Maskinlæring i e-handel: fordeler og eksempler

Nå som ChatGPT har blitt prøvd av nesten alle personer i e-handelsbransjen, blir maskinlæring mer og mer normalisert. Det er også mye mer tilgjengelig for små og mellomstore bedriftseiere.

Ønsker du å forstå hva maskinlæring er og hvordan det kan brukes til fordel for virksomheten din? Her er en rask oversikt.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring er en gren av anvendt informatikk som omhandler opplæring kunstig intelligens å utføre visse operasjoner uten å trenge instruksjoner i form av algoritmisk kode. På en måte imiterer den menneskelig læring i en prosess der AI lærer hva den skal gjøre gjennom prøving og feiling ved hjelp av en menneskelig operatør.

Heldigvis trenger ikke bedrifter å utføre maskinlæring fra bunnen av, siden det finnes dusinvis av ferdige løsninger på markedet. Alt du trenger å gjøre er å legge til litt spesifikk kunnskap på toppen av deres allerede eksisterende erfaring og bruke dem til dine behov.

Fordeler med å bruke maskinlæring i e-handel

Maskinlæring kan være vanskelig å implementere i bedriften din, men når du gjør det, har det noen fantastiske fordeler å tilby. Her er hva maskinlæringsløsninger kan gjøre for e-handelsbedriften din:

• Kundelojalitet
• Inntektsøkning
• Automatisering av menielle oppgaver
• Forbedret analyse

ML-løsninger kan gi kundestøtte og optimere salg for å drive bunnlinjen oppover, men den største fordelen med å bruke dem er kvalitativ, ikke kvantitativ.

Hvis du bruker maskinlæring i analyse, kan det gi innsikt som du kanskje ikke finner i dataene på egen hånd. Å finne sammenhenger i salgs- og markedsføringsdata kan føre til kvalitetsforbedringer i din tilnærming til virksomheten og generere mer inntekt enn enkel optimalisering noen gang kunne.

Anvendelser av maskinlæring i e-handel

Maskinlæring kan høres skremmende ut for SMB-eiere, siden det bare var tilgjengelig for store selskaper for bare fem år siden. Det er det ikke lenger, og du kan bruke det effektivt i disse områdene av virksomheten din.

Produktanbefalinger

En av de enkleste måtene å implementere maskinlæringsløsninger i nettbutikken din er gjennom produktanbefalinger. Det er en enkel måte å øke inntektene med opptil 30% og å implementere det krever ingenting mer enn å installere en app eller en integrasjon og lære å bruke den.

Produktanbefalinger er en ganske intuitiv taktikk – tilby lignende produkter eller produkter som kan utfylle den nåværende, og kundene vil sannsynligvis bruke mer. Adidas offisielle butikk har for eksempel tre anbefalingsseksjoner på produktsidene, en for lignende produkter og to for gratis.

Kilde: Adidas

Kilde: Adidas

Problemet er at anbefalingen må være relevant, annenwise, vil salget ikke øke. Det er mulig å legge til anbefalte produkter manuelt, men hvis butikken din har hundrevis av produkter, vil det være praktisk talt umulig.

En ML-basert app kan skanne butikkens salgsdata for varer som ofte kjøpes sammen og legge dem til i den anbefalte delen. Det er mer presist enn bare å tilby anbefalinger basert på produktkategorier, og vil generere mer salg.

Chatbots og virtuelle assistenter

Tradisjonelle chatboter er en stor forbedring i kundeservicen fordi de tar de vanligste spørsmålene fra kundestøtten og lar dem fokusere på de vanskelige oppgavene. Men en algoritmisk chatbot er egentlig ikke noe mer enn en praktisk FAQ-side som fungerer i en messenger.

Kilde: Facebook/Wendy's PH

En algoritmebasert chatbot kan svare på noen av meldingene dine ved å søke gjennom dem og finne et nøkkelord.

