e コマースにおける機械学習: 利点と例

さてその AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 は、e コマース ビジネスのほぼすべての人が試してきましたが、機械学習はますます標準化されつつあります。 また、中小企業のオーナーにとっても、よりアクセスしやすくなっています。

機械学習とは何か、それをビジネスに役立てる方法を知りたいですか? これが簡単な内訳です​​。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、トレーニングを扱う応用コンピューター サイエンスの一分野です。 人工知能 アルゴリズムコードの形で指示を必要とせずに特定の操作を実行する。 ある意味では、AI が人間のオペレーターの助けを借りて試行錯誤を繰り返しながら、AI が何をすべきかを学習するプロセスで、人間の学習を模倣しています。

ありがたいことに、市場には多数の既製のソリューションがあるため、企業はゼロから機械学習を行う必要はありません。 あなたがしなければならないことは、既存の経験に特定の知識を追加し、それらをニーズに合わせて使用​​することだけです。

e コマースで機械学習を使用する利点

機械学習を会社に実装するのは難しい場合がありますが、実装すると、いくつかの驚くべきメリットがもたらされます。 機械学習ソリューションが e コマース ビジネスにできることは次のとおりです。

• 顧客維持
• 収益の増加
• 単純作業の自動化
• 改善された分析

ML ソリューションは、顧客サポートを行い、売り上げを最適化して収益を向上させることができますが、ML ソリューションを使用する最大の利点は量的ではなく質的です。

分析に機械学習を使用すると、データからは自分では見つけられない可能性がある洞察を得ることができます。 販売データとマーケティング データの相関関係を見つけることは、ビジネスへのアプローチの質の向上につながり、単純な最適化よりも多くの収益を生み出す可能性があります。

e コマースにおける機械学習の応用

機械学習は、わずか XNUMX 年前は大企業しかアクセスできなかったので、中小企業の所有者にとっては威圧的に聞こえるかもしれません。 ビジネスのこれらの分野で効果的に使用できます。

製品の推奨事項

e コマース ストアで機械学習ソリューションを実装する最も簡単な方法の XNUMX つは、製品の推奨を使用することです。 簡単な方法です 収益を最大30％増加させる そしてそれを実装するには、アプリまたは統合をインストールし、それを使用することを学ぶだけです。

製品の推奨は非常に直感的な戦術です。類似の製品または現在の製品を補完する可能性のある製品を提供すると、顧客はより多くの金額を支払う可能性があります。 たとえば、アディダスの公式ストアには、製品ページに XNUMX つの推奨セクションがあり、XNUMX つは類似製品、XNUMX つは無料のものです。

出典: アディダス

出典: アディダス

問題は、推奨事項が関連している必要があることです。wise、売上が上がらない。 推奨商品を手動で追加することは可能ですが、店舗に数百の商品がある場合、事実上不可能です。

ML ベースのアプリは、ストアの販売データをスキャンして、頻繁に一緒に購入されるアイテムを探し、それらを推奨セクションに追加できます。 単に商品カテゴリに基づいてレコメンデーションを提供するよりも正確であり、より多くの売上を促進します。

チャットボットと仮想アシスタント

従来のチャットボットは、顧客サポートの肩から最も頻繁な質問を取り除き、難しいタスクに集中できるため、顧客サービスを大幅に改善します. しかし、アルゴリズムチャットボットは本質的に、メッセンジャーで機能する便利な FAQ ページにすぎません。

出典: Facebook/ウェンディーズ PH

アルゴリズムベースのチャットボットは、メッセージを検索してキーワードを見つけることで、メッセージの一部に返信できます。

出典: Facebook/ウェンディーズ PH

しかし、メッセージの内容を理解することになると、うまくいきません。

ML ベースのチャットボットは、メニューを閲覧する代わりに人間の音声コマンドを理解できる自然言語処理を備えているため、より洗練されたソフトウェアです。 また、すべてのポリシーとヘルプ ページに完全にアクセスできるため、ユーザーが自分でそれらを閲覧する時間を節約できます。

価格の最適化

正しい価格設定は、e コマース ビジネスの最も難しい部分の XNUMX つです。 一度に何百もの製品の市場を理解し、収益を最大化するために市場の変化に合わせて動的に変更する必要があります。

