Uczenie maszynowe w handlu detalicznym: więcej niż tylko najnowszy trend

Uczenie maszynowe w handlu detalicznym przenosi branżę poza podstawy dużych zbiorów danych. Od lat wmawiano nam, że dane są najważniejsze i że należy je wykorzystywać przy podejmowaniu wszystkich decyzji; co zaopatrzyć, ile kupić, jakie produkty zaproponować stałym klientom. Jednak zwiększenie możliwości wykorzystania tych danych przy użyciu uczenia maszynowego jest właśnie tym, czego sprzedawcy detaliczni potrzebują, aby naprawdę odnieść sukces na obecnym rynku.

Badanie przeprowadzone przez firmę McKinsey wykazało, że operatorzy łańcucha dostaw sprzedawców detalicznych w USA, którzy wdrożyli dane i analizy, odnotowali w ciągu ostatnich pięciu lat aż o 19% wzrost marży operacyjnej.

Dane są niewątpliwie skuteczne dla sprzedawców detalicznych, ale chodzi o wykorzystanie ich we właściwych obszarach i dodanie funkcji predykcyjnych.

McKinsey wskazuje optymalizację cen w czasie rzeczywistym jako przypadek zastosowania uczenia maszynowego o dużym potencjale w oparciu o odpowiedzi 600 ekspertów z 12 branż. W badaniu wskazano działania w handlu detalicznym, które mogłyby efektywnie wykorzystywać uczenie maszynowe, do których zalicza się rozpoznawanie znanych wzorców oraz optymalizacja i planowanie. Przyjrzyjmy się kilku kluczowym zastosowaniom uczenia maszynowego w handlu detalicznym.

Przypadki wykorzystania uczenia maszynowego w handlu detalicznym

Dane są wykorzystywane w handlu detalicznym na wiele sposobów. Kilka przypadków użycia obejmuje:

1. Personalizacja
2. Przewidywanie popytu
3. Optymalizacja cen
4. Zarządzanie zapasami
5. Wsparcie logistyczne

Najważniejszym priorytetem dla dzisiejszych sprzedawców detalicznych jest personalizacja. Wszyscy sprzedawcy detaliczni chcą poznać swojego docelowego nabywcę, ale zrozumienie przeszłości i teraźniejszości ich interakcji po prostu nie wystarczy.

Kolejnym elementem układanki jest możliwość przewidzenia, co klienci zrobią i czego będą potrzebować w następnej kolejności, aby zoptymalizować asortyment i oferty. W końcu większość kupujących nie będzie potrzebować kremów z filtrem przeciwsłonecznym przez cały rok. Byłoby więc stratą sugerowanie tego zimą, po tym jak kupili go już kilka razy latem.

Co więcej, dane demograficzne kupujących nie są stałe. To, że ktoś ma niemowlę i kupuje mu przez internet zabawki dla ząbkujących dzieci, nie oznacza, że ​​masz je ciągle sugerować.

Potrzeby klientów zmieniają się z biegiem czasu, a sprzedawcy detaliczni potrzebują danych, aby zrozumieć, co klient kupił w przeszłości i których z tych przedmiotów prawdopodobnie będzie potrzebować ponownie wkrótce (w porównaniu z sugerowaniem, że kupują szampon w kółko, gdy butelka wystarczy na jakiś czas). i które z tych przedmiotów są wyraźnie zakupem tymczasowym lub jednorazowym.

Dzięki uczeniu maszynowemu sprzedawcy detaliczni mogą przejść od danych z przeszłości i teraźniejszości do przyszłości, aby lepiej zrozumieć i zaspokoić potrzeby swoich klientów.

Jeśli ktoś kupuje luksusową teczkę w okolicach zakończenia roku szkolnego, a jego zachowania zakupowe są zazwyczaj skromniejsze, zmiana sposobu, aby polecać modowe ubrania na najwyższym poziomie cenowym, nie będzie skuteczna.

