อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซได้รับผลกระทบจากแมชชีนเลิร์นนิงอย่างไร

ใครจะคิดว่าคอมพิวเตอร์สามารถจดจำและเรียนรู้รูปแบบเพื่อตัดสินใจด้วยตนเองได้? เช่นเดียวกับสาขาอีคอมเมิร์ซ ไม่มีใครสามารถจินตนาการได้ว่ามันจะเป็นอย่างที่เป็นอยู่ตอนนี้

แมชชีนเลิร์นนิงมีแอปมากมายในอุตสาหกรรมที่ขยายขอบเขตไปไกลกว่าการวิเคราะห์ แต่การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร? เป็นแอป AI ที่จัดเตรียมระบบที่สามารถเรียนรู้และปรับปรุงจากประสบการณ์ได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดแจ้ง

นอกจากนี้ยังเน้นการพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถเข้าถึงข้อมูลและใช้เพื่อการเรียนรู้ด้วยตนเอง กระบวนการเรียนรู้เริ่มต้นด้วยการสังเกตข้อมูล เช่น ประสบการณ์ตรง ตัวอย่าง หรือคำแนะนำ เพื่อค้นหารูปแบบข้อมูลและตัดสินใจได้ดีขึ้นในอนาคต วัตถุประสงค์หลักคือการให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาแทรกแซงหรือช่วยเหลือและปรับการกระทำตามนั้น

การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทำให้เกิดความแตกต่างมากขึ้นระหว่างการก้าวนำหน้าคู่แข่งที่จะตามหลัง ในความพยายามด้านไอทีในปัจจุบัน เช่น โดยเฉพาะการพัฒนาเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ แมชชีนเลิร์นนิงอาจเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกคุณค่าของข้อมูลลูกค้าและองค์กร และดำเนินการตัดสินใจที่ทำให้บริษัทสามารถแข่งขันได้

สำหรับอุตสาหกรรมที่ต้องอาศัยความก้าวหน้าทางดิจิทัลและเทคโนโลยีเป็นอย่างมาก แมชชีนเลิร์นนิงส่งผลต่อพื้นที่อีคอมเมิร์ซอย่างไร ลองหากัน

การเรียนรู้ของเครื่องส่งผลกระทบต่อสาขาอีคอมเมิร์ซ

อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซในปัจจุบันเต็มไปด้วยเทคโนโลยีและแพลตฟอร์มต่างๆ ที่องค์กรธุรกิจทุกรูปแบบและทุกขนาดสามารถนำไปใช้และบูรณาการได้ หนึ่งในแนวโน้มอีคอมเมิร์ซที่ได้รับความนิยมและเพิ่มขึ้นในปัจจุบันคือการช็อปปิ้งออนไลน์ หนึ่งในโซลูชันการช็อปปิ้งออนไลน์ที่ต้องการในปัจจุบันคือ Shopify และนักพัฒนาแอปของ Shopify ยังคงเป็นธุรกิจที่ร่ำรวยสำหรับหลาย ๆ คนทั่วโลก

ต่อไปนี้เป็นผลกระทบที่ ML (แมชชีนเลิร์นนิง) มีต่ออุตสาหกรรม

1. การแสดงผลและการเรียนรู้ที่ดีขึ้น

ML สามารถให้ผู้ใช้สามารถค้นหาสิ่งที่พวกเขาต้องการได้อย่างแม่นยำตามคำค้นหา ผู้ใช้ในปัจจุบันค้นหาผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซด้วยคำหลัก ดังนั้นเจ้าของเว็บไซต์ควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาได้ระบุแหล่งที่มาของคำหลักกับผลิตภัณฑ์ที่ผู้ใช้กำลังมองหา

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยส่งเสริมสิ่งนี้ได้ด้วยการสนับสนุนคำพ้องความหมายที่กว้างขึ้น การเรียนรู้ของเครื่องอัจฉริยะจะค้นหาคำพ้องความหมายของคำสำคัญที่ใช้ และวลีที่คล้ายกันซึ่งผู้คนใช้สำหรับคำค้นหาเดียวกัน ความสามารถของแมชชีนเลิร์นนิงในการทำเช่นนี้มาจากความสามารถในการวิเคราะห์เว็บไซต์และตัวชี้วัด

