营销人员如何在零售和电子商务中使用机器学习

现在，机器学习的使用对于使其成为一家涉及零售和电子商务业务的成功公司至关重要。众所周知，现在每个大品牌都在使用它。有一个很好的理由——它提供了无数方法来改进整个销售系统，因此，证明 ML 可以将销售额提高到 300%。那些方法是什么？

零售与电子商务
很难跟踪文具店所有顾客的所有行为。尽管您可以尝试通过向客户提供会员卡来跟踪所有购买，每次付款时都应使用该卡，但其功能是有限的。例如，无法跟踪一个人在商店中花费的时间，决定购买某物和不购买某物的时间等。这就是电子商务比文具店零售提供更多可能性的原因。只是有更多的数据需要处理，从而得出更多可以成为现实的结论。一个人的购物习惯的这些细节可以提供关于推荐什么产品的信息。

建议
定义上的建议可以预测需求，因为它们必须在购买前提出。如果推荐是准确的，我们将进行销售，如果我们不首先推荐该产品，我们可能不会进行销售。也许客户会选择在竞争对手的商店购买产品，或者根本没有意识到甚至需要这种产品。当然，我们必须小心预测和推荐购买，以免让人们感到害怕，而臭名昭著的 Target 故事就是关于这一点的。简而言之，塔吉特在家人其他人之前就知道怀孕了，这一假设仅基于女孩早先的购买情况。结果证明是真的。但我们不能完全害怕向客户推荐任何东西，

因此，可以根据个人的购买情况向某人提出建议，也可以根据可能具有共同点的其他人的购买情况向某人提出建议。将人们与他们可能购买的产品相匹配的决定可以通过协作或基于内容的过滤做出。第一个是指分析其他也购买了您购买的东西的其他人，第二个主要基于客户的特征（例如性别或年龄）或他们喜欢的产品的特征。

检测不一致
当然，会有一些不一致，特别是如果我们有很多数据要处理。检测异常可能是一件好事，因为它可以更轻松地跟踪滥用行为。如果没有人工智能，许多欺诈行为可能不会被发现。

客户服务自动化
现在机器学习已经达到了很高的水平，人工智能甚至可以接听电话。它在过去可能会带来问题，但现在它已经触手可及。当然，人工智能也可以写电子邮件回复和建议，并通过聊天作为聊天机器人提供支持。