แมชชีนเลิร์นนิงในร้านค้าปลีก: คุณควรนำไปปฏิบัติหรือไม่

ธุรกิจค้าปลีกหลายแห่งเริ่มใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมผู้บริโภคอย่างต่อเนื่อง การใช้กลยุทธ์เดียวกันในธุรกิจของคุณอาจช่วยให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่ดีเช่นกัน

ข้อมูลลูกค้าเป็นองค์ประกอบสำคัญของธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ การวิเคราะห์และการใช้ข้อมูลดังกล่าวอย่างเหมาะสมเป็นปัจจัยสำคัญที่สุดในการเติบโตของธุรกิจ ด้วยแหล่งข้อมูลลูกค้าที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในปัจจุบัน แมชชีนเลิร์นนิงจึงมีความสำคัญต่อการพัฒนากลยุทธ์ใหม่ๆ ในอุตสาหกรรมการค้าปลีก

ตามรายงานของ IBM กว่า 70% ของธุรกิจค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภคตอนนี้ขึ้นอยู่กับบริการการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานและปรับแต่งข้อเสนอสำหรับลูกค้าของพวกเขา

ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นั้นอาศัยผู้คนในการระบุแนวโน้มทางสถิติในข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่องเป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่ง (AI) ที่ใช้อัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์เพื่อระบุแนวโน้มของข้อมูล คอมพิวเตอร์สามารถสร้างการคาดคะเนได้เองตามแนวโน้มดังกล่าว "การเรียนรู้" อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องผ่านการฝึกอบรมเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ

เหตุใดจึงต้องบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับธุรกิจค้าปลีก

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยธุรกิจในการเพิ่มประสิทธิภาพราคา รวบรวมข้อมูลผู้บริโภค และปรับปรุงการดำเนินงานด้านลอจิสติกส์ ความสามารถของแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อลดความซับซ้อนของธุรกิจค้าปลีก ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและเสริมความแข็งแกร่งให้กับการเชื่อมต่อผู้บริโภค

แต่นอกเหนือจากนั้น ข้อดีเพิ่มเติมในการผสานรวมแมชชีนเลิร์นนิงเข้ากับธุรกิจค้าปลีก:

การพยากรณ์อัตราการปั่น

การคาดการณ์อัตราการเลิกใช้งานเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจ เมื่อบริษัทสูญเสียลูกค้า ก็จะสูญเสียทั้งรายได้ที่คาดหวังและเงินที่ลงทุนไปเพื่อดึงดูดผู้บริโภค

หากคุณยังคงสูญเสียลูกค้าเนื่องจากการเลิกใช้งาน คุณจะไม่มีวันถึงจุดคุ้มทุน ค่าใช้จ่ายในการหาลูกค้าใหม่จะมีค่าใช้จ่ายสูงมาก

โชคดีที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยคุณติดตามเหตุการณ์ที่อาจส่งผลให้ลูกค้าสูญเสีย ข้อมูลจาก AI จะช่วยให้คุณมีการดำเนินการที่เหมาะสมเพื่อรักษาผู้บริโภคในลักษณะเชิงรุก ตรงข้ามกับวิธีการตอบโต้แบบมาตรฐาน

วิเคราะห์การตลาด

ธุรกิจต้องคาดการณ์ความต้องการบริการของตน เพื่อให้ผู้บริโภคได้รับประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้อย่างเต็มที่

แมชชีนเลิร์นนิงในร้านค้าปลีกสามารถดำเนินการคาดการณ์ดังกล่าวและช่วยบริษัทในการติดตามสินค้าคงคลังของตนเพื่อจัดการระดับสต็อก นอกจากนี้ยังสามารถกำหนดการเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์และปรับราคาได้อย่างเหมาะสม

กระบวนการพื้นฐานอัตโนมัติ

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถประเมินข้อมูลภายในของธุรกิจค้าปลีกได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากกว่าที่ใครจะทำได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถอนุญาตให้ AI ตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลทรัพยากรบุคคลของคุณ

ข้อมูลที่ผลิตโดย AI สามารถช่วยให้คุณบรรลุสิ่งต่อไปนี้:

