Новае аблічча электроннай камерцыі: уплыў машыннага навучання ў прамысловасці

Электронная камерцыя і машыннае навучанне

Вы калі-небудзь меркавалі, што кампутары могуць распазнаваць і вывучаць шаблоны, каб прымаць уласныя рашэнні? Калі ваш адказ быў адмоўным, вы знаходзіцеся ў той жа лодцы, што і многія эксперты ў галіне электроннай камерцыі; ніхто не мог прадказаць яго цяперашні стан.

Тым не менш, машыннае навучанне адыграла значную ролю ў эвалюцыі электроннай камерцыі за апошнія некалькі дзесяцігоддзяў. Давайце паглядзім, дзе і як знаходзіцца электронная камерцыя пастаўшчыкі паслуг машыннага навучання будзе фармаваць яго ў не занадта аддаленай будучыні.

Што змяняецца ў індустрыі электроннай камерцыі?

Некаторыя могуць лічыць, што электронная камерцыя - гэта адносна новая з'ява, якая фундаментальна змяніла спосаб пакупкі дзякуючы тэхналагічным дасягненням у гэтай галіне. Аднак гэта не зусім так.

Нягледзячы на ​​тое, што тэхналогіі адыгрываюць вялікую ролю ў тым, як мы ўзаемадзейнічаем з крамамі сёння, электронная камерцыя існуе ўжо больш за 40 гадоў, і цяпер яна больш, чым калі-небудзь.

Рознічныя продажы электроннай камерцыі ва ўсім свеце дасягнулі 4.28 трыльёна долараў у 2020 годзе, а даходы ад электроннай камерцыі, як чакаецца, дасягнуць 5.4 трыльёна долараў у 2022 годзе.

Statista

Але калі тэхналогіі былі заўсёды, як машыннае навучанне змяняе галіну цяпер? Гэта проста. Штучны інтэлект адмяняе вобраз простых сістэм аналізу, каб паказаць, наколькі магутным і пераўтваральным ён можа быць.

У ранейшыя гады штучны інтэлект і машыннае навучанне былі занадта нераспрацаванымі і простымі ў выкананні, каб па-сапраўднаму бліскаць з пункту гледжання іх магчымых ужыванняў. Аднак гэта ўжо не так.

Брэнды могуць выкарыстоўваць такія паняцці, як галасавы пошук, каб прасоўваць сваю прадукцыю перад кліентамі, паколькі такія тэхналогіі, як машыннае навучанне і чат-боты, становяцца ўсё больш распаўсюджанымі. AI таксама можа дапамагчы з прагназаваннем запасаў і падтрымкай бэкэнда.

Машыны навучання і рэкамендацый

Ёсць некалькі асноўных прыкладанняў гэтай тэхналогіі ў электроннай камерцыі. У сусветным маштабе рэкамендацыйныя рухавікі з'яўляюцца адной з самых гарачых тэндэнцый. Вы можаце старанна ацаніць дзейнасць сотняў мільёнаў людзей у Інтэрнэце, выкарыстоўваючы алгарытмы машыннага навучання і з лёгкасцю апрацоўваючы велізарныя аб'ёмы даных. Вы можаце выкарыстоўваць яго для стварэння рэкамендацый па прадуктах для канкрэтнага кліента або групы кліентаў (аўтаматычная сегментацыя) на аснове іх інтарэсаў.

Як гэта працуе?

Вы можаце высветліць, якімі падстаронкамі карыстаўся кліент, ацаніўшы атрыманыя вялікія дадзеныя аб бягучым трафіке вэб-сайта. Можна было сказаць, чаго ён шукаў і дзе праводзіў большую частку свайго часу. Акрамя таго, вынікі будуць прадстаўлены на персанальнай старонцы з прапанаванымі элементамі на аснове некалькіх крыніц інфармацыі: профіль папярэдніх дзеянняў кліентаў, інтарэсы (напрыклад, хобі), надвор'е, месцазнаходжанне і дадзеныя сацыяльных сетак.

Машынае навучанне і чат-боты

Аналізуючы структураваныя дадзеныя, чат-боты на базе машыннага навучання могуць стварыць больш «чалавечую» размову з карыстальнікамі. Чат-боты могуць быць запраграмаваны з агульнай інфармацыяй, каб адказваць на запыты спажыўцоў з дапамогай машыннага навучання. Па сутнасці, чым больш людзей ўзаемадзейнічае бот, тым лепш ён будзе разумець прадукты / паслугі сайта электроннай камерцыі. Задаючы пытанні, чат-боты могуць даваць персаналізаваныя купоны, раскрываць патэнцыйныя магчымасці дадатковага продажу і задавальняць доўгатэрміновыя патрэбы кліента. Кошт праектавання, стварэння і інтэграцыі карыстальніцкага чат-бота для вэб-сайта складае прыкладна 28,000 XNUMX долараў. Для аплаты гэтага можна лёгка выкарыстаць крэдыт для малога бізнесу. 

Машынае навучанне і вынікі пошуку

Карыстальнікі могуць выкарыстоўваць машыннае навучанне, каб знайсці менавіта тое, што яны шукаюць на аснове свайго пошукавага запыту. У цяперашні час кліенты шукаюць прадукты на сайце электроннай камерцыі па ключавых словах, таму ўладальнік сайта павінен гарантаваць, што гэтыя ключавыя словы былі прызначаныя для прадуктаў, якія шукаюць карыстальнікі.

