Новото лице на е-трговијата: влијанието на машинското учење во индустријата

Е-трговија и машинско учење

Дали некогаш сте предвиделе дека компјутерите би можеле да препознаат и да научат обрасци за да донесат свои одлуки? Ако вашиот одговор беше не, вие сте во истиот брод како и многу експерти во индустријата за е-трговија; никој не можеше да ја предвиди нејзината моментална состојба.

Сепак, машинското учење одигра значајна улога во еволуцијата на е-трговијата во последните неколку децении. Ајде да погледнеме каде е е-трговијата во моментов и како даватели на услуги за машинско учење ќе го обликува во не толку далечна иднина.

Што се менува во индустријата за е-трговија?

Некои можеби веруваат дека е-трговијата е релативно нов феномен кој фундаментално го трансформираше начинот на кој купуваме, благодарение на технолошкиот напредок во областа. Меѓутоа, тоа не е сосема така.

И покрај тоа што технологијата игра голема улога во начинот на кој ние се занимаваме со продавниците денес, е-трговијата постои повеќе од 40 години и сега е поголема од кога било.

Продажбата на малопродажба на е-трговија ширум светот достигна 4.28 трилиони долари во 2020 година, при што се очекува приходите од е-мало да достигнат 5.4 трилиони долари во 2022 година.

Statista

Но, ако технологијата отсекогаш била наоколу, како машинското учење ја менува индустријата сега? Едноставно е. Вештачката интелигенција ја отстранува сликата на едноставни системи за анализа за да покаже колку навистина може да биде моќна и трансформативна.

Во претходните години, вештачката интелигенција и машинското учење беа премногу неразвиени и едноставни во нивното извршување за навистина да блеснат во однос на нивните можни апликации. Меѓутоа, тоа веќе не е така.

Брендовите може да користат концепти како гласовно пребарување за да ги промовираат своите производи пред клиентите бидејќи технологиите како машинско учење и чет-ботови стануваат се поприсутни. Вештачката интелигенција, исто така, може да помогне со прогнозирање на залихи и поддршка за заднината.

Мотори за машинско учење и препораки

Постојат повеќе големи примени на оваа технологија во е-трговијата. На глобално ниво, моторите за препораки се еден од најжешките трендови. Можете темелно да ја процените онлајн активноста на стотици милиони луѓе користејќи алгоритми за машинско учење и лесно обработувајќи огромни количини на податоци. Можете да го користите за да произведете препораки за производи за одреден клиент или група клиенти (авто-сегментација) врз основа на нивните интереси.

Како работи?

Можете да дознаете кои под-страници ги користи клиентот со проценка на стекнатите големи податоци за тековниот сообраќај на веб-локација. Можеше да кажеш што бараше и каде го поминуваше поголемиот дел од своето време. Понатаму, резултатите ќе бидат обезбедени на персонализирана страница со предложени ставки засновани на повеќе извори на информации: профил на претходни активности на клиентите, интереси (на пример, хоби), временска прогноза, локација и податоци за социјалните мрежи.

Машинско учење и четботи

Со анализирање на структурирани податоци, чет-ботови напојувани со машинско учење можат да создадат „почовечки“ разговор со корисниците. Chatbots може да се програмираат со генерички информации за да одговорат на прашањата на потрошувачите користејќи машинско учење. Во суштина, колку повеќе луѓе комуницира со ботот, толку подобро ќе ги разбере производите/услугите на страницата за е-трговија. Со поставување прашања, четботите можат да даваат персонализирани купони, да ги откријат потенцијалните можности за надпродажба и да одговорат на долгорочните потреби на клиентите. Трошоците за дизајнирање, градење и интегрирање на прилагоден chatbot за веб-локација се приближно 28,000 долари. Заем за мал бизнис може лесно да се искористи за да се плати за ова. 

Машинско учење и резултати од пребарување

Корисниците можат да користат машинско учење за да го најдат токму она што го бараат врз основа на нивното барање за пребарување. Клиентите моментално бараат производи на страницата за е-трговија користејќи клучни зборови, така што сопственикот на страницата мора да гарантира дека тие клучни зборови се доделени на производите што ги бараат корисниците.

