22.01.2020  Новости, Искусственный интеллект, Итоги и тенденции, Маркетинг, Менеджмент, Розница

Машинное обучение — одна из наиболее продуктивных высоких технологий, которые активно осваивает современный ритейл. Анализ истории заказов потребителя — либо офлайн, с привязкой к номеру скидочной карты, либо онлайн, прямо по журналу покупок в личном кабинете — позволяет прогнозировать, за каким товаром и когда именно данный конкретный человек обратится в этот магазин в следующий раз. Однако время от времени покупатели совершают абсолютно, казалось бы, непредсказуемые покупки. Так вот: тот ритейлер, что научится эффективно предугадывать именно эти покупки, получит ощутимое преимущество на своём высококонкурентном рынке. Недавно на портале Amazon.Science, где публикуются вполне серьёзные работы в области прикладной экономики розничной торговли и изучения потребительского рынка, появился анонс исследования на тему «Почему покупатели приобретают очевидно нерелевантные продукты?» Нерелевантные, имеется в виду, тому прогнозу предпочтений данного потребителя, который на основе глубокого анализа его прежних покупок и сформулированного им запроса предложила «умная» система Amazon. Полностью эта работа вместе с детальным изложением методики и критериев верифицируемости будет представлена на февральской конференции ACM Web Search and Data Mining (WSDM). Исследователи обратили внимание на чрезвычайно важный с точки зрения организации розничных продаж факт: то, что потребитель ищет — либо в каталоге Интернет-агрегатора, либо бродя между полками традиционного магазина, — далеко не всегда ... читать далее.