Die nuwe gesig van e-handel: die impak van masjienleer in die industrie

E-handel en masjienleer

Het jy al ooit verwag dat rekenaars dalk patrone kan herken en leer om hul eie besluite te neem? As jou antwoord nee was, is jy in dieselfde bootjie as baie kundiges in die e-handelsbedryf; niemand kon sy huidige toestand voorspel het nie.

Masjienleer het egter 'n beduidende rol gespeel in die evolusie van e-handel oor die afgelope paar dekades. Kom ons kyk na waar e-handel tans is en hoe masjienleerdiensverskaffers sal dit in die nie-verre toekoms vorm.

Wat verander in die e-handelsbedryf?

Sommige mag glo dat e-handel 'n relatief nuwe verskynsel is wat die manier waarop ons inkopies doen, fundamenteel verander het as gevolg van tegnologiese vooruitgang in die veld. Dit is egter nie heeltemal die geval nie.

Al speel tegnologie 'n groot rol in hoe ons vandag met winkels omgaan, bestaan ​​e-handel al meer as 40 jaar en is dit nou groter as ooit.

Kleinhandel-e-handelverkope wêreldwyd het 4.28 triljoen dollar in 2020 bereik, met e-kleinhandelinkomste wat na verwagting 5.4 triljoen dollar in 2022 sal bereik.

statista

Maar as tegnologie nog altyd bestaan ​​het, hoe verander masjienleer die bedryf nou? Dit is eenvoudig. Kunsmatige intelligensie doen weg met die beeld van eenvoudige ontledingstelsels om te wys hoe kragtig en transformerend dit werklik kan wees.

Vroeër jare was kunsmatige intelligensie en masjienleer te onontwikkeld en eenvoudig in hul uitvoering om werklik te skyn in terme van hul moontlike toepassings. Dit is egter nie meer die geval nie.

Handelsmerke kan konsepte soos stemsoektog gebruik om hul produkte voor kliënte te bevorder namate tegnologieë soos masjienleer en kletsbotte meer algemeen word. KI kan ook help met voorraadvoorspelling en backend-ondersteuning.

Masjienleer en aanbevelingenjins

Daar is verskeie belangrike toepassings van hierdie tegnologie in e-handel. Op 'n wêreldskaal is aanbevelingsenjins een van die warmste neigings. U kan die aanlynaktiwiteit van honderde miljoene mense deeglik evalueer deur masjienleeralgoritmes te gebruik en enorme hoeveelhede data met gemak te verwerk. U kan dit gebruik om produkaanbevelings vir 'n spesifieke kliënt of groep kliënte te maak (outo-segmentering) gebaseer op hul belangstellings.

Hoe werk dit?

U kan uitvind watter subbladsye 'n kliënt gebruik het deur verkrygde groot data oor huidige webwerfverkeer te evalueer. Jy kon sien waarna hy soek en waar hy die meeste van sy tyd deurgebring het. Verder sal resultate verskaf word op 'n persoonlike bladsy met voorgestelde items gebaseer op verskeie bronne van inligting: profiel van vorige kliënt aktiwiteite, belangstellings (bv. stokperdjies), weer, ligging en sosiale media data.

Masjienleer en Chatbots

Deur gestruktureerde data te ontleed, kan kletsbotte wat deur masjienleer aangedryf word, 'n meer "menslike" gesprek met gebruikers skep. Chatbots kan met generiese inligting geprogrammeer word om met masjienleer op verbruikersnavrae te antwoord. In wese, hoe meer mense met die bot interaksie het, hoe beter sal dit die produkte/dienste van 'n e-handelswerf verstaan. Deur vrae te vra, kan chatbots gepersonaliseerde koepons gee, potensiële meerverkope-moontlikhede ontbloot en die kliënt se langtermynbehoeftes aanspreek. Die koste van die ontwerp, bou en integrasie van 'n pasgemaakte kletsbot vir 'n webwerf is ongeveer $28,000. 'n Kleinsake-lening kan maklik gebruik word om hiervoor te betaal. 

Masjienleer en soekresultate

Gebruikers kan masjienleer gebruik om presies te vind waarna hulle soek op grond van hul soektog. Kliënte soek tans produkte op 'n e-handelswerf deur sleutelwoorde te gebruik, so die werfeienaar moet waarborg dat daardie sleutelwoorde toegeken is aan die produkte waarna gebruikers soek.

