Most, hogy ChatGPT az e-kereskedelmi üzletágban szinte mindenki kipróbálta, a gépi tanulás egyre inkább normalizálódik. A kis- és középvállalkozások tulajdonosai számára is sokkal elérhetőbb.
Szeretné megérteni, mi az a gépi tanulás, és hogyan használható fel vállalkozása javára? Íme egy gyors lebontás.
Mi a gépi tanulás?
A gépi tanulás az alkalmazott informatika képzéssel foglalkozó ága mesterséges intelligencia bizonyos műveletek végrehajtása anélkül, hogy algoritmikus kód formájú utasításokra lenne szüksége. Bizonyos értelemben az emberi tanulást imitálja egy olyan folyamatban, ahol az AI próba-hibán keresztül egy emberi kezelő segítségével megtanulja, mit kell tennie.
Szerencsére a vállalkozásoknak nem kell a nulláról lefolytatniuk a gépi tanulást, mivel több tucat kész megoldás létezik a piacon. Mindössze annyit kell tennie, hogy a már meglévő tapasztalataik mellé hozzá kell adnia néhány speciális tudást, és felhasználnia azokat az Ön igényeinek megfelelően.
A gépi tanulás használatának előnyei az e-kereskedelemben
A gépi tanulást nehéz lehet megvalósítani a vállalatánál, de ha megteszi, akkor ez néhány csodálatos előnyt kínál. Íme, mit tehetnek a gépi tanulási megoldások az Ön e-kereskedelmi vállalkozása számára:
- Ügyfélmegtartás
- A bevétel növekedése
- Alacsonyabb feladatok automatizálása
- Továbbfejlesztett elemzés
Az ML-megoldások nyújthatnak ügyfélszolgálatot és optimalizálhatják az értékesítést, hogy az alsó sort felfelé hajtsák, de használatuk legnagyobb előnye a minőségi, nem pedig a mennyiségi.
Ha a gépi tanulást használja az analitikában, az olyan betekintést nyújthat, amelyet önmagában nem talál meg az adatokban. Az értékesítési és marketingadatok közötti összefüggések keresése minőségi javulást eredményezhet a vállalkozáshoz való hozzáállásában, és több bevételhez vezethet, mint az egyszerű optimalizálás valaha is.
A gépi tanulás alkalmazásai az e-kereskedelemben
A gépi tanulás ijesztően hangozhat a kkv-tulajdonosok számára, mivel mindössze öt évvel ezelőtt csak a nagyvállalatok számára volt elérhető. Már nem, és hatékonyan használhatja vállalkozása ezen területein.
Termékjavaslatok
Az egyik legegyszerűbb módja a gépi tanulási megoldások bevezetésének az e-kereskedelmi üzletekben a termékajánlások. Ez egy egyszerű módja annak akár 30%-kal növelheti a bevételt megvalósításához pedig nem kell más, mint egy alkalmazás vagy egy integráció telepítése és használatának megtanulása.
A termékajánlatok meglehetősen intuitív taktika – ajánljon hasonló termékeket vagy termékeket, amelyek kiegészíthetik a jelenlegit, és az ügyfelek valószínűleg többet költenek. Az Adidas hivatalos áruházában például három ajánlási rész található a termékoldalakon, egy a hasonló termékekhez, kettő pedig az ingyenes termékekhez.
Forrás: Adidas
Forrás: Adidas
A probléma az, hogy az ajánlásnak relevánsnak kell lennie, máswise, az eladások nem fognak növekedni. Lehetőség van az ajánlott termékek manuális hozzáadására, de ha üzletében több száz termék található, akkor ez gyakorlatilag lehetetlen.
Egy ML-alapú alkalmazás képes átvizsgálni az üzlet értékesítési adatait a gyakran együtt vásárolt cikkek után, és hozzáadni az ajánlott részhez. Pontosabb, mint egyszerűen termékkategóriákon alapuló ajánlásokat ajánlani, és több értékesítést eredményez.
Chatbotok és virtuális asszisztensek
A hagyományos chatbotok jelentős előrelépést jelentenek az ügyfélszolgálatban, mivel leveszik az ügyfélszolgálat válláról a leggyakoribb kérdéseket, és lehetővé teszik számukra, hogy a nehéz feladatokra összpontosítsanak. De az algoritmikus chatbot lényegében nem más, mint egy kényelmes GYIK oldal, amely messengerben működik.
Forrás: Facebook/Wendy's PH
Egy algoritmus alapú chatbot képes válaszolni egyes üzeneteire úgy, hogy átkeres bennük, és kulcsszót talál.
Forrás: Facebook/Wendy's PH
De ha az üzenet tartalmának megértéséről van szó, az nem működik.
Az ML-alapú chatbot egy kifinomultabb szoftver, mivel természetes nyelvi feldolgozása lehetővé teszi az emberi beszédparancsok megértését a menük böngészése helyett. Ezenkívül teljes hozzáféréssel rendelkezik az összes házirendhez és súgóoldalhoz, és időt takaríthat meg a felhasználóknak az önálló böngészés során.
Ároptimalizálás
A helyes árképzés az egyik legnehezebb része az e-kereskedelmi üzletnek. Egyszerre több száz termék piacát kell megértenie, és a bevétel maximalizálása érdekében dinamikus változtatásokat kell végrehajtania a piac eltolódásával.
