Maschinelles Lernen im E-Commerce: Vorteile und Beispiele

Nun ChatGPT von fast jeder Person im E-Commerce-Geschäft ausprobiert wurde, wird maschinelles Lernen immer mehr normalisiert. Es ist auch viel zugänglicher für Inhaber kleiner und mittlerer Unternehmen.

Möchten Sie verstehen, was maschinelles Lernen ist und wie es Ihrem Unternehmen zugute kommen kann? Hier ist eine schnelle Aufschlüsselung.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der angewandten Informatik, der sich mit Training beschäftigt künstliche Intelligenz bestimmte Operationen durchzuführen, ohne Anweisungen in Form von algorithmischem Code zu benötigen. In gewisser Weise imitiert es das menschliche Lernen in einem Prozess, bei dem die KI durch Versuch und Irrtum mit Hilfe eines menschlichen Bedieners lernt, was sie tun soll.

Glücklicherweise müssen Unternehmen maschinelles Lernen nicht von Grund auf neu durchführen, da es Dutzende von vorgefertigten Lösungen auf dem Markt gibt. Alles, was Sie tun müssen, ist, ihre bereits vorhandenen Erfahrungen mit spezifischem Wissen zu ergänzen und für Ihre Bedürfnisse zu nutzen.

Vorteile des maschinellen Lernens im E-Commerce

Maschinelles Lernen kann in Ihrem Unternehmen schwierig zu implementieren sein, aber wenn Sie es tun, hat es einige erstaunliche Vorteile zu bieten. Folgendes können Lösungen für maschinelles Lernen für Ihr E-Commerce-Geschäft leisten:

• Kundenbindung
• Umsatzsteigerung
• Automatisierung einfacher Aufgaben
• Verbesserte Analysen

ML-Lösungen können Kundensupport leisten und den Verkauf optimieren, um das Endergebnis zu steigern, aber der größte Vorteil ihrer Verwendung ist qualitativ, nicht quantitativ.

Wenn Sie maschinelles Lernen in der Analytik verwenden, kann es Erkenntnisse liefern, die Sie möglicherweise nicht in den Daten selbst finden. Das Finden von Korrelationen in Vertriebs- und Marketingdaten kann zu Qualitätsverbesserungen in Ihrem Geschäftsansatz führen und mehr Umsatz generieren, als es eine einfache Optimierung jemals könnte.

Anwendungen des maschinellen Lernens im E-Commerce

Maschinelles Lernen mag für KMU-Besitzer einschüchternd klingen, da es noch vor fünf Jahren nur großen Unternehmen zugänglich war. Das ist es nicht mehr, und Sie können es in diesen Bereichen Ihres Unternehmens effektiv einsetzen.

Produktempfehlungen

Eine der einfachsten Möglichkeiten, Lösungen für maschinelles Lernen in Ihrem E-Commerce-Shop zu implementieren, sind Produktempfehlungen. Es ist ein einfacher Weg Umsatz um bis zu 30% steigern und die Implementierung erfordert nichts weiter als die Installation einer App oder einer Integration und das Erlernen ihrer Verwendung.

Produktempfehlungen sind eine ziemlich intuitive Taktik – bieten Sie ähnliche Produkte oder Produkte an, die das aktuelle ergänzen können, und Kunden werden wahrscheinlich mehr ausgeben. Der offizielle Shop von Adidas hat beispielsweise drei Empfehlungsbereiche auf den Produktseiten, einen für ähnliche Produkte und zwei für kostenlose Produkte.

Quelle: Adidas

Quelle: Adidas

Das Problem ist, dass die Empfehlung relevant sein muss, sonst steigen die Umsätze nicht. Es ist möglich, empfohlene Produkte manuell hinzuzufügen, aber wenn Ihr Geschäft Hunderte von Produkten hat, ist das praktisch unmöglich.

Eine ML-basierte App kann die Verkaufsdaten Ihres Shops nach Artikeln scannen, die häufig zusammen gekauft werden, und sie dem empfohlenen Bereich hinzufügen. Es ist präziser, als nur Empfehlungen basierend auf Produktkategorien anzubieten, und wird mehr Verkäufe ankurbeln.

Chatbots und virtuelle Assistenten

Herkömmliche Chatbots sind eine große Verbesserung im Kundenservice, weil sie Ihrem Kundensupport die häufigsten Fragen abnehmen und ihn auf die schwierigen Aufgaben konzentrieren lassen. Aber ein algorithmischer Chatbot ist im Grunde nichts anderes als eine praktische FAQ-Seite, die in einem Messenger funktioniert.

Quelle: Facebook/Wendys PH

Ein algorithmusbasierter Chatbot kann auf einige Ihrer Nachrichten antworten, indem er sie durchsucht und ein Schlüsselwort findet.

Quelle: Facebook/Wendys PH

Aber wenn es darum geht, den Inhalt Ihrer Nachricht zu verstehen, funktioniert es nicht.

Ein ML-basierter Chatbot ist eine ausgefeiltere Software, da er über eine natürliche Sprachverarbeitung verfügt, die es ihm ermöglicht, menschliche Sprachbefehle zu verstehen, anstatt Menüs zu durchsuchen. Es hat auch vollen Zugriff auf alle Ihre Richtlinien und Hilfeseiten und kann den Benutzern Zeit sparen, diese selbst zu durchsuchen.

Preisoptimierung

Die richtige Preisgestaltung ist einer der schwierigsten Teile eines E-Commerce-Geschäfts. Sie müssen den Markt für Hunderte von Produkten gleichzeitig verstehen und dynamische Änderungen vornehmen, wenn sich der Markt verändert, um den Umsatz zu maximieren.