Машынае навучанне можа дапамагчы, шукаючы сінонімы часта выкарыстоўваюцца ключавых слоў, а таксама супастаўныя фразы, якія людзі выкарыстоўваюць для таго ж пытання. Магчымасць гэтай тэхналогіі для дасягнення гэтай мэты звязана з яе здольнасцю ацэньваць вэб-сайт і яго аналітыку. У выніку сайты электроннай камерцыі могуць размясціць прадукты з высокім рэйтынгам у верхняй частцы старонкі, аддаючы прыярытэту паказчыкам клікаў і папярэднім канверсіям. 

Сёння гіганты любяць eBay зразумелі важнасць гэтага. З больш чым 800 мільёнамі паказаных элементаў, кампанія можа прагназаваць і прапанаваць найбольш рэлевантныя вынікі пошуку з дапамогай штучнага інтэлекту і аналітыкі. 

Таргетынг для машыннага навучання і электроннай камерцыі

У адрозненне ад фізічнай крамы, дзе вы можаце пагаварыць з кліентамі, каб даведацца, што яны хочуць ці трэба, інтэрнэт-крамы засыпаны велізарнай колькасцю дадзеных кліентаў.

У выніку сегментацыя кліентаў мае вырашальнае значэнне для індустрыі электроннай камерцыі, паколькі дазваляе прадпрыемствам адаптаваць свае метады камунікацыі да кожнага асобнага кліента. Машынае навучанне можа дапамагчы вам зразумець жаданні вашых кліентаў і забяспечыць ім больш індывідуальны вопыт пакупкі.

Машынае навучанне і досвед кліентаў

Кампаніі электроннай камерцыі могуць выкарыстоўваць машыннае навучанне, каб забяспечыць больш персаналізаваны вопыт для сваіх кліентаў. Сёння кліенты не толькі аддаюць перавагу, але і патрабуюць асабістага зносін з любімымі брэндамі. Рознічныя гандляры могуць наладзіць кожнае злучэнне са сваімі кліентамі, выкарыстоўваючы штучны інтэлект і машыннае навучанне, што прыводзіць да лепшага карыстання кліентамі.

Акрамя таго, яны могуць прадухіліць узнікненне праблем з абслугоўваннем кліентаў з дапамогай машыннага навучання. З дапамогай машыннага навучання ўзровень адмовы ад кошыкаў, несумненна, зменшыцца, а продажы ў канчатковым выніку вырастуць. Боты падтрымкі кліентаў, у адрозненне ад людзей, могуць даваць непрадузятыя адказы ў любы час дня і ночы. 

Машынае навучанне і выяўленне махлярства

Анамаліі лягчэй выявіць, калі ў вас ёсць больш дадзеных. Такім чынам, вы можаце выкарыстоўваць машыннае навучанне, каб бачыць тэндэнцыі ў дадзеных, разумець, што з'яўляецца «нармальным», а што не, і атрымліваць абвесткі, калі нешта пойдзе не так.

«Выяўленне махлярства» з'яўляецца найбольш распаўсюджаным дадаткам для гэтага. Кліенты, якія купляюць велізарныя аб'ёмы тавараў з дапамогай скрадзеных крэдытных карт або адмяняюць свае заказы пасля дастаўкі тавараў, з'яўляюцца звычайнай праблемай для рознічных гандляроў. Тут на дапамогу прыходзіць машыннае навучанне.

Машынае навучанне і дынамічнае цэнаўтварэнне

У выпадку дынамічнага цэнаўтварэння машыннае навучанне ў электроннай камерцыі можа быць надзвычай карысным і можа дапамагчы вам палепшыць вашыя KPI. Здольнасць алгарытмаў вывучаць новыя шаблоны з дадзеных з'яўляецца крыніцай гэтай карыснасці. У выніку гэтыя алгарытмы пастаянна вывучаюць і выяўляюць новыя запыты і тэндэнцыі. Замест таго, каб спадзявацца на простае зніжэнне цэн, прадпрыемствы электроннай камерцыі могуць атрымаць выгаду ад прагназуючых мадэляў, якія дапамогуць ім высветліць ідэальную цану для кожнага прадукту. Вы можаце выбраць найлепшую прапанову, лепшыя цэны і паказваць зніжкі ў рэжыме рэальнага часу, увесь час разглядаючы найлепшую стратэгію павелічэння продажаў і аптымізацыі запасаў.

Падсумоўваць

Шляхоў, якім машыннае навучанне фарміруе індустрыю электроннай камерцыі, незлічонае мноства. Прымяненне гэтай тэхналогіі аказваюць прамы ўплыў на абслугоўванне кліентаў і рост бізнесу ў індустрыі электроннай камерцыі. Ваша кампанія палепшыла б абслугоўванне кліентаў, падтрымку кліентаў, эфектыўнасць і вытворчасць, а таксама палепшыла б кадравыя рашэнні. Алгарытмы машыннага навучання для электроннай камерцыі будуць працягваць прыносіць значныя паслугі бізнесу электроннай камерцыі па меры іх развіцця.

Праглядзець спіс кампаній, якія займаюцца машынным навучаннем, Vendorland

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.