Nyní, když ChatGPT vyzkoušel téměř každý člověk v e-commerce podnikání, strojové učení se stále více normalizuje. Je také mnohem dostupnější pro majitele malých a středních podniků.
Chcete pochopit, co je strojové učení a jak jej lze využít ve prospěch vašeho podnikání? Zde je rychlý rozpis.
Co je strojové učení?
Strojové učení je odvětví aplikované informatiky, které se zabývá školením umělá inteligence provádět určité operace bez potřeby instrukcí ve formě algoritmického kódu. Svým způsobem napodobuje lidské učení v procesu, kdy se AI pomocí pokusů a omylů s pomocí lidského operátora učí, co by měla dělat.
Naštěstí podniky nemusí provádět strojové učení od nuly, protože na trhu jsou desítky hotových řešení. Jediné, co musíte udělat, je přidat některé konkrétní znalosti k jejich již existujícím zkušenostem a použít je pro své potřeby.
Výhody používání strojového učení v elektronickém obchodu
Strojové učení může být obtížné implementovat ve vaší společnosti, ale když to uděláte, nabízí některé úžasné výhody. Zde je to, co mohou řešení strojového učení udělat pro váš elektronický obchod:
- Udržení zákazníků
- Zvýšení příjmů
- Automatizace podřadných úkolů
- Vylepšená analytika
Řešení ML mohou poskytovat zákaznickou podporu a optimalizovat prodej tak, aby zvyšovaly zisk, ale největší přínos jejich používání je kvalitativní, nikoli kvantitativní.
Pokud používáte strojové učení v analytice, může vám poskytnout poznatky, které v datech sami nenajdete. Nalezení korelací v prodejních a marketingových datech může vést ke zlepšení kvality ve vašem přístupu k podnikání a dosáhnout vyšších příjmů, než by kdy dokázala jednoduchá optimalizace.
Aplikace strojového učení v elektronickém obchodování
Strojové učení může znít pro majitele malých a středních podniků zastrašující, protože ještě před pěti lety bylo dostupné pouze velkým korporacím. Už není a v těchto oblastech svého podnikání to můžete efektivně využít.
Doporučení produktu
Jedním z nejjednodušších způsobů implementace řešení strojového učení ve vašem e-shopu je doporučení produktů. Je to snadný způsob zvýšit tržby až o 30 % a jeho implementace nezabere nic jiného, než nainstalovat aplikaci nebo integraci a naučit se ji používat.
Doporučení produktů jsou docela intuitivní taktika – nabízejte podobné produkty nebo produkty, které mohou doplňovat ten stávající, a zákazníci pravděpodobně utratí více. Oficiální obchod Adidas má například na produktových stránkách tři sekce doporučení, jednu pro podobné produkty a dvě pro doplňkové.
Zdroj: Adidas
Zdroj: Adidas
Problém je, že doporučení musí být relevantní, jinéwise, prodeje se nezvýší. Doporučené produkty je možné přidat ručně, ale pokud má váš obchod stovky produktů, bude to prakticky nemožné.
Aplikace založená na ML může v prodejních datech vašeho obchodu vyhledávat položky, které se často nakupují společně, a přidat je do doporučené sekce. Je to přesnější než pouhé nabízení doporučení na základě kategorií produktů a povede k většímu prodeji.
Chatboti a virtuální asistenti
Tradiční chatboti jsou velkým vylepšením zákaznických služeb, protože berou z ramen vaší zákaznické podpory nejčastější dotazy a umožňují jim soustředit se na obtížné úkoly. Ale algoritmický chatbot není v podstatě nic jiného než pohodlná stránka FAQ, která funguje v messengeru.
Zdroj: Facebook/Wendy's PH
Chatbot založený na algoritmu může odpovědět na některé vaše zprávy tak, že je prohledá a najde klíčové slovo.
Zdroj: Facebook/Wendy's PH
Ale pokud jde o pochopení obsahu vašeho sdělení, nefunguje to.
Chatbot založený na ML je sofistikovanější software, protože má zpracování přirozeného jazyka, které mu umožňuje porozumět příkazům lidské řeči namísto procházení nabídek. Má také plný přístup ke všem vašim zásadám a stránkám nápovědy a může uživatelům ušetřit čas na jejich samostatné procházení.
Optimalizace cen
Správné stanovení cen je jednou z nejtěžších součástí elektronického obchodu. Musíte porozumět trhu se stovkami produktů najednou a provádět dynamické změny, jak se trh posouvá, abyste maximalizovali příjmy.
Strojové učení je pro tento úkol dokonalým řešením, protože dokáže pracovat s obrovským množstvím tržních dat a vyvozovat závěry, které člověku může trvat týdny.
