Nowe oblicze handlu elektronicznego: wpływ uczenia maszynowego na branżę

E-commerce i uczenie maszynowe

Czy kiedykolwiek spodziewałeś się, że komputery mogą rozpoznawać i uczyć się wzorców, aby podejmować własne decyzje? Jeśli Twoja odpowiedź brzmiała „nie”, jesteś na tym samym wózku, co wielu ekspertów w branży e-commerce; nikt nie mógł przewidzieć jego obecnego stanu.

Jednak uczenie maszynowe odegrało znaczącą rolę w ewolucji e-commerce w ciągu ostatnich kilku dekad. Przyjrzyjmy się, gdzie jest teraz e-commerce i jak dostawcy usług uczenia maszynowego ukształtuje go w niedalekiej przyszłości.

Co zmienia się w branży e-commerce?

Niektórzy mogą sądzić, że e-commerce jest stosunkowo nowym zjawiskiem, które zasadniczo zmieniło sposób robienia zakupów dzięki postępowi technologicznemu w tej dziedzinie. Jednak nie do końca tak jest.

Chociaż technologia odgrywa dużą rolę w sposobie, w jaki współpracujemy ze sklepami, e-commerce istnieje od ponad 40 lat i jest teraz większy niż kiedykolwiek.

Sprzedaż detaliczna e-commerce na całym świecie osiągnęła 4.28 biliona dolarów w 2020 roku, a przychody z e-handlu mają osiągnąć 5.4 biliona dolarów w 2022 roku.

Statista

Ale jeśli technologia istniała od zawsze, w jaki sposób uczenie maszynowe zmienia teraz branżę? To proste. Sztuczna inteligencja pozbywa się obrazu prostych systemów analitycznych, aby pokazać, jak potężna i transformująca może być naprawdę.

We wcześniejszych latach sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe były zbyt słabo rozwinięte i proste w realizacji, aby naprawdę błyszczeć pod względem możliwych zastosowań. Jednak tak już nie jest.

Marki mogą wykorzystywać koncepcje, takie jak wyszukiwanie głosowe, do promowania swoich produktów przed klientami, ponieważ technologie takie jak uczenie maszynowe i chatboty stają się coraz bardziej powszechne. Sztuczna inteligencja może również pomóc w prognozowaniu zasobów i obsłudze zaplecza.

Uczenie maszynowe i silniki rekomendacji

Istnieje wiele głównych zastosowań tej technologii w e-commerce. W skali globalnej silniki rekomendacji to jeden z najgorętszych trendów. Możesz dokładnie ocenić aktywność online setek milionów ludzi, korzystając z algorytmów uczenia maszynowego i z łatwością przetwarzając ogromne ilości danych. Możesz go używać do tworzenia rekomendacji produktowych dla konkretnego klienta lub grupy klientów (autosegmentacja) na podstawie ich zainteresowań.

Jak to działa?

Możesz dowiedzieć się, z których podstron korzystał klient, oceniając pozyskane duże dane o aktualnym ruchu na stronie. Można było powiedzieć, czego szukał i gdzie spędzał większość czasu. Ponadto wyniki będą dostarczane na spersonalizowanej stronie z sugerowanymi pozycjami opartymi na wielu źródłach informacji: profilu wcześniejszych działań klientów, zainteresowaniach (np. hobby), pogodzie, lokalizacji i danych z mediów społecznościowych.

Uczenie maszynowe i chatboty

Analizując dane strukturalne, chatboty oparte na uczeniu maszynowym mogą prowadzić bardziej „ludzką” rozmowę z użytkownikami. Chatboty można zaprogramować za pomocą ogólnych informacji, aby odpowiadać na zapytania konsumentów za pomocą uczenia maszynowego. Zasadniczo, z im większą liczbą osób bot wchodzi w interakcję, tym lepiej zrozumie produkty/usługi witryny e-commerce. Zadając pytania, chatboty mogą dawać spersonalizowane kupony, odkrywać potencjalne możliwości dosprzedaży i odpowiadać na długoterminowe potrzeby klienta. Koszt zaprojektowania, zbudowania i zintegrowania niestandardowego chatbota dla strony internetowej wynosi około 28,000 XNUMX USD. Pożyczka dla małej firmy może być łatwo wykorzystana do spłacenia tego. 

Uczenie maszynowe i wyniki wyszukiwania

Użytkownicy mogą wykorzystać uczenie maszynowe, aby znaleźć dokładnie to, czego szukają na podstawie swojego zapytania wyszukiwania. Klienci wyszukują obecnie produkty w witrynie handlu elektronicznego za pomocą słów kluczowych, więc właściciel witryny musi zagwarantować, że te słowa kluczowe zostały przypisane do produktów, których szukają użytkownicy.

