ИИ, Машинное обучение и Большие данные стали огромным трендом для всех технологических компаний. Крупные технологические компании, такие как Facebook, IBM и Yahoo, уже публично заявили о своем стремлении развивать искусственный интеллект как новый источник бизнеса. И каждая компания, работающая над этими технологиями, повышает ценность своего бизнеса. Недавняя покупка Google стартапа DeepMind за 400 миллионов фунтов стерлингов ясно показывает, что ИИ в ближайшие пару лет перейдет на турбодвигатель.
Данные являются наиболее важной частью машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Дело в том, что у компаний электронной коммерции есть много данных. Но использование этих данных представляет собой сложную задачу. Использование данных с машинным обучением может помочь компаниям-разработчикам электронной коммерции поднять качество обслуживания клиентов на совершенно новый уровень. Электронная коммерция — одна из первых отраслей, которая начала использовать все преимущества машинного обучения. Zalando, Asos — компании, у которых есть целые отделы искусственного интеллекта (ИИ), глубокого обучения. Они вкладывают много денег, чтобы лучше узнать своих клиентов, персонализировать предложения для отдельных клиентов, улучшить качество обслуживания клиентов и автоматизировать ручные процессы.
Также читайте, Машинное обучение — следующая большая вещь в нашей жизни
7 способов использовать машинное обучение для электронной коммерции
Растущий спрос на онлайн-покупки и покупку разных товаров в одном интернет-магазине изменил покупательское поведение. Все компании, занимающиеся электронной коммерцией, вкладывают большие деньги в технологии, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов и предоставить им все удобства, которые предлагает им традиционный продавец в обычном магазине. Вот 7 способов, как компании электронной коммерции могут получить преимущества машинного обучения:
Также читайте, Как начать бизнес электронной коммерции в Индии
- Индивидуальный подход к клиентам
- Улучшенный поиск товаров
- Оптимизация цен
- Рекомендации по продуктам
- Устранение мошенничества
- Ретаргетинг, скидки и дополнительные продажи
- Поддержка клиентов
1. Персонализированный клиентский опыт
Правильно персонализированные продукты для нужд пользователей могут повысить конверсию и вовлеченность клиентов. Если вы ищете спортивную обувь на Flipkart или Amazon, неудивительно, что на следующий день вы можете получить уведомление о скидке 40% на бренды спортивной обуви, которые вы добавили в свою корзину. Персонализация не является чем-то новым для электронной коммерции, и если вы часто используете разные сайты электронной коммерции, вы точно знаете, о чем мы говорим.
Принимая во внимание, что персонализация на основе ИИ для электронной коммерции использует многоканальный подход. Он отслеживает активность пользователей в отношении того, как пользователи взаимодействуют с вашей платформой электронной коммерции, используя мобильное приложение, веб-сайт или другие реферальные платформы. Вот где машинное обучение оказывает влияние. Технология машинного обучения позволяет предоставлять оптимизированный опыт, стимулирующий продажи и увеличивающий прибыль.
2. Улучшенный поиск товаров
Если вы ищете продукты для покупки в Интернете, вы можете искать их в поисковой системе или на любом конкретном веб-сайте электронной коммерции, и если вы не найдете нужный продукт, который вы ищете, есть вероятность, что вы переключитесь на некоторые другие сайты электронной коммерции. И это будет потеря для компании электронной коммерции. В этой стремительной жизни каждый пользователь хочет быстрого ответа на свой запрос, будь то сайт Google или сайт электронной коммерции. В этой конкурентной фазе у каждой компании электронной коммерции есть очень короткое время, чтобы привлечь внимание пользователя, предоставив им релевантные продукты для их поискового запроса.
Раньше поиск товаров не давал результатов, которые действительно отвечали бы запросу. Но использование машинного обучения в электронной коммерции позволило извлекать информацию из глубины моделей поиска и покупок пользователей, а не только из ключевых слов. И предоставление им наиболее релевантных продуктов для их результатов поиска.
3. Оптимизация цен
Каждый покупатель в Интернете всегда ищет скидки и выгодные предложения, чтобы найти продукт, который стоит своих денег. Это ясно показывает, что ценообразование имеет большое значение для онлайн-покупателей, и они всегда ищут товары по наименьшей цене. Цены на продукты могут сильно колебаться в зависимости от десятков, если не сотен переменных, проще, чем когда-либо, сравнить цены с одного веб-сайта на другой всего за несколько кликов.
Ценообразование — одна из основных категорий, в которой машинное обучение оказывает большую поддержку предприятиям в области оптимизации цен. Механизм ценообразования может быть создан, чтобы учитывать большой объем информации о профиле покупателя, рыночных тенденциях, конкурентных ценах, коэффициентах отказа от продукта и многом другом, а также определять, какую процентную скидку предложить покупателю на конкретный продукт, чтобы повысить вероятность совершения продажи.
