Masjienleer in e-handel: voordele en voorbeelde

Van verpersoonliking tot voorspellende analise: hoe masjienleer is Revolutioniserende e-handel

As jy inteken op 'n diens vanaf 'n skakel op hierdie bladsy, kan Reeves and Sons Beperk 'n kommissie verdien. Sien ons etiese verklaring.

Noudat Klets GPT deur byna elke persoon in die e-handelsonderneming beproef is, word masjienleer meer en meer genormaliseer. Dit is ook baie meer toeganklik vir klein en medium sake-eienaars.

Wil jy verstaan ​​wat masjienleer is en hoe dit gebruik kan word om jou besigheid te bevoordeel? Hier is 'n vinnige uiteensetting.

Wat is masjienleer?

Masjienleer is 'n tak van toegepaste rekenaarwetenskap wat handel oor opleiding kunsmatige intelligensie om sekere bewerkings uit te voer sonder om instruksies in die vorm van algoritmiese kode te benodig. Op 'n manier boots dit menslike leer na in 'n proses waar KI leer wat dit moet doen deur beproewing en fout met die hulp van 'n menslike operateur.

Gelukkig hoef besighede nie masjienleer van nuuts af te doen nie, want daar is dosyne gereedgemaakte oplossings op die mark. Al wat jy hoef te doen is om 'n bietjie spesifieke kennis by te voeg by hul reeds bestaande ervaring en dit vir jou behoeftes te gebruik.

Voordele van die gebruik van masjienleer in e-handel

Masjienleer kan moeilik wees om by jou onderneming te implementeer, maar as jy dit doen, het dit 'n paar wonderlike voordele om te bied. Hier is wat masjienleeroplossings vir u e-handelsonderneming kan doen:

  • Kliënt behoud
  • Toename in inkomste
  • Outomatisering van onderdele take
  • Verbeterde analise

ML-oplossings kan kliënteondersteuning doen en verkope optimaliseer om die winspunt opwaarts te dryf, maar die grootste voordeel van die gebruik daarvan is kwalitatief, nie kwantitatief nie.

As jy masjienleer in analise gebruik, kan dit insigte verskaf wat jy dalk nie op jou eie in die data vind nie. Om korrelasies in verkoops- en bemarkingsdata te vind, kan lei tot gehalteverbeterings in jou benadering tot die besigheid en meer inkomste genereer as wat eenvoudige optimalisering ooit kon doen.

Toepassings van masjienleer in e-handel

Masjienleer klink dalk intimiderend vir KMO-eienaars, aangesien dit net vyf jaar gelede slegs vir groot korporasies toeganklik was. Dit is nie meer nie, en jy kan dit effektief in hierdie areas van jou besigheid gebruik.

Produkaanbevelings

Een van die maklikste maniere om masjienleeroplossings by u e-handelswinkel te implementeer, is deur produkaanbevelings. Dit is 'n maklike manier om verhoog inkomste met tot 30% en die implementering daarvan verg niks meer as om 'n toepassing of 'n integrasie te installeer en te leer om dit te gebruik nie.

Produkaanbevelings is nogal 'n intuïtiewe taktiek - bied soortgelyke produkte of produkte aan wat die huidige een kan aanvul, en kliënte sal waarskynlik meer spandeer. Adidas se amptelike winkel het byvoorbeeld drie aanbevelingsafdelings op produkbladsye, een vir soortgelyke produkte en twee vir komplimentêre produkte.

Bron: Adidas

Bron: Adidas

Die probleem is dat die aanbeveling relevant moet wees, anderswise, sal verkope nie toeneem nie. Dit is moontlik om aanbevole produkte handmatig by te voeg, maar as jou winkel honderde produkte het, sal dit feitlik onmoontlik wees.

’n ML-gebaseerde toepassing kan jou winkel se verkoopsdata skandeer vir items wat gereeld saam gekoop word en dit in die aanbevole afdeling byvoeg. Dit is meer presies as om bloot aanbevelings op grond van produkkategorieë te bied en sal meer verkope aandryf.

Chatbots en virtuele assistente

Tradisionele chatbots is 'n groot verbetering in kliëntediens omdat hulle die mees algemene vrae van jou kliëntediensskouers afhaal en hulle op die moeilike take laat fokus. Maar 'n algoritmiese kletsbot is in wese niks meer as 'n gerieflike FAQ-bladsy wat in 'n boodskapper werk nie.

Bron: Facebook/Wendy's PH

'n Algoritme-gebaseerde kletsbot kan op sommige van jou boodskappe antwoord deur daardeur te soek en 'n sleutelwoord te vind.

Bron: Facebook/Wendy's PH

Maar wanneer dit kom by die verstaan ​​van die inhoud van jou boodskap, werk dit nie.

'n ML-gebaseerde kletsbot is 'n meer gesofistikeerde sagteware aangesien dit natuurlike taalverwerking het wat dit toelaat om menslike spraakopdragte te verstaan ​​in plaas van om deur spyskaarte te blaai. Dit het ook volle toegang tot al jou beleide en hulpbladsye en kan gebruikers tyd bespaar om op hul eie daardeur te blaai.

Prysoptimalisering

Korrekte pryse is een van die moeilikste dele van 'n e-handelsonderneming. Jy moet die mark vir honderde produkte op 'n slag verstaan, en dinamiese veranderinge maak soos die mark verskuif om inkomste te maksimeer.

Masjienleer is die perfekte oplossing vir hierdie taak, aangesien dit met enorme hoeveelhede markdata kan werk en gevolgtrekkings kan maak wat 'n mens weke kan neem om te maak.

