Nová tvář elektronického obchodování: Dopad strojového učení v průmyslu

Elektronický obchod a strojové učení

Předpokládali jste někdy, že by počítače mohly rozpoznat a naučit se vzorce, aby se mohly samy rozhodovat? Pokud vaše odpověď byla ne, jste na stejné lodi jako spousta odborníků v odvětví elektronického obchodování; nikdo nemohl předvídat jeho současný stav.

Strojové učení však v posledních několika desetiletích hrálo významnou roli ve vývoji elektronického obchodování. Pojďme se podívat na to, kde je e-commerce právě teď a jak poskytovatelé služeb strojového učení bude ji formovat v nepříliš vzdálené budoucnosti.

Co se mění v odvětví elektronického obchodování?

Někteří se mohou domnívat, že e-commerce je relativně nový fenomén, který díky technologickému pokroku v této oblasti zásadně změnil způsob, jakým nakupujeme. Není tomu tak ale úplně.

I když technologie dnes hraje velkou roli v tom, jak se zabýváme obchody, elektronický obchod existuje již více než 40 let a nyní je větší než kdy dříve.

Maloobchodní tržby z elektronického obchodování dosáhly v roce 4.28 celosvětově 2020 bilionu dolarů, přičemž tržby z e-maloobchodu by měly v roce 5.4 dosáhnout 2022 bilionu dolarů.

Statista

Ale pokud technologie existovala vždy, jak nyní strojové učení mění průmysl? Je to jednoduché. Umělá inteligence odstraňuje představu jednoduchých analytických systémů, aby ukázala, jak mocná a transformační může skutečně být.

V dřívějších letech byly umělá inteligence a strojové učení příliš nevyvinuté a jednoduché na to, aby skutečně zazářily z hlediska jejich možných aplikací. To však již neplatí.

Značky mohou používat koncepty, jako je hlasové vyhledávání, k propagaci svých produktů před zákazníky, protože technologie jako strojové učení a chatboti se stávají rozšířenějšími. Umělá inteligence může také pomoci s prognózou inventáře a podporou backendu.

Strojové učení a doporučovací motory

V elektronickém obchodování existuje několik hlavních aplikací této technologie. V celosvětovém měřítku jsou nástroje doporučení jedním z nejžhavějších trendů. Můžete důkladně vyhodnotit online aktivitu stovek milionů lidí pomocí algoritmů strojového učení a snadno zpracovávat obrovské množství dat. Můžete jej použít k vytváření doporučení produktů pro konkrétního zákazníka nebo skupinu zákazníků (automatická segmentace) na základě jejich zájmů.

Jak to funguje?

Vyhodnocením získaných velkých dat o aktuální návštěvnosti webu zjistíte, které podstránky klient používal. Dalo by se říct, o co mu šlo a kde trávil většinu času. Kromě toho budou výsledky poskytovány na personalizované stránce s navrhovanými položkami na základě více zdrojů informací: profil předchozích aktivit zákazníků, zájmy (např. koníčky), počasí, umístění a údaje ze sociálních médií.

Strojové učení a chatboti

Analýzou strukturovaných dat mohou chatboti pohánění strojovým učením vytvořit „lidštější“ konverzaci s uživateli. Chatboty lze naprogramovat pomocí obecných informací, aby odpovídali na dotazy spotřebitelů pomocí strojového učení. V zásadě platí, že čím více lidí robot komunikuje, tím lépe porozumí produktům/službám webu elektronického obchodu. Pokládáním otázek mohou chatboti poskytovat personalizované kupony, odhalovat potenciální možnosti dalšího prodeje a řešit dlouhodobé potřeby zákazníka. Náklady na návrh, sestavení a integraci vlastního chatbota pro webovou stránku jsou zhruba 28,000 XNUMX USD. K zaplacení lze snadno použít půjčku pro malé podniky. 

Strojové učení a výsledky vyhledávání

Uživatelé mohou využít strojové učení, aby na základě vyhledávacího dotazu našli přesně to, co hledají. Zákazníci v současnosti vyhledávají produkty na webu elektronického obchodu pomocí klíčových slov, takže vlastník webu musí zaručit, že tato klíčová slova byla přiřazena k produktům, které uživatelé hledají.

