소매 분야의 기계 학습: 필수 사항 및 10가지 주요 애플리케이션

최근 몇 년 동안 폐쇄, 공급망 중단, 에너지 위기 사이에서 소매업체는 소행성 비를 피하고 멸종을 피하려는 공룡처럼 느껴졌을 것입니다.

그러나 선사 시대의 거대한 파충류와는 달리 소매 업계는 어려운 시기에 이러한 과제에 더 잘 대처하기 위해 다양한 기술 혁신에 의존할 수 있습니다.

그리고 가장 영향력 있는 도구 중 하나는 의심할 여지 없이 강력한 하위 기계 학습(ML)을 포함한 인공 지능입니다. 이 기술의 특성을 간략하게 소개하고 소매업에서 머신러닝의 주요 사용 사례를 살펴보겠습니다.

소매업에서 기계 학습의 역할

소매업에서 기계 학습은 데이터를 처리하고, 변수 간의 반복 패턴과 이상 현상을 찾고, 이러한 관계가 어떻게 추세, 현상 및 비즈니스 시나리오인지 자율적으로 학습하는 데 사용되는 자체 개선 컴퓨터 알고리즘에 의존합니다. 산업에 영향을 미치거나 결정하는 것.

기계 학습 시스템의 자가 학습 및 상황별 이해 잠재력은 소매 업계에서 다음과 같이 사용될 수 있습니다.

• 소매를 주도하는 기본 동인을 식별합니다. 예를 들어, 기계 학습 기반 데이터 분석 시스템은 고객 데이터를 기반으로 한 추천 엔진 및 타겟 광고를 통해 쇼핑 경험을 개인화하고 제품 수요 또는 기타 시장 동향을 예측하여 재고 관리, 물류 및 가격 전략을 최적화하기 위해 마케팅에 널리 채택됩니다. .
• 시각 패턴과 언어 패턴을 각각 인식하고 학습하여 인간의 시각과 의사소통을 모방하는 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 등 AI 관련 인지 기술을 홍보합니다. 소매업체는 이러한 도구를 사용하여 텍스트 및 시각적 소스에서 데이터를 수집하고, 챗봇 및 상황별 쇼핑과 같은 대화형 솔루션을 강화하거나, 비디오 감시를 위해 사용합니다.

소매업을 재정의하는 10가지 기계 학습 사용 사례

소매업체는 위 기계 학습 알고리즘의 실용적인 기능으로부터 어떻게 이점을 얻을 수 있습니까? 다음은 일반적인 소매 시나리오에서 가장 관련성이 높은 기계 학습 사용 사례입니다.

1. 타겟 광고

주로 전자상거래에 사용되지만 타겟 마케팅은 잠재 고객을 온라인 플랫폼과 기존 매장으로 유도하는 강력한 도구입니다. 여기에는 다양한 행동, 심리통계, 인구통계 및 지리적 매개변수(예: 구매 및 검색 기록, 연령, 성별, 관심사, 지역 등)를 기반으로 사용자를 분류하고 완전히 개인화된 광고 및 프로모션을 통해 사용자를 타겟팅하는 것이 포함됩니다.

2. 상황별 쇼핑

좀 더 차별화된 대화형 솔루션은 사용자의 관심을 끌고 전자상거래 플랫폼으로 연결되는 상황별 쇼핑입니다. 마케팅 도구는 기계 학습과 컴퓨터 비전을 사용하여 소셜 미디어의 비디오 및 이미지에 표시된 제품을 식별하고 지적하는 동시에 온라인 상점의 관련 제품 페이지에 대한 "바로 가기"를 제공합니다.

3. 추천 엔진

사용자는 온라인 플랫폼에 로그인하면 엄청난 양의 제품에 빠져들게 됩니다. 추천 엔진은 고객이 실제로 필요로 할 수 있는 제품을 고객 앞에 제시하도록 설계된 강력한 도구입니다.

맞춤형 추천을 제공하기 위해 이러한 시스템은 과거에 구매한 상품과 유사한 특성을 가진 상품을 추천하는 콘텐츠 기반 필터링 접근 방식을 채택하거나 구매 패턴, 개인 특성 및 특성이 유사한 상품을 추천하는 협업 필터링을 선택할 수 있습니다. 다른 고객이 주문한 품목에 관심이 있습니다.

