Nov obraz e-trgovine: vpliv strojnega učenja v industriji

E-trgovina in strojno učenje

Ali ste kdaj pričakovali, da bodo računalniki lahko prepoznali in se naučili vzorcev, da bi sami sprejemali odločitve? Če je bil vaš odgovor ne, ste v istem čolnu kot številni strokovnjaki v industriji e-trgovine; nihče ni mogel napovedati njenega trenutnega stanja.

Vendar pa je strojno učenje v zadnjih nekaj desetletjih igralo pomembno vlogo pri razvoju e-trgovine. Oglejmo si, kje je e-trgovina trenutno in kako ponudniki storitev strojnega učenja ga bo oblikovala v ne tako daljni prihodnosti.

Kaj se spreminja v industriji e-trgovine?

Nekateri morda verjamejo, da je e-trgovina sorazmerno nov pojav, ki je zaradi tehnološkega napredka na tem področju temeljito spremenil način nakupovanja. Vendar to ni povsem tako.

Čeprav ima tehnologija veliko vlogo pri današnjem sodelovanju s trgovinami, je e-trgovina prisotna že več kot 40 let in je zdaj večja kot kdaj koli prej.

Maloprodajna prodaja e-trgovine po vsem svetu je leta 4.28 dosegla 2020 bilijona dolarjev, prihodki e-trgovine pa naj bi leta 5.4 dosegli 2022 bilijona dolarjev.

Statista

Toda če je tehnologija že od nekdaj prisotna, kako strojno učenje zdaj spreminja industrijo? To je preprosto. Umetna inteligenca odpravlja podobo preprostih sistemov za analizo, da bi pokazala, kako močan in transformativen je lahko resnično.

V prejšnjih letih sta bila umetna inteligenca in strojno učenje preveč nerazvita in preprosta v svoji izvedbi, da bi resnično blestela v smislu svojih možnih aplikacij. Vendar temu ni več tako.

Blagovne znamke lahko uporabljajo koncepte, kot je glasovno iskanje, za promocijo svojih izdelkov pred strankami, saj tehnologije, kot so strojno učenje in klepetalni roboti, postajajo vse bolj razširjene. AI lahko pomaga tudi pri napovedovanju zalog in podpori v zaledju.

Motorji za strojno učenje in priporočila

Obstaja več glavnih aplikacij te tehnologije v e-trgovini. V svetovnem merilu so motorji za priporočila eden najbolj vročih trendov. S pomočjo algoritmov za strojno učenje in z lahkoto obdelavo ogromnih količin podatkov lahko temeljito ocenite spletno dejavnost na stotine milijonov ljudi. Uporabite ga lahko za pripravo priporočil izdelkov za določeno stranko ali skupino strank (samodejna segmentacija) na podlagi njihovih interesov.

Kako deluje?

Katere podstrani je odjemalec uporabil, lahko ugotovite tako, da ocenite pridobljene velike podatke o trenutnem prometu na spletnem mestu. Lahko bi povedali, kaj je iskal in kje je preživel večino svojega časa. Poleg tega bodo rezultati objavljeni na prilagojeni strani s predlaganimi elementi na podlagi več virov informacij: profil prejšnjih dejavnosti strank, zanimanja (npr. hobiji), vreme, lokacija in podatki iz družbenih medijev.

Strojno učenje in klepetalni roboti

Z analizo strukturiranih podatkov lahko klepetalni roboti, ki jih poganja strojno učenje, ustvarijo bolj »človeški« pogovor z uporabniki. Klepetalne robote je mogoče programirati s splošnimi informacijami za odgovarjanje na vprašanja potrošnikov z uporabo strojnega učenja. V bistvu je več ljudi, s katerimi bot komunicira, bolje bo razumel izdelke/storitve spletnega mesta za e-trgovino. S postavljanjem vprašanj lahko klepetalni roboti dajo prilagojene kupone, odkrijejo potencialne možnosti dodatne prodaje in obravnavajo dolgoročne potrebe stranke. Stroški oblikovanja, izdelave in integracije klepetalnega bota po meri za spletno mesto znašajo približno 28,000 $. Za plačilo je mogoče zlahka uporabiti posojilo za mala podjetja. 

Strojno učenje in rezultati iskanja

Uporabniki lahko uporabijo strojno učenje, da na podlagi svoje iskalne poizvedbe najdejo točno tisto, kar iščejo. Stranke trenutno iščejo izdelke na spletnem mestu e-trgovine s pomočjo ključnih besed, zato mora lastnik spletnega mesta zagotoviti, da so bile te ključne besede dodeljene izdelkom, ki jih uporabniki iščejo.