Die resultaat is 'n prysmodel wat afslag gee waar nodig en waar moontlik punte verdien om die beste ROI vir jou winkel te behaal.

Voorsieningskettingbestuur

Die twee grootste voordele van die implementering van kunsmatige intelligensie in voorsieningskettingbestuur is outomatisering en voorspelling.

'n ML-gebaseerde oplossing kan vervulling ten volle outomatiseer deur bestellingbesonderhede na die logistieke spilpunt aan te stuur. Wat meer belangrik is, met genoeg historiese data kan dit die vraag na sekere produkte of probleme met die logistieke stelsel voorspel.

Dit kan byvoorbeeld voorstel dat u 'n spesifieke aantal produkte bestel voordat u 'n afslag kry op grond van vorige stygings in aanvraag of om 'n nuwe aanbod produkte te bestel wanneer voorraad min raak, gebaseer op die gemiddelde afleweringstyd van die verskaffer.

Kliënt Segmentasie

Daar is dosyne veranderlikes in betaalde advertensies en bemarking op die terrein. Daar is 'n spesifieke kombinasie van hierdie veranderlikes soos ouderdom, ligging, kliëntgedrag of belangstellings wat die portret van 'n spesifieke klantegroep weerspieël.

Maar om te vind wat dit is deur na 'n verkoopsdashboard of om self deur die datablaaie te fynkam is moeilik. Masjienleer maak dit vinniger en makliker omdat dit perfek is om patrone te vang.

Met so 'n oplossing kan jy die tipe klante uitvind, hulle segmenteer en jou aanbiedings gepersonaliseer maak om omskakelings te dryf.

Bedrogopsporing

Omdat masjienleer so goed is om patrone te vang, is dit 'n wonderlike hulpmiddel vir voorkoming van e-handelsbedrog.

Die voorkoming van bedrog is daarop afhanklik om verdagte gedrag vroeg te vang. 'n ML-gebaseerde oplossing kan uitvind dat 'n aankooppatroon nie reg is vir die kliënt nie of betalings- of versendingbesonderhede is nie in lyn met vorige gedrag nie en stel jou in kennis van moontlike misbruik.

Voorbeelde van masjienleer in e-handel

Wat is 'n paar prominente voorbeelde van masjienleer in e-handel? Die een waarmee die meeste mense ondervinding het, is Amazon se aanbevelingstelsel. Dit besluit watter produkte om aan kliënte te bied, nie net op grond van hul gedrag nie, maar ook op grond van die gedrag van kliënte wat soortgelyk is aan hulle in gedrag, wat tyd op die leerkurwe bespaar wanneer dit by nuwe kliënte kom.

Nog 'n wat mense in die dropshipping besigheid kan vertroud wees met is Alibabase Smart Logistics. Dit is 'n ML-gebaseerde logistieke stelsel wat natuurlike taalverwerking gebruik om versendingsadresse te bevestig en vervulling outomatiseer met dropshipping verskaffers.

'n Masjienleerstelsel wat groot data na 'n ander vlak neem, is Walmart se Intelligent Retail Lab (IRL). Dis ’n stelsel wat klantgedrag in die winkel monitor met ’n ingewikkelde stelsel van kameras en sensors om gevolgtrekkings op grond daarvan te maak.

Dan is daar Stitch Fix se persoonlike stilisdienste wat nou op KI werk. Dit werk met 'n ton van historiese data van menslike stiliste wat aanbevelings aan kliënte en maak

Toekoms van masjienleer in e-handel

Masjienleer en kunsmatige intelligensie-tegnologie is nog in sy kinderskoene. Ten spyte daarvan dat ChatGPT in die paar maande groot gewildheid verkry het, is dit publiek beskikbaar, is dit ver van perfek. Tegnologie soos hierdie sal waarskynlik vinnig vorder, aangesien dit deur meer en meer mense gebruik word, en dit kan die manier waarop ons e-handel doen, verander.

Masjienleer in e-handel sal dit waarskynlik vir die bedryf doen:

  • Verminder afhanklikheid van menslike hulpbronne in kliëntediens
  • Vestig kletsbotte as 'n gewilde manier van interaksie met besighede
  • Verhoog vertroue op groot data om besigheidsbesluite te neem, aangesien die verwerking daarvan makliker is
  • Stel meer potensiaal vir aanpassing en outomatisering van werkvloeie en webwerwe bekend
  • Verhoog die vraag na verpersoonliking in alle areas van besigheid

Baie van hierdie neigings is vandag reeds teenwoordig.

Gevolgtrekking

Masjienleer in e-handel is 'n kragtige instrument wat enige besigheid kan help, maak nie saak hoe groot dit is en wat sy doelwitte is nie. Dit het maklik geword om te implementeer en kan jou werklading baie ligter maak en jou winspunt verbeter.

Begin nou met die implementering van masjienleer in e-handel om die potensiaal van hierdie tegnologie in die nabye toekoms te benut.

Michael Doer

Michael Doer is 'n onafhanklike inhoudbemarker wat skryf oor digitale bemarking, e-handel en besigheidsadvies. Bereik hom op LinkedIn om oor enigiets te vra.

Kommentaar Kommentaar

Lewer Kommentaar

Jou e-posadres sal nie gepubliseer word nie. Verpligte velde gemerk *

Waardering *

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

shopify pop-up nuut
shopify lig modaal wyd - hierdie eksklusiewe ooreenkoms verstryk