Машинное обучение в ритейле применяется для решения различных задач, например:

• Маркетинговое таргетирование. 1 Алгоритмы машинного обучения позволяют объединять клиентов в группы (кластеры), используя неявные связи. 1 Так можно составить портреты покупателей, выяснить, какие товары они предпочитают, настроить персональные предложения, разработать программы лояльности, улучшить пользовательский опыт. 2
• Прогнозирование спроса и продаж. 2 Система анализирует данные и находит закономерности: как покупательский спрос зависит от сезона, появления новых товаров, акций и других факторов. 2 На основании этого она делает прогноз: каких товаров надо закупить больше в следующем месяце, а какие никто не купит. 2
• Оптимизация ценообразования. 34 Алгоритмы машинного обучения могут учитывать множество ценовых переменных, таких как сезонность, спрос, предложение, и определять границы ценовой эластичности для каждой товарной позиции. 1 Это позволяет находить оптимальную цену для товара с учётом целевых показателей, например, оптимизации прибыли или дохода. 1
• Оптимизация размещения товаров. 1 Анализируя информацию о перемещениях клиента по торговым залам с помощью алгоритмов машинного обучения, можно получить картину посещаемости разных отделов, определить прилавки и витрины, которые вызывают наибольший интерес покупателей, или те, у которых посетители вообще не задерживаются. 1