14、零售行业中机器学习的应用与实现

零售行业中机器学习的应用与实现

1. 零售行业机器学习的应用领域

在零售行业，机器学习具有巨大的应用潜力，主要集中在以下三个领域：
- 零售消费者购买模式 ：理解消费者购买模式是零售行业的关键。消费者购买产品通常经历需求认知、产品研究、替代方案评估和购买决策等阶段。例如，购买电影时会查看在线评论，购买时间也是决策的重要因素。机器学习可用于实现营销个性化，根据消费者需求提供定制促销优惠，还可通过学习消费者过去的购买行为提供推荐。电商平台如亚马逊已成功应用此技术。此外，还可通过机器学习实现向上销售（Upsell）和交叉销售（Cross-sell）策略，将其融入推荐引擎以创建有效的促销推荐系统。
- 客户管理 ：从获取新客户到促进品牌忠诚度和实现重复购买，机器学习在客户管理中发挥着重要作用。通过在线情感分析和数据挖掘，了解客户新的和变化的购买需求，分析竞争产品及其优惠，提供比竞争对手更好的促销优惠。对首次购买者和忠实客户的数据进行深入分析，可发现隐藏的购买模式，为营销智能策略提供支持。
- 供应链管理 ：供应链管理涉及商品和服务的物理移动，实施机器学习较为困难。需要大量数据，如供应商的交货时间，以计算最佳库存。数据来源可能来自不同系统，格式和处理方式各异，数据质量和准确性也是挑战。最大的挑战是创建一个包含最新和清洁数据的单一存储库。

2. 零售行业机器学习生命周期的实施

为了在零售行业实施机器学习，可使用无监督学习技术对零售数据集进行数据挖掘。数据集为虚构的平面文件，可从