Машинное обучение (МО) становится все более важным инструментом для беспрепятственного взаимодействия с потребителями по мере того, как они охватывают каналы своего покупательского пути. Разорвите порочный круг запуска и отказа от идей, используя их для изучения, повторения и, в конечном счете, определения высокоэффективных решений для розничной торговли, основанных на интеллектуальной аналитике, а не просто на названии.
Случаи использования машинного обучения в розничной торговле быстро развиваются. ИИ — это широкая концепция, согласно которой машины могут выполнять задачи таким образом, который мы считаем умным. Обратитесь к ИИ, чтобы решить конкретные проблемы с закупками или логистикой или более абстрактные, такие как определение того, какой канал, креатив, сообщение и предложение/цена будут наиболее эффективно достигать определенных потребителей или потребительских сегментов. Ответы на правильные вопросы — важнейший императив успеха.
Машинное обучение — это операция ИИ, которая предоставляет машинам данные и позволяет им учиться самостоятельно. Контролируемое машинное обучение — это данные с легко определяемыми выходными данными, которые можно использовать для прогнозирования результатов. Неконтролируемое машинное обучение автоматически распознает и понимает шаблоны и структуры данных, но результат не выдается.
Примеры использования машинного обучения в розничной торговле
Сегментация, персонализация и таргетинг клиентов
В традиционных обычных магазинах сегментация производилась исключительно продавцами, которые подходили к клиентам. Наблюдая и задавая многочисленные вопросы, они могли собрать более чем достаточно информации о демографии, своих требованиях и запросах, а также своем общем настроении на основе невербального общения.
Это позволяло мгновенно реагировать на любые интересы, связанные с продуктами, сопоставлять слова и выражения, используемые клиентом, быть подходящими для их продажи на месте и поддерживать их покупательское намерение.
Когда клиенту приходится иметь дело с онлайн-опытом, все это нужно заменить и над этим нужно поработать.
И на основе того, что другие клиенты в магазине ранее покупали, в сочетании с этим конкретным поиском можно было с большой уверенностью делать предложения о перекрестных продажах и дополнительных продажах. Часть демографической информации доступна, как только кто-то зарегистрируется — в большинстве случаев вы будете знать его возраст, местонахождение и любые данные, которые вы запрашиваете.
Вы также можете отслеживать их действия по вашему вопросу — какой контент они читают, что скачивают, как часто возвращаются и как часто совершают покупки.
Рекомендации по продуктам
Вы можете предположить, что определить, какие продукты хорошо сочетаются друг с другом, легко. Но вы также должны принять во внимание демографию — люди в неанглоязычных странах могут с большим энтузиазмом пойти на фотографии и сериалы на своем родном языке. Предпочтения молодой и взрослой аудитории будут различаться, как и вкусы жителей мегаполисов Восточного побережья по сравнению с жителями сельских европейских городов.
И это на самом деле не объясняет особого вкуса жанров, стилей, продолжительности, возраста и т. д.
Предсказания о ваших клиентах
Прогноз жизненного цикла клиента
Для точной настройки вашего общения и сообщений полезно знать, насколько важны деньги, которые клиент, вероятно, потратит в вашем магазине в течение определенного периода времени.
Прогнозирование возврата клиентов (и покупок)
Однако, исходя из их действий, клиент, скорее всего, вернется в ваш магазин в последнее время, если.
Алгоритмы могут прогнозировать в долгосрочной перспективе, так ли это, и могут инициировать длительные рабочие процессы с сообщениями, нацеленными на точность и поддержку брендинга.
Прогноз оттока клиентов
Удержание существующих клиентов — одна из самых важных задач, если вы хотите сохранить свой маркетинговый бюджет. Приобретение новых клиентов является важным и наиболее затратным. Когда ИИ понимает, что это так, он может инициировать рабочие процессы, направленные на удержание, давая покупателям импульс остаться.
Заключение
Мы надеемся, что вам понравилась наша статья, и эти примеры использования машинного обучения в розничной торговле помогут вам понять важность искусственного интеллекта в розничной торговле. Откройте для себя революцию в области искусственного интеллекта в розничной торговле, которая поможет компаниям масштабироваться, конкурировать и увеличивать прибыль. Принимайте более взвешенные решения на основе ИИ. Запросите бесплатную демонстрацию и подключитесь по адресу [email protected] | https://bit.ly/3NRJPSo
