Jaunā e-komercijas seja: mašīnmācības ietekme nozarē

E-komercija un mašīnmācīšanās

Vai jūs kādreiz domājāt, ka datori varētu atpazīt un apgūt modeļus, lai pieņemtu savus lēmumus? Ja jūsu atbilde bija nē, jūs atrodaties vienā laivā ar daudziem e-komercijas nozares ekspertiem; neviens nevarēja paredzēt tā pašreizējo stāvokli.

Tomēr pēdējo desmitgažu laikā mašīnmācībai ir bijusi nozīmīga loma e-komercijas attīstībā. Apskatīsim, kur un kā šobrīd atrodas e-komercija mašīnmācības pakalpojumu sniedzēji veidos to ne pārāk tālā nākotnē.

Kas mainās e-komercijas nozarē?

Daži var uzskatīt, ka e-komercija ir salīdzinoši jauna parādība, kas ir būtiski mainījusi mūsu iepirkšanās veidu, pateicoties tehnoloģiju attīstībai šajā jomā. Tomēr tas tā nav.

Lai gan tehnoloģijām ir liela nozīme mūsu šodienas mijiedarbībā ar veikaliem, e-komercija pastāv jau vairāk nekā 40 gadus, un tagad tā ir lielāka nekā jebkad agrāk.

Mazumtirdzniecības e-komercijas pārdošanas apjomi visā pasaulē 4.28. gadā sasniedza 2020 triljonus dolāru, un paredzams, ka e-mazumtirdzniecības ieņēmumi 5.4. gadā sasniegs 2022 triljonus dolāru.

Statista

Bet, ja tehnoloģija vienmēr ir bijusi apkārt, kā mašīnmācība maina nozari tagad? Tas ir vienkārši. Mākslīgais intelekts likvidē vienkāršu analīzes sistēmu tēlu, lai parādītu, cik spēcīgs un pārveidojošs tas patiešām var būt.

Iepriekšējos gados mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās bija pārāk neattīstīti un vienkārši izpildāmi, lai patiesi spīdētu to iespējamo pielietojumu ziņā. Tomēr tā vairs nav.

Zīmoli var izmantot tādus jēdzienus kā meklēšana ar balsi, lai reklamētu savus produktus klientu priekšā, jo tādas tehnoloģijas kā mašīnmācīšanās un tērzēšanas roboti kļūst arvien izplatītākas. AI var arī palīdzēt ar krājumu prognozēšanu un aizmugursistēmas atbalstu.

Mašīnmācīšanās un ieteikumu dzinēji

E-komercijā šai tehnoloģijai ir vairāki galvenie pielietojumi. Pasaules mērogā ieteikumu dzinēji ir viena no karstākajām tendencēm. Varat rūpīgi novērtēt simtiem miljonu cilvēku tiešsaistes aktivitātes, izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus un viegli apstrādājot milzīgus datu apjomus. Varat to izmantot, lai izstrādātu produktu ieteikumus konkrētam klientam vai klientu grupai (automātiskā segmentācija), pamatojoties uz viņu interesēm.

Kā tas darbojas?

Varat noskaidrot, kuras apakšlapas klients izmanto, novērtējot iegūtos lielus datus par pašreizējo vietnes trafiku. Varēja pateikt, ko viņš meklē un kur pavadīja lielāko daļu sava laika. Turklāt rezultāti tiks nodrošināti personalizētā lapā ar ieteiktajiem vienumiem, kuru pamatā ir vairāki informācijas avoti: iepriekšējo klientu darbību profils, intereses (piemēram, hobiji), laikapstākļi, atrašanās vieta un sociālo mediju dati.

Mašīnmācība un tērzēšanas roboti

Analizējot strukturētus datus, tērzēšanas roboti, kurus darbina mašīnmācīšanās, var radīt “cilvēciskāku” sarunu ar lietotājiem. Tērzēšanas robotus var ieprogrammēt ar vispārīgu informāciju, lai atbildētu uz patērētāju jautājumiem, izmantojot mašīnmācīšanos. Būtībā, jo vairāk cilvēku robots mijiedarbojas, jo labāk tas izpratīs e-komercijas vietnes produktus/pakalpojumus. Uzdodot jautājumus, tērzēšanas roboti var sniegt personalizētus kuponus, atklāt iespējamās papildu pārdošanas iespējas un apmierināt klienta ilgtermiņa vajadzības. Vietnei pielāgota tērzēšanas robota projektēšanas, izveides un integrēšanas izmaksas ir aptuveni 28,000 XNUMX USD. Lai to apmaksātu, var viegli izmantot mazo uzņēmumu aizdevumu. 

Mašīnmācīšanās un meklēšanas rezultāti

Lietotāji var izmantot mašīnmācīšanos, lai atrastu tieši to, ko viņi meklē, pamatojoties uz viņu meklēšanas vaicājumu. Klienti pašlaik meklē produktus e-komercijas vietnē, izmantojot atslēgvārdus, tāpēc vietnes īpašniekam ir jāgarantē, ka šie atslēgvārdi ir piešķirti produktiem, kurus lietotāji meklē.

