Отрасль розничной торговли извлекла большую пользу из достижений машинного обучения (ML), которые позволяют улучшить чистую прибыль компании. Технология может сделать это за счет улучшения условий розничной торговли для потребителей за счет лучшего пользовательского интерфейса, персонализированного механизма рекомендаций, оптимизации складских запасов и инвентаря, а также более точной оценки объекта. Многие компании уже перешли на более цифровую платформу, чтобы лучше понимать, когда продвигать продукты более агрессивно, а когда - более тактично.

Трудно сказать, насколько далеко зайдет машинное обучение в революции в мире розничной торговли, но недавнее исследование McKinsey предполагает, что розничные торговцы в США, которые внедрили данные и аналитику в свою цепочку поставок, испытали увеличение операционной маржи на 10% за последние пять лет. . Получение данных и разработка правильной платформы интеллектуальных решений с функциями прогнозирования стали ключом к повышению рентабельности инвестиций предприятий. Компания интеллектуальной автоматизации WorkFusion имеет ряд продуктов автоматизации, которые используют данные для производства интеллектуальных решений для розничной торговли, включая платформу автоматизации роботизированных процессов RPA Express.

Вот четыре способа, которыми розничные торговцы используют машинное обучение для улучшения своих розничных потребностей.

1) Запасы и инвентарь

Одним из ключевых элементов успешного ведения бизнеса является способность быстро и автоматически оптимизировать процесс складирования и управления запасами. ML предлагает розничным торговцам возможность покупать онлайн и офлайн данные для прогнозирования потребностей в запасах в режиме реального времени, разбивая эти факторы на основе различных сегментов, таких как день недели, время года и активность в конкретном магазине. Эту информацию можно использовать для создания ежедневной панели рекомендуемых заказов для менеджера по закупкам. Вскоре машинное зрение также может быть использовано в виде камер, которые могут определять количество предметов определенного продукта во всем магазине, просто взглянув на него.

2) Прогнозирование поведения клиентов

Эта технология также играет положительную роль в анализе данных о клиентах и ​​прогнозировании будущего поведения. Розничные продавцы могут использовать эти данные, чтобы лучше понимать потребности своих клиентов, изучая ценовой диапазон их предыдущих покупок, рекомендуя товары, которые могут быть им интересны. Алгоритмы машинного обучения могут генерировать предложения для товаров, которые дополняют товары, которые они покупают, а не просто продавать горячий товар, совершенно не связанный с тем, что они покупают. Кроме того, розничные продавцы могут использовать дополнительные опции для гигиенических и других товаров повседневного спроса, которые они, возможно, захотят покупать ежемесячно или ежеквартально, если им нравится товар.

3) Отслеживание поведения в маркетинговых целях

ML также можно использовать для определения того, насколько хорошо продается товар, исходя из его положения по отношению к остальной части магазина. Один из способов предсказать, как покупатели реагируют на определенные продукты, - это использовать камеры, которые определяют характер ходьбы и направление, в котором покупатели смотрят, когда идут по магазину. Эти камеры могут собирать данные, измеряющие интерес к различным товарам, которые можно использовать для реструктуризации макетов магазинов. Их также можно использовать для тестирования новых товаров или определения того, следует ли отказываться от продуктов, продажи которых падают.

4) Динамическое ценообразование

Компании знают, что обеспечение точной цены на товар может помочь или разрушить их бизнес. Теперь у машинного обучения есть возможность предлагать варианты динамического ценообразования, что означает, что цены на определенные продукты меняются со временем с помощью алгоритма, который учитывает множество переменных ценообразования. Эти показатели могут включать сезон года, а также спрос и предложение. Благодаря этой технологии розничные торговцы получают больше гибкости при определении правильной цены в нужное время, не упуская из виду свои основные цели, включая оптимизацию прибыли или выручки. Изучая производительность продукта с течением времени, ML может легко адаптироваться к изменениям на рынке и повысить рентабельность инвестиций компании.