Новое лицо электронной коммерции: влияние машинного обучения в отрасли

Электронная торговля и машинное обучение

Вы когда-нибудь предполагали, что компьютеры смогут распознавать и изучать закономерности, чтобы принимать собственные решения? Если ваш ответ был отрицательным, вы оказались в одной лодке со многими экспертами в области электронной коммерции; никто не мог предсказать его нынешнее состояние.

Однако машинное обучение сыграло значительную роль в эволюции электронной коммерции за последние несколько десятилетий. Давайте посмотрим, где сейчас находится электронная коммерция и как поставщики услуг машинного обучения сформирует его в недалеком будущем.

Что меняется в индустрии электронной коммерции?

Некоторые могут подумать, что электронная коммерция - это относительно новое явление, которое коренным образом изменило то, как мы совершаем покупки, благодаря технологическим достижениям в этой области. Однако это не совсем так.

Несмотря на то, что сегодня технологии играют большую роль в том, как мы взаимодействуем с магазинами, электронная коммерция существует уже более 40 лет, и сейчас она больше, чем когда-либо.

Мировые розничные продажи электронной коммерции достигли 4.28 триллиона долларов в 2020 году, при этом ожидается, что выручка от электронной торговли достигнет 5.4 триллиона долларов в 2022 году.

Statista

Но если технологии были всегда, как машинное обучение меняет отрасль сейчас? Это просто. Искусственный интеллект избавляется от образа простых систем анализа, чтобы показать, насколько мощными и преобразующими они могут быть.

Раньше искусственный интеллект и машинное обучение были слишком неразвиты и просты в исполнении, чтобы по-настоящему сиять с точки зрения их возможных приложений. Однако это уже не так.

Бренды могут использовать такие концепции, как голосовой поиск, для продвижения своих продуктов перед покупателями, поскольку такие технологии, как машинное обучение и чат-боты, становятся все более распространенными. ИИ также может помочь с прогнозированием запасов и поддержкой серверной части.

Механизмы машинного обучения и рекомендаций

Есть несколько основных применений этой технологии в электронной коммерции. В глобальном масштабе системы рекомендаций - одна из самых горячих тенденций. Вы можете тщательно оценить онлайн-активность сотен миллионов людей, используя алгоритмы машинного обучения и с легкостью обрабатывая огромные объемы данных. Вы можете использовать его для составления рекомендаций по продукту для конкретного клиента или группы клиентов (автоматическая сегментация) на основе их интересов.

Как это работает?

Вы можете выяснить, какие подстраницы использовал клиент, оценив полученные большие данные о текущем трафике веб-сайта. Вы могли сказать, что ему было нужно и где он проводил большую часть своего времени. Кроме того, результаты будут представлены на персонализированной странице с предложенными элементами на основе нескольких источников информации: профиля предыдущих действий клиентов, интересов (например, хобби), погоды, местоположения и данных социальных сетей.

Машинное обучение и чат-боты

Анализируя структурированные данные, чат-боты на базе машинного обучения могут создавать более «человеческий» диалог с пользователями. Чат-боты могут быть запрограммированы с использованием общей информации для ответа на запросы потребителей с помощью машинного обучения. По сути, чем больше людей взаимодействует с ботом, тем лучше он понимает продукты / услуги сайта электронной коммерции. Задавая вопросы, чат-боты могут выдавать персонализированные купоны, раскрывать потенциальные возможности дополнительных продаж и удовлетворять долгосрочные потребности клиентов. Стоимость разработки, создания и интеграции настраиваемого чат-бота для веб-сайта составляет примерно 28,000 долларов. Для оплаты этого легко можно использовать ссуду для малого бизнеса. 

Машинное обучение и результаты поиска

Пользователи могут использовать машинное обучение, чтобы находить именно то, что они ищут, на основе своего поискового запроса. В настоящее время клиенты ищут продукты на сайте электронной коммерции, используя ключевые слова, поэтому владелец сайта должен гарантировать, что эти ключевые слова были назначены продуктам, которые ищут пользователи.