Strojové učení může pomoci hledáním synonym běžně používaných klíčových slov a srovnatelných frází, které lidé používají pro stejnou otázku. Schopnost této technologie toho dosáhnout vyplývá z její schopnosti vyhodnocovat web a jeho analýzy. V důsledku toho mohou weby elektronického obchodu umístit vysoce hodnocené produkty do horní části stránky, přičemž upřednostňují míru prokliku a předchozí konverze. 

Dnes mají obři rádi eBay si uvědomili důležitost tohoto. S více než 800 miliony zobrazených položek je společnost schopna předpovídat a nabízet nejrelevantnější výsledky vyhledávání pomocí umělé inteligence a analytiky. 

Strojové učení a cílení na elektronický obchod

Na rozdíl od fyzického obchodu, kde můžete mluvit se zákazníky, abyste se dozvěděli, co chtějí nebo potřebují, jsou online obchody bombardovány obrovským množstvím klientských dat.

V důsledku toho, segmentace klientů je zásadní pro odvětví elektronického obchodování, protože umožňuje podnikům přizpůsobit své komunikační metody každému jednotlivému zákazníkovi. Strojové učení vám může pomoci porozumět přáním vašich zákazníků a poskytnout jim lépe přizpůsobené nákupní zkušenosti.

Strojové učení a zákaznická zkušenost

Společnosti elektronického obchodu mohou využít strojové učení, aby svým zákazníkům poskytly personalizovanější prostředí. Zákazníci dnes nejen preferují, ale také vyžadují osobní komunikaci se svými oblíbenými značkami. Maloobchodníci mohou přizpůsobit každé spojení se svými zákazníky pomocí umělé inteligence a strojového učení, což má za následek lepší zákaznickou zkušenost.

Kromě toho mohou zabránit problémům s péčí o zákazníky pomocí strojového učení. Díky strojovému učení by se míra opuštění košíku nepochybně snížila a prodeje by se nakonec zvýšily. Roboti zákaznické podpory, na rozdíl od lidí, mohou poskytovat nezaujaté odpovědi v kteroukoli denní nebo noční dobu. 

Strojové učení a detekce podvodů

Anomálie se snáze odhalí, když máte více dat. Pomocí strojového učení tedy můžete vidět trendy v datech, pochopit, co je „normální“ a co ne, a dostávat upozornění, když se něco pokazí.

„Detekce podvodů“ je v tomto ohledu nejrozšířenější aplikací. Zákazníci, kteří nakupují obrovské množství zboží pomocí odcizených kreditních karet nebo ruší své objednávky po dodání zboží, jsou běžnými problémy maloobchodníků. Zde přichází na řadu strojové učení.

Strojové učení a dynamické stanovování cen

V případě dynamických cen může být strojové učení v e-commerce mimořádně přínosné a může vám pomoci zlepšit vaše KPI. Schopnost algoritmů učit se nové vzory z dat je zdrojem této užitečnosti. V důsledku toho se tyto algoritmy neustále učí a zjišťují nové požadavky a trendy. Namísto spoléhání se na jednoduché snížení cen by podniky elektronického obchodování mohly těžit z prediktivních modelů, které jim mohou pomoci zjistit ideální cenu pro každý produkt. Můžete si vybrat nejlepší nabídku, nejlepší ceny a zobrazovat slevy v reálném čase a přitom zvažovat nejlepší strategii pro zvýšení prodeje a optimalizaci zásob.

Abych to shrnul

Způsobů, kterými strojové učení utváří odvětví elektronického obchodování, je nespočet. Aplikace této technologie mají přímý dopad na zákaznický servis a obchodní růst v odvětví elektronického obchodování. Vaše společnost by zlepšila služby zákazníkům, zákaznickou podporu, efektivitu a výrobu a také by mohla dělat lepší rozhodnutí v oblasti lidských zdrojů. Algoritmy strojového učení pro e-commerce budou i nadále významnou službou pro e-commerce podnikání, jak se vyvíjejí.

Prohlédněte si seznam společností pro strojové učení společnosti Vendorland

Co si myslíte?

Tyto stránky používají Akismet k omezení spamu. Zjistěte, jak jsou vaše údaje komentářů zpracovávány.