Одна из основных ролей новых технологий — сделать людей более эффективными и действенными. Технологические достижения помогают нам делать больше, используя меньше ресурсов, совершенствуя продукты и услуги и стимулируя инновации.
Розничные продавцы электронной коммерции ничем не отличаются: они претерпели множество изменений с тех пор, как отрасль стала более зрелой. Это включает в себя внедрение машинного обучения, которое выросло из искусственного интеллекта и стало ключевым применением этой технологии.
В частности, машинное обучение электронной коммерции — это создание и усовершенствование приложений и алгоритмов с помощью искусственного интеллекта, который «учится» на постоянном потоке данных. Он включает в себя искусственный интеллект, который не просто работает с набором данных, но и использует данные для тестирования и изменения реакции на данные.
1. Двигатель рекомендаций:
Механизм рекомендаций и машинное обучение в индустрии электронной коммерции напрямую конвертируются в прибыль и увеличивают долю рынка компании за счет лучшего привлечения клиентов. Система рекомендаций — самая горячая тенденция в мире электронной коммерции. С помощью алгоритмов машинного обучения для электронной коммерции и обработки огромных объемов данных вы сможете досконально проанализировать онлайн-активность сотен миллионов пользователей. На его основе вы можете создавать рекомендации по продуктам, адаптированные к конкретному клиенту или группе.
2. Прогноз оттока.
Прогнозирование оттока — это скорость, с которой потребители отказываются от бренда. Легче продавать существующим клиентам, чем новым, поэтому важно иметь эффективную маркетинговую стратегию удержания. Машинное обучение может оптимизировать отток клиентов, точно прогнозируя, когда клиенты могут быть на грани ухода с вашей платформы.
3. Оптимизация ценообразования
Привлечение потенциальных клиентов красивой рекламой не сработает, если товары, которые вы продаете, намного дороже, чем они готовы заплатить. Вот почему некоторые платформы электронной коммерции и интернет-магазины используют машинное обучение для оптимизации своих стратегий ценообразования и улучшения персонализации с помощью индивидуальных скидок или других рекламных акций.
4. Анализ тенденций и пополнение запасов
В связи с этим можно подумать о взаимосвязи между покупками и праздничным сезоном, но не всегда все так просто. К счастью, системы на основе машинного обучения, безусловно, могут иметь более широкую картину происходящего по сравнению с «простыми смертными», поскольку они способны учитывать огромное количество переменных. К ним обычно относятся экономические тенденции, модели покупок, обусловленные сезонностью или праздниками, настроения в социальных сетях, обзоры продуктов, рейтинги и многое другое. Вся эта информация может быть собрана из различных источников данных, таких как социальные сети и платформы электронной коммерции или интернет-магазины. Кроме того, если ваше решение машинного обучения интегрировано с POS-решениями, оно может анализировать данные о запасах и, в случае нехватки какого-либо продукта, уведомлять команду о необходимости пополнения запасов.
5. Улучшение обслуживания клиентов.
Платформы электронной коммерции открыты 24/7 и ожидают, что служба поддержки клиентов будет делать то же самое. Это, конечно, не всегда возможно, но машинное обучение может сделать это возможным, предлагая автоматические ответы на основные запросы клиентов, прежде чем обращаться к людям с более сложными проблемами. Это повышает удовлетворенность клиентов и побуждает к покупкам.
Заключение
То, как изначально рассматривалось машинное обучение, было областью научной фантастики. Хотя это не так грандиозно, как некоторые из этих изображений, машинное обучение теперь является частью повседневной жизни.
Все больше и больше розничных продавцов электронной коммерции используют машинное обучение и извлекают из него большую выгоду. Для предприятий, стремящихся автоматизировать утомительные, трудоемкие и дорогостоящие ручные процессы, машинное обучение может стать огромным преимуществом. Это может дать интернет-магазинам ценную информацию о своих клиентах.
Они могут помочь онлайн-бизнесу генерировать больше кликов, превращать потенциальных клиентов в клиентов, удерживать их и даже строить прочные отношения с клиентами.
