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Perché gli agenti razionali di machine learning sono così importanti per le applicazioni al dettaglio?
UN:Gli agenti razionali hanno vari scopi nei progetti di machine learning e intelligenza artificiale, ma sono particolarmente utili nelle applicazioni di vendita al dettaglio come aspetti importanti della teoria dei giochi e della modellazione predittiva.
Nella vendita al dettaglio, i modelli di apprendimento automatico vengono spesso utilizzati per cercare di prevedere risultati ottimali. Le aziende stanno cercando di acquisire grandi quantità di dati sui clienti e valutarli attraverso l'obiettivo delle emozioni e delle motivazioni umane - per guardare al comportamento umano su base collettiva. In altre parole, stanno studiando masse di clienti e stanno facendo modelli del loro comportamento collettivo, cercando di capire come tutte queste scelte individuali si combinano per informare la loro business intelligence.
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Tenendo presente ciò, gli agenti razionali svolgono un ruolo utile nella teoria dei giochi o in altri modelli di comportamento. I rivenditori useranno agenti e modelli razionali per cercare di capire come servire al meglio i clienti.
Ad esempio, prendi un modello di apprendimento automatico che sta valutando il servizio drive-through. In questo caso, gli attori razionali sarebbero i singoli driver. Un modello di apprendimento automatico includerebbe i big data - ad esempio, esaminerebbe i dati in tempo reale sulla velocità del servizio, su come i conducenti navigano nell'area drive-through, su come scelgono di spostare i loro veicoli e su come ciò influenza altre decisioni, verso il basso a un livello comportamentale molto dettagliato.
Questo è solo un esempio: gli agenti razionali nei modelli di apprendimento automatico possono simulare le scelte umane riguardo ai posti a sedere, in fila per prodotti o servizi, acquisti online, acquisti in un centro commerciale all'aperto o serie di negozi, o qualsiasi altra cosa che i leader aziendali voglio misurare.
Fondamentalmente, l'uso di modelli di apprendimento automatico crea intelligenza che le aziende possono utilizzare per commercializzare e vendere meglio. Gli agenti razionali svolgono quel particolare ruolo nei modelli al fine di mostrare ai decisori di più su come le loro decisioni aziendali potrebbero svolgere nel mondo reale.
Un uso secondario di agenti razionali nella vendita al dettaglio comporta la creazione di macchine autonome in grado di prendere le proprie decisioni. È probabile che vedremo più di questo tipo di marketing mentre decollano il machine learning e il progresso dell'intelligenza artificiale. Potresti avere un ragno digitale che esegue la scansione del Web, o qualche altra rete o interazione con i dispositivi smartphone per commercializzare gli articoli individualmente ai clienti - pensa agli ologrammi futuristici nei film di fantascienza degli anni '80 e '90 che hanno commercializzato in modo aggressivo prodotti per singole persone per nome . Questo è il tipo di cose che gli agenti razionali al dettaglio possono fare nell'attuale ambiente di intelligenza artificiale in evoluzione.
In sintesi, ci sono modi specifici in cui la vendita al dettaglio trarrà grande beneficio dall'apprendimento automatico. I modelli di machine learning che coinvolgono agenti razionali e altri elementi possono eliminare gran parte delle congetture dalle decisioni aziendali. Le aziende che non utilizzano questi modelli avanzati per guidare la business intelligence rimarranno indietro man mano che le aziende diventano più intelligenti nel servire il proprio pubblico target.
