Jövőbiztos kiskereskedelmi üzleti tevékenység a gépi tanulás felhasználásával

Réfi Tibor

Réfi Tibor

2021.03.30

Ha ön olyan kereskedő, aki új módszereket keres új ügyfelek megkeresésére, akkor az üzleti adatok elemzése intelligens módszert jelenthet a keresés megkezdésére. Az adatelemzés betekintést nyújt az ügyfelek elkötelezettségi szintjének megállapításához, ám nehéz önállóan és pontosan elemezni a nagyobb adatmennyiségeket. Ebben segíthet a gépi tanulás.

A gépi tanulási modell nagy mennyiségű komplex adatot elemez, majd azokat hasznos információkra bontja, ezáltal érthetőbbé válik az ügyfelek viselkedése, illetve a piaci trendek is. Ezen információk segítségével megbecsülhető a jövőbeni keresletet, versenyképes árakat határozhatunk meg, személyre szabhatjuk az ügyfelek által elérhető kínálatot, ahogy még sok minden mást is.

Ez a cikk a kiskereskedelmi vállalkozások a gépi tanulási technológia segítségével történő, a piaci versenytársakat megelőző működtetésének különféle módszereit ismerteti – legyen szó akár online áruházról vagy bármilyen hagyományos kereskedésről.

A gépi tanulás jelentősége a kiskereskedelemben

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia (AI) egy olyan típusa, amely lehetővé teszi a számítógépes rendszerek számára, hogy a rendelkezésre álló adatokat elemezve tanuljanak, majd intelligens döntéseket és előrejelzéseket hozzanak meg minimális emberi közreműködéssel.

A kiskereskedelemben a gépi tanulást kezdetben a napi műveletek automatizálására használták, például arra, hogy az eladótérben lévő robotok újra feltöltsék az üres polcokat, és a megfelelő termékterületekre tereljék az ügyfeleket, valamint arra. hogy a csevegőbotok megválaszolják az ügyfelek kérdéseit, majd a megfelelő termékeket javasolják.

Ám manapság a kiskereskedelmi gépi tanulás már nem kizárólag a fizikai automatizálásra vagy az emberek helyettesítésére korlátozódik. Kiterjed az automatizált adatelemzésre, az adatközpontú ajánlásokra és a döntéshozatalra, a fizetések feldolgozására és még sok minden másra is. Vizsgáljuk meg a gépi tanulás legnépszerűbb alkalmazási területeit a kiskereskedelemben.

A gépi tanulás jelentősége a kiskereskedelemben (Forrás)

A gépi tanulás kiskereskedelmi felhasználásának 6 módszere

A gépi tanulás különféle lehetőségeket kínál a működési hatékonyság növelésére, a költségcsökkentésre és a kiskereskedelmi tevékenység a piaci változásokkal szembeni közömbössé tételére most és a jövőben is. Az alábbiakban ennek hatféle módszerét ismertetjük.

1. A termékek és szolgáltatások megfelelő árának meghatározása

A gépi tanulási modell az árképzést befolyásoló tényezők (pl. szezonális trendek, fogyasztói kereslet, versenytársak árai, elvárt haszonkulcs) alapján úgy használja fel a rendelkezésre álló adatokat, hogy segítsen megtalálni az ügyfelek számára legkedvezőbb árképzést. Úgy működik, mint egy ároptimalizáló keresőmotor, amely valós időben követi a termékek és szolgáltatások piaci árait.

A modell elemzési funkciója azt is előre jelzi, hogy az év melyik időszakában lehet elkezdeni az árak emelését vagy csökkentését (például a nyári szezonban vagy az év végén). Akár piaci adatok is betáplálhatók, hogy megtudjuk, milyen áron értékesítik a versenytársak a termékeket és szolgáltatásokat az ügyfelek felé, és ennek megfelelően alakítsuk ki saját árainkat. 

2. Készletoptimalizálás

Sajnos nincs egzakt módszer annak meghatározására, hogy pontosan mekkora készletet kell fenntartani az ügyfelek igényeinek kielégítése érdekében. Ha többet vásárlunk, az pazarláshoz vezet, a kisebb raktárkészlet viszont a nyereség rovására megy. A gépi tanulási rendszer kereslet-előrejelző funkciója elemzi a korábbi értékesítési és vásárlási adatokat, így a készletigény valós időben megjósolhatóvá válik.

Figyelembe veszi az olyan tényezőket is, mint a szezonális kereslet, a hét napjai és a vásárlási trendek, hogy megbecsülje az adott időszakban várhatóan beérkező megrendelések számát. A H&M ruházati kiskereskedelmi vállalat ezt a technológiát használja az egyes üzletek jövedelmezőségének, árbevételének és törzsvásárlói adatainak elemzésére. Ez segít a vállalatnak azonosítani, hogy melyik áruház melyik üzletben árul többet, és ennek megfelelően frissítheti készletállományát.

