零售中的機器學習：您應該實施嗎？

許多零售企業現在開始使用人工智能和機器學習來跟上消費者行為的不斷變化。 在您的業務中使用相同的策略也可能使您獲得良好的結果。

客戶數據是成功企業的重要組成部分。 正確分析和利用上述數據是企業發展的最大因素。 隨著當今客戶數據來源的不斷增長，機器學習已成為零售行業新戰略發展的關鍵。

根據 IBM 的一份報告，超過 70% 的零售和消費品企業現在依賴機器學習服務來分析客戶的購買行為，以優化供應鏈並為客戶提供個性化的優惠。

雖然預測分析依賴於人們來識別數據中的統計趨勢，但機器學習是一種人工智能 (AI)，它使用計算機算法來識別數據趨勢。 然後，計算機可以根據這些趨勢自行生成預測，有效地“學習”，而無需針對特定目的進行培訓。

為什麼要將機器學習集成到零售業務中？

機器學習可以幫助企業優化價格、收集消費者數據和簡化物流運營。 機器學習簡化零售業務的能力可以節省成本並加強消費者聯繫。

但除此之外，將機器學習整合到零售業務中還有更多好處：

流失率預測

預測流失率對企業來說至關重要。 當一家公司失去客戶時，它既失去了預期收益，也失去了吸引消費者的資金。

如果您繼續因客戶流失而失去客戶，您將永遠無法達到收支平衡的門檻。 獲得新客戶的費用將非常昂貴。

幸運的是，機器學習可以幫助您跟踪可能導致客戶流失的事件。 與標準的被動方法相反，來自 AI 的數據將幫助您採取適當的措施以主動方式留住消費者。

市場分析

企業必須預測對其服務的需求，以便為消費者提供完全量身定制的體驗。

零售中的機器學習可以執行此類預測並幫助公司跟踪其庫存以管理庫存水平。 此外，他們可以確定需求變化並適當調整定價。

自動化基本流程

機器學習可以比任何人都更快、更有效地評估零售企業的內部數據。 例如，您可以允許人工智能檢查和分析您的人力資源數據。

人工智能產生的數據可以幫助您完成以下工作：

● 讓您的員工適應能力更強

● 將工人從日常瑣事中解放出來

● 有效規劃員工工作日程

不僅如此，您甚至可以將其應用於需要物理驗證產品狀態的情況。 Costco 正在使用這項技術來檢查他們的農產品過道的新鮮度。 他們設法顯著減少了食物浪費的數量，並提高了所展示產品的新鮮度和可持續性。

欺詐識別

企業可以藉助機器學習開發自學習系統。 此外，人工智能可以更好地提高系統檢測欺詐的效率。

機器學習系統將有助於防止欺詐行為，並通過記錄給定 IP 地址的用戶行為來跟踪優惠券和折扣的使用。

受保護的快速路由

零售商可以使用機器學習算法來發現更快更好的路線，並更快地將商品交付給客戶。

企業可以利用相同的概念來使用各種算法，這些算法將確定用戶的意圖和願望，從而為他們提供個性化的體驗。

更多真正的個性化優惠

個性化目前正在興起，因為今天的客戶不願意成為充斥著通用電子郵件的訂閱者列表的一部分。

機器學習可以通過監控用戶行為和整合有關先前交易的關鍵信息來幫助零售商適應這一趨勢。

機器學習驅動的分析可以篩選用戶在社交網站上的谷歌搜索歷史、評論和喜歡，以提供最佳產品或服務推薦。

根據《華爾街日報》的這篇文章，H&M 試圖通過定制向客戶展示的優惠和產品來恢復其零售店的銷售，這方面的一個例子。 雖然該公司拒絕透露具體金額，但他們報告稱，他們在斯德哥爾摩的一家商店的收入和銷售額都有所增長。

利用預測分析

預測分析已被證明是零售企業主的寶貴工具。

預測分析可以幫助零售商識別關鍵的行業事件、即將到來的模式以及客戶對此類事件的反應。

企業可以使用機器學習和人工智能來分析大量歷史、當前和所謂的數據，以使預測分析成功。

這方面的一個關鍵例子是亞馬遜在他們的無人 Amazon Go 零售店中的實施。 該公司在其商店中安裝了攝像頭，用於跟踪用戶以確定需要哪些商品、退回哪些商品以及多個其他特徵。 這不僅有助於確定客戶的最佳選擇，還有助於改變定價政策。

價格優化

通過機器學習系統分析的大型數據集使商店所有者能夠預見該行業將如何發展。 通過對消費者數據進行徹底檢查，零售企業可以設定大多數客戶願​​意為某種產品支付的價格。

然後，零售商可以根據這些結果修改定價，以最大限度地提高市場優勢和利潤。 瑞典私人藥房連鎖店 Apotek Hjartat 正在使用機器學習來跟踪競爭對手的報價，同時根據客戶的購物行為調整自己的定價。

使用機器學習之前要考慮的事情

機器學習和人工智能應用程序並不總是解決大多數零售企業問題的最佳解決方案。

除了這些技術的複雜性之外，將它們集成到業務運營中也很昂貴。 這就是為什麼最好在使用機器學習或人工智能解決方案之前解決這些問題。

機器學習能解決你的問題嗎？

請記住，人工智能和機器學習是工具。 在某些情況下，它們是完成這項工作的最佳工具。 但不幸的是，他們缺乏自行改變公司的能力。

因此，在您決定使用機器學習之前，請先確定您的問題，然後看看 ML 和 AI 是否是正確的解決方案。

機器學習集成是否必要？

在決定是採用 AI 還是 ML 解決方案之前，評估您目前擁有的工具是否足夠至關重要。 雖然新技術可能是解決問題最吸引人的方法，但它並不總是最實用的。

只有少數問題很適合 AI 和 ML 解決方案。 除此之外，最新的技術很少是最節省時間或最具成本效益的。

你有機器學習集成的資源嗎？

假設您已經確定了 ML 或 AI 可以解決的問題，並得出結論認為這些工具是解決該問題的最佳方法。 下一步是評估您是否擁有部署 AI 或 ML 的基礎設施。 換句話說，您是否有 AI / ML 軟件開發人員可以創建您想要的解決方案或調整現有解決方案以滿足您的需求？

由於對這些專業人士的需求很大，現在很難找到他們。 由於需求量大，它們的成本也很高。

在沒有必要的基礎設施或資金的情況下將機器學習集成到您的業務中可能會導致許多問題，例如財務不穩定。

最後的話

許多零售企業現在開始使用人工智能和機器學習來跟上消費者行為的不斷變化。 在您的業務中使用相同的策略也可能使您獲得良好的結果。