Nu ChatGPT is uitgeprobeerd door bijna iedereen in de e-commercebusiness, wordt machine learning steeds meer genormaliseerd. Het is ook veel toegankelijker voor eigenaren van kleine en middelgrote bedrijven.
Wilt u begrijpen wat machine learning is en hoe het kan worden gebruikt om uw bedrijf ten goede te komen? Hier is een snelle analyse.
Wat is machinaal leren?
Machine learning is een tak van toegepaste informatica die zich bezighoudt met training kunstmatige intelligentie om bepaalde operaties uit te voeren zonder instructies in de vorm van algoritmische code. In zekere zin imiteert het menselijk leren in een proces waarbij AI met vallen en opstaan โโleert wat het moet doen met de hulp van een menselijke operator.
Gelukkig hoeven bedrijven machine learning niet vanaf nul uit te voeren, aangezien er tientallen kant-en-klare oplossingen op de markt zijn. Het enige wat u hoeft te doen is wat specifieke kennis toe te voegen bovenop hun reeds bestaande ervaring en deze te gebruiken voor uw behoeften.
Voordelen van het gebruik van machine learning in e-commerce
Machine learning kan moeilijk te implementeren zijn in uw bedrijf, maar als u dat doet, heeft het een aantal geweldige voordelen te bieden. Dit is wat machine learning-oplossingen kunnen doen voor uw e-commercebedrijf:
- Klantenbehoud
- Toename in omzet
- Automatisering van ondergeschikte taken
- Verbeterde analyses
ML-oplossingen kunnen klantenondersteuning bieden en de verkoop optimaliseren om de winst naar boven te stuwen, maar het grootste voordeel van het gebruik ervan is kwalitatief, niet kwantitatief.
Als u machine learning gebruikt in analyses, kan dit inzichten opleveren die u zelf misschien niet in de gegevens vindt. Het vinden van correlaties in verkoop- en marketinggegevens kan leiden tot kwaliteitsverbeteringen in uw benadering van het bedrijf en meer inkomsten genereren dan eenvoudige optimalisatie ooit zou kunnen.
Toepassingen van machinaal leren in e-commerce
Machine learning klinkt misschien intimiderend voor MKB-eigenaren, aangezien het slechts vijf jaar geleden alleen toegankelijk was voor grote bedrijven. Het is niet meer en u kunt het effectief gebruiken in deze gebieden van uw bedrijf.
Product aanbevelingen
Een van de gemakkelijkste manieren om machine learning-oplossingen in uw e-commerce winkel te implementeren, is door middel van productaanbevelingen. Het is een gemakkelijke manier om verhoog de omzet met wel 30% en om het te implementeren, is niets meer nodig dan een app of een integratie installeren en leren gebruiken.
Productaanbevelingen zijn een vrij intuรฏtieve tactiek: bied vergelijkbare producten aan of producten die een aanvulling kunnen zijn op het huidige, en klanten zullen waarschijnlijk meer uitgeven. De officiรซle Adidas-winkel heeft bijvoorbeeld drie aanbevelingssecties op productpagina's, รฉรฉn voor vergelijkbare producten en twee voor gratis.
Bron: Adidas
Bron: Adidas
Het probleem is dat de aanbeveling relevant moet zijn, anders zal de verkoop niet toenemen. Het is mogelijk om handmatig aanbevolen producten toe te voegen, maar als uw winkel honderden producten heeft, zal het vrijwel onmogelijk zijn.
Een op ML gebaseerde app kan de verkoopgegevens van uw winkel scannen op items die vaak samen worden gekocht en deze toevoegen aan de aanbevolen sectie. Het is nauwkeuriger dan simpelweg aanbevelingen doen op basis van productcategorieรซn en zal meer verkopen genereren.
Chatbots en virtuele assistenten
Traditionele chatbots zijn een grote verbetering in de klantenservice omdat ze de meest voorkomende vragen van uw klantenondersteuning wegnemen en hen laten focussen op de moeilijke taken. Maar een algoritmische chatbot is in wezen niets meer dan een handige FAQ-pagina die werkt in een messenger.
Bron: Facebook/Wendy's PH
Een op een algoritme gebaseerde chatbot kan sommige van uw berichten beantwoorden door ze te doorzoeken en een trefwoord te vinden.
Bron: Facebook/Wendy's PH
Maar als het gaat om het begrijpen van de inhoud van uw bericht, werkt het niet.
Een op ML gebaseerde chatbot is geavanceerdere software omdat deze natuurlijke taalverwerking heeft waardoor hij menselijke spraakopdrachten kan begrijpen in plaats van door menu's te bladeren. Het heeft ook volledige toegang tot al uw beleid en hulppagina's en kan gebruikers tijd besparen bij het zelf doorbladeren ervan.
Prijsoptimalisatie
Correcte prijzen zijn een van de moeilijkste onderdelen van een e-commercebedrijf. U moet de markt voor honderden producten tegelijk begrijpen en dynamische veranderingen aanbrengen naarmate de markt verschuift om de omzet te maximaliseren.
