소매업에서 머신러닝의 주요 응용 분야

폐쇄, 통금 시간, 공급망 중단, 에너지 위기 사이에서 소매업체는 최근 몇 년 동안 당황했을 것입니다. 그러나 다행스럽게도 소매 업계는 이러한 어려운 시기의 과제에 더 잘 대처하기 위해 광범위한 기술 혁신에 의존할 수 있습니다.

이러한 기술 중 가장 영향력 있는 도구 중 하나는 확실히 강력한 하위 집합인 기계 학습(ML)을 포함한 인공 지능입니다. 아래에서는 이 기술의 특성을 간략하게 소개하고 소매업에서 머신러닝의 주요 사용 사례를 살펴보겠습니다.

소매업에서 기계 학습의 역할

소매업에서 기계 학습은 데이터를 처리하고, 변수 간의 반복 패턴과 이상치를 찾고, 이러한 관계를 자율적으로 학습하기 위해 생성된 자체 개선 컴퓨터 알고리즘에 의존합니다. 산업에 영향을 미치거나 결정하는 방법 동향, 현상 및 비즈니스 시나리오.

기계 학습 시스템의 자가 학습 및 상황별 이해 잠재력은 소매 업계에서 다음과 같이 사용될 수 있습니다.

• 소매를 주도하는 기본 역학을 식별합니다. 예를 들어, 머신 러닝을 기반으로 한 데이터 분석 시스템은 고객 데이터를 기반으로 한 추천 엔진 및 타겟 광고를 통해 쇼핑 경험을 개인화하기 위해 마케팅 분야에서 널리 사용됩니다. 또한 제품 수요 또는 기타 시장 동향을 예측하여 재고 관리, 물류 및 유통을 최적화할 수도 있습니다. 가격 책정.
• 시각적 패턴과 언어 패턴을 각각 인식하고 학습하여 인간의 시각과 의사소통을 모방하는 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 등 인공지능 관련 인지 기술을 홍보합니다. 소매업체는 이러한 도구를 사용하여 텍스트 및 시각적 소스에서 데이터를 수집하고, 챗봇, 상황별 쇼핑과 같은 대화형 솔루션을 지원하거나 비디오 감시를 위해 사용합니다.

소매를 재정의하는 10가지 기계 학습 사용 사례

소매업체는 어떻게 위의 기계 학습 알고리즘의 이점을 활용할 수 있습니까? 다음은 일반적인 소매 시나리오에서 가장 관련성이 높은 기계 학습 사용 사례입니다.

1. 타겟 광고

주로 전자상거래에서 사용되지만 타겟 마케팅은 잠재 고객을 온라인 플랫폼과 기존 매장으로 유도할 수 있는 강력한 도구입니다. 여기에는 다양한 행동, 심리통계, 인구통계 및 지리적 매개변수(예: 구매 및 검색 기록, 연령, 성별, 관심사, 지역 등)를 기반으로 사용자를 분류하고 완전히 개인화된 광고 및 프로모션을 통해 사용자를 타겟팅하는 작업이 포함됩니다.

2. 상황별 쇼핑

사용자의 관심을 사로잡고 사용자를 자신의 전자상거래 플랫폼으로 안내하는 더욱 차별화된 대화형 솔루션이 상황별 쇼핑입니다. 이 마케팅 도구는 기계 학습과 컴퓨터 비전을 사용하여 소셜 미디어의 비디오 및 이미지에 표시된 항목을 식별하고 지적하는 동시에 온라인 상점의 관련 제품 페이지에 대한 "바로 가기"를 제공합니다.

3. 추천 엔진

사용자는 온라인 플랫폼에 로그인하면 엄청난 양의 제품에 빠져들게 됩니다. 추천 엔진은 고객에게 실제로 필요할 수 있는 제품을 안내하도록 설계된 강력한 도구입니다.

맞춤형 추천을 제공하기 위해 이러한 시스템은 과거에 구매한 상품과 유사한 특성을 가진 상품을 추천하는 콘텐츠 기반 필터링 또는 유사한 특성을 가진 다른 고객이 주문한 상품을 추천하는 것을 의미하는 협업 필터링을 사용할 수 있습니다. 패턴, 상품의 개인적 특성, 관심분야 등을 포함합니다.

