Reklama
Partner portalu

DlaHandlu.pl – wiadomości handlowe, FMCG, ecommerce, franczyza, sieci handlowe

Reklama

Algorytmy podpowiedzą kiedy klient zechce uciec do konkurencji

Zarówno handel, jak i marketing mogą być największymi beneficjentami rozwoju algorytmów uczenia maszynowego. Dzięki zaawansowanym metodom identyfikacji, prognozowania i optymalizowania łatwiej będzie o oszacowanie popytu, dotarcie ze spersonalizowaną ofertą do konkretnego klienta – tłumaczy dr hab. Andrzej Wodecki, wykładowca w Szkole Biznesu Politechniki Warszawskiej.
Reklama


Modele uczenia maszynowego są istotną częścią inteligentnych produktów czy usług, a nie inteligentnymi rozwiązaniami samymi w sobie. 
W bardzo dużym uproszczeniu zdolności algorytmów uczenia maszynowego można zredukować do trzech podstawowych „umiejętności”:
• identyfikacji (obiektów, człowieka, maszyn, przedmiotów na drodze, sytuacji, emocji);
• prognoz (popytu, cen akcji, pogody, zachowań klientów i ich potrzeb, wystąpienia potencjalnych awarii);
• optymalizacji, czyli zmiany procesów i parametrów urządzenia, by przybliżała nas do funkcji i celu (produkcji, procesów biznesowych, obsługi klienta etc.).

W moich badaniach koncentruję się na tym, w jaki sposób firmy czy organizacje z różnych branż mogą skorzystać z tych „umiejętności”? Wiele wskazuje na to, że handel i marketing są obszarami, w których rozwiązania inteligentne mają największy potencjał. W obszarze sprzedaży uczenie maszynowe może wspierać tzw. model NP2B (next product to buy), czyli prognozę, co konkretny klient kupi następnym razem – po to, by w odpowiednim czasie otrzymał odpowiednią rekomendację i reklamę, a w konsekwencji, by kupił to w moim sklepie, nie zaś sklepie konkurencji. Podobnie, systemy SI mogą nam rekomendować kolejne, optymalne działanie, które warto podjąć w relacjach z klientem (Next-Best-Offer/Action). Nie mówiąc już o o personalizacji interakcji, ofert czy dynamicznych cennikach.

Algorytmy uczenia maszynowego są też w stanie też prognozować churn, czyli ryzyko odejścia danego klienta do konkurencji. Dzięki tej wiedzy firmy (np. dostawcy usług telekomunikacyjnych) mogą odpowiednio wcześniej skontaktować się z klientem i zaoferować mu lepszą ofertę (co jest często mniej kosztowne niż jego utrata).
Kolejne zastosowanie w handlu to prognoza popytu na towar. Dzięki tej wiedzy firmy mogą optymalizować zakupy od dostawców: nie kupować za dużo (co generuje koszty obsługi magazynowej oraz zamraża kapitał), ani za mało (co może skutkować brakiem dostępności towaru).
Systemy tego typu, z zaimplementowaną funkcją ciągłego uczenia się w oparciu o dane historyczne i podejmowane decyzje, mogą z czasem podejmować decyzji lepsze od ludzi. W naturalny sposób rodzi to ryzyko dla pracowników, którzy aktualnie pełnią takie funkcje w organizacjach. Warto o tym zagrożeniu pamiętać podejmując decyzje o ewentualnych wdrożeniach.

W ostatnich miesiącach można zaobserwować poważne zaburzenia łańcuchów dostaw: okazuje się, że przy dużym popycie firmy mogą sprzedać praktycznie wszystko, zaś wąskim gardłem jest dostępność towarów i/lub komponentów potrzebnych do produkcji. W efekcie można się spodziewać, że systemy uczenia maszynowego będą wykorzystywane nie tyle do maksymalizacji sprzedaży, co do optymalizacji zatowarowania w relacji do popytu.

Reklama

Lista tagów

Zobacz komentarze (0)

Proszę podać imię
Proszę wpisać treść komentarza
Dodając komentarz, oświadczasz, że akceptujesz regulamin forum

Drogi Użytkowniku!

W związku z odwiedzaniem naszych serwisów internetowych możemy przetwarzać Twój adres IP, pliki cookies i podobne dane nt. aktywności lub urządzeń użytkownika. Jeżeli dane te pozwalają zidentyfikować Twoją tożsamość, wówczas będą traktowane dodatkowo jako dane osobowe zgodnie z Rozporządzeniem Parlamentu Europejskiego i Rady 2016/679 (RODO).

Administratora tych danych, cele i podstawy przetwarzania oraz inne informacje wymagane przez RODO znajdziesz w Polityce Prywatności pod tym linkiem.

Jeżeli korzystasz także z innych usług dostępnych za pośrednictwem naszych serwisów, przetwarzamy też Twoje dane osobowe podane przy zakładaniu konta, rejestracji na eventy, zamawianiu prenumeraty, newslettera, alertów oraz usług online (w tym Strefy Premium, raportów, rankingów lub licencji na przedruki).

Administratorów tych danych osobowych, cele i podstawy przetwarzania oraz inne informacje wymagane przez RODO znajdziesz również w Polityce Prywatności pod tym linkiem. Dane zbierane na potrzeby różnych usług mogą być przetwarzane w różnych celach, na różnych podstawach oraz przez różnych administratorów danych.

Pamiętaj, że w związku z przetwarzaniem danych osobowych przysługuje Ci szereg gwarancji i praw, a przede wszystkim prawo do odwołania zgody oraz prawo sprzeciwu wobec przetwarzania Twoich danych. Prawa te będą przez nas bezwzględnie przestrzegane. Jeżeli więc nie zgadzasz się z naszą oceną niezbędności przetwarzania Twoich danych lub masz inne zastrzeżenia w tym zakresie, koniecznie zgłoś sprzeciw lub prześlij nam swoje zastrzeżenia pod adres odo@ptwp.pl. Wycofanie zgody nie wpływa na zgodność z prawem przetwarzania dokonanego przed jej wycofaniem.

W dowolnym czasie możesz określić warunki przechowywania i dostępu do plików cookies w ustawieniach przeglądarki internetowej.

Jeśli zgadzasz się na wykorzystanie technologii plików cookies wystarczy kliknąć poniższy przycisk „Przejdź do serwisu”.

Zarząd PTWP-ONLINE Sp. z o.o.