Блог

Вернуться назад

Технологии машинного обучения в ритейле

Рекомендательная система на основе предыдущих покупок

Для магазинов, где внедрена программа лояльности, то есть существует возможность отследить информацию о предыдущих покупках клиентов, можно составлять персонализированные специальные предложения.


Netflix и другие аналогичные сервисы предлагают нам посмотреть фильмы, которые нравятся людям, похожим на нас по кинопредпочтениям. Точно так же можно предлагать посетителям магазинов товары. В электронной коммерции данные алгоритмы получили гораздо большее распространение и увеличивают продажи на 30-50%. В настоящее время около 50% всего, что покупается в Amazon и 75% всего, что смотрится на Netflix - это рекомендованные искусственным интеллектом товары и контент.


В оффлайн ритейле, такие системы встречаются не так часто.


Собранные данные позволят более точечно и взаимовыгодно сотрудничать с производителями и поставщиками товаров для совместных промо-акций. Промо будут более персонализированные, а значит получат большее вовлечение аудитории.

Анализ потребительской корзины

Данные по продажам собранные в удобный дашбор дают возможность сделать выводы по потребительским предпочтения в разрезе времени суток, регионов (районов) и дней недели,


Для данной аналитики достаточно лишь данных с кассовых аппаратов.


Вот данные, которые были нами собраны для одной из крупных федеральных торговых сетей




Данные анализ позволит сделать прогноз о предпочтениях потребителей на основе демографических данных для открытия магазинов в других регионах



Вся аналитика доступна в режиме онлайн в удобных интерактивных дашбордах.


Оптимизация складских запасов


Мощные алгоритмы машинного обучения и платформы анализа данных обнаруживают закономерности, корреляции между элементами и цепочками поставок. Посредством постоянной корректировки и разработки параметров и значений алгоритм определяет оптимальные стратегии управления запасами. Аналитики выявляют модели высокого спроса и разрабатывают стратегии для новых тенденций продаж, оптимизируют доставку и управляют запасами, используя полученные данные.


Машинное обучение позволит выявить истинные причины сбоя в поставках, если что-то пойдёт не так.


Традиционные механизмы прогноза спроса взаимодействуют с каждой единицей товара как с изолированным продуктом. Однако зачастую основное влияние оказывают сезонные явления, промо-акции других товаров и т.д.


Другие статьи по этой теме

Рекомендательные системы: как это работает

Обзор основных постановок и результатов

Искусственный интеллект: новый взгляд на клиентский опыт

В данной статье расскажем вам, почему ИИ становится must-have инструментом маркетинга

Контакты

г. Москва, метро Павелецкая, Павелецкая набережная д. 2 стр 3, офис 106, БЦ LoftVille

+7 (495) 003-91-37
Свяжитесь с нами: