雷鋒網(wǎng)按：在美國(guó)，人工智能的預(yù)測(cè)分析和推薦算法正在零售領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。為此，美國(guó)商業(yè)智能公司 Azoft CEO Ivan Ozhiganov 根據(jù)切身經(jīng)歷，講述了連鎖零售店如何通過(guò)預(yù)測(cè)分析和推薦算法，升級(jí)零售能力。

雷鋒網(wǎng)了解到，推薦系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)、醫(yī)療保健、金融和電子商務(wù)中，與此同時(shí)，2016 年底星巴克也宣布在全球各地的咖啡館推出基于 AI 的推薦系統(tǒng)，預(yù)測(cè)分析開(kāi)始大范圍落地于零售。

這意味著什么？

如電子網(wǎng)站一樣，零售商現(xiàn)在也可根據(jù)顧客自己的行為向顧客推送個(gè)性化的商品和報(bào)價(jià)。 換句話說(shuō)，當(dāng)你早晨購(gòu)買(mǎi)咖啡時(shí)，你會(huì)自動(dòng)收到一塊新鮮松餅的推薦。 當(dāng)你購(gòu)買(mǎi)牛排燒烤時(shí)，你會(huì)收到建議購(gòu)買(mǎi)芥末、番茄醬或者你需要燒烤的其他任何東西的提醒。

零售商和客戶(hù)都喜歡推薦

一家普通零售店的顧客，他們需要按照晚餐名單中購(gòu)買(mǎi)所需物品。然而晚些時(shí)候，顧客往往會(huì)突然想起該列表丟失，而且自己很難回憶起列表上的商品。此時(shí)，零售推薦系統(tǒng)就能起到作用，顧客可以從食品目錄中列出列表，把意大利面加入列表后，應(yīng)用程序會(huì)建議他們購(gòu)買(mǎi)博洛涅斯醬，該系統(tǒng)根據(jù)過(guò)去購(gòu)買(mǎi)了意大利面的客戶(hù)還購(gòu)買(mǎi)了博洛涅斯醬來(lái)推薦。

零售商可以使用推薦系統(tǒng)獲得以下信息：

? 根據(jù)特定客戶(hù)需求發(fā)送優(yōu)惠以提高客戶(hù)忠誠(chéng)度

? 增加收入

? 了解客戶(hù)真正需要的商品

? 通過(guò)將其添加到“建議”選項(xiàng)中，產(chǎn)生對(duì)新產(chǎn)品的需求

零售店雖然無(wú)法實(shí)時(shí)分析客戶(hù)對(duì)建議購(gòu)買(mǎi)商品的反饋，但大多數(shù)零售連鎖店都有忠誠(chéng)度計(jì)劃和收據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)。這些數(shù)據(jù)足以為客戶(hù)提供具體的建議。

零售店有幾種解決方案，當(dāng)然，前提取決于零售店是否有應(yīng)用程序和網(wǎng)站。

我們?cè)趺醋?/h3>

推薦系統(tǒng)開(kāi)發(fā)有三種主要方法：基于內(nèi)容的方法、協(xié)同過(guò)濾和混合方法。

Azoft 曾為一家俄羅斯大型零售連鎖店開(kāi)發(fā)推薦系統(tǒng)時(shí)，采用了協(xié)同過(guò)濾。其背后原理是分析相似性：客戶(hù)相似性、貨物相似性和其他內(nèi)容，系統(tǒng)會(huì)推薦客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)有過(guò)相同購(gòu)買(mǎi)行為的人購(gòu)買(mǎi)相同的商品。

其中利用協(xié)同過(guò)濾方法中使用了以下幾個(gè)模型：

關(guān)聯(lián)規(guī)則

其中 0，1，2，3 表示特定商品的交易。 例如，0 面包，1 洋蔥。

k 最近鄰分類(lèi)算法（kNN）可以讓我們找到具有類(lèi)似市場(chǎng)籃子的 k 最近客戶(hù)，并為他們創(chuàng)建個(gè)人推薦。 這是基于類(lèi)似客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)類(lèi)似商品的假設(shè)。 原理很簡(jiǎn)單：我們?yōu)槊總€(gè)顧客定義一個(gè)市場(chǎng)籃子，并計(jì)算特定客戶(hù)與在市場(chǎng)籃子中具有相似商品的其他顧客之間的“距離”。 然后建議顧客購(gòu)買(mǎi)較早由具有相似市場(chǎng)籃子的顧客購(gòu)買(mǎi)的商品。

其中最近鄰居的 k 數(shù)，Xj 隨機(jī)選擇客戶(hù)，以及定義對(duì)象之間相似度的度量系統(tǒng)中的 AB-距離。

分解機(jī)在顧客資料中發(fā)現(xiàn)不清楚的相似之處，每個(gè)顧客和每個(gè)項(xiàng)目都由特定功能集描述。如果顧客功能集符合項(xiàng)目功能集，該顧客將獲得該特定項(xiàng)目的建議，功能集通常不明顯。

例如， 商品 A 具有“辣、小包、外國(guó)、甜、昂貴”的描述，客戶(hù)功能設(shè)置與商品 A 的功能集相符。因此，該顧客收到相應(yīng)的建議。

該算法處理附加數(shù)據(jù)，如商品類(lèi)型、季節(jié)性指標(biāo)、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間，價(jià)格等。

我們開(kāi)發(fā)了一套推薦系統(tǒng)，目標(biāo)是增加購(gòu)買(mǎi)商品的平均數(shù)量，最終使得每家零售客戶(hù)獲得的收入將增加。推薦系統(tǒng)在顧客個(gè)性化購(gòu)買(mǎi)中會(huì)起到關(guān)鍵因素，當(dāng)零售商看到推薦系統(tǒng)可明顯提高顧客忠誠(chéng)度、增加收入，以及更好地了解客戶(hù)需求時(shí)，便會(huì)對(duì)該系統(tǒng)有需求。

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