характеристик. Это помогает не только определить лучшие варианты для клиентов, но и изменить ценовую политику.

Оптимизация цен

Большие наборы данных, проанализированные с помощью систем машинного обучения, позволяют владельцам магазинов предвидеть, как будет развиваться отрасль. Тщательно изучив данные о потребителях, предприятия розничной торговли могут установить цену, которую большинство клиентов будут готовы платить за определенный продукт.

Затем розничные торговцы могут изменить цены на основе этих результатов, чтобы максимизировать рыночное преимущество и прибыль. Apotek Hjartat, шведская сеть частных аптек, использует машинное обучение для отслеживания предложений своих конкурентов, адаптируя свои собственные цены в ответ на покупательское поведение клиентов.

Что следует учитывать перед использованием машинного обучения

Машинное обучение и приложения ИИ не всегда являются лучшим решением проблем большинства предприятий розничной торговли.

Помимо сложности этих технологий, их также дорого интегрировать в бизнес-операции. Вот почему лучше решить эти проблемы, прежде чем использовать решения для машинного обучения или искусственного интеллекта.

Может ли машинное обучение решить ваши проблемы?

Имейте в виду, что ИИ и машинное обучение — это инструменты. В определенных ситуациях они являются лучшим инструментом для работы. Но, к сожалению, у них нет возможности изменить фирму самостоятельно.

Итак, прежде чем вы решите использовать машинное обучение, сначала определите свои проблемы и посмотрите, могут ли ML и AI быть правильными решениями.

Необходима ли интеграция машинного обучения?

Прежде чем решить, следует ли использовать решения AI или ML, важно оценить, достаточно ли инструментов, которые у вас есть в настоящее время. Хотя новая технология может быть наиболее привлекательным решением проблемы, она не всегда является наиболее практичной.

Лишь несколько проблем хорошо поддаются решениям AI и ML. Кроме того, самые последние технологии редко бывают самыми эффективными с точки зрения времени или затрат.

Есть ли у вас ресурсы для интеграции машинного обучения?

Предположим, вы определили проблему, которую можно решить с помощью машинного обучения или искусственного интеллекта, и пришли к выводу, что эти инструменты являются лучшим подходом к ее решению. Следующий шаг — оценить, есть ли у вас инфраструктура для развертывания AI или ML. Другими словами, есть ли у вас в штате разработчики программного обеспечения AI/ML, которые могут создать нужное вам решение или адаптировать существующее решение под ваши нужды?

Из-за большого спроса на этих специалистов их трудно найти прямо сейчас. Они также очень дороги в результате высокого спроса.

Интеграция машинного обучения в ваш бизнес без необходимой инфраструктуры или средств может привести к многочисленным проблемам, таким как финансовая нестабильность.