전자상거래에서의 기계 학습: 이점 및 예

이제 그 ChatGPT 전자 상거래 비즈니스의 거의 모든 사람이 시도한 기계 학습은 점점 더 일반화되고 있습니다. 또한 중소기업 소유주가 훨씬 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

머신 러닝이 무엇이며 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지 알고 싶으십니까? 여기에 빠른 분석이 있습니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습은 훈련을 다루는 응용 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 인공 지능 알고리즘 코드 형태의 지침 없이 특정 작업을 수행합니다. AI가 인간 운영자의 도움을 받아 시행착오를 통해 해야 할 일을 학습하는 과정에서 어떻게 보면 인간의 학습을 모방한다.

고맙게도 시장에는 수십 개의 기성 솔루션이 있으므로 기업은 처음부터 기계 학습을 수행할 필요가 없습니다. 기존 경험에 특정 지식을 추가하고 필요에 따라 사용하기만 하면 됩니다.

전자상거래에서 기계 학습을 사용할 때의 이점

기계 학습은 회사에서 구현하기 어려울 수 있지만 구현하면 몇 가지 놀라운 이점이 있습니다. 기계 학습 솔루션이 전자 상거래 비즈니스를 위해 할 수 있는 일은 다음과 같습니다.

고객 유지
수익 증가
사소한 일의 자동화
향상된 분석

ML 솔루션은 고객 지원을 수행하고 판매를 최적화하여 수익을 높일 수 있지만 이를 사용하는 가장 큰 이점은 양적이 아니라 질적입니다.

분석에 기계 학습을 사용하면 데이터에서 스스로 찾을 수 없는 통찰력을 제공할 수 있습니다. 영업 및 마케팅 데이터에서 상관 관계를 찾으면 비즈니스 접근 방식의 품질이 향상되고 단순한 최적화보다 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다.

전자 상거래에서 기계 학습의 응용

기계 학습은 불과 XNUMX년 전만 해도 대기업만 접근할 수 있었기 때문에 중소기업 소유주에게는 위협적으로 들릴 수 있습니다. 더 이상 필요하지 않으며 이러한 비즈니스 영역에서 효과적으로 사용할 수 있습니다.

제품 추천

전자 상거래 상점에서 기계 학습 솔루션을 구현하는 가장 쉬운 방법 중 하나는 제품 추천을 이용하는 것입니다. 쉬운 방법입니다 최대 30%의 수익 증가 이를 구현하려면 앱이나 통합을 설치하고 사용 방법을 배우는 것 이상은 필요하지 않습니다.

제품 추천은 매우 직관적인 전술입니다. 유사한 제품이나 현재 제품을 보완할 수 있는 제품을 제공하면 고객이 더 많이 지출할 가능성이 높습니다. 예를 들어 아디다스 공식 매장은 제품 페이지에 세 개의 추천 섹션이 있는데, 하나는 유사한 제품에 대한 것이고 두 개는 무료 제품에 대한 것입니다.

출처: 아디다스

출처: 아디다스

문제는 추천이 관련성이 있어야 한다는 것입니다. 그렇지 않으면 매출이 증가하지 않습니다. 추천 제품을 수동으로 추가하는 것은 가능하지만 매장에 수백 개의 제품이 있는 경우 사실상 불가능합니다.

ML 기반 앱은 자주 함께 구매하는 항목에 대한 매장 판매 데이터를 스캔하고 추천 섹션에 추가할 수 있습니다. 단순히 제품 범주를 기반으로 권장 사항을 제공하는 것보다 더 정확하고 더 많은 판매를 유도할 것입니다.

챗봇 및 가상 도우미

기존의 챗봇은 고객 지원에서 가장 빈번한 질문을 없애고 어려운 작업에 집중할 수 있도록 해주기 때문에 고객 서비스의 주요 개선점입니다. 그러나 알고리즘 챗봇은 본질적으로 메신저에서 작동하는 편리한 FAQ 페이지에 지나지 않습니다.

출처: 페이스북/웬디의 PH

알고리즘 기반 챗봇은 일부 메시지를 검색하고 키워드를 찾아 응답할 수 있습니다.

출처: 페이스북/웬디의 PH

그러나 메시지 내용을 이해하는 데 있어서는 작동하지 않습니다.

ML 기반 챗봇은 메뉴를 탐색하는 대신 사람의 음성 명령을 이해할 수 있는 자연어 처리 기능을 갖추고 있어 보다 정교한 소프트웨어입니다. 또한 모든 정책 및 도움말 페이지에 대한 전체 액세스 권한이 있으며 사용자가 직접 탐색하는 시간을 절약할 수 있습니다.

