Машинне навчання у сфері споживчих товарів

Машинне навчання і штучний інтелект – зараз про ці технології говорять на кожному кроці. Але що за ними стоїть? Для чого і як вони використовуються компаніями, що виробляють чи реалізують споживчі товари?

Для початку розберемось у технологіях

Штучний інтелект визначають як здатність комп’ютера імітувати людські логіку та мислення. А машинним навчанням називають підмножину штучного інтелекту, яка здатна навчатися на даних без потенційного програмування. Алгоритми машинного навчання постійно навчаються з накопиченням даних і тим самим адаптуються до змін. Як результат, вони виконують певні завдання автоматично та допомагають ухвалювати рішення.

Машинне навчання існує вже давно, проте компанії в галузі споживчих товарів змогли почати використовувати цю технологію зовсім недавно. І все завдяки потужності комп’ютерів, яка за останні роки неймовірно зросла. Тому тепер можна дійсно швидко обчислювати великі обсяги інформації.

Чому вся справа в даних

Щороку обсяг даних у світі подвоюється. Причому 75% цієї інформації знаходиться в неструктурованому форматі (тексти, записи, відео). FMCG-компанії ніколи раніше не володіли такою кількістю даних про покупців, постачальників та внутрішні процеси як тепер. Та як можна використовувати ці дані для досягнення ліпших результатів у бізнесі та для більш ефективного конкурування? Можливості штучного інтелекту та машинного навчання відповідають на це питання.

На користь бізнесу: можливості машинного навчання

Компанії можуть використовувати інформацію про своїх клієнтів і споживачів для відповіді на нові виклики цифрової споживчої ери. Наприклад, таких як:

  • зростання очікувань клієнтів;
  • необхідність у більшій гнучкості – як внутрішньої, так і у відносинах з клієнтами по всьому ланцюжку створення вартості;
  • формування власного цифрового впливу, який обходить традиційні моделі розподілу на користь прямих стратегій електронної комерції;
  • зростання споживчого попиту на персоналізовані продукти і простий досвід, орієнтований на споживача.

Ті компанії, які керують усіма цими можливостями, можуть побудувати довгострокові відносини зі своїми споживачами і, як результат, закріпитися серед лідерів галузі. Для цього їм необхідно масштабувати персоналізацію продуктів та послуг, базуючись на даних споживачів, у чому їм і допоможуть штучний інтелект та машинне навчання.

Дізнатися, чого захоче споживач завтра

Успішність використання штучного інтелекту визначається насамперед його цінністю для споживача. Сучасний клієнт хоче, щоб будь-яка взаємодія з компаніями відбувалася швидко, просто і персоналізовано. А це означає, успіх компаній залежить від того як точно вони зможуть відповідати цим вимогам.

Наприклад, додатки, які допомагають користувачам у придбанні авіаквитків, мають для них велику цінність, тому що звільняють людей від пошуків, які потребують часу та додаткових зусиль. Ця концепція у сфері споживчих товарів також має неабияку перспективу. Уявіть собі нагадування про те, що потрібно купити корм для кота, а також пропозицію щодо його придбання ще до того, як ви усвідомили, що корм уже треба купувати. Саме машинне навчання може контролювати споживання та рівень замовлень окремих споживачів, вивчати оптимальні пункти повторного замовлення та активно надавати споживачам персональні повідомлення та пропозиції.

Маркетингові битви: персоналізація вищого рівня

Машинне навчання вже успішно використовується в маркетингових процесах компаній у галузі споживчих товарів. Його застосовують для визначення асортименту, формування цін, оптимізації рекламних акцій і для персоналізації клієнтського досвіду взаємодії з компанією.

Коли клієнт, розшукуючи потрібний продукт,  переходить на тематичний сайт, той повинен мати можливість запропонувати персоналізований контент. Для цього можна використовувати машинне навчання. Технологія визначатиме продукти, які будуть найбільш цікавими для покупця, порівнюючи його профіль зі схожими профілями інших клієнтів. І запропонує корисні для покупця огляди та продукти за оптимальною ціною на основі інформації про те, настільки клієнт чутливий до цін. Такого рівня персоналізації не можна достягти без допомоги алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту.

Час діяти!

Враховуючи нинішні технологічні досягнення, для FMCG-компаній ще не було кращого часу для впровадження машинного навчання. Згідно з даними McKinsey & Company – міжнародної консалтингової компанії, яка займається вирішенням завдань, пов’язаних зі стратегічним управлінням, – компанії з галузі споживачів товарів, які першими впровадили машинне навчання у свої процеси, вже досягли значних результатів: підвищили продажі, рентабельність і продуктивність, поліпшили взаємодію з клієнтами. Тож якщо ваша компанія спеціалізується на FMCG, то чого ви чекаєте?