Nu hvor ChatGPT er blevet prøvet af næsten alle personer i e-handelsbranchen, bliver maskinlæring mere og mere normaliseret. Det er også meget mere tilgængeligt for små og mellemstore virksomhedsejere.
Vil du forstå, hvad machine learning er, og hvordan det kan bruges til at gavne din virksomhed? Her er en hurtig oversigt.
Hvad er maskinlæring?
Machine learning er en gren af anvendt datalogi, der beskæftiger sig med træning kunstig intelligens at udføre visse operationer uden behov for instruktioner i form af algoritmisk kode. På en måde imiterer den menneskelig læring i en proces, hvor AI lærer, hvad den skal gøre gennem forsøg og fejl ved hjælp af en menneskelig operatør.
Heldigvis behøver virksomheder ikke at udføre maskinlæring fra bunden, da der er snesevis af færdige løsninger på markedet. Alt du skal gøre er at tilføje noget specifik viden oven på deres allerede eksisterende erfaring og bruge dem til dine behov.
Fordele ved at bruge Machine Learning i e-handel
Maskinlæring kan være svært at implementere i din virksomhed, men når du gør det, har det nogle fantastiske fordele at tilbyde. Her er, hvad maskinlæringsløsninger kan gøre for din e-handelsvirksomhed:
- Kundebeholdning
- Stigning i omsætning
- Automatisering af underordnede opgaver
- Forbedrede analyser
ML-løsninger kan yde kundesupport og optimere salget for at drive bundlinjen opad, men den største fordel ved at bruge dem er kvalitativ, ikke kvantitativ.
Hvis du bruger maskinlæring i analyser, kan det give indsigt, som du måske ikke selv finder i dataene. At finde sammenhænge i salgs- og marketingdata kan føre til kvalitetsforbedringer i din tilgang til forretningen og generere mere omsætning, end simpel optimering nogensinde kunne.
Anvendelser af Machine Learning i e-handel
Maskinlæring kan lyde skræmmende for SMV-ejere, da det for bare fem år siden kun var tilgængeligt for store virksomheder. Det er det ikke længere, og du kan bruge det effektivt i disse områder af din virksomhed.
Produktanbefalinger
En af de nemmeste måder at implementere maskinlæringsløsninger på i din e-handelsbutik er gennem produktanbefalinger. Det er en nem måde at øge omsætningen med op til 30 % og at implementere det kræver intet mere end at installere en app eller en integration og lære at bruge den.
Produktanbefalinger er en ganske intuitiv taktik - tilbyder lignende produkter eller produkter, der kan supplere den nuværende, og kunderne vil sandsynligvis bruge mere. Adidas officielle butik har for eksempel tre anbefalingssektioner på produktsider, en for lignende produkter og to for gratis.
Kilde: Adidas
Kilde: Adidas
Spørgsmålet er, at anbefalingen skal være relevant, andetwise, vil salget ikke stige. Det er muligt at tilføje anbefalede produkter manuelt, men hvis din butik har hundredvis af produkter, vil det være praktisk talt umuligt.
En ML-baseret app kan scanne din butiks salgsdata for varer, der ofte købes sammen, og tilføje dem i det anbefalede afsnit. Det er mere præcist end blot at tilbyde anbefalinger baseret på produktkategorier og vil skabe mere salg.
Chatbots og virtuelle assistenter
Traditionelle chatbots er en stor forbedring af kundeservicen, fordi de fjerner de hyppigste spørgsmål fra din kundesupport og lader dem fokusere på de svære opgaver. Men en algoritmisk chatbot er i bund og grund intet mere end en praktisk FAQ-side, der fungerer i en messenger.
Kilde: Facebook/Wendy's PH
En algoritmebaseret chatbot kan svare på nogle af dine beskeder ved at søge igennem dem og finde et nøgleord.
Kilde: Facebook/Wendy's PH
Men når det kommer til at forstå indholdet af dit budskab, så virker det ikke.
En ML-baseret chatbot er en mere sofistikeret software, da den har naturlig sprogbehandling, der giver den mulighed for at forstå menneskelige talekommandoer i stedet for at gennemse menuer. Det har også fuld adgang til alle dine politikker og hjælpesider og kan spare brugere tid på at gennemse dem på egen hånd.
Prisoptimering
Korrekt prissætning er en af de sværeste dele af en e-handelsvirksomhed. Du skal forstå markedet for hundredvis af produkter ad gangen og foretage dynamiske ændringer, efterhånden som markedet skifter for at maksimere omsætningen.
Machine learning er den perfekte løsning til denne opgave, da den kan arbejde med enorme mængder markedsdata og drage konklusioner, der kan tage uger for et menneske at drage.
