The New Face of E-Commerce: The Impact of Machine Learning in the Industry

E-handel og maskinlæring

Har du noen gang forutsett at datamaskiner kan være i stand til å gjenkjenne og lære mønstre for å ta sine egne beslutninger? Hvis svaret ditt var nei, er du i samme båt som mange eksperter i e-handelsbransjen; ingen kunne ha forutsett den nåværende tilstanden.

Maskinlæring har imidlertid spilt en betydelig rolle i utviklingen av e-handel de siste tiårene. La oss ta en titt på hvor e-handel er akkurat nå og hvordan leverandører av maskinlæringstjenester vil forme det i en ikke altfor fjern fremtid.

Hva endrer seg i e-handelsbransjen?

Noen vil kanskje tro at e-handel er et relativt nytt fenomen som fundamentalt har endret måten vi handler på, på grunn av teknologiske fremskritt på feltet. Det er imidlertid ikke helt tilfelle.

Selv om teknologi spiller en stor rolle i hvordan vi kommuniserer med butikker i dag, har e-handel eksistert i mer enn 40 år, og den er større nå enn noen gang.

Detaljhandelssalget på verdensbasis nådde 4.28 billioner dollar i 2020, og e-handelsinntektene forventes å nå 5.4 billioner dollar i 2022.

Statista

Men hvis teknologi alltid har eksistert, hvordan endrer maskinlæring bransjen nå? Det er enkelt. Kunstig intelligens fjerner bildet av enkle analysesystemer for å vise hvor kraftig og transformativ den virkelig kan være.

I tidligere år var kunstig intelligens og maskinlæring for uutviklet og enkel i utførelse til å virkelig skinne med tanke på deres mulige applikasjoner. Det er imidlertid ikke lenger tilfelle.

Merkevarer kan bruke konsepter som stemmesøk for å markedsføre produktene sine foran kunder ettersom teknologier som maskinlæring og chatbots blir mer utbredt. AI kan også hjelpe med beholdningsprognoser og backend-støtte.

Maskinlærings- og anbefalingsmotorer

Det er flere store anvendelser av denne teknologien i e-handel. På global skala er anbefalingsmotorer en av de hotteste trendene. Du kan grundig evaluere nettaktiviteten til hundrevis av millioner mennesker ved å bruke maskinlæringsalgoritmer og enkelt behandle enorme mengder data. Du kan bruke den til å lage produktanbefalinger for en spesifikk kunde eller kundegruppe (autosegmentering) basert på deres interesser.

Hvordan virker det?

Du kan finne ut hvilke undersider en klient brukte ved å evaluere innhentet store data om gjeldende nettstedtrafikk. Du kunne fortelle hva han var ute etter og hvor han tilbrakte mesteparten av tiden sin. Videre vil resultatene bli gitt på en personlig tilpasset side med foreslåtte elementer basert på flere informasjonskilder: profil av tidligere kundeaktiviteter, interesser (f.eks. hobbyer), vær, plassering og sosiale medier.

Maskinlæring og chatbots

Ved å analysere strukturerte data kan chatbots drevet av maskinlæring skape en mer "menneskelig" samtale med brukere. Chatbots kan programmeres med generisk informasjon for å svare på forbrukerhenvendelser ved hjelp av maskinlæring. I hovedsak, jo flere mennesker boten samhandler med, jo bedre vil den forstå produktene/tjenestene til en e-handelsside. Ved å stille spørsmål kan chatbots gi personlige kuponger, avdekke potensielle mersalgsmuligheter og adressere kundens langsiktige behov. Kostnaden for å designe, bygge og integrere en tilpasset chatbot for et nettsted er omtrent $28,000 XNUMX. Et småbedriftslån kan lett brukes til å betale for dette. 

Maskinlæring og søkeresultater

Brukere kan bruke maskinlæring for å finne nøyaktig det de leter etter basert på søket deres. Kunder søker for øyeblikket etter produkter på et e-handelsnettsted ved å bruke søkeord, så eieren av nettstedet må garantere at disse søkeordene er tilordnet produktene som brukerne ser etter.

