Trong những năm gần đây, ngành bán lẻ đã bị ảnh hưởng đáng kể bởi các kỹ thuật như trí tuệ nhân tạo và học máy. Đặc biệt, các công ty dựa vào bán hàng trực tuyến tích hợp các tài nguyên học máy để tăng doanh số và giảm chi phí.
Nếu chúng ta theo đuổi các cuốn sách, học máy có thể được định nghĩa là nghiên cứu khoa học về các thuật toán và mô hình thống kê để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể bằng cách sử dụng các mẫu và kết luận. Và thật thú vị, trí tuệ nhân tạo và máy học đi đôi với nhau vì học máy được coi là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo.
Điều đó nói dễ hơn làm để xác định ngành nào đã thay đổi ảnh hưởng thấp nhất của công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo, nhưng ngành bán lẻ chắc chắn là một trong số đó. Trong bài viết này, chúng tôi nói về cách máy học được sử dụng trong bán lẻ và nó mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp
Học máy Sử dụng các trường hợp trong bán lẻ
Có một số công ty sử dụng Machine Learning để cải thiện trải nghiệm khách hàng của họ và cũng để tăng doanh số. Xem bên dưới một số trường hợp sử dụng máy học trong lĩnh vực bán lẻ:
Một lượng lớn dữ liệu được xử lý trong các hệ thống máy học cho phép bạn nhìn thấy một bức tranh tổng thể đang phát triển trên thị trường. Ví dụ: hệ thống AI cho phép các nhà bán lẻ theo dõi hành vi của nhà bán lẻ của họ và biết chắc chắn liệu có ai trong số họ vi phạm giá tối thiểu được quảng cáo hay không.
Do phân tích toàn diện dữ liệu khách hàng và uy tín tín dụng, có thể xác định mức giá rõ ràng nhất mà họ sẵn sàng trả cho một sản phẩm cụ thể. Và trên cơ sở này, bạn có thể thay đổi phạm vi sản phẩm của mình bằng cách tùy chỉnh sản phẩm với mức giá phù hợp hoặc kiếm được nhiều hơn.
Để cung cấp trải nghiệm thực sự cá nhân cho khách hàng, một công ty phải lường trước nhu cầu. Học máy giúp lập kế hoạch hàng tồn kho tốt hơn và cũng sẽ đảm bảo rằng sản phẩm được lưu trữ theo dự đoán yêu cầu.
Ngoài ra, phân tích dự đoán và học máy giúp dự đoán biến động về nhu cầu và thay đổi. Giá dựa trên những biến động này để không mất lợi nhuận tiềm năng.
Dữ liệu dựa trên các thuật toán học máy cũng là cơ sở để hình thành các tuyến đường để giao hàng cho một người tiêu dùng cụ thể. Các hệ thống thông minh làm cho hậu cần thận trọng hơn và đạt được hai mục tiêu cùng một lúc – Cải thiện tối đa có thể trong dịch vụ khách hàng do giao hàng nhanh và giảm tối đa chi phí đại lý. Ngoài ra, các hệ thống có thể tính đến nhu cầu giảm khí thải độc hại từ giao thông đường bộ.
Thích ứng là một xu hướng trong những năm gần đây.và người mua hiện đại không còn muốn sử dụng cung cấp số lượng lớn. Thích ứng với xu hướng này, Các nghiên cứu về sistema học máy Hành vi người dùng, thêm thông tin về các giao dịch mua gần đây của bạn, lịch sử tìm kiếm của Google, nhận xét và tương tự trên mạng xã hội, đặt lượt truy cập của khách hàng và xếp hạng tín dụng và đưa ra đề xuất tốt nhất về loại sản phẩm phù hợp với Người dùng và khi nào cần.
Phân tích dự đoán là một vũ khí mạnh mẽ mà một vài năm trước đây dường như là một ảo mộng đối với các nhà bán lẻ. Vào những ngày đó, họ chỉ có thể mơ rằng ai đó sẽ cho họ biết sự kiện sẽ phát triển như thế nào, xu hướng nào sẽ phát sinh và khách hàng sẽ phản ứng thế nào với độ chính xác cao nhất.
Sau đó, các chiến lược giao dịch chỉ dựa trên các giả định, giả định và lẽ thường. Nhờ học máy và trí tuệ nhân tạo, ngày nay họ dựa vào lẽ thường và một loạt dữ liệu lịch sử, hiện tại và giả định. Đây là một trong những lợi thế quan trọng nhất của phân tích dự đoán.
Theo nghiên cứu của ICECDSĐây là một điểm rất quan trọng bởi vì khi một công ty bán lẻ mất đi một trong những khách hàng của mình, nó không chỉ mất tất cả lợi nhuận tiềm năng mà còn mất cả tiền đầu tư để thu hút và xây dựng mối quan hệ với người mua này.
Ngoài ra, công ty phải trả tiền để thu hút một khách hàng mới, và điều này đắt gấp năm lần so với việc duy trì khách hàng cũ. Các hệ thống máy học có thể theo dõi các tình huống có khả năng dẫn đến mất khách hàng để công ty có thể thực hiện các bước khẩn cấp nhất để duy trì nó.
