Bagaimana pembelajaran mesin di perusahaan ritel memengaruhi Anda?

Dalam beberapa tahun terakhir, industri ritel telah dipengaruhi secara signifikan oleh teknologi seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Secara khusus, perusahaan yang bergantung pada penjualan online mengintegrasikan sumber daya Machine Learning untuk meningkatkan penjualan dan mengurangi biaya.

Jika kita mencari buku, Machine Learning dapat didefinisikan sebagai Studi Ilmiah tentang algoritma dan model statistik untuk melakukan tugas tertentu melalui penggunaan pola dan inferensi. Dan yang menarik, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin berjalan seiring karena pembelajaran mesin dianggap sebagai bagian dari kecerdasan buatan.

Lebih mudah diucapkan daripada dilakukan untuk menentukan industri mana yang paling sedikit terpengaruh oleh pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, tetapi ritel tentu saja salah satunya. Dalam artikel ini, kita berbicara tentang bagaimana Machine Learning digunakan di ritel dan manfaatnya bagi bisnis.

Kasus penggunaan pembelajaran mesin di ritel

Ada sejumlah perusahaan yang menggunakan Machine Learning untuk meningkatkan pengalaman pelanggan mereka dan juga untuk meningkatkan penjualan. Lihat di bawah beberapa kasus penggunaan Machine Learning di sektor ritel:

Sejumlah besar data yang diproses dalam sistem Pembelajaran Mesin memungkinkan Anda melihat gambaran besar yang terbentang di Pasar. Misalnya, sistem AI memungkinkan pengecer untuk memantau perilaku dealer mereka dan untuk mengetahui dengan pasti apakah ada di antara mereka yang melanggar Harga Minimum yang diiklankan.

Karena analisis data pelanggan dan kelayakan kredit yang komprehensif, dimungkinkan untuk menentukan harga paling jelas yang bersedia mereka bayar untuk produk tertentu. Dan atas dasar ini, ubah jenis produk Anda dengan menyesuaikannya dengan harga yang tepat atau dapatkan lebih banyak.

Untuk memberikan pengalaman yang benar-benar dipersonalisasi kepada pelanggan, perusahaan perlu mengantisipasi permintaan. Pembelajaran Mesin akan membantu perencanaan inventaris yang lebih baik dan juga akan memastikan bahwa produk tersedia sesuai dengan Prediksi Permintaan.

Selain itu, analitik prediktif dan pembelajaran mesin membantu memprediksi fluktuasi permintaan dan perubahan. Harga didasarkan pada fluktuasi ini agar tidak kehilangan potensi keuntungan.

Data berdasarkan algoritma Machine Learning juga menjadi dasar untuk membentuk rute pengiriman barang ke konsumen tertentu. Sistem cerdas membuat logistik lebih berhati-hati, mencapai dua tujuan sekaligus – Memaksimalkan layanan pelanggan melalui pengiriman cepat dan meminimalkan biaya pengecer. Selain itu, sistem dapat mempertimbangkan kebutuhan untuk mengurangi emisi berbahaya dari lalu lintas jalan.

Personalisasi telah menjadi tren selama beberapa tahun terakhir, dan pembeli modern tidak lagi ingin menggunakan penawaran massal. Beradaptasi dengan tren ini, sistem pembelajaran mesin mempelajari perilaku Pengguna, informasi lebih lanjut tentang pembelian terbaru Anda, riwayat pencarian Google, suka dan komentar media sosial, akses dan reputasi pelanggan lokasi dan membuat rekomendasi terbaik tentang jenis produk apa yang sesuai dengan Pengguna dan kapan itu akan dibutuhkan.

Analisis prediktif adalah senjata ampuh yang beberapa tahun lalu tampak seperti fantasi bagi pengecer. Pada masa itu, mereka hanya bisa memimpikan seseorang yang memberi tahu mereka bagaimana peristiwa akan terungkap, tren apa yang akan muncul, dan bagaimana pelanggan akan bereaksi dengan sangat tepat.

Kemudian, strategi perdagangan dibangun hanya berdasarkan asumsi, dugaan, dan akal sehat. Hari ini, berkat pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, mereka mengandalkan akal sehat dan banyak data historis, terkini, dan hipotetis. Ini adalah salah satu manfaat utama analitik prediktif.

Menurut penelitian ICECDS, ini adalah poin yang sangat penting karena ketika sebuah perusahaan ritel kehilangan salah satu pelanggannya, ia juga kehilangan tidak hanya semua potensi keuntungan tetapi juga uang yang diinvestasikan untuk menarik dan membangun hubungan dengan pembeli ini.

Selain itu, bisnis sekarang harus membayar untuk menarik pelanggan baru, dan ini lima kali lebih mahal daripada mempertahankan pelanggan lama. Sistem Machine Learning dapat memantau skenario yang cenderung menyebabkan hilangnya pelanggan sehingga perusahaan dapat mengambil langkah paling mendesak untuk mempertahankan pelanggan.

