Електронна търговия и търговия на дребно

Новото лице на електронната търговия: Въздействието на машинното обучение в индустрията

Очаквали ли сте някога, че компютрите може да са в състояние да разпознават и научават модели, за да вземат свои собствени решения? Ако отговорът ви беше не, вие сте в същата лодка като много експерти в индустрията за електронна търговия; никой не би могъл да предвиди сегашното му състояние.

Въпреки това, машинното обучение изигра значителна роля в еволюцията на електронната търговия през последните няколко десетилетия. Нека да разгледаме къде е електронната търговия в момента и как доставчици на услуги за машинно обучение ще го оформи в не много далечно бъдеще.

Какво се променя в индустрията на електронната търговия?

Някои може да вярват, че електронната търговия е сравнително ново явление, което коренно промени начина, по който пазаруваме, благодарение на технологичния напредък в областта. Това обаче не е съвсем така.

Въпреки че технологиите играят голяма роля в начина, по който работим с магазините днес, електронната търговия съществува от повече от 40 години и сега е по-голяма от всякога.

Продажбите от електронна търговия на дребно в световен мащаб достигнаха 4.28 трилиона долара през 2020 г., като се очаква приходите от електронна търговия на дребно да достигнат 5.4 трилиона долара през 2022 г.

Statista

Но ако технологиите винаги са били наоколо, как машинното обучение променя индустрията сега? Просто е. Изкуственият интелект премахва образа на прости системи за анализ, за ​​да покаже колко мощен и трансформиращ може наистина да бъде.

В по-ранни години изкуственият интелект и машинното обучение бяха твърде неразвити и прости в изпълнението си, за да блестят наистина по отношение на възможните си приложения. Това обаче вече не е така.

Марките могат да използват концепции като гласово търсене, за да популяризират своите продукти пред клиентите, тъй като технологии като машинно обучение и чатботове стават все по-разпространени. AI може също да помогне с прогнозиране на инвентара и поддръжка на бекенда.

Машини за обучение и препоръки

Има множество основни приложения на тази технология в електронната търговия. В глобален мащаб двигателите за препоръки са една от най-горещите тенденции. Можете задълбочено да оцените онлайн дейността на стотици милиони хора, използвайки алгоритми за машинно обучение и обработвайки огромни количества данни с лекота. Можете да го използвате за създаване на препоръки за продукти за конкретен клиент или група клиенти (автоматично сегментиране) въз основа на техните интереси.

Как работи?

Можете да разберете кои подстраници е използвал клиентът, като оцените придобитите големи данни за текущия трафик на уебсайта. Можеше да се каже какво търси и къде прекарва по-голямата част от времето си. Освен това резултатите ще бъдат предоставени на персонализирана страница с предложени елементи въз основа на множество източници на информация: профил на предишни дейности на клиентите, интереси (напр. хобита), време, местоположение и данни от социалните медии.

Машинно обучение и чатботове

Чрез анализиране на структурирани данни, чатботовете, задвижвани от машинно обучение, могат да създадат по-„човешки“ разговор с потребителите. Чатботовете могат да бъдат програмирани с обща информация, за да отговарят на запитвания на потребителите, използвайки машинно обучение. По същество, с колкото повече хора взаимодейства ботът, толкова по-добре ще разбира продуктите/услугите на сайт за електронна търговия. Като задават въпроси, чатботовете могат да дават персонализирани купони, да разкриват потенциални възможности за надпродажба и да отговарят на дългосрочните нужди на клиента. Цената за проектиране, изграждане и интегриране на персонализиран чатбот за уебсайт е приблизително 28,000 XNUMX долара. Заемът за малък бизнес може лесно да се използва за плащане на това. 

Машинно обучение и резултати от търсенето

Потребителите могат да използват машинно обучение, за да намерят точно това, което търсят въз основа на своята заявка за търсене. Понастоящем клиентите търсят продукти в сайт за електронна търговия, използвайки ключови думи, така че собственикът на сайта трябва да гарантира, че тези ключови думи са били присвоени на продуктите, които потребителите търсят.

Машинното обучение може да помогне, като търси синоними на често използвани ключови думи, както и сравними фрази, които хората използват за един и същ въпрос. Способността на тази технология да постигне това произтича от нейната способност да оценява уебсайт и неговите анализи. В резултат на това сайтовете за електронна търговия могат да поставят продукти с висок рейтинг в горната част на страницата, като същевременно дават приоритет на процента на кликване и предишни реализации. 

