Domaines d'application clés de l'apprentissage automatique dans le commerce de détail

Entre confinements, couvre-feux, perturbations de la chaîne d'approvisionnement et crises énergétiques, les détaillants ont dû se sentir paniqués ces dernières années. Mais heureusement, le secteur de la vente au détail peut s’appuyer sur une gamme complète d’innovations technologiques pour mieux faire face aux défis de ces temps difficiles.

L'un des outils les plus impactants de ces technologies est certainement l'intelligence artificielle, y compris son puissant sous-ensemble - l'apprentissage automatique (ML). Ci-dessous, présentons brièvement la nature de cette technologie et explorons les principaux cas d’utilisation de l’apprentissage automatique 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 créés pour traiter les données, trouver des modèles récurrents et des anomalies entre les variables et apprendre ces relations de manière autonome. tendances, phénomènes et scénarios commerciaux.

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 la dynamique sous-jacente qui anime la vente au détail. Par exemple, les systèmes d'analyse de données basés sur l'apprentissage automatique sont largement utilisés dans le domaine du marketing pour personnaliser l'expérience d'achat grâce à des moteurs de recommandation et des publicités ciblées basées sur les données des clients. Ils peuvent également prédire la demande de produits ou d'autres tendances du marché afin d'optimiser la gestion des stocks, la logistique et la gestion des stocks. Stratégie de tarification.
• Promouvoir les technologies cognitives liées à l'intelligence artificielle, telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (PNL), 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, prendre en charge 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 de la puissance des algorithmes de machine learning ci-dessus ? Voici quelques-uns des cas d'utilisation du machine learning les plus pertinents dans des scénarios de vente au détail typiques.

1. Publicité ciblée

Bien qu'il soit principalement utilisé dans le commerce électronique, le marketing ciblé représente un outil puissant qui peut 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 l'historique d'achat et de navigation, l'âge, le sexe, les intérêts, la région, etc.) et de les cibler avec des publicités et des promotions entièrement personnalisées.

2. Shopping contextuel

Une solution différente, plus interactive, qui capte l'attention de l'utilisateur et le dirige vers sa propre plateforme de commerce électronique est le shopping contextuel. Cet outil marketing utilise l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour identifier et signaler les articles présentés dans les vidéos et les images sur les réseaux sociaux, tout en fournissant des « raccourcis » 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 orienter les clients vers les produits dont ils pourraient réellement avoir besoin.

Pour fournir des recommandations personnalisées, ces systèmes peuvent utiliser une approche de filtrage basée sur le contenu, qui recommande des articles présentant des caractéristiques similaires aux articles achetés dans le passé, ou un filtrage collaboratif, qui consiste à recommander des articles commandés par d'autres clients présentant des caractéristiques similaires. modèles, caractéristiques personnelles des biens et intérêts.

4. Tarification dynamique

Grâce au machine learning, les recommandations de produits et les publicités ne sont pas les seules choses qui changent dynamiquement. 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 et des coupons. et des recommandations personnalisées pour booster les ventes.

6. Gestion de la chaîne d'approvisionnement

Le réapprovisionnement des produits et autres opérations de gestion des stocks ne doivent jamais être laissés au hasard. Afin de mieux faire correspondre l'offre et la demande de produits, d'optimiser l'utilisation de l'espace d'entrepôt et d'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, prédire les tendances futures des ventes et planifier un calendrier de réapprovisionnement approprié en conséquence.

7. Optimisation de la livraison

Un autre aspect de la logistique qui peut être amélioré par l'apprentissage automatique est la livraison des produits. Les systèmes basés sur l'apprentissage automatique peuvent facilement calculer les itinéraires de livraison les plus rapides, en fonction des données de circulation et météorologiques collectées via un réseau de capteurs et de caméras IoT. Au lieu de cela, en traitant les données des utilisateurs, des méthodes de livraison appropriées peuvent être recommandées pour mieux répondre aux besoins du client.

8. Voitures autonomes

Cette incarnation de l'apprentissage automatique et de la vision par ordinateur pour la livraison de produits est loin d'être perfectionnée et mise en œuvre à grande échelle. Cependant, des entreprises comme Amazon et Kroger investissent dans la technologie, pensant pouvoir bientôt compter sur des véhicules autonomes pour accélérer la distribution des produits.

9. Surveillance vidéo

Les systèmes de vision par ordinateur basés sur l'apprentissage automatique peuvent conduire des véhicules et repérer 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, qui présente un nombre élevé de faux positifs. Les systèmes d’apprentissage automatique, quant à eux, peuvent identifier des modèles de comportement plus subtils et gérer les alertes 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 sur les cartes de crédit que sur les étagères. 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.

Surmontez les défis modernes grâce à l'apprentissage automatique

Il a été prouvé que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et les technologies cognitives augmentent les profits et optimisent les coûts, personnalisent les expériences client, améliorent l'efficacité opérationnelle de la logistique et de la gestion des stocks et garantissent la sécurité. environnements.

En fait, le rapport 2020 de Fortune Business Insights souligne que le marché mondial de l'intelligence artificielle au 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 permettra à l'apprentissage automatique d'être le phare qui pourra trouver le bon cap et accoster dans un port sûr après plus de deux ans de tempêtes.

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!