Machine Learning dans le commerce de détail : éléments essentiels et dix applications clés

Ces dernières années, entre confinements, perturbations de la chaîne d'approvisionnement et crises énergétiques, les détaillants ont dû se sentir comme des dinosaures essayant d'éviter une pluie d'astéroïdes et d'éviter l'extinction.

Mais contrairement à ces reptiles préhistoriques géants, le secteur de la vente au détail peut s'appuyer sur une série d'innovations technologiques pour mieux faire face à ces défis dans les moments difficiles.

Et l’un des outils les plus influents est sans aucun doute l’intelligence artificielle, y compris son puissant apprentissage automatique (ML) sous-branche. Présentons brièvement la nature de cette technologie et explorons les principaux cas d’utilisation du machine learning dans le commerce de détail.

Le rôle de l'apprentissage automatique dans le commerce de détail

L'apprentissage automatique dans le commerce de détail repose sur des algorithmes informatiques auto-améliorés qui sont utilisés pour traiter les données, trouver des modèles récurrents et des anomalies entre les variables et apprendre de manière autonome comment ces relations sont des tendances, des phénomènes et des scénarios commerciaux. qui affectent ou déterminent l’industrie.

Le potentiel d'auto-apprentissage et de compréhension situationnelle des systèmes d'apprentissage automatique peut être utilisé dans le secteur de la vente au détail pour :

• Identifier les moteurs sous-jacents du commerce de détail. Par exemple, les systèmes d'analyse de données basés sur l'apprentissage automatique sont largement adoptés en marketing pour personnaliser l'expérience d'achat grâce à des moteurs de recommandation et des publicités ciblées basées sur les données des clients, et pour prédire la demande de produits ou d'autres tendances du marché afin d'optimiser la gestion des stocks, la logistique et les stratégies de tarification. .
• Promouvoir les technologies cognitives liées à l'IA, telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP), qui reconnaissent et apprennent respectivement des modèles visuels et linguistiques pour imiter la vision et la communication humaines. Les détaillants utilisent souvent ces outils pour collecter des données à partir de sources textuelles et visuelles, pour alimenter des solutions interactives telles que les chatbots et les achats contextuels, ou pour la vidéosurveillance.

10 cas d'utilisation du machine learning pour redéfinir le commerce de détail

Comment les détaillants peuvent-ils bénéficier des capacités pratiques des algorithmes de machine learning ci-dessus ? Vous trouverez ci-dessous les cas d’utilisation du machine learning les plus pertinents dans des scénarios typiques de vente au détail.

1. Publicité ciblée

Bien qu'il soit principalement utilisé dans le commerce électronique, le marketing ciblé est un outil puissant pour diriger les clients potentiels vers les plateformes en ligne et les magasins traditionnels. Cela implique de segmenter les utilisateurs en fonction d'une série de paramètres comportementaux, psychographiques, démographiques et géographiques (tels que leur historique d'achat et de navigation, leur âge, leur sexe, leurs intérêts, leur région, etc.) et de les cibler avec des publicités et des promotions entièrement personnalisées.

2. Shopping contextuel

Une solution différente et plus interactive est le shopping contextuel, qui attire l'attention des utilisateurs et les dirige vers votre plateforme de commerce électronique. L'outil marketing utilise l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour identifier et signaler les produits présentés dans des vidéos et des images sur les réseaux sociaux, tout en fournissant un « raccourci » vers les pages de produits pertinentes dans les magasins en ligne.

3. Moteur de recommandation

Une fois que les utilisateurs se connectent à une plateforme en ligne, ils peuvent se perdre dans la quantité massive de produits. Les moteurs de recommandation sont des outils puissants conçus pour présenter à vos clients les produits dont ils pourraient réellement avoir besoin.

Pour fournir des recommandations personnalisées, ces systèmes peuvent soit adopter une approche de filtrage basée sur le contenu, qui recommande des articles présentant des caractéristiques similaires à celles achetées dans le passé, soit choisir un filtrage collaboratif, ce qui signifie recommander des articles présentant des modèles d'achat, des caractéristiques personnelles et des caractéristiques similaires. Intéressé par les articles commandés par d'autres clients.

