Perakendede Makine Öğrenimi: Uygulamalı mısınız?

Yayınlanan: 2022-04-12

Birçok perakende işletmesi artık tüketici davranışlarındaki sürekli değişikliklere ayak uydurmak için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanmaya başlıyor. Aynı stratejiyi işletmenizde kullanmak da iyi sonuçlar almanızı sağlayabilir.

Müşteri verileri, başarılı bir işletmenin önemli bir bileşenidir. Söz konusu verileri doğru bir şekilde analiz etmek ve kullanmak, bir işletmenin büyümesinde en büyük faktördür. Günümüzde sürekli büyüyen müşteri verileri kaynakları ile makine öğrenimi, Perakende sektöründe yeni stratejilerin geliştirilmesi için kritik hale geldi.

IBM'in bir raporuna göre, perakende ve tüketici ürünleri işletmelerinin %70'inden fazlası, tedarik zincirini optimize etmek ve müşterileri için teklifleri kişiselleştirmek amacıyla müşteri satın alma davranışlarını analiz etmek için artık makine öğrenimi hizmetlerine güveniyor.

Tahmine dayalı analitik, verilerdeki istatistiksel eğilimleri belirlemek için insanlara güvenirken, makine öğrenimi, veri eğilimlerini belirlemek için bilgisayar algoritmalarını kullanan bir tür yapay zekadır (AI). Bilgisayarlar daha sonra, belirli bir amaç için eğitilmeden etkin bir şekilde "öğrenerek" bu tür eğilimlere dayalı olarak kendi başlarına tahminler üretebilir.

Neden Makine Öğrenimini Perakende İşletmesine Entegre Etmeliyim?

Makine öğrenimi, işletmelere fiyatları optimize etmede, tüketici verilerini toplamada ve lojistik operasyonları düzenlemede yardımcı olabilir. Makine öğreniminin perakende işini basitleştirme yeteneği, maliyetlerden tasarruf sağlar ve tüketici bağlantılarını güçlendirir.

Ancak bunun dışında, makine öğrenimini bir perakende işletmesine entegre etmenin daha fazla avantajı var:

Kayıp Oranı Tahmini

Kayıp oranını tahmin etmek işletmeler için kritik öneme sahiptir. Bir firma bir müşteriyi kaybettiğinde, hem olası kazançlarını hem de tüketicileri çekmek için yatırılan parayı kaybeder.

Kayıp nedeniyle müşteri kaybetmeye devam ederseniz, hiçbir zaman başa baş eşiğine ulaşamazsınız. Yeni müşteriler edinmenin maliyeti gerçekten maliyetli olacaktır.

Neyse ki makine öğrenimi, müşteri kaybıyla sonuçlanması muhtemel olayları izlemenize yardımcı olabilir. Yapay zekadan elde edilen veriler, standart reaktif yaklaşımın aksine tüketicileri proaktif bir şekilde elde tutmak için uygun eylemlerde bulunmanıza yardımcı olacaktır.

Pazar araştırması

İşletmeler, tüketicilere tamamen uyarlanmış bir deneyim sağlamak için hizmetlerine yönelik talebi tahmin etmelidir.

Perakendede Makine Öğrenimi, bu tür tahminleri gerçekleştirebilir ve firmaların stok seviyelerini yönetmek için stoklarını takip etmelerine yardımcı olabilir. Ayrıca talep değişikliklerini belirleyebilir ve fiyatlarını uygun şekilde ayarlayabilirler.

Temel Süreçleri Otomatikleştirme

Makine öğrenimi, bir perakende işletmesinin dahili verilerini herhangi bir kişinin yapabileceğinden çok daha hızlı ve verimli bir şekilde değerlendirebilir. Örneğin, yapay zekanın insan kaynakları verilerinizi kontrol etmesine ve analiz etmesine izin verebilirsiniz.

AI tarafından üretilen veriler aşağıdakileri gerçekleştirmenize yardımcı olabilir:

● Çalışanlarınızı daha uyumlu hale getirin

● İşçileri sıradan işlerden kurtarın

● Çalışan çalışma programını etkili bir şekilde planlayın

Sadece bu değil, bir ürünün durumunu fiziksel olarak doğrulamanız gereken durumlara bile uygulayabilirsiniz. Costco, her şeyin ürün reyonlarının tazeliğini kontrol etmek için teknolojiyi kullanıyor. İsraf edilen gıda miktarını önemli ölçüde azaltmayı başardılar ve teşhir edilen ürünlerinin tazeliğini ve sürdürülebilirliğini artırdılar.

Dolandırıcılık Tespiti

İşletmeler, makine öğrenimi yardımıyla kendi kendine öğrenme sistemi geliştirebilir. Ayrıca, yapay zeka, dolandırıcılığı tespit etmede sistemin verimliliğini daha iyi artırabilir.

Makine öğrenimi sistemleri, belirli bir IP adresinin kullanıcı davranışını kaydederek dolandırıcılık eylemlerinin önlenmesine yardımcı olacak ve kupon ve indirimlerin kullanımını takip edecektir.

Korumalı ve Hızlı Yönlendirme

Perakendeciler, daha hızlı ve daha iyi rotaları keşfetmek ve ürünleri müşterilere çok daha hızlı bir şekilde teslim etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanabilir.

İşletmeler, kullanıcının kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için niyetlerini ve isteklerini belirleyecek çeşitli algoritmaları kullanmak için aynı konsepti kullanabilir.

