It nije gesicht fan e-commerce: de ynfloed fan masine learen yn 'e yndustry

E-commerce en Machine Learning

Hawwe jo oait ferwachte dat kompjûters patroanen kinne herkenne en leare om har eigen besluten te nimmen? As jo ​​antwurd nee wie, binne jo yn deselde boat as in protte saakkundigen yn 'e e-commerce yndustry; gjinien koe hawwe foarsizze syn hjoeddeistige steat.

Masine learen hat lykwols in wichtige rol spile yn 'e evolúsje fan e-commerce yn' e lêste pear desennia. Litte wy ris sjen wêr't e-commerce no is en hoe masine learen tsjinstferlieners sil it yn de net al te fiere takomst foarmjaan.

Wat feroaret yn 'e e-commerce-yndustry?

Guon kinne leauwe dat e-commerce in relatyf nij ferskynsel is dat de manier wêrop wy winkelje fûneminteel hat feroare, fanwegen technologyske foarútgong op it fjild. Dat is lykwols net hielendal it gefal.

Ek al spilet technology in grutte rol yn hoe't wy hjoed mei winkels omgean, e-commerce bestiet al mear dan 40 jier en is no grutter dan ea.

Retail e-commerce ferkeap wrâldwiid berikte 4.28 trillion dollar yn 2020, mei e-retail ynkomsten ferwachte te berikken 5.4 trillion dollar yn 2022.

statista

Mar as technology altyd west hat, hoe feroaret masine learen de yndustry no? It is ienfâldich. Keunstmjittige yntelliginsje docht fuort mei it byld fan ienfâldige analysesystemen om te sjen hoe machtich, en transformatyf, it wirklik kin wêze.

Yn eardere jierren wiene keunstmjittige yntelliginsje en masine learen te ûnûntwikkele en ienfâldich yn har útfiering om wirklik te skinen yn termen fan har mooglike applikaasjes. Dat is lykwols net mear it gefal.

Merken kinne konsepten lykas stimsykjen brûke om har produkten foar klanten te befoarderjen, om't technologyen lykas masine learen en chatbots mear foarkommen wurde. AI kin ek helpe mei ynventarisaasjefoarsizzing en backend-stipe.

Machine Learning en oanbefelling Engines

D'r binne meardere grutte tapassingen fan dizze technology yn e-commerce. Op wrâldwide skaal binne oanbefellingsmotoren ien fan 'e heulste trends. Jo kinne de online aktiviteit fan hûnderten miljoenen minsken yngeand evaluearje mei algoritmen foar masine-learen en enoarme hoemannichten gegevens mei gemak ferwurkje. Jo kinne it brûke om produktoanbefellings te produsearjen foar in spesifike klant of groep klanten (auto-segmentaasje) basearre op har ynteresses.

Hoe wurket it?

Jo kinne útfine hokker sub-siden in klant brûkte troch it evaluearjen fan oernommen grutte gegevens oer aktuele websideferkear. Jo koenen fertelle wêr't hy nei wie en wêr't hy it grutste part fan syn tiid trochbrocht. Fierder sille resultaten wurde levere op in personaliseare side mei foarstelde items basearre op meardere boarnen fan ynformaasje: profyl fan eardere klantaktiviteiten, ynteresses (bgl. hobbys), waar, lokaasje en sosjale mediagegevens.

Machine Learning en Chatbots

Troch strukturearre gegevens te analysearjen, kinne chatbots oandreaun troch masine learen in mear "minsklike" petear meitsje mei brûkers. Chatbots kinne wurde programmearre mei generike ynformaasje om te beantwurdzjen op konsumintfragen mei masine learen. Yn essinsje, hoe mear minsken de bot ynteraksje mei, hoe better it sil begripe de produkten / tsjinsten fan in e-commerce side. Troch fragen te stellen kinne chatbots personaliseare coupons jaan, potinsjele upsell-mooglikheden ûntdekke en de lange-termyn behoeften fan 'e klant oanpakke. De kosten foar it ûntwerpen, bouwen en yntegrearjen fan in oanpaste chatbot foar in webside binne sawat $ 28,000. In liening foar lyts bedriuw kin maklik brûkt wurde om dit te beteljen. 

Machine Learning en sykresultaten

Brûkers kinne masine learen brûke om presys te finen wêr't se nei sykje op basis fan har sykfraach. Klanten sykje op it stuit nei produkten op in e-commerce-side mei kaaiwurden, dus de side-eigner moat garandearje dat dy kaaiwurden binne tawiisd oan 'e produkten wêr't brûkers nei sykje.

