In che modo il settore dell'e-commerce è influenzato dall'apprendimento automatico

Chi avrebbe mai pensato che i computer potessero riconoscere e apprendere schemi per decidere da soli? Lo stesso vale per il settore dell'eCommerce. Nessuno avrebbe potuto immaginare che sarebbe stato quello che è ora.

L'apprendimento automatico ha così tante app nel settore che vanno ben oltre l'analisi. Ma cos'è l'apprendimento automatico? È un'app di intelligenza artificiale che fornisce sistemi in grado di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza, senza bisogno di una programmazione esplicita.

Inoltre, si concentra sullo sviluppo di programmi per computer in grado di accedere ai dati e utilizzarli per l'apprendimento da soli. Il processo di apprendimento inizia con l'osservazione dei dati, come esperienza diretta, esempi o istruzioni, per trovare modelli di dati e prendere decisioni migliori in futuro. L'obiettivo principale sarebbe consentire ai computer di apprendere automaticamente senza che un essere umano intervenga o assista e regoli le azioni di conseguenza.

Le decisioni basate sui dati stanno facendo sempre più la differenza tra stare al passo con la concorrenza e restare indietro. In qualsiasi attività IT di oggi, come in particolare lo sviluppo di siti Web di e-commerce, l'apprendimento automatico potrebbe essere la chiave per sbloccare il valore dei dati dei clienti e dell'organizzazione e adottare decisioni che mantengano un'azienda in un vantaggio competitivo.

Per un settore che fa molto affidamento sui progressi digitali e tecnologici, in che modo l'apprendimento automatico ha il suo impatto sullo spazio dell'e-commerce? Scopriamolo.

L'apprendimento automatico ha un impatto sul campo dell'eCommerce

L'industria dell'e-commerce oggi è ricca di varie tecnologie e piattaforme che organizzazioni aziendali di tutte le forme e dimensioni potrebbero implementare e integrare. Una delle tendenze di eCommerce più popolari e in aumento al giorno d'oggi è lo shopping online. Una delle soluzioni di acquisto online preferite oggi è Shopify e gli sviluppatori di app Shopify continuano a essere un'impresa redditizia per molti in tutto il mondo.

Di seguito sono riportati gli effetti che il ML (apprendimento automatico) ha sul settore.

1. Migliore visualizzazione e apprendimento

ML potrebbe fornire agli utenti la possibilità di scoprire esattamente ciò che vogliono in base alla query di ricerca. Gli utenti attualmente trovano prodotti su un sito di eCommerce con parole chiave, quindi il proprietario di un sito Web dovrebbe assicurarsi di aver attribuito le parole chiave ai prodotti che gli utenti stanno cercando.

Attraverso una più ampia serie di sinonimi supportati, l'apprendimento automatico potrebbe aiutare a migliorare questo. L'apprendimento automatico intelligente cerca i sinonimi delle parole chiave utilizzate e frasi simili che le persone usano per la stessa query. La capacità di apprendimento automatico di farlo deriva dalla sua capacità di analizzare un sito Web e dalle sue metriche.

Un motore di ricerca eCommerce che utilizza il profilo di un cliente ha maggiori possibilità di vendere i prodotti elencati poiché il sistema prevede ciò che i clienti vorrebbero vedere, invece di elencare tutti i prodotti che corrispondono alle parole chiave.

2. Diversi modi per indurre le persone ad acquistare

L'apprendimento automatico crea opportunità per numerosi aiuti all'acquisto virtuale con funzioni. Ciò include un promemoria per gli utenti ogni volta che i prezzi scendono al di sotto di un determinato limite, oltre a ricordare loro di far cambiare il filtro dei loro sistemi AC ogni pochi mesi. I siti Web di e-commerce potrebbero spingersi oltre tramite l'uso di coupon per abbassare i prezzi in una certa misura o grandi risparmi prima delle vacanze.

L'apprendimento automatico elimina molte congetture manuali e lavoro per identificare i segmenti di consumatori e consente ai proprietari di e-commerce di inviare contenuti promozionali con vari listini prezzi. Utilizzando profili e un'analisi dei dati di navigazione e/o acquisto, il sistema ML potrebbe creare campagne di vendita che soddisfano diversi criteri di soglia, correlati a margini, inventario e attività ripetute.

3. Protezione dalle frodi

Maggiore è la quantità di dati, più facile sarà rilevare le anomalie. L'apprendimento automatico potrebbe identificare modelli di dati, determinare qual è il comportamento "normale" e avvisare gli amministratori quando qualcosa non lo è. Il rilevamento delle frodi è l'app più comune di questo.

