Wichtige Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens im Einzelhandel

Zwischen Lockdowns, Ausgangssperren, Lieferkettenunterbrechungen und Energieengpässen müssen Einzelhändler in den letzten Jahren in Panik geraten sein. Doch glücklicherweise kann der Einzelhandel auf eine ganze Reihe technologischer Innovationen zurückgreifen, um die Herausforderungen dieser schwierigen Zeiten besser zu meistern.

Eines der wirkungsvollsten Werkzeuge dieser Technologien ist sicherlich die künstliche Intelligenz, einschließlich ihrer leistungsstarken Teilmenge – maschinelles Lernen (ML). Im Folgenden stellen wir kurz die Natur dieser Technologie vor und untersuchen die wichtigsten Anwendungsfälle des maschinellen Lernens im Einzelhandel.

Die Rolle des maschinellen Lernens im Einzelhandel

Maschinelles Lernen im Einzelhandel basiert auf sich selbst verbessernden Computeralgorithmen, die erstellt werden, um Daten zu verarbeiten, wiederkehrende Muster und Anomalien zwischen Variablen zu finden und diese Beziehungen autonom zu lernen, wie man die Branche beeinflusst oder bestimmt Trends, Phänomene und Geschäftsszenarien.

Das Selbstlern- und Situationsverständnispotenzial maschineller Lernsysteme kann im Einzelhandel genutzt werden, um:

• Die zugrunde liegende Dynamik zu identifizieren, die den Einzelhandel antreibt. Beispielsweise werden auf maschinellem Lernen basierende Datenanalysesysteme häufig im Marketingbereich eingesetzt, um das Einkaufserlebnis durch Empfehlungsmaschinen und gezielte Werbung auf der Grundlage von Kundendaten zu personalisieren. Sie können auch die Produktnachfrage oder andere Markttrends vorhersagen, um die Bestandsverwaltung, Logistik usw. zu optimieren Preisgestaltung.
• Förderung kognitiver Technologien im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz, wie Computer Vision und Natural Language Processing (NLP), die visuelle und sprachliche Muster erkennen und daraus lernen, um menschliches Sehen und Kommunikation zu imitieren. Einzelhändler nutzen diese Tools häufig, um Daten aus Text- und Bildquellen zu sammeln, interaktive Lösungen wie Chatbots und kontextbezogenes Einkaufen zu unterstützen oder für die Videoüberwachung.

10 Anwendungsfälle für maschinelles Lernen, die den Einzelhandel neu definieren

Wie können Einzelhändler von der Leistungsfähigkeit der oben genannten Algorithmen für maschinelles Lernen profitieren? Hier sind einige der relevantesten Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in typischen Einzelhandelsszenarien.

1. Gezielte Werbung

Obwohl gezieltes Marketing hauptsächlich im E-Commerce eingesetzt wird, stellt es ein leistungsstarkes Instrument dar, das potenzielle Kunden auf Online-Plattformen und traditionelle Geschäfte leiten kann. Dabei werden Benutzer anhand einer Reihe verhaltensbezogener, psychografischer, demografischer und geografischer Parameter (z. B. Kauf- und Browserverlauf, Alter, Geschlecht, Interessen, Region usw.) segmentiert und mit vollständig personalisierten Anzeigen und Werbeaktionen gezielt angesprochen.

2. Kontextuelles Einkaufen

Eine andere, interaktivere Lösung, die die Aufmerksamkeit des Benutzers fesselt und ihn auf seine eigene E-Commerce-Plattform leitet, ist kontextuelles Einkaufen. Dieses Marketingtool nutzt maschinelles Lernen und Computer Vision, um in Videos und Bildern in sozialen Medien gezeigte Artikel zu identifizieren und hervorzuheben und bietet gleichzeitig „Verknüpfungen“ zu relevanten Produktseiten in Online-Shops.

3. Empfehlungsmaschine

Sobald sich Benutzer bei einer Online-Plattform anmelden, verlieren sie sich möglicherweise in der riesigen Menge an Produkten. Empfehlungs-Engines sind leistungsstarke Tools, die dazu dienen, Kunden zu Produkten zu leiten, die sie möglicherweise tatsächlich benötigen.

Um maßgeschneiderte Empfehlungen bereitzustellen, können diese Systeme einen inhaltsbasierten Filteransatz verwenden, der Artikel mit ähnlichen Eigenschaften wie in der Vergangenheit gekaufte Artikel empfiehlt, oder eine kollaborative Filterung, bei der Artikel empfohlen werden, die von anderen Kunden mit ähnlichen Eigenschaften gekauft wurden Muster, persönliche Eigenschaften von Gütern und Interessen.

