Wie die E-Commerce-Branche von maschinellem Lernen betroffen ist

Wer hätte gedacht, dass Computer Muster erkennen und lernen können, um selbst zu entscheiden? Gleiches gilt für den Bereich eCommerce. Niemand hätte ahnen können, dass es so sein würde, wie es jetzt ist.

Maschinelles Lernen hat so viele Anwendungen in der Branche, die weit über die Analyse hinausgehen. Aber was ist maschinelles Lernen? Es ist eine KI-App, die Systeme bereitstellt, die in der Lage sind, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist.

Darüber hinaus konzentriert es sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese zum Lernen selbst verwenden können. Der Lernprozess beginnt mit Datenbeobachtungen wie direkter Erfahrung, Beispielen oder Anweisungen, um Datenmuster zu finden und in Zukunft bessere Entscheidungen zu treffen. Das Hauptziel wäre es, Computer automatisch lernen zu lassen, ohne dass ein Mensch eingreift oder assistiert, und Aktionen entsprechend anzupassen.

Datengesteuerte Entscheidungen entscheiden zunehmend darüber, ob man der Konkurrenz voraus bleibt oder zurückfällt. Bei allen IT-Unternehmungen von heute, insbesondere bei der Entwicklung von E-Commerce-Websites, könnte maschinelles Lernen der Schlüssel sein, um den Wert von Kunden- und Organisationsdaten freizusetzen und Entscheidungen zu treffen, die ein Unternehmen wettbewerbsfähig halten.

Wie wirkt sich maschinelles Lernen in einer Branche aus, die stark auf digitale und technologische Fortschritte angewiesen ist? Lass es uns herausfinden.

Maschinelles Lernen beeinflusst den Bereich des E-Commerce

Die E-Commerce-Branche ist heute vollgepackt mit verschiedenen Technologien und Plattformen, die Unternehmensorganisationen aller Formen und Größen implementieren und integrieren könnten. Einer der beliebtesten und aufstrebendsten E-Commerce-Trends ist heutzutage das Online-Shopping. Eine der bevorzugten Online-Shopping-Lösungen ist heute Shopify, und Shopify-App-Entwickler sind nach wie vor ein lukratives Geschäftsvorhaben für viele auf der ganzen Welt.

Im Folgenden sind die Auswirkungen aufgeführt, die ML (maschinelles Lernen) auf die Branche hat.

1. Bessere Anzeige und besseres Lernen

ML könnte Benutzern die Möglichkeit geben, anhand der Suchanfrage genau herauszufinden, was sie wollen. Benutzer finden derzeit Produkte auf einer E-Commerce-Website mit Schlüsselwörtern, daher sollte ein Websitebesitzer sicherstellen, dass er die Schlüsselwörter den Produkten zugeordnet hat, nach denen Benutzer suchen.

Durch eine breitere Unterstützung von Synonymen könnte maschinelles Lernen dazu beitragen, dies zu fördern. Intelligentes maschinelles Lernen sucht nach Synonymen der verwendeten Schlüsselwörter und ähnlichen Ausdrücken, die Personen für dieselbe Suchanfrage verwenden. Die Fähigkeit des maschinellen Lernens, dies zu tun, ergibt sich aus seiner Fähigkeit, eine Website sowie ihre Metriken zu analysieren.

Eine E-Commerce-Suchmaschine, die das Profil eines Kunden verwendet, hat eine größere Chance, gelistete Produkte zu verkaufen, da das System vorhersagt, was die Kunden sehen möchten, anstatt alle Produkte aufzulisten, die den Schlüsselwörtern entsprechen.

2. Mehrere Möglichkeiten, Menschen zum Kauf zu bewegen

Machine Learning schafft Möglichkeiten für zahlreiche virtuelle Kaufhilfen mit Funktionen. Dazu gehört eine Erinnerung an die Nutzer, wenn die Preise unter ein bestimmtes Limit fallen, sowie die Erinnerung, alle paar Monate den Filter ihrer Klimaanlagen wechseln zu lassen. E-Commerce-Websites könnten dies durch die Verwendung von Gutscheinen weiter vorantreiben, um die Preise bis zu einem gewissen Grad zu senken, oder große Einsparungen vor den Feiertagen.

Maschinelles Lernen macht viel manuelles Rätselraten und Arbeit überflüssig, um Verbrauchersegmente zu identifizieren und es E-Commerce-Eigentümern zu ermöglichen, Werbeinhalte mit verschiedenen Preislisten zu versenden. Unter Verwendung von Profilen und einer Analyse der Browsing- und/oder Kaufdaten könnte das ML-System Verkaufskampagnen erstellen, die mehrere Schwellenwertkriterien erfüllen, die sich auf Margen, Inventar und wiederholte Geschäfte beziehen.

3. Schutz vor Betrug

Je größer die Datenmenge ist, desto einfacher lassen sich Anomalien erkennen. Maschinelles Lernen könnte Datenmuster identifizieren, feststellen, was „normales“ Verhalten ist, und Administratoren benachrichtigen, wenn etwas nicht der Fall ist. Betrugserkennung ist die häufigste App davon.

