كيف تتأثر صناعة التجارة الإلكترونية بالتعلم الآلي

من كان يظن أن أجهزة الكمبيوتر يمكنها التعرف على الأنماط وتعلمها لتقررها بنفسها؟ الشيء نفسه ينطبق على مجال التجارة الإلكترونية. لا أحد يمكن أن يتخيل أنه سيكون على ما هو عليه الآن.

يحتوي التعلم الآلي على العديد من التطبيقات في الصناعة التي تمتد إلى ما هو أبعد من التحليلات. لكن ما هو التعلم الآلي؟ إنه تطبيق AI يوفر أنظمة قادرة على التعلم والتحسين من التجربة تلقائيًا ، دون الحاجة إلى برمجة صريحة.

بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يركز على تطوير برامج الكمبيوتر التي يمكنها الوصول إلى البيانات واستخدامها لتعلم أنفسهم. تبدأ عملية التعلم بملاحظات البيانات ، مثل الخبرة المباشرة أو الأمثلة أو التعليمات ، للعثور على أنماط البيانات واتخاذ قرارات أفضل في المستقبل. سيكون الهدف الرئيسي هو السماح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم تلقائيًا دون تدخل أو مساعدة بشرية وتعديل الإجراءات وفقًا لذلك.

تُحدث القرارات المستندة إلى البيانات فرقًا متزايدًا بين البقاء في صدارة المنافسة من التخلف عن الركب. في أي مسعى لتكنولوجيا المعلومات اليوم ، مثل تطوير مواقع التجارة الإلكترونية على وجه الخصوص ، يمكن أن يكون التعلم الآلي هو المفتاح لإطلاق العنان لقيمة بيانات العملاء والمؤسسة واتخاذ القرارات التي تحافظ على بقاء الشركة في وضع تنافسي.

بالنسبة للصناعة التي تعتمد بشكل كبير على التطورات الرقمية والتكنولوجية ، كيف يؤثر التعلم الآلي على مساحة التجارة الإلكترونية؟ هيا نكتشف.

يؤثر التعلم الآلي على مجال التجارة الإلكترونية

تمتلئ صناعة التجارة الإلكترونية اليوم بالعديد من التقنيات والمنصات التي يمكن لمؤسسات الأعمال من جميع الأشكال والأحجام تنفيذها ودمجها. يعد التسوق عبر الإنترنت من أكثر اتجاهات التجارة الإلكترونية شيوعًا وصعودًا في الوقت الحاضر. يعد Shopify أحد حلول التسوق عبر الإنترنت المفضلة اليوم ، ولا يزال مطورو تطبيقات Shopify يمثلون مشروعًا تجاريًا مربحًا للكثيرين في جميع أنحاء العالم.

فيما يلي تأثيرات ML (التعلم الآلي) على الصناعة.

1. عرض وتعلم أفضل

يمكن أن يوفر ML للمستخدمين القدرة على اكتشاف ما يريدون بالضبط بناءً على استعلام البحث. يجد المستخدمون في الوقت الحالي منتجات على موقع ويب للتجارة الإلكترونية تحتوي على كلمات رئيسية ، وبالتالي يجب على مالك موقع الويب التأكد من أنه قد نسب الكلمات الرئيسية إلى المنتجات التي يبحث عنها المستخدمون.

من خلال مجموعة أوسع من دعم المرادفات ، يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تعزيز ذلك. يبحث التعلم الآلي الذكي عن مرادفات الكلمات الأساسية المستخدمة والعبارات المماثلة التي يستخدمها الأشخاص لنفس الاستعلام. تأتي قدرة التعلم الآلي على القيام بذلك من قدرته على تحليل موقع ويب بالإضافة إلى مقاييسه.

يتمتع محرك بحث التجارة الإلكترونية الذي يستخدم ملف تعريف العميل بفرصة أكبر لبيع المنتجات المدرجة حيث يتنبأ النظام بما يرغب العملاء في رؤيته ، بدلاً من سرد جميع المنتجات المطابقة للكلمات الرئيسية.

2. عدة طرق لجعل الناس يشترون

يبني التعلم الآلي الفرص للعديد من المساعدة في الشراء الافتراضي مع الوظائف. يتضمن ذلك تذكيرًا للمستخدمين عندما تنخفض الأسعار إلى ما دون حد معين ، بالإضافة إلى تذكيرهم بتغيير مرشح أنظمة التكييف الخاصة بهم كل بضعة أشهر. يمكن لمواقع التجارة الإلكترونية أن تأخذ هذا الأمر إلى أبعد من ذلك من خلال استخدام القسائم لخفض الأسعار إلى حد ما ، أو توفير كبير قبل العطلات.

يتخلص التعلم الآلي من الكثير من التخمين اليدوي والعمالة لتحديد شرائح المستهلكين وتمكين مالكي التجارة الإلكترونية من إرسال محتوى ترويجي بقوائم أسعار مختلفة. باستخدام ملفات التعريف وتحليل بيانات التصفح و / أو الشراء ، يمكن لنظام ML إنشاء حملات مبيعات تفي بالعديد من معايير العتبة ، والتي تتعلق بالهوامش والمخزون والأعمال المتكررة.

3. الحماية من الاحتيال

كلما زادت كمية البيانات ، كان من الأسهل اكتشاف الحالات الشاذة. يمكن للتعلم الآلي تحديد أنماط البيانات وتحديد السلوك "الطبيعي" وإخطار المسؤولين عندما لا يكون هناك شيء ما. كشف الاحتيال هو التطبيق الأكثر شيوعًا لهذا الغرض.