เสิร์ชเอ็นจิ้นอีคอมเมิร์ซที่ใช้โปรไฟล์ของลูกค้ามีโอกาสมากขึ้นในการขายสินค้าในรายการ เนื่องจากระบบคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าต้องการเห็น แทนที่จะแสดงรายการผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับคำหลักทั้งหมด

2. หลายวิธีในการทำให้ผู้คนซื้อ

แมชชีนเลิร์นนิงสร้างโอกาสสำหรับความช่วยเหลือในการซื้อเสมือนจริงมากมายด้วยฟังก์ชัน ซึ่งรวมถึงการแจ้งเตือนผู้ใช้เมื่อใดก็ตามที่ราคาลดลงต่ำกว่าขีดจำกัดเฉพาะ และเตือนให้เปลี่ยนตัวกรองของระบบ AC ทุกสองสามเดือน เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถดำเนินการนี้ต่อไปได้โดยใช้คูปองเพื่อลดราคาให้สูงสุด หรือประหยัดเงินได้มากก่อนวันหยุด

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยขจัดการคาดเดาและการใช้แรงงานคนจำนวนมากในการระบุกลุ่มผู้บริโภค และทำให้เจ้าของอีคอมเมิร์ซส่งเนื้อหาส่งเสริมการขายพร้อมรายการราคาต่างๆ ได้ การใช้โปรไฟล์และการวิเคราะห์ข้อมูลการสืบค้นและ/หรือการซื้อ ระบบ ML สามารถสร้างแคมเปญการขายที่ตรงตามเกณฑ์เกณฑ์หลายประการ ซึ่งเกี่ยวข้องกับส่วนต่าง สินค้าคงคลัง และการทำธุรกิจซ้ำ

3. การคุ้มครองจากการฉ้อโกง

ยิ่งปริมาณข้อมูลมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งจับความผิดปกติได้ง่ายขึ้นเท่านั้น แมชชีนเลิร์นนิงสามารถระบุรูปแบบข้อมูล กำหนดพฤติกรรม 'ปกติ' และแจ้งให้ผู้ดูแลระบบทราบเมื่อมีบางสิ่งที่ไม่ปกติ การตรวจจับการฉ้อโกงเป็นแอปที่พบบ่อยที่สุดในเรื่องนี้

ปัญหาของลูกค้าที่ซื้อด้วยบัตรเครดิตที่ถูกขโมย หรือการเพิกถอนการชำระเงินหลังจากส่งสินค้านั้นแพร่หลายในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ การตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงดังกล่าวแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยหากไม่มี ML ซึ่งประมวลผลข้อมูลที่ซ้ำกันอย่างรวดเร็วเพื่อตรวจจับการฉ้อโกงก่อนที่จะเกิดขึ้น

4. เทคโนโลยี Chatbot

บอทซึ่งสนับสนุนโดยแมชชีนเลิร์นนิงสามารถให้การสนทนากับผู้ใช้ 'ที่เป็นมนุษย์' มากขึ้นผ่านความเข้าใจในข้อมูลที่มีโครงสร้าง เมื่อใช้ ML บอทสามารถตั้งโปรแกรมข้อมูลทั่วไปเพื่อตอบคำถามของลูกค้าได้ ยิ่งบอทมีปฏิสัมพันธ์กับผู้คนมากเท่าไร ก็ยิ่งเข้าใจไซต์อีคอมเมิร์ซมากขึ้นเท่านั้น เช่นเดียวกับข้อเสนอผลิตภัณฑ์และบริการ

บอทสามารถทำได้มากขึ้น เนื่องจากมีการเรียนรู้ที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การส่งมอบคูปองที่ปรับแต่งได้ การระบุโอกาสในการขายต่อที่คาดหวัง และการตอบสนองความต้องการระยะยาวของลูกค้า อย่างไรก็ตาม จำไว้ว่าคุณควรเคารพข้อมูลส่วนตัวของลูกค้าตลอดเวลา

แชทบอทส่วนใหญ่เป็นแอปของบุคคลที่สามและสามารถรวบรวมหรือใช้ข้อมูลของลูกค้าเพื่อตอบคำถามหรือสร้างเนื้อหาโซเชียลมีเดียโดยอัตโนมัติ ควรมีการจัดวางเฉพาะปริมาณข้อมูลที่จะใช้และให้แน่ใจว่าจะไม่เปิดเผยตัวตน

