یادگیری ماشین چیست و در خرده‌فروشی‌ها چه کاربردی دارد؟

سبز افزار
آخرین به روز رسانی ۲۱ اسفند ۱۴۰۰
یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ در خرده فروشی ها
زمان مطالعه: ۶ دقیقه

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از زیرمجموعه‌های حوزه هوش مصنوعی است که توانایی یادگیری مستقل را برای ماشین‌ها فراهم می‌کند. به بیان دقیق‌تر، یک ماشین می‌تواند با تجزیه و تحلیل یک مجموعه داده، از مشاهدات، تجربیات و الگوهای استخراج شده استفاده کرده و طبق آنها آموزش ببیند.

پس برای شروع، به مجموعه‌ای از داده‌ها نیاز است تا دستگاه بتواند با شناسایی و تجزیه الگوهای موجود در این داده‌ها، یادگیری داشته باشد و بر اساس این یادگیری بتواند در موقعیت‌های مختلف تصمیم‌گیری کند.

این موارد در نهایت موجب شکل‌گیری یک سیستم هوشمند دارای قدرت تولید می‌شود که عملیات‌های مختلفی را می‌تواند انجام دهد. برای نمونه می‌توان به کاربردهایی نظیر سامانه تشخیص چهره، سامانه تشخیص هویت، فیلتر کردن ایمیل‌ها در دسته‌های هرزنامه و غیر هرزنامه، تشخیص‌های پزشکی برای ابتلا یا عدم ابتلا به بیماری، پیش‌بینی آب‌و‌هوا و … اشاره کرد.

تشخیص چهره در یادگیری ماشین

تفاوت دیپ‌لرنینگ و ماشین‌لرنینگ

یادگیری عمیق (Deep Learning) در واقع همان یادگیری ماشین است اما در نوع عمیق‌تر و پیشرفته‌تر به گونه‌ای که عملکرد آن شباهت زیادی به عملکرد مغز انسان دارد. دیپ‌لرنینگ یا یادگیری عمیق به ابزارهای پیشرفته مانند کارت‌های گرافیک قدرتمند برای محاسبات پیچیده روی حجم زیادی از کلان‌داده‌ها نیاز دارد. هرچقدر که حجم داده‌ها بیشتر باشد، نتایج به دست آمده نیز دقیق‌تر خواهند بود.

تفاوت دیگر این دو در این است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مسائل را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کرده و برای حل آن اقدام می‌کنند. در حالی‌که الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مسائل را به صورت کامل حل می‌کنند.

انواع یادگیری ماشین

تا اینجا با مفهوم یادگیری ماشین و تفاوت‌های آن با یادگیری عمیق آشنا شدیم. اکنون به انواع مدل‌های یادگیری ماشین می‌پردازیم. یادگیری ماشین شامل سه مدل یادگیری نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی می‌شود. در ادامه با این موارد بیشتر آشنا می‌شویم.

۱- یادگیری نظارت‌شده

در این روش، نمونه‌های از قبل آماده به ماشین داده می‌شود تا الگوها را بر اساس مثال‌های داده‌شده به آن بیاموزد. مسائل یادگیری ماشین نظارت‌شده دارای دو دسته «دسته‌بندی» و «رگرسیون» می‌شود.

۲- یادگیری نظارت‌نشده

در مدل یادگیری نظارت‌نشده، ماشین باید خود به تنهایی به دنبال ساختارهای جالب موجود در داده‌ها باشد. در این حالت، ماشین از مکانیزم دیگری برای یادگیری و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند. مسائل یادگیری ماشین نظارت‌نشده دارای دو دسته «خوشه‌بندی» و «انجمنی» است.

۳- یادگیری تقویتی

در مدل یادگیری تقویتی، ماشین با محیط پویا در تعامل است و هدف خاصی دارد. در همین راستا، بازخوردهای مثبت و منفی به عنوان پاداش و تنبیه دریافت می‌کند که ترکیب همه این موارد، فضای مسأله را تشکیل می‌دهد. در این حالت، ماشین با توجه به فضای مسأله، تصمیمات مشخصی را اتخاذ می‌کند.

