近年來，在封鎖、宵禁、供應鏈中斷和能源緊縮之間，零售商一定感覺很恐慌。但，幸運的是，零售業可以依靠全方位的技術創新來更好地應對這些困難時期的挑戰。

這些技術中最有影響力的工具之一肯定是人工智能，包括其強大的子集——機器學習(ML)。下面，讓我們簡要介紹一下這項技術的本質，并探討機器學習在零售業中的關鍵用例。

機器學習在零售業中的作用

零售中的機器學習依賴于自我改進的計算機算法，這些算法被創建來處理數據、發現變量之間的重復模式和異常，并自主學習這些關系如何影響或決定行業的趨勢、現象和業務場景。

機器學習系統的自我學習和情境理解潛力可以在零售業中用于：

• 識別推動零售業的潛在動力。例如，基于機器學習的數據分析系統被廣泛應用于營銷領域，通過推薦引擎和基于客戶數據的定向廣告來個性化購物體驗，還可以預測產品需求或其他市場趨勢，從而優化庫存管理、物流和定價策略。
• 推動與人工智能相關的認知技術，如計算機視覺和自然語言處理(NLP)，它們分別從視覺和語言模式中識別和學習，以模仿人類視覺和交流。零售商通常使用這些工具從文本和視覺來源收集數據，支持聊天機器人和上下文購物等交互式解決方案，或用于視頻監控。

10個重新定義零售業的機器學習用例

零售商如何從上述機器學習算法的能力中受益?以下是典型零售場景中一些最相關的機器學習用例。

1、定向廣告

雖然主要用于電子商務，但有針對性的營銷代表了一種強大的工具，可以將潛在客戶引導至在線平臺和傳統商店。這涉及根據一系列行為、心理、人口統計和地理參數（如購買和瀏覽歷史、年齡、性別、興趣、地區等）對用戶進行細分，并針對性投放完全個性化的廣告和促銷活動。

2、情境購物

一種不同的、更具交互性的解決方案可以吸引用戶的注意力，并將其引導到自己的電子商務平臺，這是上下文購物。這種營銷工具利用機器學習和計算機視覺來識別和指出社交媒體上視頻和圖片中顯示的商品，同時提供“快捷方式”以訪問在線商店中的相關產品頁面。

3、推薦引擎

一旦用戶登陸在線平臺，可能會在海量商品中迷失方向。推薦引擎是強大的工具，旨在將客戶導向其可能真正需要的產品。

為了提供量身定制的建議，這些系統可以采用基于內容的過濾方法，即推薦與過去購買的商品具有相似特征的商品，或者選擇協同過濾，這意味著建議其他客戶訂購的具有相似購買模式、個人特征的商品,和興趣。

4、動態定價

由于機器學習，產品推薦和廣告并不是唯一動態變化的東西。如今，大多數在線商店和電子商務平臺會根據產品供求波動、競爭對手的促銷和定價策略、更廣泛的銷售趨勢等因素，不斷調整價格。

5、聊天機器人

聊天機器人和虛擬助手是高度交互的工具，由機器學習和NLP提供支持，能夠為客戶提供全天候的用戶支持（包括有關可用產品和運輸選項的信息），同時發送提醒、優惠券和個性化建議以提升銷售水平。

6、供應鏈管理

產品補貨和其他庫存管理操作絕不應聽之任之。為了更好地匹配產品供需，優化倉庫空間利用率，避免食物變質，值得依賴機器學習算法的分析和預測能力。這意味著要考慮多個變量，例如價格波動或基于季節性的購買模式，預測未來的銷售趨勢，并因此計劃適當的補貨計劃。

7、交付優化

物流的另一個可以通過機器學習增強的方面是產品交付。由機器學習驅動的系統，在通過物聯網傳感器和攝像頭網絡收集的交通和天氣數據的推動下，可以輕松計算出最快的送貨路線。相反，通過處理用戶數據，可能會推薦合適的交付方式，以更好地滿足客戶的需求。

8、自動駕駛汽車

這種用于產品交付的機器學習和計算機視覺的體現還遠未得到完善和大規模實施。然而，像Amazon和Kroger這樣的企業正在投資這項技術，相信很快可以依靠自動駕駛汽車來加快產品分銷。

9、視頻監控

機器學習驅動的計算機視覺系統可以駕駛車輛，還可以發現小偷。這些工具與傳統視頻監控解決方案之間的主要區別在于，后者基于一種相當不準確的基于規則的方法來識別入侵者，該方法存在大量誤報。另一方面，機器學習系統可以識別更微妙的行為模式，并在發生可疑情況時向管理層發出警報。

10、欺詐檢測

對于在線零售商和電子商務平臺，小偷更可能從信用卡中盜竊，而不是從貨架上偷。由于機器學習算法旨在識別重復出現的模式，因此其還可以查明任何偏離常態的事件，包括異常交易頻率或賬戶數據不一致，并將其標記為可疑，以便進一步檢查。

通過機器學習克服現代挑戰

人工智能、機器學習和認知技術已被證明在增加利潤和優化成本、個性化客戶體驗、提高物流和庫存管理方面的運營效率，以及確保安全的零售環境方面具有無可估量的價值。

事實上，《財富》商業洞察力的2020年報告強調，到2028年，全球零售業人工智能市場預計將達到311.8億美元，其中機器學習是其核心部分。

從零售的角度來看，這將使機器學習成為燈塔，在經歷了兩年多的風暴之后，可以找到正確的航線并停靠在安全的港口。