עכשיו ChatGPT נוסתה על ידי כמעט כל אדם בעסקי המסחר האלקטרוני, למידת מכונה הופכת למנורמלת יותר ויותר. זה גם הרבה יותר נגיש לבעלי עסקים קטנים ובינוניים.
רוצה להבין מהי למידת מכונה וכיצד ניתן להשתמש בה כדי להועיל לעסק שלך? הנה פירוט מהיר.
מהי למידת מכונה?
למידת מכונה היא ענף של מדעי המחשב היישומי העוסק בהדרכה בינה מלאכותית לבצע פעולות מסוימות ללא צורך בהוראות בצורה של קוד אלגוריתמי. במובן מסוים, הוא מחקה למידה אנושית בתהליך שבו AI לומד מה הוא צריך לעשות באמצעות ניסוי וטעייה בעזרת מפעיל אנושי.
למרבה המזל, עסקים לא צריכים לבצע למידת מכונה מאפס מכיוון שיש עשרות פתרונות מוכנים בשוק. כל מה שאתה צריך לעשות הוא להוסיף קצת ידע ספציפי על הניסיון הקיים שלהם ולהשתמש בו לצרכים שלך.
היתרונות של שימוש בלמידה חישובית במסחר אלקטרוני
למידת מכונה יכולה להיות קשה ליישום בחברה שלך, אבל כאשר אתה עושה זאת, יש לה כמה יתרונות מדהימים להציע. הנה מה שפתרונות למידת מכונה יכולים לעשות עבור עסק המסחר האלקטרוני שלך:
- שימור לקוחות
- עלייה בהכנסות
- אוטומציה של משימות חיוניות
- אנליטיקה משופרת
פתרונות ML יכולים לתמוך בלקוחות ולמטב את המכירות כדי להעלות את השורה התחתונה כלפי מעלה, אבל היתרון הגדול ביותר בשימוש בהם הוא איכותי, לא כמותי.
אם אתה משתמש בלמידת מכונה בניתוח, זה יכול לספק תובנות שאולי לא תמצא בנתונים בעצמך. מציאת קורלציות בנתוני מכירות ושיווק עשויה להוביל לשיפורי איכות בגישה שלך לעסק ולהניב יותר הכנסות ממה שאופטימיזציה פשוטה הייתה יכולה אי פעם.
יישומים של למידת מכונה במסחר אלקטרוני
למידת מכונה עשויה להישמע מאיימת עבור בעלי SME שכן רק לפני חמש שנים היא הייתה נגישה רק לתאגידים גדולים. זה כבר לא, ואתה יכול להשתמש בו ביעילות בתחומים אלה של העסק שלך.
המלצות למוצר
אחת הדרכים הקלות ביותר ליישם פתרונות למידת מכונה בחנות המסחר האלקטרוני שלך היא באמצעות המלצות למוצרים. זו דרך קלה לעשות זאת להגדיל את ההכנסות עד 30% והטמעתו לא דורשת יותר מהתקנת אפליקציה או אינטגרציה וללמוד להשתמש בה.
המלצות למוצרים הן טקטיקה אינטואיטיבית למדי - הציעו מוצרים או מוצרים דומים שעשויים להשלים את זה הנוכחי, וסביר שלקוחות ישקיעו יותר. לחנות הרשמית של אדידס, למשל, יש שלושה מדורי המלצות בדפי מוצרים, אחד עבור מוצרים דומים ושניים עבור מוצרים משלימים.
מקור: אדידס
מקור: אדידס
הבעיה היא שההמלצה צריכה להיות רלוונטית, אחרתwise, המכירות לא יגדלו. אפשר להוסיף מוצרים מומלצים באופן ידני, אבל אם בחנות שלכם יש מאות מוצרים, זה יהיה כמעט בלתי אפשרי.
אפליקציה מבוססת ML יכולה לסרוק את נתוני המכירות של החנות שלך לאיתור פריטים שנרכשים לעתים קרובות ביחד ולהוסיף אותם בסעיף המומלץ. זה יותר מדויק מאשר רק להציע המלצות המבוססות על קטגוריות מוצרים ויגרום ליותר מכירות.
צ'טבוטים ועוזרים וירטואליים
צ'אטבוטים מסורתיים הם שיפור משמעותי בשירות הלקוחות מכיוון שהם מורידים את השאלות השכיחות ביותר מכתפי תמיכת הלקוחות שלך ומאפשרים להם להתמקד במשימות הקשות. אבל צ'אט בוט אלגוריתמי הוא בעצם לא יותר מדף שאלות נפוצות נוח שעובד במסנג'ר.
מקור: Facebook/Wendy's PH
צ'אט בוט מבוסס אלגוריתם יכול להשיב לחלק מההודעות שלך על ידי חיפוש דרכם ומציאת מילת מפתח.
מקור: Facebook/Wendy's PH
אבל כשזה מגיע להבנת תוכן ההודעה שלך, זה לא עובד.
צ'אט בוט מבוסס ML הוא תוכנה מתוחכמת יותר שכן יש לה עיבוד שפה טבעי המאפשר לה להבין פקודות דיבור אנושיות במקום לגלוש בתפריטים. יש לו גם גישה מלאה לכל המדיניות ודפי העזרה שלך ויכול לחסוך למשתמשים זמן בגלישה אלה בעצמם.
מיטוב מחירים
תמחור נכון הוא אחד החלקים הקשים ביותר של עסק מסחר אלקטרוני. אתה צריך להבין את השוק של מאות מוצרים בו-זמנית, ולבצע שינויים דינמיים עם שינוי השוק כדי למקסם את ההכנסה.
