Danas je glavni strateški cilj svakog retail biznisa izgradnja snažnog odnosa sa svojim kupcima i ubrzanje rasta poslovanja. Da bi postigli ovaj cilj, mnoge kompanije pokušavaju da promene način rada i donošenje odluka. U današnjem poslovnom svetu jedini način da postanete lider je da preusmerite svoje poslovanje na poslovanje zasnovano na podacima koje posedujete.
Mašinsko učenje (ML) omogućava i podstiče transformaciju u poslovanje zasnovano na podacima i nudi razne mogućnosti. Razumevanje pravih izvora podataka može da pokrene nove odluke i pristupe. Osnovni podsticaj za kompanije da koriste modele mašinskog učenja je potreba da razumeju preferencije kupca i stvore nova personalizovana iskustva.
Čak 86% potrošača ističe da personalizacija igra važnu ulogu u njihovim odlukama o kupovini. Milenijalci su posebno zainteresovani za kupovinu putem Interneta i pretpostavljaju da će dobiti personalizovane predloge.
Retail kompanije imaju konkurentsku prednost kada su podaci u pitanju zbog količine i kvaliteta podataka koje poseduju. Veliki tržišni igrači u retail industriji kao što su Amazon, Walmart, Alibaba i Starbucks prepoznali su vrednost Mašinskog učenja i stvorili su mnoštvo različitih slučajeva upotrebe koji koriste modele mašinskog učenja za skaliranje svog poslovanja.
Postoji mnogo primena modela mašinskog učenja u retail industriji, a mi ćemo navesti 5 najboljih.
Top 5 modela mašinskog učenja za retail kompanije:
- PROFILISANJE I PERSONALIZACIJA ISKUSTVA
Kupci se razlikuju po osobinama i kupuju sa različitim ciljevima. Modeli mašinskog učenja pomažu trgovcima da stvore idealan profil kupaca i razumeju njihove preferencije i namere kupovine. Na taj način mogu lako i pravilno da targetiraju kupce personalizovanim ponudama, jer sistemi preporuka pomažu trgovcima da nude kupcima proizvode koji se podudaraju sa njihovim preferencijama i ponašanjem. Jedan od ključnih razloga zašto bi trgovci trebalo da koriste modele mašinskog učenja je segmentacija kupaca, jer karakteristike segmenta trgovcima ukazuju kako da pristupe kom profilu kupca, koje kupce treba aktivirati kroz posebne ponude, a koje treba motivisati da postanu premium sa odgovarajućim pogodnostima.
- OČUVANJE KORISNIČKE BAZE LOJALNOSTI
Za trgovce, jedna od bolnih tačaka, kao što je stvaranje lojalnih i dugotrajnih odnosa sa kupcima i stvaranje baze podataka lojalnih kupaca, može se prevazići korišćenjem prediktivne analitike. Za izgradnju i zadržavanje baze podataka o lojalnosti kupaca, neophodno je voditi računa o svakom kupcu. Modeli za predikciju odlaska korisnika (Churn modeli) mogu da prepoznaju kupce čija je aktivnost počela da opada. Cilj ovog modela je rano identifikovanje kupaca koji će verovatno da prestanu da kupuju proizvode kod određenog trgovca, kako bi trgovac mogao da reaguje i zadrži ih. Zašto je ovo bitno? Više od 59% američkih ispitanika u istraživanju kompanije PricewaterhouseCoopers (PwC) primetilo je da će se od brenda oprostiti nakon nekoliko loših iskustava, a njih 17% nakon samo jednog lošeg iskustva. Ipak, zadržavanje postojećih kupaca je pet puta jeftinije od troškova postizanja novih. Iz tog razloga, marketinški rukovodioci često pokušavaju da procene verovatnoću odlaska kupaca i pronađu neophodne radnje da minimiziraju stopu odlaska.
- PREPOZNAVANJE PREVARE
Modeli mašinskog učenja uče na prethodnom ponašanju kupaca, prepoznaju obrasce i anomalije u ponašanju. Stoga, ako se dogodi da se transakcija veoma razlikuje od nečeg tipičnog za određenog kupca, mogla bi da se identifikuje kao rizična. Ako imamo nalog na e.commerce sajtu, ono što se smatra otkrivanjem prevare je krađa identiteta. Korišćenje modela koji su u mogućnosti da pronađu korelacije u različitim izvorima podataka i ukažu na upozorenja o određenim kupcima ili transakcijama, moglo bi da bude od najveće važnosti za kompanije. S jedne strane, to je korisno za kompaniju, a s druge ima mnoge prednosti za krajnje kupce.
- OPTIMIZACIJA ZALIHA
Jedan od glavnih izazova za trgovce su količine zaliha koje se drže u skladištima i odabir pravih lokacija za njih. Imati model mašinskog učenja koji optimizuje količine zaliha omogućava kompanijama da uvek imaju dovoljno proizvoda u trenutku kada za njima postoji potražnja. Ako nisu spremne da odgovore na zahtev u pravo vreme, mogu da predstavljaju značajan trošak za kompanije – duže čekanje kupaca i dodatni troškovi isporuke proizvoda. Uz odgovarajuće lokacije skladišta i dovoljno proizvoda, kompanije mogu da pruže efikasne usluge i održe zadovoljstvo kupaca.
- PREPOZNAVANJE SLIKA
Napredni koncepti modeliranja osnažuju trgovce da poboljšaju način na koji informišu svoje kupce o svojoj ponudi. Na primer, korišćenje prepoznavanja slika za naprednu pretragu može kupcima da pruži mogućnost da brzo pronađu ono što traže. Čak i ako ne postoji proizvod koji ih zanima, algoritam bi mogao da im pokaže najsličniji.
Zaključak
Modeli mašinskog učenja našli su široku primenu u raznim industrijama, ali je retail industrija posebno promenjena. Mašinsko učenje pokriva različite izazove svakodnevnih aktivnosti trgovaca i pomaže im da posluju na osnovu podataka. Sa pravim modelima mašinskog učenja trgovci mogu da segmentiraju kupce, što pruža bolje razumevanje ponašanja i preferencija kupaca. Štaviše, zadovoljstvo kupaca i njihova lojalnost su među bitnim prednostima koje mašinsko učenje donosi.
Autori:
Autori:
Get to know
your customers
better.
FAQ | Finance | Banking | Telecommunications | Retail | Why Selecta | How it Works