零售业中的机器学习：十大用例及优势

在过去的几年里，零售行业面临着一些关键挑战，如全球大流行病——COVID-19、供应链中断、宵禁、能源危机、可持续性压力、网络安全威胁、电子商务困境等。

尽管存在这些障碍，该行业表现出非凡的韧性，转型其运营以满足快速变化的零售世界的需求。想知道这种韧性的驱动力是什么吗？它是人工智能（AI）和机器学习（ML）。

人工智能而零售业中的自动化和机器学习不仅仅是流行语；它们是秘密配方，为不断演变的零售模式增添了风味。这些先进的技术趋势显著地重新定义了零售格局，特别是对于依赖在线销售的公司而言，使用某种形式的人工智能已经成为不可或缺的一部分。它从个性化购物体验到高效的操作等各个方面提供支持。供应链管理.

根据Statista采用这些技术的零售商已经显著超越了他们的竞争对手。在2023年和2024年，采用人工智能和机器学习进行零售业务的公司在年度销售额增长方面实现了两位数的增长，并且其年度利润激增约8%，远超那些没有采纳这些创新的企业。

该数据突显了人工智能和机器学习在零售行业的接受度日益提高以及迅速扩展。零售业中机器学习的应用场景广泛且不断演变，以我们几年前无法想象的方式重塑了整个行业。

这就是为什么许多商业巨头，如亚马逊、阿里巴巴、沃尔玛、Zara、宜家、eBay等，都已经在零售业中利用机器学习的好处。这些知名零售商已经在其业务运营的各个环节实施了机器学习技术，从产品推荐到库存管理、仓储物流和售后服务，并获得了显著的回报。

然而，您不必是大型企业才能利用机器学习零售解决方案的力量。无论您销售的是食品杂货、服装、家电、家具还是鞋类，各种规模的企业都可以选择在零售业中应用机器学习以解锁巨大的机遇。

所以，请系好安全带，我们将带你快速游览零售业机器学习如何重新定义该行业。我们将探讨其关键应用、它提供的优势、实施的挑战以及前方令人兴奋的未来潜力。

理解机器学习在零售业中的作用：关键应用和优势

机器学习在商业中的应用解决了零售商面临的一些挑战。凭借其数据分析、自我学习和情境理解能力，机器学习零售解决方案帮助零售商做出数据驱动的决策，提升客户体验和销售额。

为了帮助您更好地了解机器学习如何改变零售业，这里列举了一些关键应用，这些应用使它成为零售商的一项变革性解决方案：

需求预测和库存优化

零售商应始终确保热门产品有足够的库存。让我们设想一个场景，一位顾客计划举办烧烤聚会，前往最近的超市购买腌制肉、新鲜蔬菜和特色酱料，却发现货架空无一物。这难道不是一种令人沮丧的经历吗？缺货的情况不仅会让顾客失望并导致失去这笔交易，还会促使他转而选择竞争对手的店铺进行未来的采购。这种转变可能会产生长期的影响，并影响到您的业务收入。

需求预测是一项复杂的任务，因为杂货和家电的购买趋势总是不同的。然而，机器学习零售解决方案可以有效地应对这一挑战。通过使用机器学习，零售商可以分析历史销售数据、季节性趋势和消费者行为，以准确地预测需求。这可以减少库存过剩和缺货的情况，同时确保客户能够找到他们想要的商品。

例如，全球时尚零售商H&M利用机器学习进行需求预测和店铺位置优化。通过高级算法分析客户数据，H&M能够准确预测产品需求，使门店经理能够有效管理库存并最大化店铺位置效益。好处是什么？更好地了解客户需求，增加销售额，并更有效地分配资源。

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个性化推荐

机器学习在零售行业中分析大量的客户数据，以了解他们的 demographics（人口统计详情）、购买偏好、浏览历史等。它帮助企业为个别购物者创建定制的优惠，提升他们与品牌的体验和联系。注：demographics 直接使用，因为有时在中文中也用此英文词汇。

通过利用机器学习算法零售商可以提供有针对性的促销和个性化优惠，而不是向每位顾客推送相同的销售信息。机器学习还使零售商能够根据客户的浏览或购物活动及时发送折扣信息。

例如，如果客户的浏览历史显示他们对跑鞋感兴趣，那么在客户考虑放弃购物车之前完成最终购买时，“立即购买”界面上可能会出现折扣。

亚马逊这家零售巨头是利用机器学习进行零售的典范。该公司使用机器学习分析客户数据，推荐与您的兴趣完全匹配的相关商品。

欺诈检测

一个值得注意的应用是业务中的机器学习是欺诈检测如何做到？当涉及到在线市场或电子商务平台时，欺诈者更有可能通过盗用信用卡信息而不是从货架上偷取实物商品来窃取资金。机器学习在检测欺诈行为中扮演着至关重要的角色，通过实时分析交易模式。通过标记异常行为——比如来自一个未识别位置的购买量突然激增——零售商可以迅速应对潜在威胁并保护其客户。