Mašīnmācība var palīdzēt, meklējot sinonīmus bieži lietotiem atslēgvārdiem, kā arī salīdzināmas frāzes, ko cilvēki izmanto vienam un tam pašam jautājumam. Šīs tehnoloģijas spēja to sasniegt izriet no tās spējas novērtēt vietni un tās analīzi. Rezultātā e-komercijas vietnes lapas augšdaļā var novietot produktus ar augstu novērtējumu, vienlaikus nosakot prioritāti klikšķu skaitam un iepriekšējiem reklāmguvumiem. 

Šodien milžiem patīk eBay ir sapratuši, cik tas ir svarīgi. Izmantojot vairāk nekā 800 miljonus vienumu, uzņēmums spēj prognozēt un piedāvāt visatbilstošākos meklēšanas rezultātus, izmantojot mākslīgo intelektu un analīzi. 

Mašīnmācīšanās un e-komercijas mērķauditorijas atlase

Atšķirībā no fiziska veikala, kurā varat runāt ar klientiem, lai uzzinātu, ko viņi vēlas vai vajag, tiešsaistes veikali tiek bombardēti ar milzīgu klientu datu apjomu.

Kā rezultātā, klientu segmentācija ir ļoti svarīga e-komercijas nozarei, jo tā ļauj uzņēmumiem pielāgot savas saziņas metodes katram klientam. Mašīnmācība var palīdzēt jums izprast jūsu klientu vēlmes un nodrošināt viņiem pielāgotāku pirkšanas pieredzi.

Mašīnmācība un klientu pieredze

E-komercijas uzņēmumi var izmantot mašīnmācīšanos, lai saviem klientiem nodrošinātu personalizētāku pieredzi. Klienti mūsdienās ne tikai dod priekšroku, bet arī pieprasa personiski sazināties ar saviem iecienītākajiem zīmoliem. Mazumtirgotāji var pielāgot katru saikni ar saviem klientiem, izmantojot mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos, tādējādi nodrošinot labāku klientu pieredzi.

Turklāt tie var novērst klientu apkalpošanas problēmu rašanos, izmantojot mašīnmācīšanos. Izmantojot mašīnmācīšanos, grozu atmešanas rādītāji, bez šaubām, samazinātos un pārdošanas apjoms galu galā pieaugs. Klientu atbalsta robotprogrammatūra atšķirībā no cilvēkiem var sniegt objektīvas atbildes jebkurā dienas vai nakts laikā. 

Mašīnmācīšanās un krāpšanas atklāšana

Anomālijas ir vieglāk pamanīt, ja jums ir vairāk datu. Tādējādi varat izmantot mašīnmācīšanos, lai redzētu datu tendences, saprastu, kas ir “normāls” un kas nav, un saņemtu brīdinājumus, ja kaut kas noiet greizi.

“Krāpšanas atklāšana” ir visizplatītākā lietojumprogramma šim nolūkam. Klienti, kuri iegādājas lielu daudzumu preču ar zagtām kredītkartēm vai atceļ pasūtījumus pēc preču piegādes, ir izplatītas mazumtirgotāju problēmas. Šeit parādās mašīnmācīšanās.

Mašīnmācīšanās un dinamiska cenu noteikšana

Dinamiskās cenu noteikšanas gadījumā mašīnmācīšanās e-komercijā var būt ārkārtīgi izdevīga un var palīdzēt uzlabot jūsu KPI. Šīs lietderības avots ir algoritmu spēja apgūt jaunus modeļus no datiem. Rezultātā šie algoritmi pastāvīgi mācās un atklāj jaunus pieprasījumus un tendences. Tā vietā, lai paļautos uz vienkāršiem cenu samazinājumiem, e-komercijas uzņēmumi varētu gūt labumu no prognozēšanas modeļiem, kas var palīdzēt viņiem noteikt ideālo cenu katram produktam. Varat izvēlēties labāko piedāvājumu, labākās cenas un rādīt reāllaika atlaides, vienlaikus apsverot labāko stratēģiju pārdošanas palielināšanai un krājumu optimizēšanai.

Vārdu sakot

Veidi, kā mašīnmācīšanās veido e-komercijas nozari, ir neskaitāmi. Šīs tehnoloģijas pielietojumiem ir tieša ietekme uz klientu apkalpošanu un biznesa izaugsmi e-komercijas nozarē. Jūsu uzņēmums uzlabotu klientu apkalpošanu, klientu atbalstu, efektivitāti un ražošanu, kā arī pieņemtu labākus personāla lēmumus. Mašīnmācīšanās algoritmi e-komercijai arī turpmāk būs nozīmīgi e-komercijas biznesam to attīstības gaitā.

Skatiet Vendorland mašīnmācības uzņēmumu sarakstu

Ko jūs domājat?

Šī vietne izmanto Akismet, lai samazinātu surogātpastu. Uzziniet, kā tiek apstrādāts jūsu komentārs.