5 tips: Så kan detaljhandeln dra nytta av Machine Learning

Machine Learning hjälper dig att förutsäga framtiden. Här får du fem tips på hur du tar täten inom detaljhandeln med hjälp av Machine Learning.

Vem vill inte kunna se in i framtiden? Att ligga i framkant och fatta rätt beslut som hjälper din verksamhet att ta täten inom branschen.

Här kan Machine Learning vara till stor hjälp. Genom att mata Machine Learning-algoritmerna med korrekt och uppdaterad data är det möjligt att förutspå framtiden. Därför ser många verksamheter inom flera olika branscher ett stort värde i att använda Machine Learning.

En av dessa är detaljhandelsbranschen. Här kan tekniken effektivisera verksamheten, öka produktiviteten och ge kunderna personliga och relevanta erbjudanden som både kan öka försäljningen och kundnöjdheten.

Men det är långt ifrån det enda som man kan använda Machine Learning till inom branschen. Data om beteenden kan också vara en värdefull resurs i säljarbetet. Utan insikt i och kunskap om kunderna är det en huvudlös jakt på att skapa merförsäljning och att stärka kundlojaliteten. Machine Learning hjälper också personalen med att använda dessa data, eftersom tekniken med mycket stor säkerhet kan förutsäga kundens nästa köp.

Här nedan följer fem områden där Machine Learning kan vara till hjälp inom detaljhandeln.

1. Öka försäljningen med personliga rekommendationer

Machine Learning spelar en stor roll när man ska analysera kunddata och förutsäga kundernas framtida beteenden. Detaljhandlare kan använda dessa data för att bättre förstå kundernas behov genom att undersöka priserna för tidigare köp och ge kunderna personanpassade produktrekommendationer. På så sätt väcker de personanpassade rekommendationerna kundernas intresse för produkter som de kanske aldrig hade hittat själva, vilket kan öka försäljningen.

Ett av de bästa exemplen på personanpassade rekommendationer hittar vi hos Amazon. Här drivs 35 procent av försäljningen av rekommendationer. Algoritmen bakom rekommendationerna tar inte bara hänsyn till kundens beteende såsom vilka produkter kunden klickat på, hur ofta kunden köper och vad kunden letar efter. Den ger också rekommendationer baserat på vad andra jämförbara kunder intresserar sig för. Det skapar ett bredare, men fortfarande relevant spektrum av produkter för kunden.

Läs mer: Därför borde den nordiska detaljhandeln satsa på kinesiskt nyår

2. Säkerställ korrekta lagersaldon

En framgångsrik verksamhet handlar i hög grad om förmågan att ha korrekta lagersaldon. Och det har tidigare krävts många misslyckade försök för att hitta den rätta balansen på lagret, eftersom det finns så många okända faktorer förknippat med detta. Hur många kunder kommer att handla nästa månad? Råder det oväntade situationer som ändrar köpbeteenden? Faller priset plötsligt på en populär produkt? Det här slipper du om du använder dig av Machine Learning. Här får du snabb och automatiserad hjälp med att göra beräkningar. Det sker genom en kombination av historisk data och realtidsdata som gör att du kan fatta välinformerade beslut kring lagersaldot. Datan kan du ändå bryta ned i olika segment, som till exempel veckodag och säsong. Därmed eliminerar du risken för gissningar.

Få en bra start på året: 3 råd till detaljhandeln

3. Optimal och dynamisk prissättning

Alla företag vet att skillnaden mellan rätt och fel prissättning på en produkt kan ha avgörande betydelse för verksamheten. Men det kan vara övermäktigt för det mänskliga sinnet att ta hänsyn till alla parametrar när man ska göra en optimal prissättning. Därför är det en stor hjälp med Machine Learning som analyserar all information och förutser vad det optimala priset är. Det kan vara användbart för detaljhandlare som vill studera den potentiella effekten av säljdrivande aktiviteter.

Det är också möjligt att använda Machine Learning till dynamisk prissättning. Det kan till exempel hända att priset på vissa produkter ändrar sig över tid genom en algoritm som tar hänsyn till olika variabler som årstid, utbud och efterfrågan. Machine Learning ger helt enkelt större flexibilitet åt detaljhandlare när de får det rätta priset vid rätt tidspunkt. Genom att lära sig produktens utveckling över tid kan Machine Learning snabbt anpassa sig efter förändringar på marknaden och förbättra verksamhetens avkastning.

5 faktorer som skapar digital transformation inom detaljhandeln

4. Rätt placering av produkter i butiken

Machine Learning kan också användas för att bestämma hur väl en produkt säljer i förhållande till dess placering i den fysiska butiken.

Ett sätt att förutsäga hur kunderna reagerar på bestämda produkter är genom att använda kameror som registrerar och undersöker kundernas rörelsemönster när de går omkring i butiken. Därefter omvandlar kamerorna rörelserna till data som mäter intresset för olika produkter. Denna information kan till exempel användas för att bedöma om en produkt är felaktigt placerad i butiken och istället ska placeras längre fram i butiken. Detta kan också användas för att testa nya produkter eller för att avgöra om produkter med minskande försäljning ska fasas ut.

5. Lägg den bästa leveransrutten

Machine Learning och dataanalyser gynnar även detaljhandlare när det gäller att planera den perfekta rutten vid leveranser. Det är nämligen möjligt att få Machine Learning-algoritmerna att bearbeta data i realtid, göra anpassningar och föreslå den bästa rutten för leverantören baserat på aktuella förhållanden som trafik, väder och kundens placering.

Det kräver att man matar algoritmerna med data. Och här är det logiskt att använda Internet of Things. De internetanslutna sensorerna (IoT) samlar in data om vädret och andra faktorer i realtid, vilket ger den bästa bilden av omständigheterna för den enskilda leveransen. Algoritmerna bearbetar datan och beräknar den bästa och mest kostnadseffektiva rutten mycket bättre än både GPS-programvara och människor.

Guide: Digitalisering utan buzzwords – Ta del av 5 goda råd och 10 konkreta case

4 insikter: Från skrivbordet till butiksgolvet

Säg din mening

*