Naujas elektroninės prekybos veidas: mašininio mokymosi įtaka pramonėje

El. prekyba ir mašininis mokymasis

Ar kada nors numatėte, kad kompiuteriai gali atpažinti ir išmokti modelius, kad galėtų priimti savo sprendimus? Jei jūsų atsakymas buvo neigiamas, esate toje pačioje valtyje su daugeliu el. prekybos pramonės ekspertų; niekas negalėjo numatyti dabartinės jos būklės.

Tačiau mašinų mokymasis per pastaruosius kelis dešimtmečius atliko svarbų vaidmenį elektroninės prekybos raidoje. Pažiūrėkime, kur ir kaip šiuo metu yra elektroninė prekyba mašininio mokymosi paslaugų teikėjai formuosis jį netolimoje ateityje.

Kas keičiasi elektroninės prekybos pramonėje?

Kai kas gali manyti, kad elektroninė prekyba yra palyginti naujas reiškinys, kuris dėl šios srities technologijų pažangos iš esmės pakeitė mūsų apsipirkimo būdą. Tačiau tai nėra visiškai taip.

Nors technologijos vaidina svarbų vaidmenį mūsų bendravime su parduotuvėmis šiandien, elektroninė prekyba gyvuoja daugiau nei 40 metų ir dabar yra didesnė nei bet kada.

4.28 m. mažmeninės prekybos elektroninės prekybos apyvarta visame pasaulyje pasiekė 2020 trilijonus dolerių, o 5.4 m. numatomos 2022 trilijono dolerių pajamos.

Statista

Bet jei technologijos visada buvo, kaip mašininis mokymasis keičia pramonę dabar? Tai paprasta. Dirbtinis intelektas panaikina paprastų analizės sistemų įvaizdį, kad parodytų, koks galingas ir transformuojantis jis iš tikrųjų gali būti.

Ankstesniais metais dirbtinis intelektas ir mašinų mokymasis buvo per daug neišplėtoti ir paprastas jų vykdymas, kad iš tikrųjų būtų galima pritaikyti. Tačiau taip nebėra.

Prekės ženklai gali naudoti tokias sąvokas kaip paieška balsu, kad reklamuotų savo produktus klientams, nes tokios technologijos kaip mašininis mokymasis ir pokalbių robotai tampa vis labiau paplitę. AI taip pat gali padėti prognozuoti atsargas ir palaikymą.

Mašininio mokymosi ir rekomendacijų varikliai

Yra daug pagrindinių šios technologijos pritaikymų elektroninėje prekyboje. Pasauliniu mastu rekomendacijų varikliai yra viena karščiausių tendencijų. Naudodami mašininio mokymosi algoritmus ir lengvai apdorodami milžiniškus duomenų kiekius, galite kruopščiai įvertinti šimtų milijonų žmonių veiklą internete. Jį galite naudoti kurdami produktų rekomendacijas konkrečiam klientui ar klientų grupei (automatinis segmentavimas), atsižvelgiant į jų pomėgius.

Kaip tai veikia?

Galite išsiaiškinti, kuriuos antrinius puslapius klientas naudoja, įvertinęs gautus didelius duomenis apie dabartinį svetainės srautą. Galite pasakyti, ko jis siekia ir kur praleido didžiąją laiko dalį. Be to, rezultatai bus pateikti suasmenintame puslapyje su pasiūlytais elementais, pagrįstais keliais informacijos šaltiniais: ankstesnės klientų veiklos profiliu, pomėgiais (pvz., pomėgiais), oru, vieta ir socialinės žiniasklaidos duomenimis.

Mašininis mokymasis ir pokalbių robotai

Analizuodami struktūrizuotus duomenis, pokalbių robotai, valdomi mašininio mokymosi, gali sukurti „žmogiškesnį“ pokalbį su vartotojais. Pokalbių robotai gali būti užprogramuoti su bendra informacija, kad galėtų atsakyti į vartotojų užklausas naudojant mašininį mokymąsi. Iš esmės, kuo daugiau žmonių robotas bendrauja, tuo geriau jis supras elektroninės prekybos svetainės produktus/paslaugas. Užduodami klausimus pokalbių robotai gali suteikti asmeniniams poreikiams pritaikytus kuponus, atskleisti galimas papildomo pardavimo galimybes ir patenkinti ilgalaikius kliento poreikius. Pasirinktinio pokalbių roboto sukūrimas, kūrimas ir integravimas į svetainę kainuoja maždaug 28,000 XNUMX USD. Smulkaus verslo paskola gali būti lengvai naudojama už tai sumokėti. 

Mašininis mokymasis ir paieškos rezultatai

Vartotojai gali naudoti mašininį mokymąsi, kad pagal paieškos užklausą tiksliai rastų tai, ko ieško. Šiuo metu klientai prekių ieško elektroninės prekybos svetainėje naudodami raktinius žodžius, todėl svetainės savininkas turi garantuoti, kad tie raktiniai žodžiai buvo priskirti vartotojams ieškomiems produktams.

