Наступил сезон отпусков, и для ритейлеров это означает значительный приток продаж и дистрибуции. Недавняя пандемия принесла потребителям новое понимание электронной коммерции и локализованного предоставления услуг. Клиенты теперь ожидают персонализированного, беспрепятственного обслуживания, адаптированного к их потребностям. Им требуются релевантные результаты для всех поисковых запросов по продуктам, динамическое управление запасами и персонализированные рекомендации по продуктам, основанные на тенденциях покупок и праздничных тенденций. Исследования показали, что почти 48% онлайн-клиентов покидают веб-сайты из-за неудовлетворительного выбора продукта.
Праздничный сезон предоставляет ритейлерам возможность улучшить качество обслуживания своих клиентов. Примерно 80% предприятий внедрили модели машинного обучения как средство улучшения качества обслуживания клиентов, увеличения доходов и оптимизации своей деятельности. Машинное обучение предоставило ритейлерам возможность предоставлять персонализированные услуги в более широком масштабе, однако успешная интеграция такого инструмента сопряжена со своими препятствиями.
Почему большинство платформ MLOps терпят неудачу во время всплесков розничной торговли
Несмотря на многочисленные возможности, которые машинное обучение предоставляет ритейлерам в праздничный сезон, интеграция MLOps может оказаться дорогостоящим предприятием, сопряженным с проблемами при его внедрении. Модели машинного обучения, созданные для розничной торговли, постоянно бомбардируются событиями в реальном времени для оценки из-за разнообразных наборов данных из отчетов о запасах, рыночных тенденций, поведения потребителей и прогнозов спроса. Этот нормальный поток данных достаточно сложен для того, чтобы с ним справились модели, но из-за резких всплесков во время курортного сезона он может привести к серьезной задержке ваших MLOps при использовании средних платформ развертывания. «Поскольку почти 50% онлайн-клиентов покидают розничные сайты со скоростью загрузки более 6 секунд, предприятия, которые не могут справиться с модельной задержкой, сопровождающей трафик данных в праздничные дни, упустят значительные продажи и доходы.
Хотя модели, используемые для электронной коммерции, могут обеспечить более наглядное проявление ваших неэффективных MLOps, существуют также затраты на физическую инфраструктуру, которые могут нанести ущерб вашему розничному предприятию. Розничные продавцы ежедневно обрабатывают миллионы транзакций как онлайн, так и офлайн, а в праздничные сезоны их количество только увеличивается. Это может привести к дорогостоящим инвестициям из-за требований к серверу для большинства решений по развертыванию машинного обучения. Добавьте к этому тот факт, что потребительские предпочтения будут неизбежно меняться от сезона к сезону, а спрос на эти продукты будет меняться каждый год, модели необходимо будет часто переучивать, чтобы модели соответствовали постоянно меняющемуся спросу. Без наблюдаемости и объяснимости в вашей платформе развертывания ML аномалии и дрейфы в ваших данных могут быть обнаружены только в пакетах далеко после того, как ущерб был нанесен.
Решение для развертывания, чтобы вылечить праздничную хандру
Ритейлерам, стремящимся повысить конверсию и масштабировать свой бизнес в этот напряженный сезон, необходимо решение для развертывания, которое может легко обрабатывать тысячи точек данных и тестировать модели в процессе производства, а также позволяет быстрее делать выводы и одновременно сокращать затраты на инфраструктуру. Это может позволить ритейлерам масштабироваться во время праздничных пиков, объединяя увеличенные пользовательские данные для обеспечения более точного прогнозного анализа. Объяснимость больших наборов данных позволяет ритейлерам оптимизировать свои операции и персонализировать свои услуги, чтобы адаптировать охват к предпочтениям потребителей. Возможность мониторинга рынка розничной торговли во взаимосвязи со всеми важнейшими метриками вашего бизнеса позволяет выявлять любые отклонения модели и принимать своевременные меры, прежде чем понести крупные убытки.
Однако, как уже упоминалось, регистрация офлайн-транзакций и опыта в магазине также важна, и ваша платформа развертывания должна иметь возможность развертывания моделей в различных средах, будь то локально, в облаке или на периферии, чтобы обеспечить лучшую интеграцию все точки транзакционных данных. Хотя при выборе решения для развертывания необходимо проявлять должную осмотрительность, поскольку вам потребуется мощный вычислительный механизм для поддержания эффективной среды выполнения и обслуживания клиентов без задержек, несмотря на масштабирование ваших данных. Доступ к инструментам мониторинга и наблюдения также является ключом к управлению производительностью модели. Эксперименты, такие как A/B-тестирование, могут помочь создать самую продвинутую версию вашей текущей модели, позволяющую оптимизировать ее, пока ваша модель остается в производстве. Это может помочь разобраться в часто динамичном характере розничной торговли, но предприятия также выиграют от возможности проверки данных.
Wallaroo является одним из таких решений для развертывания, поскольку оно позволяет ритейлерам оптимизировать работу с клиентами, принимать обоснованные решения и повышать прибыльность, поддерживая лояльность к бренду. В то время как персонализация услуг в более крупном масштабе повлечет за собой значительные затраты на преобразование с другими платформами, Wallaroo предлагает типовое решение для развертывания, которое максимизирует вашу рентабельность инвестиций. Свяжитесь с нашей блестящей командой экспертов, чтобы узнать больше о решениях MLOP, адаптированных к вашим бизнес-операциям в этот праздничный сезон.
