随着科技的不断发展，消费者的行为也在不断变化——零售商需要走在潮流的前面。使用数据是确保你走在趋势的前面，并为客户提供解决他们问题的产品的一种方法。
随着互联网创造的数据比以往任何时候都多，大数据已经成为一个行业流行语。大数据通常指的是“数据集如此庞大和复杂，传统的数据处理应用软件不足以处理它们，过去，只有规模最大、技术最精湛的公司才能收集和分析这些数据。
但单纯地收集大量数据并不是特别有用。什么是有价值的是通过挖掘所有这些数据，找到有关趋势、客户偏好甚至未来预测的重要见解。
所以,如何是零售商真的在利用他们收集到的洞察和数据吗?我们收集了六个知名品牌的例子，这些品牌正在使用大数据、人工智能(AI)和机器学习来优化流程，预测客户需求，甚至在一个品牌的情况下，识别怀孕的早期阶段。
但在我们超越自己之前，让我们更深入地了解机器学习的来龙去脉，以及零售商如何在业务中利用它。
什么是机器学习?
随着越来越多的企业利用大数据，机器学习是对零售商越来越有价值的关键技术之一。
在进一步讨论之前，重要的是要理解机器学习一词的含义——它与人工智能(AI)有关，但两者并不相同。从广义上讲，人工智能指的是计算机模仿人类逻辑做出决策的能力。
然而，机器学习是计算机可以“学习”这些逻辑规则的方式，而不是简单地按照某种方式编程。换句话说，机器学习允许计算机不断更新其对规则的理解，因为它看到了更多关于人类如何对各种外部因素做出反应的例子。
随着硬件的改进使得处理大量数据和运行复杂算法成为可能，这种类型的技术已经变得越来越普遍。基本上，现在机器学习更容易使用，因为技术的发展使零售商和消费者更容易使用它。
机器学习最著名的例子是谷歌搜索引擎(是的，你每天都在使用的网站)。Google使用用户输入的每个查询(即你在搜索栏中输入的短语)作为一个数据点，教导算法了解人类的搜索行为和意图。谷歌搜索引擎学得越多，它就越擅长回答问题，并为你的搜索提供相关的网站。
但是机器学习不仅仅适用于跨国科技公司，它也可以用于零售环境。
机器学习对零售业的好处
零售商可以通过多种方式应用来自大数据和机器学习的见解，特别是在优化供应链、产品采购操作以及营销和销售方面ob欧宝娱乐app下载地址获取客户。
例如，a麦肯锡最近的研究发现“美国。在过去五年中，采用数据和分析技术的零售商供应链运营的营业利润率增长了19%。”
同一项研究还指出，美国零售商目前面临的最大挑战仅仅是缺乏分析人才和全公司共享的数据;机会就在那些能够弥合这一差距的人面前。
在零售环境中使用机器学习的一些关键方法包括:
- 为广告和促销提供高度个性化的产品推荐(用于自动化)销售和量身定制，配套的产品建议基于以前的购买)。
- 优化你的定价策略实时、动态的价格。算法可以考虑关键的价格变量，包括供应、季节性和需求，并为您提供如何相应地调整价格的见解。
- 优化库存计划和预测性维护。系统可以检测易腐食品的“新鲜度”和机器的磨损，并提前预测订购库存的需求。
- 根据过去的数据和行为，优化路线以提高配送效率。
- 销售和客户服务预报系统预测顾客行为，并允许零售商将销售和客户服务人员部署在他们最有效的地方。
- 网站内容定制:基于个人位置、购买历史、人口统计等个性化在线体验。
- 根据以前的行为而不是自我认同来细分你的潜在客户。
机器学习的最大价值在于它的预测性——它允许公司使用过去和现在的客户和运营数据来预测未来的行为和趋势。例如，让我们看看一个客户，他通常是一个适度的消费者，但在过去的三年里，他每年大约在同一时间购买昂贵的规划材料。机器学习模型可以预测再次提供这些产品的最相关时间，而不是在客户不太可能购买的时候浪费广告资金。或者，对于像黑色星期五网络星期一这样的大批量购物期，机器学习可以帮助零售商估计与一年中的其他时间相比，有多少库存。
因此，机器学习模型有助于减少典型的浪费(例如不必要的广告成本和损坏的库存)，同时优化营销工作以预测客户需求，从而增加收入和提高利润率。ob欧宝娱乐app下载地址例如，Target Corp.(本文介绍的品牌之一)看到收入增长15-30%通过使用基于机器学习的预测模型。
零售业中机器学习的例子
以下是零售环境中机器学习的六个示例，说明了该技术可以提供价值的各种用例。
目标:预测怀孕
作为一家从服装到杂货再到家居用品的“一站式商店”，塔吉特希望鼓励购物者从他们那里购买更多种类的商品，而不是从竞争对手那里购买。研究表明，购物者最常改变他们选择的商店是在生活发生重大变化的时候:毕业、结婚、生孩子。
