eコマース業界が機械学習によってどのように影響を受けるか

公開: 2022-01-23

コンピューターが自分で決めるパターンを認識して学習できると誰が思ったでしょうか。同じことがeコマースの分野にも当てはまります。それが今のようになるとは誰も想像できなかったでしょう。

機械学習には、分析をはるかに超えた非常に多くのアプリが業界にあります。しかし、機械学習とは何ですか？これは、明示的なプログラミングを必要とせずに、経験から自動的に学習して改善できるシステムを提供するAIアプリです。

さらに、データにアクセスして自分自身を学習するために使用できるコンピュータープログラムの開発に焦点を当てています。学習プロセスは、直接の経験、例、指導などのデータ観察から始まり、データパターンを見つけて、将来、より良い意思決定を行います。主な目的は、人間が介入したり支援したりすることなく、コンピュータが自動的に学習し、それに応じてアクションを調整できるようにすることです。

データ主導の意思決定は、遅れをとる競争に先んじることの違いをますます生み出しています。特にeコマースWebサイトの開発など、今日のITの取り組みでは、機械学習が顧客と組織のデータの価値を解き放ち、企業が競争力を維持するための意思決定を行うための鍵となる可能性があります。

デジタルと技術の進歩に大きく依存している業界にとって、機械学習はeコマーススペースにどのように影響を与えますか？確認してみましょう。

機械学習はeコマースの分野に影響を与えます

今日のeコマース業界には、あらゆる形態と規模のビジネス組織が実装および統合できるさまざまなテクノロジーとプラットフォームが満載です。今日最も人気があり、上昇しているeコマースのトレンドの1つは、オンラインショッピングです。今日好まれているオンラインショッピングソリューションの1つはShopifyであり、Shopifyアプリ開発者は世界中の多くの人々にとって収益性の高いビジネスベンチャーであり続けています。

ML（機械学習）が業界に与える影響は次のとおりです。

1.より良い表示と学習

MLは、ユーザーが検索クエリに基づいて必要なものを正確に見つける機能をユーザーに提供できます。現在、ユーザーはeコマースWebサイトでキーワードを使用して製品を検索しているため、Webサイトの所有者は、ユーザーが探している製品にキーワードを関連付けていることを確認する必要があります。

同義語のサポートの幅広いセットを通じて、機械学習はこれを後押しするのに役立つ可能性があります。スマート機械学習は、使用されているキーワードの同義語や、同じクエリで使用されている類似のフレーズを検索します。これを行うための機械学習機能は、Webサイトとそのメトリックを分析する機能に由来します。

顧客のプロファイルを使用するeコマース検索エンジンは、キーワードに一致するすべての製品をリストするのではなく、システムが顧客が見たいものを予測するため、リストされた製品を販売する可能性が高くなります。

2.人々に購入させるいくつかの方法

機械学習は、機能に関する多数の仮想購入支援の機会を構築します。これには、価格が特定の制限を下回ったときのユーザーへのリマインダーと、数か月ごとにACシステムのフィルターを交換するようにユーザーにリマインダーが含まれます。 eコマースのWebサイトでは、クーポンを使用して価格をある程度下げるか、休日の前に大幅に節約することで、これをさらに進めることができます。

機械学習は、消費者セグメントを特定し、eコマースの所有者がさまざまな価格表を含むプロモーションコンテンツを送信できるようにするために、多くの手作業による当て推量と労力を取り除きます。 MLシステムは、プロファイルと閲覧および/または購入データの分析を使用して、マージン、在庫、および繰り返しのビジネスに関連するいくつかのしきい値基準を満たす販売キャンペーンを構築できます。

3.詐欺からの保護

データ量が多いほど、異常を捉えやすくなります。機械学習は、データパターンを識別し、「通常の」動作を特定し、そうでない場合は管理者に通知することができます。不正検出は、これの最も一般的なアプリです。

盗まれたクレジットカードで購入する顧客の問題、またはアイテムが配達された後の支払いの撤回は、eコマース業界で広まっています。このような不正の検出と防止は、MLがなければほとんど不可能です。MLは、繰り返しデータを高速に処理して、不正が発生する前に検出します。

4.チャットボットテクノロジー

機械学習に裏打ちされたボットは、データの構造化された理解を介して、ユーザーとのより「人間的な」会話を提供できます。 MLを使用すると、ボットに一般的な情報をプログラムして、顧客からの質問に答えることができます。ボットが人々とやり取りする回数が増えるほど、eコマースサイトだけでなく、製品やサービスの提供内容も理解しやすくなります。

ボットは、カスタマイズされたクーポンの提供、将来のアップセルの機会の特定、顧客の長期的なニーズへの対応など、より複雑な学習が採用されるにつれて、はるかに多くのことを実行できます。ただし、常にお客様の個人情報を尊重する必要があることに注意してください。

チャットボットの大部分はサードパーティのアプリであり、顧客のデータを収集または使用して、クエリに回答したり、ソーシャルメディアコンテンツを自動的に作成したりする可能性があります。使用するデータの量のみを規定し、その匿名性を確認するように調整する必要があります。

5.在庫管理の改善

eコマースの厄介な問題の1つは、在庫管理です。時々、売り手は売り過ぎ、出荷は配達するのに長い時間がかかるか、間違った予測をするかもしれません。

在庫管理は手動で行うと苦痛になる可能性があり、最終的には売上の正確な予測に影響を与え、その後キャッシュフローの問題につながる可能性があります。機械学習により、将来の予測がはるかに正確になる可能性があります。サプライチェーン管理を容易にするだけでなく、顧客の行動も含めて顧客をよりよく理解するのに役立ちます。

6.トレンドの分析

eコマースWebサイトで商品を売りに出す前に、その商品がベストセラー、通常の売り手、古いもののいずれであるかを分析する必要があります。さらに、傾向分析は、内部フルフィルメントからのものか外部ベンダーからのものかに関係なく、調達に影響を与えます。

トレンドを適切に分析しなければ、返品された製品は調達に大きな役割を果たします。したがって、製品の傾向を分析することが重要です。これにより、カタログ全体のサイズとメンテナンスのコストを最小限に抑え、倉庫スペースの使用を増やすことができるからです。

これは、機械学習を使用してシームレスに実現できます。機械学習は、製品のレビュー、ソーシャルメディアの入力、評価を分析して比較します。低評価の製品はウェブサイトから削除される可能性があります。

7.顧客のより良い理解

今日、顧客はオンラインで買い物をするときに、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを求めています。そして、あなたのブランドがそれらを聞いていない場合、彼らはそうする別のものを見つけるでしょう。この需要を満たすために; 唯一の方法は、顧客の好みをよりよく理解することです。

顧客とのほとんどすべてのやり取りはデジタルであるため、eコマースWebサイトは、サイコグラフィック、人口統計、行動データなど、大量の顧客データを収集します。複雑な部分は、それらをすべてまとめて、マーチャンダイジングとマーケティングの意思決定のためにそれらから実用的な洞察を引き出すことです。これは、機械学習が真に輝くところです。

MLアルゴリズムは、顧客の在庫と行動データを評価して、顧客が何を望んでいるかを正確に予測します。さらに、複雑なジャーニー分析に深く突入するだけでなく、存在すら知らない機会を明らかにして、顧客にハイパーパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することができます。

結論

今日の高度にデジタル化された世界でのeコマースWebサイト開発では、継続的なテクノロジーの進化が、ビジネスプロセスの合理化、特にオンラインビジネス管理に大いに役立ちます。機械学習は、この分野にプラスの影響を与える必要な技術投資であり、起業家と消費者の両方により多くの機会を提供します。