В ближайшее время эксперты предсказывают рост спроса в ритейле на системы машинного обучения (Machine Learning, ML), помогающие бизнесу предсказывать наступление тех или иных событий и рекомендовать наиболее адекватные действия в сложившейся ситуации. На базе Machine Learning или методов искусственного интеллекта во всем мире строится прогнозная аналитика.
По данным «Инфосистемы Джет» если в 2015 году было реализовано всего 17 проектов с применением машинного обучения, то в 2017 году насчитывалось уже 74 проекта. Прогнозируется, что в 2018 году в сфере искусственного интеллекта произойдет настоящий прорыв и число проектов с ML достигнет полутысячи. Сегодня по количеству внедрений лидирует США (49%), за которыми с большим отрывом следуют Великобритания (10%), Япония (4%), Индия (4%), Китай (3%) и Россия (1,5%). По отраслям применения ритейл находится на третьем месте с 12%, уступая место финансам (16%) и промышленности /ТЭК (14%).
Причина ощутимо возросшего спроса на ML состоит в совпадении четырех факторов. Среди них накопление компаниями достаточных для анализа объемов данных, появление на рынке квалифицированных специалистов, успешных кейсов и инструментов, снижающих барьер входа, а также рост доступных вычислительных мощностей и развитие математических методов.
Программные решения позволяют решить сразу несколько задач. Это рекомендации товаров клиентам на перспективу 2–4 недель, предложение скидок на совместную покупку конкретному клиенту на два товара, сегментация клиентской базы и прогноз продаж по пилотным магазинам. Причем при использовании товарных рекомендаций на базе ML возможен рост на 15% конверсии покупок на сайте.
Роман Хохлов, специально для Retail.ru
