Потенциал для использования краудсорсинга и технологий машинного обучения в ритейле высок. Эти методы позволяют получить глубокие инсайты о ситуации в торговых точках, основываясь на данных прошлого и настоящего, чтобы спрогнозировать будущие продажи, лучше понять поведение покупателей и повысить общую эффективность.
Один из примеров применения технологий краудсорсинга и машинного обучения – это проведение ценовых мониторингов в торговых точках. Основное требование при сборе розничных цен предъявляется к скорости. Такой быстрый и масштабный информации может обеспечить только модель на базе краудсорсинга, когда десятки тысяч обычных людей (аудиторов) осуществляют проверки в торговых точках рядом со своим домом или работой по всей стране. Далее алгоритмы машинного обучения позволяют на основе ключевых атрибутов продукта и товарной категории рассчитать «правильную цену» и изменять ее в зависимости от ситуации на рынке, действий конкурентов и задач компании.
Краудсорсинг и машинное обучение выводят на новый уровень понятие big data и соединяют в единое целое данные о покупателях и рыночных трендах. Производители и ритейлеры могут прогнозировать поведение покупателей с большой степенью вероятности.