Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) sind im Einzelhandel keine Neuheit mehr. Maschinelles Lernen ist im Einzelhandel schon seit geraumer Zeit präsent, insbesondere bei großen Unternehmen, die auf On-line-Verkäufe setzen.
Es ist jedoch ein weit verbreitetes Missverständnis, dass man ein Massive Participant sein muss, der sich vollständig auf den On-line-Verkauf konzentriert, um vom maschinellen Lernen zu profitieren.
Dank der Vielseitigkeit des maschinellen Lernens im Einzelhandel können Einzelhändler und stationäre Geschäfte jeder Größe ihr Geschäft verbessern.
Mal sehen, wie.
Kundenpräferenzen ändern sich ständig. Traits und Verhaltensweisen ändern sich ständig. Um riesige Datenmengen zu verarbeiten, Muster zu erkennen und ein tieferes Verständnis zu erlangen, müssen Einzelhändler auf Technologien des maschinellen Lernens zurückgreifen.
Der Fortune Business Insights prognostizierte einen Anstieg von 5,84 Milliarden US-Greenback im Jahr 2021 auf 18,33 Milliarden US-Greenback im Jahr 2028, was maschinelles Lernen im Einzelhandel zur größten KI-Untergruppe macht.
Wir haben erwähnt, dass der Einsatz von ML im Einzelhandel sehr vielseitig sein kann, tatsächlich jedoch hauptsächlich auf die Verbesserung des On-line-Verkaufs ausgerichtet ist. Maschinelles Lernen hilft Einzelhändlern, ihre On-line-Verkäufe vor allem auf zwei Arten zu steigern: durch die Definition der Besten Preisstrategie und indem man es tut Produktabstimmung.
Jedes Unternehmen hat seine eigenen Preisstrategieziele, aber seine Preisentscheidungen können dadurch erheblich verbessert werden KI- und ML-Technologien. Zwei Hauptlösungen, die maschinelles Lernen bieten kann, sind automatische Preisgestaltung und Preisoptimierung.
Automatisierte Preisgestaltung bedeutet, dass ML dabei hilft, den Produktpreis anhand von Daten zu definieren. Das Modell konzentriert sich darauf, den optimalen Preis für jedes Produkt zu finden, basierend auf verschiedenen Faktoren wie Produktzustand, Kategorie, Beschreibung, historischen Preisentscheidungen und Verkaufsdaten usw.
Andererseits, Preisoptimierung Ziel ist es zu verstehen, wie unterschiedliche Kunden auf unterschiedliche Preise reagieren. Die Preisoptimierung hilft Einzelhändlern, den richtigen Preis für ein bestimmtes Produkt in einem bestimmten Zeitraum abzuschätzen. Dies bedeutet weiter, dass die Preisoptimierung den Einzelhändlern die Nutzung ermöglicht dynamische Preisgestaltung. Dieses Preismodell muss die Nachfrage auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie Saisonalität, Angebot und Zahlungsbereitschaft prognostizieren, um nur einige zu nennen.
In der Vergangenheit versuchten Unternehmen, diese ganze Arbeit selbst zu erledigen. Darüber hinaus haben sie es manuell gemacht. Aber mit der Zeit wurde allen klar, dass das eine unmögliche Mission conflict. Das führte zum Auftauchen zahlreicher Preisüberwachungstools die maschinelle Lerntechnologie nutzen, um diese Prozesse zu automatisieren.
Die Definition der besten Preisstrategie ist keine einseitige Sache. Einzelhändler müssen nicht nur ihr Produkt und ihre Kunden kennen, sondern auch ihre Konkurrenten kennen. Einer der wichtigsten Faktoren, um wettbewerbsfähig zu bleiben, ist das Angebot des bestmöglichen Marktpreises. Um dies zu erreichen, müssen Einzelhändler die Preise ihrer Wettbewerber im Auge behalten. Das ist wenn Produktabstimmung kommt herein.
Produktabstimmung ist der Prozess der Erkennung identischer oder ähnlicher Artikel in den Katalogen von zwei oder mehr Wettbewerbern. Wenn Produkte identifiziert werden, können auch deren Preise verglichen und bei Bedarf angepasst werden. Wenn wir Ihnen das erzählen 96 % der Kunden vergleichen Preise Bevor eine Kaufentscheidung getroffen wird, ist klar, dass Produktabstimmung und maschinelles Lernen im Einzelhandel für eine bessere Rentabilität unerlässlich sind.
Wie bei der Preisoptimierung kann auch der Produktabgleich bis zu einem gewissen Grad manuell erfolgen. Aber wenn die Kataloge zu groß werden, wird es kompliziert. Daher ist dieser Prozess heutzutage auch automatisiert.
