Как машинное обучение влияет на индустрию электронной коммерции

Кто бы мог подумать, что компьютеры могут распознавать и изучать закономерности, чтобы решать за себя? То же самое касается области электронной коммерции. Никто и подумать не мог, что будет так, как сейчас.

Машинное обучение имеет так много приложений в отрасли, которые выходят далеко за рамки аналитики. Но что такое машинное обучение? Это приложение ИИ, которое предоставляет системы, способные учиться и совершенствоваться на основе опыта автоматически, без необходимости явного программирования.

Кроме того, он сосредоточен на разработке компьютерных программ, которые могли бы получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Процесс обучения начинается с наблюдения за данными, такими как непосредственный опыт, примеры или инструкции, чтобы найти шаблоны данных и принять лучшие решения в будущем. Основная цель будет заключаться в том, чтобы позволить компьютерам автоматически обучаться без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректировать действия.

Решения, основанные на данных, все чаще определяют разницу между тем, чтобы оставаться впереди конкурентов или отставать. Сегодня в любых ИТ-направлениях, таких как, в частности, разработка веб-сайтов электронной коммерции, машинное обучение может стать ключом к раскрытию ценности данных о клиентах и ​​организации и принятию решений, позволяющих компании сохранять конкурентное преимущество.

Как машинное обучение влияет на сферу электронной коммерции в отрасли, которая в значительной степени зависит от цифровых и технологических достижений? Давайте разберемся.

Машинное обучение влияет на сферу электронной коммерции

Сегодня индустрия электронной коммерции переполнена различными технологиями и платформами, которые бизнес-организации всех форм и размеров могут внедрить и интегрировать. Одной из самых популярных и растущих тенденций электронной коммерции в настоящее время являются онлайн-покупки. Одним из предпочтительных решений для онлайн-покупок сегодня является Shopify, и разработчики приложений Shopify продолжают оставаться прибыльным бизнес-предприятием для многих по всему миру.

Ниже приведены эффекты, которые ML (машинное обучение) оказывает на отрасль.

1. Лучшее отображение и обучение

ML может предоставить пользователям возможность точно узнать, что они хотят, на основе поискового запроса. В настоящее время пользователи находят продукты на веб-сайте электронной коммерции по ключевым словам, поэтому владелец веб-сайта должен убедиться, что ключевые слова связаны с продуктами, которые ищут пользователи.

Благодаря более широкому набору поддержки синонимов машинное обучение может помочь в этом. Интеллектуальное машинное обучение ищет синонимы используемых ключевых слов и похожие фразы, которые люди используют для одного и того же запроса. Способность машинного обучения для этого исходит из его способности анализировать веб-сайт, а также его показатели.

Поисковая система электронной коммерции, которая использует профиль клиента, имеет больше шансов продать перечисленные продукты, поскольку система предсказывает, что клиенты хотели бы видеть, вместо того, чтобы перечислять все продукты, соответствующие ключевым словам.

2. Несколько способов заставить людей покупать

Машинное обучение создает возможности для многочисленных виртуальных покупок с функциями. Это включает в себя напоминание пользователям всякий раз, когда цены падают ниже определенного предела, а также напоминание о необходимости замены фильтра их систем кондиционирования воздуха каждые несколько месяцев. Веб-сайты электронной коммерции могут пойти дальше, используя купоны для снижения цен до определенной степени или большие сбережения перед праздниками.

Машинное обучение избавляет от многих ручных догадок и труда для определения потребительских сегментов и позволяет владельцам электронной коммерции отправлять рекламный контент с различными прайс-листами. Используя профили и анализ данных о просмотрах и/или покупках, система машинного обучения может создавать кампании продаж, отвечающие нескольким пороговым критериям, связанным с маржой, запасами и повторяющимися сделками.

3. Защита от мошенничества

Чем больше объем данных, тем легче будет отловить аномалии. Машинное обучение может выявлять шаблоны данных, определять, что является «нормальным» поведением, и уведомлять администраторов, когда что-то не так. Обнаружение мошенничества является наиболее распространенным приложением этого.

