Laat uw contactgegevens achter, dan sturen we u onze whitepaper per e-mail toe.
Ik geef toestemming voor het verwerken van mijn persoonlijke gegevens om gepersonaliseerd marketingmateriaal te sturen in overeenstemming met de Privacybeleid.
Bedankt.

Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.

Innowise Group is een internationaal full-cycle software ontwikkelingsbedrijf opgericht in 2007. Wij zijn een team van 1500+ IT professionals die software ontwikkelen voor andere professionals wereldwijd.
Over ons
Innowise Group is een internationaal full-cycle softwareontwikkelingsbedrijf bedrijf opgericht in 2007. Wij zijn een team van 1400+ IT professionals die software ontwikkelen voor andere professionals wereldwijd.

Waarom machinaal leren goed is voor de detailhandel en e-commerce

Waar denkt u aan bij Machine Learning? Misschien is het een auto van Tesla met autopilot of een robot van Boston Dynamics? De meeste algemeen bekende Machine Learning (ML) oplossingen zijn een soort fenomenen die (voorlopig tenminste) moeilijk voor te stellen is om elke dag in ons gewone leven te worden gebruikt.

Maar Machine Learning gaat niet alleen over dergelijke exclusieve en (voorlopig) soms zelfs onpraktische producten. Eigenlijk komt bijna iedereen op aarde bijna dagelijks in aanraking met ML.

We hebben het over detailhandel en e-commerce. We kopen elke dag spullen en de meeste daarvan worden verkocht met behulp van verschillende Machine Learning-toepassingen.

Maar is ML echt nuttig en winstgevend voor dergelijke bedrijven? Daar gaan we een antwoord op vinden (spoiler: dat is het zeker).

Top 10 toepassingen van ML voor bedrijven in 2021
In principe zijn er twee hoofdrichtingen voor ML in de detailhandel en e-commerce: verbetering van de interne bedrijfsprocessen of van de klantervaring. Maar als we wat dieper op het onderwerp ingaan, zullen we zien dat het aantal mogelijke toepassingen van Machine Learning niet beperkt blijft tot deze twee. Dus, waar kan en wordt ML in het bijzonder gebruikt?
Efficiënt voorraadbeheer

Voorraadbeheer beïnvloedt de financiële stromen van bedrijven zowel direct als indirect. Door bijvoorbeeld te veel voorraad aan te leggen, stapelt de voorraad zich op zonder enig doel, wat zelfs kan leiden tot een probleem met dode voorraden. Onderbevoorrading daarentegen kan leiden tot opportuniteitskosten en teleurgestelde klanten die het benodigde artikel niet konden vinden, wat het imago van de verkoper zal schaden.

Machine Learning kan bijvoorbeeld helpen bij het oplossen van een groot aantal inventarisproblemen:

Producten volgen zodat er geen mismatches of verwisselingen zijn, wat de klantervaring dramatisch kan beïnvloeden;
Toepassing van ML kan ook helpen door het hele voorraadbeheer te optimaliseren, waardoor goederen sneller worden geleverd, wat de klantervaring ten goede komt;

Machine Learning gebruiken bij het voorspellen van voorraden helpt om over- en onderbevoorrading te voorkomen, wat zowel de financiële tekortkomingen van het bedrijf als de klantervaring zal verbeteren.

Nauwkeuriger voorspelling van vraag en verkoop
Dit punt lijkt veel op het vorige. Door het analyseren van historische gegevens, zoals de verkoop in de afgelopen 3-4 jaar, rekening houdend met een aantal nevenvariabelen (zoals de economische en politieke situatie) met Machine Learning is het mogelijk om te voorspellen hoe de verkoop in de toekomst zal verlopen, zodat productie, logistiek en marketingplannen nauwkeuriger en kosteneffectiever kunnen worden gemaakt. En wat meer is, ML maakt het mogelijk nieuwe markttrends te detecteren voordat alle concurrenten ze opmerken, zodat u de tijd krijgt om veranderingen door te voeren of nieuwe producten te lanceren en een groter marktaandeel te verwerven.
Voorspellend onderhoud

Een ander belangrijk punt voor elk bedrijf is de staat van de apparatuur. Kleine gebreken komen regelmatig voor en dat is niet erg, niets is perfect. Maar kritieke storingen kunnen een te hoge prijs hebben om te dekken.