Das Problem, dass Kunden mit gestohlenen Kreditkarten einkaufen oder Zahlungen nach Lieferung eines Artikels zurückziehen, ist in der E-Commerce-Branche weit verbreitet. Die Erkennung und Verhinderung eines solchen Betrugs ist ohne ML fast unmöglich, das sich wiederholende Daten schnell verarbeitet, um Betrug zu erkennen, bevor er auftritt.

4. Chatbot-Technologie

Bots, die durch maschinelles Lernen unterstützt werden, können über ein strukturiertes Verständnis von Daten eine „menschlichere“ Konversation mit Benutzern ermöglichen. Mithilfe von ML könnten Bots mit allgemeinen Informationen programmiert werden, um auf Fragen von Kunden zu antworten. Je mehr Interaktion ein Bot mit Menschen hat, desto besser versteht er die E-Commerce-Site sowie die Produkt- und Serviceangebote.

Bots können so viel mehr leisten, wenn komplexeres Lernen zum Einsatz kommt, wie z. B. das Ausstellen individueller Coupons, das Identifizieren potenzieller Upselling-Möglichkeiten und das Eingehen auf die langfristigen Bedürfnisse der Kunden. Denken Sie jedoch daran, dass Sie die privaten Informationen des Kunden jederzeit respektieren sollten.

Die Mehrheit der Chatbots sind Apps von Drittanbietern und könnten die Daten eines Kunden sammeln oder verwenden, um Anfragen zu beantworten oder automatisch Inhalte für soziale Medien zu erstellen. Es sollten Vorkehrungen getroffen werden, um nur die Menge der zu verwendenden Daten festzulegen und ihre Anonymität sicherzustellen.

5. Bessere Bestandsverwaltung

Eines der nagenden Probleme im E-Commerce ist die Bestandsverwaltung. Manchmal verkaufen Verkäufer zu viel, Lieferungen können lange dauern, bis sie geliefert werden, oder es gibt eine falsche Prognose.

Die Bestandsverwaltung kann mühsam sein, wenn sie manuell durchgeführt wird, was sich letztendlich auf genaue Vorhersagen über Verkäufe auswirken könnte, was später zu Cashflow-Problemen führen könnte. Maschinelles Lernen könnte Zukunftsprognosen viel präziser machen. Es hilft nicht nur beim einfachen Lieferkettenmanagement, sondern stellt auch sicher, dass Sie Ihre Kunden besser verstehen, einschließlich ihres Verhaltens.

6. Trends analysieren

Bevor Sie Produkte auf einer E-Commerce-Website zum Verkauf anbieten, sollten Sie deren Trend analysieren, ob das Produkt ein Bestseller, ein normaler Verkäufer oder veraltet ist. Darüber hinaus wirkt sich die Trendanalyse auf die Beschaffung aus, unabhängig davon, ob sie von der internen Erfüllung oder einem externen Anbieter stammt.

Retournierte Produkte würden eine große Rolle in der Beschaffung spielen, wenn Trends nicht richtig analysiert werden. Daher ist es wichtig, Produkttrends zu analysieren, da dies die Gesamtkataloggröße und die Wartungskosten minimieren und die Lagerplatznutzung steigern könnte.

Dies könnte nahtlos durch den Einsatz von maschinellem Lernen erreicht werden, da es Produktbewertungen, Beiträge aus sozialen Medien und Bewertungen analysiert und miteinander vergleicht. Produkte mit niedriger Bewertung könnten von der Website entfernt werden.

7. Besseres Verständnis der Kunden

Heutzutage verlangen Kunden beim Online-Einkauf ein personalisierteres Erlebnis. Und wenn Ihre Marke nicht auf sie hört, finden sie eine andere, die es tut. Um dieser Nachfrage gerecht zu werden; Der einzige Weg wäre, die Kundenpräferenzen besser zu verstehen.

Da fast die gesamte Interaktion mit einem Kunden digital erfolgt, sammeln E-Commerce-Websites große Mengen an Kundendaten, darunter psychografische, demografische und Verhaltensdaten. Der komplexe Teil besteht darin, sie alle zusammenzuführen und daraus umsetzbare Erkenntnisse für das Merchandising und Entscheidungen im Marketing abzuleiten. Hier glänzt maschinelles Lernen wirklich.

ML-Algorithmen bewerten den Kundenbestand sowie Verhaltensdaten, um genau vorherzusagen, was sie wollen. Darüber hinaus könnte es tief in komplexe Reiseanalysen eintauchen und Möglichkeiten aufzeigen, von denen Sie nicht einmal wissen, dass sie existieren, sodass Sie Ihren Kunden hyperpersonalisierte Erlebnisse bieten können.

Fazit

Bei jeder Entwicklung von E-Commerce-Websites in der heutigen hochgradig digitalisierten Welt trägt die kontinuierliche technologische Entwicklung wesentlich zur Rationalisierung von Geschäftsprozessen bei, insbesondere bei der Online-Geschäftsführung. Maschinelles Lernen ist eine notwendige Technologieinvestition, die sich positiv auf das Feld auswirkt und mehr Möglichkeiten für Unternehmer und Verbraucher gleichermaßen bietet.