가격 최적화

정확한 가격 책정은 전자 상거래 비즈니스에서 가장 어려운 부분 중 하나입니다. 한 번에 수백 가지 제품에 대한 시장을 이해하고 수익을 극대화하기 위해 시장 변화에 따라 동적으로 변화해야 합니다.

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기계 학습은 엄청난 양의 시장 데이터로 작업할 수 있고 인간이 내리는 데 몇 주가 걸릴 수 있는 결론을 도출할 수 있기 때문에 이 작업에 대한 완벽한 솔루션입니다.

그 결과 매장에 대한 최상의 ROI를 달성하기 위해 필요한 경우 할인을 제공하고 가능한 경우 가격을 인상하는 가격 책정 모델이 탄생했습니다.

공급 체인 관리

공급망 관리에서 인공 지능을 구현할 때 얻을 수 있는 가장 큰 두 가지 이점은 자동화와 예측입니다.

ML 기반 솔루션은 주문 세부 정보를 물류 허브에 전달하여 이행을 완전히 자동화할 수 있습니다. 더 중요한 것은 충분한 이력 데이터를 통해 특정 제품에 대한 수요나 물류 시스템의 문제를 예측할 수 있다는 것입니다.

예를 들어 이전 수요 급증에 따라 할인을 실행하기 전에 특정 수의 제품 주문을 제안하거나 공급업체의 평균 배송 시간을 기준으로 재고가 부족할 때 새로운 제품 공급을 주문할 수 있습니다.

고객 세분화

유료 광고 및 현장 마케팅에는 수십 가지 변수가 있습니다. 연령, 위치, 고객 행동 또는 특정 고객 그룹의 모습을 반영하는 관심사와 같은 이러한 변수의 특정 조합이 있습니다.

그러나 그것들이 무엇인지는 판매 대시 보드 또는 데이터시트를 직접 훑어보는 것은 어렵습니다. 기계 학습은 패턴 파악에 완벽하기 때문에 더 빠르고 쉽게 만듭니다.

이와 같은 솔루션을 사용하면 고객 유형을 파악하고 세분화하고 제안을 개인화하여 전환을 유도할 수 있습니다.

사기 탐지

기계 학습은 패턴 파악에 매우 뛰어나기 때문에 다음을 위한 훌륭한 도구입니다. 전자상거래 사기 방지.

사기 예방은 의심스러운 행동을 조기에 포착하는 데 달려 있습니다. ML 기반 솔루션은 구매 패턴이 고객에게 적합하지 않거나 결제 또는 배송 세부 정보가 이전 행동과 일치하지 않음을 파악하고 잠재적 남용을 알릴 수 있습니다.

전자상거래에서 기계 학습의 예

전자상거래에서 기계 학습의 두드러진 예는 무엇입니까? 대부분의 사람들이 경험한 것은 Amazon의 추천 시스템입니다. 고객의 행동뿐만 아니라 행동이 유사한 고객의 행동을 기반으로 고객에게 제공할 제품을 결정하여 신규 고객에 대한 학습 곡선에서 시간을 절약합니다.

또 다른 사람들은 dropshipping 사업 에 익숙할 수 있습니다 Alibaba의 스마트 물류. ML 기반 물류 시스템으로 자연어 처리를 통해 배송 주소를 확인하고 dropshipping 공급 업체.

빅 데이터를 다른 수준으로 끌어올리는 기계 학습 시스템은 Walmart의 IRL(Intelligent Retail Lab)입니다. 복잡한 시스템의 카메라와 센서로 매장 내 고객의 행동을 모니터링하여 이를 바탕으로 결론을 도출하는 시스템입니다.

그런 다음 이제 AI에서 실행되는 Stitch Fix의 개인 스타일리스트 서비스가 있습니다. 그것은 고객에게 추천하는 인간 스타일리스트의 수많은 과거 데이터와 함께 작동하고

전자상거래에서 기계 학습의 미래

기계 학습 및 인공 지능 기술은 아직 초기 단계입니다. ChatGPT가 공개된 지 몇 달 만에 엄청난 인기를 얻었음에도 불구하고 완벽과는 거리가 멉니다. 이와 같은 기술은 점점 더 많은 사람들이 사용함에 따라 빠르게 발전할 가능성이 높으며 전자 상거래 방식을 바꿀 수 있습니다.

전자 상거래의 기계 학습은 업계에서 다음과 같이 할 수 있습니다.