Для ритейлеров быть локальными и предлагать покупателям именно то, что им нужно, и тогда, когда им это нужно, — это ключ к успеху. Благодаря технологическим достижениям клиенты теперь ожидают более персонализированных предложений и рекламных акций, основанных на их потребностях. Розничный бизнес выживает на рынке, когда у него есть регулярный поток новых и постоянных клиентов. Поэтому розничные торговцы и предприятия в целом идут на многое, чтобы удовлетворить своих клиентов. Кроме того, сделать клиента счастливым — одна из лучших бизнес-стратегий. Розничные продавцы всегда разрабатывают креативные рекламные акции и специальные предложения для взаимодействия со своими клиентами.

Это стремление сделать клиентов счастливыми поддерживается новыми технологиями, такими как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), которые открывают новые возможности для электронной коммерции и розничной торговли в целом. Ритейлеры активно интегрируют эти современные технологии в надежде улучшить качество обслуживания клиентов, снизить операционные трения и повысить свою прибыль.

Мы видели, как AI и ML использовались для улучшения таргетинга рекламы и рекомендаций по продуктам. Теперь мы видим, что эти технологии используются в важнейшем аспекте ценообразования на продукцию и реализации рекламных акций и специальных предложений.

Как машинное обучение улучшает ценообразование и рекламные акции

Роль ML в доставке рекламных акций и специальных предложений проявляется с обеих сторон. Машинное обучение прогнозирует лучшие рекламные акции для каждого сегмента клиентов, обеспечивая при этом их удовлетворенность, и эти рекламные акции также оказывают общее положительное влияние на итоговую прибыль бизнеса.

Для новичков машинное обучение обучает компьютерную систему тому, как делать точные прогнозы при подаче данных. Таким образом, модель ML, когда она обучена, может распознавать шаблоны из данных без явного программирования. В этом и заключается его основное преимущество: когда розничный торговец развертывает модель машинного обучения, он может постоянно интегрироваться с новыми продуктами и рыночными данными, определять тенденции и делать точные прогнозы о спросе и ценах. Обычно модель, разработанная экспертом по данным, позволяет ритейлеру экспериментировать с различными стратегиями и соображениями, чтобы получить оптимальные цены и рекламные предложения.

Вот несколько конкретных способов, которыми ML помогает ритейлерам в области рекламных акций и ценообразования на товары:

1. Машинное обучение используется для оправдания рекламных акций

Рекламные акции оправданы только тогда, когда они имеют смысл для бизнеса, то есть когда скидки окупаются бизнесом с точки зрения экономической ценности, такой как увеличение товарооборота, увеличение числа привлеченных клиентов, лояльность к бренду и т. д. С помощью алгоритмов машинного обучения менеджеры могут более точно прогнозировать :

  • Оптимальный размер скидки на товар
  • Лучшее время для начала или окончания рекламной акции
  • Лучшие параметры для продвижения
  • Общее влияние продвижения на бизнес-баланс

Ключевое слово здесь — точность. Там, где менеджеры без машинного обучения пытаются ответить на эти бизнес-вопросы, просматривая прошлые данные, модели машинного обучения изучают как прошлые, так и настоящие рыночные тенденции, а также другие основные факторы, чтобы дать более надежные рекомендации.

2. Машинное обучение помогает ритейлерам избежать рекламной траты

Если это не схема лояльности, рекламировать продукт покупателю, который в нем не нуждается, кажется плохой идеей, верно? Тем не менее, 52% покупателей в Исследовании Forrester подтвердили, что они еженедельно или ежемесячно получали рекламные предложения на продукты, за которые они с радостью заплатили бы полную цену. Модели на основе искусственного интеллекта и машинного обучения могут помочь ритейлерам восполнить эти возможности потерь, анализируя данные о покупателях и ожидаемое влияние продвижения по различным каналам.

3. ML определяет оптимальные цены на товары

Вместо обычных уценок ML помогает ритейлеру определить лучшую цену на товар с учетом множества факторов; не в последнюю очередь общие расходы, количество транзакций, прибыль, ожидаемый спрос, данные о рекламных акциях, демография и цены конкурентов. В дальнейшем машинное обучение может обеспечить динамическое ценообразование, автоматизированную систему, в которой цены меняются в режиме реального времени в ответ на некоторые из этих факторов.

4. Машинное обучение дает менеджерам инструменты для достижения нескольких ключевых показателей эффективности.

С моделями ML, независимо от того, является ли целью увеличение общего дохода за счет увеличения оборота, максимизация прибыли на единицу или сочетание целей, система ценообразования с поддержкой ML является лучшим выбором для этого. Машинное обучение становится все более сложным, увеличивая маркетинговые возможности с помощью чистых данных, открывая возможности роста с помощью ключевых показателей эффективности. В зависимости от соображений модель ML может предсказать лучшую цену для увеличения доходов, продаж или продвижения.

5. Машинное обучение позволяет персонализировать рекламные акции

Модель машинного обучения, изучающая поведение отдельных покупателей, может рекомендовать рекламные акции покупателям с похожими шаблонами. Например, модель может предложить предложение на основе корзины, чтобы стимулировать покупателей превысить некоторые пороговые значения стоимости корзины.

6. Машинное обучение экономит время и усилия

Модель машинного обучения анализирует объем данных и большие наборы переменных, которыми традиционные системы не могут управлять. Поскольку модели машинного обучения «обучаются», они интегрируют новую информацию и предсказывают с помощью явного программирования снова и снова.

7. Машинное обучение снижает рекламные риски и повышает прибыль бизнеса

Точные модели машинного обучения резко снижают риск, с которым сталкиваются ритейлеры, делающие рекламные предложения. Алгоритм предсказывает вероятные результаты продвижения, облегчая менеджеру по продукту определение того, какое продвижение и цена продукта улучшат бизнес-баланс. Имея модель, розничный продавец может провести анализ доходов и прибыли для различных сценариев, прежде чем приступать к стимулированию сбыта.

Начните использовать свои данные для повышения эффективности бизнеса

С помощью науки о данных и машинного обучения вы можете использовать как прошлые, так и настоящие рыночные тенденции, а также другие основные факторы, чтобы получать более надежные рекомендации. Данные могут помочь вам определить лучшую цену на продукт, увеличить общий доход за счет увеличения оборота и помочь вам максимизировать прибыль на единицу продукции. Обеспечивая удовлетворенность клиентов, вы можете избавиться от рекламных отходов и оказать общее положительное влияние на бизнес. Больше данных означает больше информации. Вы также можете начать с модернизации данных в своей организации, чтобы получить максимальную отдачу от ваших данных о клиентах.

Примечание: эта статья впервые опубликована на Nisum.