Daarom beginnen steeds meer bedrijven met predictief onderhoud. Ze geven Machine Learning een reeks gegevens over hoe het systeem in zijn norm werkt en na het leren waarschuwt het algoritme voor storingen, zodat het bedrijf die kan verhelpen voordat het te laat is.

Verfijnen van zoekmachineresultaten en visueel zoeken

Op dit gebied worden ML-toepassingen al lang op grote schaal gebruikt. Dankzij Machine Learning kan een zoekmachine beter begrijpen wat een klant in het bijzonder zoekt, zelfs wanneer het verzoek niet volledig of nauwkeurig is.

De visuele zoektechnologie maakt het voor gebruikers veel gemakkelijker om de gewenste goederen te vinden - zij hoeven alleen maar een afbeelding te uploaden en te kiezen uit soortgelijke opties van verschillende merken. Het kan ook helpen om piraterij en vervalsingen op te sporen om de verspreiding ervan en winstderving te voorkomen.

Dynamische prijsstelling

Wanneer heb je voor het laatst een Uber besteld? Was er een hogere prijs door de grote vraag?

Dat is dynamische prijsstelling. Op basis van de verhouding tussen beschikbare chauffeurs en bestellingen berekent de app de prijs. Als er te veel bestellingen zijn, verhoogt Uber de prijs voor een rit om meer taxichauffeurs op de weg te krijgen zodat aan de vraag zou worden voldaan. Dat is de droom van een econoom die uitkomt, toch?

Door ML toe te passen op prijsbeslissingen is het mogelijk een dergelijk effect te bereiken, wat een positieve invloed zal hebben op de financiële stroom van een merk. In principe zal ML, na het leren op verstrekte gegevens, de perfecte prijs kunnen berekenen voor een bepaald goed op een bepaald moment, wat leidt tot een hogere verkoop en omzetgroei.

Up-selling en cross-selling
Het gaat om gepersonaliseerde aanbevelingen. Wanneer een klant een website bezoekt en een artikel in zijn winkelwagentje legt (bijvoorbeeld een smartphone), zal het systeem waarschijnlijk iets aanbieden dat daarmee verband houdt en mogelijk nodig is (zoals een beschermhoesje en glas). Of misschien heeft het gekozen artikel een beter alternatief (er is een andere smartphone in voorraad die betere eigenschappen heeft). Door Machine Learning aanbiedingen te laten samenstellen voor gerelateerde artikelen of mogelijke upgrades, kan een bedrijf veel meer inkomsten krijgen.
Immersieve klantervaring

Tegenwoordig gaat het bij elk bedrijf niet alleen om het leveren van diensten of het verkopen van goederen. Het gaat er ook om hoe het merk met klanten omgaat.

Het tijdperk van eeuwenlang wachten tot er een gratis specialist in een callcenter is om het probleem van een klant op te lossen, is voorbij. Alles moet snel en gemakkelijk gaan en er natuurlijk uitzien.

Dit kan worden bereikt met Natural Language Processing (NLP) technologie. Een Machine Learning-algoritme kan worden geleerd om spraak of tekst te herkennen en informatie over intenties van de klant op te halen. Hierna is het mogelijk om de klant door te schakelen naar de profielspecialist die het callcenter passeert, waardoor de klant tijd bespaart en zijn ervaring van interactie met het merk verbetert.

Deze oplossing kan worden geïmplementeerd als een chatbot of een virtuele assistent wanneer een klant het hotlinenummer van een merk belt.

