I grund och botten finns det två huvudsakliga arbetsriktningar för ML inom detaljhandel och e-handel: förbättra inre affärsprocesser eller kundupplevelse. Men om vi gräver lite djupare in i ämnet ser vi att antalet möjliga applikationer för maskininlärning inte kokar ner till dessa två. Så, där särskilt ML kan vara och används?
Denna punkt är ungefär som den föregående. Analys av historiska data som försäljning under tidigare 3-4 år med tanke på vissa sidovariabler (som ekonomisk och politisk situation) med maskininlärning gör det möjligt att förutsäga hur försäljningen kommer att gå i framtiden, vilket gör det möjligt att göra Produktions-, Logistik- och marknadsplaner mer exakta och kostnadseffektiva. Och dessutom gör ML det möjligt att upptäcka nya marknadstrender innan alla konkurrenter märker dem, så att du får tidsfördelen att genomföra förändringar eller lansera nya produkter och tjäna högre marknadsandelar.
Det handlar om personliga rekommendationer. När en kund besöker en webbplats och lägger en vara i kundvagnen (till exempel en smartphone) kommer systemet sannolikt att erbjuda något relaterat och eventuellt nödvändigt (som skyddsfodral och glas). Eller kanske det valda godet har något bättre alternativ (det finns en annan smartphone i lager som har bättre egenskaper). Genom att låta maskininlärning komponera erbjudanden för relaterade artiklar eller möjliga uppgraderingar kan ett företag få mycket större intäkter.
