E-handelns nya ansikte: effekten av maskininlärning i branschen

E-handel och maskininlärning

Har du någonsin förutsett att datorer skulle kunna känna igen och lära sig mönster för att kunna fatta sina egna beslut? Om ditt svar var nej, är du i samma båt som många experter inom e-handelsbranschen; ingen kunde ha förutspått dess nuvarande tillstånd.

Maskininlärning har dock spelat en betydande roll i utvecklingen av e-handel under de senaste decennierna. Låt oss ta en titt på var e-handeln är just nu och hur tjänsteleverantörer för maskininlärning kommer att forma det inom en inte alltför avlägsen framtid.

Vad förändras inom e-handelsbranschen?

Vissa kanske tror att e-handel är ett relativt nytt fenomen som i grunden har förändrat sättet vi handlar på, på grund av tekniska framsteg inom området. Så är dock inte helt fallet.

Även om tekniken spelar en stor roll i hur vi samarbetar med butiker idag, har e-handel funnits i mer än 40 år och den är större nu än någonsin.

Detaljhandelns e-handelsförsäljning över hela världen nådde 4.28 biljoner dollar 2020, med e-handelsintäkter som förväntas nå 5.4 biljoner dollar 2022.

Statista

Men om teknik alltid har funnits, hur förändrar maskininlärning branschen nu? Det är enkelt. Artificiell intelligens gör bort bilden av enkla analyssystem för att visa hur kraftfullt och transformativt det verkligen kan vara.

Tidigare år var artificiell intelligens och maskininlärning för outvecklade och enkla i sin utförande för att verkligen lysa vad gäller deras möjliga tillämpningar. Så är det dock inte längre.

Varumärken kan använda koncept som röstsökning för att marknadsföra sina produkter inför kunder eftersom tekniker som maskininlärning och chatbots blir allt vanligare. AI kan också hjälpa till med lagerprognoser och backend-stöd.

Maskininlärnings- och rekommendationsmotorer

Det finns flera stora tillämpningar av denna teknik inom e-handel. På en global skala är rekommendationsmotorer en av de hetaste trenderna. Du kan grundligt utvärdera onlineaktiviteten för hundratals miljoner människor genom att använda maskininlärningsalgoritmer och bearbeta enorma mängder data med lätthet. Du kan använda den för att ta fram produktrekommendationer för en specifik kund eller kundgrupp (autosegmentering) baserat på deras intressen.

Hur fungerar det?

Du kan ta reda på vilka undersidor en klient använde genom att utvärdera insamlad stor data om aktuell webbplatstrafik. Du kunde berätta vad han var ute efter och var han tillbringade större delen av sin tid. Dessutom kommer resultat att tillhandahållas på en personlig sida med föreslagna objekt baserat på flera informationskällor: profil för tidigare kundaktiviteter, intressen (t.ex. hobbyer), väder, plats och sociala medier.

Machine Learning och Chatbots

Genom att analysera strukturerad data kan chatbots som drivs av maskininlärning skapa en mer "mänsklig" konversation med användare. Chatbots kan programmeras med generisk information för att svara på konsumentförfrågningar med hjälp av maskininlärning. I grund och botten, ju fler människor boten interagerar med, desto bättre kommer den att förstå produkterna/tjänsterna på en e-handelssida. Genom att ställa frågor kan chatbots ge personliga kuponger, avslöja potentiella merförsäljningsmöjligheter och tillgodose kundens långsiktiga behov. Kostnaden för att designa, bygga och integrera en anpassad chatbot för en webbplats är ungefär $28,000 XNUMX. Ett småföretagslån kan lätt användas för att betala för detta. 

Maskininlärning och sökresultat

Användare kan använda maskininlärning för att hitta exakt vad de letar efter baserat på deras sökfråga. Kunder söker för närvarande efter produkter på en e-handelssida med nyckelord, så webbplatsägaren måste garantera att dessa sökord har tilldelats de produkter som användarna letar efter.