Klantsegmentatie en gerichte marketingcampagnes

Een ander toepassingsgebied voor Machine Learning is gerichte marketing. ML kan informatie over klanten analyseren en hen segmenteren op basis van hun koopgedrag. Met ML kunnen marketeers overschakelen van algemene campagnes voor alle klanten naar meer op maat gesneden aanbiedingen op het juiste moment, die optimaal passen bij elk publiek en die aanzetten tot aankoop. Met hetzelfde marketingbudget en dezelfde toegewezen middelen bereikt u een hogere conversie, stimuleert u de verkoop en verhoogt u de merkentrouw.

Voorspelling en preventie van churn

Er is altijd een stroom van klanten. Sommige komen, maar sommige gaan.

Met behulp van ML-algoritmen is het mogelijk om de churnredenen op een meer gedetailleerde manier te analyseren, ze te segmenteren in clusters op basis van hun aankoopgedrag en degenen te identificeren die waarschijnlijk snel zullen churnen. Bovendien kan een Machine Learning-algoritme nauwelijks waarneembare (handmatige) correlaties en patronen detecteren, waardoor een nauwkeuriger beeld ontstaat van de churn-redenen. Zo kunt u tijdig reageren en klanten meer op maat gesneden aanbiedingen doen om dit onaangename fenomeen tot een minimum te beperken.

Social media monitoring met behulp van NLP

Marketingcampagnes opzetten is belangrijk, maar weten hoe uw merk wordt waargenomen is van vitaal belang. Het verzamelen van feedback van klanten biedt de mogelijkheid om de sterke en zwakke kanten van een merk te zien.

Deze feedback kan rechtstreeks worden verzameld, maar er is ook een optie om informatie over merkperceptie indirect te ontvangen, via sociale media.

Door een Machine Learning-algoritme toe te wijzen aan het analyseren van berichten en commentaren op sociale media over uw merk, kunt u een model bouwen van hoe het merk wordt gezien door potentiële en huidige klanten: wat ze leuk vinden aan het merk, wat niet. Misschien hebben ze een idee over hoe het beter kan.

Al deze informatie zal helpen om te begrijpen of u in de juiste richting gaat.

In plaats van de conclusie

Machine Learning is dus echt nuttig. Stijgende inkomsten, beter inzicht in hoe alles gaat, mogelijkheden om verliezen te voorkomen en bedrijfsprocessen te optimaliseren... en zelfs chatten met klanten in plaats van ze in de rij te laten wachten op de volgende beschikbare specialist.

En ook al lijkt het vrij duur, het loont de moeite. Dus waarom zou je een bedrijf niet stimuleren met zo'n universeel hulpmiddel dat zoveel kan helpen?

Bedankt voor de beoordeling!
Bedankt voor het commentaar!

Beoordeel dit artikel:

4/5

4.9/5 (42 beoordelingen)

Gerelateerde inhoud

Blog
Top trends in software ontwikkeling
Blog
Beslissingsintelligentie
Blog
Kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg
Blog
Google's Carbon-taal zou C++ kunnen vervangen
Blog
Blog

Bracht ons een uitdaging?

    Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe
    Neem een spraakbericht over uw
    project op om het ons beter te helpen begrijpen
    Voeg indien nodig aanvullende documenten bij
    Bestand uploaden

    U kunt maximaal 1 bestand van in totaal 20MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

    Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise Group uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

    Wat gebeurt er nu?

    1

    Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

    2

    Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

    3

    Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

    4

    We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken. mogelijk.

    Deze website gebruikt cookies

    Wij gebruiken cookies om uw surfervaring te verbeteren, gepersonaliseerde advertenties of inhoud aan te bieden en het websiteverkeer te analyseren. Door op "Alles accepteren" te klikken, stemt u in met ons gebruik van cookies. Bekijk onze Privacybeleid.

    Bedankt.

    Uw bericht is verzonden.
    Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.

    pijl