التعلم الآلي في مجال البيع بالتجزئة: أكثر من مجرد أحدث اتجاه

التعلم الآلي في تجارة التجزئة يأخذ الصناعة إلى ما هو أبعد من أساسيات البيانات الضخمة. لقد قيل لنا لسنوات عديدة أن البيانات هي الملك وأنه ينبغي استغلالها في جميع القرارات؛ ما الذي يجب تخزينه، وكم يجب شراؤه، وما هي المنتجات التي يجب اقتراحها للعملاء المتكررين. لكن القيام بالمزيد بهذه البيانات باستخدام التعلم الآلي هو ما يحتاجه تجار التجزئة لتحقيق النجاح الحقيقي في السوق الحالية.

وجدت دراسة أجرتها شركة ماكينزي أن عمليات سلسلة التوريد لمتاجر التجزئة في الولايات المتحدة التي اعتمدت البيانات والتحليلات شهدت زيادة تصل إلى 19٪ في هامش التشغيل على مدى السنوات الخمس الماضية.

من الواضح أن البيانات فعالة بالنسبة لتجار التجزئة، ولكن الأمر كله يتعلق بتطبيقها في المجالات الصحيحة وإضافة القدرات التنبؤية.

تستشهد ماكينزي بتحسين التسعير في الوقت الفعلي كحالة استخدام عالية الإمكانات للتعلم الآلي بناءً على ردود من 600 خبير عبر 12 صناعة. أشارت الدراسة إلى أنشطة البيع بالتجزئة التي يمكن أن تستخدم التعلم الآلي بشكل فعال، والتي تشمل التعرف على الأنماط المعروفة وتحسينها والتخطيط. دعنا نتناول بعض الاستخدامات الأساسية للتعلم الآلي في مجال البيع بالتجزئة.

حالات استخدام التعلم الآلي في البيع بالتجزئة

هناك العديد من الطرق التي تم بها استخدام البيانات في تجارة التجزئة. تتضمن بعض حالات الاستخدام ما يلي:

1. إضفاء الطابع الشخصي
2. التنبؤ بالطلب
3. تحسين السعر
4. ادارة المخزون
5. الدعم اللوجستي

الأولوية القصوى لتجار التجزئة اليوم هي التخصيص. يرغب جميع تجار التجزئة في معرفة المشتري المستهدف، لكن فهم الماضي والحاضر لتفاعلاتهم ليس كافيًا.

الجزء التالي من اللغز هو القدرة على تصور ما سيفعله العملاء ويحتاجون إليه بعد ذلك من أجل تحسين التشكيلة والعروض. بعد كل شيء، لن يحتاج معظم المتسوقين إلى واقي الشمس طوال العام. لذلك سيكون من الضائع الاستمرار في اقتراحه في الشتاء بعد أن اشتروه بالفعل عدة مرات في الصيف.

علاوة على ذلك، فإن التركيبة السكانية للمتسوقين ليست دائمة. فقط لأن شخصًا ما لديه طفل رضيع ويشتري له ألعاب التسنين عبر الإنترنت، لا يعني أنه يجب عليك الاستمرار في اقتراحه إلى الأبد.

تتغير احتياجات العملاء بمرور الوقت ويحتاج تجار التجزئة إلى البيانات لفهم ما اشتراه العميل في الماضي، وأي العناصر التي من المحتمل أن يحتاجها مرة أخرى قريبًا (مقارنة باقتراح شراء الشامبو مرارًا وتكرارًا عندما تدوم الزجاجة لفترة من الوقت). ، وأي من هذه العناصر من الواضح أنها عملية شراء مؤقتة أو لمرة واحدة.

باستخدام التعلم الآلي، يمكن لتجار التجزئة القفز من البيانات الماضية والحالية إلى المستقبل من أجل فهم احتياجات عملائهم وتلبيتها بشكل أفضل.

إذا كان شخص ما يتفاخر بشراء حقيبة فاخرة في موسم التخرج، ومع ذلك فإن سلوك الشراء لديه عادةً ما يكون أكثر تواضعًا، فإن تبديل التروس للتوصية بعناصر الموضة بأعلى مستوى تسعير لن يكون فعالاً.