Машинското учење може да помогне со барање синоними на најчесто користените клучни зборови, како и споредливи фрази што луѓето ги користат за истото прашање. Капацитетот на оваа технологија да го постигне ова произлегува од нејзината способност да оценува веб-локација и нејзината аналитика. Како резултат на тоа, сајтовите за е-трговија можат да постават производи со висока оцена на врвот на страницата, притоа давајќи приоритет на стапките на кликање и претходните конверзии. 

Денес, гигантите како eBay ја сфатија важноста на ова. Со над 800 милиони прикажани ставки, компанијата може да ги предвиди и понуди најрелевантните резултати од пребарувањето користејќи вештачка интелигенција и аналитика. 

Машинско учење и таргетирање на е-трговија

За разлика од физичката продавница, каде што можете да разговарате со клиентите за да дознаете што сакаат или што им треба, онлајн продавниците се бомбардирани со огромни количини на податоци за клиентите.

Како резултат на тоа, сегментација на клиентот е од клучно значење за индустријата за е-трговија, бидејќи им овозможува на бизнисите да ги приспособат своите методи за комуникација на секој поединечен клиент. Машинското учење може да ви помогне да ги разберете желбите на вашите клиенти и да им обезбедите поприспособено искуство при купувањето.

Машинско учење и искуство на клиентите

Компаниите за е-трговија можат да користат машинско учење за да обезбедат поперсонализирано искуство за своите клиенти. Клиентите денес не само што претпочитаат, туку и бараат да комуницираат со нивните омилени брендови на личен начин. Трговците на мало можат да ја прилагодат секоја врска со своите клиенти користејќи вештачка интелигенција и машинско учење, што резултира со подобро искуство на клиентите.

Понатаму, тие можат да спречат појава на проблеми со грижата за клиентите со користење на машинско учење. Со машинското учење, стапките на напуштање на количката несомнено ќе се намалат, а продажбата на крајот ќе се зголеми. Ботови за поддршка на клиенти, за разлика од луѓето, можат да даваат непристрасни одговори во секое време од денот или ноќта. 

Машинско учење и откривање измами

Полесно се забележуваат аномалии кога имате повеќе податоци. Така, можете да користите машинско учење за да ги видите трендовите во податоците, да разберете што е „нормално“, а што не и да добивате предупредувања кога нешто тргне наопаку.

„Откривање измама“ е најраспространетата апликација за ова. Клиентите кои купуваат огромни количини стока со украдени кредитни картички или кои ги откажуваат своите нарачки откако ќе бидат испорачани артиклите се заеднички проблеми за трговците на мало. Тука доаѓа машинското учење.

Машинско учење и динамички цени

Во случај на динамични цени, машинското учење во е-трговија може да биде исклучително корисно и може да ви помогне да ги подобрите вашите KPI. Способноста на алгоритмите да учат нови обрасци од податоците е изворот на оваа корисност. Како резултат на тоа, тие алгоритми постојано учат и откриваат нови барања и трендови. Наместо да се потпираат на едноставни намалувања на цените, бизнисите со е-трговија би можеле да имаат корист од предвидливите модели кои можат да им помогнат да ја дознаат идеалната цена за секој производ. Можете да ја изберете најдобрата понуда, најдобрата цена и да прикажувате попусти во реално време, истовремено земајќи ја предвид најдобрата стратегија за зголемување на продажбата и оптимизација на залихите.

Да сумирам

Начините на кои машинското учење ја обликува индустријата за е-трговија се безброј. Апликациите на оваа технологија имаат директно влијание врз услугите на клиентите и растот на бизнисот во индустријата за е-трговија. Вашата компанија би ја подобрила услугата за клиентите, поддршката за клиентите, ефикасноста и производството, како и да донесе подобри одлуки за човечки ресурси. Алгоритмите за машинско учење за е-трговија ќе продолжат да бидат од значајна услуга за бизнисот со е-трговија додека се развиваат.

Погледнете ја листата на компании за машинско учење на Vendorland

Што мислите?

Оваа страница користи Akismet за намалување на спам. Научете како се обработува вашиот коментар.