小売業における機械学習: 単なる最新トレンドではありません

小売業における機械学習は、業界をビッグデータの基本を超えたものにします。 何年もの間、私たちはデータが王様であり、すべての意思決定にデータを利用する必要があると言われてきました。 何を在庫し、どれだけ購入し、リピーターにどのような製品を提案するか。 しかし、機械学習を使用してそのデータをさらに活用することは、小売業者が現在の市場で本当に成功するために必要なことです。

マッキンゼーの調査によると、データと分析を導入した米国の小売業者のサプライチェーン運営では、過去 5 年間で営業利益率が最大 19% 増加しました。

データが小売業者にとって有効であることは明らかですが、重要なのはデータを適切な分野で活用し、予測機能を追加することです。

マッキンゼーは、12 業界にわたる 600 人の専門家からの回答に基づいて、機械学習の潜在的なユースケースとしてリアルタイムの価格設定の最適化を挙げています。 この調査では、既知のパターンの認識、最適化と計画など、機械学習を効果的に利用できる小売活動が指摘されています。 小売業における機械学習の主な用途をいくつか見てみましょう。

小売業における機械学習の使用例

小売業界ではデータがさまざまな方法で活用されています。 いくつかの使用例は次のとおりです。

1. パーソナライゼーション
2. 需要の予測
3. 価格の最適化
4. 在庫管理
5. 物流サポート

今日の小売業者にとっての最優先事項はパーソナライゼーションです。 すべての小売業者はターゲットの購入者を知りたいと考えていますが、彼らのやり取りの過去と現在を理解するだけでは十分ではありません。

パズルの次のピースは、品揃えとオファーを最適化するために、顧客が次に何をし、何を必要とするかを予測できるようにすることです。 結局のところ、ほとんどの買い物客は一年中日焼け止めを必要としません。 夏に何度か購入してもらったのに、冬にも勧め続けるのはもったいないです。

さらに、買い物客の人口統計は永続的なものではありません。 誰かが幼児を持ち、歯が生えるおもちゃをオンラインで購入したからといって、永久に提案し続ける必要があるという意味ではありません。

顧客のニーズは時間の経過とともに変化するため、小売業者は顧客が過去に何を購入したか、そのうちどれがすぐにまた必要になる可能性が高いかを理解するためのデータを必要としています（ボトルが長持ちするのにシャンプーを何度も購入するよう提案するのと比較して）。 、それらのアイテムのうち、明らかに一時的または 1 回限りの購入であるものはどれですか。

機械学習を使用すると、小売業者は顧客のニーズをよりよく理解し、満たすために、過去と現在のデータから未来へ飛躍することができます。

卒業シーズンに高級ブリーフケースに散財する人がいるにもかかわらず、その人の購買行動は通常より控えめである場合、最も高い価格帯のファッション アイテムを推奨するようにギアを切り替えるのは効果的ではありません。

機械学習アルゴリズムは、顧客が興味のないものや買ったばかりの商品を押し付けるのではなく、実際に欲しいと思われる商品の提案を生成できます。

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価格は適正です

小売業における機械学習のもう 1 つの重要なユースケースは、動的価格設定です。 「適切な価格」と考えられる価格は時間の経過とともに変化し、アルゴリズムは季節性、供給、需要などの主要な価格変動要素を考慮に入れることができます。

これにより、小売業者は、利益や収益の最適化などの特定の目標に沿って順調に進みながら、適切なタイミングで適切な価格を生成する柔軟性が得られます。 アルゴリズムは時間の経過とともにパフォーマンスに基づいて学習するため、市場の変化に簡単に適応できます。

また、小さなエラーが収益に大きな影響を与える可能性があるため、人間の偏見を取り除くことができるという利点もあります。

機械学習を使用してプロモーション、レコメンデーション、価格設定を改善する場合でも、パターンを見つけるのに非常に効果的です。 小売業者が消費習慣、行動、市場トレンドに基づいて行動するためのデータと機能を備えれば、オファーをパーソナライズして販売を促進するエクスペリエンスを生み出すことができます。

小売業者は購買パターンを洞察することで、サプライチェーンの運用、在庫管理、物流を最適化できます。 買い物客は必要なものを手に入れることができ、小売業者は動かない在庫に悩まされることはありません。

単なるビッグデータを超えて

機械学習により、小売業者はデータ分析を自動化し、表面を超えて顧客を実際に知り、データの背後にあるパターンを発見し、予測分析を組み込むことでデータを実用化できるようになります。

競合他社の品揃えや顧客が過去に何を購入したかを理解するだけでなく、買い物客が欲しいと思う前に、欲しいものを提供するための商品をより適切に計画する方法を見つけることができます。

小売業における機械学習は、ビッグデータを次のレベルに引き上げ、私たちが長年見てきた断片的なパズルをつなぎ合わせます。

これは、顧客データと市場動向を組み合わせて、より適切に顧客をターゲットにするための総合的な行動計画を小売業者に提供することでこれを実現します。 これにより、小売業者は価格設定を最適化し、より正確に購買行動を予測できるようになります。

小売業における機械学習の最終目標は、より効率的な方法で収益の成長を促進することであり、これを達成する上で機械学習は確かに効果的です。 控えめに言っても、機械学習は小売業を良い方向に変えています。 人口統計に基づいたビッグデータをさらに活用することで、ハイパーパーソナライゼーションが可能になります。 機械学習は、より正確なデータを取り込んで重要なビジネス上の意思決定を通知することで、意思決定を改善します。