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي إنشاء اقتراحات للعناصر التي قد يحتاجها العملاء بالفعل، بدلاً من دفع الأشياء التي لا يهتمون بها أو اشتروها للتو.

مسح التجارة: الإحصائيات الجيدة والسيئة والقبيحة لتجارة التجزئة

اكتشف كيف يهدف التجار إلى تعزيز الهوامش والأرباح وولاء العملاء في عصر البيع بالتجزئة الرقمي.

السعر صحيح

هناك حالة استخدام رئيسية أخرى للتعلم الآلي في البيع بالتجزئة وهي التسعير الديناميكي. ما يعتبر "السعر المناسب" يتغير بمرور الوقت، ويمكن للخوارزمية أن تأخذ في الاعتبار متغيرات التسعير الرئيسية، مثل الموسمية والعرض والطلب.

وهذا يمنح تجار التجزئة المرونة اللازمة لتوليد السعر المناسب في الوقت المناسب، مع البقاء على المسار الصحيح لتحقيق أهداف محددة، مثل تحسين الربح أو الإيرادات. تتعلم الخوارزميات بناءً على الأداء بمرور الوقت، لذا فهي تتكيف بسهولة مع التغيرات في السوق.

هناك أيضًا ميزة إضافية تتمثل في إزالة التحيز البشري، نظرًا لأن الأخطاء الصغيرة يمكن أن يكون لها تأثير كبير على النتيجة النهائية.

سواء تم استخدام التعلم الآلي لتحسين العروض الترويجية أو التوصيات أو التسعير، فهو فعال للغاية في العثور على الأنماط. بمجرد تسليح تجار التجزئة بالبيانات والقدرة على التصرف بناءً على عادات الإنفاق والسلوك واتجاهات السوق، يمكنهم تخصيص عروضهم لإنشاء تجربة من شأنها زيادة المبيعات.

ومن خلال نظرة ثاقبة لأنماط الشراء، يمكن لتجار التجزئة تحسين عمليات سلسلة التوريد وإدارة المخزون والخدمات اللوجستية. يمكن للمتسوقين الحصول على ما يحتاجون إليه ولا يتحمل تجار التجزئة عبء المخزون الذي لا يتحرك.

أبعد من مجرد البيانات الكبيرة

يسمح التعلم الآلي لبائعي التجزئة بأتمتة تحليل البيانات والذهاب إلى ما هو أبعد من السطح للتعرف حقًا على عملائهم، واكتشاف الأنماط الكامنة وراء البيانات، وجعل البيانات قابلة للتنفيذ من خلال دمج التحليلات التنبؤية.

فبدلاً من مجرد فهم ما تتكون منه تشكيلة منافسيهم وما اشتراه عملاؤهم في الماضي، يمكنهم معرفة كيفية تخطيط عروضهم بشكل أفضل لتوفير ما يريده المتسوقون قبل أن يعرفوا حتى أنهم يريدون ذلك.

ينقل التعلم الآلي في مجال البيع بالتجزئة البيانات الضخمة إلى المستوى التالي ويجمع اللغز المجزأ الذي كنا نبحث عنه منذ سنوات.

ويحقق ذلك من خلال الجمع بين بيانات العملاء واتجاهات السوق لمنح تجار التجزئة خطة عمل شاملة لاستهداف العملاء بشكل أفضل. ومن ثم يصبح تجار التجزئة قادرين على تحسين الأسعار والتنبؤ بسلوك الشراء بدرجة أكبر من الدقة.

الهدف النهائي للتعلم الآلي في تجارة التجزئة هو دفع نمو الإيرادات بطريقة أكثر كفاءة وهو بالتأكيد فعال في تحقيق ذلك. أقل ما يمكن قوله هو أن التعلم الآلي يغير تجارة التجزئة إلى الأبد. فهو يجعل التخصيص المفرط ممكنًا، لأنه يأخذ البيانات الكبيرة المستندة إلى التركيبة السكانية بشكل أكبر. يعمل التعلم الآلي على تحسين عملية صنع القرار من خلال جلب بيانات أكثر دقة لاتخاذ قرارات العمل الحاسمة.