Strojové učení v maloobchodě: základy a 10 klíčových aplikací

Strojové učení v maloobchodě: základy a 10 klíčových aplikací

V posledních letech, mezi uzamčením, zákazem vycházení, přerušením dodavatelského řetězce a energetickými krizemi, si maloobchodníci museli připadat jako dinosauři, kteří se snaží vyhnout dešti asteroidů a vyhnout se vyhynutí.

Ale na rozdíl od těchto obřích prehistorických plazů se maloobchodní průmysl mohl spolehnout na celou řadu technologických inovací, aby lépe čelil výzvám těchto těžkých časů.

Jedním z nejpůsobivějších nástrojů v tomto arzenálu se jistě ukázala být umělá inteligence, včetně její výkonné dílčí větve známé jako strojové učení (ML). Pojďme stručně zarámovat povahu této technologie a prozkoumat klíčové případy použití strojového učení v maloobchodě.

Role strojového učení v maloobchodě

Strojové učení v maloobchodě spoléhá na sebezdokonalující se počítačové algoritmy vytvořené ke zpracování dat, rozpoznávání opakujících se vzorců a anomálií mezi proměnnými a autonomní učení, jak takové vztahy ovlivňují nebo určují trendy, jevy a obchodní scénáře v tomto odvětví.

Potenciál samoučení a kontextového chápání systémů strojového učení lze v maloobchodě využít k:

  1. Identifikujte základní dynamiku, která řídí maloobchodní sektor.Například systémy pro analýzu dat založené na ML jsou široce používány v marketingu k personalizaci nakupování pomocí doporučovacích motorů a cílené reklamy založené na zákaznických datech, ale také k předpovídání poptávky po produktech nebo jiných tržních trendů, a tím optimalizaci řízení zásob, logistiky a cen. strategie.
  2. Podporujte kognitivní technologie související s umělou inteligencí, jako je počítačové vidění a zpracování přirozeného jazyka (NLP), které rozpoznávají vizuální a jazykové vzorce a učí se z nich, aby napodobovaly lidský zrak a komunikaci. Tyto nástroje obvykle používají maloobchodníci ke shromažďování dat z textových a vizuálních zdrojů, podporují interaktivní řešení, jako jsou chatboti a kontextové nakupování, nebo pro video dohled.

10 případů použití strojového učení, které nově definují maloobchod

Jak mohou maloobchodníci těžit z výše uvedených schopností algoritmů ML v praxi? Zde jsou některé z nejrelevantnějších případů použití strojového učení v typickém maloobchodním scénáři.

1. Cílené reklamy

I když se cílený marketing většinou používá v elektronickém obchodování, představuje mocný nástroj, jak nasměrovat potenciální zákazníky jak k online platformám, tak k tradičním obchodům. To zahrnuje segmentaci uživatelů na základě souboru behaviorálních, psychografických, demografických a geografických parametrů (jako je jejich historie nákupů a prohlížení, věk, pohlaví, zájmy, region atd.) a cílení na ně pomocí plně personalizovaných reklam a propagací.

2. Kontextové nakupování

Jiným, interaktivnějším řešením, jak upoutat pozornost uživatelů a přivést je k vaší platformě elektronického obchodu, je kontextové nakupování. Tento marketingový nástroj využívá strojové učení a počítačové vidění, aby identifikoval a upozornil na zboží zobrazené ve videích a obrázcích na sociálních sítích a zároveň nabízí „zkratku“, jak se dostat na stránku souvisejícího produktu v online obchodě.

3. Doporučené motory

Jakmile uživatelé přijdou na online platformu, mohou se cítit ztraceni mezi masivním výběrem zboží. Nástroje doporučení jsou výkonné nástroje navržené tak, aby přivedly zákazníky k produktům, které mohou skutečně potřebovat.

K poskytování přizpůsobených návrhů mohou tyto systémy přijmout přístup filtrování založeného na obsahu, konkrétně doporučovat položky s podobnými vlastnostmi jako ty, které byly zakoupeny v minulosti, nebo se rozhodnout pro společné filtrování, což znamená navrhování produktů objednaných jinými zákazníky s podobnými nákupními vzory, osobními vlastnostmi. a zájmy.

4. Dynamická tvorba cen

Doporučení produktů a reklamy nejsou jediné, co se dynamicky mění díky strojovému učení. V současné době většina internetových obchodů a platforem elektronického obchodu neustále upravuje ceny v závislosti na kolísání poptávky a nabídky produktů, propagačních akcích a cenových strategiích konkurentů, širších trendech prodeje a dalších.