Resultatet er en prismodel, der giver rabatter, hvor det er nødvendigt og markerer, hvor det er muligt, for at opnå det bedste ROI for din butik.
Supply Chain Management
De to største fordele ved at implementere kunstig intelligens i supply chain management er automatisering og prognoser.
En ML-baseret løsning kan fuldautomatisere opfyldelse ved at videresende ordredetaljer til logistikhubben. Hvad mere vigtigt er, med tilstrækkelige historiske data kan den forudsige efterspørgsel efter bestemte produkter eller problemer med det logistiske system.
For eksempel kan det foreslå, at du bestiller et bestemt antal produkter, før du kører en rabat baseret på tidligere stigninger i efterspørgslen eller bestiller en ny levering af produkter, når lagerbeholdningen er lav baseret på den gennemsnitlige leveringstid fra leverandøren.
Kundesegmentering
Der er snesevis af variabler i betalt annoncering og on-site marketing. Der er en specifik kombination af disse variabler som alder, placering, kundeadfærd eller interesser, der afspejler portrættet af en bestemt kundegruppe.
Men at finde hvad de er ved at se en salgsdashboard eller det er svært at gennemsøge databladene selv. Maskinlæring gør det hurtigere og nemmere, fordi det er perfekt til at fange mønstre.
Med en løsning som denne kan du finde ud af, hvilke typer kunder du ønsker, segmentere dem og gøre dine tilbud tilpassede til at generere konverteringer.
Bedrageri
Fordi maskinlæring er så god til at fange mønstre, er det et godt værktøj til forebyggelse af svindel med e-handel.
Forebyggelse af svindel er afhængig af at fange mistænkelig adfærd tidligt. En ML-baseret løsning kan finde ud af, at et købsmønster ikke er rigtigt for kunden, eller betalings- eller forsendelsesoplysninger er ikke i overensstemmelse med tidligere adfærd og underretter dig om potentielt misbrug.
Eksempler på maskinlæring i e-handel
Hvad er nogle fremtrædende eksempler på maskinlæring i e-handel? Den de fleste har erfaring med er Amazons anbefalingssystem. Det beslutter, hvilke produkter der skal tilbydes kunder, ikke kun baseret på deres adfærd, men også baseret på adfærd hos kunder, der ligner dem i adfærd, hvilket sparer tid på indlæringskurven, når det kommer til nye kunder.
En anden, at folk i dropshipping virksomhed kan være bekendt med er Alibaba's Smart Logistics. Det er et ML-baseret logistiksystem, der bruger naturlig sprogbehandling til at bekræfte forsendelsesadresser og automatiserer opfyldelse med dropshipping leverandører.
Et maskinlæringssystem, der tager big data til et andet niveau, er Walmarts Intelligent Retail Lab (IRL). Det er et system, der overvåger kundernes adfærd i butikken med et kompliceret system af kameraer og sensorer til at drage konklusioner baseret på det.
Så er der Stitch Fix' personlige stylisttjenester, der nu kører på AI. Det fungerer med et væld af historiske data om menneskelige stylister, der giver anbefalinger til kunder og mærker
Fremtiden for maskinlæring i e-handel
Maskinlæring og kunstig intelligens-teknologi er stadig i sin vorden. Selvom ChatGPT har vundet enorm popularitet i de få måneder, ChatGPT har været offentligt tilgængeligt, er det langt fra perfekt. Teknologier som disse vil sandsynligvis udvikle sig hurtigt, da de bruges af flere og flere mennesker, og de kan ændre den måde, vi driver e-handel på.
Maskinlæring i e-handel vil sandsynligvis gøre dette for industrien:
- Reducer afhængigheden af menneskelige ressourcer i kundeservice
- Etabler chatbots som en populær måde at interagere med virksomheder på
- Øg afhængigheden af big data til at træffe forretningsbeslutninger, da behandlingen er nemmere
- Introducer mere potentiale for tilpasning og automatisering af arbejdsgange og hjemmesider
- Øg efterspørgslen efter personalisering inden for alle forretningsområder
Mange af disse tendenser er allerede til stede i dag.
Konklusion
Maskinlæring i e-handel er et kraftfuldt værktøj, der kan hjælpe enhver virksomhed, uanset hvor stor den er, og hvad dens mål er. Det er blevet nemt at implementere og kan gøre din arbejdsbyrde meget lettere og forbedre din bundlinje.
Begynd at implementere maskinlæring i e-handel nu for at udnytte potentialet i denne teknologi i den nærmeste fremtid.
Kommentarer 0 Responses