कैसे मशीन लर्निंग खुदरा बिक्री ड्राइव कर सकते हैं

इस पोस्ट में, omnichannel सॉल्यूशंस के ELEKS के प्रमुख पावलो खलीस्ट ने बताया कि खुदरा बिक्री सीखने के लिए मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और अन्य विकासों का उपयोग कैसे करते हैं।

जैसे-जैसे खरीदारी का अनुभव अधिक से अधिक एकीकृत होता जाता है, खुदरा विक्रेताओं के लिए एक omnichannel बिक्री दृष्टिकोण को अपनाना पड़ता है। इसका मतलब यह है कि एक ग्राहक टेलीफोन या एक ईंटों और मोर्टार स्टोरों में, डेस्कटॉप या मोबाइल डिवाइस से ऑनलाइन खरीदारी कर, बिक्री चैनलों की भीड़ में बदल सकता है।

बिक्री पूर्व Machina

यह न केवल ग्राहकों को उनकी खरीदारी से सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करने की अनुमति देता है, बल्कि यह ग्राहकों को भारी मात्रा में डेटा प्रदान करता है। ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों रिटेलर के साथ ग्राहक की बातचीत द्वारा छोड़ा गया यह डिजिटल निशान, विपणक को डेटा की छूट प्रदान करता है। 2015 में अकेले बिक्री में ब्लूटूथ बीकन इन-स्टोर्स ने $ 4 बिलियन का कारोबार किया।
निश्चित रूप से, जानकारी के इस बहुतायत में बहुत सारी कीमती जानकारियां मिल सकती हैं। लेकिन crunching कि कुदाल के लिए एक कठिन पंक्ति है। और यहाँ मशीन सीखने (एमएल) में आता है।

यह शब्द अक्सर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के साथ परस्पर उपयोग किया जाता है, फिर भी वे बिल्कुल समान नहीं हैं। एआई, मूल रूप से बोल रहा है, एक मशीन जो बुद्धिमान व्यवहार करने में सक्षम है। एमएल, जैसा कि स्टैनफोर्ड डिक्शनरी कहती है, "कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना कार्य करने का विज्ञान।" एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो डेटा से सीखकर भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए सीखता है जहां अंतर्दृष्टि देखने के लिए चुनते हैं। यह तकनीक व्यवसायों के लिए बहुत सारे अवसर खोलती है।

जब खुदरा की बात आती है, तो एमएल के आवेदन लगभग सीमित होते हैं। उत्पाद मूल्य निर्धारण अनुकूलन, बिक्री और ग्राहक सेवा पूर्वानुमान, सटीक विज्ञापन लक्ष्यीकरण, वेबसाइट सामग्री अनुकूलन, संभावना विभाजन - ये सबसे स्पष्ट उदाहरण हैं कि कैसे एमएल आपकी बिक्री को बढ़ावा दे सकते हैं और आपके मार्केटिंग बजट को बचा सकते हैं।

हमेशा की तरह, रिटेल में एमएल की सफलता के लिए नंबर सबसे अच्छा बोलते हैं। अमेज़ॅन की बिक्री का पचहत्तर प्रतिशत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा की गई व्यक्तिगत सिफारिशों से आता है। मशीन लर्निंग प्रेडिक्टिव मॉडल की मदद से टारगेट कॉर्पोरेशन ने राजस्व में 15 से 30% की वृद्धि हासिल की। उच्च प्रदर्शन के लिए एक्सेंचर इंस्टीट्यूट द्वारा सर्वेक्षण की गई कम से कम 40% कंपनियां पहले से ही अपनी बिक्री और विपणन प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करती हैं। और, स्पष्ट रूप से, मैं शेष 60% के भविष्य के बारे में बहुत आशावादी नहीं हूं।

मेरा अपना डेटा

जाहिर है, डेटा-चालित निर्णय एआई और एमएल द्वारा आविष्कार किए जाने से बहुत पहले खुदरा विक्रेताओं की सफलता को परिभाषित कर रहे हैं। ग्राहकों की मांग के आधार पर उत्पादों का सही मिश्रण चुनना, कीमतें निर्धारित करना और प्रतिस्पर्धी नीतियों के आधार पर छूट की पेशकश करना - ये चीजें हमेशा सावधानीपूर्वक डेटा विश्लेषण के बारे में रही हैं।

लेकिन हमारे "जल्दी या मृत हो" समय में कामयाब होने का महत्वपूर्ण कारक वह गति है जिस पर आप निर्णय लेते हैं, साथ ही साथ उनकी गुणवत्ता भी। व्यवसायों को केवल पीछे मुड़कर नहीं देखना चाहिए, अतीत में प्राप्त आंकड़ों का विश्लेषण करना। अत्याधुनिक डेटा प्रोसेसिंग वास्तविक समय में होती है और मक्खी पर बदलाव किए जा रहे हैं।

उदाहरण के लिए, अनुकूली विश्लेषण, ग्राहकों को अपनी वेबसाइट को छोड़ने के पहले संकेतों को महसूस करने से रोकने से रोक सकते हैं और वे पॉप-अप करने के लिए लाइव चैट सहायता विंडो का कारण बन सकते हैं। वे उथल-पुथल में भी अच्छे हैं, ग्राहकों को उस समय उनके व्यवहार के आधार पर सबसे अधिक प्रासंगिक उत्पाद दिखाते हैं। कई अन्य मामलों की तरह, यह आपके डेटा का आकार नहीं है जो मायने रखता है, लेकिन जिस तरह से आप इसका उपयोग करते हैं - "छोटा डेटा" आपके मार्केटिंग ROI में बहुत सुधार करता है।

