5 tips: Slik kan detaljhandelen dra nytte av Machine Learning

Machine Learning setter fart på butikken. Her får du fem tips til å løfte din forretning i teten ved hjelp av Machine Learning.

Hvem vil ikke kunne se inn i fremtiden, å være i forkant og treffe de riktige beslutningene plasserer din butikk helt fremst i retailbransjen?

Det er mulig ved hjelp av Machine Learning, om man bruker teknologien på konkrete og riktige data. Innen retailbransjen kan Machine Learning hjelpe butikker med å effektivisere forretningen, øke produktiviteten og gi kundene personlige og relevante tilbud. Det igjen kan både øke omsetningen og kundetilfredshet og -lojalitet.

Machine Learning kan brukes på mange områder innen retail. Data om kundeadferd, innsikt og kjennskap til kundegrupper, er også et viktig redskap i salget. Machine Learning kan faktisk med stor sikkerhet forutse hva kundene vil kjøpe neste gang.

Under ramser vi opp fem områder hvor Machine Learning gir bedre butikk.

1. Øk slaget med personlige anbefalinger

Machine Learning er viktig når man skal analysere kundedata og forutse kundenes fremtidige handlinger. Forhandlere kan bruke dataene til å forstå kundene og deres behov bedre. Dataene kan så brukes til å gi kundene personlige anbefalinger til riktige priser, basert på analyse av tidligere kjøp.

Hos Amazon finner vi et av de beste eksemplene på personlige anbefalinger. Hos retailkjempen er 35 prosent av salget drevet at anbefalinger.

Styrk konkurranseevnen gjennom unike kundeopplevelser

2. Ha riktig lagerbeholdning

God butikkdrift avhenger i stor grad av om man har riktig lagerbeholdning. De etterspurte varene må være tilgjengelig, mens man ikke må binde opp kapital i varer med lav omløpshastighet. Tidligere har det vært vanskelig å få et balansert lager fordi det er så mange ukjente faktorer. Vil en populær vare falle i pris, hvor mange kommer innom butikken neste måned, hvilke utenforliggende faktorer påvirker handelen? Det er bare tre av alle faktorene.

Med Machine Learning får du hjelp til riktig lagerhold. Her får du rask og automatisk hjelp til å budsjettere og bestille inn varer på bakgrunn av både historiske data og sanntidsdata.

3. Optimale og dynamiske priser

Alle butikker vet hvor viktig riktige prissetting har for omsetning og inntjening. Men for et menneske er det vanskelig å vurdere alle parameterne som påvirker den optimale prisen.

Med Machine Learning kan man analysere alle variabler og forutse effekten av forskjellige priser. Dette er spesielt viktig for detaljister som vil se effekten av salgsfremmende aktiviteter.

Det er også mulig å bruke Machine Learning til å sette dynamiske priser. Det kan for eksempel være at prisen på visse produkter endrer seg over tid, som følge av en algoritme som tar høyde for forskjellige variabler som årstid, tilbud og etterspørsel. Med riktig pris til rett tid får man bedre butikk.

4. Få de riktige produktene fremst

Machine Learning kan også brukes til å forstå hva plassering i butikken betyr for salget.

For example, you can use cameras, which record customers’ movement patterns, and then use Machine Learning to analyze the interest in different goods. This information can then be used to understand the effect of placing in the store, testing out new products or whether certain items should be phased out.

5. Find the best delivery route

Machine Learning and data analytics also benefit stores when planning the perfect route for deliveries. Machine Learning can calculate the best route based on where different packages are to be delivered, traffic, weather data and more.

Also read: This means Amazon’s establishment in the Nordic region

Optimize the customer experience – read what DXC can help with

Si din mening

*