Нове обличчя електронної комерції: вплив машинного навчання в галузі

Електронна комерція та машинне навчання

Ви коли-небудь очікували, що комп’ютери можуть розпізнавати і вивчати закономірності, щоб приймати власні рішення? Якщо ваша відповідь була ні, ви в тому ж човні, що й багато експертів в галузі електронної комерції; ніхто не міг передбачити її нинішній стан.

Однак машинне навчання відіграло значну роль в еволюції електронної комерції протягом останніх кількох десятиліть. Давайте подивимося, де зараз електронна комерція і як постачальники послуг машинного навчання сформує його в недалекому майбутньому.

Що змінюється в індустрії електронної комерції?

Дехто може вважати, що електронна комерція – це відносно нове явище, яке докорінно змінило наш спосіб покупок завдяки технологічним досягненням у цій галузі. Однак це не зовсім так.

Незважаючи на те, що технології відіграють важливу роль у тому, як ми співпрацюємо з магазинами сьогодні, електронна комерція існує вже більше 40 років, і зараз вона більша, ніж будь-коли.

Роздрібні продажі електронної комерції в усьому світі досягли 4.28 трильйона доларів у 2020 році, а дохід від електронної торгівлі, як очікується, досягне 5.4 трильйона доларів у 2022 році.

Статисти

Але якщо технології існували завжди, як машинне навчання змінює галузь зараз? Це просто. Штучний інтелект позбавляється іміджу простих систем аналізу, щоб показати, наскільки потужними та трансформуючими вони можуть бути насправді.

У попередні роки штучний інтелект і машинне навчання були занадто нерозробленими і простими у виконанні, щоб по-справжньому блищати з точки зору їх можливого застосування. Однак це вже не так.

Бренди можуть використовувати такі концепції, як голосовий пошук, для просування своїх продуктів перед клієнтами, оскільки такі технології, як машинне навчання та чат-боти, стають все більш поширеними. ШІ також може допомогти з прогнозуванням запасів і підтримкою серверної частини.

Механізми машинного навчання та рекомендацій

Існує кілька основних застосувань цієї технології в електронній комерції. У глобальному масштабі рекомендаційні механізми є однією з найпопулярніших тенденцій. Ви можете ретельно оцінити онлайн-активність сотень мільйонів людей, використовуючи алгоритми машинного навчання та легко обробляючи величезні обсяги даних. Ви можете використовувати його для створення рекомендацій щодо продуктів для конкретного клієнта або групи клієнтів (автоматична сегментація) на основі їхніх інтересів.

Як це працює?

Ви можете визначити, які підсторінки використовував клієнт, оцінивши отримані великі дані про поточний трафік веб-сайту. Можна було сказати, чого він шукав і де проводив більшу частину свого часу. Крім того, результати будуть представлені на персоналізованій сторінці із запропонованими елементами на основі кількох джерел інформації: профілю попередніх дій клієнтів, інтересів (наприклад, хобі), погоди, місцезнаходження та даних соціальних мереж.

Машинне навчання та чат-боти

Аналізуючи структуровані дані, чат-боти на основі машинного навчання можуть створити більш «людську» розмову з користувачами. Чат-боти можна запрограмувати із загальною інформацією, щоб відповідати на запити споживачів за допомогою машинного навчання. По суті, чим більше людей взаємодіє бот, тим краще він зрозуміє продукти/послуги сайту електронної комерції. Задаючи запитання, чат-боти можуть надавати персоналізовані купони, розкривати потенційні можливості збільшення продажів і задовольняти довгострокові потреби клієнта. Вартість проектування, створення та інтеграції спеціального чат-бота для веб-сайту становить приблизно 28,000 XNUMX доларів США. Для оплати цього можна легко використати позику для малого бізнесу. 

Машинне навчання та результати пошуку

Користувачі можуть використовувати машинне навчання, щоб знайти саме те, що вони шукають, на основі свого пошукового запиту. Зараз клієнти шукають продукти на сайті електронної комерції за ключовими словами, тому власник сайту повинен гарантувати, що ці ключові слова були призначені для продуктів, які шукають користувачі.

