4 Ứng dụng của Machine Learning vào lĩnh vực bán lẻ.
Lĩnh vực bán lẻ đã hưởng lợi rất nhiều từ sự phát triển của Machine learning (ML), một công nghệ mà có khả năng cải thiện kết quả kinh doanh của công ty. Công nghệ này có thể làm được vậy nhờ việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng qua giao diện, công cụ gợi ý sản phẩm, tối ưu hàng tồn kho và định giá sản phẩm linh hoạt hơn. Rất nhiều công ty đã chuyển đổi sang nền tảng số hóa nhiều hơn để có được hiểu biết tốt hơn về việc đưa sản phẩm tới khách hàng.
Không có khẳng định nào về việc ML phát triển như nào trong cuộc cách mạng trong lĩnh vực bán lẻ trên thế giới, nhưng 1 nghiên cứu gần đây của McKinsey gợi ý rằng các nhà bán lẻ của Mỹ đã tăng tới 10% lợi nhuận biên trong 5 năm qua. Sử dụng dữ liệu và phát triển nền tảng thông minh có khả năng dự đoán là chìa khóa để tăng trưởng lợi nhuận. Công ty tự động hóa WorkFusion có nhiều sản phẩm mà sử dụng dữ liệu để đưa ra các giải pháp thông minh trong bán lẻ, bao gồm nền tảng bán hàng bằng robot RFA Express.
Dưới đây là 4 cách mà lĩnh vực bán lẻ sử dụng ML để nâng cao việc bán hàng.
- Quản lý hàng tồn kho
Một trong những chìa khóa để kinh doanh thành công là khả năng đơn giản hóa việc quản lý hàng tồn kho một cách nhanh chóng và tự động. ML cung cấp cho những nhà bán lẻ cơ hội để mua dữ liệu dùng trong dự đoán hàng tồn kho theo thời gian thực tế, chia nhỏ các yếu tố dựa trên các phân khúc khác nhau như ngày trong tuần, mùa trong năm và theo các cửa hàng cụ thể. Thông tin này có thể được sử dụng để tạo báo cáo hàng ngày về những hàng hóa gợi ý để mua.
2. Dự đoán hành vi của khách hàng
Công nghệ cũng có vai trò tích cực trong việc phân tích dữ liệu khách hàng và dự đoán hành vi của họ. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu này để hiểu biết tốt hơn về nhu cầu của khách hàng bằng việc minh họa khoảng giá mà họ đã mua, gợi ý mặt hàng mà họ có thể mua. Các thuật toán ML có thể tạo ra các gợi ý cho những mặt hàng bổ sung cho hàng hóa mà khách hàng đang mua thay vì đưa ra những mặt hàng hoàn toàn không liên quan.
3. Theo dõi hành vi để phục vụ cho mục đích quảng cáo
ML cũng có thể được sử dụng để xác định một sản phẩm được bán tốt như thế nào dựa trên mối tương quan với các sản phẩm khác của cửa hàng. Một cách để dự đoán phản ứng của khách hàng với 1 sản phẩm cụ thể là sử dụng camera để theo dõi cách đi và hướng đi của khách hàng khi bước vào cửa hàng. Những camera này có thể chuyển dữ liệu mà đo lường sự ưa thích của khách hàng với một loạt các sản phẩm, từ đó có thể sử dụng để sắp xếp lại cửa hàng. Họ cũng có thể sử dụng để thử nghiệm sản phẩm mới hoặc xác định một sản phẩm đang bán được ít có nên bị loại bỏ hay không
4. Giá cả linh động
Các công ty đều biết rằng việc sản phẩm được định giá chính xác có thể làm phát triển hoặc làm sụp đổ hoạt động kinh doanh. ML có khả năng đưa ra các lựa chọn về giá cả một cách linh động, có nghĩa là giá cả của sản phẩm thay đổi qua thời gian dựa trên một thuật toán với rất nhiều biến đầu vào. Ma trận giá cả này có thể bao gồm mua bán theo năm, cũng như cung và cầu. Với công nghệ này, nhà bán lẻ linh động hơn khi đưa ra mức giá tương ứng với những thời điểm cụ thể mà không làm mất các mục tiêu lớn nhất bao gồm lợi nhuận hoặc tối đa doanh thu. Bằng cách học hỏi việc bán sản phẩm qua thời gian, ML có thể dễ dàng thích nghi với sự thay đổi trên thị trường và nâng cao hệ số sinh lời của công ty.
Source: https://medium.com/@karl.utermohlen/4-applications-of-machine-learning-ml-in-retail-f637c2fe196a
