Ритейл — одно из направлений, наиболее активно использующих Machine Learning. Большая конкуренция требует от продавцов принятия быстрых решений и понимания потребностей каждого клиента. Прогнозные модели моментально обрабатывают большие объемы информации и позволяют компаниям оптимизировать работу и усилить свои позиции на рынке.
О том, какие задачи решает Machine Learning в ритейле, рассказываем в статье.
Управление товарными запасами
Наличие на складе достаточного количества востребованных товаров позволяет продавцу своевременно удовлетворить спрос покупателей и повысить их лояльность. Кроме того, при дефиците продукции падают объемы продаж и уровень доходов. Важно избегать и затоваренности склада: единицы, которые не удалось быстро реализовать, требуют дополнительных расходов на их хранение и ограничивают возможность заказать более актуальные товары.
Чем шире ассортимент и торговая сеть, тем труднее ритейлеру вручную управлять складскими остатками и прогнозировать продажи. Если на товары с ежедневными спросом предсказать продажи легко, то в случае с товарами, потребность в которых возникает не часто, ситуация противоположная.
Полностью отказаться от реализации продуктов с редким спросом нельзя, клиенты могут перейти к конкурентам. Если они долго лежат на складе, может возникнуть потребность в искусственном управлении спросом.
Таким образом, продавец должен следить за спросом на разные категории товаров и использовать инструменты, способные повлиять на поведение потребителей. Для этого ему необходимо анализировать статистику продаж огромного количества товаров.
Чтобы автоматизировать процесс и освободить менеджеров от объемной работы, необходимо машинное обучение. Алгоритмы моделей Machine Learning позволяют:
- проанализировать все внутренние и внешние факторы, влияющие на продажи, и сделать точный прогноз — какой товар и когда именно приобретет покупатель;
- создать рекомендации по пополнению запасов или самостоятельно сделать заказ необходимых позиций;
- быстро реагировать на изменение спроса (благодаря самообучению моделей).
Прогноз продаж и спроса
Ритейлеры собирают данные о потребительском поведении каждого клиента, получая информацию из личных кабинетов покупателей, где ведутся электронные записи, или собирая статистику по картам лояльности. Модели Machine Learning анализируют предпочтения клиента, периодичность его покупок, влияние акций на приобретение товара и дают точный прогноз: за каким товаром вернется покупатель и когда совершит следующую покупку.
В электронной коммерции они также управляют спросом: рекомендуют «похожие товары» исходя из предпочтений клиента и предлагают сопутствующие товары, которые часто приобретают вместе с выбранным продуктом.
Оптимизация цен
Ритейлеры устанавливают цену на товар с учетом актуальных для бизнеса целей и ситуации на рынке. Алгоритмы машинного обучения анализируют множество параметров, влияющих на ценообразование, и позволяют находить границы допустимой цены:
- минимальную цену, ниже которой нельзя снижать стоимость товара, чтобы не уйти в убыток;
- максимальную цену, которую покупатели готовы заплатить за продукцию.
Если бизнесу необходимо быстро увеличить доход, продавец может установить самую высокую возможную цену, если ускорить товарооборот — снизить стоимость. Динамическое ценообразование позволяет торговым сетям быстрее достигать поставленных целей и оставаться конкурентоспособными.
Заключение
Машинное обучение — это не только про огромные массивы данных крупных ритейлеров, которые невозможно обработать вручную, но и помощь малому бизнесу в сохранении конкурентоспособности рядом с большими торговыми сетями. Модели машинного обучения помогают ритейлерам удовлетворять спрос клиентов и минимизировать расходы на хранение и доставку товаров. Алгоритмы не только составляют прогнозы для принятия решений, но и позволяют автоматизировать часть бизнес-процессов. Самообучающиеся модели быстро реагируют на изменение потребительского поведения и рынка и позволяют продавцам устанавливать актуальные цены и поддерживать оптимальный уровень товарооборота.