Машинне навчання може допомогти, шукаючи синоніми часто вживаних ключових слів, а також порівнянних фраз, які люди використовують для того ж питання. Здатність цієї технології досягти цього пов’язана з її здатністю оцінювати веб-сайт та його аналітику. В результаті сайти електронної комерції можуть розміщувати продукти з високим рейтингом у верхній частині сторінки, віддаючи пріоритет рейтингу кліків і попереднім конверсіям. 

Сьогодні гіганти люблять eBay усвідомили важливість цього. Маючи понад 800 мільйонів відображених елементів, компанія може прогнозувати та пропонувати найрелевантніші результати пошуку за допомогою штучного інтелекту та аналітики. 

Машинне навчання та націлювання на електронну комерцію

На відміну від фізичного магазину, де ви можете поговорити з клієнтами, щоб дізнатися, що вони хочуть або потребують, онлайн-магазини засипаються величезною кількістю даних клієнтів.

В результаті сегментація клієнтів є критичним для індустрії електронної комерції, оскільки дозволяє підприємствам адаптувати свої методи спілкування до кожного окремого клієнта. Машинне навчання може допомогти вам зрозуміти бажання ваших клієнтів і надати їм більш індивідуальний досвід покупок.

Машинне навчання та клієнтський досвід

Компанії електронної комерції можуть використовувати машинне навчання, щоб забезпечити більш персоналізований досвід для своїх клієнтів. Сьогодні клієнти не лише воліють, а й вимагають особистого спілкування зі своїми улюбленими брендами. Роздрібні продавці можуть налаштувати кожне з’єднання зі своїми клієнтами за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання, що призводить до кращого обслуговування клієнтів.

Крім того, вони можуть запобігти виникненню проблем із обслуговуванням клієнтів за допомогою машинного навчання. Завдяки машинному навчанню, безсумнівно, знизиться відсоток відмови від кошика, а продажі з часом зростуть. Боти служби підтримки клієнтів, на відміну від людей, можуть дати неупереджені відповіді в будь-який час дня і ночі. 

Машинне навчання та виявлення шахрайства

Аномалії легше помітити, якщо у вас є більше даних. Таким чином, ви можете використовувати машинне навчання, щоб побачити тенденції в даних, зрозуміти, що є «нормальним», а що ні, і отримувати сповіщення, коли щось піде не так.

«Виявлення шахрайства» є найпоширенішим додатком для цього. Покупці, які купують величезну кількість товарів за допомогою вкрадених кредитних карток або скасовують замовлення після доставки товарів, є типовою проблемою для роздрібних продавців. Тут на допомогу приходить машинне навчання.

Машинне навчання та динамічне ціноутворення

У разі динамічного ціноутворення машинне навчання в електронній комерції може бути надзвичайно корисним і може допомогти вам покращити ваші KPI. Джерелом цієї корисності є здатність алгоритмів вивчати нові шаблони з даних. В результаті ці алгоритми постійно вивчають і виявляють нові запити та тенденції. Замість того, щоб покладатися на просте зниження цін, підприємства електронної комерції можуть отримати вигоду від прогнозних моделей, які можуть допомогти їм визначити ідеальну ціну для кожного продукту. Ви можете вибрати найкращу пропозицію, найкращі ціни та показувати знижки в режимі реального часу, при цьому розглядаючи найкращу стратегію збільшення продажів та оптимізації запасів.

Підсумовуючи

Способів, яким машинне навчання формує індустрію електронної комерції, незліченна кількість. Застосування цієї технології безпосередньо впливають на обслуговування клієнтів і зростання бізнесу в індустрії електронної комерції. Ваша компанія покращить обслуговування клієнтів, підтримку клієнтів, ефективність і виробництво, а також прийме кращі кадрові рішення. Алгоритми машинного навчання для електронної комерції і надалі будуть корисними для бізнесу електронної комерції в міру їх розвитку.

Перегляньте список компаній з машинного навчання Vendorland

Що ви думаєте?

Цей сайт використовує Akismet для зменшення спаму. Дізнайтеся, як обробляються ваші дані коментарів.