仍然依赖传统运营模式的金融科技公司经常因识别欺诈活动的效率低下而面临显著的财务损失。在零售业中应用机器学习，客户会感到更加安全，因为他们知道自己的交易是受保护的。

客户流失预测

churn prediction 在监控客户与其日常使用产品之间的互动方面非常有效。通过分析客户的消费行为和购买模式，机器学习模型可以有效地识别潜在的客户疏离迹象，在这些迹象变成完全流失之前采取行动。通过尽早发现这些预警信号，零售商可以采取主动措施——无论是发送个性化的电子邮件还是提供及时的折扣——让客户保持对品牌的忠诚，并促使他们再次光顾。

情感分析

了解客户对你品牌或产品的感受在当今数字时代比以往任何时候都更为重要。机器学习应用使零售商能够跟踪客户的评价、社交媒体互动和反馈以分析公众情绪这一洞察帮助企业就产品和服务做出明智的决策，确保他们与受众保持一致。毕竟，满意的客户是最好的口碑来源。

积极情绪信号预示着潜在的机会，如合作或产品扩展，而消极情绪则作为需要改进领域的早期预警信号。这种实时洞察使零售商能够调整其策略并采取适当的行动。

动态定价

动态定价是零售业中最重要的机器学习应用场景之一。固定价格的时代已经过去。通过使用机器学习，零售商现在可以实施基于客户行为、竞争对手价格和市场状况的实时调整产品价格的动态定价策略。这些算法能够预测客户愿意为特定产品支付的价格，使零售商能够在保持竞争力的同时优化价格以实现盈利。

例如，机器学习模型可以扫描网络以获取竞争对手的价格、热门交易和促销活动，同时分析市场趋势、产品需求和库存水平。这些数据使零售商能够制定智能的降价策略，如在季节末期对过时的产品进行打折清理库存并平衡盈利能力。

聊天机器人和虚拟购物助手

在当今快节奏的世界里，客户渴望即时满足，并期望他们的疑问能够立即得到回应。因此，零售商投资于虚拟助手和聊天机器人开发为了提升客户的购物体验。

人工智能和机器学习使聊天机器人和虚拟购物助手能够迅速回答各种问题，提供产品推荐，并引导顾客完成他们的购物旅程。这些数字助手全天候可用，让购物更加方便和愉快。

虚拟试妆

再也不用猜测跑鞋是否合脚或者那件小黑裙是否适合你了！有了虚拟试穿由机器学习和增强现实技术驱动，客户可以在实际“购买”之前看到产品在自己身上的效果。好处包括：改善购物体验、增加顾客参与度、降低退货率以及更加自信的购买行为。

像宜家、MAC化妆品、阿迪达斯、耐克、巴宝莉、古驰等领先公司已经使用虚拟试穿技术来改变客户购物的方式，模糊了线下和线上零售之间的界限。

视频 surveillance（注意：surveillance一词在特定语境下可以译为“监控”，此处保留了原词以便更准确传达技术术语含义）

基于人工智能和机器学习的视频监控可以帮助零售商在日益增长的网络威胁和安全担忧的时代有效监控其场所。通过实时分析视频，这些系统可以检测到顾客的可疑行为并立即通知工作人员。这一层额外的安全保护了资产，并提升了购物体验。

文档工作自动化

零售业会产生大量的纸质文件，从发票到库存清单。利用人工智能，自然语言处理通过使用AI和机器学习模型，零售商可以自动化文档处理，加快文件处理速度，并减少在枯燥任务上花费的时间。这使得员工能够专注于更具战略性的活动，而不是将宝贵的时间和精力浪费在重复性工作上。

例如，人工审查10,000份供应商合同通常需要大约36万小时。然而，一个智能机器学习模型可以在几个小时内完成同样的任务，使零售商能够简化供应商管理并专注于更具战略性的任务。

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零售业的机器学习未来

机器学习在零售业的未来具有巨大的潜力，能够彻底改变企业运营和与客户互动的方式。随着数据已成为当今数字世界中的新资产，我们可以预见，在未来的几年里，机器学习算法将在更短的时间内分析更多的消费者数据，使品牌能够快速预测顾客偏好并定制推荐。这将为买家创造一个更加引人入胜且令人满意的购物体验，让他们感到自己被重视和优待。

然而，随着对数据依赖的增长，零售商将需要优先考虑伦理问题，确保他们的算法透明且无偏见地运行。

此外，将机器学习与新兴技术如集成在一起增强现实（AR），虚拟现实（VR）, 计算机视觉, 物联网等等将解锁零售业机器学习用例的新领域，并重新定义该行业。

零售业中的机器学习挑战及其克服方法

虽然零售业中机器学习的未来和当前好处看起来光明，但其实施也带来了一套独特的挑战。让我们深入探讨零售商经常遇到的一些常见障碍，并讨论克服这些障碍的战略解决方案。

数据质量和隐私

挑战：机器学习依赖于大量的客户数据来提供准确的洞察和个性化体验。然而，确保这些数据的质量是一个关键挑战，因为不完整或过时的数据会导致预测不准，危及客户隐私。这可能会导致经济损失、法律处罚以及声誉损害。