Maskininlärning kan hjälpa genom att leta efter synonymer till vanliga sökord, såväl som jämförbara fraser som människor använder för samma fråga. Denna tekniks förmåga att uppnå detta beror på dess förmåga att utvärdera en webbplats och dess analys. Som ett resultat kan e-handelswebbplatser placera högt rankade produkter överst på sidan samtidigt som de prioriterar klickfrekvenser och tidigare omvandlingar. 

Idag gillar jättar eBay har insett vikten av detta. Med över 800 miljoner visade objekt kan företaget prognostisera och erbjuda de mest relevanta sökresultaten med hjälp av artificiell intelligens och analyser. 

Maskininlärning och e-handelsinriktning

Till skillnad från en fysisk butik, där du kan prata med kunder för att lära sig vad de vill ha eller behöver, bombarderas onlinebutiker med enorma mängder kunddata.

Som ett resultat, kundsegmentering är avgörande för e-handelsbranschen, eftersom det gör det möjligt för företag att skräddarsy sina kommunikationsmetoder för varje enskild kund. Maskininlärning kan hjälpa dig att förstå dina kunders önskemål och ge dem en mer skräddarsydd köpupplevelse.

Maskininlärning och kundupplevelsen

E-handelsföretag kan använda maskininlärning för att ge sina kunder en mer personlig upplevelse. Kunder idag föredrar inte bara utan kräver också att kommunicera med sina favoritmärken på ett personligt sätt. Återförsäljare kan skräddarsy varje anslutning till sina kunder med hjälp av artificiell intelligens och maskininlärning, vilket resulterar i en bättre kundupplevelse.

Dessutom kan de förhindra att kundvårdsproblem uppstår genom att använda maskininlärning. Med maskininlärning skulle antalet övergivna vagnar utan tvekan minska och försäljningen skulle öka så småningom. Kundsupportrobotar, till skillnad från människor, kan leverera opartiska svar när som helst på dygnet. 

Maskininlärning och bedrägeriupptäckt

Avvikelser är lättare att upptäcka när du har mer data. Således kan du använda maskininlärning för att se trender i data, förstå vad som är "normalt" och vad som inte är det och få varningar när något går fel.

"Bedrägeriupptäckt" är den vanligaste tillämpningen för detta. Kunder som köper enorma mängder varor med stulna kreditkort eller som avbeställer sina beställningar efter att varorna har levererats är vanliga problem för återförsäljare. Det är här maskininlärning kommer in.

Maskininlärning och dynamisk prissättning

När det gäller dynamisk prissättning kan maskininlärning inom e-handel vara extremt fördelaktigt och kan hjälpa dig att förbättra dina KPI:er. Algoritmernas förmåga att lära sig nya mönster från data är källan till denna användbarhet. Som ett resultat lär dessa algoritmer ständigt och upptäcker nya förfrågningar och trender. Istället för att förlita sig på enkla prissänkningar kan e-handelsföretag dra nytta av prediktiva modeller som kan hjälpa dem att räkna ut det idealiska priset för varje produkt. Du kan välja det bästa erbjudandet, det bästa priset och visa realtidsrabatter, samtidigt som du överväger den bästa strategin för att öka försäljningen och lageroptimering.

För att sammanfatta

De sätt som maskininlärning formar e-handelsbranschen på är otaliga. Tillämpningarna av denna teknik har en direkt inverkan på kundservice och affärstillväxt inom e-handelsbranschen. Ditt företag skulle förbättra kundservice, kundsupport, effektivitet och produktion, samt fatta bättre HR-beslut. Maskininlärningsalgoritmer för e-handel kommer att fortsätta att vara till stor tjänst för e-handelsbranschen när de utvecklas.

Se Vendorlands lista över maskininlärningsföretag

Vad tror du?

Den här sidan använder Akismet för att minska spam. Läs om hur din kommentardata behandlas.