Trong những năm gần đây, ngành bán lẻ đã bị ảnh hưởng đáng kể bởi các công nghệ như trí tuệ nhân tạo và học máy. Đặc biệt, các công ty phụ thuộc vào bán hàng trực tuyến đang tích hợp các tài nguyên Machine Learning để tăng doanh số và giảm chi phí.
Nếu chúng ta tìm sách, Machine Learning có thể được định nghĩa là Nghiên cứu khoa học về thuật toán và mô hình thống kê để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể thông qua việc sử dụng các mẫu và suy luận. Và thật thú vị, trí tuệ nhân tạo và học máy đi đôi với nhau vì học máy được coi là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo.
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 Machine Learning được sử dụng trong bán lẻ và những lợi ích mà nó mang lại cho doanh nghiệp
Các trường hợp sử dụng máy học trong bán lẻ
Có một số công ty đang 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 Machine Learning trong lĩnh vực bán lẻ:
Một lượng lớn dữ liệu được xử lý trong các hệ thống Machine Learning cho phép bạn thấy một bức tranh tổng thể đang mở ra trong Thị trường. Ví dụ: hệ thống AI cho phép các nhà bán lẻ theo dõi hành vi của các đại lý của họ và để 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, thay đổi loại sản phẩm của bạn bằng cách tùy chỉnh sản phẩm với mức giá phù hợp hoặc kiếm được nhiều hơn.
Để cung cấp cho khách hàng trải nghiệm thực sự cá nhân hóa, một công ty cần dự đoán nhu cầu. Machine Learning sẽ giúp lập kế hoạch tồn kho tốt hơn và cũng sẽ đảm bảo rằng sản phẩm được lưu trữ theo Dự đoán nhu 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 Machine Learning cũng là cơ sở để hình thành các tuyến đường để phân phối hàng hóa đến một người tiêu dùng cụ thể. Hệ thống thông minh giúp hậu cần cẩn thận hơn, đạt được hai mục tiêu cùng một lúc – Cải thiện tối đa khả năng phục vụ khách hàng do giao hàng nhanh và giảm tối đa chi phí của nhà bán lẻ. Ngoài ra, các hệ thống có thể tính đến nhu cầu giảm khí thải độc hại từ giao thông đường bộ.
Cá nhân hóa là một xu hướng trong vài năm qua và người mua sắm hiện đại không còn muốn sử dụng các ưu đãi số lượng lớn. Thích ứng với xu hướng này, Các nghiên cứu về sistema học máy Hành vi người dùng, thêm thông tin về giao dịch mua mới nhất của bạn, lịch sử tìm kiếm của Google, nhận xét và lượt thích trên mạng xã hội, địa điểm khách hàng truy cập và uy tín và đưa ra đề xuất tốt nhất về loại sản phẩm nào sẽ phù hợp Người dùng và khi nào sẽ cần nó.
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 thời đó, họ chỉ có thể mơ thấy ai đó nói cho họ biết các sự kiện sẽ diễn ra như thế nào, xu hướng nào sẽ xuất hiện và cách khách hàng phản ứng với độ chính xác tối đa.
Sau đó, các chiến lược giao dịch được xây dựng chỉ dựa trên các giả định, phỏng đoán và lẽ thường. Ngày nay, nhờ học máy và trí tuệ nhân tạo, họ dựa vào lẽ thường và rất nhiều dữ liệu lịch sử, hiện tại và giả định. Đây là một trong những lợi ích chính của phân tích dự đoán.
Theo nghiên cứu của ICECDS, đây là một điểm rất quan trọng bởi vì khi một công ty bán lẻ mất đi một trong những khách hàng của mình, nó cũng mất không chỉ tất cả lợi nhuận tiềm năng mà còn cả tiền đầu tư để thu hút và xây dựng mối quan hệ với người mua này.
Ngoài ra, bây giờ doanh nghiệp sẽ 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 Machine Learning 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 giữ chân khách hàng.
Các doanh nghiệp có thể nhắm mục tiêu khách hàng trên cơ sở vị trí địa lý của họ và cũng có thể sử dụng công nghệ để tìm hiểu các tuyến đường nhanh nhất và tốt nhất để giao hàng hiệu quả cho khách hàng La.
Kể từ La El sistema Nó có khả năng tự học, học máy và trí tuệ nhân tạo rất mạnh 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 Machine Learning cũng có thể giúp ngăn chặn 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 một sản phẩm và sau đó trả lại sản phẩm sai trong khuôn khổ các điều kiện hoàn trả.
Machine Learning cũng có thể phân tích dữ liệu nội bộ của bạn, ví dụ thông tin về cách công ty bạn tổ chức quản lý nguồn nhân lực. Trên cơ sở này, bạn, với tư cách là một nhà bán lẻ, sẽ 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 của họ sao cho họ luôn 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 cùng trải nghiệm với khách hàng của một cửa hàng ngoại tuyến. Khách hàng đã tuyên bố rằng hình ảnh sản phẩm đóng một vai trò quan trọng trong khía cạnh bán hàng. Máy học hiện đang được các công ty sử dụng để cung cấp hiệu ứng hình ảnh cho khách hàng.
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. Các bảng cho doanh nghiệp Bằng cách lấy dữ liệu, dữ liệu lớn xác định mọi bước đi chiến lược mới liên quan đến khách hàng, sản phẩm và thị trường.
Chiến lược tiếp thị nâng cao
Dữ liệu lớn trong kinh doanh cho phép bạn điều chỉnh các chiến lược tiếp thị dựa trên việc thay đổi điều kiện thị trường và các dự đoán xuất phát 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, có khả năng đề nghị mang thai với sự trợ giúp của AI, nhà bán lẻ có thể đưa ra lời đề nghị cá nhân hóa cho một người phụ nữ cụ thể 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 tất cả về dịch vụ khách hàng, mức độ đang phát triển.
Xem xét tất cả các lợi thế trên, chắc chắn sẽ kết thúc như một sự gia tăng doanh số, củng cố 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 kinh doanh bán lẻ?
Mỗi tổ chức muốn tăng doanh số bán hàng, cải thiện mối quan hệ 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 bán lẻ là vô tận, và chi phí giới thiệu giải pháp này vào kinh doanh là hợp lý. Nhưng để bắt đầu quá trình này, trước tiên bạn phải hiểu những lợi thế của Machine Learning và cách chính xác Machine Learning có thể giúp bạn đạt được Mục tiêu cuối cùng.
Tiếp theo, bạn cần chọn một đối tác đáng tin cậy để phát triển các giải pháp Machine Learning. Chúng tôi khuyên bạn nên nghiên cứu kỹ lưỡng và chỉ chọn từ các công ty trí tuệ nhân tạo tốt nhất như SPD Group để bạn có thể chắc chắn về kết quả.
Khi bạn có mục tiêu và bạn đã sẵn sàng để thiết lập Machine Learning, thật tốt khi triển khai công nghệ phi thường này vào kinh doanh và kinh nghiệm của bạn. Tiềm năng của học máy.