Bisnis dapat menargetkan pelanggan berdasarkan lokasi geografis mereka dan juga dapat menggunakan teknologi untuk mempelajari rute tercepat dan terbaik untuk pengiriman yang efisien ke pelanggan La.

Sejak sistem La El Ini memiliki kemampuan belajar mandiri, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan yang sangat kuat untuk mengenali dan mencegah aktivitas kartu kredit penipuan saat berbelanja online atau offline.

Selain itu, dengan mengakses data dalam jumlah tak terbatas, sistem Machine Learning juga dapat membantu mencegah aktivitas penipuan dengan kupon dan diskon dengan melacak perilaku pengguna dari satu lokasi ke lokasi lain, hanya IP tertentu.

Dengan prinsip yang sama, algoritme dapat menentukan niat pengguna, misalnya, jika scammer akan membeli produk dan kemudian mengembalikan produk yang salah dalam kerangka kondisi pengembalian.

Machine Learning juga dapat menganalisis data internal Anda, misalnya informasi tentang bagaimana perusahaan Anda mengelola sumber daya manusianya. Atas dasar ini, Anda sebagai retailer akan memiliki kesempatan untuk membuat karyawan Anda lebih fleksibel, menyelamatkan mereka dari tugas-tugas rutin dan merencanakan jam kerja mereka agar mereka selalu terinspirasi, efisien dan berorientasi pada layanan. klien

Machine learning dapat digunakan untuk visual merchandising, di mana pelanggan online akan memiliki pengalaman yang sama dengan pelanggan toko offline. Pelanggan telah menyatakan bahwa gambar produk memainkan peran penting dalam aspek penjualan. Pembelajaran mesin saat ini digunakan oleh perusahaan untuk memberikan efek visual kepada pelanggan.

Manfaat analitik prediktif untuk pembelajaran mesin di ritel

Machine Learning dapat memberikan pengalaman pengguna yang lebih personal dengan mengambil data dan menggunakan persepsi pelanggan.

Di masa lalu, perusahaan tidak bisa berbuat banyak untuk mengumpulkan data pelanggan, tetapi hari ini, kami memiliki teknologi seperti data besar yang telah berubah. Tabel Bisnis Dengan mengambil data, data besar mendefinisikan setiap langkah strategis baru yang terkait dengan pelanggan, produk, dan pasar.

Data besar dalam bisnis memungkinkan Anda untuk menyesuaikan strategi pemasaran Anda berdasarkan perubahan kondisi pasar dan prediksi yang dihasilkan darinya. Akibatnya, pengecer mengasuransikan diri terhadap kejutan, memiliki kesempatan untuk menilai aktivitas pemasaran mana yang paling berhasil, dan mengembangkan metode pemasaran individual.

Jadi, misalnya, dengan rekomendasi kehamilan yang dibantu AI, pengecer dapat membuat penawaran yang dipersonalisasi untuk wanita tertentu tepat waktu, hingga lukisan pesaing melakukannya.

Kami berbicara tentang Pencegahan Penipuan, penawaran pengiriman yang ditingkatkan, harga yang dioptimalkan, dan penawaran yang dipersonalisasi. Selain itu, berinteraksi dengan chatbot dan pengujian virtual juga membuat interaksi dengan perusahaan menjadi lebih nyaman dan spesifik. Ini semua tentang layanan pelanggan, levelnya berkembang.

Mempertimbangkan semua keunggulan di atas, yang pasti akan berujung pada peningkatan penjualan, penguatan loyalitas dan kepercayaan, serta kemampuan untuk memberi orang apa yang mereka butuhkan saat ini.

Bagaimana cara mulai memperkenalkan ML di bisnis retail?

Setiap organisasi yang ingin meningkatkan penjualan, meningkatkan hubungan dengan pelanggan, dan menonjol dari persaingan, Machine Learning memungkinkan semua ini. Machine Learning memiliki aplikasinya di hampir setiap industri.

Manfaat pembelajaran mesin untuk ritel tidak terbatas, dan biaya untuk memperkenalkan solusi ini ke dalam bisnis dapat dibenarkan. Namun untuk memulai proses ini, Anda harus terlebih dahulu memahami keunggulan Machine Learning dan bagaimana sebenarnya Machine Learning dapat membantu Anda mencapai Tujuan Akhir Anda.

Selanjutnya, Anda perlu memilih partner yang andal untuk mengembangkan solusi Machine Learning. Kami merekomendasikan melakukan penelitian menyeluruh dan memilih hanya dari perusahaan kecerdasan buatan terbaik seperti SPD Group sehingga Anda dapat yakin dengan hasilnya.

Setelah Anda memiliki tujuan dan siap menyiapkan Machine Learning, ada baiknya menerapkan teknologi luar biasa ini ke dalam bisnis dan pengalaman Anda. Potensi pembelajaran mesin.