Hur påverkar maskininlärning i detaljhandelsföretag dig?

De senaste åren har detaljhandeln påverkats avsevärt av teknologier som artificiell intelligens och maskininlärning. I synnerhet företag som är beroende av onlineförsäljning integrerar maskininlärningsresurser för att öka försäljningen och minska kostnaderna.

Om vi ​​letar efter böcker kan maskininlärning definieras som den vetenskapliga studien av algoritmer och statistiska modeller för att utföra specifika uppgifter genom användning av mönster och slutledningar. Och intressant nog går artificiell intelligens och maskininlärning hand i hand eftersom maskininlärning anses vara en delmängd av artificiell intelligens.

Det är lättare sagt än gjort att avgöra vilka branscher som har påverkats minst av maskininlärning och artificiell intelligens, men detaljhandeln är verkligen en av dem. I den här artikeln pratar vi om hur Machine Learning används i detaljhandeln och fördelarna det medför för företag.

Användningsfall för maskininlärning i detaljhandeln

Det finns ett antal företag som använder Machine Learning för att förbättra sin kundupplevelse och även för att öka försäljningen. Se nedan några användningsfall för Machine Learning inom detaljhandeln:

Den enorma mängden data som bearbetas i Machine Learning-system gör att du kan se en stor bild utvecklas på marknaden. Ett AI-system tillåter till exempel återförsäljare att övervaka sina återförsäljares beteende och att säkert veta om någon av dem bryter mot det annonserade minimipriset.

Tack vare en omfattande analys av kunddata och kreditvärdighet är det möjligt att fastställa det mest uppenbara priset de är villiga att betala för en viss produkt. Och utifrån detta, ändra din produkttyp genom att anpassa den till rätt pris eller tjäna mer.

För att ge kunderna en verkligt personlig upplevelse måste ett företag förutse efterfrågan. Machine Learning kommer att hjälpa till med bättre lagerplanering och kommer också att säkerställa att produkterna lagerförs enligt efterfrågan.

Dessutom hjälper prediktiv analys och maskininlärning att förutsäga fluktuationer i efterfrågan och förändring. Priserna baseras på dessa fluktuationer för att inte förlora potentiella vinster.

Data baserad på Machine Learning-algoritmer är också grunden för att bilda vägar för att leverera varor till en viss konsument. Det intelligenta systemet gör logistiken mer försiktig och uppnår två mål samtidigt – Maximera kundservice genom snabb leverans och minimera återförsäljarnas kostnader. Dessutom kan systemen ta hänsyn till behovet av att minska skadliga utsläpp från vägtrafiken.

Personalisering har varit en trend de senaste åren, och moderna shoppare vill inte längre använda masserbjudanden. För att anpassa sig till denna trend studerar maskininlärningssystemet användarbeteende, mer information om dina senaste köp, Googles sökhistorik, gilla-markeringar och kommentarer på sociala medier, lokalisering av kundåtkomst och rykte och ger den bästa rekommendationen om vilken typ av produkt som passar användaren och när det kommer att behövas.

Predictive analytics är ett kraftfullt vapen som för några år sedan verkade som en fantasi för återförsäljare. På den tiden kunde de bara drömma om att någon skulle berätta för dem hur händelserna skulle utvecklas, vilka trender som skulle dyka upp och hur kunderna skulle reagera med yttersta precision.

Sedan bygger handelsstrategier endast på antaganden, gissningar och sunt förnuft. Idag, tack vare maskininlärning och artificiell intelligens, förlitar de sig på sunt förnuft och mycket historisk, aktuell och hypotetisk data. Detta är en av de viktigaste fördelarna med prediktiv analys.

Enligt ICECDS forskning är detta en mycket viktig punkt eftersom när ett detaljhandelsföretag förlorar en av sina kunder, förlorar det också inte bara alla potentiella vinster utan också pengarna som investerats för att attrahera och bygga relationer med denna köpare.