4. Tarification dynamique

Les recommandations de produits et les publicités ne sont pas les seules choses qui changent dynamiquement grâce à l'apprentissage automatique. Aujourd’hui, la plupart des boutiques en ligne et des plateformes de commerce électronique ajustent constamment leurs prix en fonction de facteurs tels que les fluctuations de l’offre et de la demande de produits, les stratégies de promotion et de tarification des concurrents, les tendances générales des ventes, etc.

5. Chatbots

Les chatbots et les assistants virtuels sont des outils hautement interactifs alimentés par l'apprentissage automatique et la PNL qui fournissent aux clients une assistance utilisateur 24h/24 et 7j/7 (y compris des informations sur les produits disponibles et les options d'expédition) tout en envoyant des rappels, des coupons et des recommandations personnalisées pour augmenter ventes.

6. Gestion de la chaîne d'approvisionnement

Le réapprovisionnement des produits et autres opérations de gestion des stocks ne doivent pas être laissés au hasard. Pour mieux faire correspondre l’offre et la demande de produits de base, optimiser l’utilisation de l’espace d’entrepôt et éviter la détérioration des aliments, il vaut la peine de s’appuyer sur les capacités analytiques et prédictives des algorithmes d’apprentissage automatique. Cela signifie prendre en compte plusieurs variables, telles que les fluctuations de prix ou les modèles d'achat basés sur la saisonnalité, pour prédire les tendances futures des ventes et planifier des plans de réapprovisionnement appropriés en conséquence.

7. Optimisation de la livraison

Un autre aspect de la logistique qui peut être amélioré grâce à l'apprentissage automatique est la livraison des marchandises. Les données de trafic et météorologiques collectées par un réseau de capteurs et de caméras IoT alimentent un système basé sur l'apprentissage automatique qui peut facilement calculer les itinéraires de livraison les plus rapides. Et, en traitant les données des utilisateurs, ils peuvent recommander des méthodes de livraison adaptées pour mieux répondre aux besoins des clients.

L'exemple de cette approche devrait être la technologie d'expédition anticipée basée sur l'apprentissage automatique mise en œuvre par Amazon, qui permet de prédire les livraisons futures en fonction des habitudes d'achat des clients et de déplacer les produits vers l'entrepôt le plus proche du client, pouvant ainsi les livrer au moment opportun. le client est en fait. Faites expédier votre commande plus rapidement et à moindre coût.

8. Voitures autonomes

Cette mise en œuvre de l'apprentissage automatique et de la vision par ordinateur pour la livraison de marchandises est loin d'être perfectionnée et mise en œuvre à grande échelle, cependant, des entreprises comme Amazon et Kroger parient sur cette technologie. Bientôt, nous pourrions compter sur l'autonomie. conduire des voitures pour accélérer la livraison des marchandises.

9. Vidéosurveillance

Les systèmes de vision par ordinateur alimentés par l'apprentissage automatique peuvent détecter les voleurs. La principale différence entre ces outils et les solutions de vidéosurveillance traditionnelles est que ces dernières reposent sur une approche basée sur des règles plutôt imprécises pour identifier les intrus, sujette à un nombre élevé de faux positifs. Les systèmes d’apprentissage automatique, quant à eux, peuvent identifier des modèles de comportement plus subtils et alerter les gestionnaires lorsque quelque chose de suspect se produit.

10. Détection de fraude

Pour les détaillants en ligne et les plateformes de commerce électronique, les voleurs sont plus susceptibles de voler de l'argent sur les cartes de crédit que sur des marchandises en rayon. Étant donné que les algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus pour identifier des modèles récurrents, ils peuvent également identifier tout écart par rapport à la norme, notamment des fréquences de négociation inhabituelles ou des incohérences dans les données de compte, et les signaler comme suspects pour une inspection plus approfondie.

Tirer parti de l'apprentissage automatique pour surmonter les défis modernes

Il a été prouvé que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et les technologies cognitives augmentent les profits et optimisent les coûts, personnalisent l'expérience client, améliorent l'efficacité opérationnelle de la logistique et de la gestion des stocks et garantissent un environnement de vente au détail sûr. valeur.

En fait, le rapport 2020 de Fortune Business Insight souligne que le marché mondial de l’IA dans le commerce de détail devrait atteindre 31,18 milliards de dollars d’ici 2028, l’apprentissage automatique en étant un élément essentiel.

Du point de vue du commerce de détail, cela fera du machine learning un phare, lui permettant de trouver le bon cap et d'accoster dans un port sûr après plus de deux ans de tempêtes. (Compilé par : iothome)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!