199IT原創編譯
在如今這個數字第一的世界裡，機器學習和人工智慧取得了長足發展，達到了“期望膨脹的高峰”根據Gartner的資料，從2010年到2015年人工智慧行業的資金幾乎增加了7倍，未來10年內還將增長3倍。人工智慧將成為最具顛覆性的一種技術。機器學習將改變多個行業，精明的零售商已經開始運營計算機和雲的潛力為客戶創造更好、更智慧、更協調和有效的體驗。
Precima是一個利用機器學習技術幫助零售商實現定價、產品分類、促銷、個性化營銷和推薦的系統。最近，Precima釋出了新報告“機器學習零售革命”，討論瞭如何用機器學習提高銷售額、提供個性化體驗和降低成本。
隨著整個零售行業轉向實時、即時的商業模型，機器學習通過利用正確的基礎分析模型和採用強大的描述性分析提供顯著的優勢。
- 零售定價優化
零售定價優化是一項複雜的任務，需要在細粒度水平上對每個客戶、產品和交易進行分析。價格敏感的日常產品更是如此。機器學習可以結合統計和計量經濟學方法，並結合歷史資料、購買歷史、競爭對手、產品偏好和需求等，創造一個精妙的定價方法。
- 個性化營銷優化
超級個性化體驗對零售商在當前市場取得成功至關重要，而這個任務只能通過動態學習來完成。在這方面有競爭力的品牌不再面向廣泛的客戶群營銷，或是設計月度廣告，而是面向每一個單獨的客戶。機器學習能一次分析一個客戶並提供超級個性化體驗。
- B2B定價優化
通過機器學習優化B2B定價的過程與零售定價優化類似，但在決策過程中增加了個性化營銷的優化流程。
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