Pembelajaran mesin di ritel: Lebih dari sekadar tren terkini

Pembelajaran mesin di bidang ritel membawa industri melampaui dasar-dasar data besar. Selama bertahun-tahun kita telah diberitahu bahwa data adalah raja dan data harus dimanfaatkan untuk semua keputusan; apa yang harus disimpan, berapa banyak yang harus dibeli, produk apa yang disarankan kepada pelanggan tetap. Namun melakukan lebih banyak hal dengan data tersebut menggunakan pembelajaran mesin adalah hal yang dibutuhkan pengecer agar benar-benar sukses di pasar saat ini.

Sebuah studi yang dilakukan oleh McKinsey menemukan bahwa operasi rantai pasokan pengecer AS yang telah mengadopsi data dan analitik telah mengalami peningkatan margin operasi hingga 19% selama lima tahun terakhir.

Data jelas efektif bagi pengecer, namun yang terpenting adalah menerapkannya pada area yang tepat dan menambahkan kemampuan prediktif.

McKinsey mengutip pengoptimalan harga real-time sebagai kasus penggunaan yang berpotensi tinggi untuk pembelajaran mesin berdasarkan tanggapan dari 600 pakar di 12 industri. Studi tersebut menunjukkan aktivitas ritel yang dapat memanfaatkan pembelajaran mesin secara efektif, yang mencakup pengenalan pola yang diketahui serta pengoptimalan dan perencanaan. Mari kita bahas beberapa kegunaan utama pembelajaran mesin di bidang ritel.

Kasus penggunaan pembelajaran mesin di ritel

Ada banyak cara data digunakan di bidang ritel. Beberapa kasus penggunaan meliputi:

1. Personalisasi
2. Memprediksi permintaan
3. Optimalisasi harga
4. Manajemen persediaan
5. Dukungan logistik

Prioritas utama bagi pengecer saat ini adalah personalisasi. Semua pengecer ingin mengetahui target pembeli mereka, namun memahami interaksi mereka di masa lalu dan masa kini saja tidaklah cukup.

Bagian selanjutnya dari teka-teki ini adalah kemampuan memproyeksikan apa yang akan dilakukan dan dibutuhkan pelanggan selanjutnya untuk mengoptimalkan pilihan dan penawaran. Lagi pula, sebagian besar pembeli tidak membutuhkan tabir surya sepanjang tahun. Jadi akan sia-sia jika terus menyarankannya di musim dingin setelah mereka membelinya beberapa kali di musim panas.

Selain itu, demografi pembeli tidak bersifat permanen. Hanya karena seseorang memiliki bayi dan membelikan mainan tumbuh gigi untuknya secara online, bukan berarti Anda harus terus menyarankannya selamanya.

Kebutuhan pelanggan berubah seiring berjalannya waktu dan pengecer memerlukan data untuk memahami apa yang pernah dibeli pelanggan di masa lalu, barang mana yang mungkin akan mereka perlukan lagi dalam waktu dekat (dibandingkan dengan menyarankan mereka membeli sampo berulang kali ketika botolnya akan bertahan lama) , dan item mana yang jelas-jelas merupakan pembelian sementara atau satu kali.

Dengan pembelajaran mesin, pengecer dapat mengambil lompatan dari data masa lalu dan masa kini ke masa depan untuk lebih memahami dan memenuhi kebutuhan pelanggan mereka.

Jika seseorang menghabiskan banyak uang untuk membeli tas kerja mewah sekitar musim kelulusan, namun perilaku pembeliannya biasanya lebih sederhana, beralih ke merekomendasikan item fesyen dengan tingkat harga tertinggi tidak akan efektif.

Algoritme pembelajaran mesin dapat menghasilkan saran untuk barang yang sebenarnya diinginkan pelanggan, alih-alih memaksakan barang yang tidak mereka pedulikan atau baru saja mereka beli.

Survei Merchandising: Statistik ritel yang baik, buruk, dan jelek

Cari tahu bagaimana merchandiser bertujuan untuk meningkatkan margin, keuntungan, dan loyalitas pelanggan di era ritel digital.

Harganya benar

Kasus penggunaan penting lainnya untuk pembelajaran mesin di ritel adalah penetapan harga dinamis. Apa yang dianggap sebagai “harga yang tepat” berubah seiring waktu dan algoritme dapat mempertimbangkan variabel harga utama, seperti musim, pasokan, dan permintaan.

Hal ini memberikan fleksibilitas bagi pengecer untuk menghasilkan harga yang tepat pada waktu yang tepat, sambil tetap mengikuti sasaran tertentu, seperti optimalisasi laba atau pendapatan. Algoritme belajar berdasarkan kinerja dari waktu ke waktu, sehingga mudah beradaptasi dengan perubahan di pasar.

Ada juga manfaat tambahan dalam menghilangkan bias manusia, karena kesalahan kecil dapat berdampak besar pada keuntungan.

Baik pembelajaran mesin digunakan untuk meningkatkan promosi, rekomendasi, atau penetapan harga, pembelajaran mesin sangat efektif dalam menemukan pola. Setelah pengecer dilengkapi dengan data dan kemampuan untuk bertindak berdasarkan kebiasaan belanja, perilaku, dan tren pasar, mereka dapat mempersonalisasi penawaran mereka untuk menciptakan pengalaman yang akan mendorong penjualan.

Dengan wawasan tentang pola pembelian, pengecer dapat mengoptimalkan operasi rantai pasokan, manajemen inventaris, dan logistik mereka. Pembeli bisa mendapatkan apa yang mereka butuhkan dan pengecer tidak terbebani dengan stok yang tidak berpindah-pindah.

Lebih dari sekedar data besar

Pembelajaran mesin memungkinkan pengecer untuk mengotomatiskan analisis data dan melakukan lebih dari sekadar analisis data permukaan untuk benar-benar mengenal pelanggan mereka, menemukan pola di balik data, dan membuat data dapat ditindaklanjuti dengan menggabungkan analisis prediktif.

Daripada hanya memahami apa saja produk pesaing mereka dan apa yang pernah dibeli oleh pelanggan mereka di masa lalu, mereka dapat mencari cara untuk merencanakan penawaran mereka dengan lebih baik untuk memberikan apa yang diinginkan pembeli bahkan sebelum mereka mengetahui bahwa mereka menginginkannya.

Pembelajaran mesin di bidang ritel membawa data besar ke tingkat berikutnya dan menyatukan teka-teki terfragmentasi yang telah kita lihat selama bertahun-tahun.

Hal ini dicapai dengan menggabungkan data pelanggan dengan tren pasar untuk memberi pengecer rencana tindakan holistik untuk menargetkan pelanggan dengan lebih baik. Kemudian pengecer dapat mengoptimalkan harga dan memprediksi perilaku pembelian dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

Tujuan akhir pembelajaran mesin di ritel adalah untuk mendorong pertumbuhan pendapatan dengan cara yang lebih efisien dan tentunya efektif dalam mencapai hal ini. Setidaknya, pembelajaran mesin mengubah ritel untuk selamanya. Hal ini memungkinkan terjadinya hiper-personalisasi, karena dibutuhkan lebih jauh data besar berdasarkan demografi. Pembelajaran mesin meningkatkan pengambilan keputusan dengan menghadirkan data yang lebih akurat untuk menginformasikan keputusan bisnis yang penting.