Maschinelles Lernen ist die perfekte Lösung für diese Aufgabe, da es mit enormen Mengen an Marktdaten arbeiten und Schlussfolgerungen ziehen kann, die ein Mensch wochenlang ziehen kann.

Das Ergebnis ist ein Preismodell, das bei Bedarf Rabatte gewährt und wo möglich Aufschläge gewährt, um den besten ROI für Ihr Geschäft zu erzielen.

Supply Chain Management

Die beiden größten Vorteile der Implementierung künstlicher Intelligenz im Supply Chain Management sind Automatisierung und Prognose.

Eine ML-basierte Lösung kann die Abwicklung vollständig automatisieren, indem Bestelldetails an das Logistikzentrum weitergeleitet werden. Noch wichtiger ist, dass es mit genügend historischen Daten die Nachfrage nach bestimmten Produkten oder Probleme mit dem Logistiksystem vorhersagen kann.

Beispielsweise kann es vorschlagen, eine bestimmte Anzahl von Produkten zu bestellen, bevor ein Rabatt auf der Grundlage früherer Nachfragespitzen gewährt wird, oder eine neue Lieferung von Produkten zu bestellen, wenn der Lagerbestand auf der Grundlage der durchschnittlichen Lieferzeit vom Lieferanten zur Neige geht.

Kundensegmentierung

Es gibt Dutzende von Variablen in der bezahlten Werbung und im Onsite-Marketing. Es gibt eine bestimmte Kombination dieser Variablen wie Alter, Standort, Kundenverhalten oder Interessen, die das Profil einer bestimmten Kundengruppe widerspiegeln.

Aber herauszufinden, was das ist, indem Sie a anzeigen Verkaufs-Dashboard oder das Durchkämmen der Datenblätter selbst ist schwierig. Maschinelles Lernen macht es schneller und einfacher, weil es perfekt zum Erfassen von Mustern geeignet ist.

Mit einer solchen Lösung können Sie die Arten von Kunden herausfinden, sie segmentieren und Ihre Angebote personalisieren, um Conversions zu fördern.

Entdeckung eines Betruges

Da maschinelles Lernen so gut darin ist, Muster zu erkennen, ist es ein großartiges Werkzeug für Betrugsprävention im E-Commerce.

Um Betrug zu verhindern, müssen Sie verdächtiges Verhalten frühzeitig erkennen. Eine ML-basierte Lösung kann feststellen, dass ein Kaufverhalten für den Kunden nicht das Richtige ist oder Zahlungs- oder Versanddetails nicht mit dem vorherigen Verhalten übereinstimmen, und Sie über möglichen Missbrauch informieren.

Beispiele für maschinelles Lernen im E-Commerce

Was sind einige prominente Beispiele für maschinelles Lernen im E-Commerce? Die Erfahrung, mit der die meisten Menschen Erfahrung haben, ist das Empfehlungssystem von Amazon. Es entscheidet, welche Produkte Kunden angeboten werden, nicht nur auf der Grundlage ihres Verhaltens, sondern auch auf der Grundlage des Verhaltens von Kunden, die ihnen im Verhalten ähnlich sind, wodurch Zeit bei der Lernkurve eingespart wird, wenn es um neue Kunden geht.

Ein anderer, dass Menschen in der dropshipping Geschäft ist vielleicht vertraut Alibaba's Smart Logistics. Es ist ein ML-basiertes Logistiksystem, das die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um Lieferadressen zu bestätigen und die Erfüllung zu automatisieren dropshipping Lieferanten.

Ein maschinelles Lernsystem, das Big Data auf eine andere Ebene hebt, ist das Intelligent Retail Lab (IRL) von Walmart. Es ist ein System, das mit einem komplizierten System aus Kameras und Sensoren das Kundenverhalten im Geschäft überwacht, um daraus Rückschlüsse zu ziehen.

Dann gibt es die persönlichen Stylistendienste von Stitch Fix, die jetzt auf KI laufen. Es arbeitet mit einer Menge historischer Daten menschlicher Stylisten, die Kunden und Marken Empfehlungen geben

Zukunft des maschinellen Lernens im E-Commerce

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz stecken noch in den Kinderschuhen. Obwohl ChatGPT in den wenigen Monaten, in denen es öffentlich zugänglich ist, eine immense Popularität erlangt hat, ist es bei weitem nicht perfekt. Technologien wie diese werden sich wahrscheinlich schnell weiterentwickeln, da sie von immer mehr Menschen verwendet werden, und sie können die Art und Weise verändern, wie wir E-Commerce betreiben.

Machine Learning im E-Commerce wird dies wahrscheinlich für die Branche tun:

• Reduzieren Sie die Abhängigkeit von Personal im Kundenservice
• Etablieren Sie Chatbots als beliebte Art der Interaktion mit Unternehmen
• Stärkere Abhängigkeit von Big Data bei Geschäftsentscheidungen, da die Verarbeitung einfacher ist
• Schaffen Sie mehr Potenzial für die Anpassung und Automatisierung von Workflows und Websites
• Steigern Sie die Nachfrage nach Personalisierung in allen Geschäftsbereichen

Viele dieser Trends sind bereits heute präsent.

Fazit

Maschinelles Lernen im E-Commerce ist ein leistungsstarkes Tool, das jedem Unternehmen helfen kann, unabhängig davon, wie groß es ist und welche Ziele es verfolgt. Es ist einfach zu implementieren und kann Ihre Arbeitsbelastung erheblich verringern und Ihr Endergebnis verbessern.

Beginnen Sie jetzt mit der Implementierung von maschinellem Lernen im E-Commerce, um das Potenzial dieser Technologie in naher Zukunft auszuschöpfen.