A gépi tanulás tökéletes megoldás erre a feladatra, mivel hatalmas mennyiségű piaci adattal képes dolgozni, és olyan következtetéseket vonhat le, amelyek levonására akár hetekig is eltarthat.
Az eredmény egy olyan árképzési modell, amely szükség esetén kedvezményeket ad, és ahol lehetséges, felárakat ad, hogy üzlete számára a legjobb ROI-t érje el.
Supply Chain Management
A mesterséges intelligencia bevezetésének két legnagyobb előnye az ellátási lánc kezelésében az automatizálás és az előrejelzés.
Egy ML-alapú megoldás teljes mértékben automatizálhatja a teljesítést azáltal, hogy továbbítja a megrendelés részleteit a logisztikai központnak. Ami még fontosabb, elegendő múltbeli adat birtokában előre jelezheti bizonyos termékek iránti keresletet vagy a logisztikai rendszerrel kapcsolatos problémákat.
Például javasolhatja bizonyos számú termék megrendelését, mielőtt a kereslet korábbi kiugrásai alapján kedvezményt adna, vagy új termékkészletet rendelhet, amikor a szállító átlagos szállítási ideje alapján a készlet kifogy.
Ügyfélszegmentáció
Több tucat változó létezik a fizetett hirdetésben és a helyszíni marketingben. Ezeknek a változóknak, például az életkornak, a helynek, az ügyfelek viselkedésének vagy az érdeklődési körnek egy meghatározott kombinációja létezik, amelyek egy adott ügyfélcsoport arculatát tükrözik.
De megtudhatja, mik ezek, ha megnézi a értékesítési műszerfal vagy magad átfésülve az adatlapokat nehéz. A gépi tanulás gyorsabbá és egyszerűbbé teszi, mert tökéletes minták rögzítésére.
Egy ilyen megoldással kitalálhatja az ügyfelek típusait, szegmentálhatja őket, és személyre szabhatja ajánlatait a konverziók növelése érdekében.
Csalások felderítése
Mivel a gépi tanulás nagyon jó a minták elkapásában, nagyszerű eszköz e-kereskedelmi csalás megelőzése.
A csalás megelőzése a gyanús viselkedés korai felismerésén múlik. Egy ML-alapú megoldás kitalálhatja, hogy a vásárlási minta nem megfelelő az ügyfél számára, vagy a fizetési vagy szállítási adatok nincsenek összhangban a korábbi viselkedéssel, és értesíti Önt a lehetséges visszaélésekről.
Példák gépi tanulásra az e-kereskedelemben
Milyen kiemelkedő példák vannak a gépi tanulásra az e-kereskedelemben? A legtöbb embernek tapasztalata van az Amazon ajánlási rendszerében. Nemcsak viselkedésük, hanem a hozzájuk hasonló vevők viselkedése alapján dönti el, hogy milyen termékeket kínáljon az ügyfeleknek, így időt takarít meg a tanulási görbén, amikor új ügyfelekről van szó.
Egy másik, hogy az emberek a dropshipping üzleti ismerheti is Alibaba's Smart Logistics. Ez egy ML-alapú logisztikai rendszer, amely természetes nyelvi feldolgozást használ a szállítási címek megerősítésére, és automatizálja a teljesítést dropshipping szállítók.
A Walmart Intelligens Kiskereskedelmi Laboratóriuma (IRL) egy gépi tanulási rendszer, amely a nagy adatokat egy másik szintre emeli. Ez egy olyan rendszer, amely bonyolult kamera- és szenzorrendszerrel figyeli a vásárlók viselkedését az üzletben, hogy ebből következtetéseket vonjon le.
Aztán ott vannak a Stitch Fix személyes stylist szolgáltatásai, amelyek mostantól mesterséges intelligencián futnak. Rengeteg történelmi adattal dolgozik, amelyek emberi stylistokról tesznek javaslatokat az ügyfeleknek és készítenek
A gépi tanulás jövője az e-kereskedelemben
A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia technológia még gyerekcipőben jár. Annak ellenére, hogy a ChatGPT hatalmas népszerűségre tett szert az alatt a néhány hónap alatt, hogy nyilvánosan elérhetővé vált, messze nem tökéletes. Az ehhez hasonló technológiák valószínűleg gyorsan fejlődnek, mivel egyre többen használják őket, és megváltoztathatják az e-kereskedelem módját.
A gépi tanulás az e-kereskedelemben valószínűleg ezt teszi az iparág számára:
- Csökkentse az emberi erőforrásokra való támaszkodást az ügyfélszolgálatban
- Hozzon létre chatbotokat, mint a vállalkozásokkal folytatott kommunikáció népszerű módja
- Növelje a nagy adatokra való támaszkodást az üzleti döntések meghozatalakor, mivel azok feldolgozása egyszerűbb
- Több lehetőséget kínál a munkafolyamatok és webhelyek testreszabására és automatizálására
- Növelje a személyre szabás iránti igényt az üzleti élet minden területén
E trendek közül sok már ma is jelen van.
Következtetés
A gépi tanulás az e-kereskedelemben egy hatékony eszköz, amely bármely vállalkozásnak segítséget nyújthat, függetlenül attól, hogy mekkora és mik a céljai. Könnyen megvalósíthatóvá vált, és sokkal könnyebbé teheti a munkát, és javíthatja az eredményt.
Kezdje el a gépi tanulás megvalósítását az e-kereskedelemben, hogy a közeljövőben kiaknázhassa a technológiában rejlő lehetőségeket.
Hozzászólások 0 válaszok