Чтобы получить максимальную отдачу от огромного объема данных, генерируемых даже умеренными розничными операциями, необходимо превратить информацию в мудрость в соответствии с пирамидой данных-информации-знаний (DIKW).

Многие организации застревают на нижних ступенях этой лестницы, сосредотачиваясь на бесконечном цикле отчетов и презентаций, созданных людьми.

Самый быстрый и эффективный способ перейти от необработанных данных к мудрости — включить машинное обучение в рабочий процесс анализа данных вашей организации. Организации розничной торговли и электронной коммерции используют машинное обучение для решения широкого круга задач.

Машинное обучение — это не просто последнее увлечение, результаты говорят сами за себя: Ритейлеры сообщают об увеличении маржи на 19% благодаря использованию аналитики на основе машинного обучения для оптимизации логистики. Применения машинного обучения варьируются от бизнес-аналитики до приложений для повышения качества обслуживания покупателей.

Основа принятия решений

Быть в курсе огромного количества данных, генерируемых сайтом электронной коммерции, имеет решающее значение как для принятия стратегических решений, так и для мониторинга повседневной производительности.

Сайты электронной коммерции могут генерировать миллионы транзакций в год. Сопоставление этих продаж с дополнительными точками данных, такими как запасы, цены и маркетинговые акции, приводит к необходимости учитывать миллиарды точек информации. Передовые специалисты по данным — это разница между бессмысленной массой цифр и информацией, которую руководители могут использовать для принятия важных решений.

Amazon CloudWatch и QuickSight — это идеальные инструменты для мониторинга данных, которые могут легко обрабатывать сотни миллионов транзакций в год. Пользовательские оповещения уведомляют инженеров о первых признаках технических проблем, а бизнес-данные всегда готовы для просмотра руководителями.

Начало работы с QuickSight занимает всего 30 минут и стоит около 20 долларов в месяц. Это на 90 % меньше, чем у традиционного программного обеспечения для бизнес-аналитики. Облачный анализ данных — единственный разумный вариант для современных ритейлеров.

Кроме того, собранные данные можно использовать для обучения алгоритмов машинного обучения, чтобы делать расширенные прогнозы и оптимизировать розничный опыт покупателя.

Персонализированные инвентаризации: пример машинного обучения

У клиента был розничный интернет-магазин с товарным ассортиментом, который содержал более 100 000 отдельных SKU. Большинству покупателей будет интересна только узкая полоса из 100 или около того потенциальных продуктов. Раньше сотрудник лично курировал товары, которые должны быть показаны на сайте в любой момент времени, чтобы отразить весь ассортимент магазина. Это занимало примерно 80 часов в месяц и по-прежнему не отображало наиболее релевантные элементы для каждого отдельного клиента.

Решение eTeam

Наши инженеры изучили эту проблему и увидели в машинном обучении идеальную технологию для ее решения.

Мы предприняли следующие шаги:

  • Использовали анализ данных для определения профилей как клиента, так и продукта.
  • Применили машинное обучение к этим данным, чтобы предсказать, какие продукты будут наиболее актуальны для новых клиентов.
  • Создали индивидуальный покупательский опыт для каждого клиента, который отображал только наиболее релевантную часть инвентаря.

Результаты

Когда клиент переходит на сайт, ему показывается инвентарь, соответствующий его предпочтениям. Это напрямую привело к годовой экономии в размере 25 тысяч долларов за счет снижения затрат на оплату труда. Кроме того, персонализированный инвентарь увеличил продажи, побудил больше покупателей следовать рекомендуемым ссылкам на продукты и автоматизировал задачи, которые раньше выполнялись вручную.

Получите наш полный отчет об электронной коммерции и розничной торговле

eTeam предоставляет инженерные решения в области ритейла и электронной коммерции с 2009 года. Вы можете скачать наш полный отчет по технологиям розничной торговли или связаться с нами, если хотите обсудить свой собственный проект в области розничной торговли или электронной коммерции с нас.

Первоначально опубликовано в блоге eTeam