4. 동적 가격

기계 학습 덕분에 제품 추천과 광고만이 동적으로 변하는 것은 아닙니다. 오늘날 대부분의 온라인 상점과 전자상거래 플랫폼은 제품 공급 및 수요 변동, 경쟁사의 판촉 및 가격 전략, 광범위한 판매 추세 등과 같은 요인을 기반으로 지속적으로 가격을 조정합니다.

5. 챗봇

챗봇과 가상 비서는 고객에게 연중무휴 사용자 지원(사용 가능한 제품 및 배송 옵션에 대한 정보 포함)을 제공하는 동시에 알림, 쿠폰을 보내는 기계 학습 및 NLP를 기반으로 하는 대화형 도구입니다. , 매출 증대를 위한 맞춤 추천을 제공합니다.

6. 공급망 관리

제품 보충 및 기타 재고 관리 작업을 운에 맡겨서는 안 됩니다. 제품 공급과 수요를 더 잘 일치시키고, 창고 공간 활용을 최적화하고, 식품 부패를 방지하려면 기계 학습 알고리즘의 분석 및 예측 기능에 의존하는 것이 좋습니다. 이는 가격 변동이나 계절성 기반 구매 패턴과 같은 다양한 변수를 고려하고 향후 판매 추세를 예측하여 적절한 보충 일정을 계획하는 것을 의미합니다.

7. 배송 최적화

머신러닝으로 향상할 수 있는 물류의 또 다른 측면은 제품 배송입니다. 머신러닝 기반 시스템은 IoT 센서와 카메라 네트워크를 통해 수집된 교통 및 날씨 데이터를 기반으로 가장 빠른 배송 경로를 쉽게 계산할 수 있습니다. 대신, 사용자 데이터를 처리함으로써 고객의 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있는 적절한 전달 방법이 권장될 수 있습니다.

8. 자율 주행 자동차

제품 배송을 위한 머신 러닝 및 컴퓨터 비전의 구현은 아직 완벽하지 않으며 규모에 맞게 구현되지 않습니다. 그러나 아마존(Amazon)과 크로거(Kroger) 같은 회사들은 곧 자율주행차에 의존해 제품 유통 속도를 높일 수 있을 것이라고 믿으며 이 기술에 투자하고 있습니다.

9. 비디오 감시

머신 러닝 기반 컴퓨터 비전 시스템은 차량을 운전하고 도둑을 찾아낼 수 있습니다. 이러한 도구와 기존 비디오 감시 솔루션의 주요 차이점은 후자가 침입자를 식별하기 위한 다소 부정확한 규칙 기반 접근 방식을 기반으로 하며, 이는 오탐률이 높다는 것입니다. 반면에 머신 러닝 시스템은 의심스러운 일이 발생하면 보다 미묘한 행동 패턴을 식별하고 경고를 관리할 수 있습니다.

10. 사기 탐지

온라인 소매업체와 전자상거래 플랫폼의 경우 도둑이 매장에서 물건을 훔칠 가능성이 더 높습니다. 기계 학습 알고리즘은 반복 패턴을 식별하도록 설계되었기 때문에 비정상적인 거래 빈도나 계정 데이터의 불일치를 포함하여 표준에서 벗어난 모든 편차를 정확히 찾아내고 추가 검사를 위해 의심스러운 것으로 표시할 수 있습니다.

머신 러닝으로 현대의 과제를 극복하세요

인공 지능, 머신 러닝 및 인지 기술은 수익 증대, 비용 최적화, 고객 경험 개인화, 물류 및 재고 관리의 운영 효율성 향상, 안전 보장 등의 효과가 입증되었습니다. 소매 환경에서 매우 중요합니다. .

실제로 Fortune Business Insights의 2020년 보고서에서는 글로벌 소매 인공지능 시장이 2028년까지 311억 8천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 머신러닝이 그 핵심 부분이라고 강조합니다.

소매 관점에서 이를 통해 기계 학습은 2년 이상의 폭풍우가 닥친 후 올바른 경로를 찾고 안전한 항구에 정박할 수 있는 신호가 될 수 있습니다.

위 내용은 소매업에서 머신러닝의 주요 응용 분야의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!