Las empresas minoristas y de bienes de consumo están viendo la aplicabilidad del aprendizaje automático (ML) para impulsar mejoras en el servicio al cliente y la eficiencia operativa. Estos son casos de uso comunes para ML en comercio minorista y bienes de consumo, junto con recursos para comenzar con ML en Azure.
8 casos de uso de ML para mejorar el servicio y brindar beneficios de optimización, automatización y escala:
- La optimización del inventario a través del surtido de SKU y el aprendizaje automático garantizan que los estantes estén abastecidos y que los mejores productos estén siempre disponibles para su compra.
- Motor de recomendación : capacite a Matchbox Recommender para modernizar las capacidades del motor para ofertas de productos y servicios relevantes que pueden generar ingresos incrementales.
- Visual Search capitaliza las capacidades de búsqueda centradas en el cliente, ricas en contenido y centradas en dispositivos móviles.
- Sentiment Análisis puede ayudar a las empresas a mejorar sus productos y servicios al comprender mejor cómo su oferta impacta a los clientes.
- Detección de fraude para detectar anomalías y otros errores que señalen un comportamiento deshonesto.
- Pronóstico de demanda mediante la optimización de precios para satisfacer la demanda del consumidor relacionada mediante la creación de un pronóstico de demanda en varios puntos de precio y restricciones comerciales para maximizar las ganancias potenciales.
- Las ofertas personalizadas mejoran la experiencia del cliente al ofrecer información relevante que, a su vez, brinda a los minoristas datos mejorados sobre el compromiso con la marca del cliente.
- Customer Churn Prediction para mejorar la toma de decisiones estratégicas con respecto al compromiso del cliente y el valor de por vida.
Todos estos casos de uso se pueden abordar mediante el aprendizaje automático.
Aprendizaje automático en Azure
Los clientes pueden crear aplicaciones de inteligencia artificial (IA) que procesan y actúan de manera inteligente sobre los datos, a menudo casi en tiempo real. Esto ayuda a las organizaciones a lograr más a través de una mayor velocidad y eficiencia. Aquí hay algunos recursos para ayudarlo a comenzar.
- Los servicios de Azure Machine Learning permiten crear, implementar y administrar modelos de IA y aprendizaje automático con cualquier herramienta y biblioteca de Python.
- Azure Data Science Virtual Machines son imágenes de VM personalizadas en Azure, cargadas con herramientas de ciencia de datos que se utilizan para crear aplicaciones inteligentes para análisis avanzados.
- Azure Machine Learning Studio, que viene con muchos algoritmos listos para usar.
- Azure AI Gallery, que muestra algoritmos de IA y ML y casos de uso para ellos.
