零售业中的机器学习：不仅仅是最新趋势

零售业的机器学习使该行业超越了大数据的基础。 多年来，我们一直被告知数据为王，所有决策都应利用数据； 库存什么、购买多少、向回头客推荐什么产品。 但使用机器学习对这些数据进行更多处理正是零售商在当前市场上真正取得成功所需要的。

麦肯锡的一项研究发现，采用数据和分析的美国零售商供应链运营在过去五年中营业利润率提高了 19%。

数据对于零售商来说显然是有效的，但关键在于将其运用到正确的领域并增加预测能力。

麦肯锡根据 12 个行业 600 名专家的反馈，将实时定价优化视为机器学习的一个高潜力用例。 该研究指出，可以有效利用机器学习的零售活动，包括识别已知模式以及优化和规划。 让我们回顾一下机器学习在零售业的一些关键用途。

机器学习在零售业的用例

数据在零售业的应用方式有很多种。 一些用例包括：

1. 个性化
2. 预测需求
3. 价格优化
4. 库存管理
5. 物流支持

当今零售商的首要任务是个性化。 所有零售商都想了解他们的目标买家，但了解他们互动的过去和现在还不够。

下一个难题是能够预测客户接下来会做什么和需要什么，以优化品种和报价。 毕竟，大多数购物者不需要全年都使用防晒霜。 因此，在他们已经在夏天购买过几次之后，在冬天继续建议它是一种浪费。

最重要的是，购物者的人口统计数据并不是永久性的。 仅仅因为某人有婴儿并在网上为他们购买出牙玩具，并不意味着您应该永远继续建议他们。

客户需求随着时间的推移而变化，零售商需要数据来了解客户过去购买过什么，他们可能很快会再次需要哪些商品（相比之下，当一瓶洗发水可以使用一段时间时建议他们一遍又一遍地购买洗发水） ，以及哪些物品显然是临时购买的或一次性购买的。

通过机器学习，零售商可以从过去和现在的数据跨越到未来，以便更好地了解和满足客户的需求。

如果有人在毕业季期间挥霍购买豪华公文包，但他们的购买行为通常较为温和，那么改变策略以最高定价层推荐时尚单品将不会有效。

机器学习算法可以为客户实际可能想要的商品生成建议，而不是推送他们不关心或刚刚购买的商品。

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价格合理

零售业机器学习的另一个关键用例是动态定价。 所谓的“合适价格”会随着时间的推移而变化，算法可以考虑关键的定价变量，例如季节性、供应和需求。

这使零售商能够灵活地在正确的时间生成正确的价格，同时保持特定目标的正确性，例如利润或收入优化。 算法会根据一段时间内的性能进行学习，因此它们可以轻松适应市场的变化。

消除人为偏见还有一个额外的好处，因为小错误可能会对利润产生很大影响。

无论机器学习是用来改进促销、推荐还是定价，它在寻找模式方面都非常有效。 一旦零售商掌握了根据消费习惯、行为和市场趋势采取行动的数据和能力，他们就可以个性化他们的产品，创造一种推动销售的体验。

通过深入了解采购模式，零售商可以优化其供应链运营、库存管理和物流。 购物者可以获得他们需要的东西，而零售商也不会承受不动的库存的负担。

不仅仅是大数据

机器学习使零售商能够自动化数据分析，并超越表面，真正了解他们的客户，发现数据背后的模式，并通过结合预测分析使数据具有可操作性。

他们不仅可以了解竞争对手的产品种类以及客户过去购买过的商品，还可以弄清楚如何更好地规划自己的产品，以便在购物者知道自己想要什么之前就提供他们想要的东西。

零售业的机器学习将大数据提升到了一个新的水平，并将我们多年来一直在寻找的碎片拼图拼凑起来。

它通过将客户数据与市场趋势相结合来实现这一目标，为零售商提供全面的行动计划，以更好地瞄准客户。 然后零售商能够优化定价并更准确地预测购买行为。

零售业机器学习的最终目标是以更有效的方式推动收入增长，并且它在实现这一目标方面无疑是有效的。 至少可以说，机器学习正在永远改变零售业。 它使超个性化成为可能，因为它进一步利用基于人口统计的大数据。 机器学习通过引入更准确的数据来为关键业务决策提供信息，从而改善决策。