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雷达卡
在这篇博文中，我们将解释这两种技术在零售领域的作用，以及挑战和机遇。
强化学习：零售行业的机器学习
由于曝光 ML 不得不使用大规模的数据收集和分析工具，提供有关客户和业务的实时见解变得比以往任何时候都容易。这也产生了 ML 的几个自治分支。其中之一是强化学习（RL）这基本上是关于学习个人客户行为并预测客户对公司广告和营销的反应。
ML 的这个分支称为 RL，实际上可以专注于特定上下文中的用户操作。在这方面最重要的是训练 RL 算法以解决特定问题。此类算法专注于根据可用选项做出理想的决策。
RL 的最终优势是确定用户特征。虽然标准 ML 处理在每种可能情况下处理选项的设定规则，但 RL 可以根据每次客户操作后不断变化的环境更快地适应。因此，对于实时客户定位，RL 成为零售商最具活力的解决方案。
与标准 ML 不同，在标准 ML 中，代理根据每个可能场景的设定规则行事，RL 奖励不是即时的，环境会在每次行动后发生变化。结果，迷宫的边界不是固定的，代理学习如何为自己行动，使用奖励来制定实现最终目标的最佳策略。这使得 RL 成为当今动态零售环境中实时广告定位的完美基础。
机器学习助力库存管理
在零售业，管理库存和库存是一个关键的关注领域。由于 ML 技术，零售库存管理得到了巨大的推动，以确保在商店需要时及时供应和交付产品。当此交付基于零售位置进一步优化时，生产力将得到进一步保证。让我们快速了解一下机器学习技术可以帮助进行库存和库存管理的关键途径。
拥有基于机器学习的库存管理的零售商可以在最需要的地方获得供应。
智能仪表板可以通知股票经理有关实时股票更新的信息。
零售店中的摄像头系统通过使用 ML 可以更新有关库存和库存需求的零售软件。
访问详细的库存和库存数据有助于库存经理应对突然的销售增长或放缓，从而确保库存供应。
机器学习移动应用为零售商打开了另一个机会前景，因为库存和库存经理可以直接在他们的手持屏幕上跟踪产品移动。
预测性零售营销
数据驱动的技术在销售预测和预测方面具有成熟的专业知识。对于零售业来说，意义重大。ML 在许多方面进一步提升了这种预测能力。当基于机器学习的算法提供大量的客户和业务数据时，它不仅能够发现业务流程中的故障线，还可以预测营销结果和销售额。从预测业务转化到客户流量再到实际收入输出，基于机器学习的算法拥有一系列预测能力。
一个零售店，由于这种对业务产出和销售的精确预测，实际上可以采取一系列积极的措施，在提高资源利用率的同时，创造更大的推动销售空间。例如，根据基于 ML 的算法的输入，零售店可以转移昂贵的库存以减少不必要的间接成本。另一方面，基于机器学习的算法的输入也可以帮助零售商在产品流动性较高的地方确保稳定供应。
数据支持的产品发布策略
当零售店能够获得最相关的数据驱动洞察时，产品发布各个方面的决策就会变得更好。产品的促销和定价取决于一系列复杂的因素，包括不同品牌的客户行为。
其次，对于产品发布，零售商需要决定定价的关键方面。大多数零售商都犯了将产品价格保持得太低或太高的错误，这通常会使他们失去销售或收入。如果产品定价由 ML 算法处理，而不是人工决策，则人为错误的可能性将降至最低。基于客户的购买历史、人口统计、市场趋势、客户行为、客户偏好的促销优惠和其他几个数据点，基于 ML 的算法可以为每种产品准确有效地定价。
ML 以多种方式帮助零售商预测客户在不同环境和需求时间的购买习惯。基于这些数据驱动的洞察力的零售商实际上可以调整和调整他们的营销策略。随着客户越来越喜欢了解他们个人需求的零售商，公司的产品发布策略势必会从 ML 中受益。
结论
从上述解释中可以看出，ML 正在彻底改变零售业和购物体验。虽然在零售店中人类仍然是不可替代的，但机器学习可以优化资源的利用并确保更精确的决策。由于 ML 增强了客户体验在很多方面，未来没有零售商可以回避它。
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