การเรียนรู้ของเครื่องในการค้าปลีก: เป็นมากกว่าเทรนด์ล่าสุด

การเรียนรู้ของเครื่องในการค้าปลีกทำให้อุตสาหกรรมก้าวไปไกลกว่าพื้นฐานของข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นเวลาหลายปีแล้วที่เราได้รับแจ้งว่าข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญและควรใช้ข้อมูลในการตัดสินใจทั้งหมด สินค้าอะไรที่จะสต็อก, จำนวนที่จะซื้อ, สินค้าอะไรที่จะแนะนำให้ลูกค้าซื้อซ้ำ แต่การใช้ข้อมูลนั้นให้มากขึ้นโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเพียงสิ่งที่ผู้ค้าปลีกต้องการเพื่อให้ประสบความสำเร็จอย่างแท้จริงในตลาดปัจจุบัน

การศึกษาโดย McKinsey พบว่าการดำเนินงานในห่วงโซ่อุปทานของผู้ค้าปลีกในสหรัฐฯ ซึ่งนำข้อมูลและการวิเคราะห์มาใช้ มีอัตรากำไรจากการดำเนินงานเพิ่มขึ้นถึง 19% ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา

ข้อมูลมีประสิทธิภาพอย่างชัดเจนสำหรับผู้ค้าปลีก แต่สิ่งสำคัญคือการทำให้ข้อมูลทำงานในพื้นที่ที่เหมาะสมและเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์

McKinsey อ้างถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดราคาแบบเรียลไทม์ว่าเป็นกรณีการใช้งานที่มีศักยภาพสูงสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง โดยอิงตามคำตอบจากผู้เชี่ยวชาญ 600 คนใน 12 อุตสาหกรรม การศึกษาชี้ให้เห็นถึงกิจกรรมการค้าปลีกที่สามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการรับรู้รูปแบบที่ทราบ การเพิ่มประสิทธิภาพและการวางแผน มาดูการใช้งานหลักๆ บางประการสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในการค้าปลีกกัน

กรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงในการค้าปลีก

มีการนำข้อมูลไปใช้ในการค้าปลีกหลายวิธี กรณีการใช้งานบางส่วนได้แก่:

1. การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
2. การคาดการณ์อุปสงค์
3. การเพิ่มประสิทธิภาพราคา
4. การจัดการสินค้าคงคลัง
5. การสนับสนุนด้านลอจิสติกส์

สิ่งสำคัญที่สุดสำหรับผู้ค้าปลีกในปัจจุบันคือการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ ผู้ค้าปลีกทุกคนต้องการทราบผู้ซื้อเป้าหมายของตน แต่การทำความเข้าใจปฏิสัมพันธ์ในอดีตและปัจจุบันยังไม่เพียงพอ

ปริศนาชิ้นต่อไปคือความสามารถในการคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าจะทำและต้องการต่อไป เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเลือกสรรและข้อเสนอต่างๆ ท้ายที่สุดแล้ว นักช้อปส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องใช้ครีมกันแดดตลอดทั้งปี ดังนั้นจึงคงจะเสียเปล่าหากจะแนะนำมันต่อไปในช่วงฤดูหนาวหลังจากที่พวกเขาซื้อมาสองสามครั้งในฤดูร้อน

ยิ่งไปกว่านั้น ข้อมูลประชากรของนักช้อปยังไม่ถาวร เพียงเพราะมีคนมีลูกและซื้อของเล่นเสริมพัฒนาการให้พวกเขาทางออนไลน์ ไม่ได้หมายความว่าคุณควรแนะนำพวกเขาต่อไปตลอดไป

ความต้องการของลูกค้าเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา และผู้ค้าปลีกต้องการข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจว่าลูกค้าซื้ออะไรในอดีต สินค้ารายการใดที่พวกเขาต้องการอีกครั้งเร็วๆ นี้ (เทียบกับการแนะนำให้พวกเขาซื้อแชมพูซ้ำแล้วซ้ำเล่าเมื่อขวดใช้ได้ระยะหนึ่ง) และรายการใดเป็นการซื้อชั่วคราวหรือการซื้อครั้งเดียวอย่างชัดเจน

ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้ค้าปลีกสามารถก้าวกระโดดจากข้อมูลในอดีตและปัจจุบันไปสู่อนาคต เพื่อทำความเข้าใจและตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

หากมีคนใช้จ่ายฟุ่มเฟือยไปกับกระเป๋าเอกสารสุดหรูในช่วงฤดูรับปริญญา แต่โดยทั่วไปแล้วพฤติกรรมการซื้อของพวกเขาจะค่อนข้างเรียบง่าย การเปลี่ยนเกียร์เพื่อแนะนำสินค้าแฟชั่นในระดับราคาสูงสุดของคุณจะไม่ได้ผล