Il problema dei clienti che acquistano con carte di credito rubate o la revoca del pagamento dopo la consegna di un articolo è molto diffuso nel settore dell'eCommerce. Il rilevamento e la prevenzione di tali frodi sono quasi impossibili senza ML, che elabora rapidamente i dati ripetitivi per rilevare le frodi prima che si verifichino.

4. Tecnologia Chatbot

I bot, supportati dall'apprendimento automatico, possono fornire una conversazione più "umana" con gli utenti tramite una comprensione strutturata dei dati. Utilizzando ML, i bot possono essere programmati con informazioni generali per rispondere alle domande dei clienti. Maggiore è l'interazione di un bot con le persone, più comprende il sito di eCommerce, nonché le offerte di prodotti e servizi.

I bot possono fare molto di più quando viene impiegato un apprendimento più complesso, come fornire coupon personalizzati, identificare potenziali opportunità di upselling e soddisfare le esigenze a lungo termine dei clienti. Tieni presente, tuttavia, che dovresti sempre rispettare le informazioni private del cliente.

La maggior parte dei chatbot sono app di terze parti e potrebbero raccogliere o utilizzare i dati di un cliente per rispondere a domande o creare automaticamente contenuti sui social media. Dovrebbero essere presi accordi per stabilire solo la quantità di dati da utilizzare e assicurarsi del loro anonimato.

5. Migliore gestione dell'inventario

Uno dei problemi fastidiosi nell'eCommerce è la gestione dell'inventario. A volte, i venditori effettuano vendite eccessive, le spedizioni potrebbero richiedere molto tempo per essere consegnate o una previsione errata.

La gestione dell'inventario potrebbe essere una seccatura se eseguita manualmente, il che potrebbe eventualmente influire su previsioni accurate sulle vendite che successivamente potrebbero portare a problemi di flusso di cassa. L'apprendimento automatico potrebbe rendere le previsioni future molto più precise. Non solo aiuta nella facile gestione della catena di approvvigionamento, ma ti assicura anche di comprendere meglio i clienti, compresi i loro comportamenti.

6. Analisi delle tendenze

Prima di mettere in vendita prodotti su un sito di e-commerce, dovresti analizzare la loro tendenza, indipendentemente dal fatto che il prodotto sia un best-seller, un venditore normale o obsoleto. Inoltre, l'analisi delle tendenze ha un impatto sull'approvvigionamento, indipendentemente dal fatto che provenga dall'adempimento interno o da un fornitore esterno.

I prodotti restituiti svolgerebbero un ruolo importante nell'approvvigionamento se le tendenze non fossero analizzate correttamente. È quindi fondamentale analizzare le tendenze dei prodotti poiché ciò potrebbe ridurre al minimo le dimensioni complessive del catalogo, i costi di manutenzione e aumentare l'utilizzo dello spazio di magazzino.

Ciò potrebbe essere ottenuto senza problemi con l'uso dell'apprendimento automatico in quanto analizza e confronta recensioni di prodotti, input sui social media e valutazioni. I prodotti di bassa valutazione potrebbero essere rimossi dal sito web.

7. Migliore comprensione dei clienti

Oggi i clienti richiedono un'esperienza più personalizzata mentre fanno acquisti online. E se il tuo marchio non li ascolta, ne troverebbero un altro che lo farà. Per soddisfare questa domanda; l'unico modo sarebbe capire meglio le preferenze dei clienti.

Poiché quasi tutte le interazioni con un cliente sono digitali, i siti di e-commerce raccolgono grandi quantità di dati sui clienti, che includono dati psicografici, demografici e comportamentali. La parte complessa è metterli tutti insieme e ricavarne informazioni utili per il merchandising e le decisioni nel marketing. È qui che l'apprendimento automatico brilla davvero.

Gli algoritmi ML valutano l'inventario dei clienti, così come i dati sul comportamento, per prevedere esattamente ciò che vogliono. Inoltre, potrebbe immergersi in profondità in complesse analisi di viaggio, oltre a esporre opportunità che non sai nemmeno esistere in modo da poter fornire ai clienti esperienze iper-personalizzate.

Conclusione

In qualsiasi sviluppo di siti Web di eCommerce nel mondo altamente digitalizzato di oggi, la continua evoluzione della tecnologia aiuta molto a semplificare i processi aziendali, in particolare nella gestione aziendale online. L'apprendimento automatico è un investimento tecnologico necessario che ha un impatto positivo sul campo, offrendo maggiori opportunità sia agli imprenditori che ai consumatori.