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电商零售中的机器学习 谋定·经信研究:大数据杀熟的技术应用
信息来源: 中国新闻采编网 发布者: 中国企业家手机报 发布时间: 2022-11-05
 

电商零售中的机器学习 谋定·经信研究:大数据杀熟的技术应用

中国企业家手机报 新闻中国采编网 中国新闻采编网 谋定研究中国智库网 国研智库 国情讲坛 商协社团 谋定论道 经信研究 哲商对话 万赢信采编:在过去的几年里,零售和其他相关行业,如制造业和物流业,面临着全球来自全球经济的巨大威胁,疫情常态化和世界格局的变化对零售业的一些影响是相对可预测的,包括由于社交距离和严重的供应链中断而导致的在线销售猛增。另一方面,另一些则再次证明了市场和人类思维的不可理解性,例如卫生纸的抢购和由此导致的短缺。

“幸运的是,零售商并没有“像雨中的眼泪一样迷失在绝望中,并呼吁寻求解决方案。”谋定研究中国智库·对话中国经济和信息化,全国工商联执委、中国经济和信息化研究中心主任万祥军研读表明,技术对他们的帮助,尤其是对他们的投资的回应是机器学习。让我们来看看这个先进的人工智能分支如何使零售行业能够重塑自我并找到更优化的运作方式。

什么是零售中的机器学习

零售中的机器学习涉及采用自学习计算机算法,旨在处理庞大的数据集,识别相关指标、重复模式、异常或变量之间的因果关系,从而更深入地了解推动该行业的动态和零售商经营的环境。零售数据机器学习系统处理的越多,它们在检测新的相关性并更好地构建他们正在分析的业务场景时对性能进行的微调就越多。

此类功能通常以两种方式利用。首先,机器学习可以为增强分析解决方案提供动力,与传统的统计分析方法相比,它可以更深入地观察数据,甚至可以发现数据点之间最微妙的相互联系,并更好地应对新趋势和不断发展的现象。

其次,机器学习的模式识别为人工智能领域的相关发展铺平了道路,即所谓的认知技术,它允许机器复制人类的一些先天技能。这包括利用机器学习识别人类交流的语言模式以理解和模仿它们的自然语言处理系统,以及利用算法检测视觉模式并将其与特定对象相关联的计算机视觉解决方案。

机器学习在零售业的商机

实际上,上述内容转化为零售商实施机器学习并在各种业务功能和场景中利用它的能力,其中包括:市场和客户分析以预测即将到来的零售趋势,例如产品需求波动,并制定合适的营销、定价和补货策略。完全个性化的购物体验,包括推荐引擎、有针对性的广告、动态定价和根据客户需求量身定制的促销活动。

数字商店的交互式解决方案,通过聊天机器人、虚拟助手和情境购物在虚拟场景中复制典型的店内体验。机器学习增强物流,通过预期运输、智能路线规划和自动驾驶车辆或无人机简化产品交付。零售安全措施,通过基于机器学习的异常检测通过视频监控和发现欺诈迹象来保护您的资产、员工和客户。机器学习在零售业的这些应用可以辅以由人工智能及其所有子分支解锁的各种附加用例,这些用例在业务影响和可行性方面各不相同。

市场状况

如今,大多数人工智能驱动的零售软件解决方案都以一种或另一种方式依赖于机器学习算法的能力事实上,机器学习是行业全球人工智能市场增长的主要驱动力之一,因为它允许市场参与者为最终用户提供更加个性化的服务。和用户购买体验。

在这方面,值得注意的是,机器学习和相关技术在零售业的日益普及并不仅仅是为了更好地应对我们介绍中提到的挑战而采取的一种被动措施。事实上,它也代表了一项积极主动的举措,旨在抓住人工智能开辟的可能性,最终催化了零售业在前几年已经经历的一般动态,例如从纯粹的实体模式转变为店内购物和电子商务并存。

让我们通过更好地定义一些利用机器学习零售潜力的人工智能用例来探索这些趋势。

1.推荐引擎

推荐系统通过以下方式做到这一点:根据用户的个人数据进行细分,包括行为模式和之前在平台上的购买、社交媒体评论、浏览历史、产品评论等。用产品信息和上下文参数(例如更广泛的市场趋势或地理位置)补充此分析。为用户提供与其客户原型相匹配的定制建议,并随后根据用户反馈微调这些建议,而不是让他们在庞大的产品迷宫中无休止地徘徊。

2.有针对性的营销

行为因素,例如网站停留时间、跳出率和转化率;人口统计变量,例如年龄和性别;与兴趣和个性相关的心理指标;用户城市和地区等地理数据

3.动态定价 大数据杀熟

机器学习的透视能力不仅仅是预测客户想要购买哪些产品,还包括他们愿意为这些产品支付多少费用。在这方面,从实施机器学习算法中受益最多的技术之一是动态定价,顾名思义,它涉及根据不断变化的情况对产品价格进行动态调整。

技术在国内应用的展现

为了准确预测这种波动对需求的潜在影响(所谓的价格弹性),并提出价格变化或促销建议,以最大限度地提高利润,同时最大限度地降低客户流失的风险,机器学习系统可以评估广泛的参数,这些参数将是手动执行此任务很难考虑。例如,他们可以爬网搜索竞争对手提供的类似产品的价格、他们的热门交易和促销活动,以及特定产品的定价历史。

机器学习算法还可以考虑一般市场趋势、与供应相比的产品需求以及各自产品类别中价格最低的商品,这通常会导致需求份额不成比例。所有这些见解对于制定降价定价策略和在季末摆脱过时商品都非常有用。

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