یادگیری ماشین چطور تجربه مشتری را در خرده‌فروشی‌ها تغییر می‌دهد؟

یادگیری ماشین، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا سود نهایی خود را بهبود بخشند. در نتیجه استفاده از این علم، سود زیادی برای صنعت خرده‌فروشی به همراه خواهد داشت. این روند به کمک داده‌های تولیدشده اتفاق می‌افتد که به دنبال پیش‌بینی، تطبیق و برآورده کردن تقاضای همیشه در حال تغییر مشتری هستند.

یک مدل یادگیری ماشین معمولی، حجم زیادی از داده‌های پیچیده را با درک بهتری از رفتار مشتری و روندهای بازار، به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند. با استفاده از این بینش‌ها، یک سازمان می‌تواند تقاضای آینده را تخمین بزند، در مورد قیمت‌گذاری رقابتی تصمیم بگیرد و حتی پیشنهادات را برای مشتریان شخصی‌سازی کند.

چرا یادگیری ماشین در صنعت خرده‌فروشی اهمیت زیادی دارد؟

یادگیری ماشین، به عنوان زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، سیستم‌های کامپیوتری را قادر می‌سازد تا در حین پیش‌بینی‌های دقیق و تصمیم‌گیری‌های هوشمند با کم‌ترین دخالت انسان، داده‌ها را ارزیابی کرده و از آنها یاد بگیرند. یک مدل یادگیری ماشین برای خرده‌فروشان، حجم بزرگی از داده‌ها را به طور مؤثر بررسی کرده، به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند و موجب موارد زیر می‌شود:

  • برآورد دقیق تقاضاهای آینده
  • بهینه‌سازی مدیریت موجودی
  • درک خواسته‌های مشتریان با تقسیم‌بندی مناسب آنها
  • شخصی‌سازی محصولات پیشنهادی
  • تعیین بهترین قیمت‌ها برای به حداکثر رساندن درآمد
هوش مصنوعی در خرده فروشی

چرا خرده‌فروشان برای پیشرفت، به یادگیری ماشین نیاز دارند؟

صنعت خرده‌فروشی در همه بخش‌ها در حال تحول مداوم است: مشتریان دائماً الگوهای خرید خود را تغییر می‌دهند و بازار نیز به سمت اکوسیستم‌های پیچیده‌تری در حال حرکت است. فناوری‌های نوظهور با سرعتی خیره‌کننده در این بخش اختلال ایجاد می‌کنند و در همین حال، خریداران با پیشنهادات فریبنده از طریق کانال‌های فیزیکی و آنلاین (وب‌سایت، اپلیکیشن‌های موبایل و …) بمباران می‌شوند.

با ترکیب یادگیری ماشین و تلاش‌های بازاریابی، سازمان‌ها می‌توانند بهترین بهره را از داده‌های مربوط به مصرف‌کنندگان خود ببرند. عملکردهای هوش مصنوعی مانند بینایی کامپیوتری، جستجوی بصری و NLP با بهبود بهینه‌سازی و پیش‌بینی برای خرده‌فروشان ثابت می‌کنند که می‌توانند بازی را به نفع خود تغییر دهند.

سازمان‌هایی که تمایلی به پیاده‌سازی این فناوری مبتنی بر داده‌ها ندارند، نسبت به سایر سازمان‌ها، از نظر KPI به شدت عقب خواهند ماند. در مقابل، سازمان‌هایی که در میان پذیرندگان آغازین این فناوری‌ها هستند بدون آن‌که جایگاه فعلی آنها اهمیتی داشته باشد، رو به جلو پیش خواهند رفت.

مزایای یادگیری ماشین در صنعت خرده فروشی

مزایای یادگیری ماشین در صنعت خرده‌فروشی

با استفاده از این فناوری، کارایی عملیاتی را بالا برده، هزینه‌های موجودی را کاهش دهید و عملیات خرده‌فروشی را با تغییرات بازار منطبق کنید. اما این اتفاق چگونه می‌افتد؟

۱- بهترین قیمت را برای محصولات و خدمات تعیین کنید

فناوری یادگیری ماشین، تمامی عواملی را که بر قیمت محصول تأثیر می‌گذارند در نظر می‌گیرد تا به فروشندگان کمک کند به بهترین نرخ‌ها برای محصولات یا خدمات خود دست یابند.

