Cum este afectată industria comerțului electronic de învățarea automată

Cine ar fi crezut că computerele ar putea recunoaște și învăța modele pentru a decide singure? Același lucru este valabil și pentru domeniul comerțului electronic. Nimeni nu și-ar fi putut imagina că va fi ceea ce este acum.

Învățarea automată are atât de multe aplicații în industrie care se întinde cu mult dincolo de analize. Dar ce este învățarea automată? Este o aplicație AI care oferă sisteme care sunt capabile să învețe și să se îmbunătățească din experiență în mod automat, fără a fi nevoie de programare explicită.

În plus, se concentrează pe dezvoltarea de programe de calculator care ar putea accesa date și să le folosească pentru a învăța. Procesul de învățare începe cu observarea datelor, cum ar fi experiența directă, exemplele sau instrucțiunile, pentru a găsi modele de date și a lua decizii mai bune în viitor. Obiectivul principal ar fi să permită computerelor să învețe automat fără ca un om să intervină sau să asiste și să ajusteze acțiunile în consecință.

Deciziile bazate pe date fac din ce în ce mai mult diferența între a rămâne în fața concurenței și a rămâne în urmă. În orice efort IT de astăzi, cum ar fi în special dezvoltarea site-ului de comerț electronic, învățarea automată ar putea fi cheia pentru a debloca valoarea datelor despre clienți și organizații și pentru a adopta decizii care mențin o companie pe un avantaj competitiv.

Pentru o industrie care se bazează în mare măsură pe progresele digitale și tehnologice, cum își are impactul învățarea automată asupra spațiului comerțului electronic? Să aflăm.

Învățarea automată are un impact asupra domeniului comerțului electronic

Industria comerțului electronic de astăzi este plină de diverse tehnologii și platforme pe care organizațiile de afaceri de toate formele și dimensiunile le-ar putea implementa și integra. Una dintre cele mai populare și în creștere tendințe de comerț electronic în zilele noastre este cumpărăturile online. Una dintre soluțiile de cumpărături online preferate astăzi este Shopify, iar dezvoltatorii de aplicații Shopify continuă să fie o afacere profitabilă pentru mulți de pe tot globul.

Următoarele sunt efectele pe care ML (învățarea automată) le are asupra industriei.

1. Afișare și învățare mai bune

ML ar putea oferi utilizatorilor posibilitatea de a afla exact ceea ce doresc pe baza interogării de căutare. În prezent, utilizatorii găsesc produse pe un site de comerț electronic cu cuvinte cheie, astfel încât proprietarul unui site ar trebui să se asigure că a atribuit cuvintele cheie produselor pe care utilizatorii le caută.

Printr-un set mai larg de suport pentru sinonime, învățarea automată ar putea ajuta la stimularea acestui lucru. Învățarea automată inteligentă caută sinonime ale cuvintelor cheie utilizate și expresii similare pe care oamenii le folosesc pentru aceeași interogare. Capacitatea de învățare automată de a face acest lucru vine din capacitatea sa de a analiza un site web, precum și valorile acestuia.

Un motor de căutare de comerț electronic care utilizează profilul unui client are o șansă mai mare de a vinde produse listate, deoarece sistemul prezice ceea ce clienții ar dori să vadă, în loc să enumere toate produsele care corespund cuvintelor cheie.

2. Mai multe moduri de a-i determina pe oameni să cumpere

Învățarea automată creează oportunități pentru numeroase ajutoare virtuale de cumpărare cu funcții. Aceasta include un memento pentru utilizatori ori de câte ori prețurile scad sub o anumită limită, precum și le reamintește că trebuie schimbat filtrul sistemelor AC la fiecare câteva luni. Site-urile de comerț electronic ar putea duce acest lucru mai departe prin utilizarea cupoanelor pentru a scădea prețurile până la o anumită măsură sau prin economii mari înainte de sărbători.

Învățarea automată scapă de multe presupuneri manuale și de muncă pentru a identifica segmentele de consumatori și a permite proprietarilor de comerț electronic să trimită conținut promoțional cu diferite liste de prețuri. Folosind profiluri și o analiză a datelor de navigare și/sau achiziție, sistemul ML ar putea construi campanii de vânzări care îndeplinesc mai multe criterii de prag, care sunt legate de marje, inventar și afaceri repetate.

3. Protecție împotriva fraudei

Cu cât cantitatea de date este mai mare, cu atât va fi mai ușor să detectați anomaliile. Învățarea automată ar putea identifica tiparele de date, poate determina comportamentul „normal” și poate notifica administratorii atunci când ceva nu este. Detectarea fraudei este cea mai comună aplicație.