Výsledkem je cenový model, který poskytuje slevy tam, kde je to potřeba, a přiráží tam, kde je to možné, pro dosažení nejlepší návratnosti investic pro váš obchod.
Supply Chain Management
Dvě největší výhody implementace umělé inteligence do řízení dodavatelského řetězce jsou automatizace a prognózování.
Řešení založené na ML může plně automatizovat plnění předáváním podrobností objednávky do logistického centra. A co je důležitější, s dostatkem historických dat dokáže předvídat poptávku po určitých produktech nebo problémy s logistickým systémem.
Může například navrhnout objednání určitého počtu produktů před spuštěním slevy na základě dřívějších prudkých nárůstů poptávky nebo objednání nové dodávky produktů, když zásoby dojdou na základě průměrné dodací lhůty od dodavatele.
Segmentace zákazníků
V placené reklamě a on-site marketingu existují desítky proměnných. Existuje specifická kombinace těchto proměnných, jako je věk, místo, chování zákazníků nebo zájmy, které odrážejí portrét konkrétní skupiny zákazníků.
Ale najít, co to je, zobrazením a prodejní panel nebo česáním přes datové listy sami je těžké. Strojové učení to zrychluje a usnadňuje, protože je ideální pro zachycení vzorů.
S takovým řešením můžete zjistit typy zákazníků, segmentovat je a přizpůsobit své nabídky tak, aby zvyšovaly konverze.
Detekce podvodů
Protože strojové učení je tak dobré v chytání vzorů, je to skvělý nástroj pro prevence podvodů v elektronickém obchodu.
Prevence podvodů závisí na včasném zachycení podezřelého chování. Řešení založené na ML může zjistit, že nákupní vzor není pro zákazníka vhodný nebo podrobnosti o platbě či zásilce nejsou v souladu s předchozím chováním a upozorní vás na možné zneužití.
Příklady strojového učení v elektronickém obchodu
Jaké jsou některé prominentní příklady strojového učení v elektronickém obchodu? Ten, se kterým má většina lidí zkušenosti, je systém doporučení Amazonu. Rozhoduje o tom, jaké produkty zákazníkům nabídnout, nejen na základě jejich chování, ale také na základě chování zákazníků, kteří jsou jim svým chováním podobní, čímž šetří čas na učení, pokud jde o nové zákazníky.
Další, že lidé v dropshipping obchodní může být obeznámen s is AlibabaSmart Logistics. Je to logistický systém založený na ML, který využívá zpracování přirozeného jazyka k potvrzení dodacích adres a automatizuje plnění dropshipping dodavatelů.
Systém strojového učení, který posouvá velká data na jinou úroveň, je Walmart's Intelligent Retail Lab (IRL). Jde o systém, který pomocí složitého systému kamer a senzorů sleduje chování zákazníků v prodejně a na základě toho vyvozuje závěry.
Pak jsou tu služby osobního stylisty Stitch Fix, které nyní běží na AI. Pracuje s množstvím historických dat lidských stylistů, kteří doporučují zákazníkům a dělají
Budoucnost strojového učení v elektronickém obchodování
Technologie strojového učení a umělé inteligence jsou stále v plenkách. Navzdory tomu, že během několika měsíců, kdy byl ChatGPT veřejně dostupný, získal obrovskou popularitu, není zdaleka dokonalý. Technologie, jako jsou tyto, budou pravděpodobně rychle postupovat, protože je používá stále více lidí, mohou změnit způsob, jakým provádíme elektronický obchod.
Strojové učení v elektronickém obchodu to pravděpodobně udělá pro toto odvětví:
- Snížit závislost na lidských zdrojích v zákaznických službách
- Zaveďte chatboty jako oblíbený způsob interakce s firmami
- Zvyšte spoléhání na velká data při přijímání obchodních rozhodnutí, protože jejich zpracování je jednodušší
- Představte větší potenciál pro přizpůsobení a automatizaci pracovních postupů a webových stránek
- Zvyšte poptávku po personalizaci ve všech oblastech podnikání
Mnohé z těchto trendů jsou přítomny již dnes.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Strojové učení v elektronickém obchodování je mocný nástroj, který může pomoci každému podniku, bez ohledu na to, jak je velký a jaké jsou jeho cíle. Jeho implementace se stala snadnou a může vám mnohem ulehčit pracovní zátěž a zlepšit váš konečný výsledek.
Začněte implementovat strojové učení do elektronického obchodování již nyní, abyste v blízké budoucnosti využili potenciál této technologie.
Komentáře 0 Odpovědi