Pembelajaran Mesin dalam Peruncitan: Keperluan dan Sepuluh Aplikasi Utama

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, antara penutupan, gangguan rantaian bekalan dan krisis tenaga, peruncit pasti berasa seperti dinosaur yang cuba mengelakkan hujan asteroid dan mengelakkan kepupusan.

Tetapi tidak seperti reptilia prasejarah gergasi itu, industri runcit boleh bergantung pada pelbagai inovasi teknologi untuk menghadapi cabaran ini dengan lebih baik dalam masa sukar.

Dan salah satu alat yang paling berpengaruh ialah kecerdasan buatan, termasuk pembelajaran mesin (ML) yang berkuasa. Mari kita perkenalkan secara ringkas sifat teknologi ini dan terokai kes penggunaan utama pembelajaran mesin dalam runcit.

Peranan pembelajaran mesin dalam runcit

Pembelajaran mesin dalam runcit bergantung pada algoritma komputer yang mempertingkatkan diri yang memproses data untuk mencari corak berulang dan anomali antara pembolehubah, dan belajar secara bebas bagaimana hubungan ini mempengaruhi atau menentukan arah aliran industri, fenomena dan senario perniagaan.

Potensi pembelajaran kendiri dan pemahaman situasi sistem pembelajaran mesin boleh digunakan dalam runcit untuk:

• Mengenal pasti dinamik asas memacu runcit. Sebagai contoh, sistem analisis data berasaskan pembelajaran mesin digunakan secara meluas dalam pemasaran untuk memperibadikan pengalaman membeli-belah melalui enjin pengesyoran dan pengiklanan yang disasarkan berdasarkan data pelanggan, dan untuk meramalkan permintaan produk atau arah aliran pasaran lain untuk mengoptimumkan pengurusan inventori, logistik dan strategi harga .
• Promosikan teknologi kognitif berkaitan AI seperti penglihatan komputer dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), yang masing-masing mengenali dan belajar daripada corak visual dan linguistik, untuk meniru penglihatan dan komunikasi manusia. Peruncit sering menggunakan alat ini untuk mengumpul data daripada sumber teks dan visual, penyelesaian interaktif kuasa seperti chatbots dan membeli-belah kontekstual, atau untuk pengawasan video.

10 Kes Penggunaan Pembelajaran Mesin Mentakrifkan Semula Runcit

Bagaimanakah peruncit boleh mendapat manfaat daripada keupayaan praktikal algoritma pembelajaran mesin di atas? Di bawah ialah kes penggunaan pembelajaran mesin yang paling berkaitan dalam senario runcit biasa.

1. Pengiklanan Sasaran

Walaupun digunakan terutamanya dalam e-dagang, pemasaran disasarkan ialah alat yang berkuasa untuk mengarahkan bakal pelanggan ke platform dalam talian dan kedai tradisional. Ini melibatkan pembahagian pengguna berdasarkan julat parameter tingkah laku, psikografik, demografi dan geografi (seperti sejarah pembelian dan penyemakan imbas mereka, umur, jantina, minat, wilayah, dll.) dan menyasarkan mereka dengan pengiklanan dan promosi yang diperibadikan sepenuhnya .

2. Beli-belah Kontekstual

Penyelesaian yang berbeza dan lebih interaktif ialah beli-belah kontekstual, yang menarik perhatian pengguna dan mengarahkan mereka ke platform e-dagang anda . Alat pemasaran menggunakan pembelajaran mesin dan penglihatan komputer untuk mengenal pasti dan menunjukkan produk yang ditunjukkan dalam video dan imej di media sosial, sambil menyediakan "jalan pintas" ke halaman produk yang berkaitan di kedai dalam talian.

3. Enjin pengesyoran

Sebaik sahaja pengguna log masuk ke platform dalam talian, mereka mungkin tersesat dalam jumlah besar produk. Enjin pengesyoran ialah alat berkuasa yang direka untuk meletakkan produk di hadapan pelanggan anda yang mungkin mereka perlukan.

Untuk memberikan pengesyoran yang disesuaikan, sistem ini boleh sama ada menggunakan penapisan berasaskan kandungan, yang mengesyorkan item dengan ciri serupa dengan yang dibeli pada masa lalu, atau penapisan kolaboratif, yang bermaksud mengesyorkan item dengan corak pembelian yang serupa, ciri peribadi dan kepentingan pelanggan lain.

4. Harga Dinamik

Pengesyoran produk dan pengiklanan bukanlah satu-satunya perkara yang berubah secara dinamik berkat pembelajaran mesin. Hari ini, kebanyakan kedai dalam talian dan platform e-dagang sentiasa melaraskan harga berdasarkan faktor seperti turun naik dalam permintaan dan penawaran produk, strategi promosi dan harga pesaing, arah aliran jualan yang lebih luas dan banyak lagi.

