Novo lice e-trgovine: Utjecaj strojnog učenja u industriji

E-trgovina i strojno učenje

Jeste li ikada očekivali da bi računala mogla prepoznati i naučiti obrasce kako bi donosila vlastite odluke? Ako je vaš odgovor bio ne, vi ste u istom čamcu kao i mnogi stručnjaci u industriji e-trgovine; nitko nije mogao predvidjeti njezino trenutno stanje.

Međutim, strojno učenje odigralo je značajnu ulogu u evoluciji e-trgovine tijekom posljednjih nekoliko desetljeća. Pogledajmo gdje je e-trgovina trenutno i kako pružatelji usluga strojnog učenja će ga oblikovati u ne tako dalekoj budućnosti.

Što se mijenja u industriji e-trgovine?

Neki mogu vjerovati da je e-trgovina relativno nov fenomen koji je iz temelja promijenio način na koji kupujemo zahvaljujući tehnološkom napretku na tom području. To, međutim, nije sasvim tako.

Iako tehnologija igra veliku ulogu u tome kako danas surađujemo s trgovinama, e-trgovina postoji već više od 40 godina i sada je veća nego ikad.

Maloprodajna prodaja e-trgovine širom svijeta dosegla je 4.28 bilijuna dolara u 2020., a očekuje se da će prihodi od e-maloprodaje dosegnuti 5.4 bilijuna dolara 2022. godine.

Statista

Ali ako je tehnologija oduvijek postojala, kako strojno učenje sada mijenja industriju? Jednostavno je. Umjetna inteligencija ukida imidž jednostavnih sustava analize kako bi pokazala koliko ona uistinu može biti moćna i transformativna.

Ranijih godina umjetna inteligencija i strojno učenje bili su previše nerazvijeni i jednostavni u svojoj izvedbi da bi istinski zablistali u smislu svojih mogućih primjena. Međutim, to više nije slučaj.

Robne marke mogu koristiti koncepte poput glasovnog pretraživanja za promoviranje svojih proizvoda pred kupcima jer tehnologije poput strojnog učenja i chatbotova postaju sve raširenije. AI također može pomoći u predviđanju zaliha i pozadinskoj podršci.

Motori za strojno učenje i preporuke

Postoji više glavnih primjena ove tehnologije u e-trgovini. Na globalnoj razini, motori za preporuke jedan su od najtoplijih trendova. Možete temeljito procijeniti mrežnu aktivnost stotina milijuna ljudi koristeći algoritme strojnog učenja i s lakoćom obrađujući ogromne količine podataka. Možete ga koristiti za izradu preporuka proizvoda za određenog kupca ili grupu kupaca (auto-segmentacija) na temelju njihovih interesa.

Kako radi?

Možete otkriti koje je podstranice klijent koristio procjenom prikupljenih velikih podataka o trenutnom prometu web stranice. Moglo se reći što je tražio i gdje je provodio većinu svog vremena. Nadalje, rezultati će biti dostavljeni na personaliziranoj stranici s predloženim stavkama na temelju više izvora informacija: profil prijašnjih aktivnosti korisnika, interesi (npr. hobiji), vrijeme, lokacija i podaci društvenih medija.

Strojno učenje i chatboti

Analizom strukturiranih podataka, chatbotovi pokretani strojnim učenjem mogu stvoriti "ljudskiji" razgovor s korisnicima. Chatboti se mogu programirati s generičkim informacijama kako bi odgovorili na upite potrošača pomoću strojnog učenja. U suštini, što više ljudi s bot komunicira, to će bolje razumjeti proizvode/usluge web-mjesta za e-trgovinu. Postavljajući pitanja, chatboti mogu dati personalizirane kupone, otkriti potencijalne mogućnosti povećanja prodaje i odgovoriti na dugoročne potrebe kupaca. Trošak projektiranja, izgradnje i integracije prilagođenog chatbota za web stranicu je otprilike 28,000 USD. Zajam za male tvrtke može se lako iskoristiti za plaćanje. 

Strojno učenje i rezultati pretraživanja

Korisnici mogu koristiti strojno učenje kako bi pronašli upravo ono što traže na temelju svog upita za pretraživanje. Kupci trenutno traže proizvode na web-mjestu e-trgovine koristeći ključne riječi, tako da vlasnik stranice mora jamčiti da su te ključne riječi dodijeljene proizvodima koje korisnici traže.

