6 zastosowań uczenia maszynowego w eCommerce

Technologia rozwija się w bardzo szybkim tempie. Hasłami dnia są "sztuczna inteligencja", "rzeczywistość rozszerzona" i "uczenie maszynowe

". To niesamowite, że potrafią one dokonywać wyczynów, o których myśleliśmy, że są możliwe tylko dla śmiertelników.

Nie tylko wykonują te zadania, ale także robią je dobrze. Uczenie maszynowe jest stosowane w różnych branżach

, w tym w finansach, medycynie, sporcie, statystyce i analityce biznesowej. Co więcej, firmy zajmujące się handlem elektronicznym w znacznym stopniu polegają na algorytmach uczenia maszynowego, aby poprawić doświadczenia swoich klientów.

Przyjrzyjmy się, w jaki sposób uczenie maszynowe zmieniło branżę eCommerce.

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia komputerom uczenie się i rozwój bez wyraźnego szkolenia przez człowieka. Celem modeli uczenia maszynowego jest rozwiązanie konkretnego problemu. Operacje uczenia maszynowego zapewniają metody i technologie wdrażania, analizowania, zarządzania i kontrolowania uczenia maszynowego w procesie produkcyjnym.

MLOps kontroluje i optymalizuje system uczenia maszynowego, jednocześnie promując współpracę między zespołami. Skutkuje to krótszym czasem wprowadzenia produktu na rynek i bardziej przewidywalnymi wynikami. MLOps ułatwia spełnianie żądań poprzez ułatwienie dostępu do nich i szybką reakcję.

Poprawia również ich sprawność. Uczenie maszynowe pomaga firmom z branży e-commerce w generowaniu przychodów w niewyobrażalny wcześniej sposób. Potencjał uczenia maszynowego może pomóc firmie eCommerce w osiągnięciu jej pełnej wydajności na różne sposoby.

Zastosowania uczenia maszynowego w e-handlu

1. Obsługa klienta

Na współczesnym konkurencyjnym rynku użytkownicy oczekują nie tylko doskonałego produktu. Oceniają również poziom obsługi klienta.

Śledzenie zgłoszeń dotyczących obsługi klienta może być trudne dla większości firm. Samoobsługowa i zautomatyzowana obsługa klienta może przynieść korzyści zarówno firmie, jak i klientowi.

Uczenie maszynowe może być wykorzystywane do pomagania klientom i zwiększania ich zadowolenia na różne sposoby. Pięknym przykładem jest zastosowanie chatbotów. Dzięki unikalnym rozmowom z klientami chatboty mogą odkrywać i rozwiązywać problemy.

Według statystyk, spersonalizowane rekomendacje produktów stanowią około 31%

przychodów sklepów e-commerce. Systemy rekomendacji klasyfikują i szeregują produkty na rynku eCommerce na podstawie zestawu parametrów, takich jak liczba wizyt i komentarzy, które dany produkt otrzymał.

Z drugiej strony, algorytmy uczenia maszynowego są zasilane przez dane specyficzne dla użytkownika, takie jak wcześniejsze zakupy, ulubione produkty i najczęściej oglądane sekcje. Dzięki temu silniki rekomendacji mogą tworzyć najlepsze możliwe rekomendacje, tworzyć reklamy ukierunkowane i wysyłać reklamy automatyczne.

Źródło: FreePik

2. Optymalizacja wyników wyszukiwania

Zapytanie na stronie e-commerce to początek cyklu życia każdego klienta. Słabe wyniki wyszukiwania mogą czasami odstraszać klientów, co prowadzi do niskiej sprzedaży. Innymi słowy, dobre wyniki wyszukiwania mogą prowadzić do większej sprzedaży. W tym przypadku algorytmy ML przejmują kontrolę, gwarantując, że klienci otrzymają to, czego chcą.

Zaawansowane algorytmy ML szukają odpowiedników słów, które użytkownik wpisał w pole wyszukiwania, oraz słów, które inni klienci wpisali w pole wyszukiwania, aby dostać się na stronę docelowego artykułu. Ponadto wyszukiwarki określają zasady nadawania priorytetu wynikom wyszukiwania

, takie jak koszty wyświetlania i rosnąca liczba opinii użytkowników.

W oparciu o te informacje wyniki wyszukiwania mogą oferować kupującym dokładnie to, czego szukają, sugerując jednocześnie podobne rzeczy.

3. Zapobieganie oszustwom

Nieuczciwe transakcje to najgorszy koszmar sprzedawcy internetowego. Większość kupujących, zwłaszcza tych, którzy kupują po raz pierwszy, uważa, że przedsiębiorstwa handlu elektronicznego nie są godne zaufania.

