Az e-kereskedelem új arca: A gépi tanulás hatása az iparban

E-kereskedelem és gépi tanulás

Gondolta volna, hogy a számítógépek képesek lehetnek felismerni és megtanulni a mintákat, hogy saját döntéseiket meghozhassák? Ha a válasza nem volt, akkor egy csónakban jár az e-kereskedelmi iparág számos szakértőjével; senki sem tudta volna megjósolni jelenlegi állapotát.

A gépi tanulás azonban jelentős szerepet játszott az e-kereskedelem fejlődésében az elmúlt néhány évtizedben. Nézzük meg, hol tart jelenleg és hogyan gépi tanulási szolgáltatók alakítani fogja a nem túl távoli jövőben.

Mi változik az e-kereskedelemben?

Egyesek azt hiszik, hogy az e-kereskedelem egy viszonylag új jelenség, amely alapvetően átalakította vásárlásainkat a technológiai fejlődésnek köszönhetően. Ez azonban nem teljesen így van.

Annak ellenére, hogy a technológia nagy szerepet játszik abban, hogy hogyan viszonyulunk az üzletekhez, az e-kereskedelem már több mint 40 éve létezik, és most nagyobb, mint valaha.

A kiskereskedelmi e-kereskedelmi forgalom világszerte elérte a 4.28 billió dollárt 2020-ban, az e-kiskereskedelmi bevétel pedig 5.4-ben várhatóan eléri az 2022 billió dollárt.

Statista

De ha a technológia mindig is létezett, hogyan változtatja meg most az iparágat a gépi tanulás? Ez egyszerű. A mesterséges intelligencia megszünteti az egyszerű elemző rendszerek képét, hogy megmutassa, milyen erős és átalakító tud lenni valójában.

A korábbi években a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás túlságosan fejletlen és túl egyszerű volt ahhoz, hogy lehetséges alkalmazásaik tekintetében valóban tündököljön. Ez azonban már nem így van.

A márkák olyan fogalmakat használhatnak, mint a hangalapú keresés, hogy termékeiket az ügyfelek előtt népszerűsítsék, ahogy az olyan technológiák, mint a gépi tanulás és a chatbotok egyre elterjedtebbé válnak. Az AI készlet-előrejelzéssel és háttértámogatással is segíthet.

Gépi tanulási és ajánlási motorok

Ennek a technológiának számos fő alkalmazása létezik az e-kereskedelemben. Globális szinten az ajánlómotorok az egyik legforróbb trend. Emberek százmillióinak online tevékenységét alaposan kiértékelheti gépi tanulási algoritmusok és hatalmas mennyiségű adat egyszerű feldolgozásával. Használhatja termékajánlatok készítésére egy adott vásárló vagy vásárlói csoport számára (automatikus szegmentálás) az érdeklődési körük alapján.

Hogyan működik?

A webhely aktuális forgalmáról szerzett nagy adatok kiértékelésével megállapíthatja, hogy az ügyfél mely aloldalakat használta. Lehet tudni, hogy mit keresett, és hol töltötte ideje nagy részét. Ezen túlmenően az eredmények egy személyre szabott oldalon jelennek meg, ahol több információforráson alapuló javasolt tételek szerepelnek: korábbi vásárlói tevékenységek profilja, érdeklődési köre (pl. hobbi), időjárás, hely és közösségi média adatok.

Gépi tanulás és chatbotok

A strukturált adatok elemzésével a gépi tanulással működő chatbotok „emberibb” beszélgetést hozhatnak létre a felhasználókkal. A chatbotok általános információkkal programozhatók, hogy gépi tanulással válaszoljanak a fogyasztói megkeresésekre. Lényegében minél több emberrel lép kapcsolatba a bot, annál jobban megérti az e-kereskedelmi webhely termékeit/szolgáltatásait. A kérdések feltevésével a chatbotok személyre szabott kuponokat adhatnak, feltárhatják a potenciális felvásárlási lehetőségeket, és kielégíthetik az ügyfél hosszú távú igényeit. Az egyéni chatbot megtervezésének, felépítésének és integrálásának költsége egy webhelyhez nagyjából 28,000 XNUMX dollár. Ennek kifizetésére egy kisvállalkozási kölcsön könnyen felhasználható. 

Gépi tanulás és keresési eredmények

A felhasználók a gépi tanulás segítségével pontosan megtalálhatják, amit keresnek a keresési lekérdezésük alapján. Az ügyfelek jelenleg kulcsszavak segítségével keresnek termékeket egy e-kereskedelmi webhelyen, ezért a webhely tulajdonosának garantálnia kell, hogy ezek a kulcsszavak hozzá vannak rendelve a felhasználók által keresett termékekhez.