Machine learning is de perfecte oplossing voor deze taak, omdat het met enorme hoeveelheden marktgegevens kan werken en conclusies kan trekken waar een mens weken over doet.
Het resultaat is een prijsmodel dat kortingen geeft waar nodig en opwaardeert waar mogelijk om de beste ROI voor uw winkel te behalen.
Supply Chain Management
De twee grootste voordelen van het implementeren van kunstmatige intelligentie in supply chain management zijn automatisering en prognoses.
Een op ML gebaseerde oplossing kan de afhandeling volledig automatiseren door ordergegevens door te sturen naar de logistieke hub. Wat belangrijker is, met voldoende historische gegevens kan het de vraag naar bepaalde producten of problemen met het logistieke systeem voorspellen.
Het kan bijvoorbeeld voorstellen om een โโspecifiek aantal producten te bestellen voordat een korting wordt gegeven op basis van eerdere pieken in de vraag of om een โโnieuwe voorraad producten te bestellen wanneer de voorraad bijna op is op basis van de gemiddelde levertijd van de leverancier.
Customer Segmentation
Er zijn tientallen variabelen in betaalde advertenties en on-site marketing. Er is een specifieke combinatie van deze variabelen zoals leeftijd, locatie, klantgedrag of interesses die het portret van een specifieke klantengroep weerspiegelen.
Maar vinden wat dat zijn door het bekijken van een verkoop dashboard of door zelf de datasheets door te spitten is moeilijk. Machine learning maakt het sneller en gemakkelijker omdat het perfect is voor het opvangen van patronen.
Met zo'n oplossing kun je de soorten klanten achterhalen, ze segmenteren en je aanbiedingen personaliseren om conversies te stimuleren.
Fraude detectie
Omdat machine learning zo goed is in het vangen van patronen, is het een geweldige tool voor e-commerce fraude voorkomen.
Om fraude te voorkomen, moet verdacht gedrag vroegtijdig worden opgemerkt. Een op ML gebaseerde oplossing kan erachter komen dat een aankooppatroon niet klopt voor de klant of dat betalings- of verzendgegevens niet in overeenstemming zijn met eerder gedrag en u op de hoogte stellen van mogelijk misbruik.
Voorbeelden van machinaal leren in e-commerce
Wat zijn enkele prominente voorbeelden van machine learning in e-commerce? Degene waar de meeste mensen ervaring mee hebben, is het aanbevelingssysteem van Amazon. Het beslist welke producten aan klanten worden aangeboden, niet alleen op basis van hun gedrag, maar ook op basis van het gedrag van klanten die qua gedrag op hen lijken, waardoor tijd wordt bespaard op de leercurve als het om nieuwe klanten gaat.
Een ander dat mensen in de dropshipping bedrijfsdeskundigen wellicht bekend mee is Alibaba's Slimme Logistiek. Het is een op ML gebaseerd logistiek systeem dat natuurlijke taalverwerking gebruikt om verzendadressen te bevestigen en de afhandeling automatiseert dropshipping leveranciers.
Een machine learning-systeem dat big data naar een ander niveau tilt, is Walmart's Intelligent Retail Lab (IRL). Het is een systeem dat met een ingewikkeld systeem van camera's en sensoren het klantgedrag in de winkel monitort om op basis daarvan conclusies te trekken.
Dan zijn er de persoonlijke stylist-services van Stitch Fix die nu op AI draaien. Het werkt met een heleboel historische gegevens van menselijke stylisten die aanbevelingen doen aan klanten en merken
Toekomst van machinaal leren in e-commerce
Machine learning en kunstmatige intelligentie staan โโnog in de kinderschoenen. Ondanks dat ChatGPT enorm populair is geworden in de paar maanden dat het openbaar beschikbaar is, is het verre van perfect. Technologieรซn zoals deze zullen zich waarschijnlijk snel ontwikkelen, aangezien ze door steeds meer mensen worden gebruikt, en kunnen de manier waarop we e-commerce bedrijven veranderen.
Machine learning in e-commerce zal dit waarschijnlijk doen voor de branche:
- Verminder de afhankelijkheid van personeel in de klantenservice
- Stel chatbots in als een populaire manier om met bedrijven te communiceren
- Vergroot de afhankelijkheid van big data bij het nemen van zakelijke beslissingen, aangezien de verwerking ervan eenvoudiger is
- Introduceer meer mogelijkheden voor aanpassing en automatisering van workflows en websites
- Stimuleer de vraag naar personalisatie in alle bedrijfssectoren
Veel van deze trends zijn vandaag al aanwezig.
Conclusie
Machine learning in e-commerce is een krachtige tool die elk bedrijf kan helpen, hoe groot het ook is en wat de doelen ervan ook zijn. Het is eenvoudig te implementeren geworden en kan uw werklast een stuk lichter maken en uw bedrijfsresultaten verbeteren.
Begin nu met het implementeren van machine learning in e-commerce om in de nabije toekomst het potentieel van deze technologie te benutten.
Heb je vragen? Stel ze hier. 0 Reacties