Według Research and Markets oczekuje się, że rynek optymalizacji asortymentu i przestrzeni wzrośnie z 2,06 mld USD w 2024 roku do 4,92 mld USD do 2033 roku. Wzrost ten jest napędzany przez postęp technologiczny w technologiach analitycznych opartych na ML, które analizują duże ilości danych i umożliwiają podejmowanie świadomych decyzji w zakresie optymalizacji asortymentu.
Algorytmy uczenia maszynowego zmieniają sposób, w jaki firmy zarządzają operacjami detalicznymi i planują swój asortyment produktów. Przyjrzyjmy się sposobom, w jakie ML pomaga sprzedawcom detalicznym i możliwym pułapkom związanym z jego używaniem.
Główne wnioski
ML w asortymencie pozwala szybko reagować na zmiany popytu.
Modele predykcyjne na podstawie danych historycznych i bieżących.
Automatyczne rekomendacje zmniejszają manualną analizę.
Szybsze wprowadzanie nowości.
Elastyczne dostosowywanie MOQ.
Wzrost sprzedaży w kluczowych kategoriach.
Istota optymalizacji asortymentu za pomocą uczenia maszynowego
Wdrożenie technologii ML to nie tylko nowość w handlu detalicznym, ale szansa na uzyskanie niezbędnej przewagi konkurencyjnej. Optymalizacja asortymentu przy użyciu ML wykracza poza tradycyjną analitykę wykorzystywaną do wykorzystania zaawansowanych algorytmów do przesiewania i nadawania sensu ogromnym zbiorom danych. Technologia ta pozwala sprzedawcom detalicznym tworzyć optymalny asortyment produktów dla każdego sklepu, biorąc pod uwagę różne czynniki, takie jak preferencje konsumentów, lokalne dane demograficzne klientów lub zachowania zakupowe.
Sposoby wykorzystania ML do lepszego planowania asortymentu
Rozwiązania uczenia maszynowego są wykorzystywane w wielu obszarach handlu detalicznego jako część procesu optymalizacji asortymentu (patrz poniżej).
Racjonalizacja SKU
W ramach procesu racjonalizacji SKU, ML analizuje wydajność każdego SKU i pozwala zrozumieć, które SKU w portfolio warto zachować w asortymencie, a które należy usunąć. Korzystając z ML, sprzedawcy detaliczni mogą identyfikować korelacje między produktami i tworzyć bardziej efektywne asortymenty produktów bez SKU o niskiej wydajności.
Segmentacja klientów
Modele segmentacji klientów wykorzystują ML do dzielenia bazy klientów detalicznych na odrębne grupy w oparciu o ich zachowania zakupowe, preferencje klientów i dane demograficzne. Segmentacja ta pozwala sprzedawcom detalicznym identyfikować wzorce i dostosowywać asortyment do konkretnych potrzeb i pragnień różnych segmentów klientów, zwiększając ich zadowolenie.
Ulepszone prognozowanie przyszłego popytu
Analityka predykcyjna pozwala sprzedawcom detalicznym identyfikować trendy i prognozować przyszły popyt klientów z dużą dokładnością w oparciu o historyczne dane sprzedażowe, a także czynniki zewnętrzne, takie jak wskaźniki ekonomiczne lub geografia.
Zarządzanie łańcuchem dostaw i zapasami
Według McKinsey, zarządzanie łańcuchem dostaw oparte na sztucznej inteligencji może obniżyć koszty o 15%, zmniejszyć zapasy o 35% i poprawić wydajność o 65%. ML optymalizuje łańcuch dostaw na wszystkich poziomach, od zarządzania zapasami po planowanie tras dostaw. Analizując duże ilości danych, algorytmy określają optymalne strategie uzupełniania zapasów, zmniejszają koszty zapasów, optymalizują poziomy zapasów i obniżają koszty.
Zoptymalizowane strategie cenowe
Modele uczenia maszynowego pomagają optymalizować ceny poszczególnych produktów, zwłaszcza w przypadku wprowadzania nowych produktów na rynek, analizując takie czynniki, jak popyt klientów, sezonowość i ceny konkurencji. Takie podejście pozwala firmom dostosowywać ceny w sposób, który maksymalizuje zyski, ale pozostaje przystępny dla klientów.