5. การจัดการสินค้าคงคลังที่ดีขึ้น

หนึ่งในปัญหาที่จู้จี้ในอีคอมเมิร์ซคือการจัดการสินค้าคงคลัง บางครั้ง ผู้ขายขายเกิน การจัดส่งอาจใช้เวลานานในการส่งมอบหรือคาดการณ์ผิด

การจัดการสินค้าคงคลังอาจเป็นเรื่องยุ่งยากหากดำเนินการด้วยตนเอง ซึ่งอาจส่งผลต่อการคาดการณ์ที่ถูกต้องเกี่ยวกับการขายในที่สุด ซึ่งอาจนำไปสู่ปัญหากระแสเงินสด แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำให้การคาดการณ์ในอนาคตแม่นยำยิ่งขึ้น ไม่เพียงแต่ช่วยในการจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ง่ายดาย แต่ยังช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้นด้วย รวมถึงพฤติกรรมของลูกค้าด้วย

6. การวิเคราะห์แนวโน้ม

ก่อนที่คุณจะนำสินค้าลงขายบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ คุณควรวิเคราะห์แนวโน้มของสินค้านั้น ว่าสินค้านั้นเป็นสินค้าขายดี ผู้ขายทั่วไป หรือล้าสมัย นอกจากนี้ การวิเคราะห์แนวโน้มยังส่งผลต่อการจัดซื้อ ไม่ว่าจะมาจากการเติมเต็มภายในหรือจากผู้ขายภายนอก

ผลิตภัณฑ์ที่ส่งคืนจะมีบทบาทสำคัญในการจัดซื้อหากไม่มีการวิเคราะห์แนวโน้มอย่างเหมาะสม การวิเคราะห์แนวโน้มของผลิตภัณฑ์จึงเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากอาจลดขนาดแค็ตตาล็อกโดยรวม ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา และเพิ่มการใช้พื้นที่คลังสินค้า

สิ่งนี้สามารถทำได้อย่างราบรื่นด้วยการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการวิเคราะห์และเปรียบเทียบการรีวิวผลิตภัณฑ์ อินพุตโซเชียลมีเดีย และการให้คะแนน ผลิตภัณฑ์ที่มีคะแนนต่ำสามารถลบออกจากเว็บไซต์ได้

7. ความเข้าใจที่ดีขึ้นของลูกค้า

วันนี้ ลูกค้าต้องการประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นเมื่อซื้อสินค้าออนไลน์ และหากแบรนด์ของคุณไม่รับฟังพวกเขา พวกเขาจะพบแบรนด์อื่นที่จะตอบสนอง เพื่อตอบสนองความต้องการนี้ วิธีเดียวที่จะเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น

เนื่องจากการโต้ตอบกับลูกค้าเกือบทั้งหมดเป็นแบบดิจิทัล เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซจึงรวบรวมข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก ซึ่งรวมถึงข้อมูลทางจิตวิทยา ข้อมูลประชากร และข้อมูลพฤติกรรม ส่วนที่ซับซ้อนคือการรวมทั้งหมดเข้าด้วยกันและรับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้งานได้จริงสำหรับการขายสินค้าและการตัดสินใจทางการตลาด นี่คือจุดที่แมชชีนเลิร์นนิงโดดเด่นอย่างแท้จริง

อัลกอริธึม ML จะประเมินสินค้าคงคลังของลูกค้า รวมถึงข้อมูลพฤติกรรมเพื่อคาดการณ์สิ่งที่พวกเขาต้องการอย่างแม่นยำ ยิ่งไปกว่านั้น มันสามารถเจาะลึกลงไปในการวิเคราะห์การเดินทางที่ซับซ้อน เช่นเดียวกับการเปิดโปงโอกาสที่คุณไม่รู้ด้วยซ้ำว่ามีอยู่ ดังนั้นคุณจึงสามารถมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสูงให้กับลูกค้าได้

บทสรุป

ในการพัฒนาเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซในโลกที่แปลงเป็นดิจิทัลอย่างสูงในปัจจุบัน วิวัฒนาการของเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องช่วยให้กระบวนการทางธุรกิจมีความคล่องตัวมากขึ้น โดยเฉพาะในการจัดการธุรกิจออนไลน์ แมชชีนเลิร์นนิงเป็นการลงทุนด้านเทคโนโลยีที่จำเป็นซึ่งส่งผลกระทบในเชิงบวกต่อภาคสนาม โดยให้โอกาสแก่ผู้ประกอบการและผู้บริโภคมากขึ้น