۲-سطوح موجودی موردنیاز را پیش بینی کنید

یادگیری ماشین، براساس ارزیابی داده‌های فروش در سال‌های مختلف و الگوهای خرید فعلی، تخمین دقیقی از سفارش‌هایی که می‌توانید انتظار داشته باشید ارائه می‌کند.

۳-ارائه خدمات شخصی‌سازی‌‌شده به مشتریان

چت‌ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، کمک به مشتریان را در ۲۴ ساعت شبانه‌روز و ۷ روز هفته، امکان‌پذیر می‌سازند و بدون هیچ‌گونه دخالت انسانی، سؤالات آن‌ها را به‌سرعت با توصیه‌های شخصی‌سازی شده، حل می‌کنند.

۴-فروشندگانی را که بهترین پیشنهادات را ارائه می‌دهند، شناسایی کنید

این فناوری می‌تواند نرخ‌های چند فروشنده را با قیمت‌های بازار مقایسه کند تا بهترین قیمت را برای محصولات و خدمات به دست آورد و به تصمیم‌گیری سودآور کمک کند.

۵-تجربه خرید را سفارشی‌سازی کنید

یادگیری ماشین می‌تواند در عرض چند دقیقه پرسونای مصرف‌کننده را که تا حد زیادی شخصی‌سازی شده ایجاد کرده تا به سفارشی‌سازی معاملات و پیشنهادات کمک کرده و نرخ تبدیل را افزایش دهد.

۶-سفرهای مشتری را در نقاط تماس دنبال کنید

این فناوری می‌تواند به طور مؤثر سفرهای مشتری چه در فروشگاه فیزیکی و چه آنلاین را برای شناسایی محصولاتی که به طور مداوم مورد تقاضا هستند و همچنین مناطقی که ترافیک بیشتری دریافت می‌کنند، ردیابی کند.

با این حال، برای بهره‌مندی از این مزایای یادگیری ماشین، مهم است که اطمینان حاصل شود که داده‌ها عاری از خطا و ناسازگاری هستند. داده‌های پاک‌سازی شده، پیش‌بینی‌های دقیق را برای رسیدن به بهترین تصمیم‌ها تضمین می‌کند و در عین حال موجب بازگشت مشتریان خواهد شد.

نتیجه‌گیری

همان‌طور که بیان کردیم، یادگیری ماشین یا Machine Learning، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، سیستم کامپیوتر، الگوهای موجود در اطلاعات پردازش شده یا داده‌ها را یاد می‌گیرد و می‌تواند از آن‌ها استفاده کند.

در این مطلب علاوه بر آشنایی با یادگیری ماشین با اهمیت به‌کارگیری آن در صنعت خرده‌فروشی نیز به خوبی آشنا شدیم. این فناوری در تمامی صنایع جای خود را پیدا کرده و با سرعت زیادی در حال نفوذ است. از آنجا که به‌کارگیری آن نتایج مثبت زیادی برای صنایع مختلف در بر خواهد داشت، هر سازمانی در صنعت خرده‌فروشی نیز باید اهمیت این فناوری را درک کرده و برای استفاده از آن در کسب‌وکار خود تلاش کند. در غیر این صورت باید قبول کند که در هر مرحله‌ای از رقبای خود به شدت عقب خواهد ماند.

یک پیشنهاد!

در صورت تمایل می توانید اطلاعات جامعی در رابطه با سامانه های هوش تجاری و داشبورد های مدیریتی شرکت سبزافزار آریا کسب کنید.

آشنایی با ویژگی های سامانه هوش تجاری
کتاب جامع ۱۰ شاخص کلیدی عملکرد در خرده فروشی را مطالعه فرمایید مشاهده کتاب

از اینکه با امتیاز دادن به بهبود مطالب کمک میکنید ممنونیم

میانگین امتیازات ۵ / ۵٫ تعداد ۵

هنوز کسی امتیازی به این مقاله نداده، اولین امتیاز را شما بدهید به این مطلب!

دیدگاه ها

دیدگاه خود را ارسال کنید :

تمامی حقوق این سایت متعلق به شرکت سبزافزار آریا است.