5 tips: Sådan hjælper machine learning i retailbranchen

Machine learning hjælper med at forudsige fremtiden. Her får du 5 tips til at bringe dig i front i retailbranchen med machine learning.

Hvem vil ikke gerne forudsige fremtiden? At være på forkant og træffe alle de rigtige beslutninger, der bringer din virksomhed helt forrest i branchen.

Det åbner machine learning op for. Hvis du fodrer machine learning-algoritmerne med korrekte og opdaterede data, får du nemlig muligheden for at forudsige fremtiden. Derfor ser mange virksomheder i mange forskellige brancher naturligvis også stor værdi i at bruge machine learning.

En af dem er retailbranchen. Her kan teknologien hjælpe forhandlere med at effektivisere forretningen, øge produktiviteten og give kunderne personlige og relevante tilbud, der både kan øge salget og kundetilfredsheden.

Men det er langtfra det eneste, man kan bruge machine learning til i branchen. Data om adfærd kan også være en uundværlig ressource i salgsarbejdet, for uden indsigt i og kendskab til kunderne er det en hovedløs jagt på at skabe mersalg og styrke kundeloyaliteten. Machine learning hjælper også salgspersonalet med at bruge alle disse data, fordi teknologien med meget stor sikkerhed kan forudsige kundens næste køb.

Herunder følger 5 områder, hvor machine learning kan hjælpe i retailbranchen.

1. Øg salget med personlige anbefalinger

Machine learning spiller en stor rolle, når det kommer til at analysere kundedata og forudsige kundernes fremtidige handlinger. Forhandlere kan bruge disse data til bedre at forstå deres kunders behov ved at undersøge priserne for tidligere køb og give kunderne personaliserede anbefalinger af produkter, som de kan være interesserede i. Dermed vækker de personaliserede anbefalinger kundernes interesse for produkter, de måske aldrig havde fundet selv, og det kan øge salget hos forhandleren.

Et af de bedste eksempler på personaliserede anbefalinger finder vi hos Amazon. Her er 35 procent af salget drevet af anbefalinger. Algoritmen bag anbefalingerne tager ikke alene højde for kundens handlinger, fx hvilke produkter kunden har klikket på, hvor ofte kunden køber, og hvad kunden søger efter. Den kommer også med anbefalinger baseret på, hvad andre sammenlignelige kunder interesserer sig for. Det skaber en bredere, men stadig relevant vifte af produkter for kunden.

Download gratis guide: Løft din kundeoplevelse til næste niveau

2. Find den rette lagerbeholdning

En succesfuld forretning handler i høj grad om evnen til at have den rette lagerbeholdning. Og det har tidligere krævet mange forfejlede forsøg at finde den rette balance på lageret, fordi der er så mange ukendte faktorer forbundet med det. Hvor mange mennesker shopper i næste måned? Er der uventede situationer, der ændrer købsadfærden? Falder et populært produkt pludselig i pris?

Det undgår du, hvis du bruger machine learning. Her får du hurtig og automatiseret hjælp til at forecaste. Det sker på baggrund af en kombination af historiske data og realtidsdata, der gør dig i stand til at træffe velinformerede beslutninger om lagerbeholdningen. Dataene kan du endda bryde ned i forskellige segmenter som fx ugedag og årstid. Dermed eliminerer du risikoen for gætværk.

Læs mere: Disse 5 faktorer skaber digital transformation i detailhandlen

3. Optimal og dynamisk prissætning

Alle virksomheder ved, at forskellen mellem at prissætte et produkt rigtigt og forkert kan have afgørende betydning for forretningen. Men det kan være overvældende for det menneskelige sind at tage højde for alle parametre, når man skal lave en optimal prissætning. Derfor er det en stor hjælp at trække på machine learning, der analyserer alle informationerne og kommer med forudsigelser om, hvad den optimale pris er. Dette kan især være nyttigt for detailhandlere, der ønsker at studere den potentielle effekt af salgsfremmende aktiviteter.

Det er også muligt at sætte machine learning til at lave en dynamisk prissætning. Det kan fx være, at prisen på visse produkter ændrer sig over tid via en algoritme, der tager højde for forskellige variabler som årstiden, udbud og efterspørgsel. Machine learning giver ganske enkelt detailhandlere større fleksibilitet, når de får den rigtige pris på det rigtige tidspunkt. Ved at lære produktets præstation over tid kan machine learning nemt tilpasse sig ændringer i markedet og forbedre virksomhedens afkast.

Læs mere: Derfor bør den nordiske detailhandel satse på kinesisk nytår

4. Få de rette produkter forrest i butikken

Machine learning kan også bruges til at bestemme, hvor godt et produkt sælger i forhold til produktets placering i den fysiske butik.

En metode til at forudsige, hvordan kunder reagerer på bestemte produkter, er ved at bruge kameraer, der optager og undersøger kundernes bevægelsesmønstre, når de går omkring i butikken. Herefter omdanner kameraerne bevægelserne til data, der måler interessen for forskellige produkter.
Disse informationer kan fx bruges til at bedømme, om et produkt er placeret forkert og i stedet skal længere frem i butikken. De kan også bruges til at teste nye produkter eller til at afgøre, om produkter med faldende salg skal udfases.

5. Vælg den bedste rute ved levering

Machine learning og dataanalyse gavner også forhandlere, når det kommer til at planlægge den perfekte rute ved leveringer. Det er nemlig muligt at få machine learning-algoritmerne til at bearbejde data i realtid, foretage tilpasninger og foreslå den bedste rute til leverandøren baseret på aktuelle forhold som trafik, vejret og kundens placering.

Det kræver selvfølgelig, at man fodrer algoritmerne med data. Og her giver det god mening at bruge Internet of Things. De internettilkoblede sensorer (IoT) indsamler dataene om vejret og andre faktorer i realtid, hvilket giver det bedste billede af omstændighederne for den enkelte levering. Algoritmerne processerer dataene og estimerer den bedste og mest omkostningseffektive rute langt bedre, end nuværende GPS-software og mennesker kan.

Læs mere: 3 råd til en god start på året for detailhandlere

Download gratis rapport om dansk e-handel

Sig din mening

*