Машинное обучение в ритейле: как использовать данные для прогнозирования спроса и оптимизации цен

Машинное обучение (англ. machine learning, ML) становится всё более популярным направлением для оптимизации процессов в бизнесе. ML привлекает внимание специалистов, предлагая актуальные инструменты и технологии для создания инновационных решений, в том числе и в розничной торговле (или ритейле). В статье рассмотрим использование данных для машинного обучения, его преимущества и инструменты.

Одними из ключевых аспектов, где ML может принести значительные выгоды для ритейла, являются прогнозирование спроса и оптимизация цен.

Хотя внедрение машинного обучения требует инвестиций и внимания к вопросам безопасности данных, его потенциал для улучшения бизнеса в розничной торговле огромен. Ритейлеры, использующие ML, уже опережают конкурентов и создают уникальный клиентский опыт.

Как использовать данные для прогнозирования спроса и оптимизации цен в ритейле?

Для этих целей необходимы точные данные, подготовка которых играет ключевую роль. Как гарантировать правильную организацию этого процесса? Вот несколько ключевых этапов при использовании машинного обучения:

1. Сбор входных данных.

Сбор данных предполагает объединение информации из разных источников. Для обучения модели ML нужны различные типы данных, такие как записи транзакций, описания продуктов, прошлые рекламные акции и кампании, отзывы клиентов, информация о конкуренции, данные о запасах и поставках, а также местоположение магазинов. Доступность этих данных влияет на ключевые показатели эффективности и решение для моделирования.

2. Определение целей и ограничений.

Определение стратегических целей и ограничений является следующим шагом для ритейлеров. Целями могут быть максимизация прибыли, повышение лояльности клиентов или выход на новый сегмент рынка. Ограничения могут быть юридическими, репутационными или физическими. Каждый сценарий влияет на моделирование проблемы. Также полезно провести тестирование различных сценариев.

3. Нормализация данных.

Нормализация (или стандартизация) — процесс преобразования всех данных в общий формат. Это обеспечивает прозрачность и общее качество данных. Сначала нужно определиться с необходимым форматом, а затем преобразовать все данные в этот единый формат.

4. Проверка данных.

Это процесс, который проверяет данные на предмет неточностей и несоответствий. Если будут обнаружены проблемы, их помогут исправить различные методы очистки данных. Это гарантирует точность и высокое качество данных, что важно для построения надёжных моделей.

5. Синхронизация данных.

Синхронизация помогает поддерживать согласованность между несколькими наборами данных, хранящимися в разных местах, определяя, когда экземпляр данных обновляется, и выполняя одинаковые изменения во всех других экземплярах данных либо в реальном времени, либо по заданному расписанию.

6. Моделирование и обучение.

Традиционно в машинном обучении используются обобщённые линейные модели, так как их алгоритм достаточно прост и понятен. Но можно применять и более сложные методы, например, глубокое обучение, в рамках которого искусственные нейронные сети обучаются на больших объёмах данных.

7. Внедрение моделей, выбор и корректировка цен.

Данные становятся полезными, когда их можно использовать с помощью моделей прогнозирования будущего спроса, что является сложным, но необходимым процессом.

После завершения процесса обучения модели также можно определить цены на будущую продукцию и провести тестирование. Представители ритейла могут вручную корректировать и регулярно оптимизировать цены, полученные с помощью моделирования.

8. Постоянное исследование новых источников данных.

Подготовка данных представляет собой непрерывный и итеративный процесс, в течение которого могут быть обнаружены новые способы подготовки. Для повышения эффективности модели прогнозирования необходимо постоянно искать дополнительные подходящие источники данных.

Существуют платформы, которые упрощают этот процесс. Они позволяют легко импортировать данные всего за несколько минут, что упрощает этапы нормализации, проверки и ввода их в эксплуатацию. Кроме того, такие платформы позволяют быстро и легко подключаться к любому источнику данных, а также добавлять дополнительные источники по мере необходимости.

Какие преимущества может получить компания благодаря использованию искусственного интеллекта и ML в ритейле?

Розничная торговля извлекает множество выгод от внедрения ML и искусственного интеллекта (ИИ). Эти технологии помогают ритейлерам анализировать и преобразовывать большие объёмы данных в ценную информацию, открывая новые преимущества перед конкурентами, в том числе:

Модели ML помогают оптимизировать процессы складирования и распределения, повысить точность прогнозирования спроса и предотвратить дефицит товаров, способствуют обнаружению потенциального мошенничества путём анализа данных о транзакциях и поведении клиентов. Это помогает компаниям предотвратить финансовые потери и защитить свою репутацию.
Ритейлеры используют ИИ для получения информации в режиме реального времени, принятия взвешенных решений и эффективного удовлетворения спроса клиентов.
Алгоритмы ML помогают компаниям анализировать цены, спрос и данные конкурентов для разработки эффективных стратегий ценообразования, максимизирующих прибыль и конкурентоспособность.
Персонализация — это конструктивная стратегия удержания существующих клиентов и привлечения новых. Компании используют модели ML, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации и предложения для повышения лояльности и удовлетворённости клиентов, повышения коэффициентов конверсии и среднего чека.
ИИ и ML помогают оптимизировать и автоматизировать многие задачи, что повышает эффективность и снижает трудозатраты, позволяя предприятиям сосредоточиться на росте.
Чат-боты и голосовые помощники на базе ИИ помогают улучшить качество обслуживания клиентов, повысить скорость их отклика на маркетинговые кампании.

ИИ и ML имеют явные преимущества при использовании в розничной торговле. Используя эти технологии, компании получают возможность принимать более взвешенные решения, повышать эффективность бизнес-процессов, улучшать качество обслуживания клиентов и увеличивать прибыль.

Для использования ИИ и ML в розничной торговле существует множество инструментов. Например, алгоритмы ML могут быть интегрированы в системы управления запасами, программы лояльности, аналитику продаж и другие бизнес-процессы.

Какие инструменты помогают использовать искусственный интеллект и машинное обучение в розничной торговле?

Выбор конкретных инструментов зависит от определённых потребностей бизнеса и бюджета.

Библиотеки ML предоставляют широкий спектр инструментов и алгоритмов для разработки моделей ML.
Облачные платформы — для разработки, развёртывания и масштабирования моделей ML.
Инструменты автоматизации — упрощении и ускорении процесса разработки и развертывания моделей машинного обучения.
Интегрированные аналитические платформы предоставляют полезные возможности визуализации данных и приборных панелей при анализе результатов моделей ML.
Инструменты обработки данных — для предварительной очистки и обработки данных.
Алгоритмы рекомендаций — коллаборативная фильтрация и фильтрация на основе контента — специализированные алгоритмы для построения рекомендательных систем.
Инструменты обработки естественного языка помогают при анализе текстовых данных, например, отзывах клиентов и сообщений в социальных сетях.

Таким образом, использование машинного обучения для прогнозирования спроса и оптимизации цен может значительно повысить конкурентоспособность предприятия розничной торговли и помочь достичь нового уровня успеха за счёт активного использовании технологий искусственного интеллекта.