Sähköisen kaupankäynnin uudet kasvot: Koneoppimisen vaikutus teollisuudessa

Verkkokauppa ja koneoppiminen

Oletko koskaan odottanut, että tietokoneet voivat tunnistaa ja oppia kuvioita tehdäkseen omia päätöksiään? Jos vastauksesi oli ei, olet samassa veneessä useiden sähköisen kaupankäynnin asiantuntijoiden kanssa. kukaan ei olisi voinut ennustaa sen nykyistä tilaa.

Koneoppimisella on kuitenkin ollut merkittävä rooli sähköisen kaupankäynnin kehityksessä viime vuosikymmeninä. Katsotaanpa, missä sähköinen kaupankäynti on juuri nyt ja miten koneoppimispalvelujen tarjoajat muokkaa sitä lähitulevaisuudessa.

Mikä muuttuu verkkokaupan alalla?

Jotkut saattavat uskoa, että sähköinen kaupankäynti on suhteellisen uusi ilmiö, joka on muuttanut perinpohjaisesti ostotapaamme alan teknologisen kehityksen ansiosta. Näin ei kuitenkaan ole kokonaan.

Vaikka teknologialla on suuri rooli siihen, miten toimimme nykyään kauppojen kanssa, verkkokauppa on ollut olemassa yli 40 vuotta ja se on nyt suurempaa kuin koskaan.

Verkkokaupan vähittäismyynti maailmanlaajuisesti nousi 4.28 biljoonaan dollariin vuonna 2020, ja sähköisen vähittäiskaupan liikevaihdon odotetaan nousevan 5.4 biljoonaan dollariin vuonna 2022.

Statista

Mutta jos teknologia on aina ollut olemassa, miten koneoppiminen muuttaa alaa nyt? Se on yksinkertaista. Tekoäly poistaa yksinkertaisten analyysijärjestelmien kuvan osoittaakseen, kuinka tehokas ja muuttava se todella voi olla.

Aikaisempina vuosina tekoäly ja koneoppiminen olivat liian kehittymättömiä ja yksinkertaisia ​​toteuttaakseen todella loistaakseen mahdollisissa sovelluksissaan. Näin ei kuitenkaan enää ole.

Brändit voivat käyttää puhehaun kaltaisia ​​konsepteja mainostaakseen tuotteitaan asiakkaiden edessä, kun tekniikat, kuten koneoppiminen ja chatbotit, yleistyvät. Tekoäly voi myös auttaa varaston ennustamisessa ja taustatuessa.

Koneoppimis- ja suositusmoottorit

Tällä tekniikalla on useita tärkeitä sovelluksia sähköisessä kaupankäynnissä. Maailmanlaajuisesti suositusmoottorit ovat yksi kuumimmista trendeistä. Voit arvioida perusteellisesti satojen miljoonien ihmisten verkkotoimintaa käyttämällä koneoppimisalgoritmeja ja käsittelemällä valtavia tietomääriä helposti. Sen avulla voit tuottaa tuotesuosituksia tietylle asiakkaalle tai asiakasryhmälle (automaattinen segmentointi) heidän kiinnostuksen kohteidensa perusteella.

Miten tämä toimii?

Voit selvittää, mitä alisivuja asiakas käyttää, arvioimalla hankkimaansa laajaa tietoa verkkosivuston nykyisestä liikenteestä. Voit kertoa, mitä hän ajoi takaa ja missä hän vietti suurimman osan ajastaan. Lisäksi tulokset tarjotaan henkilökohtaisella sivulla, jossa on ehdotuksia useisiin tietolähteisiin perustuen: aiempien asiakastoimintojen profiili, kiinnostuksen kohteet (esim. harrastukset), sää, sijainti ja sosiaalisen median tiedot.

Koneoppiminen ja chatbotit

Koneoppimiseen perustuvat chatbotit voivat luoda "inhimillisemmän" keskustelun käyttäjien kanssa analysoimalla jäsenneltyä dataa. Chatbotit voidaan ohjelmoida yleisillä tiedoilla vastaamaan kuluttajien tiedusteluihin koneoppimisen avulla. Pohjimmiltaan mitä useamman ihmisen kanssa robotti on vuorovaikutuksessa, sitä paremmin se ymmärtää verkkokauppasivuston tuotteita/palveluita. Kysymällä chatbotit voivat tarjota henkilökohtaisia ​​kuponkeja, paljastaa mahdollisia lisämyyntimahdollisuuksia ja vastata asiakkaan pitkän aikavälin tarpeisiin. Mukautetun chatbotin suunnittelu, rakentaminen ja integrointi verkkosivustolle maksaa noin 28,000 XNUMX dollaria. Pienyrityslainaa voi käyttää helposti tämän maksamiseen. 

Koneoppiminen ja hakutulokset

Käyttäjät voivat hyödyntää koneoppimista löytääkseen hakukyselynsä perusteella juuri sen, mitä he etsivät. Asiakkaat hakevat tällä hetkellä tuotteita verkkokauppasivustolta avainsanoilla, joten sivuston omistajan on varmistettava, että kyseiset avainsanat on liitetty käyttäjien etsimiin tuotteisiin.