A gépi tanulás segíthet, ha megkeresi a gyakran használt kulcsszavak szinonimáját, valamint az emberek által ugyanarra a kérdésre használt hasonló kifejezéseket. Ennek a technológiának az a képessége, hogy ezt elérje, abból fakad, hogy képes kiértékelni egy webhelyet és annak elemzését. Ennek eredményeként az e-kereskedelmi webhelyek magas besorolású termékeket helyezhetnek el az oldal tetején, miközben előnyben részesítik a kattintási arányokat és a korábbi konverziókat. 

Ma az óriások szeretik eBay felismerték ennek fontosságát. A több mint 800 millió megjelenített elemnek köszönhetően a vállalat mesterséges intelligencia és elemzés segítségével képes előre jelezni és a legrelevánsabb keresési eredményeket kínálni. 

Gépi tanulás és e-kereskedelem célzása

Ellentétben a fizikai üzletekkel, ahol beszélhet az ügyfelekkel, hogy megtudja, mit akarnak vagy mire van szükségük, az online áruházak hatalmas mennyiségű ügyféladattal bombáznak.

Ennek eredményeként, ügyfélszegmentáció kritikus az e-kereskedelmi ágazat számára, mivel lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy kommunikációs módszereiket az egyes ügyfelekhez igazítsák. A gépi tanulás segíthet megérteni ügyfelei igényeit, és személyre szabottabb vásárlási élményt nyújthat számukra.

Gépi tanulás és az ügyfélélmény

Az e-kereskedelmi vállalatok gépi tanulást használhatnak, hogy személyre szabottabb élményt nyújtsanak ügyfeleik számára. A vásárlók manapság nemcsak preferálják, hanem igénylik is, hogy személyesen kommunikáljanak kedvenc márkáikkal. A kiskereskedők a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás segítségével minden kapcsolatot személyre szabhatnak ügyfeleikkel, ami jobb vásárlói élményt eredményez.

Ezenkívül a gépi tanulás segítségével megakadályozhatják az ügyfélszolgálati problémák előfordulását. A gépi tanulással a kosárelhagyási arány kétségtelenül csökkenne, és az eladások idővel növekednének. Az ügyfélszolgálati robotok – az emberekkel ellentétben – a nap és az éjszaka bármely szakában képesek elfogulatlan válaszokat adni. 

Gépi tanulás és csalásfelderítés

Az anomáliák könnyebben észlelhetők, ha több adat áll rendelkezésére. Így a gépi tanulás segítségével megtekintheti az adatok trendjeit, megértheti, mi a „normális” és mi nem, és figyelmeztetéseket kaphat, ha valami elromlik.

A „csalásfelderítés” a legelterjedtebb alkalmazás erre. Azok a vásárlók, akik hatalmas mennyiségű árut vásárolnak ellopott hitelkártyákkal, vagy mondják le rendeléseiket a termékek kiszállítása után, gyakori problémát jelentenek a kiskereskedők számára. Itt jön be a gépi tanulás.

Gépi tanulás és dinamikus árképzés

A dinamikus árképzés esetében az e-kereskedelemben a gépi tanulás rendkívül előnyös lehet, és segíthet a KPI-k javításában. Ennek a hasznosságnak a forrása az algoritmusok azon képessége, hogy új mintákat tanuljanak meg az adatokból. Ennek eredményeként ezek az algoritmusok folyamatosan tanulnak, és új kéréseket és trendeket észlelnek. Ahelyett, hogy egyszerű árcsökkentésekre hagyatkoznának, az e-kereskedelmi vállalkozások profitálhatnak a prediktív modellekből, amelyek segítségével megtalálhatják az egyes termékek ideális árát. Kiválaszthatja a legjobb ajánlatot, a legjobb árat, és valós idejű engedményeket jeleníthet meg, miközben végiggondolja az értékesítés és a készletoptimalizálás legjobb stratégiáját.

Összefoglalva

A gépi tanulás számtalan módon alakítja az e-kereskedelmi ipart. Ennek a technológiának az alkalmazásai közvetlen hatással vannak az ügyfélszolgálatra és az üzleti növekedésre az e-kereskedelmi ágazatban. Cége javítaná az ügyfélszolgálatot, az ügyfélszolgálatot, a hatékonyságot és a termelést, valamint jobb HR-döntéseket hozna. Az e-kereskedelem gépi tanulási algoritmusai fejlődésük során továbbra is jelentős szolgálatot tesznek az e-kereskedelmi üzletág számára.

Tekintse meg a Vendorland gépi tanulással foglalkozó cégek listáját

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.