4. 동적 가격

머신러닝 덕분에 동적으로 변화하는 것은 제품 추천과 광고뿐만이 아닙니다. 오늘날 대부분의 온라인 상점과 전자상거래 플랫폼은 제품 수요 및 공급 변동, 경쟁사의 판촉 및 가격 전략, 광범위한 판매 추세 등과 같은 요인을 기반으로 지속적으로 가격을 조정합니다.

5. Chatbots

Chatbot과 가상 비서는 고객에게 연중무휴 사용자 지원(사용 가능한 제품 및 배송 옵션에 대한 정보 포함)을 제공하는 동시에 알림, 쿠폰 및 맞춤 권장 사항을 제공하는 기계 학습 및 NLP를 기반으로 하는 대화형 도구입니다. 매상.

6. 공급망 관리

제품 보충 및 기타 재고 관리 작업을 우연에 맡겨서는 안 됩니다. 상품 공급과 수요를 더 잘 일치시키고, 창고 공간 활용을 최적화하고, 식품 부패를 방지하려면 기계 학습 알고리즘의 분석 및 예측 기능에 의존하는 것이 좋습니다. 이는 가격 변동이나 계절성 기반 구매 패턴과 같은 다양한 변수를 고려하여 향후 판매 추세를 예측하고 그에 따라 적절한 보충 계획을 계획하는 것을 의미합니다.

7. 배송 최적화

머신러닝을 통해 향상될 수 있는 물류의 또 다른 측면은 상품 배송입니다. IoT 센서와 카메라의 네트워크를 통해 수집된 교통 및 날씨 데이터는 가장 빠른 배송 경로를 쉽게 계산할 수 있는 머신러닝 기반 시스템을 구동합니다. 그리고 사용자 데이터를 처리함으로써 고객 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있는 적절한 배송 방법을 추천할 수 있습니다.

이러한 접근 방식의 예로는 Amazon에서 구현한 기계 학습 기반 배송 예측 기술을 들 수 있습니다. 이를 통해 고객의 구매 패턴을 기반으로 향후 배송을 예측하고 고객과 가장 가까운 창고로 제품을 이동하여 배송이 가능한 시점에 배송할 수 있습니다. 고객이 실제로 거기에 있습니다. 주문한 상품을 더 빠르고 저렴하게 배송해 보세요.

8. 자율주행차

상품 배송을 위한 머신러닝과 컴퓨터 비전의 구현은 아직 완벽하지 않으며 대규모로 구현되지 않습니다. 그러나 Amazon 및 Kroger와 같은 회사는 이 기술에 투자하고 있습니다. 상품 배송 속도를 높이기 위해 자동차를 운전합니다.

9. 비디오 감시

머신 러닝으로 구동되는 컴퓨터 비전 시스템은 도둑을 탐지할 수 있습니다. 이러한 도구와 기존 비디오 감시 솔루션의 주요 차이점은 후자가 오탐률이 높은 침입자를 식별하기 위한 다소 부정확한 규칙 기반 접근 방식을 기반으로 한다는 것입니다. 반면, 머신러닝 시스템은 보다 미묘한 행동 패턴을 식별하고 의심스러운 일이 발생하면 관리자에게 경고할 수 있습니다.

10. 사기 탐지

온라인 소매업체와 전자상거래 플랫폼의 경우 도둑은 시중에 판매되는 상품보다 신용카드에서 돈을 훔칠 가능성이 더 높습니다. 기계 학습 알고리즘은 반복 패턴을 식별하도록 설계되었기 때문에 비정상적인 거래 빈도나 계정 데이터의 불일치를 포함하여 표준에서 벗어난 모든 편차를 정확히 찾아내고 추가 검사를 위해 의심스러운 것으로 표시할 수 있습니다.

기계 학습을 활용하여 현대적 과제 극복

인공 지능, 기계 학습 및 인지 기술은 수익을 늘리고 비용을 최적화하며, 고객 경험을 개인화하고, 물류 및 재고 관리의 운영 효율성을 개선하고, 안전한 소매 환경을 보장하는 것으로 입증되었습니다. 값.

실제로 Fortune Business Insight의 2020년 보고서는 글로벌 소매 AI 시장이 2028년까지 311억 8천만 달러에 도달할 것으로 예상되며 머신러닝이 핵심 부분이라고 강조합니다.

소매 업계의 관점에서 볼 때 이는 기계 학습을 신호로 삼아 2년 이상의 폭풍우가 닥친 후 올바른 경로를 찾고 안전한 항구에 정박할 수 있게 해줍니다. (작성자: iothome)

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