Strojno učenje lahko pomaga z iskanjem sinonimov pogosto uporabljenih ključnih besed in primerljivih besednih zvez, ki jih ljudje uporabljajo za isto vprašanje. Zmožnost te tehnologije, da to doseže, izhaja iz njene sposobnosti ocenjevanja spletnega mesta in njegove analitike. Zaradi tega lahko spletna mesta za e-trgovino postavijo visoko ocenjene izdelke na vrh strani, hkrati pa dajejo prednost stopnji klikov in prejšnjim konverzijam. 

Danes so velikani všeč eBay spoznali pomembnost tega. Z več kot 800 milijoni prikazanih artiklov lahko podjetje napoveduje in ponuja najustreznejše rezultate iskanja z uporabo umetne inteligence in analitike. 

Strojno učenje in ciljanje na e-trgovino

Za razliko od fizične trgovine, kjer se lahko pogovarjate s strankami, da se naučite, kaj želijo ali potrebujejo, so spletne trgovine bombardirane z ogromnimi količinami podatkov o strankah.

Zaradi tega segmentacijo strank je ključnega pomena za industrijo e-trgovine, saj podjetjem omogoča, da svoje komunikacijske metode prilagodijo vsaki posamezni stranki. Strojno učenje vam lahko pomaga razumeti želje vaših strank in jim omogočiti bolj prilagojeno nakupno izkušnjo.

Strojno učenje in uporabniška izkušnja

Podjetja za e-trgovino lahko uporabljajo strojno učenje, da svojim strankam zagotovijo bolj prilagojeno izkušnjo. Kupci danes ne le raje, ampak tudi zahtevajo osebno komunikacijo s svojimi najljubšimi blagovnimi znamkami. Trgovci na drobno lahko prilagodijo vsako povezavo s svojimi strankami z uporabo umetne inteligence in strojnega učenja, kar ima za posledico boljšo uporabniško izkušnjo.

Poleg tega lahko z uporabo strojnega učenja preprečijo nastanek težav s skrbjo za stranke. S strojnim učenjem bi se stopnja opuščanja vozička nedvomno zmanjšala, prodaja pa bi se sčasoma povečala. Boti za podporo strankam, za razliko od ljudi, lahko dajo nepristranske odgovore kadar koli podnevi ali ponoči. 

Strojno učenje in odkrivanje goljufij

Anomalije je lažje opaziti, če imate več podatkov. Tako lahko uporabite strojno učenje, da vidite trende v podatkih, razumete, kaj je »normalno« in kaj ne, ter prejemate opozorila, ko gre kaj narobe.

"Odkrivanje goljufij" je najbolj razširjena aplikacija za to. Kupci, ki kupujejo ogromne količine blaga z ukradenimi kreditnimi karticami ali prekličejo naročila po dobavi artiklov, so pogoste težave trgovcev na drobno. Tukaj pride na vrsto strojno učenje.

Strojno učenje in dinamično določanje cen

V primeru dinamičnega oblikovanja cen je lahko strojno učenje v e-trgovini izjemno koristno in vam lahko pomaga izboljšati svoje KPI. Vir te uporabnosti je sposobnost algoritmov, da se učijo novih vzorcev iz podatkov. Posledično se ti algoritmi nenehno učijo in zaznavajo nove zahteve in trende. Namesto da bi se zanašala na preprosto znižanje cen, bi lahko podjetja e-trgovine imela koristi od napovednih modelov, ki jim lahko pomagajo ugotoviti idealno ceno za vsak izdelek. Izberete lahko najboljšo ponudbo, najboljše cene in prikazujete popuste v realnem času, pri čemer ves čas upoštevate najboljšo strategijo za povečanje prodaje in optimizacijo zalog.

Da povzamem

Načinov, kako strojno učenje oblikuje industrijo e-trgovine, je nešteto. Uporaba te tehnologije neposredno vpliva na storitve za stranke in rast poslovanja v industriji e-trgovine. Vaše podjetje bi izboljšalo storitve za stranke, podporo strankam, učinkovitost in proizvodnjo ter sprejemalo boljše kadrovske odločitve. Algoritmi strojnega učenja za e-trgovino bodo še naprej v veliki meri koristili podjetju e-trgovine, ko se bodo razvijali.

Oglejte si Vendorlandov seznam podjetij za strojno učenje

Kaj menite?

Ta stran uporablja Akismet za zmanjšanje nezaželene pošte. Preberite, kako se vaš komentar obravnava.