4. Рекомендации по продуктам
Если вы знаете, что ваш клиент хочет купить и что в голове у ваших обычных клиентов. И что заставляет их тикать. Вы можете легко порекомендовать им различные продукты с ограниченным предложением, тогда они, вероятно, в конечном итоге купят продукт. Здесь машинное обучение может предоставить эту возможность для выявления тенденций и выявления закономерностей из наборов данных. Amazon Recommended Engine отвечает за 35% своих продаж.
Система рекомендаций использует данные аналитики прошлого поведения пользователей в качестве обучающих данных и использует большие вычислительные мощности для поиска правильных моделей продаж продуктов и покупательского поведения. После анализа миллионов и миллионов записей об этих покупательских привычках пользователей механизм рекомендаций будет предсказывать, как новый пользователь может в конечном итоге просматривать сайт или продукты, которые могут быть ему интересны, на основе их привычек просмотра и товаров, которые они добавили в свои покупки. тележка.
5. Исключите мошенничество
По данным Experian, мошенничество в сфере электронной коммерции уже выросло почти на 60% с 2016 года, и это только начало. Поскольку мошенники становятся все более изощренными, становится необходимым иметь систему предотвращения мошенничества. Мошенничество в электронной торговле болезненно для клиентов, а также для продавца электронной коммерции. По данным Experian, мошенничество в электронной коммерции уже выросло почти на 60% с 2016 года, с растущим числом мошенников, о которых все хорошо знают и давно работают над этим, чтобы предотвратить мошенничество.
Продавцы электронной коммерции должны быть осторожны, чтобы не потерять клиентов и доходы в попытке предотвратить мошенничество. если продавец допускает мошенническую транзакцию непреднамеренно, он подлежит возвратному платежу, а также комиссиям и штрафам. Продавец не только теряет отгруженный товар, но и платит штраф. Система машинного обучения может анализировать данные о нормальном поведении клиентов, такие как зарегистрированные устройства, частое время входа в систему, местоположение и т. д., а затем использовать их для выявления аномальной активности учетной записи.
6. Ретаргетинг, скидки и дополнительные продажи
Не все покупатели, которые посещают ваш сайт, совершают покупку, многие из потенциальных клиентов, посещающих сайт, добавляют товары в корзину и в конечном итоге уходят, не совершив транзакцию. По данным Conversica, по крайней мере 33% маркетинговых лидов не сопровождаются отделом продаж. Компании-результаты могут потерять многих потенциальных клиентов, не сохранив их.
Использование машинного обучения в электронной коммерции может помочь в кампаниях ретаргетинга, которые можно проводить, чтобы охватить предыдущих клиентов, которые купили, отказались от корзины или просто просматривали ваш веб-сайт. И эти кампании могут выполняться с помощью алгоритмов машинного обучения путем просмотра предыдущих данных о похожих профилях покупателей и того, как они могли быть преобразованы в прошлом с помощью ретаргетинга. Он даже предлагает различные скидки и ограниченные предложения, что заставляет клиентов покупать товары с огромными скидками. С помощью машинного обучения продавцы электронной коммерции могут легко удерживать своих потенциальных клиентов.
7. Поддержка клиентов
Мы все знаем, что электронная коммерция — это очень конкурентная бизнес-индустрия, и клиенты не просто ожидают, что их заказы будут доставлены им в надлежащем состоянии и в течение короткого периода времени. В традиционном шоппинге всякий раз, когда покупатель задает вопрос или сомневается, он легко получает ответ от владельца магазина или продавца.
Совершая покупки в Интернете, клиент ожидает получить хороший продукт с качественной поддержкой клиентов. Предоставление качественного обслуживания клиентов в электронной коммерции является сложной задачей, а помощь человеку в вопросах и предоставление им удовлетворительного обслуживания клиентов - непростая работа. Чат-боты могут активно брать на себя некоторые важные обязанности, связанные с ведением онлайн-бизнеса, особенно когда речь идет о выполнении задач по операциям и маркетингу. Чат-боты могут автоматизировать процессы заказа и являются эффективным и недорогим способом обслуживания клиентов. А автоматизация поддержки клиентов может привести к повышению удовлетворенности клиентов.
Электронная коммерция меняет всю концепцию покупок для покупателей, предоставляя различные услуги, такие как простой возврат, широкий ассортимент товаров и однодневная доставка. Это привлекает пользователей к покупкам в Интернете, в то время как компании электронной коммерции постоянно улучшают свои услуги и поддержку клиентов. С передовыми технологиями, такими как машинное обучение и искусственный интеллект, мы можем ожидать широкой картины электронной коммерции в ближайшем будущем.