Maschinelles Lernen im Einzelhandel kann auf vielfältige Weise eingesetzt werden, eine davon ist im Advertising and marketing. Wenn man an ML und KI denkt, ist die erste Assoziation wahrscheinlich nicht Advertising and marketing, aber in Wirklichkeit gibt es viele Aspekte, in denen diese beiden kombiniert werden können.
- Kundenverhalten vorhersagen
Dies ist einer der wichtigsten Schritte bei der Organisation von Preis- und Marketingstrategien. Mithilfe von maschinellem Lernen können Einzelhändler Kunden in verschiedene Segmente einteilen und personalisiertere Entscheidungen treffen. Diese Segmente basieren auf früheren Käufen und Verhaltensmustern des Kunden, sodass Einzelhändler für jede Kundengruppe ein Verhaltensmuster erkennen können.
Sobald der Einzelhändler das bisherige Verhalten versteht, wird es viel einfacher, die Zukunft vorherzusagen. Ohne Verständnis ist das unnötig zu sagen Kundenverhaltenkönnen Einzelhändler nicht die richtigen Preise festlegen und geeignete Marketingstrategien definieren.
- Optimierung von Marketingkampagnen
Wie PreispolitikAuch Marketingkampagnen erfordern ein tiefes Marktverständnis. Sowohl in der B2B- als auch in der B2C-Branche sind Einzelhändler auf der Suche nach wiederholten Käufen. Maschinelles Lernen im Einzelhandel hilft Unternehmen dabei bessere Ausrichtung beim Vorschlagen von Empfehlungen. Dies geschieht durch die Analyse großer Datenmengen und den Versuch, bestimmte Muster zu definieren. Darüber hinaus hilft maschinelles Lernen dabei Werbeoptimierung. In gewisser Weise ähnelt es der Preisoptimierung, da es notwendig ist, zu verstehen, welche Preise am profitabelsten sind, und diese dann entsprechend zu bewerben.
Ja, entgegen der landläufigen Meinung ist maschinelles Lernen im Einzelhandel nicht nur im On-line-Verkauf nützlich, sondern auch in physischen Geschäften. Der größte Vorteil physischer Geschäfte ist die Interaktion zwischen Menschen und Produkten, die in der On-line-Welt nicht möglich ist. Diese Interaktionen liefern wertvolle Erkenntnisse wie:
Die Kenntnis der Anzahl der Personen, die das Geschäft besuchen, hilft Einzelhändlern, nicht nur die Conversion-Price, sondern auch die Verteilung der Personen, die täglich in den Laden kommen, zu verstehen. Die Gesamtzahl der Kunden sowie die Stoßzeiten sind nicht zu vernachlässigen. Mit diesem Wissen können Einzelhändler entscheiden, wie viele Mitarbeiter sie benötigen oder wann sie Sonderpreise und Werbeaktionen anbieten. Heutzutage konzentriert sich maschinelles Lernen im Einzelhandel häufig auf Laptop-Imaginative and prescient-Algorithmen, die Einzelhändlern bei der Datenerfassung und -analyse helfen können.
- Navigationsrouten verstehen
Ein weiterer Faktor, der das Kaufverhalten in physischen Geschäften beeinflusst, ist die Position der Gegenstände. Wohin mit verschiedenen Gegenständen? Konzentrieren sich die Leute mehr auf die Produkte, die im vorderen Teil des Ladens ausgestellt sind? Folgen sie beim Auschecken der Produkte einem bestimmten Muster? Sind Alter und Geschlecht der Kunden wichtige Faktoren? Dies sind nur einige der Fragen, die maschinelles Lernen im Einzelhandel beantworten kann.
Die Einzelhandelsbranche entwickelt sich ständig weiter und quick täglich entstehen neue Wege zur Lösung der Herausforderungen. Bisher hat maschinelles Lernen im Einzelhandel einen der größten Auswirkungen auf die Branche gehabt. Es hilft, viele Geschäftsaspekte zu verbessern, daher ist es keine Überraschung, dass Einzelhändler es häufiger nutzen.
Denken Sie darüber nach, ML in Ihr Unternehmen zu integrieren? Wenn das der Fall ist, hoffen wir, dass Ihnen unser kurzer Leitfaden dabei hilft, die Vorteile von ML etwas besser zu verstehen.
Für diejenigen unter Ihnen, die bereits mit diesem Thema vertraut sind und mehr über die technischen Aspekte erfahren möchten maschinelles Lernen und künstliche IntelligenzWir laden Sie ein, sich die Reihe von Beiträgen anzusehen, die wir zu diesem Thema verfasst haben.
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