소매 분야의 머신 러닝: 단순한 최신 트렌드 그 이상

소매업의 머신러닝은 업계를 빅데이터의 기본 이상으로 활용합니다. 수년 동안 우리는 데이터가 왕이며 모든 결정에 데이터를 활용해야 한다는 말을 들어왔습니다. 무엇을 비축할지, 얼마를 구매할지, 단골 고객에게 어떤 제품을 제안할지. 그러나 기계 학습을 사용하여 해당 데이터로 더 많은 작업을 수행하는 것은 소매업체가 현재 시장에서 실제로 성공하기 위해 필요한 것입니다.

McKinsey의 연구에 따르면 데이터와 분석을 채택한 미국 소매업체 공급망 운영은 지난 5년 동안 영업 마진이 최대 19% 증가한 것으로 나타났습니다.

데이터는 소매업체에게 분명히 효과적이지만 이를 올바른 영역에 적용하고 예측 기능을 추가하는 것이 가장 중요합니다.

McKinsey는 12개 업계에 걸쳐 600명의 전문가가 응답한 결과를 바탕으로 실시간 가격 최적화를 기계 학습의 잠재적인 사용 사례로 꼽았습니다. 이 연구에서는 알려진 패턴을 인식하고 최적화 및 계획을 세우는 등 머신러닝을 효과적으로 활용할 수 있는 소매 활동을 지적했습니다. 소매업에서 머신러닝의 주요 용도 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.

소매업에서의 머신러닝 활용 사례

데이터가 소매업에 활용되는 방식은 다양합니다. 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다.

1. 개인화
2. 수요 예측
3. 가격 최적화
4. 재고 관리
5. 물류지원

오늘날 소매업체의 최우선 과제는 개인화입니다. 모든 소매업체는 대상 구매자를 알고 싶어하지만 상호 작용의 과거와 현재를 이해하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

다음 퍼즐 조각은 제품 구성과 제안을 최적화하기 위해 고객이 다음에 무엇을 하고 필요로 할지 예측할 수 있는 능력입니다. 결국 대부분의 쇼핑객은 일년 내내 자외선 차단제가 필요하지 않습니다. 그래서 여름에 이미 몇 번 구매했는데, 겨울에 계속 제안하는 것은 아깝습니다.

게다가 쇼핑객 인구통계는 영구적이지 않습니다. 누군가 유아가 있고 이를 위해 온라인으로 젖니가 남을 위한 장난감을 구입한다고 해서 영원히 계속해서 제안해야 한다는 의미는 아닙니다.

고객은 시간이 지남에 따라 변화를 요구하고 소매업체는 고객이 과거에 구매한 품목과 곧 다시 필요할 품목이 무엇인지 이해하기 위한 데이터가 필요합니다(병이 한동안 지속될 때 샴푸를 계속해서 구매하도록 제안하는 것과 비교). , 그리고 그 항목 중 어떤 항목이 명백히 임시 또는 일회성 구매인지 확인하세요.

기계 학습을 통해 소매업체는 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하고 충족하기 위해 과거와 현재 데이터에서 미래로 도약할 수 있습니다.

누군가가 졸업 시즌에 고급 서류가방을 사는데 돈을 펑펑 쓰고 구매 행동이 일반적으로 더 겸손하다면, 가장 높은 가격에 패션 아이템을 추천하기 위해 기어를 바꾸는 것은 효과적이지 않을 것입니다.

기계 학습 알고리즘은 고객이 관심이 없거나 방금 구매한 항목을 강요하는 대신 고객이 실제로 원할 수 있는 항목에 대한 제안을 생성할 수 있습니다.

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가격이 맞네요

소매업에서 기계 학습의 또 다른 주요 사용 사례는 동적 가격 책정입니다. "적절한 가격"으로 간주되는 가격은 시간이 지남에 따라 변하며 알고리즘은 계절성, 공급, 수요와 같은 주요 가격 변수를 고려할 수 있습니다.

이를 통해 소매업체는 적시에 적절한 가격을 생성하는 동시에 이익 또는 수익 최적화와 같은 특정 목표를 계속 달성할 수 있는 유연성을 제공합니다. 알고리즘은 시간 경과에 따른 성능을 기반으로 학습하므로 시장 변화에 쉽게 적응할 수 있습니다.

작은 오류가 수익에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 인간의 편견을 제거하는 추가 보너스도 있습니다.

판촉, 추천 또는 가격 책정을 개선하기 위해 기계 학습을 사용하더라도 패턴을 찾는 데 매우 효과적입니다. 소매업체가 지출 습관, 행동, 시장 동향에 따라 조치를 취할 수 있는 데이터와 역량을 갖추게 되면 제안을 개인화하여 판매를 촉진할 수 있는 경험을 창출할 수 있습니다.

구매 패턴에 대한 통찰력을 통해 소매업체는 공급망 운영, 재고 관리 및 물류를 최적화할 수 있습니다. 쇼핑객은 필요한 것을 얻을 수 있으며 소매업체는 움직이지 않는 재고로 인해 부담을 느끼지 않습니다.

빅데이터를 넘어

기계 학습을 통해 소매업체는 데이터 분석을 자동화하고 표면을 넘어 실제로 고객을 파악하고, 데이터 이면의 패턴을 발견하고, 예측 분석을 통합하여 데이터를 실행 가능하게 만들 수 있습니다.

경쟁업체의 제품 구성과 고객이 과거에 무엇을 구입했는지 단순히 이해하는 대신, 쇼핑객이 원하는 것을 고객이 원하는지 알기도 전에 제공할 수 있도록 제품을 더 잘 계획하는 방법을 알아낼 수 있습니다.

소매 분야의 머신 러닝은 빅 데이터를 한 단계 더 발전시키고 우리가 수년 동안 보아온 조각난 퍼즐을 하나로 모읍니다.

이는 고객 데이터와 시장 동향을 결합하여 소매업체에 더 나은 고객 타겟팅을 위한 전체적인 실행 계획을 제공함으로써 이를 달성합니다. 그러면 소매업체는 더욱 정확하게 가격을 최적화하고 구매 행동을 예측할 수 있습니다.

소매업에서 머신러닝의 궁극적인 목표는 보다 효율적인 방식으로 수익 성장을 촉진하는 것이며 이를 달성하는 데 확실히 효과적입니다. 적어도 머신러닝은 소매업을 완전히 변화시키고 있습니다. 인구통계를 기반으로 한 빅데이터를 더욱 발전시켜 초개인화를 가능하게 합니다. 머신 러닝은 보다 정확한 데이터를 가져와 중요한 비즈니스 결정을 알려줌으로써 의사 결정을 개선합니다.