Masine learen kin helpe troch te sykjen nei synonimen fan meast brûkte kaaiwurden, lykas fergelykbere útdrukkingen dy't minsken brûke foar deselde fraach. De kapasiteit fan dizze technology om dit te berikken komt fan har fermogen om in webside en har analytiken te evaluearjen. As resultaat kinne e-commerce-siden produkten mei hege wurdearre oan 'e boppekant fan' e side pleatse, wylst de klikraten en foarige konversaasjes prioritearje. 

Hjoed, reuzen lykas eBay hawwe realisearre it belang fan dit. Mei mear dan 800 miljoen items werjûn, kin it bedriuw de meast relevante sykresultaten foarsizze en oanbiede mei keunstmjittige yntelliginsje en analytiken. 

Machine Learning en E-commerce Targeting

Oars as in fysike winkel, wêr't jo mei klanten kinne prate om te learen wat se wolle of nedich binne, wurde online winkels bombardearre mei massive hoemannichten klantgegevens.

Dêrtroch, klant segmentation is kritysk foar de e-commerce yndustry, om't it bedriuwen mooglik makket har kommunikaasjemetoaden oan te passen oan elke yndividuele klant. Masine learen kin jo helpe om de winsken fan jo klanten te begripen en har in mear op maat oanpaste oankeapûnderfining te jaan.

Machine Learning en de klantûnderfining

E-commerce bedriuwen kinne masine learen brûke om in mear personaliseare ûnderfining foar har klanten te leverjen. Klanten fan hjoed de dei leaver net allinich mar freegje ek om op in persoanlike manier te kommunisearjen mei har favorite merken. Winkeliers kinne elke ferbining mei har klanten oanpasse mei keunstmjittige yntelliginsje en masine learen, wat resulteart yn in bettere klantûnderfining.

Fierder kinne se foarkomme dat problemen mei klantsoarch foarkomme troch masine learen te brûken. Mei masine learen soene de tariven foar ferlitten fan karren sûnder twifel ôfnimme en de ferkeap soe úteinlik tanimme. Bots foar klantstipe kinne, yn tsjinstelling ta minsken, unbiased antwurden leverje op elk momint fan 'e dei as nacht. 

Machine Learning en Fraude Detection

Anomalies binne makliker te finen as jo mear gegevens hawwe. Sa kinne jo masine learen brûke om trends yn gegevens te sjen, te begripen wat 'normaal' is en wat net, en warskôgings ûntfange as der wat mis giet.

'Fraudedetectie' is dêrfoar de meast foarkommende tapassing. Klanten dy't enoarme hoemannichten merchandise keapje mei stellen kredytkaarten of dy't har bestellingen annulearje nei't de items binne levere binne mienskiplike problemen foar retailers. Dit is wêr't masine learen yn komt.

Machine Learning en dynamyske prizen

Yn it gefal fan dynamyske prizen kin masine learen yn e-commerce ekstreem foardielich wêze en kin jo helpe om jo KPI's te ferbetterjen. It fermogen fan 'e algoritmen om nije patroanen te learen fan gegevens is de boarne fan dit nut. As gefolch, dy algoritmen leare en detectearje konstant nije oanfragen en trends. Ynstee fan in fertrouwe op ienfâldige priisreduksjes, kinne e-commerce bedriuwen profitearje fan foarsizzende modellen dy't har kinne helpe om de ideale priis foar elk produkt út te finen. Jo kinne it bêste oanbod kieze, de bêste prizen, en realtime koartingen sjen litte, wylst jo de bêste strategy beskôgje om ferkeap en ynventarisoptimalisaasje te ferheegjen.

Opsomje

De manieren wêrop masine learen de e-commerce-sektor foarmje binne ûntelbere. De tapassingen fan dizze technology hawwe in direkte ynfloed op klanttsjinst en bedriuwsgroei yn 'e e-commerce-sektor. Jo bedriuw soe klanttsjinst, klantstipe, effisjinsje en produksje ferbetterje, en ek bettere HR-beslissingen nimme. Masine-learalgoritmen foar e-commerce sille trochgean te wêzen fan wichtige tsjinst foar it e-commerce bedriuw as se evoluearje.

Besjoch Vendorland's List fan Machine Learning Bedriuwen

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.