5. Chatboti

Chatboti a virtuální asistenti jsou vysoce interaktivní nástroje založené na strojovém učení a NLP a schopné poskytovat zákazníkům nepřetržitou uživatelskou podporu (včetně informací o dostupných produktech a možnostech dopravy) a zároveň posílat upomínky, kupony a personalizované návrhy pro zvýšení prodeje.

6. Řízení dodavatelského řetězce

Doplňování produktů a další operace řízení zásob by nikdy neměly být ponechány náhodě. Chcete-li lépe sladit nabídku a poptávku po produktech, optimalizovat využití prostoru ve skladech a zabránit kažení potravin, vyplatí se spolehnout se na analytické a prognostické schopnosti algoritmů strojového učení. To znamená zvážit několik proměnných, jako jsou kolísání cen nebo sezónní nákupní vzorce, předpovídat budoucí trendy prodeje, a proto plánovat vhodné iniciativy na doplňování zásob.

7. Optimalizace dodávky

Dalším aspektem logistiky, který lze zlepšit pomocí strojového učení, je dodávka produktů. Systémy poháněné technologií ML, které jsou poháněny údaji o provozu a počasí shromážděnými prostřednictvím sítí senzorů a kamer internetu věcí, mohou snadno vypočítat nejrychlejší trasy doručení. Zpracováním uživatelských dat mohou místo toho doporučit vhodné způsoby doručení, aby lépe vyhovovaly potřebám zákazníků.

Ale apoteózou tohoto přístupu je pravděpodobně předvídavá expediční technika založená na ML implementovaná Amazonem, která umožňuje předvídat budoucí dodávky na základě nákupních vzorců zákazníků, přesouvat produkty do bližšího skladu, a proto je být schopen expedovat rychleji a levněji, když je zadána skutečná objednávka.

8. Autonomní vozidla

Toto ztělesnění strojového učení a počítačového vidění pro dodávání produktů má stále daleko k dokonalosti a implementaci v obrovském měřítku. Společnosti jako Amazon a Kroger však na tuto technologii sázejí a brzy se můžeme spolehnout na samořídící vozidla, která urychlí distribuci produktů.

9. Video dohled

Systémy počítačového vidění napájené ML mohou řídit vozidla… a odhalit zloděje. Hlavní rozdíl mezi těmito nástroji a tradičními řešeními video dohledu je v tom, že tato řešení identifikují narušitele na základě poněkud nepřesného přístupu založeného na pravidlech, který trpí spoustou falešných poplachů. Systémy strojového učení na druhou stranu dokážou rozpoznat jemnější vzorce chování a upozornit management, pokud se stane něco podezřelého.

10. Detekce podvodů

Pokud jde o online prodejce a platformy elektronického obchodu, zloději pravděpodobněji ukradnou peníze z kreditních karet než produkty z regálu. Vzhledem k tomu, že algoritmy strojového učení jsou navrženy tak, aby identifikovaly opakující se vzorce, mohou také určit jakoukoli událost odchylující se od normy, včetně neobvyklé frekvence transakcí nebo nesrovnalostí v datech účtu, a označit ji jako podezřelou pro další kontrolu.

Překonávání moderních výzev pomocí strojového učení

Umělá inteligence, strojové učení a kognitivní technologie se ukázaly jako neocenitelné při zvyšování zisků a optimalizaci nákladů, personalizaci zákaznické zkušenosti, zvyšování provozní efektivity z hlediska logistiky a řízení zásob a zajišťování bezpečného maloobchodního prostředí.

Zpráva Fortune Business Insight pro rok 2020 skutečně zdůraznila, že se očekává, že globální trh s umělou inteligencí v maloobchodě do roku 2028 dosáhne 31,18 miliardy USD, přičemž jeho hlavní segment bude představovat strojové učení.

Z pohledu maloobchodu to udělá ze strojového učení maják pro nalezení správného kurzu a zakotvení v bezpečném přístavu po více než dvou letech rozbouřených moří.


o autorovi

Andrea Di Stefano je analytik technologického výzkumu ve společnosti itransition.com, společnosti zabývající se vývojem softwaru se sídlem v Denveru. Zkoumá vznikající technologické trendy a jejich nejúčinnější obchodní aplikace se zaměřením na AI, strojové učení, analytiku a velká data.

Doporučený obrázek: ©Алексей Олейник


Leave a Reply

Your email address will not be published.