Maskinlæring kan hjelpe ved å se etter synonymer til ofte brukte søkeord, samt sammenlignbare fraser folk bruker for det samme spørsmålet. Denne teknologiens kapasitet til å oppnå dette stammer fra dens evne til å evaluere et nettsted og dets analyser. Som et resultat kan e-handelssider plassere produkter med høy rangering øverst på siden mens de prioriterer klikkfrekvenser og tidligere konverteringer. 

I dag liker kjemper eBay har innsett viktigheten av dette. Med over 800 millioner elementer vist, er selskapet i stand til å forutse og tilby de mest relevante søkeresultatene ved hjelp av kunstig intelligens og analyser. 

Maskinlæring og e-handelsmålretting

I motsetning til en fysisk butikk, hvor du kan snakke med kunder for å finne ut hva de ønsker eller trenger, blir nettbutikker bombardert med enorme mengder kundedata.

Som et resultat kundesegmentering er kritisk for e-handelsbransjen, siden den lar bedrifter skreddersy kommunikasjonsmetoder til hver enkelt kunde. Maskinlæring kan hjelpe deg med å forstå kundenes ønsker og gi dem en mer skreddersydd kjøpsopplevelse.

Maskinlæring og kundeopplevelsen

E-handelsselskaper kan bruke maskinlæring for å gi kundene en mer personlig opplevelse. Kunder i dag foretrekker ikke bare, men krever også å kommunisere med favorittmerkene sine på en personlig måte. Forhandlere kan skreddersy hver forbindelse med kundene sine ved å bruke kunstig intelligens og maskinlæring, noe som resulterer i en bedre kundeopplevelse.

Videre kan de forhindre at problemer med kundebehandling oppstår ved å bruke maskinlæring. Med maskinlæring ville avbruddsraten for handlevogn uten tvil avta og salget vil øke etter hvert. Kundestøtteroboter, i motsetning til mennesker, kan levere objektive svar når som helst på dagen eller natten. 

Maskinlæring og svindeloppdagelse

Avvik er lettere å oppdage når du har mer data. Dermed kan du bruke maskinlæring for å se trender i data, forstå hva som er "normalt" og hva som ikke er det, og motta varsler når noe går galt.

'Svindeloppdagelse' er den mest utbredte applikasjonen for dette. Kunder som kjøper enorme mengder varer med stjålne kredittkort eller som kansellerer bestillingene sine etter at varene er levert, er vanlige problemer for forhandlere. Det er her maskinlæring kommer inn.

Maskinlæring og dynamisk prissetting

Når det gjelder dynamisk prissetting, kan maskinlæring i e-handel være ekstremt fordelaktig og kan hjelpe deg med å forbedre KPIene dine. Algoritmenes evne til å lære nye mønstre fra data er kilden til denne nytten. Som et resultat lærer disse algoritmene hele tiden og oppdager nye forespørsler og trender. I stedet for å stole på enkle prisreduksjoner, kan e-handelsbedrifter dra nytte av prediktive modeller som kan hjelpe dem å finne den ideelle prisen for hvert produkt. Du kan velge det beste tilbudet, de beste prisene og vise sanntidsrabatter, mens du vurderer den beste strategien for å øke salget og lageroptimalisering.

Å oppsummere

Måtene maskinlæring former e-handelsindustrien på er utallige. Anvendelsene av denne teknologien har en direkte innvirkning på kundeservice og forretningsvekst i e-handelsbransjen. Din bedrift vil forbedre kundeservice, kundestøtte, effektivitet og produksjon, samt ta bedre HR-beslutninger. Maskinlæringsalgoritmer for e-handel vil fortsette å være til betydelig tjeneste for e-handelsvirksomheten etter hvert som de utvikler seg.

Se Vendorlands liste over maskinlæringsselskaper

Hva tror du?

Dette nettstedet bruker Akismet for å redusere spam. Lær hvordan kommentaren din behandles.