機械学習は、膨大な量の市場データを処理し、人間が行うには数週間かかる結論を導き出すことができるため、このタスクに最適なソリューションです。

その結果、必要に応じて割引を提供し、可能な場合はマークアップして、ストアに最適な ROI を達成する価格モデルが得られます。

サプライチェーン管理

サプライ チェーン管理に人工知能を実装することの XNUMX つの最大の利点は、自動化と予測です。

ML ベースのソリューションは、注文の詳細をロジスティクス ハブに転送することでフルフィルメントを完全に自動化できます。 さらに重要なのは、十分な履歴データがあれば、特定の製品の需要や物流システムの問題を予測できることです。

たとえば、以前の需要の急増に基づいて割引を実行する前に特定の数の製品を注文したり、サプライヤからの平均配送時間に基づいて在庫が少なくなったときに製品の新しい供給を注文したりすることを提案できます。

顧客セグメンテーション

有料広告とオンサイト マーケティングには、さまざまな変数があります。 特定の顧客グループのポートレートを反映する、年齢、場所、顧客の行動、関心など、これらの変数の特定の組み合わせがあります。

しかし、それらが何であるかを見つけるには、 販売ダッシュボード または、データシートを自分でくまなく調べるのは困難です。 機械学習は、パターンをキャッチするのに最適であるため、より迅速かつ簡単になります。

このようなソリューションを使用すると、顧客のタイプを把握してセグメント化し、オファーをパーソナライズしてコンバージョンを促進できます。

不正検出

機械学習はパターンを捉えるのに非常に優れているため、優れたツールです。 eコマース詐欺防止.

詐欺の防止は、疑わしい行動を早期に発見することにかかっています。 ML ベースのソリューションは、購入パターンが顧客に適していないこと、または支払いや発送の詳細が以前の行動と一致していないことを把握し、悪用の可能性を通知します。

e コマースにおける機械学習の例

e コマースにおける機械学習の顕著な例は何ですか? ほとんどの人が経験したのは、Amazon のレコメンデーション システムです。 顧客の行動だけでなく、行動が似ている顧客の行動にも基づいて、顧客に提供する製品を決定するため、新しい顧客に関しては学習曲線の時間を節約できます。

もうひとつの人は dropshipping ビジネス に精通している可能性があります Alibabaのスマート物流。 これは、自然言語処理を使用して配送先住所を確認し、フルフィルメントを自動化する ML ベースのロジスティクス システムです。 dropshipping サプライヤー.

ビッグデータを別のレベルに引き上げる機械学習システムは、Walmart の Intelligent Retail Lab (IRL) です。 カメラとセンサーの複雑なシステムで店舗内の顧客の行動を監視し、それに基づいて結論を導き出すシステムです。

そして、AIを活用したスティッチフィックスのパーソナルスタイリストサービス。 それは、人間のスタイリストが顧客に提案を行った大量の履歴データと連携し、

eコマースにおける機械学習の未来

機械学習と人工知能技術はまだ初期段階にあります。 ChatGPT が公開されてから数か月で絶大な人気を博しましたが、完全とは言えません。 このようなテクノロジーは、ますます多くの人々が使用するようになるにつれて急速に進歩する可能性があり、e コマースの方法を変える可能性があります。

e コマースの機械学習は、業界に次のような効果をもたらす可能性があります。

• 顧客サービスにおける人的資源への依存を減らす
• 企業とやり取りする一般的な方法としてチャットボットを確立する
• ビッグデータの処理が容易になるため、ビジネス上の意思決定におけるビッグデータへの依存度が高まる
• ワークフローと Web サイトのカスタマイズと自動化の可能性をさらに広げる
• ビジネスのあらゆる分野でパーソナライゼーションの需要が高まる

これらの傾向の多くは、今日すでに存在しています。

まとめ

e コマースにおける機械学習は、規模や目標に関係なく、あらゆるビジネスに役立つ強力なツールです。 実装が簡単になり、ワークロードを大幅に軽減して収益を改善できます。

近い将来、このテクノロジーの可能性を活用するために、今すぐ e コマースに機械学習の実装を開始してください。