Daha Fazla Orijinal Kişiselleştirilmiş Teklif

Kişiselleştirme şu anda yükselişte çünkü günümüzün müşterileri, genel e-posta mesajlarıyla dolup taşan bir abone listesinin parçası olmak istemiyor.

Makine öğrenimi, kullanıcı davranışını izleyerek ve önceki işlemlerle ilgili kritik bilgileri birleştirerek perakendecilerin bu eğilime uyum sağlamasına yardımcı olabilir.

Makine öğrenimi destekli analizler, en iyi ürün veya hizmet önerilerini yapmak için kullanıcıların Google arama geçmişini, yorumlarını ve sosyal ağ sitelerindeki beğenilerini gözden geçirebilir.

Bu WSJ makalesine göre, H&M'in müşterilere gösterilen teklifleri ve ürünleri özelleştirerek perakende mağazalarındaki satışları geri kazanma girişimi buna bir örnektir. Şirket ne kadar olduğunu açıklamayı reddederken, Stockholm mağazalarından birinde kazançlarının ve satışlarının arttığını bildirdi.

Tahmine Dayalı Analitikten Yararlanın

Tahmine dayalı analitik, perakende işletme sahipleri için değerli bir araç olduğunu göstermiştir.

Tahmine dayalı analiz, perakendecilerin önemli endüstriyel olayları, yaklaşan modelleri ve müşterilerin bu tür olaylara nasıl tepki vereceğini belirlemesine yardımcı olabilir.

İşletmeler, tahmine dayalı analitiği başarılı kılmak için çok sayıda geçmiş, güncel ve iddia edilen veriyi analiz etmek için Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka kullanabilir.

Bunun önemli bir örneği, Amazon'un personeli olmayan Amazon Go perakende mağazalarındaki uygulamasıdır. Şirket, mağazalarına, hangi ürünlerin talep edildiğini, neyin iade edildiğini ve diğer birçok özelliği belirlemek için kullanıcıları izleyen kameralar yerleştirdi. Bu, yalnızca müşteriler için en iyi seçeneklerin belirlenmesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda fiyatlandırma politikasını da değiştirir.

Fiyat Optimizasyonu

Makine öğrenimi sistemleri aracılığıyla analiz edilen büyük veri kümeleri, mağaza sahiplerinin endüstrinin nasıl gelişeceğini öngörmelerini sağlar. Perakende işletmeleri, tüketici verilerinin kapsamlı bir incelemesini yaparak, çoğu müşterinin belirli bir ürün için ödemeye razı olacağı fiyatı belirleyebilir.

Perakendeciler daha sonra pazar avantajını ve kârı en üst düzeye çıkarmak için bu sonuçlara göre fiyatlandırmayı değiştirebilir. İsveçli özel eczaneler zinciri Apotek Hjartat, müşterinin alışveriş davranışına göre kendi fiyatlandırmasını uyarlarken rakiplerinin tekliflerini takip etmek için makine öğrenimini kullanıyor.

Makine Öğrenimini Kullanmadan Önce Dikkat Edilmesi Gerekenler

Makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamaları, çoğu perakende işletmesinin sorunlarına her zaman en iyi çözümler değildir.

Bu teknolojilerin karmaşıklığının yanı sıra, iş operasyonlarına entegre edilmeleri de pahalıdır. Bu nedenle, makine öğrenimi veya yapay zeka çözümlerini kullanmadan önce bu sorunları ele almak en iyisidir.

Makine Öğrenimi Sorunlarınızı Çözebilir mi?

AI ve makine öğreniminin birer araç olduğunu unutmayın. Bazı durumlarda, iş için en iyi araçtırlar. Ama ne yazık ki kendi başlarına bir firmayı değiştirme yeteneklerinden yoksundurlar.

Bu nedenle, makine öğrenimini kullanmaya karar vermeden önce sorunlarınızı belirleyin ve makine öğrenimi ve yapay zekanın doğru çözümler olup olmadığına bakın.

Makine Öğrenimi Entegrasyonu Gerekli mi?

Yapay zeka veya makine öğrenimi çözümlerini takip edip etmeyeceğinize karar vermeden önce, şu anda sahip olduğunuz araçların yeterli olup olmadığını değerlendirmek çok önemlidir. Yeni teknoloji bir soruna en çekici çözüm olsa da, her zaman en pratik değildir.

Yapay zeka ve makine öğrenimi çözümlerine yalnızca birkaç sorun uygundur. Bunun dışında, en yeni teknoloji nadiren zaman veya maliyet açısından en verimli olanıdır.

Makine Öğrenimi Entegrasyonu için Kaynaklara Sahip misiniz?

Makine öğrenimi veya yapay zekanın çözebileceği bir sorunu belirlediğinizi ve bu araçların bu sorunu çözmek için en iyi yaklaşım olduğu sonucuna vardığınızı varsayalım. Sonraki adım, AI veya ML dağıtmak için altyapıya sahip olup olmadığınızı değerlendirmektir. Başka bir deyişle, istediğiniz çözümü oluşturabilecek veya mevcut bir çözümü ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde uyarlayabilecek personel üzerinde AI / ML yazılım geliştiricileriniz var mı?

Bu profesyoneller için büyük talep nedeniyle, şu anda bulmak zor. Ayrıca yüksek talep nedeniyle oldukça maliyetlidirler.

Gerekli altyapı veya fonlar olmadan makine öğrenimini işinize entegre etmek, finansal istikrarsızlık gibi çok sayıda soruna yol açabilir.