هفت روش فن آوری در دوران پس از کرونا برای تغییر شکل آینده صنعت خرده فروشی

 روند شماره 2: هوش مصنوعی (یادگیری ماشینی )برای پیش بینی تقاضای مشتریان

COVID-19 تقاضای مشتری را در فضای صنعت خرده فروشی بسیار تغییر داده است. درک چگونگی پیش بینی و بهره گیری از این تغییرات یکی از مولفه های اساسی برای صعود به سطوح بالای این صنعت است.

داده ها برای فرآیند پیش بینی تقاضا ضروری است. با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ، پیش بینی تقاضای مشتری کاملاً دقیق تر می شود. این نوآوری ها پیش بینی خودکار تقاضای مشتری ، برنامه ریزی موجودی ، مدیریت ارتباط برای مشتریان و تأمین کنندگان ، تدارکات ، تولید و بازاریابی را بهبود می بخشد.

رویکردهای پیش بینی تقاضای مبتنی برهوش مصنوعی بسیار متنوع تر و سازگارتر از نمونه های سنتی خود هستند. از آنجا که یادگیری ماشین بسیار سریعتر قابل اجرا است ، می تواند روند تقاضای مشتری را بهتر دنبال کند.

با بهینه سازی سیستم های پیش بینی تقاضا با برنامه ریزی عصبی کلامی NLP و مدل های آبشاری ، داده های کوتاه مدت پایانه های POS و داده های اخیر منابع خارجی (نرخ ارز ، وضعیت بازار ، عوامل اقتصادی و سایر موارد) ، می توان دقت پیش بینی تقاضا را افزایش داد. این همان چیزی است که باعث می شود پیش بینی تقاضای یادگیری ماشینی به یک سهم ارزشمند در خرده فروشی هوشمند تبدیل شود ، زیرا به جلوگیری از ذخیره زیاد ، کاهش هزینه های انبار و تدارکات ، همچنین کاهش اثرات منفی محیطی و حمایت از مصرف و تولید پایدار کمک می کند.

شرکت های مشهوری مانند آمازون ، American Eagle Outfitters ، Asos و Macy’s با موفقیت بسیار زیادی از یادگیری ماشین استفاده کردند. به ویژه آمازون از توانایی یادگیری ماشینی برای پیش بینی تقاضا استفاده می کند و از آن برای کارآمدتر کردن سیستم و عرضه خود برای پاسخگویی به تغییرات تقاضا استفاده می کند.

پیش بینی تقاضا حتی پس از پایان همه گیری کرونا نیز همچنان مهم خواهد بود. از آنجا که رفتارها و روابط مشتری با فناوری های جدید خرید در طول سال 2020 به طرز چشمگیری تغییر کرده است ، تحلیلگران معتقدند که فضای خرده فروشی برای آینده قابل پیش بینی تغییر کرده است.