वैयक्तिकरण की शक्ति

पिछले साल कई अमेरिकी कपड़ों के खुदरा विक्रेताओं पर कठोर था। सच्चा धर्म 2016 में विफलता के काफी जोखिम का सामना करने वालों में सूचीबद्ध था। हालांकि, इस डेनिम ब्रांड को रात में चुपचाप नहीं जाना था। बिक्री को बढ़ावा देने के लिए, कंपनी के विपणक ने कृत्रिम बुद्धि की शक्ति का उपयोग करने का निर्णय लिया। ट्रू धर्म अब सेल्सफोर्स के एक एआई टूल, आइंस्टीन की मदद से अपने ग्राहकों के लिए एक नया, अत्यधिक व्यक्तिगत दृष्टिकोण चाह रहा है। बीटा अवधि में आइंस्टीन द्वारा संचालित उपकरणों का उपयोग करने वाले एक सौ पैंतालीस ब्रांडों ने प्रति आगंतुक 7–16% राजस्व वृद्धि देखी।

यह कहानी दुनिया जितनी पुरानी है। इसका नैतिक काफी डार्विनियन है: एक को जीवित रहने के लिए विकसित होना है। और खुदरा विक्रेताओं का नवीनतम विकासवादी अनुकूलन निजीकरण है।

तो, एआई खुदरा विक्रेताओं को इस संबंध में अपनी सेवाओं को बेहतर बनाने में कैसे मदद करता है? नॉर्थ फेस वेबसाइट की जैकेट और वेस्ट सेक्शन में एक बार ग्राहकों के लिए एआई-पावर्ड पर्सनलाइज्ड अप्रोच का एक अच्छा उदाहरण मिल सकता है। बस "आईबीएम वाटसन के साथ खरीदारी करें" पर क्लिक करें और एक अनुभव का आनंद लें जो मानव बिक्री सहयोगी के लगभग समान है जो आपको यह चुनने में मदद करता है कि आपको किस जैकेट की आवश्यकता है। एआई पूछेगा कि आप उस जैकेट का उपयोग कहां, कब और किस तरह की गतिविधियों के लिए कर रहे हैं। यह तब निर्दिष्ट करेगा कि आप कौन सी शैली, सामग्री और रंग पसंद करते हैं, और स्पष्ट प्रश्नों की एक स्ट्रिंग के बाद, आपको एक जैकेट मिलेगा जो आपकी सौंदर्य संबंधी धारणाओं और व्यावहारिक आवश्यकताओं दोनों से पूरी तरह मेल खाता है।

न केवल यह दृष्टिकोण खुदरा विक्रेताओं को आसानी से स्केलेबल निजीकरण टूल के साथ सशक्त बनाता है, बल्कि यह ग्राहक को हमारे समय के अभिशाप को दूर करने में भी मदद करता है: बहुत अधिक विकल्पों और सूचनाओं से अभिभूत होना। हां, अधिक माल अधिक संभावनाओं की ओर ले जाता है। लेकिन यह बदले में, ग्राहक को वेबसाइट पर उत्पादों के एक अंतहीन ग्रिड का सामना करने पर भ्रम की स्थिति पैदा हो सकती है। या - अन्य तरीके से - अधिक संतुष्टि के लिए जब ग्राहक को एक अनुकूल सहायता मिलती है जो परिमाण के एक क्रम से उसके संज्ञानात्मक भार को कम करती है।

मोमेंटम का उपयोग करें

यह कहने की आवश्यकता नहीं है कि उपर्युक्त सभी तकनीकों का बुद्धिमानी से उपयोग किया जाना चाहिए। मशीन सीखने की सिफारिशें, स्वयं एमएल एल्गोरिदम द्वारा उत्पादित डेटा पर खिलाकर, जो ग्राहक वास्तव में चाहते हैं उससे बहुत दूर जा सकते हैं और एक प्रभाव पैदा कर सकते हैं जो फेसबुक के इको चैम्बर जैसा हो सकता है। इसलिए हमें इन अति बुद्धिमान मशीनों को ध्यान से देखरेख करने और लगातार इनकी अलौकिक शक्ति के कारण अविवेकी होने की आवश्यकता है।

प्रौद्योगिकी, सब के बाद, एक स्मारक नहीं बल्कि एक गति है, और हमें अपने लाभ के लिए इस गति का उपयोग करने की आवश्यकता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, वर्चुअल रियलिटी, कूपन एग्रीगेटर जैसे ऐप और असली मानव विशेषज्ञता वाले डील फाइल्स को मिलाकर रिटेलर और ग्राहक दोनों को फायदा होगा, जिससे दुनिया को खरीदने और बेचने के लिए बेहतर जगह मिल जाएगी।

आपको यह लेख पसंद आया? मुझे पता है कि आप क्या सोचते हैं और एआई, एमएल, और अनुकूली विश्लेषिकी के कौन से अनुप्रयोग आप उपयोग करते हैं या भविष्य में उपयोग करने की योजना बनाते हैं।

यह कहानी मूल रूप से http://www.insider-trends.com/ पर प्रकाशित हुई थी।