Uczenie maszynowe może pomóc, szukając synonimów często używanych słów kluczowych, a także porównywalnych wyrażeń, których ludzie używają do tego samego pytania. Zdolność tej technologii do osiągnięcia tego wynika z jej zdolności do oceny strony internetowej i jej analiz. W rezultacie witryny e-commerce mogą umieszczać wysoko oceniane produkty na górze strony, jednocześnie traktując priorytetowo współczynniki kliknięć i poprzednie konwersje. 

Dziś giganci lubią eBay zdaliśmy sobie sprawę z wagi tego. Dzięki ponad 800 milionom wyświetlanych pozycji firma jest w stanie prognozować i oferować najtrafniejsze wyniki wyszukiwania za pomocą sztucznej inteligencji i analiz. 

Uczenie maszynowe i targetowanie e-commerce

W przeciwieństwie do sklepu fizycznego, w którym możesz rozmawiać z klientami, aby dowiedzieć się, czego chcą lub potrzebują, sklepy internetowe są bombardowane ogromnymi ilościami danych klientów.

W rezultacie segmentacja klientów ma kluczowe znaczenie dla branży e-commerce, ponieważ pozwala firmom dostosować metody komunikacji do każdego indywidualnego klienta. Uczenie maszynowe może pomóc w zrozumieniu potrzeb klientów i zapewnić im bardziej dostosowane do potrzeb zakupy.

Uczenie maszynowe i doświadczenie klienta

Firmy e-commerce mogą korzystać z uczenia maszynowego, aby zapewnić swoim klientom bardziej spersonalizowane wrażenia. Dzisiejsi klienci nie tylko wolą, ale także wymagają osobistego komunikowania się ze swoimi ulubionymi markami. Sprzedawcy detaliczni mogą dostosować każde połączenie z klientami, korzystając ze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, co zapewnia lepszą obsługę klienta.

Ponadto mogą zapobiegać problemom z obsługą klienta, korzystając z uczenia maszynowego. Dzięki uczeniu maszynowemu wskaźniki porzucania koszyków bez wątpienia spadłyby, a sprzedaż ostatecznie wzrosłaby. Boty obsługi klienta, w przeciwieństwie do ludzi, mogą udzielać bezstronnych odpowiedzi o każdej porze dnia i nocy. 

Uczenie maszynowe i wykrywanie oszustw

Anomalie są łatwiejsze do wykrycia, gdy masz więcej danych. Dzięki temu możesz wykorzystać uczenie maszynowe, aby zobaczyć trendy w danych, zrozumieć, co jest „normalne”, a co nie, i otrzymywać alerty, gdy coś pójdzie nie tak.

Najbardziej rozpowszechnioną aplikacją jest „wykrywanie oszustw”. Klienci, którzy kupują duże ilości towarów za pomocą skradzionych kart kredytowych lub anulują swoje zamówienia po dostarczeniu towarów, są częstym problemem dla sprzedawców detalicznych. Tu właśnie pojawia się uczenie maszynowe.

Uczenie maszynowe i ceny dynamiczne

W przypadku dynamicznego ustalania cen, uczenie maszynowe w e-commerce może być niezwykle korzystne i może pomóc w zwiększeniu wskaźników KPI. Źródłem tej użyteczności jest zdolność algorytmów do uczenia się nowych wzorców z danych. W rezultacie algorytmy te nieustannie uczą się i wykrywają nowe żądania i trendy. Zamiast polegać na prostych obniżkach cen, firmy zajmujące się handlem elektronicznym mogą skorzystać z modeli predykcyjnych, które pomogą im ustalić idealną cenę dla każdego produktu. Możesz wybrać najlepszą ofertę, najlepsze ceny i wyświetlać rabaty w czasie rzeczywistym, jednocześnie biorąc pod uwagę najlepszą strategię zwiększenia sprzedaży i optymalizacji zapasów.

Sumować

Istnieje niezliczona ilość sposobów, w jakie uczenie maszynowe kształtuje branżę e-commerce. Zastosowania tej technologii mają bezpośredni wpływ na obsługę klienta i rozwój biznesu w branży e-commerce. Twoja firma poprawiłaby obsługę klienta, obsługę klienta, wydajność i produkcję, a także podejmowałaby lepsze decyzje HR. Algorytmy uczenia maszynowego dla handlu elektronicznego będą nadal pełnić istotną rolę w rozwoju handlu elektronicznego.

Wyświetl listę firm zajmujących się uczeniem maszynowym firmy Vendorland

Co o tym myślisz?

Ta strona używa Akismet do redukcji spamu. Dowiedz się, jak przetwarzane są dane komentarza.