Публикации по теме 'retail'


3 способа, которым искусственный интеллект влияет на европейскую розничную торговлю
Проблемы с цепочками поставок и проблемы с запасами заставляют розничных продавцов использовать решения на основе машинного обучения Ритейлеры должны постоянно приспосабливаться к вкусам клиентов, отзывам сотрудников, тенденциям ценообразования, колебаниям рынка и меняющейся экономике. В 1997 году Wal-Mart вышла на рынок розничной торговли Германии, купив обанкротившиеся немецкие розничные сети Wertkauf и Interspar — и, по существу, проигнорировала указанные заповеди. Во-первых, у..
РЕАЛИЗАЦИЯ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ СХЕМЫ ПРОДВИЖЕНИЯ ДЛЯ РОЗНИЧНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ…
Розничная торговля является важной коммерческой деятельностью, которая предоставляет покупателям возможность приобретать товары и услуги у различных типов продавцов. По данным Министерства торговли США, общий объем продаж в 2015 году составил около 5 миллиардов долларов, при этом на долю электронной коммерции приходилось всего 7,1% выручки. Однако прогнозируется, что этот процент увеличится в ближайшем будущем, и ожидается, что к 2019 году на долю электронной коммерции будет приходиться..
Эта модель поможет вам понять, как можно применять машинное обучение в розничной торговле.
Эта модель поможет вам понять, как можно применять машинное обучение в розничной торговле. Введение проблемы Есть много идей, когда дело доходит до применения науки о данных в розничной торговле. Розничные приложения проводят тесты, чтобы узнать, какие продукты они могут предложить своим клиентам и какие типы скидок они могут отправить пользователям для повышения лояльности и вовлеченности. Теперь представьте, что вы можете знать, будут ли ваши клиенты использовать купоны, которые..
Модели обучения будут править миром: почему DataWeave находится на переднем крае и в центре глобального сдвига парадигмы
Натт Фрай, известный идейный лидер в мире розничной торговли и аналитики, недавно опубликовал статью, в которой разъясняется ценность и потенциал моделей обучения, влияющих на принятие бизнес-решений в различных отраслях в течение следующих нескольких лет. Он цитирует статью (платный доступ) в Wall Street Journal, опубликованную Стивеном А. Коэном и Мэтью В. Гранадом, которые утверждают, что в то время как программное обеспечение съедало мир последние 7 лет, модели обучения« съедят..
Применение науки о данных к десяти этапам жизненного цикла розничной торговли
Для максимального удобства чтения я настоятельно рекомендую скачать PDF-файл здесь . Наука о данных - новый рубеж для инноваций в розничной торговле По мере того как методы машинного обучения начинают проявлять себя, мы начинаем видеть, как каждый крупный технологический игрок делает ключевые стратегические ставки в области искусственного интеллекта. Google однозначно позиционирует себя как «компания, занимающаяся прежде всего искусственным интеллектом» - организуя каждую..
Временные ряды как сигнал: быстрое преобразование Фурье для декомпозиции сезонности
Временные ряды как сигнал: быстрое преобразование Фурье для декомпозиции сезонности Определение сезонности Сезонность определяется как повторяющаяся модель в течение определенного периода времени. Он содержит информацию о повторяющихся моделях покупательского поведения клиентов и доступности продуктов. Следовательно, это важная функция, которую необходимо зафиксировать в модели машинного обучения временных рядов. Способы моделирования сезонности Самый простой способ..
Компьютерное зрение в ритейле: как мы обучили нейросеть распознавать товары по фото
Мы запускаем серию статей о CV в розничной торговле. За несколько лет работы с технологиями ИИ мы накопили большой опыт и накопили несколько успешных кейсов внедрения компьютерного зрения в реальный бизнес. И нам есть, чем с вами поделиться: распознавание ценников, ценников сигарет, полок и т.д. В этой статье мы расскажем, как мы научились распознавать товары по фото, как отличить водку от яйца и как чтобы нейронная сеть не приняла вас за древесный уголь. Первое решение Когда..