4 kluczowe wyzwania ML w optymalizacji asortymentu produktów
W handlu detalicznym nie ma magicznej pigułki. Praca z ML wiąże się również z wieloma wyzwaniami.
#1 Jakość danych
Jakość i „czystość” danych ma kluczowe znaczenie. Fragmentacja danych, niespójność w gromadzeniu danych i luki w zestawach danych to największe wyzwania, z jakimi trzeba się zmierzyć podczas szkolenia modelu. Ważne jest, aby nauczyć się, jak prawidłowo czyścić informacje i trenować modele, aby interpretować najbardziej prawdopodobne przyczyny odchyleń.
#2 Równoważenie wiedzy ML z intuicją eksperta
Ludzka intuicja odgrywa kluczową rolę w rozpoznawaniu wzorców i czynników kontekstowych, których uczenie maszynowe może nie zauważyć. Połączenie przewidywań ML ze strategicznymi spostrzeżeniami doświadczonych decydentów zapewnia, że decyzje dotyczące asortymentu są zarówno oparte na danych, jak i dostosowane do rynku.
#3 Wpływ sytuacji
Nieoczekiwane czynniki mogą wpływać na dokładność obliczeń systemów ML. Na przykład transmisja meczu piłki nożnej lub zmiana warunków pogodowych może znacząco zmienić popyt na niektóre produkty. Dlatego twórca oprogramowania powinien przeszkolić personel sprzedawcy detalicznego w zakresie prawidłowej konfiguracji systemu i efektywnego wykorzystania dodatkowych zasobów i współczynników poprzez dodanie wszystkich możliwych czynników do modelu.
#4 Szybkie starzenie się danych
Dane historyczne, na których opierają się modele ML, mogą szybko stać się nieaktualne. Na przykład podczas pandemii COVID-19 zachowanie konsumentów zmieniło się w skoordynowany sposób, sprawiając, że dane z poprzednich lat stały się nieistotne w jednej chwili. Podobnie dane historyczne dotyczące okresu kwarantanny stały się ponownie nieistotne po zakończeniu pandemii.
Ulepsz swój asortyment produktów dzięki LEAFIO AI Assortment Planning
Oprogramowanie LEAFIO AI Assortment Planning to nowoczesne rozwiązanie oparte na ML, które upraszcza tworzenie strategii zarządzania asortymentem i pozwala na codzienne zarządzanie kategoriami i klastrami. Oprogramowanie zapewnia wygodne narzędzia do optymalizacji SKU. Uczenie maszynowe analizuje wyniki sprzedaży każdego produktu w macierzy asortymentu i dostarcza dokładnych danych, aby zrozumieć, czy dany produkt jest odpowiedni dla odbiorców danego sklepu.
System generuje szczegółowe, dogłębne analizy optymalizacji asortymentu. Raporty zaimplementowane w rozwiązaniu LEAFIO AI obejmują „Planned-Factual”, dynamikę sprzedaży SKU, analizę dostawców i klientów, salda, nowe produkty i utraconą sprzedaż. Jeśli kategoria lub SKU wymaga poprawy, system zawsze pokaże to, co należy zobaczyć.
Wnioski
ML jest szeroko stosowany do lepszego planowania asortymentu. Zapewnia sprzedawcom detalicznym dogłębny wgląd w optymalizację SKU, segmentację klientów i pomaga zrozumieć ich lokalne potrzeby, zarządzać łańcuchami dostaw i zapasami, prognozować popyt i optymalizować ceny.
Aby jednak skutecznie korzystać z rozwiązań uczenia maszynowego, menedżerowie muszą zapewnić wysoką jakość wprowadzanych informacji i dodać jak najwięcej czynników wpływających na dostosowanie modelu.
Masz pytanie?
Masz pytania dotyczące automatyzacji lub optymalizacji sprzedaży detalicznej? Porozmawiaj z naszym ekspertem o rozwiązaniach!
Kristi Miller
Retail optimization expert
