機器學習在零售業的關鍵應用領域

近年來，在封鎖、宵禁、供應鏈中斷和能源緊縮之間，零售商一定感到很恐慌。但，幸運的是，零售業可以依靠全方位的技術創新來更好地應對這些困難時期的挑戰。

這些技術中最有影響力的工具之一肯定是人工智慧，包括其強大的子集－機器學習(ML)。下面，讓我們簡單介紹一下這項技術的本質，並探討機器學習在零售業中的關鍵用例。

機器學習在零售業中的作用

零售中的機器學習依賴自我改進的電腦演算法，這些演算法被創建來處理資料、發現變數之間的重複模式和異常，並自主學習這些關係如何影響或決定產業的趨勢、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：

• 識別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被廣泛應用於行銷領域，透過推薦引擎和基於客戶數據的定向廣告來個人化購物體驗，還可以預測產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，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，以模仿人類視覺和溝通。零售商通常使用這些工具從文字和視覺來源收集數據，支援聊天機器人和上下文購物等互動式解決方案，或用於視訊監控。

10個重新定義零售業的機器學習用例

零售商如何從上述機器學習演算法的能力中受益?以下是典型零售場景中一些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，但有針對性的行銷代表了一種強大的工具，可以將潛在客戶引導至線上平台和傳統商店。這涉及根據一系列行為、心理、人口統計和地理參數（如購買和瀏覽歷史、年齡、性別、興趣、地區等）對用戶進行細分，並針對性投放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可以吸引使用者的注意力，並將其引導到自己的電子商務平台，這是上下文購物。這種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「快捷方式」以存取線上商店中的相關產品頁面。

3、推薦引擎

一旦用戶登陸線上平台，可能會在海量商品中迷失方向。推薦引擎是強大的工具，旨在將客戶導向其可能真正需要的產品。

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，或者選擇協同過濾，這意味著建議其他顧客訂購的具有相似購買模式、個人特徵的商品,和興趣。

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會根據產品供需波動、競爭對手的促銷和定價策略、更廣泛的銷售趨勢等因素，並不斷調整價格。

5、聊天機器人

聊天機器人和虛擬助理是高度互動的工具，由機器學習和NLP提供支持，能夠為客戶提供全天候的用戶支援（包括有關可用產品和運輸選項的資訊），同時發送提醒、優惠券和個人化建議以提升銷售水平。

6、供應鏈管理

產品補貨和其他庫存管理作業絕不應聽之任之。為了更好地匹配產品供需，優化倉庫空間利用率，避免食物變質，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，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

物流的另一個可以透過機器學習增強的方面是產品交付。由機器學習驅動的系統，在透過物聯網感測器和攝影機網路收集的交通和天氣數據的推動下，可以輕鬆計算出最快的送貨路線。相反，透過處理用戶數據，可能會建議合適的交付方式，以更好地滿足客戶的需求。

8、自動駕駛汽車

這種用於產品交付的機器學習和電腦視覺的體現還遠未完善和大規模實施。然而，像Amazon和Kroger這樣的企業正在投資這項技術，相信很快就可以依靠自動駕駛汽車來加速產品分銷。

9、視訊監控

機器學習驅動的電腦視覺系統可以駕駛車輛，也可以發現小偷。這些工具與傳統視訊監控解決方案之間的主要區別在於，後者基於一種相當不準確的基於規則的方法來識別入侵者，該方法存在大量誤報。另一方面，機器學習系統可以識別更微妙的行為模式，並在發生可疑情況時向管理層發出警報。

10、詐欺偵測

對於線上零售商和電子商務平台，小偷更可能從信用卡中偷竊，而不是從貨架上偷。由於機器學習演算法旨在識別重複出現的模式，因此其還可以找出任何偏離常態的事件，包括異常交易頻率或帳戶資料不一致，並將其標記為可疑，以便進一步檢查。

透過機器學習克服現代挑戰

人工智慧、機器學習和認知技術已被證明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營運效率，以及確保安全的零售環境方面具有無可估量的價值。

事實上，《財星》商業洞察力的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。

從零售的角度來看，這將使機器學習成為燈塔，在經歷了兩年多的風暴之後，可以找到正確的航線並停靠在安全的港口。

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