零售業的機器學習：不只是最新趨勢

零售業的機器學習使該行業超越了大數據的基礎。 多年來，我們一直被告知數據為王，所有決策都應利用數據； 庫存什麼、購買多少、推薦給回頭客什麼產品。 但使用機器學習對這些數據進行更多處理正是零售商在當前市場上真正取得成功所需要的。

麥肯錫的一項研究發現，採用數據和分析的美國零售商供應鏈營運在過去五年中營業利潤率提高了 19%。

數據對零售商來說顯然是有效的，但關鍵在於將其運用到正確的領域並增加預測能力。

麥肯錫根據 12 個行業 600 名專家的回饋，將即時定價優化視為機器學習的一個高潛力用例。 研究指出，可以有效利用機器學習的零售活動，包括識別已知模式以及最佳化和規劃。 讓我們回顧一下機器學習在零售業的一些關鍵用途。

機器學習在零售業的用例

數據在零售業的應用方式有很多種。 一些用例包括：

1. 個人化
2. 預測需求
3. 價格優化
4. 庫存管理
5. 物流支援

當今零售商的首要任務是個人化。 所有零售商都想了解他們的目標買家，但了解他們互動的過去和現在還不夠。

下一個難題是能夠預測客戶接下來會做什麼和需要什麼，以優化品種和報價。 畢竟，大多數購物者不需要全年都使用防曬霜。 因此，在他們已經在夏天購買過幾次之後，在冬天繼續建議它是一種浪費。

最重要的是，購物者的人口統計數據並不是永久性的。 僅僅因為某人有嬰兒並在網上為他們購買出牙玩具，並不意味著您應該永遠繼續建議他們。

客戶需求隨著時間的推移而變化，零售商需要數據來了解客戶過去購買過什麼，他們可能很快就會再次需要哪些商品（相比之下，當一瓶洗髮精可以使用一段時間時建議他們一遍又一遍地購買洗髮精） ，以及哪些物品顯然是臨時購買的或一次性購買的。

透過機器學習，零售商可以從過去和現在的數據跨越到未來，以便更好地了解和滿足客戶的需求。

如果有人在畢業季期間揮霍購買豪華公文包，但他們的購買行為通常較為溫和，那麼改變策略以最高定價層推薦時尚單品將不會有效。

機器學習演算法可以為客戶實際可能想要的商品產生建議，而不是推送他們不關心或剛購買的商品。

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價格合理

零售業機器學習的另一個關鍵用例是動態定價。 所謂的「合適價格」會隨著時間的推移而變化，演算法可以考慮關鍵的定價變量，例如季節性、供應和需求。

這使零售商能夠靈活地在正確的時間產生正確的價格，同時保持特定目標的正確性，例如利潤或收入最佳化。 演算法會根據一段時間內的表現進行學習，因此它們可以輕鬆適應市場的變化。

消除人為偏見還有一個額外的好處，因為小錯誤可能會對利潤產生很大影響。

無論機器學習是用來改進促銷、推薦還是定價，它在尋找模式方面都非常有效。 一旦零售商掌握了根據消費習慣、行為和市場趨勢採取行動的數據和能力，他們就可以個性化他們的產品，創造一種推動銷售的體驗。

透過深入了解採購模式，零售商可以優化其供應鏈營運、庫存管理和物流。 購物者可以獲得他們需要的東西，而零售商也不會承受不動的庫存的負擔。

不只是大數據

機器學習使零售商能夠自動化數據分析，並超越表面，真正了解他們的客戶，發現數據背後的模式，並透過結合預測分析使數據具有可操作性。

他們不僅可以了解競爭對手的產品種類以及客戶過去購買過的商品，還可以弄清楚如何更好地規劃自己的產品，以便在購物者知道自己想要什麼之前就提供他們想要的東西。

零售業的機器學習將大數據提升到了一個新的水平，並將我們多年來一直在尋找的碎片拼圖拼湊起來。

它透過將客戶數據與市場趨勢相結合來實現這一目標，為零售商提供全面的行動計劃，以更好地瞄準客戶。 然後零售商能夠優化定價並更準確地預測購買行為。

零售業機器學習的最終目標是以更有效的方式推動收入成長，並且它在實現這一目標方面無疑是有效的。 至少可以說，機器學習正在永遠改變零售業。 它使超個人化成為可能，因為它進一步利用基於人口統計的大數據。 機器學習透過引入更準確的數據來為關鍵業務決策提供信息，從而改善決策。