Koneoppiminen voi auttaa etsimällä synonyymejä yleisesti käytetyille avainsanoille sekä vastaavia ilmauksia, joita ihmiset käyttävät samaan kysymykseen. Tämän tekniikan kyky saavuttaa tämä johtuu sen kyvystä arvioida verkkosivustoa ja sen analytiikkaa. Tämän seurauksena verkkokauppasivustot voivat sijoittaa korkealuokkaisia ​​tuotteita sivun yläosaan ja priorisoida napsautussuhteita ja aiempia tuloksia. 

Tänään jättiläiset pitävät eBay ovat ymmärtäneet tämän tärkeyden. Yli 800 miljoonan kohteen näytöllä yritys pystyy ennustamaan ja tarjoamaan osuvimmat hakutulokset tekoälyn ja analytiikan avulla. 

Koneoppiminen ja verkkokaupan kohdistaminen

Toisin kuin fyysisessä kaupassa, jossa voit keskustella asiakkaiden kanssa saadaksesi tietää, mitä he haluavat tai tarvitsevat, verkkokaupat pommitetaan valtavilla määrillä asiakasdataa.

Tämän seurauksena, asiakkaiden segmentointi on kriittinen sähköisen kaupankäynnin alalla, koska sen avulla yritykset voivat räätälöidä viestintämenetelmänsä kullekin yksittäiselle asiakkaalle. Koneoppiminen voi auttaa sinua ymmärtämään asiakkaidesi toiveita ja tarjoamaan heille räätälöidymmän ostokokemuksen.

Koneoppiminen ja asiakaskokemus

Verkkokauppayritykset voivat käyttää koneoppimista tarjotakseen asiakkailleen henkilökohtaisemman käyttökokemuksen. Nykyään asiakkaat eivät vain halua, vaan myös vaativat kommunikointia suosikkibrändeihinsä henkilökohtaisesti. Jälleenmyyjät voivat räätälöidä jokaisen yhteyden asiakkaidensa kanssa tekoälyn ja koneoppimisen avulla, mikä parantaa asiakaskokemusta.

Lisäksi ne voivat estää asiakaspalveluongelmien syntymistä koneoppimisen avulla. Koneoppimisen myötä kärryjen hylkäämisprosentti epäilemättä laskisi ja myynti kasvaisi lopulta. Asiakastukibotit, toisin kuin ihmiset, voivat antaa puolueettomia vastauksia mihin aikaan tahansa päivästä tai yöstä. 

Koneoppiminen ja petosten havaitseminen

Poikkeamat on helpompi havaita, kun sinulla on enemmän tietoja. Näin ollen voit käyttää koneoppimista nähdäksesi datan trendit, ymmärtääksesi, mikä on "normaalia" ja mikä ei, ja vastaanottaa hälytyksiä, kun jokin menee pieleen.

"Petosten havaitseminen" on yleisin sovellus tähän. Asiakkaat, jotka ostavat suuria määriä tavaroita varastetuilla luottokorteilla tai peruuttavat tilauksensa tuotteiden toimituksen jälkeen, ovat jälleenmyyjille yleisiä ongelmia. Tässä tulee koneoppiminen mukaan.

Koneoppiminen ja dynaaminen hinnoittelu

Dynaamisen hinnoittelun tapauksessa koneoppiminen sähköisessä kaupankäynnissä voi olla erittäin hyödyllistä ja auttaa sinua parantamaan KPI-arvojasi. Tämän hyödyllisyyden lähde on algoritmien kyky oppia uusia malleja tiedoista. Tämän seurauksena nämä algoritmit oppivat jatkuvasti ja havaitsevat uusia pyyntöjä ja trendejä. Sen sijaan, että luottaisivat yksinkertaisiin hinnanalennuksiin, verkkokauppayritykset voisivat hyötyä ennakoivista malleista, jotka voivat auttaa heitä löytämään ihanteellisen hinnan kullekin tuotteelle. Voit valita parhaan tarjouksen, parhaan hinnoittelun ja näyttää reaaliaikaisia ​​alennuksia samalla kun harkitset parasta strategiaa myynnin lisäämiseen ja varaston optimointiin.

Yhteenvetona

Tapoja, joilla koneoppiminen muokkaa sähköistä kaupankäyntiä, on lukemattomia. Tämän teknologian sovelluksilla on suora vaikutus asiakaspalveluun ja liiketoiminnan kasvuun sähköisessä kaupankäynnissä. Yrityksesi parantaisi asiakaspalvelua, asiakastukea, tehokkuutta ja tuotantoa sekä tekisi parempia HR-päätöksiä. Sähköisen kaupankäynnin koneoppimisalgoritmit ovat jatkossakin merkittävä palvelu verkkokauppaliiketoiminnalle niiden kehittyessä.

Katso Vendorlandin luettelo koneoppimisyrityksistä

Mitä mieltä olet?

Tämä sivusto käyttää Akismetiä roskapostin vähentämiseksi. Lue, miten kommenttitietosi käsitellään.