塔吉特公司聘请了机器学习专家兼统计学家安德鲁·波尔，分析购物者的数据，并建立一个模型来预测哪些购物者可能怀孕。在交叉引用了后来在Target婴儿登记处注册的女性的常见购物记录(在此过程中提供了她们的预产期)后，Pole能够识别出关键模式。
这些趋势不仅表明怀孕了，而且可以精确地指出女性妊娠期的当前三个月(例如，如果一名女性突然开始购买某些补品，她可能正处于怀孕的前20周，而购买大量无味的乳液则表明她已经开始了妊娠的第二个三个月)。OB欧宝娱乐APP
这个案例研究还说明了零售商在利用这种洞察力时必须谨慎行事。塔吉特利用这些数据向购买模式符合该模型的客户发送与怀孕和育儿相关的优惠券。其中包括一名16岁的女孩，她的父亲在收到这些有针对性的促销活动时发现了她的意外怀孕。塔吉特发现顾客对这种程度的个性化感到不舒服后，后来调整了策略，将其他优惠与以怀孕为重点的促销活动混合在一起。
沃尔玛:预测顾客需求
零售业巨头沃尔玛也采用了新技术来预测客户需求并优化运营。2015年，该公司测试了面部识别软件作为防盗机制。
然而，这家折扣巨头还计划利用这种机器学习技术来升级其客户服务。根据《福布斯》沃尔玛申请了机器学习技术的专利，客户服务部门“维持足够的员工可能非常昂贵”提供优质的客户服务。此外，在不增加人手的情况下，很难建立一个适当的员工队伍，为客户提供适当的服务。”
面部识别软件有这个能力认识到挫折的程度并触发提醒，以便客户服务代表与受挫的客户交谈。
North Face:机器人销售助理
图片:VentureBeat
户外服装零售商North Face一直在使用人工智能和机器学习为网站用户提供高度个性化的购物体验，名为“使用IBM沃森购物。”
在下载这个应用程序在美国，购物者直接对着手机说话，就可以访问IBM的人工智能系统沃森(Watson)。类似于一个可能会帮助你选择正确选项的人类销售人员虚拟助手会引导用户完成一系列问题并从您的回答中学习，为您提供最相关的产品，以满足您的喜好和需求。
阿里巴巴:为小型零售商提供大数据
阿里巴巴，中国电子商务平台一些人认为，这与亚马逊类似世界上最大的电子商务市场ob欧宝娱乐app下载地址。然而，与传统上从事订单履行业务的亚马逊不同，阿里巴巴对零售商的依赖程度要高得多，并认为自己是一家电子商务公司“零售生态系统。”正因为如此，他们优先考虑大数据分析，他们的主要特点之一是让通过他们的服务销售的小型零售商更容易获得这些数据。
他们最新的应用程序将大数据带入了线下零售世界，这样商家就可以了解更大的销售情况。例如在美国，购物者可以从阿里巴巴支持的杂货店盒马鲜生(HEMA)网上订购送货服务。或者他们可以在店内购物，扫描实时更新的数字价格标签条形码，通过他们的应用程序付款，并在店内购买免费送货。
这使得阿里巴巴可以通过移动应用程序捕捉这种“线下”购物行为，并将其与在线数据一起进行分析，从而全面了解客户行为。
亚马逊:个性化和预测供需
亚马逊拥有最多的著名推荐引擎在所有电商零售商中，这是有充分理由的;他们的机器学习算法运行得非常好，55%的销售是由这些机器学习推荐驱动的。
但是推荐产品引擎有双重目的。它不仅在通过追加销售和推荐产品带来额外收入方面很有价值;通过这些机器学习算法获得的见解还可以帮助亚马逊预测库存需求，使季节性和基于趋势的供应决策更简单。
Netflix:为观众提供他们想要的娱乐
自成立以来，Netflix一直在使用大数据和机器学习了解其用户如何消费电视和电影内容并提供观众想要的内容。这些数据为他们的战略决策提供了信息，比如他们会一次性发布整季的内容，自动播放下一集，并为你提供相关电影或节目的可能性推荐(他们的“匹配率”评级是他们如何提供这种基于数据的推荐引擎的最新例子)。这些数据也为他们制作的所有原创内容提供了信息。
根据据Netflix高管估计，机器学习的洞察力每年为他们节省10亿美元。
在零售业中推进机器学习
想了解更多关于如何在营销活动中使用机器学习的知识吗?ob欧宝娱乐app下载地址看看这篇文章如何使用机器学习来增强您的营销活动ob欧宝娱乐app下载地址。
已经加入了大数据和机器学习的行列?请在下面的评论中分享你的建议。
机器学习常见问题
简单来说，机器学习是什么?
机器学习的4个基础是什么?
- 数据收集和准备:从各种来源收集数据，并准备将其用于机器学习算法。
- 模型选择:为手头的任务选择正确类型的机器学习模型。
- 训练:使用准备好的数据训练模型。
- 评估:评估训练模型的性能并调整参数以优化结果。
