AI trong bán lẻ

Biện pháp phù hợp phụ thuộc vào khách hàng và kết quả hoạt động. Tỷ lệ nhấp qua cao hơn hoặc tỷ lệ rút thấp hơn có thể cùng tồn tại với dịch vụ kém hơn hoặc đối xử không công bằng.

Những điểm chính rút ra

• Xác định kết quả hoạt động và khách hàng.
• Đánh giá chi phí sai sót và tính công bằng.
• Bảo vệ dữ liệu khách hàng và đường dẫn chỉnh sửa.

Xác định quyết định và dữ liệu có sẵn tại thời điểm đó. Đề xuất, định giá linh hoạt, dự báo hàng tồn kho và đánh giá gian lận có chi phí sai sót và tác động tiêu dùng khác nhau. Kiểm tra xem hành vi lịch sử có phản ánh sở thích ổn định hay thành kiến ​​và mức độ tiếp xúc hạn chế của hệ thống trước đó hay không. Đánh giá kết quả kinh doanh và khách hàng cùng nhau. Đo lường khả năng phát hiện hữu ích, lượng hàng sẵn có, trả lại, khiếu nại, thời gian chờ đợi, từ chối sai và hiệu ứng nhóm phụ. Không tối ưu hóa proxy như kích thước giỏ hàng mà không kiểm tra xem khách hàng có hiểu ưu đãi và nhận được sự đối xử công bằng hay không. Bảo vệ lịch sử mua hàng, vị trí và thông tin nhận dạng. Áp dụng các biện pháp kiểm soát quyền truy cập vào kho dữ liệu, nội dung nhúng và phân đoạn được tạo. Giải thích các khuyến nghị hoặc quyết định quan trọng một cách thích hợp và giữ lộ trình thay thế khi hệ thống tự động không thể trả lời. Theo dõi những thay đổi theo mùa, sản phẩm mới và chương trình khuyến mãi. Phiên bản mô hình và chính sách, xem xét các thay đổi của nhà cung cấp và cung cấp cho nhân viên cách sửa một đề xuất hoặc giao dịch không chính xác.

1. Hãy tưởng tượng một mô hình gian lận chặn 100 giao dịch mua hàng và ngăn chặn 5 giao dịch gian lận.
2. Xem lại có bao nhiêu khách hàng hợp pháp đã bị từ chối, thời gian khắc phục mất bao lâu và liệu có sẵn bước xác minh an toàn hơn hay không.
3. So sánh kết quả hoàn chỉnh về khách hàng và tổn thất trước khi thay đổi ngưỡng.

Ví dụ được phát minh cho thấy tại sao các số liệu gian lận cần các biện pháp đo lường tác động đến người tiêu dùng.