Il machine learning nel commercio al dettaglio: molto più che una semplice tendenza

Il machine learning nel settore della vendita al dettaglio porta il settore oltre le basi dei big data. Ormai da anni ci viene detto che i dati sono sovrani e che dovrebbero essere sfruttati per tutte le decisioni; cosa immagazzinare, quanto acquistare, quali prodotti suggerire ai clienti abituali. Ma sfruttare di più questi dati utilizzando l’apprendimento automatico è proprio ciò di cui i rivenditori hanno bisogno per avere davvero successo nel mercato attuale.

Uno studio condotto da McKinsey ha rilevato che le operazioni della catena di fornitura dei rivenditori statunitensi che hanno adottato dati e analisi hanno registrato un aumento fino al 19% del margine operativo negli ultimi cinque anni.

I dati sono chiaramente efficaci per i rivenditori, ma l'importante è metterli al lavoro nelle aree giuste e aggiungere capacità predittive.

McKinsey cita l'ottimizzazione dei prezzi in tempo reale come un caso d'uso ad alto potenziale per l'apprendimento automatico sulla base delle risposte di 600 esperti in 12 settori. Lo studio ha evidenziato le attività di vendita al dettaglio che potrebbero utilizzare efficacemente l’apprendimento automatico, che include il riconoscimento di modelli noti, l’ottimizzazione e la pianificazione. Esaminiamo alcuni degli usi chiave del machine learning nella vendita al dettaglio.

Casi d'uso del machine learning nel commercio al dettaglio

Esistono numerosi modi in cui i dati sono stati utilizzati nella vendita al dettaglio. Alcuni casi d'uso includono:

1. Personalizzazione
2. Prevedere la domanda
3. Ottimizzazione dei prezzi
4. Gestione delle scorte
5. Supporto logistico

Una priorità assoluta per i rivenditori oggi è la personalizzazione. Tutti i rivenditori desiderano conoscere il proprio acquirente target, ma comprendere il passato e il presente delle loro interazioni semplicemente non è sufficiente.

Il prossimo pezzo del puzzle è riuscire a prevedere ciò che i clienti faranno e di cui avranno bisogno in seguito per ottimizzare l’assortimento e le offerte. Dopotutto, la maggior parte degli acquirenti non avrà bisogno della protezione solare per tutto l'anno. Quindi sarebbe uno spreco continuare a proporlo d'inverno dopo averlo già acquistato qualche volta d'estate.

Inoltre, i dati demografici degli acquirenti non sono permanenti. Solo perché qualcuno ha un bambino e gli compra dei giocattoli per la dentizione online, non significa che dovresti continuare a proporli per sempre.

Le esigenze dei clienti cambiano nel tempo e i rivenditori hanno bisogno dei dati per capire cosa ha acquistato in passato, di quali articoli probabilmente avrà bisogno di nuovo presto (rispetto a suggerire di acquistare shampoo più e più volte quando una bottiglia durerà un po') e quali di questi articoli rappresentano chiaramente un acquisto temporaneo o una tantum.

Con l'apprendimento automatico, i rivenditori possono fare il salto dai dati passati e presenti al futuro per comprendere e soddisfare meglio le esigenze dei propri clienti.

Se qualcuno spende una fortuna per una valigetta di lusso durante la stagione della laurea, ma il suo comportamento di acquisto è in genere più modesto, cambiare marcia per consigliare articoli di moda al livello di prezzo più alto non sarà efficace.

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono generare suggerimenti per articoli che i clienti potrebbero effettivamente desiderare, invece di spingere su cose che non gli interessano o che hanno appena acquistato.

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Il prezzo è giusto

Un altro caso d’uso chiave per l’apprendimento automatico nella vendita al dettaglio è la determinazione dei prezzi dinamica. Quello che è considerato il “giusto prezzo” cambia nel tempo e un algoritmo può tenere conto delle principali variabili di prezzo, come la stagionalità, l’offerta e la domanda.

Ciò offre ai rivenditori la flessibilità necessaria per generare il prezzo giusto al momento giusto, pur rimanendo in linea con obiettivi specifici, come l’ottimizzazione dei profitti o dei ricavi. Gli algoritmi apprendono in base alle prestazioni nel tempo, quindi si adattano facilmente ai cambiamenti del mercato.

C'è anche il vantaggio aggiuntivo di eliminare i pregiudizi umani, poiché piccoli errori possono avere un grande impatto sui profitti.

Sia che l'apprendimento automatico venga utilizzato per migliorare promozioni, consigli o prezzi, è estremamente efficace nel trovare modelli. Una volta che i rivenditori dispongono dei dati e della capacità di agire sulle abitudini di spesa, sui comportamenti e sulle tendenze del mercato, possono personalizzare le proprie offerte per creare un'esperienza che stimolerà le vendite.

Grazie alla conoscenza approfondita dei modelli di acquisto, i rivenditori possono ottimizzare le operazioni della catena di fornitura, la gestione dell'inventario e la logistica. Gli acquirenti possono ottenere ciò di cui hanno bisogno e i rivenditori non sono gravati da scorte che non si spostano.

Oltre i big data

L'apprendimento automatico consente ai rivenditori di automatizzare l'analisi dei dati e andare oltre la superficie per conoscere veramente i propri clienti, scoprire modelli dietro i dati e rendere i dati utilizzabili incorporando l'analisi predittiva.

Invece di limitarsi a capire in cosa consistono gli assortimenti dei concorrenti e cosa hanno acquistato in passato i loro clienti, possono capire come pianificare meglio le loro offerte per fornire ciò che gli acquirenti desiderano prima ancora che si rendano conto di volerlo.

L'apprendimento automatico nel commercio al dettaglio porta i big data a un livello superiore e rimette insieme il puzzle frammentato che stiamo osservando da anni.

Ciò avviene combinando i dati dei clienti con le tendenze del mercato per offrire ai rivenditori un piano d’azione olistico per indirizzare meglio i clienti. Quindi i rivenditori sono in grado di ottimizzare i prezzi e prevedere il comportamento di acquisto con un maggiore grado di precisione.

L’obiettivo finale dell’apprendimento automatico nel commercio al dettaglio è favorire la crescita dei ricavi in ​​modo più efficiente ed è certamente efficace nel raggiungere questo obiettivo. Per usare un eufemismo, l’apprendimento automatico sta cambiando in meglio la vendita al dettaglio. Rende possibile l’iper-personalizzazione, poiché sfrutta ulteriormente i big data basati sui dati demografici. Il machine learning migliora il processo decisionale introducendo dati più accurati per prendere decisioni aziendali cruciali.