Днес гигантите харесват иБей са осъзнали важността на това. С над 800 милиона показани артикула, компанията е в състояние да прогнозира и предлага най-подходящите резултати от търсенето, използвайки изкуствен интелект и анализи. 

Машинно обучение и насочване към електронна търговия

За разлика от физически магазин, където можете да говорите с клиентите, за да научите какво искат или имат нужда, онлайн магазините са бомбардирани с огромни количества клиентски данни.

Като резултат, сегментиране на клиенти е от решаващо значение за индустрията на електронната търговия, тъй като позволява на бизнеса да приспособи своите комуникационни методи към всеки отделен клиент. Машинното обучение може да ви помогне да разберете желанията на клиентите си и да им осигурите по-персонализирано изживяване при покупка.

Машинно обучение и клиентско изживяване

Компаниите за електронна търговия могат да използват машинно обучение, за да осигурят по-персонализирано изживяване за своите клиенти. Клиентите днес не само предпочитат, но и изискват да общуват с любимите си марки по личен начин. Търговците на дребно могат да адаптират всяка връзка със своите клиенти, използвайки изкуствен интелект и машинно обучение, което води до по-добро изживяване на клиентите.

Освен това те могат да предотвратят възникването на проблеми с грижата за клиентите, като използват машинно обучение. С машинното обучение процентът на изоставяне на колички без съмнение ще намалее и продажбите в крайна сметка ще се увеличат. Ботовете за поддръжка на клиенти, за разлика от хората, могат да предоставят безпристрастни отговори по всяко време на деня или нощта. 

Машинно обучение и откриване на измами

Аномалиите се забелязват по-лесно, когато имате повече данни. По този начин можете да използвате машинно обучение, за да видите тенденциите в данните, да разберете кое е „нормално“ и кое не и да получавате сигнали, когато нещо се обърка.

„Откриване на измами“ е най-разпространеното приложение за това. Клиентите, които купуват огромни количества стоки с откраднати кредитни карти или които анулират поръчките си, след като артикулите са били доставени, са често срещан проблем за търговците на дребно. Тук идва мястото на машинното обучение.

Машинно обучение и динамично ценообразуване

В случай на динамично ценообразуване, машинното обучение в електронната търговия може да бъде изключително полезно и може да ви помогне да подобрите своите KPI. Способността на алгоритмите да научават нови модели от данни е източникът на тази полезност. В резултат на това тези алгоритми непрекъснато се учат и откриват нови заявки и тенденции. Вместо да разчитат на прости намаления на цените, фирмите за електронна търговия биха могли да се възползват от прогнозни модели, които могат да им помогнат да разберат идеалната цена за всеки продукт. Можете да изберете най-добрата оферта, най-добрите цени и да показвате отстъпки в реално време, като през цялото време обмисляте най-добрата стратегия за увеличаване на продажбите и оптимизиране на инвентара.

Да обобщим

Начините, по които машинното обучение оформя индустрията за електронна търговия, са безброй. Приложенията на тази технология имат пряко въздействие върху обслужването на клиентите и растежа на бизнеса в индустрията за електронна търговия. Вашата компания ще подобри обслужването на клиентите, поддръжката на клиентите, ефективността и производството, както и ще вземе по-добри HR решения. Алгоритмите за машинно обучение за електронна търговия ще продължат да бъдат от значителна полза за бизнеса с електронна търговия, докато се развиват.

Вижте списъка на компаниите за машинно обучение на Vendorland

Хенри Бел

Хенри Бел е ръководител на продукта в Вендорланд. Той е бизнес технолог, управляващ трансформиращ растеж чрез стратегии за дигитални технологии. Хенри е силно аналитичен и съвместен решаващ проблеми с изключителни междуфункционални умения в продуктовото лидерство, управлението на приложения и анализа на данни.

Свързани статии

Бутон "Нагоре" горе
Близо

Открит е рекламен блок

Martech Zone е в състояние да ви предостави това съдържание безплатно, тъй като осигуряваме приходи от нашия сайт чрез приходи от реклами, партньорски връзки и спонсорство. Ще сме благодарни, ако премахнете блокера си за реклами, докато разглеждате нашия сайт.