小売における AI

その時点で利用可能な決定とデータを定義します。レコメンデーション、動的価格設定、在庫予測、不正行為のレビューには、さまざまなエラーコストと消費者への影響があります。過去の動作が安定した好みを反映しているのか、それとも以前のシステムのバイアスや限定されたエクスポージャを反映しているのかを確認します。顧客とビジネスの成果を一緒に評価します。有用な発見、在庫状況、返品、苦情、待ち時間、誤った拒否、およびサブグループ効果を測定します。顧客がオファーを理解し、公正な対応を受けているかどうかを確認せずに、バスケット サイズなどのプロキシを最適化しないでください。購入履歴、位置情報、身元情報を保護します。データ ストア、埋め込み、生成されたセグメントにアクセス制御を適用します。重要な推奨事項や決定事項を適切に説明し、自動化システムが応答できない場合は代替ルートを維持します。季節の変化、新製品、プロモーションを監視します。モデルとポリシーのバージョンを作成し、ベンダーの変更を確認し、誤った推奨事項やトランザクションを修正する方法をスタッフに提供します。