Dự báo nhu cầu trong bán lẻ bằng học máy (Machine learning)

Dự báo nhu cầu trong bán lẻ bằng học máy (Machine learning)
4 mn read

Học máy làm thay đổi cách các nhà bán lẻ kinh doanh!

Học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Ví dụ như các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng.

Các nhà bán lẻ có quyền truy cập vào dữ liệu khách hàng khổng lồ. Bằng cách áp dụng công nghệ máy học vào dữ liệu này, nó có thể dự báo nhu cầu đối với các sản phẩm nhất định, đưa ra đề xuất sản phẩm phù hợp, khuyến mại và cũng xác định các giao dịch mua bán gian lận.

Các công ty sử dụng BigData hiệu quả và thu được những thông tin chi tiết hữu ích qua việc “dự đoán nhu cầu”. Đây là một quá trình quan trọng để “dự đoán nhu cầu” đối với một số sản phẩm nhất định sẽ như thế nào trong tương lai. Trong quá trình này, thuật toán xác định những gì cả khách hàng hiện tại và tương lai sẽ muốn mua và khuyến nghị các nhà bán lẻ nên tập trung vào sản phẩm đó.

Hàng tồn kho, sản xuất, lưu trữ, vận chuyển, tiếp thị mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh đều sẽ được thuật toán dự báo với tỉ lệ gần như chính xác.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách các phương pháp tiếp cận máy học có thể giúp dự báo nhu cầu trong thế giới bán lẻ.

Dự báo nhu cầu trong học máy (ML) là gì?

Với mức độ phức tạp ngày càng tăng của sản phẩm và sự biến động của thị trường, các phương pháp dự báo truyền thống gặp khó khăn. Bằng cách áp dụng các thuật toán học máy, các doanh nghiệp hiện có thể xử lý các tập dữ liệu rất lớn một cách hiệu quả hơn bao giờ hết.

Kỹ thuật học máy được sử dụng để dự đoán nhu cầu đối với một sản phẩm / dịch vụ cụ thể. Kỹ thuật này xác định các mẫu ẩn trong dữ liệu, tăng tốc độ xử lý dữ liệu, phân tích nhiều dữ liệu hơn, tạo ra hệ thống mạnh mẽ và cung cấp các dự báo chính xác hơn so với các phương pháp dự báo nhu cầu truyền thống.

Các nguồn dữ liệu khác nhau được sử dụng bởi thuật toán là gì?

Chúng tôi có các nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài, cả nguồn dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Một số ví dụ bao gồm giao dịch bán hàng, đơn đặt hàng, đánh giá của khách hàng, thăm dò ý kiến ​​tiếp thị, mạng lưới thiết bị kết nối, dự báo thời tiết, mạng xã hội (lượt thích, lượt retweet, lượt chia sẻ) và nhiều hơn nữa.

Lợi ích của Dự báo nhu cầu là gì?

Cải thiện độ chính xác: có nhiều công nghệ để cải thiện độ chính xác của dự báo nhu cầu. Thuật toán có thể không chính xác 100%, nhưng nó có đủ khả năng dự báo chính xác để giúp bạn đạt được mục tiêu kinh doanh của mình. Trên thực tế, các thuật toán ML giúp dự đoán tốt hơn theo thời gian.

Làm cho mối quan hệ khách hàng tốt hơn: qua việc dự báo nhu cầu cho phép bạn dự đoán “nhu cầu / yêu cầu” của khách hàng trong một giai đoạn cụ thể. Điều này dẫn đến tăng sự hài lòng của khách hàng và sự trung thành với thương hiệu. Trong khi các nhà bán lẻ phát triển hoạt động kinh doanh của họ và mở rộng các dịch vụ trực tuyến của họ, thì người mua sắm được cung cấp trải nghiệm tùy chỉnh ở cấp độ vi mô.

Mối quan hệ với nhà cung cấp tốt hơn: Các mô hình học máy giúp dự trữ nguồn cung cấp cho tương lai tùy theo nhu cầu của khách hàng. Điều này giúp bạn dễ dàng tăng hoặc giảm số lượng nhà cung cấp.

Logistics tốt hơn: Với việc quản lý chuỗi cung ứng tốt hơn, sản phẩm được tồn kho đúng số lượng. Đồng thời, hàng hóa tồn đọng sẽ không chiếm không gian bán lẻ chính.

Vâng, Dự báo nhu cầu của học máy được thực hiện dựa bởi 2 khung thời gian.

– Dự báo ngắn hạn: Được thực hiện trong 6 tháng hoặc dưới 12 tháng. Mục đích của dự báo ngắn hạn là cung cấp nguồn cung cấp sản phẩm / dịch vụ không bị gián đoạn, duy trì tài chính, yêu cầu tuyển dụng, mục tiêu bán hàng, đánh giá hiệu quả hoạt động.

– Dự báo dài hạn: Nó thường được thực hiện trong một khoảng thời gian dài hơn, ví dụ như hơn một năm. Mục đích của dự báo dài hạn bao gồm lập kế hoạch tài chính dài hạn, mở rộng kinh doanh và hoạch định chiến lược hàng năm.

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về dự báo nhu cầu thông qua học máy, hãy cùng tìm hiểu các mô hình ML được sử dụng trong ngành bán lẻ và cách chúng hoạt động.

Trên thực tế, lịch sử dữ liệu được thu thập từ các nguồn bên trong và bên ngoài thường là dữ liệu thô. Dữ liệu này cần được sàng lọc, kiểm tra mức độ liên quan, bất thường trước khi được đưa vào sử dụng. Sau khi dữ liệu được sàng lọc và chuẩn bị, nó sẽ được đưa ra một cấu trúc và sau đó nó sẽ sẵn sàng để chúng ta sử dụng.

Bước tiếp theo là chọn một mô hình học máy. “Không có một chuẩn mực nào phù hợp với tất cả”. Tính năng dự báo nhu cầu sử dụng nhiều vì thuật toán ML có tính đến một số yếu tố như mục tiêu kinh doanh, tính khả dụng của dữ liệu, chất lượng của dữ liệu và các yếu tố bên ngoài khác.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các phương pháp tiếp cận ML được đề cập dưới đây được áp dụng cho ngành bán lẻ

.Phương pháp chuỗi thời gian

.Lựa chọn ngẫu nhiên

.Tính năng kỹ thuật

.Hồi quy tuyến tính

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Bạn đã bao giờ tự hỏi cần những gì để xây dựng văn hóa
lấy khách hàng làm trung tâm?

Khám phá trải nghiệm khách hàng

Chào mừng bạn đến với trainghiemkhachhang.net một cộng đồng những doanh nghiệp và doanh nhân đạt được nhiều  thành công từ văn hoá “lấy khách hàng là trung tâm”

Kết nối cùng chia sẻ

Mở rộng các mối quan hệ kinh doanh và chia sẻ kiến thức để cùng nhau phát triển trong thời đại số là một trong các mục tiêu của cộng đồng trải nghiệm khách hàng

Trở thành thành viên

Việc trở thành thành viên chính thức của trainghiemkhachhang.net sẽ được hưởng các đặc quyền và cơ hội tham gia ban quản trị của cộng đồng. Tham gia ngay

Chuyển đến thanh công cụ