 3. Segítségnyújtás a vásárlóknak a boltokban

Az úgynevezett chatbotok segítséget nyújthatnak a vásáróknak az üzletekben, ezzel kellemes vásárlási élményt nyújtva. A chatbotok emberi felügyelet nélkül működnek, és azonnal válaszolnak a vásárlók kérdéseire. Segítségükkel csökken a vásárlással töltött idő, segít az értékesítési munkatársak terhelését csökkenteni, illetve biztosítja az állandó, magas színvonalú vásárlói élményt.

A Burberry, a Levi’s és a Tommy Hilfiger divatkereskedők olyan ML-alapú chatbotokat kínálnak, amelyek hatékonyan segítenek a vásárlás során. A boltban lévő vásárlók a kiskereskedők mobilalkalmazásai segítségével beszélgethetnek a robotokkal, ellenőrizhetik a termékek elérhetőségét, illetve könnyebben megtalálhatják a keresett terméket. 

4. A legjobb ajánlatokat kínáló beszállítók kiválasztása

Készletet kell vásárolnunk egy vagy több beszállítótól, de vajon a legjobb ajánlatot kapjuk? A gépi tanulás megválaszolja ezt a kérdést is. Összehasonlíthatjuk a beszállító által ajánlott árat a piaci árakkal, és a szoftver valós időben tájékoztat, ha jó üzletre van kilátás.

A gépi tanulás algoritmusa nagy mennyiségű piaci adatot képes átvizsgálni, hogy megtalálja a legversenyképesebb beszállítói árakat az ország egész területén. Olyan beszállítókat ajánl, amelyek a legjobb árakat, a legnagyobb kedvezményeket, a leggyorsabb kiszállítást és az adott igényeknek leginkább megfelelő minőségű termékeket kínálják.

5. Személyre szabott vásárlási élmény a vásárlók számára

Gépi tanulási technikákkal kifejezetten személyre szabott ügyfélprofilok hozhatók létre valós időben. Ezek a profilok részletesen tartalmazzák az ügyfelek preferenciáit, korábbi vásárlásait, átlagos kiadásait, előnyben részesített értékesítési pontjait, stb.

Az Amazon a gépi tanulással kifejezetten személyre szabott élményt kínál ügyfelei számára. Olyan adatpontokat használ, mint az ügyfél neve, a keresési lekérdezés, az átlagos költekezés és a vásárlási előzmények, hogy segítségükkel 360 fokos ügyfélprofilt hozzon létre a vásárlók és azok vásárlási szokásainak alaposabb megismerése érdekében.

 6. A vásárlók bevásárlási útvonalainak követése

A gépi tanulási algoritmusokat futtató okos kamerák nyomon követhetik a vásárlók útját, amikor belépnek az üzletébe – érzékelik, hogy a vásárlók merre néznek, látják, milyen termékeknél állnak meg, miket tesznek a kosarukba, stb. Ezek az információk segíthetik a legnagyobb forgalmat produkáló részlegek, illetve azon termékek azonosítását, amelyeket a vásárlók leggyakrabban tüntetnek ki figyelmükkel. Ennek megfelelően alakítható át az üzletek belső elrendezése, illetve a népszerű termékek előtérbe helyezése.

A Lolli & Pops édességbolt arcfelismerés segítségével ismeri meg a vásárlók preferenciáit, rögtön azt követően, hogy belépnek az üzletbe. A szolgáltatás kizárólag a vásárlók beleegyezését és engedélyezését követően működtethető, és ezt követően az emberek arcát vizsgálja, hogy az értékesítési képviselők megismerhessék az eltérő, egyéni ízléseket, illetve termékeket ajánlhassanak a mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett elemzések segítségével.

Készen áll a gépi tanulás használatára a kiskereskedelemben? Kezdjük az alapokkal.

A gépi tanulás előnyeinek kiaknázása érdekében ügyeljünk arra, hogy az adatok megfelelőek legyenek - vagyis következetesen hibamentesek. Csak a megfelelő adatokkal számíthatunk arra, hogy pontos előrejelzéseket kaphatunk arról, mi a legjobb a kiskereskedelmi vállalkozások számára, és hogyan vehetjük rá a legkönnyebben a vásárlóinkat, hogy legközelebb is a mi üzletünkben vásároljanak .

Az alábbiakban egy gyors áttekintés olvasható a gépi tanulás a kiskereskedelmi cég számára nyújtott előnyeiről.