Машинное обучение (ML) значительно улучшило отрасль розничной торговли, позволив предприятиям увеличить свою прибыль. Это становится возможным благодаря собранным данным, которые помогают открыть возможности для прогнозирования, адаптации и удовлетворения постоянно меняющихся требований клиентов.
Вы когда-нибудь осмелились узнать о веб-сайтах электронной коммерции, таких как раздел «Часто покупаемые вместе» Flipkart и Amazon? Это пример использования рекомендательной системы, и, очевидно, он относится к машинному обучению. А теперь представьте, как рекомендации, показанные клиентам, будут очень полезны для увеличения продаж.
Да, вы правильно думаете.. чтобы понять суть, вы можете представить, как мы реагируем на этот раздел в флипкарте, когда мы что-то покупаем, это просто вызывает вторую мысль купить рекомендуемые вещи. А теперь представьте, что даже 50-60% мыслей конвертируются в покупку, насколько это поможет увеличить продажи.
Теперь у вас есть основная концепция того, как использование машинного обучения принесет пользу розничным отделам.
Сейчас мы просто обсудим некоторые приложения в сфере розничной торговли и возможные решения с применением машинного обучения.
Принятие экономически эффективных ценовых решений
Сделать правильный выбор цен и скорректировать их в соответствии с предпочтениями потребителей сложно. Сезонные колебания, пики спроса и модели конкурентного ценообразования — все это факторы, которые большинство продавцов учитывают при принятии решений. Однако есть множество других элементов, которые могут повлиять на цену.
В сфере розничной торговли искусственный интеллект можно использовать для создания алгоритмов, которые помогут определить, уместно ли начать снижать цены или повышать их. Они могут отслеживать уровни запасов и конкурентные цены, а также сравнивать их со спросом, чтобы определить лучшие цены.
Прогнозирование и формирование спроса
Прогнозирование спроса может радикально изменить то, как вы оцениваете, рекламируете, позиционируете и продаете свои продукты. Например, инженеры по машинному обучению могут создавать модели, использующие исторические данные, методы регрессии и временных рядов, для прогнозирования прогнозируемых продаж конкретных продуктов в течение заданного периода времени.
Анализ потребителей, продуктов и конкурентов может помочь вам принять наилучшее ценовое решение. Кроме того, можно прогнозировать будущие потребности в запасах, поддерживать надлежащий уровень запасов и обеспечивать постоянную доступность востребованных товаров с использованием данных о запасах и цепочке поставок.
Создание оптимизированной цепочки поставок
Данные, используемые для обучения алгоритмов машинного обучения, могут оказаться весьма полезными при выборе маршрутов доставки. Интеллектуальные системы обеспечивают эффективную логистику, а также решают две задачи: улучшение обслуживания клиентов с быстрой доставкой и снижение накладных расходов.
Отслеживание настроений клиентов
То, как люди делают покупки, изменилось в результате того, что известные компании активно присутствуют на популярных платформах. Многие бренды также используют эти платформы в качестве официального канала связи для обслуживания клиентов.
В результате очень важно отслеживать настроения клиентов и репутацию бренда на этих платформах. Благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту бренды теперь могут отслеживать свое присутствие в социальных сетях в широком масштабе, анализировать информацию о вовлеченности и настроении клиентов, а также узнавать, что движет трафиком.
Определение пожизненной ценности клиента (CLTV)
Сумма, которую они тратят на предложения, их постоянство, история платежей и количество покупок, — все это можно использовать для оценки ценности жизни клиента. Компании могут использовать эту информацию для улучшения своих маркетинговых инициатив. В результате их доля наиболее ценных потребителей будет расти, обеспечивая стабильный поток доходов.
Ссылки:
