Bidang aplikasi utama pembelajaran mesin dalam runcit

Di antara sekatan, perintah berkurung, gangguan rantaian bekalan dan masalah tenaga, peruncit mesti berasa panik sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Tetapi, mujurlah, industri runcit boleh bergantung pada rangkaian penuh inovasi teknologi untuk menghadapi cabaran masa sukar ini dengan lebih baik.

Salah satu alatan yang paling berkesan bagi teknologi ini ialah Kecerdasan Buatan, termasuk subset berkuasa - Pembelajaran Mesin (ML). Di bawah, mari kita perkenalkan secara ringkas sifat teknologi ini dan terokai kes penggunaan utama pembelajaran mesin dalam runcit.

Peranan pembelajaran mesin dalam peruncitan

Pembelajaran mesin dalam runcit bergantung pada algoritma komputer yang dipertingkatkan sendiri yang dicipta untuk memproses data dan menemui perhubungan antara pembolehubah yang berulang dan anomali antara perhubungan, dan belajar secara autonomi cara perhubungan ini mempengaruhi atau menentukan arah aliran industri, fenomena dan senario perniagaan.

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

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

10 Kes Penggunaan Pembelajaran Mesin Mentakrifkan Semula Runcit

Bagaimanakah peruncit boleh mendapat manfaat daripada kuasa algoritma pembelajaran mesin di atas Berikut ialah beberapa yang paling relevan dalam senario runcit biasa kes penggunaan pembelajaran mesin.

1 Pengiklanan Sasaran

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

2. Membeli-belah Situasi

Penyelesaian yang berbeza dan lebih interaktif boleh menarik perhatian pengguna dan memastikan mereka Boot ke platform e-dagang anda sendiri , iaitu membeli-belah kontekstual. Alat pemasaran ini menggunakan pembelajaran mesin dan penglihatan komputer untuk mengenal pasti dan menunjukkan item yang ditunjukkan dalam video dan imej di media sosial, sambil menyediakan "pintasan" 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 mengarahkan pelanggan kepada produk yang sebenarnya mereka perlukan.

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

4. Harga Dinamik

Pengesyoran produk dan iklan 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 penawaran dan permintaan produk, strategi promosi dan harga pesaing, arah aliran jualan yang lebih luas dan banyak lagi.

5. Chatbots

Chatbots dan pembantu maya ialah alatan yang sangat interaktif, dikuasakan oleh pembelajaran mesin dan NLP, yang boleh memberi perkhidmatan kepada pelanggan Provide 24/ 7 sokongan pengguna, termasuk maklumat tentang produk yang tersedia dan pilihan penghantaran, sambil menghantar peringatan, kupon dan syor diperibadikan untuk memacu jualan.

6. Pengurusan Rantaian Bekalan

Penambahan semula produk dan operasi pengurusan inventori lain tidak boleh dibiarkan begitu sahaja. Untuk memadankan bekalan dan permintaan produk 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, meramalkan arah aliran jualan masa hadapan, dan oleh itu merancang jadual penambahan yang sesuai.

7. Pengoptimuman Penghantaran

Satu lagi aspek logistik yang boleh dipertingkatkan melalui pembelajaran mesin ialah penghantaran produk. Sistem yang dikuasakan oleh pembelajaran mesin boleh mengira laluan penghantaran terpantas dengan mudah, didorong oleh trafik dan data cuaca yang dikumpul melalui rangkaian penderia dan kamera IoT. Sebaliknya, dengan memproses data pengguna, kaedah penghantaran yang sesuai mungkin disyorkan untuk memenuhi keperluan pelanggan dengan lebih baik.

8. Kereta pandu sendiri

Penjelmaan pembelajaran mesin dan penglihatan komputer untuk penghantaran produk ini jauh dari sempurna dan berskala besar. Pelaksanaan pada skala. Walau bagaimanapun, syarikat seperti Amazon dan Kroger melabur dalam teknologi, percaya mereka akan dapat bergantung pada kenderaan autonomi untuk mempercepatkan pengedaran produk.

9. Pengawasan Video

Sistem penglihatan komputer dipacu pembelajaran mesin boleh memandu kenderaan dan 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 pengurusan amaran apabila sesuatu yang mencurigakan berlaku.

10. Pengesanan Penipuan

Untuk peruncit dalam talian dan platform e-dagang, pencuri lebih berkemungkinan mencuri daripada kad kredit berbanding mencuri di 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.

Mengatasi cabaran moden dengan pembelajaran mesin

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

Malah, laporan Fortune Business Insights 2020 menyerlahkan bahawa pasaran kecerdasan buatan runcit global dijangka mencecah $31.18 bilion menjelang 2028, dengan pembelajaran mesin sebagai terasnya.

Dari perspektif runcit, ini akan menjadikan pembelajaran mesin sebagai suar yang boleh mencari laluan yang betul dan berlabuh di pelabuhan yang selamat selepas lebih dua tahun dilanda ribut.

Atas ialah kandungan terperinci Bidang aplikasi utama pembelajaran mesin dalam runcit. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!