Maschinelles Lernen im Einzelhandel: Mehr als nur der neueste Trend

Maschinelles Lernen im Einzelhandel führt die Branche über die Grundlagen von Big Data hinaus. Seit Jahren wird uns gesagt, dass Daten König sind und dass sie für alle Entscheidungen genutzt werden sollten; was man auf Lager hat, wie viel man kaufen sollte, welche Produkte man Stammkunden empfehlen sollte. Aber mit Hilfe von maschinellem Lernen mehr aus diesen Daten herauszuholen, ist genau das, was Einzelhändler brauchen, um auf dem aktuellen Markt wirklich erfolgreich zu sein.

Eine Studie von McKinsey ergab, dass US-Einzelhändler in der Lieferkette, die Daten und Analysen eingeführt haben, in den letzten fünf Jahren eine Steigerung der Betriebsmarge um bis zu 19 % verzeichneten.

Daten sind für Einzelhändler eindeutig effektiv, aber es kommt darauf an, sie in den richtigen Bereichen einzusetzen und Vorhersagefähigkeiten hinzuzufügen.

Basierend auf den Antworten von 600 Experten aus 12 Branchen nennt McKinsey die Echtzeit-Preisoptimierung als einen potenziellen Anwendungsfall für maschinelles Lernen. Die Studie wies auf Einzelhandelsaktivitäten hin, die maschinelles Lernen effektiv nutzen könnten, wozu das Erkennen bekannter Muster sowie die Optimierung und Planung gehören. Sehen wir uns einige der wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von maschinellem Lernen im Einzelhandel an.

Anwendungsfälle von maschinellem Lernen im Einzelhandel

Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wie Daten im Einzelhandel eingesetzt werden. Einige Anwendungsfälle sind:

1. Personalisierung
2. Vorhersage der Nachfrage
3. Preisoptimierung
4. Bestandsverwaltung
5. Logistikunterstützung

Personalisierung hat für Einzelhändler heute höchste Priorität. Alle Einzelhändler möchten ihre Zielgruppe kennen, aber es reicht einfach nicht aus, die Vergangenheit und Gegenwart ihrer Interaktionen zu verstehen.

Der nächste Teil des Puzzles besteht darin, prognostizieren zu können, was die Kunden als nächstes tun und brauchen, um Sortiment und Angebote zu optimieren. Schließlich benötigen die meisten Käufer nicht das ganze Jahr über Sonnenschutzmittel. Es wäre also eine Verschwendung, es im Winter weiter vorzuschlagen, nachdem man es im Sommer schon ein paar Mal gekauft hat.

Darüber hinaus ist die Käuferdemografie nicht von Dauer. Nur weil jemand ein Kleinkind hat und online Beißspielzeug für es kauft, heißt das nicht, dass Sie es für immer weiterempfehlen sollten.

Kundenbedürfnisse ändern sich im Laufe der Zeit und Einzelhändler benötigen die Daten, um zu verstehen, was ein Kunde in der Vergangenheit gekauft hat und welche dieser Artikel er wahrscheinlich bald wieder benötigen wird (im Vergleich dazu, ihm immer wieder zu empfehlen, Shampoo zu kaufen, wenn eine Flasche eine Weile reicht). und welche dieser Artikel eindeutig ein vorübergehender oder einmaliger Kauf sind.

Mit maschinellem Lernen können Einzelhändler den Sprung von vergangenen und gegenwärtigen Daten in die Zukunft wagen, um die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen und zu erfüllen.

Wenn sich jemand in der Abschlusssaison eine Luxus-Aktentasche gönnt, sein Kaufverhalten aber in der Regel bescheidener ist, wird es nicht zielführend sein, den Gang zu wechseln und Modeartikel in der höchsten Preisstufe zu empfehlen.

Algorithmen für maschinelles Lernen können Vorschläge für Artikel generieren, die Kunden tatsächlich haben möchten, anstatt Dinge anzupreisen, die sie nicht interessieren oder die sie gerade gekauft haben.

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Der Preis ist korrekt

Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall für maschinelles Lernen im Einzelhandel ist die dynamische Preisgestaltung. Was als „richtiger Preis“ gilt, ändert sich im Laufe der Zeit und ein Algorithmus kann wichtige Preisvariablen wie Saisonalität, Angebot und Nachfrage berücksichtigen.

Dies gibt Einzelhändlern die Flexibilität, den richtigen Preis zum richtigen Zeitpunkt zu erzielen und gleichzeitig bestimmte Ziele wie Gewinn- oder Umsatzoptimierung im Auge zu behalten. Algorithmen lernen basierend auf der Leistung im Laufe der Zeit, sodass sie sich problemlos an Marktveränderungen anpassen können.

Ein zusätzlicher Vorteil besteht darin, dass menschliche Vorurteile beseitigt werden, da kleine Fehler große Auswirkungen auf das Endergebnis haben können.

Unabhängig davon, ob maschinelles Lernen zur Verbesserung von Werbeaktionen, Empfehlungen oder Preisen eingesetzt wird, ist es äußerst effektiv bei der Erkennung von Mustern. Sobald Einzelhändler über die Daten und die Fähigkeit verfügen, auf Ausgabegewohnheiten, Verhalten und Markttrends zu reagieren, können sie ihre Angebote personalisieren, um ein Erlebnis zu schaffen, das den Umsatz steigert.

Mit Einblicken in Kaufmuster können Einzelhändler ihre Lieferkettenabläufe, ihr Bestandsmanagement und ihre Logistik optimieren. Käufer können bekommen, was sie brauchen, und Einzelhändler werden nicht mit Lagerbeständen belastet, die sich nicht bewegen.

Über Big Data hinaus

Durch maschinelles Lernen können Einzelhändler die Datenanalyse automatisieren und über die Oberfläche hinausgehen, um ihre Kunden wirklich kennenzulernen, Muster hinter den Daten zu entdecken und Daten durch die Einbeziehung prädiktiver Analysen umsetzbar zu machen.

Anstatt nur zu verstehen, woraus die Sortimente ihrer Konkurrenten bestehen und was ihre Kunden in der Vergangenheit gekauft haben, können sie herausfinden, wie sie ihre Angebote besser planen können, um den Kunden das zu bieten, was sie wollen, bevor sie überhaupt wissen, dass sie es wollen.

Maschinelles Lernen im Einzelhandel bringt Big Data auf die nächste Ebene und fügt das fragmentierte Puzzle zusammen, mit dem wir uns seit Jahren beschäftigen.

Dies wird erreicht, indem Kundendaten mit Markttrends kombiniert werden, um Einzelhändlern einen ganzheitlichen Aktionsplan zu bieten, mit dem sie Kunden besser ansprechen können. Dann sind Einzelhändler in der Lage, die Preisgestaltung zu optimieren und das Kaufverhalten genauer vorherzusagen.

Das ultimative Ziel des maschinellen Lernens im Einzelhandel besteht darin, das Umsatzwachstum auf effizientere Weise voranzutreiben, und es ist sicherlich effektiv, dies zu erreichen. Um es gelinde auszudrücken: Maschinelles Lernen verändert den Einzelhandel nachhaltig. Es ermöglicht Hyperpersonalisierung, da es Big Data basierend auf demografischen Daten weiter vorantreibt. Maschinelles Lernen verbessert die Entscheidungsfindung, indem es genauere Daten für wichtige Geschäftsentscheidungen liefert.