Masjienleer kan help deur te soek na sinonieme van algemeen gebruikte sleutelwoorde, sowel as vergelykbare frases wat mense vir dieselfde vraag gebruik. Die vermoë van hierdie tegnologie om dit te bereik spruit uit sy vermoë om 'n webwerf en sy analise te evalueer. Gevolglik kan e-handelswebwerwe hoë-gegradeerde produkte bo-aan die bladsy plaas terwyl klikkoerse en vorige omskakelings geprioritiseer word. 

Vandag hou reuse eBay het die belangrikheid hiervan besef. Met meer as 800 miljoen items wat vertoon word, is die maatskappy in staat om die mees relevante soekresultate te voorspel en te bied deur kunsmatige intelligensie en analise te gebruik. 

Masjienleer en e-handel-teiken

In teenstelling met 'n fisiese winkel, waar jy met kliënte kan praat om te leer wat hulle wil hê of nodig het, word aanlynwinkels gebombardeer met massiewe hoeveelhede kliëntdata.

As gevolg hiervan, kliënt segmentering is van kritieke belang vir die e-handelsbedryf, aangesien dit besighede in staat stel om hul kommunikasiemetodes aan te pas by elke individuele kliënt. Masjienleer kan jou help om jou kliënte se behoeftes te verstaan ​​en hulle 'n meer pasgemaakte aankoopervaring te bied.

Masjienleer en die klante-ervaring

E-handelsondernemings kan masjienleer gebruik om 'n meer persoonlike ervaring vir hul kliënte te bied. Kliënte verkies vandag nie net nie, maar eis ook om op 'n persoonlike manier met hul gunsteling handelsmerke te kommunikeer. Kleinhandelaars kan elke verbinding met hul kliënte aanpas deur kunsmatige intelligensie en masjienleer te gebruik, wat 'n beter klantervaring tot gevolg het.

Verder kan hulle voorkom dat kliëntediensprobleme voorkom deur masjienleer te gebruik. Met masjienleer sou tariewe vir waverlating ongetwyfeld afneem en sal verkope uiteindelik toeneem. Kliënteondersteuningsbots, anders as mense, kan enige tyd van die dag of nag onbevooroordeelde antwoorde lewer. 

Masjienleer en bedrogopsporing

Afwykings is makliker om raak te sien wanneer jy meer data het. U kan dus masjienleer gebruik om tendense in data te sien, te verstaan ​​wat 'normaal' is en wat nie, en waarskuwings ontvang wanneer iets verkeerd loop.

'Bedrogopsporing' is die mees algemene toepassing hiervoor. Kliënte wat groot hoeveelhede handelsware met gesteelde kredietkaarte koop of wat hul bestellings kanselleer nadat die items afgelewer is, is algemene probleme vir kleinhandelaars. Dit is waar masjienleer inkom.

Masjienleer en dinamiese prysbepaling

In die geval van dinamiese pryse, kan masjienleer in e-handel uiters voordelig wees en kan dit jou help om jou KPI's te verbeter. Die vermoë van die algoritmes om nuwe patrone uit data te leer is die bron van hierdie bruikbaarheid. Gevolglik leer en bespeur daardie algoritmes voortdurend nuwe versoeke en neigings. In plaas daarvan om op eenvoudige prysverlagings staat te maak, kan e-handelondernemings baat vind by voorspellende modelle wat hulle kan help om die ideale prys vir elke produk uit te vind. U kan die beste aanbod, die beste pryse kies en intydse afslag wys, terwyl u die beste strategie oorweeg om verkope en voorraadoptimalisering te verhoog.

Om op te som

Die maniere waarop masjienleer die e-handelsbedryf vorm, is ontelbaar. Die toepassings van hierdie tegnologie het 'n direkte impak op kliëntediens en besigheidsgroei in die e-handelsbedryf. Jou maatskappy sal kliëntediens, kliëntediens, doeltreffendheid en produksie verbeter, asook beter HR-besluite neem. Masjienleeralgoritmes vir e-handel sal voortgaan om van beduidende diens aan die e-handelonderneming te wees soos hulle ontwikkel.

Kyk na Vendorland se lys van masjienleermaatskappye

Wat dink jy?

Hierdie webwerf gebruik Akismet om spam te verminder. Leer hoe jou opmerking verwerk is.