4. Dynamische Preisgestaltung

Dank maschinellem Lernen ändern sich nicht nur Produktempfehlungen und Anzeigen dynamisch. Heutzutage passen die meisten Online-Shops und E-Commerce-Plattformen ihre Preise ständig an, basierend auf Faktoren wie Schwankungen bei Produktangebot und -nachfrage, Werbe- und Preisstrategien der Wettbewerber, allgemeineren Verkaufstrends und mehr.

5. Chatbots

Chatbots und virtuelle Assistenten sind hochgradig interaktive Tools, die auf maschinellem Lernen und NLP basieren und Kunden rund um die Uhr Benutzersupport bieten (einschließlich Informationen zu verfügbaren Produkten und Versandoptionen) und gleichzeitig Erinnerungen und Gutscheine versenden und personalisierte Empfehlungen zur Umsatzsteigerung.

6. Supply Chain Management

Produktnachschub und andere Vorgänge zur Bestandsverwaltung sollten niemals dem Zufall überlassen werden. Um Produktangebot und -nachfrage besser aufeinander abzustimmen, die Lagerflächennutzung zu optimieren und den Verderb von Lebensmitteln zu vermeiden, lohnt es sich, auf die Analyse- und Vorhersagefähigkeiten maschineller Lernalgorithmen zu vertrauen. Dies bedeutet, dass mehrere Variablen wie Preisschwankungen oder saisonbedingte Kaufmuster berücksichtigt, zukünftige Verkaufstrends vorhergesagt und entsprechend ein angemessener Nachschubplan geplant werden müssen.

7. Lieferoptimierung

Ein weiterer Aspekt der Logistik, der durch maschinelles Lernen verbessert werden kann, ist die Produktlieferung. Auf maschinellem Lernen basierende Systeme können auf einfache Weise die schnellsten Lieferrouten berechnen, basierend auf Verkehrs- und Wetterdaten, die über ein Netzwerk aus IoT-Sensoren und -Kameras gesammelt werden. Stattdessen können durch die Verarbeitung von Benutzerdaten geeignete Versandmethoden empfohlen werden, um den Bedürfnissen des Kunden besser gerecht zu werden.

8. Selbstfahrende Autos

Diese Verkörperung von maschinellem Lernen und Computer Vision für die Produktlieferung ist noch lange nicht perfektioniert und in großem Maßstab umgesetzt. Allerdings investieren Unternehmen wie Amazon und Kroger in die Technologie und glauben, dass sie bald auf autonome Fahrzeuge zurückgreifen können, um den Produktvertrieb zu beschleunigen.

9. Videoüberwachung

Durch maschinelles Lernen gesteuerte Computer-Vision-Systeme können Fahrzeuge steuern und Diebe erkennen. Der Hauptunterschied zwischen diesen Tools und herkömmlichen Videoüberwachungslösungen besteht darin, dass letztere auf einem eher ungenauen, regelbasierten Ansatz zur Identifizierung von Eindringlingen basieren, was zu einer hohen Anzahl falsch positiver Ergebnisse führt. Systeme des maschinellen Lernens hingegen können subtilere Verhaltensmuster erkennen und Alarme auslösen, wenn etwas Verdächtiges passiert.

10. Betrugserkennung

Bei Online-Händlern und E-Commerce-Plattformen stehlen Diebe eher von Kreditkarten als aus den Regalen. Da maschinelle Lernalgorithmen darauf ausgelegt sind, wiederkehrende Muster zu erkennen, können sie auch Abweichungen von der Norm, einschließlich ungewöhnlicher Handelshäufigkeiten oder Inkonsistenzen in Kontodaten, lokalisieren und diese zur weiteren Überprüfung als verdächtig kennzeichnen.

Moderne Herausforderungen mit maschinellem Lernen meistern

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und kognitive Technologien steigern nachweislich Gewinne und optimieren Kosten, personalisieren Kundenerlebnisse, verbessern die betriebliche Effizienz in der Logistik und Bestandsverwaltung und sorgen für Sicherheit. Im Einzelhandel von unschätzbarem Wert Umgebungen.

Tatsächlich hebt der Bericht 2020 von Fortune Business Insights hervor, dass der weltweite Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel bis 2028 voraussichtlich 31,18 Milliarden US-Dollar erreichen wird, wobei maschinelles Lernen ein zentraler Bestandteil davon ist.

Aus Sicht des Einzelhandels wird maschinelles Lernen dadurch zum Leuchtturm, der nach mehr als zwei Jahren voller Stürme den richtigen Kurs finden und in einem sicheren Hafen anlegen kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWichtige Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens im Einzelhandel. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!