Strojno učenje može pomoći traženjem sinonima najčešće korištenih ključnih riječi, kao i usporedivih fraza koje ljudi koriste za isto pitanje. Sposobnost ove tehnologije da to postigne proizlazi iz njezine sposobnosti procjene web stranice i njezine analitike. Kao rezultat toga, web-lokacije za e-trgovinu mogu postaviti proizvode s visokom ocjenom na vrh stranice, a daju prednost stopi klikova i prethodnim konverzijama. 

Danas divovi vole eBay shvatili važnost ovoga. S više od 800 milijuna prikazanih stavki, tvrtka je u mogućnosti predvidjeti i ponuditi najrelevantnije rezultate pretraživanja koristeći umjetnu inteligenciju i analitiku. 

Strojno učenje i ciljanje e-trgovine

Za razliku od fizičke trgovine, gdje možete razgovarati s kupcima kako biste saznali što žele ili trebaju, internetske trgovine bombardirane su ogromnim količinama podataka o klijentima.

Kao rezultat toga, segmentacija klijenata je ključna za industriju e-trgovine, jer omogućuje tvrtkama da prilagode svoje komunikacijske metode svakom pojedinačnom kupcu. Strojno učenje može vam pomoći razumjeti želje vaših kupaca i pružiti im prilagođenije iskustvo kupnje.

Strojno učenje i korisničko iskustvo

Tvrtke za e-trgovinu mogu koristiti strojno učenje kako bi svojim klijentima pružile personaliziranije iskustvo. Kupci danas ne samo da preferiraju nego i zahtijevaju da komuniciraju sa svojim omiljenim brendovima na osobni način. Trgovci na malo mogu prilagoditi svaku vezu sa svojim kupcima pomoću umjetne inteligencije i strojnog učenja, što rezultira boljim korisničkim iskustvom.

Nadalje, mogu spriječiti pojavu problema s brigom o korisnicima korištenjem strojnog učenja. Uz strojno učenje, stope napuštanja košarice bez sumnje bi se smanjile, a prodaja bi se na kraju povećala. Botovi za korisničku podršku, za razliku od ljudi, mogu dati nepristrane odgovore u bilo koje doba dana ili noći. 

Strojno učenje i otkrivanje prijevara

Anomalije je lakše uočiti kada imate više podataka. Stoga možete koristiti strojno učenje kako biste vidjeli trendove u podacima, razumjeli što je 'normalno', a što nije i primali upozorenja kada nešto pođe po zlu.

'Otkrivanje prijevare' najraširenija je aplikacija za to. Kupci koji kupuju goleme količine robe ukradenim kreditnim karticama ili koji otkažu svoje narudžbe nakon što su artikli isporučeni čest su problem za trgovce. Ovdje dolazi na scenu strojno učenje.

Strojno učenje i dinamičko određivanje cijena

U slučaju dinamičkog određivanja cijena, strojno učenje u e-trgovini može biti izuzetno korisno i može vam pomoći da poboljšate svoje KPI-jeve. Sposobnost algoritama da nauče nove obrasce iz podataka izvor je ove korisnosti. Kao rezultat toga, ti algoritmi neprestano uče i otkrivaju nove zahtjeve i trendove. Umjesto da se oslanjaju na jednostavno smanjenje cijena, tvrtke e-trgovine mogle bi imati koristi od prediktivnih modela koji im mogu pomoći da otkriju idealnu cijenu za svaki proizvod. Možete odabrati najbolju ponudu, najbolje cijene i pokazati popuste u stvarnom vremenu, sve vrijeme razmatrajući najbolju strategiju za povećanje prodaje i optimizacije zaliha.

Zbrojiti

Načini na koje strojno učenje oblikuje industriju e-trgovine su bezbrojni. Primjena ove tehnologije ima izravan utjecaj na korisničku uslugu i rast poslovanja u industriji e-trgovine. Vaša bi tvrtka poboljšala korisničku uslugu, korisničku podršku, učinkovitost i proizvodnju, kao i donijela bolje HR odluke. Algoritmi strojnog učenja za e-trgovinu i dalje će biti od značajne usluge za poslovanje e-trgovine kako se budu razvijali.

Pogledajte Vendorlandov popis tvrtki za strojno učenje

Što vi mislite?

Ova web stranica koristi Akismet za smanjenje neželjene pošte. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.