Perakendede makine öğrenimi: En son trendden daha fazlası

Perakendede makine öğrenimi, sektörü büyük verinin temellerinin ötesine taşıyor. Yıllardır bize verinin kral olduğu ve tüm kararlarda veriye başvurulması gerektiği söylendi; ne stoklanmalı, ne kadar satın alınmalı, tekrar gelen müşterilere hangi ürünler önerilmelidir. Ancak makine öğrenimini kullanarak bu verilerle daha fazlasını yapmak, perakendecilerin mevcut pazarda gerçekten başarılı olmaları için ihtiyaç duydukları şeydir.

McKinsey tarafından yapılan bir araştırma, verileri ve analitiği benimseyen ABD perakendeci tedarik zinciri operasyonlarının son beş yılda faaliyet kârında %19'a varan bir artış gördüğünü ortaya çıkardı.

Veriler perakendeciler için açıkça etkilidir, ancak önemli olan bunların doğru alanlarda kullanılması ve tahmin yeteneklerinin eklenmesidir.

McKinsey, 12 sektörden 600 uzmanın yanıtlarına dayanarak, gerçek zamanlı fiyatlandırma optimizasyonunun makine öğrenimi için yüksek potansiyelli bir kullanım örneği olduğunu belirtiyor. Çalışma, bilinen kalıpların tanınmasını, optimizasyon ve planlamayı içeren, makine öğrenimini etkili bir şekilde kullanabilecek perakende faaliyetlerine dikkat çekti. Perakendede makine öğreniminin temel kullanımlarından birkaçına göz atalım.

Perakendede makine öğreniminin kullanım örnekleri

Verilerin perakendede kullanılmasının birçok yolu vardır. Birkaç kullanım durumu şunları içerir:

1. Kişiselleştirme
2. Talebi tahmin etmek
3. Fiyat optimizasyonu
4. Envanter yönetimi
5. Lojistik desteği

Günümüzde perakendecilerin en büyük önceliği kişiselleştirmedir. Tüm perakendeciler hedef alıcılarını tanımak ister ancak etkileşimlerinin geçmişini ve bugününü anlamak yeterli değildir.

Yapbozun bir sonraki parçası, ürün çeşitlerini ve teklifleri optimize etmek için müşterilerin bundan sonra ne yapacağını ve neye ihtiyaç duyacağını öngörebilmektir. Sonuçta alışveriş yapanların çoğu tüm yıl boyunca güneş kremine ihtiyaç duymayacak. Bu yüzden yazın birkaç kez satın aldıktan sonra kışın önermeye devam etmek israf olur.

Üstelik alışveriş yapanların demografisi kalıcı değildir. Birinin bebeği olması ve ona internetten diş çıkarma oyuncakları satın alması, onu sonsuza kadar önermeye devam etmeniz gerektiği anlamına gelmez.

Müşteri ihtiyaçları zamanla değişir ve perakendeciler, bir müşterinin geçmişte ne satın aldığını ve bu ürünlerden hangilerine yakın zamanda tekrar ihtiyaç duyacağını anlamak için verilere ihtiyaç duyar (bir şişe bir süre dayanacakken tekrar tekrar şampuan satın almalarını önermekle karşılaştırıldığında) ve bu öğelerden hangilerinin açıkça geçici veya tek seferlik bir satın alma olduğu.

Perakendeciler, makine öğrenimi sayesinde müşterilerinin ihtiyaçlarını daha iyi anlamak ve karşılamak için geçmiş ve mevcut verilerden geleceğe sıçrayabilir.

Birisi mezuniyet sezonunda lüks bir evrak çantasına para harcarsa, ancak satın alma davranışları genellikle daha mütevazıysa, en yüksek fiyat seviyenizdeki moda ürünlerini önermek için vites değiştirmek etkili olmayacaktır.

Makine öğrenimi algoritmaları, müşterilerin umursamadıkları veya yeni satın aldıkları şeyleri zorlamak yerine, gerçekten isteyebilecekleri öğeler için öneriler üretebilir.

Mağazacılık anketi: Perakendenin iyi, kötü ve çirkin istatistikleri

Satıcıların dijital perakende çağında marjları, kârları ve müşteri sadakatini nasıl artırmayı hedeflediklerini öğrenin.

Fiyat doğru

Perakendede makine öğreniminin bir diğer önemli kullanım durumu dinamik fiyatlandırmadır. "Doğru fiyat" olarak kabul edilen şey zamanla değişir ve bir algoritma mevsimsellik, arz ve talep gibi temel fiyatlandırma değişkenlerini hesaba katabilir.

Bu, perakendecilere kâr veya gelir optimizasyonu gibi belirli hedefler doğrultusunda ilerlemeyi sürdürürken doğru zamanda doğru fiyatı oluşturma esnekliği sağlar. Algoritmalar zaman içindeki performansa dayalı olarak öğrenir, böylece pazardaki değişikliklere kolayca uyum sağlarlar.

Küçük hataların sonuçta büyük bir etkisi olabileceğinden, insan önyargısını ortadan kaldırmanın da bir avantajı var.

Promosyonları, önerileri veya fiyatlandırmayı iyileştirmek için makine öğrenimi kullanılsa da kalıp bulmada son derece etkilidir. Perakendeciler, harcama alışkanlıklarına, davranışlara ve pazar eğilimlerine göre hareket edebilecek veri ve kapasiteye sahip olduklarında, satışları artıracak bir deneyim yaratmak için tekliflerini kişiselleştirebilirler.

Perakendeciler, satın alma modellerine ilişkin içgörüyle tedarik zinciri operasyonlarını, envanter yönetimini ve lojistiğini optimize edebilir. Alışveriş yapanlar ihtiyaç duydukları şeyi alabilir ve perakendeciler hareket etmeyen stoklarla uğraşmaz.

Büyük verinin ötesinde

Makine öğrenimi, perakendecilerin veri analizini otomatikleştirmesine ve yüzeyin ötesine geçerek müşterilerini gerçekten tanımasına, verilerin arkasındaki kalıpları keşfetmesine ve tahmine dayalı analitiği dahil ederek verileri eyleme dönüştürülebilir hale getirmesine olanak tanır.

Rakiplerinin ürün çeşitlerinin neler içerdiğini ve müşterilerinin geçmişte ne satın aldığını anlamak yerine, alışveriş yapanların istediklerini daha onlar istediklerini bilmeden sunmak için tekliflerini nasıl daha iyi planlayabileceklerini bulabilirler.

Perakendede makine öğrenimi, büyük verileri bir sonraki seviyeye taşıyor ve yıllardır baktığımız parçalı yapbozun parçalarını bir araya getiriyor.

Bunu, perakendecilere müşterileri daha iyi hedeflemek için bütünsel bir eylem planı sunmak üzere müşteri verilerini pazar eğilimleriyle birleştirerek başarır. Böylece perakendeciler fiyatlandırmayı optimize edebilir ve satın alma davranışını daha yüksek bir doğrulukla tahmin edebilir.

Perakendede makine öğreniminin nihai hedefi, gelir artışını daha verimli bir şekilde sağlamaktır ve bunu başarmada kesinlikle etkilidir. En hafif tabirle, makine öğrenimi perakendeyi tamamen değiştiriyor. Demografik bilgilere dayalı büyük verileri daha da ileri götürdüğü için hiper kişiselleştirmeyi mümkün kılıyor. Makine öğrenimi, önemli iş kararlarına bilgi sağlamak için daha doğru veriler sağlayarak karar almayı geliştirir.