● ทำให้พนักงานของคุณปรับตัวได้มากขึ้น

● คนงานฟรีจากงานบ้านทั่วไป

● วางแผนตารางการทำงานของพนักงานอย่างมีประสิทธิภาพ

ไม่เพียงแค่นั้น คุณยังสามารถนำไปใช้กับกรณีที่คุณต้องการตรวจสอบสถานะทางกายภาพของผลิตภัณฑ์ได้อีกด้วย Costco กำลังใช้เทคโนโลยีเพื่อตรวจสอบความสดของช่องผลิตผลในทุกสิ่ง พวกเขาสามารถลดปริมาณอาหารที่สูญเปล่าได้อย่างมากและเพิ่มความสดและความยั่งยืนของผลิตภัณฑ์ที่จัดแสดง

การตรวจจับการฉ้อโกง

ธุรกิจอาจพัฒนาระบบการเรียนรู้ด้วยตนเองโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบในการตรวจจับการฉ้อโกงได้ดีขึ้น

ระบบการเรียนรู้ของเครื่องจะช่วยป้องกันการกระทำที่เป็นการฉ้อโกงและติดตามการใช้คูปองและส่วนลดโดยบันทึกพฤติกรรมของผู้ใช้ตามที่อยู่ IP ที่กำหนด

การป้องกันและการกำหนดเส้นทางด่วน

ผู้ค้าปลีกอาจใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหาเส้นทางที่รวดเร็วและดีกว่า และส่งมอบสินค้าให้กับลูกค้าได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

ธุรกิจอาจใช้แนวคิดเดียวกันนี้เพื่อใช้อัลกอริธึมต่างๆ ที่จะกำหนดความตั้งใจและความต้องการของผู้ใช้เพื่อมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว

ข้อเสนอส่วนบุคคลที่แท้จริงเพิ่มเติม

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณกำลังเพิ่มสูงขึ้นเนื่องจากลูกค้าในปัจจุบันไม่เต็มใจที่จะเป็นส่วนหนึ่งของรายชื่อสมาชิกที่ถูกน้ำท่วมด้วยข้อความอีเมลทั่วไป

แมชชีนเลิร์นนิงอาจช่วยผู้ค้าปลีกในการปรับตัวให้เข้ากับแนวโน้มนี้โดยการตรวจสอบพฤติกรรมของผู้ใช้และรวบรวมข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับธุรกรรมก่อนหน้า

การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิงสามารถกรองข้อมูลประวัติการค้นหา ความคิดเห็น และการชอบบน Google ของผู้ใช้บนไซต์เครือข่ายสังคมเพื่อให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ดีที่สุด

ตัวอย่างนี้คือความพยายามของ H&M ในการฟื้นฟูยอดขายในร้านค้าปลีกของตนโดยปรับแต่งข้อเสนอและผลิตภัณฑ์ที่แสดงต่อลูกค้าตามบทความ WSJ นี้ แม้ว่าบริษัทปฏิเสธที่จะเปิดเผยจำนวนเงิน แต่บริษัทรายงานว่ารายรับและยอดขายเติบโตขึ้นในร้านค้าในสต็อกโฮล์มแห่งใดแห่งหนึ่งในสต็อกโฮล์ม

ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงทำนาย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แสดงให้เห็นว่าเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับเจ้าของธุรกิจค้าปลีก

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อาจช่วยให้ผู้ค้าปลีกระบุเหตุการณ์สำคัญในอุตสาหกรรม รูปแบบที่กำลังจะเกิดขึ้น และวิธีที่ลูกค้าจะตอบสนองต่อเหตุการณ์ดังกล่าว

ธุรกิจอาจใช้การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ปัจจุบัน และข้อกล่าวหาจำนวนมหาศาล เพื่อทำให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ประสบความสำเร็จ

ตัวอย่างที่สำคัญคือการนำ Amazon ไปใช้งานในร้านค้าปลีก Amazon Go ที่ไม่มีพนักงาน บริษัทได้ติดตั้งกล้องในร้านค้าของตนเพื่อติดตามผู้ใช้เพื่อตรวจสอบว่าสินค้าใดเป็นที่ต้องการ สิ่งที่ส่งคืน และคุณลักษณะอื่นๆ อีกหลายประการ ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยกำหนดตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับลูกค้าเท่านั้น แต่ยังช่วยเปลี่ยนแปลงนโยบายการกำหนดราคาอีกด้วย

