Învățarea automată în retail: mai mult decât cea mai recentă tendință

Învățarea automată în retail duce industria dincolo de elementele de bază ale datelor mari. De ani de zile ni s-a spus că datele sunt regele și că ar trebui să fie folosite pentru toate deciziile; ce să stocați, cât să cumpărați, ce produse să sugerați clienților repetători. Dar a face mai mult cu acele date folosind învățarea automată este exact ceea ce au nevoie comercianții cu amănuntul pentru a reuși cu adevărat pe piața actuală.

Un studiu realizat de McKinsey a constatat că operațiunile din lanțul de aprovizionare cu amănuntul din SUA care au adoptat date și analize au înregistrat o creștere cu până la 19% a marjei operaționale în ultimii cinci ani.

Datele sunt în mod clar eficiente pentru comercianți cu amănuntul, dar totul este să le pună în funcțiune în zonele potrivite și să adauge capacități de predicție.

McKinsey citează optimizarea prețurilor în timp real ca un caz de utilizare cu potențial ridicat pentru învățarea automată, pe baza răspunsurilor a 600 de experți din 12 industrii. Studiul a evidențiat activități de vânzare cu amănuntul care ar putea utiliza în mod eficient învățarea automată, care includ recunoașterea modelelor cunoscute și optimizarea și planificarea. Să trecem peste câteva dintre utilizările cheie ale învățării automate în retail.

Utilizați cazuri de învățare automată în retail

Există numeroase moduri în care datele au fost folosite în comerțul cu amănuntul. Câteva cazuri de utilizare includ:

1. Personalizare
2. Previziunea cererii
3. Optimizarea pretului
4. Gestionarea stocurilor
5. Suport logistic

O prioritate de top pentru comercianții cu amănuntul astăzi este personalizarea. Toți comercianții doresc să-și cunoască cumpărătorul țintă, dar înțelegerea trecutului și prezentului interacțiunilor lor pur și simplu nu este suficientă.

Următoarea piesă a puzzle-ului este posibilitatea de a proiecta ceea ce clienții vor face și au nevoie în continuare pentru a optimiza sortimentul și ofertele. La urma urmei, majoritatea cumpărătorilor nu vor avea nevoie de protecție solară pe tot parcursul anului. Așa că ar fi o risipă să-l sugerezi în continuare iarna după ce l-au cumpărat deja de câteva ori vara.

În plus, datele demografice ale cumpărătorilor nu sunt permanente. Doar pentru că cineva are un copil și cumpără jucării pentru dentiție online, nu înseamnă că ar trebui să le sugerezi pentru totdeauna.

Nevoile clienților se schimbă în timp, iar comercianții au nevoie de date pentru a înțelege ce a cumpărat un client în trecut, de care dintre acele articole este probabil să aibă nevoie din nou în curând (comparativ cu sugerarea că cumpără șampon de mai multe ori când o sticlă va dura un timp) , și care dintre aceste articole sunt în mod clar o achiziție temporară sau o singură dată.

Cu învățarea automată, comercianții cu amănuntul pot face un salt de la datele trecute și prezente la cele viitoare pentru a înțelege mai bine și a satisface nevoile clienților lor.

Dacă cineva slăbește la o servietă de lux în timpul sezonului de absolvire, totuși comportamentul său de cumpărare este de obicei mai modest, schimbarea vitezei pentru a recomanda articole de modă la cel mai înalt nivel de preț nu va fi eficient.

Algoritmii de învățare automată pot genera sugestii pentru articolele pe care clienții le-ar putea dori cu adevărat, în loc să impună lucruri la care nu le pasă sau tocmai le-au cumpărat.

Sondaj de merchandising: statisticile bune, rele și urâte ale comerțului cu amănuntul

Aflați cum își propun comercianții să sporească marjele, profiturile și loialitatea clienților în era retailului digital.

Pretul este corect

Un alt caz de utilizare cheie pentru învățarea automată în retail este prețurile dinamice. Ceea ce este considerat „prețul corect” se modifică în timp, iar un algoritm poate lua în considerare variabile cheie de preț, cum ar fi sezonalitatea, oferta și cererea.

Acest lucru oferă retailerilor flexibilitatea de a genera prețul potrivit la momentul potrivit, menținând în același timp obiectivele specifice, cum ar fi optimizarea profitului sau a veniturilor. Algoritmii învață pe baza performanței în timp, astfel încât se adaptează cu ușurință la schimbările de pe piață.

Există, de asemenea, un bonus suplimentar de a elimina părtinirea umană, deoarece erorile mici pot avea un impact mare asupra rezultatului final.

Indiferent dacă învățarea automată este folosită pentru a îmbunătăți promoțiile, recomandările sau prețurile, este extrem de eficientă în găsirea modelelor. Odată ce comercianții cu amănuntul sunt înarmați cu datele și capacitatea de a acționa în funcție de obiceiurile de cheltuieli, comportamentul și tendințele pieței, își pot personaliza ofertele pentru a crea o experiență care va stimula vânzările.

Cu o perspectivă asupra modelelor de achiziție, comercianții cu amănuntul își pot optimiza operațiunile lanțului de aprovizionare, gestionarea stocurilor și logistica. Cumpărătorii pot obține ceea ce au nevoie, iar comercianții cu amănuntul nu sunt împovărați cu stocuri care nu se mișcă.

Dincolo de doar big data

Învățarea automată permite comercianților cu amănuntul să automatizeze analiza datelor și să meargă dincolo de suprafață pentru a-și cunoaște cu adevărat clienții, pentru a descoperi modele din spatele datelor și pentru a face datele acționabile prin încorporarea analizei predictive.

În loc să înțeleagă doar în ce constă sortimentele concurenților lor și ce au cumpărat clienții lor în trecut, ei își pot da seama cum să-și planifice mai bine ofertele pentru a oferi ceea ce își doresc cumpărătorii înainte ca ei să știe că le doresc.

Învățarea automată din comerțul cu amănuntul duce datele mari la următorul nivel și împletește puzzle-ul fragmentat la care ne uităm de ani de zile.

Acesta realizează acest lucru combinând datele clienților cu tendințele pieței pentru a oferi retailerilor un plan de acțiune holistic pentru a viza mai bine clienții. Apoi, comercianții cu amănuntul sunt capabili să optimizeze prețurile și să prezică comportamentul de cumpărare cu un grad mai mare de acuratețe.

Scopul final al învățării automate în retail este de a stimula creșterea veniturilor într-un mod mai eficient și este cu siguranță eficient în realizarea acestui lucru. Cel puțin, învățarea automată schimbă definitiv comerțul cu amănuntul. Face posibilă hiperpersonalizarea, deoarece duce mai departe datele mari bazate pe date demografice. Învățarea automată îmbunătățește luarea deciziilor prin introducerea de date mai precise pentru a informa deciziile de afaceri cruciale.