Dessutom kommer verksamheten nu att få betala för att attrahera en ny kund, och det är fem gånger dyrare än att behålla en gammal kund. Machine Learning-system kan övervaka scenarier som sannolikt leder till kundförluster så att företaget kan vidta de mest brådskande åtgärderna för att behålla kunder.

Företag kan rikta in sig på kunder utifrån deras geografiska läge och kan också använda teknik för att lära sig de snabbaste och bästa vägarna för effektiv leverans till La-kunder.

Sedan La El-systemet Det har mycket stark självinlärning, maskininlärning och artificiell intelligens för att känna igen och förhindra bedräglig kreditkortsaktivitet när du handlar online eller offline.

Dessutom, genom att komma åt en obegränsad mängd data, kan Machine Learning-system också hjälpa till att förhindra bedräglig aktivitet med kuponger och rabatter genom att spåra användarbeteende från en plats till en annan.

Med samma princip kan algoritmen bestämma användarens avsikt, till exempel om en bedragare kommer att köpa en produkt och sedan returnera fel produkt inom ramen för returvillkoren.

Machine Learning kan också analysera din interna data, till exempel information om hur ditt företag hanterar sina personalresurser. Utifrån detta får du som återförsäljare möjlighet att göra dina medarbetare mer flexibla, rädda dem från rutinuppgifter och planera deras arbetstider så att de alltid är inspirerade, effektiva och serviceinriktade. klient

Maskininlärning kan användas för visuell merchandising, där en onlinekund kommer att ha samma upplevelse som en offlinebutikskund. Kunder har uppgett att produktbilder spelar en viktig roll i försäljningsaspekten. Maskininlärning används för närvarande av företag för att tillhandahålla visuella effekter till kunder.

Fördelar med prediktiv analys för maskininlärning i detaljhandeln

Machine Learning kan ge en mer personlig användarupplevelse genom att ta data och använda kundens uppfattning.

Tidigare kunde företag inte göra så mycket för att samla in kunddata, men idag har vi teknik som big data som har förändrats. Business Tables Genom att ta data definierar big data varje nytt strategiskt drag relaterat till kunder, produkter och marknader.

Big data in business låter dig justera dina marknadsföringsstrategier baserat på förändrade marknadsförhållanden och de förutsägelser som blir resultatet av dem. Det gör att återförsäljare försäkrar sig mot överraskningar, har möjlighet att bedöma vilka marknadsföringsaktiviteter som fungerar bäst och utveckla individuella marknadsföringsmetoder.

Så, till exempel, med AI-assisterad graviditetsrekommendation kan en återförsäljare göra ett personligt erbjudande för en specifik kvinna i tid, tills konkurrenterna gör det.

Vi pratade om bedrägeriförebyggande, förbättrade leveranserbjudanden, optimerad prissättning och personliga erbjudanden. Att interagera med chatbots och virtuella tester gör dessutom att interagera med företag mer bekvämt och specifikt. Allt handlar om kundservice, nivån växer.

Med tanke på alla ovanstående fördelar kommer det oundvikligen att sluta som en ökning av försäljningen, stärkt lojalitet och förtroende, samt förmågan att ge människor det de behöver just nu.

Hur börjar man introducera ML i detaljhandeln?

Varje organisation som vill öka försäljningen, förbättra relationerna med kunder och sticka ut från konkurrenterna, gör Machine Learning alla dessa möjliga. Machine Learning har sina tillämpningar i nästan alla branscher.

Fördelarna med maskininlärning för detaljhandeln är oändliga, och kostnaden för att introducera denna lösning i verksamheten är motiverad. Men för att starta denna process måste du först förstå fördelarna med maskininlärning och hur exakt maskininlärning kan hjälpa dig att uppnå dina slutmål.

Därefter måste du välja en pålitlig partner för att utveckla Machine Learning-lösningar. Vi rekommenderar att du gör grundlig forskning och väljer endast bland de bästa företagen för artificiell intelligens som SPD Group så att du kan vara säker på resultaten.

När du har fått dina mål och du är redo att sätta upp Machine Learning är det bra att implementera denna extraordinära teknik i din verksamhet och din erfarenhet. Potentialen med maskininlärning.