零售業中的機器學習：要點與十個關鍵應用

近年來，在封鎖、供應鏈中斷和能源危機之間，零售商一定覺得自己像頭恐龍，試圖躲避小行星雨，避免滅絕。

但與那些巨大的史前爬行動物不同，零售業可以依靠一系列技術創新來更好地應對困難時期的這些挑戰。

而最有影響力的工具之一無疑是人工智慧，包括其強大的子分支機器學習(ML)。讓我們簡要介紹這項技術的性質，並探討零售業中機器學習的關鍵用例。

機器學習在零售業中的作用

零售業中的機器學習依賴於自我改進的電腦演算法，這些演算法用於處理數據，發現變數之間的重複模式和異常，並自主學習這種關係如何影響或決定行業的趨勢、現象和業務場景。

機器學習系統的自我學習和情境理解潛力可以在零售業中用於：

• #確定推動零售業的潛在動力。例如，基於機器學習的數據分析系統在行銷中被廣泛採用，以透過基於客戶數據的推薦引擎和有針對性的廣告來個性化購物體驗，還可以預測商品需求或其他市場趨勢，從而優化庫存管理、物流和定價策略。
• 推動與人工智慧相關的認知技術，例如電腦視覺和自然語言處理 (NLP)，它們分別從視覺和語言模式中識別和學習，以模仿人類的視覺和交流。零售商通常使用這些工具從文字和視覺來源收集數據，為聊天機器人和情境購物等互動式解決方案提供動力，或用於視訊監控。

重新定義零售業的10個機器學習用例

零售商如何從上述機器學習演算法的實際功能中受益？以下是典型零售場景中最相關的機器學習用例。

1、定向廣告

雖然主要用於電子商務，但有針對性的行銷是一種將潛在客戶引導至線上平台和傳統商店的強大工具。這涉及根據一系列行為、心理、人口統計和地理參數（例如他們的購買和瀏覽歷史、年齡、性別、興趣、地區等）對用戶進行細分，並針對他們推出完全個人化的廣告和促銷活動。

2、情境購物

一種不同的、更具互動性的解決方案是情境購物，它可以吸引用戶的注意力，並將他們引向你的電子商務平台。該行銷工具利用機器學習和電腦視覺來識別和指出社交媒體上影片和圖片中顯示的商品，同時提供一種「快捷方式」來存取線上商店的相關商品頁面。

3、推薦引擎

一旦用戶登陸線上平台，他們可能會在海量的商品中迷失方向。推薦引擎是一種強大的工具，旨在將客戶可能實際需要的商品推到他們眼前。

為了提供量身定制的建議，這些系統可以採用基於內容的過濾方法，即推薦與過去購買的商品具有相似特徵的商品，或者選擇協作過濾，這意味著推薦具有相似購買模式、個人特徵和興趣的其他客戶訂購的商品。

4、動態定價

由於機器學習，產品推薦和廣告並不是唯一動態變化的東西。如今，大多數線上商店和電子商務平台都會根據產品需求和供應的波動、競爭對手的促銷和定價策略、更廣泛的銷售趨勢等因素不斷調整價格。

5、聊天機器人

聊天機器人和虛擬助理是由機器學習和NLP 提供支援的高度互動工具，能夠為客戶提供24/7 的用戶支援（包括有關可用產品和配送選項的資訊），同時發送提醒、優惠券和個人化建議，以增加銷售額。

6、供應鏈管理

產品補貨和其他庫存管理作業絕對不能碰運氣。為了更好地匹配商品供應和需求、優化倉庫的空間利用率、避免食品變質，值得依賴機器學習演算法的分析和預測能力。這意味著要考慮多個變量，例如價格波動或基於季節性的購買模式，來預測未來的銷售趨勢，並因此規劃適當的補貨計劃。

7、交付優化

可以透過機器學習增強物流的另一個面向是商品交付。由物聯網感測器和攝影機網路收集的交通和天氣資料為機器學習驅動的系統提供動力，可以輕鬆計算出最快的交付路線。並且，透過處理用戶數據，它們可以推薦合適的交付方法，以更好地滿足客戶需求。

這種方法的典範應該是亞馬遜實施的基於機器學習的預期發貨技術，該技術允許根據客戶的購買模式預測未來的交付，並將產品轉移到離客戶最近的倉庫，因此能夠在客戶實際下單時更快、更便宜地出貨。

8、自動駕駛汽車

這種用於商品交付的機器學習和電腦視覺的實施方式還遠未完善和大規模實施，然而，像亞馬遜和克羅格這樣的公司正在押注這項技術，不久我們可能會依賴自動駕駛汽車來加速商品配送。

9、視訊監控

由機器學習驅動的電腦視覺系統可以發現竊賊。這些工具與傳統視訊監控解決方案的主要區別在於，後者基於一種相當不準確的基於規則的方法來識別闖入者，這種方法存在大量誤報。另一方面，機器學習系統可以識別更微妙的行為模式，並在可疑情況發生時提醒管理人員。

10、詐欺偵測

對於線上零售商和電子商務平台而言，盜賊更有可能從信用卡中偷錢，而不是偷拿貨架上的商品。由於機器學習演算法旨在識別重複出現的模式，因此它們也可以找出任何偏離正常的事件，包括異常交易頻率或帳戶資料不一致，並將其標記為可疑，以進行進一步檢查。

利用機器學習克服現代挑戰

事實證明，人工智慧、機器學習和認知技術在增加利潤和優化成本、個人化客戶體驗、提高物流和庫存管理方面的運營效率，以及確保安全的零售環境方面具有不可估量的價值。

事實上，Fortune Business Insight 的 2020 年報告強調，到 2028 年，全球零售業人工智慧市場預計將達到 311.8 億美元，其中機器學習是其核心部分。

從零售業的角度來看，這將使機器學習成為一個燈塔，使其能夠在經歷兩年多的風浪之後，找到正確的航線並停靠在安全的港口。 （編譯：iothome）

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