Các công ty có thể nhắm mục tiêu khách hàng dựa trên vị trí địa lý của họ và cũng có thể sử dụng công nghệ để tìm hiểu các cách nhanh nhất và tốt nhất để phân phối hiệu quả cho khách hàng La.
Rồi La El sistema Tự học, học máy và trí tuệ nhân tạo có thể rất mạnh mẽ để nhận biết và ngăn chặn hoạt động gian lận bằng thẻ tín dụng khi mua sắm trực tuyến hoặc ngoại tuyến.
Ngoài ra, bằng cách truy cập vào một lượng dữ liệu không giới hạn, các hệ thống máy học Nó cũng có thể giúp ngăn chặn các hoạt động gian lận với phiếu giảm giá và giảm giá bằng cách theo dõi hành vi của người dùng từ một địa chỉ IP cụ thể.
Theo nguyên tắc tương tự, thuật toán có thể xác định ý định của người dùng, ví dụ nếu kẻ lừa đảo sẽ mua sản phẩm và sau đó trả lại hàng giả trong các điều khoản của điều kiện hoàn trả.
Machine Learning cũng có thể phân tích dữ liệu nội bộ của bạn, chẳng hạn như thông tin về cách công ty bạn tổ chức quản lý nhân sự. Trên cơ sở này, với tư cách là người bán lại, bạn có cơ hội làm cho nhân viên của mình linh hoạt hơn, cứu họ khỏi các công việc thường ngày và lập kế hoạch giờ làm việc hiệu quả hơn để họ vẫn có cảm hứng, hiệu quả và hướng đến dịch vụ. khách hàng.
Học máy có thể được sử dụng để bán hàng trực quan, trong đó một khách hàng trực tuyến sẽ có trải nghiệm giống như một khách hàng trong một cửa hàng ngoại tuyến. Khách hàng đã nói rằng hình ảnh sản phẩm đóng một vai trò quan trọng về phía bán hàng. Máy học hiện đang được các công ty sử dụng để mang lại cho khách hàng hiệu ứng hình ảnh.
Lợi ích của phân tích dự đoán cho học máy trong bán lẻ
Machine Learning có thể cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho người dùng bằng cách lấy dữ liệu và sử dụng nhận thức của khách hàng.
Trước đây, các công ty không thể làm gì nhiều để thu thập dữ liệu khách hàng, nhưng ngày nay chúng ta có công nghệ như dữ liệu lớn đã thay đổi.
Chiến lược tiếp thị nâng cao
Dữ liệu lớn trong ngành cho phép bạn điều chỉnh các chiến lược tiếp thị dựa trên việc thay đổi điều kiện thị trường và dự đoán phát sinh từ chúng. Do đó, các nhà bán lẻ đảm bảo bản thân trước những bất ngờ, có cơ hội đánh giá hoạt động tiếp thị nào hoạt động tốt nhất và phát triển các phương pháp tiếp thị riêng lẻ.
Vì vậy, ví dụ, với cơ hội đề xuất mang thai bằng AI, nhà bán lẻ có thể đưa ra lời đề nghị cá nhân hóa cho một người phụ nữ nào đó đúng hạn, cho đến khi các đối thủ cạnh tranh làm.
Cải thiện dịch vụ khách hàng
Chúng tôi đã nói về khả năng ngăn chặn gian lận, cung cấp giao hàng được cải thiện, tối ưu hóa giá cả và thực hiện các đề nghị cá nhân. Ngoài ra, tương tác với chatbot và thử nghiệm ảo cũng giúp tương tác với các công ty thuận tiện và cụ thể hơn. Đây là về dịch vụ khách hàng, có mức độ đang phát triển.
Xem xét tất cả các lợi ích trên, có thể kết thúc là tăng doanh số, tăng cường lòng trung thành và niềm tin, cũng như khả năng cung cấp cho mọi người những gì họ cần ngay bây giờ.
Làm thế nào để bắt đầu giới thiệu ML trong bán lẻ?
Mọi tổ chức đều muốn tăng doanh số bán hàng, cải thiện mối quan hệ của họ với khách hàng và để nổi bật trong cuộc cạnh tranh, Machine Learning sẽ biến tất cả những điều này thành có thể. Machine Learning có ứng dụng của nó trong hầu hết các ngành công nghiệp.
Lợi ích của việc học máy cho ngành bán lẻ là vô tận, và chi phí đưa giải pháp này vào kinh doanh là hợp lý. Tuy nhiên, để bắt đầu quá trình này, trước tiên bạn phải hiểu lợi ích của việc học máy và cách học máy chính xác có thể giúp bạn đạt được mục tiêu cuối cùng.
Sau đó, bạn cần chọn một đối tác đáng tin cậy để phát triển các giải pháp Machine Learning. Chúng tôi khuyên bạn nên điều tra kỹ lưỡng và chỉ chọn từ các công ty trí tuệ nhân tạo tốt nhất Nhóm SPD để bạn có thể chắc chắn về kết quả
Khi bạn có một mục tiêu và sẵn sàng thiết lập máy học, thật tốt khi triển khai công nghệ phi thường này vào kinh doanh và kinh nghiệm của bạn.
