Перед розничными магазинами часто стоит непростая задача по доставке товаров покупателям. Управление запасами, рабочей силой, цепочкой поставок, логистикой, временем доставки, ИТ-инфраструктурой, управлением складом, многоканальным управлением, продажами, маркетингом, дизайном магазина, ценообразованием и т. д. Что ж!!! Машинное обучение может выполнить всю работу за вас.

Целенаправленный бихевиоризм

Люди принимают меры, исходя из своих неотложных потребностей, и предположения о поведении, основанные на предыдущих данных, по-прежнему представляют большую неопределенность. У всех есть приоритет поведения, и они часто действуют в соответствии с самыми насущными потребностями. Как эти данные могут быть использованы розничными магазинами. Через социальные сети, проводя старое исследование рынка моды, спрашивая потребителей, какие продукты они, скорее всего, купят. Это делает аргумент более потребительским и ориентированным на людей.

Что вы делаете, когда потребительские расходы сокращаются?

Когда потребительские расходы иссякают, тогда розничные магазины должны управлять запасами таким образом, удерживая запасы, которые находятся непосредственно у потребителя. Люди покупают продукты, исходя из приоритетов, которые им необходимы. Первый квартал 2017 года был плохим для розничных магазинов, но они могут не обращать внимания на убытки, управляя запасами в соответствии с потребительским спросом.

Спрос на определенные товары упал бы в тяжелые времена, но люди все равно покупают товары первой необходимости. Наращивание запасов — не лучшая идея для розничных магазинов.

Продажи

Прогнозирование продаж действительно важно для распределения ресурсов для удовлетворения потребностей потребителя. Машинное обучение может прогнозировать продажи на основе предыдущей истории продаж и точно определять, как маркетинг стимулировал трафик для продажи. Ресурсы, такие как рабочая сила и запасы, могут быть скорректированы на основе этого прогноза. Ценообразование товаров играет решающую роль в объеме продаж. С помощью регрессионной модели можно управлять ценообразованием товаров, чтобы можно было сопоставить переменные, влияющие на ценообразование, такие как транспортные расходы, бензин, налоги, регулирование и т. д. Это вводит в уравнение много переменных, но все равно будет неопределенность. Когда розничные продажи падают, это показывает тенденцию, что приоритеты людей по каким-то причинам изменились.

Маркетинг

Маркетинг, промо, реклама, PR, социальные сети, события, купоны, сезон и т. д. играют здесь огромную роль, поскольку они привлекают трафик в магазин. Кампаниями можно управлять, ориентируясь на определенную аудиторию, которая может вернуться в магазин, а также на новую аудиторию со схожими предпочтениями. Социальные сети — отличное место для изучения потребительских предпочтений на рынке старой моды. Это может быть наградой за понимание приоритета и их будущего поведения.

Будущее поведение потребителя основано не на предыдущем поведении, а на действиях, предпринятых человеком для удовлетворения его самой насущной потребности. Слушайте потребителей и пополняйте запасы в этом затруднительном положении.

Управление ресурсами

Розничные магазины управляют множеством ресурсов, таких как ИТ, склад, рабочая сила, инфраструктура, логистика, запасы, обслуживание клиентов, дизайн магазина и т. д. Все ресурсы планируются многоканальной командой. Машинное обучение может определить ключевые ресурсы, которые приводят к потере денежных средств. Это приводит к перераспределению ресурсов. Группа закупок часто распределяет все заказы на покупку по новым или существующим услугам. Машинное обучение может прогнозировать стоимость приобретения нового продукта и его влияние на розничный бизнес.

Управление складом

Управление запасами приводит к доставке запасов в нужное время. Управление запасами зависит от прогноза продаж, сезонности, событий и маркетинговой кампании, промо, PR, купонов, скидок и флэш-распродаж. Ожидание продаж сложно и зависит от поведения потребителей, конкуренции, технологий, времени и различных факторов. Неудовлетворительные продажи могут привести к увеличению запасов. Снижение цен может помочь уменьшить запасы, предотвращая розничные потери. Склады могут стать огромным бременем, если розничные продажи сократятся.

Логистический менеджмент

Своевременная доставка товарно-материальных запасов на склад и потребителю способствует удовлетворению спроса. Время в пути часто мешает выполнению заказов. Размещение системы доставки важно, когда в одном регионе наблюдается всплеск продаж и необходимо быстро доставить запасы. Точно так же, как Uber размещает свои автомобили для эффективного маршрута. Расчет цены является ключевой переменной продукта на основе понесенных затрат. Модель регрессии помогает предвидеть колебания цен, чтобы помочь лучшему суждению.

Цепочка поставок

Цепочка поставок — это предвидение спроса и предложения, чтобы направить денежные средства на продуктивные задачи. Транзитное время между производством и складом, а также потребителю. Как только заказы поступают, ресурсы необходимо перераспределить, чтобы удовлетворить спрос до истечения срока. Классификаторы машинного обучения могут предоставлять вероятностные модели.

Инвентарь

Линия производства работает для удовлетворения потребностей потребителей. Направление ресурсов для своевременного производства продукции приносит удовлетворенность клиентов. Это предполагает использование оборудования и опыта для создания качественного продукта. На основе исследования рынка создаются новые конструкции продуктов, денежные средства направляются на покупку товарно-материальных запасов, а рабочая сила используется для производства готовой продукции. Машинное обучение может проверять качество продуктов, прогнозировать время доставки от производственной линии до готового продукта, связанные с этим затраты, ресурсы и т. д.

Вся эта оптимизация приводит к повышению производительности, поскольку машинное обучение улучшает каждую часть розничной торговли. Он предоставляет данные для будущего планирования, прогнозирования рецессии, уменьшения накопления запасов и многого другого…

Розничным магазинам необходимо быстро адаптироваться к изменениям, если они хотят избавиться от ранней вялости в 2017 году.