5 Chatbots

Chatbots dan pembantu maya ialah alat yang sangat interaktif yang dikuasakan oleh pembelajaran mesin dan NLP yang menyediakan pelanggan dengan sokongan pengguna 24/7 (termasuk maklumat tentang produk yang tersedia dan pilihan penghantaran) semasa menghantar peringatan, kupon dan syor diperibadikan untuk meningkatkan jualan.

6. Pengurusan Rantaian Bekalan

Pengisian semula produk dan operasi pengurusan inventori lain tidak boleh dibiarkan begitu sahaja. Untuk memadankan bekalan dan permintaan komoditi dengan lebih baik, mengoptimumkan penggunaan ruang gudang dan mengelakkan kerosakan makanan, adalah wajar bergantung pada keupayaan analisis dan ramalan algoritma pembelajaran mesin. Ini bermakna mengambil kira berbilang pembolehubah, seperti turun naik harga atau corak pembelian berasaskan musim, untuk meramalkan arah aliran jualan masa hadapan dan merancang pelan penambahan yang sesuai dengan sewajarnya.

7. Pengoptimuman Penghantaran

Satu lagi aspek logistik yang boleh dipertingkatkan melalui pembelajaran mesin ialah penghantaran barangan. Data trafik dan cuaca yang dikumpul oleh rangkaian penderia dan kamera IoT memperkasakan sistem terdorong pembelajaran mesin yang boleh mengira laluan penghantaran terpantas dengan mudah. Dan, dengan memproses data pengguna, mereka boleh mengesyorkan kaedah penghantaran yang sesuai untuk memenuhi keperluan pelanggan dengan lebih baik.

Model untuk pendekatan ini mestilah teknologi penghantaran jangkaan yang dilaksanakan oleh Amazon berdasarkan pembelajaran mesin, yang membolehkan meramalkan penghantaran masa hadapan berdasarkan corak pembelian pelanggan dan memindahkan produk ke gudang yang paling hampir dengan pelanggan, dengan itu Keupayaan untuk penghantaran lebih cepat dan lebih murah apabila pelanggan benar-benar memesan.

8. Kereta pandu sendiri

Pelaksanaan pembelajaran mesin dan visi komputer untuk penghantaran barangan adalah jauh daripada pelaksanaan yang sempurna dan berskala besar, namun, syarikat seperti Amazon dan Kroger bertaruh pada teknologi ini, kami mungkin tidak lama lagi akan bergantung pada kereta pandu sendiri untuk mempercepatkan penghantaran barang.

9. Pengawasan Video

Sistem penglihatan komputer yang dikuasakan oleh pembelajaran mesin boleh mengesan pencuri. Perbezaan utama antara alat ini dan penyelesaian pengawasan video tradisional ialah yang kedua adalah berdasarkan pendekatan berasaskan peraturan yang agak tidak tepat untuk mengenal pasti penceroboh, yang mempunyai bilangan positif palsu yang tinggi. Sistem pembelajaran mesin, sebaliknya, boleh mengenal pasti corak tingkah laku yang lebih halus dan memberi amaran kepada pengurus apabila sesuatu yang mencurigakan berlaku.

10. Pengesanan Penipuan

Untuk peruncit dalam talian dan platform e-dagang, pencuri lebih berkemungkinan mencuri wang daripada kad kredit berbanding barangan di luar rak. Oleh kerana algoritma pembelajaran mesin direka bentuk untuk mengenal pasti corak berulang, ia juga boleh menentukan sebarang penyelewengan daripada norma, termasuk kekerapan dagangan yang luar biasa atau ketidakkonsistenan dalam data akaun, dan menandakannya sebagai mencurigakan untuk pemeriksaan lanjut.

Menggunakan pembelajaran mesin untuk mengatasi cabaran moden

Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin dan teknologi kognitif terbukti beroperasi dalam meningkatkan keuntungan dan mengoptimumkan kos, memperibadikan pengalaman pelanggan, meningkatkan kecekapan pengurusan logistik dan inventori serta memastikan persekitaran runcit yang selamat.

Malah, laporan Fortune Business Insight 2020 menyerlahkan bahawa pasaran AI runcit global dijangka mencecah $31.18 bilion menjelang 2028, dengan pembelajaran mesin menjadi bahagian terasnya.

Dari perspektif runcit, ini akan menjadikan pembelajaran mesin sebagai mercu tanda, membolehkannya mencari laluan yang betul dan berlabuh di pelabuhan yang selamat selepas lebih dua tahun dilanda ribut. (Disusun oleh: iothome)

Atas ialah kandungan terperinci Pembelajaran Mesin dalam Peruncitan: Keperluan dan Sepuluh Aplikasi Utama. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!