การเพิ่มประสิทธิภาพราคา

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่วิเคราะห์ผ่านระบบแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้เจ้าของร้านค้าคาดการณ์ว่าอุตสาหกรรมจะพัฒนาไปอย่างไร ด้วยการตรวจสอบข้อมูลผู้บริโภคอย่างละเอียด ธุรกิจค้าปลีกสามารถกำหนดราคาที่ลูกค้าส่วนใหญ่ยินดีจ่ายสำหรับผลิตภัณฑ์บางอย่างได้

ผู้ค้าปลีกสามารถปรับเปลี่ยนราคาตามผลลัพธ์เหล่านี้เพื่อเพิ่มความได้เปรียบทางการตลาดและผลกำไรสูงสุด Apotek Hjartat เครือร้านขายยาเอกชนในสวีเดน กำลังใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อติดตามข้อเสนอของคู่แข่ง ขณะที่ปรับราคาของตนเองเพื่อตอบสนองต่อพฤติกรรมการซื้อของของลูกค้า

สิ่งที่ต้องพิจารณาก่อนใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงและแอปพลิเคชัน AI ไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดในธุรกิจค้าปลีกส่วนใหญ่เสมอไป

นอกจากความซับซ้อนของเทคโนโลยีเหล่านี้แล้ว ยังมีราคาแพงในการรวมเข้ากับการดำเนินธุรกิจอีกด้วย นั่นคือเหตุผลที่ควรแก้ไขปัญหาเหล่านี้ก่อนใช้การเรียนรู้ด้วยเครื่องหรือโซลูชันปัญญาประดิษฐ์

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยแก้ปัญหาของคุณได้ไหม

โปรดทราบว่า AI และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือ ในบางสถานการณ์ สิ่งเหล่านี้เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับงาน แต่น่าเสียดายที่พวกเขาขาดความสามารถในการเปลี่ยนบริษัทด้วยตัวเอง

ดังนั้น ก่อนที่คุณจะตัดสินใจใช้แมชชีนเลิร์นนิง ให้ระบุปัญหาของคุณก่อนและดูว่า ML และ AI อาจเป็นวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมหรือไม่

จำเป็นต้องมีการบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่?

ก่อนตัดสินใจว่าจะใช้โซลูชัน AI หรือ ML หรือไม่ การประเมินว่าเครื่องมือที่คุณมีอยู่ในปัจจุบันนั้นเพียงพอหรือไม่ แม้ว่าเทคโนโลยีใหม่อาจเป็นวิธีแก้ปัญหาที่น่าดึงดูดใจที่สุด แต่ก็ไม่ได้เป็นวิธีที่ใช้ได้จริงเสมอไป

มีเพียงไม่กี่ปัญหาเท่านั้นที่ตอบโจทย์โซลูชัน AI และ ML นอกจากนั้น เทคโนโลยีล่าสุดมักไม่ค่อยมีประสิทธิภาพหรือคุ้มทุนมากนัก

คุณมีทรัพยากรสำหรับการบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่?

สมมติว่าคุณได้ระบุปัญหาที่ ML หรือ AI สามารถจัดการได้ และสรุปได้ว่าเครื่องมือเหล่านี้เป็นแนวทางที่ดีที่สุดในการจัดการ ขั้นตอนต่อไปคือการประเมินว่าคุณมีโครงสร้างพื้นฐานในการปรับใช้ AI หรือ ML หรือไม่ กล่าวอีกนัยหนึ่งคุณมีนักพัฒนาซอฟต์แวร์ AI / ML ที่สามารถสร้างโซลูชันที่คุณต้องการหรือปรับโซลูชันที่มีอยู่ให้ตรงกับความต้องการของคุณหรือไม่?

เนื่องจากความต้องการมืออาชีพเหล่านี้มีจำนวนมาก จึงหาได้ยากในขณะนี้ นอกจากนี้ยังมีค่าใช้จ่ายสูงเนื่องจากความต้องการสูง

การบูรณาการแมชชีนเลิร์นนิงเข้ากับธุรกิจของคุณโดยไม่มีโครงสร้างพื้นฐานหรือเงินทุนที่จำเป็น อาจนำไปสู่ปัญหามากมาย เช่น ความไม่มั่นคงทางการเงิน

คำพูดสุดท้าย

ธุรกิจค้าปลีกหลายแห่งเริ่มใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมผู้บริโภคอย่างต่อเนื่อง การใช้กลยุทธ์เดียวกันในธุรกิจของคุณอาจช่วยให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่ดีเช่นกัน