机器学习通过改善客户体验、优化运营和简化供应链，极大地改善了零售业。 通过分析大型数据集，ML 模型使零售商能够做出数据驱动的决策，从而直接解决客户需求和运营效率低下问题。 这些改进在个性化推荐、库存管理和欺诈检测等领域可见。
一个主要影响是个性化的购物体验。 ML 算法分析用户行为、购买历史和偏好，以定制产品推荐。 例如，亚马逊的推荐系统使用协同过滤和矩阵分解来预测用户可能购买的商品，从而提高参与度和销售额。 同样，NLP 技术解析客户评论以识别趋势产品或情绪，帮助零售商调整其策略。 ML 还改进了库存管理：沃尔玛使用时间序列预测模型来预测各个商店的库存需求，从而减少库存过多或短缺。 这些模型处理季节性趋势、当地活动和历史销售数据等变量，以优化补货计划。
运营效率也受益于 ML。 动态定价算法根据需求、竞争和库存水平实时调整产品价格。 航空公司和 Uber 等电子商务平台使用类似的方法，但零售商将其应用于限时抢购或清仓活动。 由 NLP 驱动的聊天机器人处理客户咨询，从而减少等待时间和人工。 例如，H&M 的聊天机器人使用意图识别来指导用户选择尺码或退货。 欺诈检测系统使用异常检测算法来标记可疑交易。 例如，PayPal 采用聚类技术来识别欺诈活动中的模式，零售商可以调整这些模式以检测虚假评论或支付欺诈。
最后，ML 优化了供应链并减少了浪费。 路线优化算法通过分析交通和天气数据来最大限度地减少交货时间和燃料成本。 沃尔玛等零售商使用强化学习来优化送货路线。 需求预测模型（例如 LSTM 网络）预测区域销售趋势，帮助供应商计划生产。 计算机视觉有助于视觉搜索：ASOS 使用 CNN 让用户上传照片并找到类似的服装。 增强现实 (AR) 工具（如丝芙兰的虚拟艺术家）应用面部地标检测来模拟化妆试用，从而降低退货率。 这些工具依赖于 ML 框架（例如 TensorFlow）和云基础设施，使开发人员可以对其进行扩展以实施和维护。