2.库存预测
库存预测
您是否知道库存混乱每年会给零售商造成近1.8 万亿美元的损失？因此，库存管理是成功零售业务的重要组成部分。理想情况下，您需要在储备热门商品以满足客户需求与避免库存过剩之间保持平衡，因为库存过剩会导致不必要的成本。
机器学习广泛应用于零售供应链的需求预测。通过分析历史销售数据并评估当前的购买趋势，机器学习算法为零售商提供准确的库存预测。
例如，如果您经营一家体育用品店，并想推出一系列新的登山鞋，那么机器学习可以分析客户对这些产品的偏好和需求。这使您能够对订购数量做出更明智的决定。因此，可以保持适当的库存水平以满足客户需求，而不 罗马尼亚电报号码 会出现库存过剩或库存不足的情况。
3. 客户细分
客户细分
不管你的产品有多完美，如果你没有瞄准正确的受众，那么成功之路就不长。通过提供对客户细分的洞察，机器学习算法可能会帮助你直奔主题。
有了重要的见解，您可以将客户分成几组，从而有助于制定更有效、更个性化的营销策略。
如今，许多零售企业都利用机器学习来实现这一目的。以行业巨头之一亚马逊为例。尽管它提供数千种不同的产品，但它确切地知道要向谁推荐什么。
在制定营销活动时，亚马逊还会考虑位置、年龄、性别以及网络或移动应用程序使用选择等因素。
这种定制确保每位客户都能获得相关内容。这只是机器学习如何帮助零售业实现更好的客户细分的一个例子。