Машинное обучение может помочь в поиске синонимов часто используемых ключевых слов, а также сопоставимых фраз, которые люди используют для одного и того же вопроса. Возможности этой технологии для достижения этой цели проистекают из ее способности оценивать веб-сайт и его аналитику. В результате сайты электронной коммерции могут размещать продукты с высоким рейтингом в верхней части страницы, отдавая приоритет рейтингу кликов и предыдущим конверсиям. 

Сегодня гигантам нравится eBay осознали важность этого. Отображая более 800 миллионов элементов, компания может прогнозировать и предлагать наиболее релевантные результаты поиска с помощью искусственного интеллекта и аналитики. 

Машинное обучение и таргетинг на электронную торговлю

В отличие от обычного магазина, где вы можете поговорить с покупателями, чтобы узнать, что они хотят или что им нужно, интернет-магазины завалены огромными объемами клиентских данных.

В результате сегментация клиентов имеет решающее значение для индустрии электронной коммерции, поскольку позволяет предприятиям адаптировать свои методы коммуникации к каждому отдельному клиенту. Машинное обучение может помочь вам понять желания ваших клиентов и предоставить им более индивидуальный подход к покупкам.

Машинное обучение и клиентский опыт

Компании, занимающиеся электронной коммерцией, могут использовать машинное обучение, чтобы предоставить своим клиентам более индивидуальный подход. Сегодня покупатели не только предпочитают, но и требуют личного общения со своими любимыми брендами. Розничные продавцы могут настраивать каждое соединение со своими клиентами с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, что улучшает качество обслуживания клиентов.

Кроме того, они могут предотвратить возникновение проблем с обслуживанием клиентов с помощью машинного обучения. С машинным обучением процент отказа от корзины, несомненно, снизится, а продажи в конечном итоге увеличатся. Боты службы поддержки, в отличие от людей, могут давать объективные ответы в любое время дня и ночи. 

Машинное обучение и обнаружение мошенничества

Аномалии легче обнаружить, если у вас больше данных. Таким образом, вы можете использовать машинное обучение, чтобы видеть тенденции в данных, понимать, что является «нормальным», а что нет, и получать предупреждения, когда что-то идет не так.

«Обнаружение мошенничества» - наиболее распространенное приложение для этого. Покупатели, которые покупают огромное количество товаров с помощью украденных кредитных карт или отменяют свои заказы после того, как товары были доставлены, являются обычными проблемами для розничных торговцев. Здесь на помощь приходит машинное обучение.

Машинное обучение и динамическое ценообразование

В случае динамического ценообразования машинное обучение в электронной коммерции может быть чрезвычайно полезным и может помочь вам улучшить ваши ключевые показатели эффективности. Источником этой полезности является способность алгоритмов изучать новые закономерности на основе данных. В результате эти алгоритмы постоянно обучаются и обнаруживают новые запросы и тенденции. Вместо того, чтобы полагаться на простое снижение цен, предприятия электронной коммерции могут извлечь выгоду из прогнозных моделей, которые могут помочь им определить идеальную цену для каждого продукта. Вы можете выбрать лучшее предложение, лучшую цену и показывать скидки в режиме реального времени, при этом учитывая лучшую стратегию увеличения продаж и оптимизации запасов.

Подводить итоги

Машинное обучение влияет на индустрию электронной коммерции бесчисленное множество. Применение этой технологии напрямую влияет на обслуживание клиентов и рост бизнеса в индустрии электронной коммерции. Ваша компания улучшит обслуживание клиентов, поддержку клиентов, эффективность и производство, а также будет принимать более эффективные кадровые решения. Алгоритмы машинного обучения для электронной коммерции будут по-прежнему оказывать существенное влияние на бизнес электронной коммерции по мере их развития.

Просмотреть список компаний, занимающихся машинным обучением, Vendorland

Как вы думаете?

Этот сайт использует Akismet для уменьшения количества спама. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.