Algorytmy uczenia maszynowego mogą generować sugestie dotyczące produktów, których klienci rzeczywiście mogą chcieć, zamiast promować rzeczy, na których im nie zależy lub które właśnie kupili.

Badanie dotyczące merchandisingu: dobre, złe i brzydkie statystyki handlu detalicznego

Dowiedz się, w jaki sposób handlowcy starają się zwiększać marże, zyski i lojalność klientów w erze cyfrowego handlu detalicznego.

Cena jest dobra

Innym kluczowym przypadkiem zastosowania uczenia maszynowego w handlu detalicznym jest dynamiczna polityka cenowa. To, co uważa się za „właściwą cenę”, zmienia się w czasie, a algorytm może uwzględniać kluczowe zmienne cenowe, takie jak sezonowość, podaż i popyt.

Daje to sprzedawcom detalicznym elastyczność w zakresie generowania właściwej ceny we właściwym czasie, jednocześnie realizując określone cele, takie jak optymalizacja zysków lub przychodów. Algorytmy uczą się na podstawie wydajności w czasie, dzięki czemu łatwo dostosowują się do zmian na rynku.

Dodatkową zaletą jest eliminacja ludzkich uprzedzeń, ponieważ małe błędy mogą mieć duży wpływ na wyniki finansowe.

Niezależnie od tego, czy uczenie maszynowe wykorzystuje się do ulepszania promocji, rekomendacji czy cen, niezwykle skutecznie znajduje ono wzorce. Gdy sprzedawcy detaliczni zyskają dostęp do danych i możliwości podejmowania działań w oparciu o zwyczaje związane z wydatkami, zachowania i trendy rynkowe, będą mogli personalizować swoje oferty, aby stworzyć doświadczenie, które będzie napędzać sprzedaż.

Dzięki wglądowi w wzorce zakupów sprzedawcy detaliczni mogą optymalizować operacje w łańcuchu dostaw, zarządzanie zapasami i logistykę. Kupujący mogą otrzymać to, czego potrzebują, a sprzedawcy detaliczni nie są obciążeni zapasami, które się nie przemieszczają.

Nie tylko duże zbiory danych

Uczenie maszynowe pozwala sprzedawcom detalicznym zautomatyzować analizę danych i wyjść poza powierzchnię, aby naprawdę poznać swoich klientów, odkryć wzorce kryjące się za danymi i sprawić, że dane staną się przydatne dzięki zastosowaniu analiz predykcyjnych.

Zamiast po prostu rozumieć, z czego składa się asortyment konkurencji i co kupowali w przeszłości ich klienci, mogą dowiedzieć się, jak lepiej zaplanować swoją ofertę, aby zapewnić kupującym to, czego chcą, zanim w ogóle zorientują się, że tego chcą.

Uczenie maszynowe w handlu detalicznym przenosi duże zbiory danych na wyższy poziom i układa fragmentaryczną łamigłówkę, nad którą patrzymy od lat.

Osiąga to poprzez łączenie danych o klientach z trendami rynkowymi, aby zapewnić sprzedawcom detalicznym całościowy plan działania pozwalający lepiej dotrzeć do klientów. Dzięki temu sprzedawcy detaliczni będą mogli z większą dokładnością optymalizować ceny i przewidywać zachowania zakupowe.

Ostatecznym celem uczenia maszynowego w handlu detalicznym jest bardziej efektywne napędzanie wzrostu przychodów i z pewnością skutecznie to osiąga. Krótko mówiąc, uczenie maszynowe na dobre zmienia handel detaliczny. Umożliwia hiperpersonalizację, ponieważ wymaga dalszego wykorzystania dużych zbiorów danych opartych na danych demograficznych. Uczenie maszynowe usprawnia podejmowanie decyzji, dostarczając dokładniejsze dane, które pomagają w podejmowaniu kluczowych decyzji biznesowych.