小売業における機械学習の主な応用分野

ロックダウン、夜間外出禁止令、サプライチェーンの混乱、エネルギー危機の間で、小売業者は近年パニックを感じているはずです。しかし幸いなことに、小売業界はあらゆる技術革新に頼って、この困難な時代の課題にうまく対処することができます。

これらのテクノロジーの最も影響力のあるツールの 1 つは、間違いなく、その強力なサブセットである機械学習 (ML) を含む人工知能です。以下では、このテクノロジーの性質を簡単に紹介し、小売業における機械学習の主な使用例を探ってみましょう。

小売業における機械学習の役割

小売業における機械学習は、データを処理し、変数間の関係を発見するために作成された自己改善型コンピューター アルゴリズムに依存しています。関係間の異常を検出し、これらの関係が業界の傾向、現象、ビジネス シナリオにどのような影響を与えたり、決定したりするかを自律的に学習します。

機械学習システムの自己学習と状況理解の可能性は、小売業で次の目的で使用できます。

• 小売業を推進する根本的なダイナミクスを特定します。たとえば、機械学習に基づくデータ分析システムは、顧客データに基づいたレコメンデーション エンジンやターゲットを絞った広告を通じてショッピング エクスペリエンスをパーソナライズするためにマーケティング分野で広く使用されており、製品の需要やその他の市場トレンドを予測して在庫管理、物流、物流を最適化することもできます。価格設定、戦略。
• コンピュータ ビジョンや自然言語処理 (NLP) などの人工知能関連の認知技術を促進します。これらの技術は、それぞれ視覚パターンと言語パターンを認識して学習し、人間の視覚とコミュニケーションを模倣します。小売業者は多くの場合、これらのツールをテキストおよびビジュアル ソースからデータを収集したり、チャットボットやコンテキスト ショッピングなどの対話型ソリューションをサポートしたり、ビデオ監視に使用したりします。

小売を再定義する 10 の機械学習ユース ケース

小売業者は上記の機械学習アルゴリズムの力からどのように利益を得ることができますか? ここでは、典型的な小売シナリオに最も関連性の高いものをいくつか紹介します。機械学習のユースケース。

1. ターゲットを絞った広告

ターゲットを絞ったマーケティングは主に電子商取引で使用されますが、潜在的な顧客をオンライン プラットフォームに誘導できる強力なツールとなります。そして伝統的なお店。これには、行動、心理学的、人口統計学的、地理的パラメータ (購入履歴や閲覧履歴、年齢、性別、興味、地域など) に基づいてユーザーをセグメント化し、完全にパーソナライズされた広告やプロモーションでユーザーをターゲティングすることが含まれます。

2. 状況に応じたショッピング

別の、よりインタラクティブなソリューションにより、ユーザーの注意を引きつけ、ユーザーを独自の e コマース プラットフォームに起動させることができます。 、これはコンテキストショッピングです。このマーケティング ツールは、機械学習とコンピューター ビジョンを使用して、ソーシャル メディア上のビデオや画像に表示されるアイテムを識別して指摘し、オンライン ストアの関連商品ページへの「ショートカット」を提供します。

3. レコメンデーション エンジン

ユーザーはオンライン プラットフォームにログインすると、膨大な量の製品の中で迷ってしまう可能性があります。レコメンデーション エンジンは、顧客を実際に必要としている可能性のある製品に誘導するように設計された強力なツールです。

カスタマイズされた推奨事項を提供するために、これらのシステムは、過去に購入したものと同様の特性を持つアイテムを推奨するコンテンツベースのフィルタリング方法、または作成者がアイテムを推奨することを意味する協調フィルタリングを採用できます。同様の購入パターン、個人的な特徴、興味を持つ他の顧客によって注文された場合。

4. 動的な価格設定

機械学習のおかげで動的に変化するのは、製品の推奨と広告だけではありません。現在、ほとんどのオンライン ストアや電子商取引プラットフォームは、製品の需要と供給の変動、競合他社のプロモーションおよび価格戦略、広範な販売傾向などの要因に基づいて価格を常に調整しています。

5. チャットボット

チャットボットと仮想アシスタントは、機械学習と NLP を活用した高度にインタラクティブなツールで、顧客に 24 時間 365 日対応できるユーザーを提供します。販売促進のためのリマインダー、クーポン、パーソナライズされた推奨事項を送信しながら、利用可能な製品や配送オプションに関する情報を含むサポートを提供します。

6. サプライ チェーン管理

製品の補充やその他の在庫管理業務は、決して成り行き任せにすべきではありません。製品の需要と供給をより適切に一致させ、倉庫スペースの利用を最適化し、食品の腐敗を回避するには、機械学習アルゴリズムの分析機能と予測機能に頼る価値があります。これは、価格変動や季節性に基づく購入パターンなどの複数の変数を考慮して、将来の販売傾向を予測し、適切な補充スケジュールを計画することを意味します。

7. 配送の最適化

機械学習によって強化できる物流のもう 1 つの側面は、製品の配送です。機械学習を活用したシステムは、IoT センサーとカメラのネットワークを通じて収集された交通データと気象データに基づいて、最速の配送ルートを簡単に計算できます。代わりに、ユーザーデータを処理することにより、顧客のニーズをより適切に満たす適切な配信方法が推奨される場合があります。

8. 自動運転車

製品配送のための機械学習とコンピューター ビジョンのこの実施形態は、完成された大規模なものには程遠いです。大規模な実装。しかし、アマゾンやクローガーなどの企業は、近いうちに自動運転車に頼って製品流通をスピードアップできると信じて、この技術に投資している。

9. ビデオ監視

機械学習主導のコンピューター ビジョン システムは、車両を運転し、泥棒を発見できます。これらのツールと従来のビデオ監視ソリューションの主な違いは、後者は侵入者を識別するためのかなり不正確なルールベースのアプローチに基づいており、誤検知が多いことです。一方、機械学習システムは、より微妙な行動パターンを識別し、何か不審なことが起こったときに管理者に警告することができます。

10. 不正行為の検出

オンライン小売業者や電子商取引プラットフォームでは、棚から盗むよりもクレジット カードから盗む可能性が高くなります。 。機械学習アルゴリズムは、繰り返し発生するパターンを特定するように設計されているため、異常な取引頻度や口座データの不一致など、標準からの逸脱を特定し、疑わしいものとしてフラグを立ててさらなる検査を行うこともできます。

機械学習による現代の課題の克服

人工知能、機械学習、コグニティブ テクノロジーは、利益の増加とコストの最適化、顧客エクスペリエンスのパーソナライズ、物流と運用の改善が証明されています。在庫管理の効率化と安全な小売環境の確保を実現します。

実際、Fortune Business Insights の 2020 年レポートでは、世界の小売人工知能市場が 2028 年までに 311 億 8000 万ドルに達すると予想されており、機械学習がその中核部分であることが強調されています。

小売業の観点から見ると、これにより機械学習が、2 年以上続く嵐の後、適切なコースを見つけて安全な港に停泊できる標識となることができます。

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