零售业数据科学如何改变?

数据科学正在改变整个全球经济零售业在这种变化的前沿。零售企业预计将OB欧宝娱乐体育花费73亿美元AI-driven 2022年数据分析。这是一个巨大的从他们花了2018年的20亿美元。

这个行业也被招聘数据科学家们成群结队地和数据科学家的一个原因是最近排名”2019年的热门职业”。

然而,数据科学家目前的需求超过了供应。这意味着公司需要开发人才内部长期并找到替代资源的人才,如Python开发外包公司,在短期内。

在未来的五年里,我们希望看到零售继续使用数据科学和机器学习来增加他们的生产流程和供应链系统的效率。此外,专家认为,零售巨头亚马逊和沃尔玛将扩大他们的数据科学努力为了完美的广告,提高顾客购物体验。

零售业数据科学如何改变?

数据将成为最重要的科技趋势影响零售业由于网上购物的出现。这是因为零售公司已经使用先进的数据分析提高制造过程的效率和节省资金在整个供应链。

此外,他们使用大数据和机器学习为每个消费者个性化的购物和改善他们的产品清单当消费者网上购物的相关性。

生产效率

制造领域已经第一个经济部门的投资大数据和机器学习和他们已经开始看到结果。

数据科学正在改变制造业领域更大的零售行业,使生产更高效,优化库存管理,帮助管理人员预测设备故障和修复组件之前生产中断。

咨询公司麦肯锡估计,数据分析和机器学习将帮助制造企业提高整体收入13%以上如果这种类型的技术是完全集成到生产生命周期。同一家公司预测,数据驱动的机器学习将帮助企业增加燃料储蓄12%,材料交货时间减少近30%。OB欧宝娱乐体育

四大咨询公司德勤,另一个,还预测,机器学习将帮助制造业公司维护成本降低20 - 30%,消除多达30%的设备通过预防性维护停机时间。

这样的公司Seebo使用Python开发服务,构建强大的工业制造市场数据分析软件。他们的数据分析软件使用机器学习预测维护问题,预测工时要求在特定时期,并提出流程改进,可以提高效率和节省金钱。

降低供应链成本

数据科学家也改变了零售供应链。这是一个非常重要的发展,因为小的改进在物流过程中可能导致巨大的每年节省。

该行业在各种方式中使用这种新技术。零售企业利用数据科学降低货运成本,优化配送模式,提高仓储效率,预测未来的需求。

例如,这个供应链的长途货运部分使用机器学习来增加路线和卡车的效率。像沃尔玛这样的公司正在使用混合动力卡车使用汽油和电动机的组合来减少运输成本和有害排放。

亚马逊是一个最创新的用户数据科学的物流。在线零售巨头目前使用科学数据来预测什么项目和体积的客户在一个特定的位置可能会在不久的将来。

有了这些信息,该公司已制定了一个“先行航运”协议,某些物品配送中心在客户下订单之前。这允许公司提供当天甚至两小时的航运选择,高容量的物品。

个性化的购物

最好的方法之一来增加一个在线零售订单的平均价格是提高个性化的购物体验。

像亚马逊这样的公司和Etsy以先进、algorithm-powered推荐产品列表。他们使用客户过去的购物经验,类似客户的组合模式,创建推荐产品列表和高转化率。

此外,这些强大的产品推荐列表帮助公司预测销售数字和优化制造和供应链流程。这是因为他们可以准确地预测销售数字的推荐产品通过使用过去的销售数据和转化率。

同样的技术也将帮助零售企业提高他们的在线搜索结果。因为公司可以收集和分析数据从过去的产品搜索和购买,他们可以排除不相关的内容,关注那些客户提供类似的购物历史购买的物品。

这种方法将帮助企业提供更好的广告和搜索列表现有客户。它还将提高消费者体验通过过滤结果根据用户的建立preferences-enabling客户快速、轻松地查找和购买他们喜欢的产品。

总之

聪明的投资数据科学在过去的十年中使零售业成为最具创新的用户数据的科学。该行业目前花费数百万雇佣有经验的数据科学家和与Python开发公司合作这些很难找专家来源。

这些投资已经开始偿还。零售行业有望增加生产利润,减少机器停机时间,提高效率的供应链系统。此外,他们使用数据驱动的机器学习来提高顾客的购物体验。

希望看到更多的变化在未来五年机器学习和数据科学成为一个更成熟的学科。公司将开始以不可思议的准确性提供有针对性的广告,将改善客户体验,提供产品之前客户知道他们需要他们。