Problema cumpărării clienților cu carduri de credit furate sau a retragerii plății după livrarea unui articol este larg răspândită în industria comerțului electronic. Detectarea și prevenirea unei astfel de fraude sunt aproape imposibile fără ML, care procesează rapid datele repetitive pentru a detecta fraudele înainte ca acestea să apară.

4. Tehnologia Chatbot

Boții, sprijiniți de învățarea automată, pot oferi o conversație mai „umană” cu utilizatorii printr-o înțelegere structurată a datelor. Folosind ML, boții ar putea fi programați cu informații generale pentru a răspunde la întrebările clienților. Cu cât un bot are mai multe interacțiuni cu oamenii, cu atât mai mult înțelege site-ul de comerț electronic, precum și ofertele de produse și servicii.

Boții pot face mult mai mult pe măsură ce se folosește o învățare mai complexă, cum ar fi furnizarea de cupoane personalizate, identificarea posibilităților de upselling și abordarea nevoilor pe termen lung ale clienților. Rețineți totuși că în orice moment, ar trebui să respectați informațiile private ale clientului.

Majoritatea chatbot-urilor sunt aplicații terțe și ar putea colecta sau folosi datele unui client pentru a răspunde la întrebări sau pentru a crea automat conținut de rețele sociale. Ar trebui luate măsuri pentru a stabili doar cantitatea de date care trebuie utilizată și pentru a asigura anonimatul acestora.

5. O mai bună gestionare a inventarului

Una dintre problemele sâcâitoare ale comerțului electronic este gestionarea stocurilor. Uneori, vânzătorii supravânzează, livrarea livrărilor poate dura mult timp sau o prognoză greșită.

Gestionarea stocurilor ar putea fi dificilă dacă este făcută manual, ceea ce ar putea afecta în cele din urmă previziunile precise asupra vânzărilor, care ulterior ar putea duce la probleme de flux de numerar. Învățarea automată ar putea face previziunile viitoare mult mai precise. Ajută nu doar la gestionarea ușoară a lanțului de aprovizionare, ci vă asigură că înțelegeți mai bine clienții, inclusiv comportamentul acestora.

6. Analiza tendințelor

Înainte de a pune produse la vânzare pe un site de comerț electronic, ar trebui să analizați tendința acestora, dacă produsul este un best-seller, vânzător normal sau depășit. Mai mult decât atât, analiza tendințelor are un impact asupra achizițiilor, indiferent dacă este de la îndeplinirea internă sau de la un furnizor extern.

Produsele returnate ar juca un rol important în achiziții dacă tendințele nu sunt analizate corespunzător. Prin urmare, este esențial să se analizeze tendințele produselor, deoarece acest lucru ar putea minimiza dimensiunea totală a catalogului, costul de întreținere și ar putea spori utilizarea spațiului de depozit.

Acest lucru s-ar putea realiza fără probleme prin utilizarea învățării automate, deoarece analizează și compară recenzii ale produselor, intrări în rețelele sociale și evaluări. Produsele cu rating scăzut ar putea fi eliminate de pe site.

7. O mai bună înțelegere a clienților

Astăzi, clienții solicită o experiență mai personalizată în timp ce fac cumpărături online. Și dacă brandul tău nu îi ascultă, atunci ar găsi altul care să o facă. Pentru a satisface această cerere; singura modalitate ar fi să înțelegem mai bine preferințele clienților.

Deoarece aproape toată interacțiunea cu un client este digitală, site-urile de comerț electronic adună cantități mari de date despre clienți, care includ date psihografice, demografice și comportamentale. Partea complexă este să le puneți pe toate împreună și să obțineți informații utile din ele pentru comercializare și decizii în marketing. Aici este locul în care învățarea automată strălucește cu adevărat.

Algoritmii ML evaluează inventarul clienților, precum și datele de comportament pentru a prezice exact ceea ce își doresc. În plus, ar putea pătrunde adânc în analizele complexe ale călătoriilor, precum și să expună oportunități, despre care nici măcar nu știi că există, astfel încât să poți oferi clienților experiențe hiperpersonalizate.

Concluzie

În orice dezvoltare de site-uri web de comerț electronic în lumea extrem de digitalizată de astăzi, evoluția continuă a tehnologiei ajută foarte mult la eficientizarea proceselor de afaceri, în special în managementul afacerilor online. Învățarea automată este o investiție necesară în tehnologie care are un impact pozitiv asupra domeniului, oferind mai multe oportunități atât pentru antreprenori, cât și pentru consumatori.