تعتبر مسألة شراء العملاء ببطاقات ائتمان مسروقة ، أو سحب الدفع بعد تسليم عنصر أمرًا منتشرًا في صناعة التجارة الإلكترونية. يكاد يكون من المستحيل اكتشاف مثل هذا الاحتيال ومنعه بدون ML ، الذي يعالج البيانات المتكررة بسرعة لاكتشاف عمليات الاحتيال قبل حدوثها.

4. تقنية Chatbot

يمكن أن توفر الروبوتات ، المدعومة بالتعلم الآلي ، محادثة "إنسانية" أكثر مع المستخدمين من خلال فهم منظم للبيانات. باستخدام ML ، يمكن برمجة الروبوتات بمعلومات عامة للرد على أسئلة العملاء. كلما زاد تفاعل الروبوت مع الأشخاص ، زاد فهمه لموقع التجارة الإلكترونية ، بالإضافة إلى عروض المنتجات والخدمات.

يمكن للروبوتات أن تفعل أكثر من ذلك بكثير حيث يتم توظيف تعلم أكثر تعقيدًا ، مثل تقديم قسائم مخصصة ، وتحديد فرص البيع بالتجزئة المحتملة ، ومعالجة احتياجات العملاء على المدى الطويل. ومع ذلك ، ضع في اعتبارك أنه في جميع الأوقات ، يجب عليك احترام المعلومات الخاصة بالعميل.

غالبية برامج الدردشة الآلية هي تطبيقات تابعة لجهات خارجية ويمكن أن تجمع بيانات العميل أو تستخدمها للإجابة على الاستفسارات أو إنشاء محتوى وسائط اجتماعية تلقائيًا. يجب اتخاذ الترتيبات لتحديد كمية البيانات التي سيتم استخدامها والتأكد من عدم الكشف عن هويتها.

5. إدارة أفضل للمخزون

إحدى المشاكل المزعجة في التجارة الإلكترونية هي إدارة المخزون. في بعض الأحيان ، يفرط البائعون في البيع ، وقد تستغرق الشحنات وقتًا طويلاً لتقديم توقعات خاطئة.

قد تكون إدارة المخزون متعبة إذا تم إجراؤها يدويًا ، مما قد يؤثر في النهاية على التنبؤات الدقيقة على المبيعات والتي قد تؤدي لاحقًا إلى مشكلات التدفق النقدي. يمكن أن يجعل التعلم الآلي التنبؤ بالمستقبل أكثر دقة. إنه لا يساعد فقط في إدارة سلسلة التوريد السهلة ، بل يضمن لك فهم العملاء بشكل أفضل أيضًا ، بما في ذلك سلوكياتهم.

6. تحليل الاتجاهات

قبل طرح المنتجات للبيع على أحد مواقع التجارة الإلكترونية ، يجب عليك تحليل اتجاهها ، سواء كان المنتج من أكثر المنتجات مبيعًا أو بائعًا عاديًا أو قديمًا. علاوة على ذلك ، يؤثر تحليل الاتجاه على المشتريات ، بغض النظر عما إذا كان من تحقيق داخلي أو مورّد خارجي.

ستلعب المنتجات المرتجعة دورًا كبيرًا في الشراء إذا لم يتم تحليل الاتجاهات بشكل صحيح. وبالتالي ، من الأهمية بمكان تحليل اتجاهات المنتج لأن هذا يمكن أن يقلل الحجم الإجمالي للكتالوج ، وتكلفة الصيانة ، ويعزز استخدام مساحة المستودعات.

يمكن تحقيق ذلك بسلاسة باستخدام التعلم الآلي لأنه يحلل ويقارن مراجعات المنتجات ومدخلات الوسائط الاجتماعية والتقييمات. يمكن إزالة المنتجات منخفضة التصنيف من الموقع.

7. فهم أفضل للعملاء

اليوم ، يطلب العملاء تجربة أكثر تخصيصًا أثناء التسوق عبر الإنترنت. وإذا كانت علامتك التجارية لا تستمع إليهم ، فسيجدون علامة أخرى من شأنها. لتلبية هذا الطلب ؛ الطريقة الوحيدة هي فهم تفضيلات العملاء بشكل أفضل.

نظرًا لأن جميع التفاعلات تقريبًا مع العميل رقمية ، فإن مواقع التجارة الإلكترونية تجمع كميات كبيرة من بيانات العملاء ، والتي تشمل البيانات السيكوجرافية والتركيبة السكانية والبيانات السلوكية. الجزء المعقد هو تجميعها جميعًا واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ منها للتسويق واتخاذ القرارات في مجال التسويق. هذا هو المكان الذي يتألق فيه التعلم الآلي حقًا.

تقوم خوارزميات ML بتقييم مخزون العملاء ، وكذلك بيانات السلوك لتوقع بالضبط ما يريدون. علاوة على ذلك ، يمكن أن يتعمق في تحليلات الرحلة المعقدة ، فضلاً عن الكشف عن الفرص ، التي لا تعرف بوجودها حتى تتمكن من تزويد العملاء بتجارب شخصية للغاية.

استنتاج

في أي تطوير لمواقع التجارة الإلكترونية في عالم اليوم الذي يتسم برقمنة عالية ، يساعد التطور التكنولوجي المستمر بشكل كبير في تبسيط العمليات التجارية ، لا سيما في إدارة الأعمال عبر الإنترنت. يعد التعلم الآلي استثمارًا تقنيًا ضروريًا يؤثر بشكل إيجابي على المجال ، ويوفر المزيد من الفرص لرواد الأعمال والمستهلكين على حدٍ سواء.