Cyberprzestępczość stanowi zagrożenie dla firm eCommerce. Sprzedawcy e-handlu muszą zachować ostrożność. Nierzadko zdarza się, że firmy, zwłaszcza internetowe, zamykają działalność z powodu złego wizerunku.

W związku z tym firmy nie mogą iść na skróty, jeśli chodzi o wykrywanie i zwalczanie oszustw w jakiejkolwiek formie. Uczenie maszynowe ma możliwość znacznego ograniczenia zakresu fałszywych zachowań. Może ono szybko analizować ogromne ilości żmudnych, powtarzalnych danych i wcześnie identyfikować nielegalne transakcje poprzez proaktywne rozpoznawanie wszelkich nieprawidłowości.

4. Dynamiczne ustalanie cen

Kupujący mogą czuć się bardziej swobodnie, idąc do sklepu i sprawdzając produkt przed zakupem.

Nieczęsto zdarza się też, że klienci oceniają cenę produktu w różnych witrynach eCommerce, aby uzyskać najkorzystniejszą ofertę. Okazało się, że dynamiczne ustalanie cen ma ogromne znaczenie dla przedsiębiorstw handlu elektronicznego.

Modele uczenia maszynowego modyfikują ceny

w oparciu o ceny konkurencji, dzień tygodnia, porę dnia, potrzeby klientów, oczekiwania konsumentów i inne czynniki. Źródło FreePik

5. Łańcuch dostaw i popyt

Prognozowanie jest wykorzystywane przez wszystkie organizacje w celu zrównoważenia potrzeb konsumentów. Aby dokonać racjonalnego oszacowania, firmy internetowe muszą w dużej mierze opierać się na danych, a także na innych czynnikach.

Firmy muszą dysponować jak największą ilością informacji, aby podejmować inteligentne decyzje oparte na danych. Kluczowe znaczenie ma także upewnienie się, że dane są dokładne i prawidłowo przetwarzane.

Uczenie maszynowe może szybko i odpowiednio przetwarzać duże ilości danych. Dane można również analizować za pomocą uczenia maszynowego w celu uzyskania jak największej liczby spostrzeżeń. To nie tylko pomaga firmom internetowym w szacowaniu, ale także w ulepszaniu ich produktów.

6. Marketing

Reklamodawcy znajdą spersonalizowane i odpowiednie narzędzia niezbędne w miarę wzrostu oczekiwań klientów w zakresie usług wspomaganych. Przedsiębiorstwa mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do różnych celów w marketingu. Obejmuje to tworzenie segmentacji, poprawę optymalizacji wyszukiwarek, wykrywanie oszustw i efektywną ocenę wydajności.

Oto kilka pomysłów na ulepszenie kampanii reklamowej:

• Ulepszanie produktów i usług
• Zwiększ personalizację poprzez optymalizację treści
• Zminimalizuj marnotrawstwo reklam
• Poznaj swoich klientów
• Obsługa klienta powinna być lepsza

Oto kilka metod, dzięki którym uczenie maszynowe może pomóc firmom w zwiększeniu skuteczności ich kampanii e-mailowych:

• Tworzenie tytułów artykułów dostosowanych do potrzeb użytkowników w celu zwiększenia ich interakcji jest integralną częścią tworzenia treści.
• Segmentacja danych. Jest to proces polegający na ustaleniu zestawu zasad wysyłania wiadomości e-mail do potencjalnych klientów.
• Wykorzystanie danych o klientach w celu określenia idealnego czasu na dostarczenie wiadomości e-mail.
• Zwiększanie reputacji domeny nadawcy w celu zapewnienia, że wszystkie wiadomości e-mail są dostarczane prawidłowo.

Uwagi końcowe

Uczenie maszynowe jest wykorzystywane przez coraz większą liczbę firm z branży e-commerce, które czerpią z niego znaczące korzyści. Uczenie maszynowe może być znaczącą zaletą dla firm, które automatyzują czasochłonne, pracochłonne i kosztowne procedury ręczne. Może ono dostarczyć sprzedawcom internetowym pomocnych informacji o ich konsumentach.

Mogą one pomóc firmom internetowym w zwiększeniu liczby kliknięć, przekształceniu potencjalnych klientów w klientów, utrzymaniu ich, a nawet nawiązaniu silnych relacji z klientami.

Skutki opisane w tym artykule to tylko niewielka część tego, co uczenie maszynowe może osiągnąć w świecie e-commerce. Dostępne są: segmentacja, klasyfikacja sentymentu, prognoza obrotów, klasyfikacja produktów, przewidywanie zapasów i wiele innych.