解决方案：为了应对数据质量的挑战，零售商应遵守严格的数据保护和隐私准则，如通用数据保护条例以及CCPA。这些法规围绕三个关键领域：数据收集、数据存储和数据使用政策。

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可扩展性和集成能力

挑战：将机器学习解决方案集成到现有的零售系统中可能会让人感到 intimidation。许多零售商在将传统的遗留系统与先进的机器学习算法相结合时会遇到困难，这可能导致效率低下和系统性能不佳。注意，“intimidation”在这里可以翻译为“ intimidate”带来的感觉，即“令人望而生畏”。

解决方案：为了克服这一挑战，零售商应采取分阶段的方法，从试点项目开始，逐步在业务中扩大机器学习应用的规模。此外，他们还可以考虑现代化现有系统，以确保与新机器学习模型的兼容性和顺利集成。

人才和专业技能缺口

挑战：零售商在实施机器学习时面临的一个重大挑战是熟练人才的短缺。许多公司难以找到能够有效开发、实施和管理机器学习模型的技术专业人员。

解决方案：为了弥补这一差距，企业应该外包给一家信誉良好的公司零售软件开发公司在机器学习和零售软件开发方面具有专业经验的团队。

Appinventiv如何帮助您利用机器学习进行零售业务

当我们结束这次关于机器学习在零售行业中变革性影响的旅程时，显而易见的是，ML（机器学习）在商业中的应用不仅仅是选择项，而是应对不断变化的业务挑战的一个迫切需求。因此，在零售商面临利用最新技术并有效满足消费者需求的新挑战时，Appinventiv 将作为您信赖的技术合作伙伴，提供机器学习零售解决方案的开发和部署。

作为高级的机器学习应用程序开发公司我们帮助您应对这一创新技术的复杂性，将您的想法转化为数据驱动的解决方案，从而提升您的业务成果。无论是预测消费者需求、优化库存管理、个性化客户体验，还是实施诸如之类的创新技术AR在VR方面，我们每一步都支持你。

我们最近与一家领先的葡萄酒制造商合作，开发了一个基于葡萄酒化学成分预测其质量的智能机器学习系统，这充分展示了我们在机器学习模型开发方面的专业能力。通过收集和分析各种葡萄酒的数据，我们使客户能够确保每一瓶酒都达到最高标准，符合他们挑剔客户的高标准期望。

以下是一个概述我们开发此葡萄酒测试模型的方法图表。

准备充分利用机器学习在零售业中的全部好处并变革您的业务吗？与我们合作现在就让我们来看看我们如何可以重新定义零售业的未来，确保您的业务不仅能够应对现代挑战，还能在数字环境中蓬勃发展。

常见问题解答

机器学习在零售业是如何使用的？

A.根据零售业中机器学习的新兴趋势，该技术可以以多种方式被使用。以下是零售业中最具实用性和盈利能力的一些机器学习应用场景：

• 需求预测和库存优化
• 个性化优惠推荐
• 欺诈检测
• churn预测
• 情感分析
• 文档工作自动化
• 聊天机器人和虚拟购物助手
• 动态定价
• 自动驾驶车辆
• 虚拟试穿
• 视频监控

如何在零售行业中实现机器学习？

A.在零售业中实现机器学习是一项复杂的任务，要求企业遵循这些关键步骤：

• 识别用例：确定您希望机器学习解决方案解决的具体挑战或机会。
• 收集数据：收集并预处理来自分散来源的相关数据，例如销售交易、客户互动和库存水平。
• 使用大数据工程：利用大数据技术管理和处理大量结构化和非结构化数据，以便真正了解实际情况、需要改变的地方以及需要解决的问题。
• 实施数据运营（DataOps）：采用DataOps实践以改进团队之间的协作DevOps团队和数据工程师在整个机器学习生命周期中简化数据工作流。
• 选择算法：根据识别出的使用案例选择合适的机器学习算法。
• 构建和训练机器学习模型：利用收集的数据开发和训练机器学习模型，并将其部署在预期环境中以获取实时洞察。

开发面向零售行业的机器学习模型的成本是多少？

A.开发零售业务用的机器学习模型的成本可能会有很大差异，这取决于多种因素，包括项目的复杂性、可用数据的数量和质量、机器学习开发公司的地理位置和专业技能等。

平均而言，零售业机器学习模型开发的成本在3万美元到30万美元或更高。

为了获得更准确的估计，讨论您的项目需求凭借我们高效的机器学习专家团队，为您提供量身定制的详细报价。

chirag

区块链传教士