零售中的机器学习：您应该实施吗？

许多零售企业现在开始使用人工智能和机器学习来跟上消费者行为的不断变化。 在您的业务中使用相同的策略也可能使您获得良好的结果。

客户数据是成功企业的重要组成部分。 正确分析和利用上述数据是企业发展的最大因素。 随着当今客户数据来源的不断增长，机器学习已成为零售行业新战略发展的关键。

根据 IBM 的一份报告，超过 70% 的零售和消费品企业现在依赖机器学习服务来分析客户的购买行为，以优化供应链并为客户提供个性化的优惠。

虽然预测分析依赖于人们来识别数据中的统计趋势，但机器学习是一种人工智能 (AI)，它使用计算机算法来识别数据趋势。 然后，计算机可以根据这些趋势自行生成预测，有效地“学习”，而无需针对特定目的进行培训。

为什么要将机器学习集成到零售业务中？

机器学习可以帮助企业优化价格、收集消费者数据和简化物流运营。 机器学习简化零售业务的能力可以节省成本并加强消费者联系。

但除此之外，将机器学习整合到零售业务中还有更多好处：

流失率预测

预测流失率对企业来说至关重要。 当一家公司失去客户时，它既失去了预期收益，也失去了吸引消费者的资金。

如果您继续因客户流失而失去客户，您将永远无法达到收支平衡的门槛。 获得新客户的费用将非常昂贵。

幸运的是，机器学习可以帮助您跟踪可能导致客户流失的事件。 与标准的被动方法相反，来自 AI 的数据将帮助您采取适当的措施以主动方式留住消费者。

市场分析

企业必须预测对其服务的需求，以便为消费者提供完全量身定制的体验。

零售中的机器学习可以执行此类预测并帮助公司跟踪其库存以管理库存水平。 此外，他们可以确定需求变化并适当调整定价。

自动化基本流程

机器学习可以比任何人都更快、更有效地评估零售企业的内部数据。 例如，您可以允许人工智能检查和分析您的人力资源数据。

人工智能产生的数据可以帮助您完成以下工作：

● 让您的员工适应能力更强

● 将工人从日常琐事中解放出来

● 有效规划员工工作日程

不仅如此，您甚至可以将其应用于需要物理验证产品状态的情况。 Costco 正在使用这项技术来检查他们的农产品过道的新鲜度。 他们设法显着减少了食物浪费的数量，并提高了所展示产品的新鲜度和可持续性。

欺诈识别

企业可以借助机器学习开发自学习系统。 此外，人工智能可以更好地提高系统检测欺诈的效率。

机器学习系统将有助于防止欺诈行为，并通过记录给定 IP 地址的用户行为来跟踪优惠券和折扣的使用。

受保护的快速路由

零售商可以使用机器学习算法来发现更快更好的路线，并更快地将商品交付给客户。

企业可以利用相同的概念来使用各种算法，这些算法将确定用户的意图和愿望，从而为他们提供个性化的体验。

更多真正的个性化优惠

个性化目前正在兴起，因为今天的客户不愿意成为充斥着通用电子邮件的订阅者列表的一部分。

机器学习可以通过监控用户行为和整合有关先前交易的关键信息来帮助零售商适应这一趋势。

机器学习驱动的分析可以筛选用户在社交网站上的谷歌搜索历史、评论和喜欢，以提供最佳产品或服务推荐。

根据《华尔街日报》的这篇文章，H&M 试图通过定制向客户展示的优惠和产品来恢复其零售店的销售，这方面的一个例子。 虽然该公司拒绝透露具体金额，但他们报告称，他们在斯德哥尔摩的一家商店的收入和销售额都有所增长。

利用预测分析

预测分析已被证明是零售企业主的宝贵工具。

预测分析可以帮助零售商识别关键的行业事件、即将到来的模式以及客户对此类事件的反应。

企业可以使用机器学习和人工智能来分析大量历史、当前和所谓的数据，以使预测分析成功。

这方面的一个关键例子是亚马逊在他们的无人 Amazon Go 零售店中的实施。 该公司在其商店中安装了摄像头，用于跟踪用户以确定需要哪些商品、退回哪些商品以及多个其他特征。 这不仅有助于确定客户的最佳选择，还有助于改变定价政策。

价格优化

通过机器学习系统分析的大型数据集使商店所有者能够预见该行业将如何发展。 通过对消费者数据进行彻底检查，零售企业可以设定大多数客户愿意为某种产品支付的价格。

然后，零售商可以根据这些结果修改定价，以最大限度地提高市场优势和利润。 瑞典私人药房连锁店 Apotek Hjartat 正在使用机器学习来跟踪竞争对手的报价，同时根据客户的购物行为调整自己的定价。

使用机器学习之前要考虑的事情

机器学习和人工智能应用程序并不总是解决大多数零售企业问题的最佳解决方案。

除了这些技术的复杂性之外，将它们集成到业务运营中也很昂贵。 这就是为什么最好在使用机器学习或人工智能解决方案之前解决这些问题。

机器学习能解决你的问题吗？

请记住，人工智能和机器学习是工具。 在某些情况下，它们是完成这项工作的最佳工具。 但不幸的是，他们缺乏自行改变公司的能力。

因此，在您决定使用机器学习之前，请先确定您的问题，然后看看 ML 和 AI 是否是正确的解决方案。

机器学习集成是否必要？

在决定是采用 AI 还是 ML 解决方案之前，评估您目前拥有的工具是否足够至关重要。 虽然新技术可能是解决问题最吸引人的方法，但它并不总是最实用的。

只有少数问题很适合 AI 和 ML 解决方案。 除此之外，最新的技术很少是最节省时间或最具成本效益的。

你有机器学习集成的资源吗？

假设您已经确定了 ML 或 AI 可以解决的问题，并得出结论认为这些工具是解决该问题的最佳方法。 下一步是评估您是否拥有部署 AI 或 ML 的基础设施。 换句话说，您是否有 AI / ML 软件开发人员可以创建您想要的解决方案或调整现有解决方案以满足您的需求？

由于对这些专业人士的需求很大，现在很难找到他们。 由于需求量大，它们的成本也很高。

在没有必要的基础设施或资金的情况下将机器学习集成到您的业务中可能会导致许多问题，例如财务不稳定。

最后的话

许多零售企业现在开始使用人工智能和机器学习来跟上消费者行为的不断变化。 在您的业务中使用相同的策略也可能使您获得良好的结果。