机器学习零售革命

在如今这个数字第一的世界里，机器学习和人工智能取得了长足发展，达到了“期望膨胀的高峰”根据Gartner的数据，从2010年到2015年人工智能行业的资金几乎增加了7倍，未来10年内还将增长3倍。人工智能将成为最具颠覆性的一种技术。机器学习将改变多个行业，精明的零售商已经开始运营计算机和云的潜力为客户创造更好、更智能、更协调和有效的体验。

Precima是一个利用机器学习技术帮助零售商实现定价、产品分类、促销、个性化营销和推荐的系统。最近，Precima发布了新报告“机器学习零售革命”，讨论了如何用机器学习提高销售额、提供个性化体验和降低成本。

随着整个零售行业转向实时、即时的商业模型，机器学习通过利用正确的基础分析模型和采用强大的描述性分析提供显著的优势。

1. 零售定价优化

零售定价优化是一项复杂的任务，需要在细粒度水平上对每个客户、产品和交易进行分析。价格敏感的日常产品更是如此。机器学习可以结合统计和计量经济学方法，并结合历史数据、购买历史、竞争对手、产品偏好和需求等，创造一个精妙的定价方法。

1. 个性化营销优化

超级个性化体验对零售商在当前市场取得成功至关重要，而这个任务只能通过动态学习来完成。在这方面有竞争力的品牌不再面向广泛的客户群营销，或是设计月度广告，而是面向每一个单独的客户。机器学习能一次分析一个客户并提供超级个性化体验。

1. B2B定价优化

通过机器学习优化B2B定价的过程与零售定价优化类似，但在决策过程中增加了个性化营销的优化流程。

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