Машинное обучение в розничной торговле: больше, чем просто последняя тенденция

Машинное обучение в розничной торговле выводит отрасль за рамки основ больших данных. Уже много лет нам говорят, что данные — это главное и что их следует использовать для принятия всех решений; что хранить, сколько купить, какие продукты предложить постоянным клиентам. Однако более эффективно использовать эти данные с помощью машинного обучения — это именно то, что нужно ритейлерам, чтобы действительно добиться успеха на нынешнем рынке.

Исследование McKinsey показало, что в операциях цепочки поставок американских ритейлеров, внедривших данные и аналитику, операционная маржа увеличилась на 19% за последние пять лет.

Данные, безусловно, эффективны для ритейлеров, но все дело в том, чтобы заставить их работать в правильных областях и добавить возможности прогнозирования.

McKinsey называет оптимизацию цен в реальном времени перспективным вариантом использования машинного обучения, основываясь на ответах 600 экспертов из 12 отраслей. Исследование выявило виды розничной торговли, в которых можно эффективно использовать машинное обучение, в том числе распознавание известных закономерностей, оптимизацию и планирование. Давайте рассмотрим несколько ключевых применений машинного обучения в розничной торговле.

Примеры использования машинного обучения в розничной торговле

Существует множество способов использования данных в розничной торговле. Вот несколько вариантов использования:

1. Персонализация
2. Прогнозирование спроса
3. Оптимизация цен
4. Управление запасами
5. Логистическая поддержка

Сегодня главным приоритетом для ритейлеров является персонализация. Все ритейлеры хотят знать своего целевого покупателя, но понимания прошлого и настоящего их взаимодействия просто недостаточно.

Следующая часть головоломки — это возможность спрогнозировать, что клиенты будут делать и что им понадобится в дальнейшем, чтобы оптимизировать ассортимент и предложения. В конце концов, большинству покупателей солнцезащитный крем не понадобится круглый год. Так что было бы напрасной тратой продолжать предлагать его зимой после того, как они уже купили его несколько раз летом.

Кроме того, демографические характеристики покупателей не являются постоянными. Тот факт, что у кого-то есть ребенок и он покупает для него игрушки для прорезывания зубов в Интернете, не означает, что вы должны продолжать предлагать их навсегда.

Потребности клиентов со временем меняются, и ритейлерам нужны данные, чтобы понять, что покупатель купил в прошлом и какой из этих товаров ему, скорее всего, понадобится снова в ближайшее время (по сравнению с предложением покупать шампунь снова и снова, когда бутылки хватит на некоторое время). , и какие из этих предметов явно являются временной или разовой покупкой.

Благодаря машинному обучению ритейлеры могут совершить скачок от прошлых и настоящих данных к будущему, чтобы лучше понимать и удовлетворять потребности своих клиентов.

Если кто-то тратит деньги на роскошный портфель в преддверии выпускного сезона, но его покупательское поведение, как правило, более скромное, переключение передач на рекомендацию модных вещей по самой высокой ценовой категории не будет эффективным.

Алгоритмы машинного обучения могут генерировать предложения о товарах, которые действительно могут понадобиться клиентам, вместо того, чтобы навязывать им вещи, которые им не интересны или которые они только что купили.

Исследование мерчандайзинга: хорошая, плохая и ужасная статистика розничной торговли

Узнайте, как мерчендайзеры стремятся повысить прибыль, прибыль и лояльность клиентов в эпоху цифровой розничной торговли.

Цена правильная

Еще один ключевой вариант использования машинного обучения в розничной торговле — динамическое ценообразование. То, что считается «правильной ценой», меняется со временем, и алгоритм может учитывать ключевые переменные ценообразования, такие как сезонность, предложение и спрос.

Это дает ритейлерам возможность формировать правильную цену в нужное время, сохраняя при этом конкретные цели, такие как оптимизация прибыли или доходов. Алгоритмы обучаются на основе эффективности с течением времени, поэтому они легко адаптируются к изменениям на рынке.

Дополнительным преимуществом является устранение человеческой предвзятости, поскольку небольшие ошибки могут оказать большое влияние на конечный результат.

Независимо от того, используется ли машинное обучение для улучшения рекламных акций, рекомендаций или ценообразования, оно чрезвычайно эффективно в поиске закономерностей. Как только ритейлеры будут вооружены данными и возможностями действовать в зависимости от потребительских привычек, поведения и рыночных тенденций, они смогут персонализировать свои предложения, чтобы создать опыт, который будет стимулировать продажи.

Понимая структуру закупок, ритейлеры могут оптимизировать операции своей цепочки поставок, управление запасами и логистику. Покупатели могут получить то, что им нужно, а розничные продавцы не обременены неподвижным товаром.

Не только большие данные

Машинное обучение позволяет ритейлерам автоматизировать анализ данных и выйти за рамки поверхностного, чтобы по-настоящему узнать своих клиентов, выявить закономерности, лежащие в основе данных, и сделать данные полезными для действий, включив прогнозную аналитику.

Вместо того, чтобы просто понимать, из чего состоит ассортимент их конкурентов и что их клиенты покупали в прошлом, они могут выяснить, как лучше планировать свои предложения, чтобы обеспечить то, что хотят покупатели, еще до того, как они узнают, что им это нужно.

Машинное обучение в розничной торговле выводит большие данные на новый уровень и собирает воедино фрагментированную головоломку, которую мы искали годами.

Это достигается за счет объединения данных о клиентах с рыночными тенденциями, что дает ритейлерам целостный план действий по более эффективному таргетированию клиентов. Тогда ритейлеры смогут оптимизировать ценообразование и прогнозировать поведение покупателей с большей степенью точности.

Конечная цель машинного обучения в розничной торговле — более эффективно стимулировать рост доходов, и оно, безусловно, эффективно для достижения этой цели. По меньшей мере, машинное обучение меняет розничную торговлю навсегда. Это делает возможной гиперперсонализацию, поскольку дополнительно использует большие данные, основанные на демографических данных. Машинное обучение улучшает процесс принятия решений, предоставляя более точные данные для принятия важных бизнес-решений.