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถสร้างคำแนะนำสำหรับสินค้าที่ลูกค้าอาจต้องการจริงๆ แทนที่จะผลักดันสิ่งที่พวกเขาไม่สนใจหรือเพิ่งซื้อมา

การสำรวจการขายสินค้า: สถิติการค้าปลีกที่ดี ไม่ดี และน่าเกลียด

ค้นหาว่าผู้ค้ามุ่งเป้าไปที่การเพิ่มอัตรากำไร ผลกำไร และความภักดีของลูกค้าในยุคการค้าปลีกดิจิทัลอย่างไร

ราคาก็เหมาะสม

กรณีการใช้งานที่สำคัญอีกประการหนึ่งสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงในการขายปลีกคือการกำหนดราคาแบบไดนามิก สิ่งที่ถือเป็น "ราคาที่เหมาะสม" จะเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา และอัลกอริทึมสามารถพิจารณาตัวแปรการกำหนดราคาที่สำคัญ เช่น ฤดูกาล อุปทาน และอุปสงค์

ซึ่งช่วยให้ผู้ค้าปลีกมีความยืดหยุ่นในการสร้างราคาที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม ขณะเดียวกันก็ติดตามเป้าหมายเฉพาะ เช่น การเพิ่มผลกำไรหรือรายได้ อัลกอริทึมเรียนรู้ตามประสิทธิภาพในช่วงเวลาหนึ่ง ดังนั้นจึงปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในตลาดได้อย่างง่ายดาย

นอกจากนี้ยังมีโบนัสเพิ่มเติมในการขจัดอคติของมนุษย์ เนื่องจากข้อผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลกำไร

ไม่ว่าจะใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับปรุงโปรโมชัน คำแนะนำ หรือการกำหนดราคา การค้นหารูปแบบจะมีประสิทธิภาพอย่างมาก เมื่อผู้ค้าปลีกได้รับข้อมูลและความสามารถในการปฏิบัติตามพฤติกรรมการใช้จ่าย พฤติกรรม และแนวโน้มของตลาดแล้ว พวกเขาสามารถปรับเปลี่ยนข้อเสนอของตนเองเพื่อสร้างประสบการณ์ที่จะขับเคลื่อนยอดขายได้

ด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบการจัดซื้อ ผู้ค้าปลีกสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของห่วงโซ่อุปทาน การจัดการสินค้าคงคลัง และการขนส่ง นักช้อปสามารถรับสิ่งที่ต้องการได้ และผู้ค้าปลีกไม่ต้องแบกรับภาระกับสต็อกสินค้าที่ไม่เคลื่อนย้าย

นอกเหนือจากข้อมูลขนาดใหญ่

การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้โดยอัตโนมัติและก้าวไปไกลกว่าพื้นผิวภายนอกเพื่อทำความรู้จักกับลูกค้าอย่างแท้จริง ค้นพบรูปแบบเบื้องหลังข้อมูล และทำให้ข้อมูลสามารถดำเนินการได้โดยการผสานรวมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

แทนที่จะทำความเข้าใจว่าสินค้าของคู่แข่งประกอบด้วยอะไรบ้างและลูกค้าเคยซื้ออะไรมาก่อน พวกเขาสามารถหาวิธีวางแผนข้อเสนอได้ดีขึ้นเพื่อมอบสิ่งที่ผู้ซื้อต้องการก่อนที่พวกเขาจะรู้ว่าต้องการมันด้วยซ้ำ

การเรียนรู้ของเครื่องในการค้าปลีกนำข้อมูลขนาดใหญ่ไปสู่อีกระดับและปะติดปะต่อปริศนาที่กระจัดกระจายที่เรามองหามานานหลายปี

บรรลุผลสำเร็จโดยการรวมข้อมูลลูกค้าเข้ากับแนวโน้มของตลาด เพื่อให้ผู้ค้าปลีกมีแผนปฏิบัติการแบบองค์รวมเพื่อกำหนดเป้าหมายลูกค้าได้ดีขึ้น จากนั้นผู้ค้าปลีกจะสามารถปรับราคาให้เหมาะสมและคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

เป้าหมายสูงสุดของแมชชีนเลิร์นนิงในการค้าปลีกคือการขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และแน่นอนว่าจะบรรลุเป้าหมายนี้ได้อย่างมีประสิทธิผลอย่างแน่นอน การเรียนรู้ของเครื่องกำลังเปลี่ยนแปลงการค้าปลีกไปในทางที่ดี ทำให้มีความเป็นส่วนตัวมากเกินไป เนื่องจากต้องใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ตามข้อมูลประชากรเพิ่มเติม การเรียนรู้ของเครื่องปรับปรุงการตัดสินใจโดยนำข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้นมาประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญ