Maschinelles Lernen im Einzelhandel: Grundlagen und zehn Schlüsselanwendungen

In den letzten Jahren, zwischen Lockdowns, Lieferkettenunterbrechungen und Energiekrisen, müssen sich Einzelhändler wie Dinosaurier gefühlt haben, die versuchten, einem Asteroidenregen und dem Aussterben zu entgehen.

Aber im Gegensatz zu diesen riesigen prähistorischen Reptilien kann sich der Einzelhandel auf eine Reihe technologischer Innovationen verlassen, um diese Herausforderungen in schwierigen Zeiten besser zu bewältigen.

Und eines der einflussreichsten Werkzeuge ist zweifellos künstliche Intelligenz, einschließlich ihres leistungsstarken Unterzweigs Maschinelles Lernen (ML). Lassen Sie uns kurz die Natur dieser Technologie vorstellen und die wichtigsten Anwendungsfälle des maschinellen Lernens im Einzelhandel untersuchen.

Die Rolle des maschinellen Lernens im Einzelhandel

Maschinelles Lernen im Einzelhandel basiert auf sich selbst verbessernden Computeralgorithmen, die verwendet werden, um Daten zu verarbeiten, wiederkehrende Muster und Anomalien zwischen Variablen zu finden und autonom zu lernen, wie diese Beziehungen zu Trends, Phänomenen und Geschäftsszenarien führen die die Branche beeinflussen oder bestimmen.

Das Selbstlern- und Situationsverständnispotenzial maschineller Lernsysteme kann in der Einzelhandelsbranche genutzt werden, um:

• Identifizieren Sie die zugrunde liegenden Treiber, die den Einzelhandel antreiben. Beispielsweise werden auf maschinellem Lernen basierende Datenanalysesysteme im Marketing häufig eingesetzt, um das Einkaufserlebnis durch Empfehlungsmaschinen und gezielte Werbung auf der Grundlage von Kundendaten zu personalisieren und die Produktnachfrage oder andere Markttrends vorherzusagen, um Lagerverwaltung, Logistik und Preisstrategien zu optimieren .
• Förderung KI-bezogener kognitiver Technologien wie Computer Vision und Natural Language Processing (NLP), die visuelle bzw. sprachliche Muster erkennen und daraus lernen, um menschliches Sehen und Kommunikation zu imitieren. Einzelhändler nutzen diese Tools häufig, um Daten aus Text- und Bildquellen zu sammeln, interaktive Lösungen wie Chatbots und kontextbezogenes Einkaufen zu betreiben oder für die Videoüberwachung.

10 Anwendungsfälle für maschinelles Lernen, die den Einzelhandel neu definieren

Wie können Einzelhändler von den praktischen Fähigkeiten der oben genannten Algorithmen für maschinelles Lernen profitieren? Nachfolgend finden Sie die relevantesten Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in typischen Einzelhandelsszenarien.

1. Gezielte Werbung

Obwohl gezieltes Marketing hauptsächlich im E-Commerce eingesetzt wird, ist es ein leistungsstarkes Instrument, um potenzielle Kunden auf Online-Plattformen und traditionelle Geschäfte zu leiten. Dabei werden Benutzer anhand einer Reihe verhaltensbezogener, psychografischer, demografischer und geografischer Parameter (z. B. Kauf- und Browserverlauf, Alter, Geschlecht, Interessen, Region usw.) segmentiert und mit vollständig personalisierter Werbung und Werbeaktionen gezielt angesprochen.

2. Kontextbezogenes Einkaufen

Eine andere, interaktivere Lösung ist kontextbezogenes Einkaufen, das die Aufmerksamkeit der Benutzer erregt und sie auf Ihre E-Commerce-Plattform leitet. Das Marketingtool nutzt maschinelles Lernen und Computer Vision, um Produkte zu identifizieren und hervorzuheben, die in Videos und Bildern in sozialen Medien gezeigt werden, und bietet gleichzeitig eine „Verknüpfung“ zu relevanten Produktseiten in Online-Shops.

3. Empfehlungsmaschine

Sobald sich Benutzer bei einer Online-Plattform anmelden, verlieren sie sich möglicherweise in der riesigen Menge an Produkten. Empfehlungs-Engines sind leistungsstarke Tools, mit denen Sie Ihren Kunden Produkte präsentieren können, die sie möglicherweise tatsächlich benötigen.

Um maßgeschneiderte Empfehlungen bereitzustellen, können diese Systeme entweder einen inhaltsbasierten Filteransatz anwenden, der Artikel mit ähnlichen Eigenschaften wie in der Vergangenheit gekauften empfiehlt, oder sich für eine kollaborative Filterung entscheiden, was bedeutet, dass Artikel mit ähnlichen Kaufmustern, persönlichen Merkmalen usw. empfohlen werden Interessiert an Artikeln, die von anderen Kunden bestellt wurden.

4. Dynamische Preisgestaltung

Produktempfehlungen und Anzeigen sind nicht die einzigen Dinge, die sich dank maschinellem Lernen dynamisch ändern. Heutzutage passen die meisten Online-Shops und E-Commerce-Plattformen ihre Preise ständig an, basierend auf Faktoren wie Schwankungen bei Produktnachfrage und -angebot, Werbe- und Preisstrategien der Wettbewerber, allgemeineren Verkaufstrends und mehr.

5. Chatbots

Chatbots und virtuelle Assistenten sind hochgradig interaktive Tools, die auf maschinellem Lernen und NLP basieren und Kunden rund um die Uhr Benutzersupport bieten (einschließlich Informationen zu verfügbaren Produkten und Versandoptionen) und gleichzeitig Erinnerungen, Gutscheine und personalisierte Empfehlungen versenden Verkäufe.

6. Supply Chain Management

Produktnachschub und andere Vorgänge zur Bestandsverwaltung dürfen nicht dem Zufall überlassen werden. Um Warenangebot und -nachfrage besser aufeinander abzustimmen, die Lagerflächennutzung zu optimieren und den Verderb von Lebensmitteln zu vermeiden, lohnt es sich, auf die Analyse- und Vorhersagefähigkeiten von Algorithmen für maschinelles Lernen zu vertrauen. Dies bedeutet, dass mehrere Variablen wie Preisschwankungen oder saisonabhängige Kaufmuster berücksichtigt werden müssen, um zukünftige Verkaufstrends vorherzusagen und entsprechende Nachschubpläne entsprechend zu planen.

7. Lieferoptimierung

Ein weiterer Aspekt der Logistik, der durch maschinelles Lernen verbessert werden kann, ist die Warenlieferung. Verkehrs- und Wetterdaten, die von einem Netzwerk aus IoT-Sensoren und -Kameras gesammelt werden, bilden die Grundlage für ein auf maschinellem Lernen basierendes System, das problemlos die schnellsten Lieferrouten berechnen kann. Und durch die Verarbeitung von Benutzerdaten können sie geeignete Versandmethoden empfehlen, um den Kundenbedürfnissen besser gerecht zu werden.

Beispiel für diesen Ansatz dürfte die von Amazon implementierte, auf maschinellem Lernen basierende vorausschauende Versandtechnologie sein, die es ermöglicht, zukünftige Lieferungen auf der Grundlage des Kaufverhaltens der Kunden vorherzusagen und Produkte in das Lager zu verschieben, das dem Kunden am nächsten liegt, um sie dann zum richtigen Zeitpunkt liefern zu können Der Kunde erhält seine Bestellung tatsächlich schneller und günstiger.

8. Selbstfahrende Autos

Diese Implementierung von maschinellem Lernen und Computer Vision für die Warenlieferung ist noch lange nicht ausgereift und in großem Maßstab umgesetzt. Unternehmen wie Amazon und Kroger setzen jedoch auf diese Technologie. Bald könnten wir uns auf selbstfahrende Autos verlassen. Autofahren, um die Lieferung von Waren zu beschleunigen.

9. Videoüberwachung

Computer-Vision-Systeme, die auf maschinellem Lernen basieren, können Diebe erkennen. Der Hauptunterschied zwischen diesen Tools und herkömmlichen Videoüberwachungslösungen besteht darin, dass letztere auf einem eher ungenauen, regelbasierten Ansatz zur Identifizierung von Eindringlingen basieren, was zu einer hohen Anzahl falsch positiver Ergebnisse führt. Systeme des maschinellen Lernens hingegen können subtilere Verhaltensmuster erkennen und Manager warnen, wenn etwas Verdächtiges passiert.

10. Betrugserkennung

Bei Online-Händlern und E-Commerce-Plattformen stehlen Diebe eher Geld von Kreditkarten als Waren aus den Regalen. Da maschinelle Lernalgorithmen darauf ausgelegt sind, wiederkehrende Muster zu erkennen, können sie auch Abweichungen von der Norm, einschließlich ungewöhnlicher Handelshäufigkeiten oder Inkonsistenzen in Kontodaten, lokalisieren und diese zur weiteren Überprüfung als verdächtig kennzeichnen.

Nutzung von maschinellem Lernen zur Bewältigung moderner Herausforderungen

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und kognitive Technologien steigern nachweislich den Gewinn und optimieren die Kosten, personalisieren das Kundenerlebnis, verbessern die betriebliche Effizienz in der Logistik und Bestandsverwaltung und sorgen für eine sichere Einzelhandelsumgebung Wert.

Tatsächlich hebt der Bericht 2020 von Fortune Business Insight hervor, dass der weltweite KI-Markt im Einzelhandel bis 2028 voraussichtlich 31,18 Milliarden US-Dollar erreichen wird, wobei maschinelles Lernen ein zentraler Bestandteil davon ist.

Aus Sicht des Einzelhandels wird maschinelles Lernen dadurch zu einem Leuchtturm, der es ihm ermöglicht, nach mehr als zwei Jahren voller Stürme den richtigen Kurs zu finden und in einem sicheren Hafen anzudocken. (Zusammengestellt von: iothome)

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