Проблема покупки клиентами украденных кредитных карт или отзыва платежа после доставки товара широко распространена в индустрии электронной коммерции. Обнаружение и предотвращение такого мошенничества практически невозможно без машинного обучения, которое быстро обрабатывает повторяющиеся данные, чтобы обнаруживать мошенничество до того, как оно произойдет.

4. Технология чат-ботов

Боты, поддерживаемые машинным обучением, могут обеспечить более «человечный» разговор с пользователями посредством структурированного понимания данных. Используя ML, можно запрограммировать ботов с общей информацией, чтобы они отвечали на вопросы клиентов. Чем больше бот взаимодействует с людьми, тем больше он понимает сайт электронной коммерции, а также предложения продуктов и услуг.

Боты могут делать гораздо больше, поскольку используется более сложное обучение, например, доставка индивидуальных купонов, выявление потенциальных возможностей дополнительных продаж и удовлетворение долгосрочных потребностей клиентов. Однако имейте в виду, что вы всегда должны уважать личную информацию клиента.

Большинство чат-ботов являются сторонними приложениями и могут собирать или использовать данные клиентов для ответов на запросы или автоматического создания контента в социальных сетях. Должны быть приняты меры, чтобы только указать количество данных, которые будут использоваться, и обеспечить их анонимность.

5. Лучшее управление запасами

Одной из насущных проблем электронной коммерции является управление запасами. Иногда продавцы перепродают, доставка может занять много времени или неправильный прогноз.

Управление запасами может быть проблематичным, если оно выполняется вручную, что в конечном итоге может повлиять на точные прогнозы продаж, что впоследствии может привести к проблемам с денежными потоками. Машинное обучение может сделать прогнозирование будущего намного более точным. Это помогает не только в простом управлении цепочкой поставок, но и гарантирует, что вы лучше понимаете клиентов, в том числе их поведение.

6. Анализ тенденций

Прежде чем выставлять продукты на продажу на веб-сайте электронной коммерции, вы должны проанализировать их тенденцию, является ли продукт бестселлером, обычным продавцом или устаревшим. Более того, анализ тенденций влияет на закупки, независимо от того, осуществляется ли она внутренним или внешним поставщиком.

Возвращенные продукты будут играть большую роль в закупках, если тенденции не будут должным образом проанализированы. Таким образом, очень важно анализировать тенденции в отношении продуктов, поскольку это может минимизировать общий размер каталога, стоимость обслуживания и увеличить использование складских площадей.

Этого можно легко достичь с помощью машинного обучения, поскольку оно анализирует и сравнивает обзоры продуктов, данные из социальных сетей и рейтинги. Товары с низким рейтингом могут быть удалены с сайта.

7. Лучшее понимание клиентов

Сегодня клиенты требуют более персонализированного опыта при совершении покупок в Интернете. И если ваш бренд не прислушивается к ним, то они найдут другого, который прислушается. Чтобы удовлетворить этот спрос; единственный способ — лучше понять предпочтения клиентов.

Поскольку почти все взаимодействие с клиентом является цифровым, веб-сайты электронной коммерции собирают большие объемы данных о клиентах, включая психографические, демографические и поведенческие данные. Сложная часть состоит в том, чтобы собрать их все вместе и извлечь из них полезную информацию для мерчандайзинга и принятия решений в области маркетинга. Вот где машинное обучение действительно сияет.

Алгоритмы машинного обучения оценивают инвентарь клиентов, а также данные о поведении, чтобы точно предсказать, чего они хотят. Кроме того, он может погрузиться в сложную аналитику пути, а также раскрыть возможности, о существовании которых вы даже не подозреваете, чтобы вы могли предоставить клиентам гиперперсонализированный опыт.

Вывод

При разработке любого веб-сайта электронной коммерции в современном высоко цифровом мире непрерывная эволюция технологий очень помогает в оптимизации бизнес-процессов, особенно в управлении онлайн-бизнесом. Машинное обучение — это необходимая инвестиция в технологии, которая положительно влияет на отрасль, предоставляя больше возможностей как для предпринимателей, так и для потребителей.