למידת מכונה היא הפתרון המושלם למשימה זו מכיוון שהיא יכולה לעבוד עם כמויות אדירות של נתוני שוק ולהסיק מסקנות שעשויות לקחת שבועות עד שאדם יכול להגיע אליה.
התוצאה היא מודל תמחור שנותן הנחות במידת הצורך ומציין במידת האפשר כדי להשיג את החזר ה-ROI הטוב ביותר עבור החנות שלך.
ניהול שרשרת אספקה
שני היתרונות הגדולים ביותר של הטמעת בינה מלאכותית בניהול שרשרת האספקה הם אוטומציה וחיזוי.
פתרון מבוסס ML יכול להפוך את המילוי לאוטומטי על ידי העברת פרטי הזמנה למרכז הלוגיסטי. מה שחשוב יותר, עם מספיק נתונים היסטוריים, הוא יכול לחזות ביקוש למוצרים מסוימים או בעיות במערכת הלוגיסטית.
לדוגמה, הוא יכול להציע להזמין מספר מסוים של מוצרים לפני הפעלת הנחה על סמך עליות קודמות בביקוש או להזמין אספקה חדשה של מוצרים כאשר המלאי אוזל בהתבסס על זמן האספקה הממוצע מהספק.
פילוח לקוחות
ישנם עשרות משתנים בפרסום בתשלום ובשיווק באתר. יש שילוב ספציפי של משתנים אלה כמו גיל, מיקום, התנהגות לקוחות או תחומי עניין המשקפים את הדיוקן של קבוצת לקוחות ספציפית.
אבל למצוא מה הם על ידי הצגת א לוח מחוונים למכירות או לסרוק בעצמך את גליונות הנתונים זה קשה. למידת מכונה הופכת אותה למהירה וקלה יותר מכיוון שהיא מושלמת לתפיסת דפוסים.
עם פתרון כזה, אתה יכול להבין את סוגי הלקוחות, לפלח אותם ולהפוך את ההצעות שלך להתאמה אישית כדי להניב המרות.
גילוי הונאה
מכיוון שלמידת מכונה כל כך טובה בתפיסת דפוסים, זה כלי נהדר עבור מניעת הונאות מסחר אלקטרוני.
מניעת הונאה מסתמכת על תפיסה מוקדמת של התנהגות חשודה. פתרון מבוסס ML יכול להבין שדפוס רכישה אינו מתאים ללקוח או שפרטי תשלום או משלוח אינם תואמים להתנהגות קודמת ולהודיע לך על ניצול לרעה פוטנציאלי.
דוגמאות ללימוד מכונה במסחר אלקטרוני
מהן כמה דוגמאות בולטות ללמידת מכונה במסחר אלקטרוני? זו שלרוב האנשים יש ניסיון בה היא מערכת ההמלצות של אמזון. הוא מחליט אילו מוצרים להציע ללקוחות לא רק על סמך התנהגותם אלא גם על סמך התנהגות לקוחות הדומים להם בהתנהגות, וחוסך זמן בעקומת הלמידה כשמדובר בלקוחות חדשים.
עוד שאנשים ב dropshipping עסקים אולי מכיר את זה Alibabaלוגיסטיקה חכמה של. זוהי מערכת לוגיסטית מבוססת ML המשתמשת בעיבוד שפה טבעית כדי לאשר כתובות למשלוח ולהפוך את המילוי לאוטומטי עם dropshipping ספקים.
מערכת למידת מכונה שלוקחת נתונים גדולים לרמה אחרת היא המעבדה הקמעונאית החכמה (IRL) של Walmart. זו מערכת שמנטרת את התנהגות הלקוחות בחנות עם מערכת מסובכת של מצלמות וחיישנים כדי להסיק על פיה מסקנות.
לאחר מכן, ישנם שירותי הסטייליסטים האישיים של Stitch Fix שפועלים כעת על AI. זה עובד עם המון נתונים היסטוריים של סטייליסטים אנושיים שממליצים ללקוחות וממליצים
עתיד למידת מכונה במסחר אלקטרוני
טכנולוגיית למידת מכונה ובינה מלאכותית נמצאת עדיין בחיתוליה. למרות שצבר פופולריות עצומה בחודשים הספורים ש-ChatGPT היה זמין לציבור, זה רחוק מלהיות מושלם. טכנולוגיות כאלה צפויות להתקדם במהירות מכיוון שהן נמצאות בשימוש על ידי יותר ויותר אנשים עשויות לשנות את הדרך בה אנו עושים מסחר אלקטרוני.
למידת מכונה במסחר אלקטרוני עשויה לעשות זאת עבור התעשייה:
- צמצם את ההסתמכות על משאבי אנוש בשירות לקוחות
- צור צ'אטבוטים כדרך פופולרית לאינטראקציה עם עסקים
- הגבר את ההסתמכות על נתונים גדולים בקבלת החלטות עסקיות מכיוון שעיבודם קל יותר
- הצג יותר פוטנציאל להתאמה אישית ואוטומציה של זרימות עבודה ואתרי אינטרנט
- להגביר את הדרישה להתאמה אישית בכל תחומי העסקים
רבים מהטרנדים הללו קיימים כבר היום.
סיכום
למידת מכונה במסחר אלקטרוני היא כלי רב עוצמה שיכול לעזור לכל עסק, לא משנה כמה הוא גדול ומה המטרות שלו. זה הפך קל ליישום ויכול להקל בהרבה על עומס העבודה שלך ולשפר את השורה התחתונה שלך.
התחל ליישם למידת מכונה במסחר אלקטרוני עכשיו כדי לרתום את הפוטנציאל של טכנולוגיה זו בעתיד הקרוב.
תגובות תגובות 0