Mašininis mokymasis gali padėti ieškant dažniausiai naudojamų raktinių žodžių sinonimų ir panašių frazių, kurias žmonės naudoja atsakydami į tą patį klausimą. Šios technologijos pajėgumas tai pasiekti priklauso nuo jos gebėjimo įvertinti svetainę ir jos analizę. Dėl to el. prekybos svetainės gali pateikti aukšto įvertinimo produktus puslapio viršuje, o pirmenybę teikia paspaudimų rodikliams ir ankstesnėms konversijoms. 

Šiandien milžinams patinka "eBay" suprato to svarbą. Pateikdama daugiau nei 800 milijonų prekių, bendrovė gali prognozuoti ir pasiūlyti aktualiausius paieškos rezultatus, naudodama dirbtinį intelektą ir analizę. 

Mašininis mokymasis ir el. prekybos taikymas

Skirtingai nei fizinėje parduotuvėje, kurioje galite pasikalbėti su klientais, kad sužinotumėte, ko jie nori ar ko jiems reikia, internetinės parduotuvės yra užpilamos didžiuliu klientų duomenų kiekiu.

Kaip rezultatas, klientų segmentavimas yra labai svarbus elektroninės prekybos pramonei, nes leidžia įmonėms pritaikyti savo komunikacijos metodus kiekvienam klientui. Mašininis mokymasis gali padėti suprasti klientų poreikius ir suteikti jiems labiau pritaikytą pirkimo patirtį.

Mašininis mokymasis ir klientų patirtis

El. prekybos įmonės gali naudoti mašininį mokymąsi, kad suteiktų savo klientams labiau pritaikytą patirtį. Klientai šiandien ne tik nori, bet ir reikalauja asmeniškai bendrauti su savo mėgstamais prekių ženklais. Mažmenininkai gali pritaikyti kiekvieną ryšį su savo klientais naudodamiesi dirbtiniu intelektu ir mašininiu mokymusi, todėl klientams bus teikiama geresnė patirtis.

Be to, naudojant mašininį mokymąsi, jie gali užkirsti kelią klientų aptarnavimo problemoms. Naudojant mašininį mokymąsi, neabejotinai mažėtų krepšelio atsisakymo rodikliai, o pardavimas ilgainiui padidėtų. Klientų aptarnavimo robotai, skirtingai nei žmonės, gali pateikti nešališkus atsakymus bet kuriuo dienos ar nakties metu. 

Mašininis mokymasis ir sukčiavimo aptikimas

Anomalijas lengviau pastebėti, kai turite daugiau duomenų. Taigi galite naudoti mašininį mokymąsi, kad pamatytumėte duomenų tendencijas, suprastumėte, kas yra „normalu“, o kas ne, ir gautumėte įspėjimus, kai kas nors negerai.

„Sukčiavimo aptikimas“ yra labiausiai paplitęs taikymas. Klientai, perkantys didžiulius kiekius prekių su pavogtomis kredito kortelėmis arba atšaukiantys savo užsakymus po to, kai prekės buvo pristatytos, yra dažnos mažmenininkų problemos. Čia atsiranda mašininis mokymasis.

Mašininis mokymasis ir dinaminė kainodara

Dinaminės kainodaros atveju mašininis mokymasis elektroninėje prekyboje gali būti labai naudingas ir gali padėti pagerinti KPI. Šio naudingumo šaltinis yra algoritmų gebėjimas mokytis naujų modelių iš duomenų. Dėl to tie algoritmai nuolat mokosi ir aptinka naujų užklausų bei tendencijų. Užuot pasikliavę paprasčiausiu kainų sumažinimu, elektroninės prekybos įmonėms gali būti naudingi nuspėjamieji modeliai, kurie gali padėti išsiaiškinti idealią kiekvieno produkto kainą. Galite pasirinkti geriausią pasiūlymą, geriausias kainas ir rodyti nuolaidas realiuoju laiku, kartu atsižvelgdami į geriausią strategiją, kaip padidinti pardavimus ir optimizuoti atsargas.

Apibendrinti

Yra daugybė būdų, kaip mašininis mokymasis formuoja elektroninės prekybos pramonę. Šios technologijos pritaikymas turi tiesioginės įtakos klientų aptarnavimui ir verslo augimui elektroninės prekybos industrijoje. Jūsų įmonė pagerintų klientų aptarnavimą, klientų aptarnavimą, efektyvumą ir gamybą, taip pat priimtų geresnius personalo sprendimus. Mašininio mokymosi algoritmai, skirti elektroninei prekybai, ir toliau bus labai naudingi elektroninės prekybos verslui, kai jie vystosi.

Peržiūrėkite „Vendorland“ mašininio mokymosi įmonių sąrašą

Ką manote?

Ši svetainė naudoja "Akismet", kad sumažintų šlamštą. Sužinokite, kaip apdorojamas jūsų komentaras.