Kilde: Facebook/Wendy's PH

Men når det gjelder å forstå innholdet i meldingen din, fungerer det ikke.

En ML-basert chatbot er en mer sofistikert programvare da den har naturlig språkbehandling som lar den forstå menneskelige talekommandoer i stedet for å bla i menyer. Den har også full tilgang til alle retningslinjene og hjelpesidene dine og kan spare brukere for tid på å bla gjennom disse på egen hånd.

Prisoptimalisering

Riktig prissetting er en av de vanskeligste delene av en e-handelsvirksomhet. Du må forstå markedet for hundrevis av produkter om gangen, og gjøre dynamiske endringer etter hvert som markedet endrer seg for å maksimere inntektene.

Maskinlæring er den perfekte løsningen for denne oppgaven, siden den kan jobbe med enorme mengder markedsdata og trekke konklusjoner som kan ta flere uker for et menneske å gjøre.

Resultatet er en prismodell som gir rabatter der det trengs og markerer der det er mulig for å oppnå best ROI for din butikk.

Supply Chain Management

De to største fordelene med å implementere kunstig intelligens i supply chain management er automatisering og prognoser.

En ML-basert løsning kan fullautomatisere oppfyllelse ved å videresende ordredetaljer til logistikkhuben. Det som er enda viktigere, med nok historiske data kan det forutsi etterspørsel etter visse produkter eller problemer med det logistiske systemet.

For eksempel kan det foreslå å bestille et spesifikt antall produkter før du kjører en rabatt basert på tidligere topper i etterspørselen eller bestille en ny tilførsel av produkter når beholdningen er lav basert på gjennomsnittlig leveringstid fra leverandøren.

Kundesegmentering

Det er dusinvis av variabler i betalt annonsering og markedsføring på stedet. Det er en spesifikk kombinasjon av disse variablene som alder, plassering, kundeatferd eller interesser som gjenspeiler portrettet av en bestemt kundegruppe.

Men å finne hva de er ved å se en salgsdashboard eller ved å gre gjennom dataarkene selv er vanskelig. Maskinlæring gjør det raskere og enklere fordi det er perfekt for å fange mønstre.

Med en slik løsning kan du finne ut hvilke typer kunder, segmentere dem og tilpasse tilbudene dine for å generere konverteringer.

Svindeloppdagelse

Fordi maskinlæring er så god til å fange mønstre, er det et flott verktøy for forebygging av e-handelssvindel.

Forebygging av svindel er avhengig av å fange opp mistenkelig atferd tidlig. En ML-basert løsning kan finne ut at et kjøpsmønster ikke er riktig for kunden eller betalings- eller forsendelsesdetaljer ikke er i tråd med tidligere oppførsel og varsle deg om potensielt misbruk.

Eksempler på maskinlæring i e-handel

Hva er noen fremtredende eksempler på maskinlæring i e-handel? Den de fleste har erfaring med er Amazons anbefalingssystem. Den bestemmer hvilke produkter som skal tilbys til kundene, ikke bare basert på deres atferd, men også basert på atferden til kunder som ligner dem i atferd, og sparer tid på læringskurven når det kommer til nye kunder.

En annen at folk i dropshipping virksomhet kan være kjent med er Alibabasin smarte logistikk. Det er et ML-basert logistikksystem som bruker naturlig språkbehandling for å bekrefte leveringsadresser og automatiserer oppfyllelse med dropshipping leverandører.

Et maskinlæringssystem som tar big data til et annet nivå er Walmarts Intelligent Retail Lab (IRL). Det er et system som overvåker kundeadferd i butikken med et komplisert system av kameraer og sensorer for å trekke konklusjoner basert på det.

Så er det Stitch Fix sine personlige stylisttjenester som nå kjører på AI. Den fungerer med massevis av historiske data fra menneskelige stylister som gir anbefalinger til kunder og merker

Fremtiden for maskinlæring i e-handel

Maskinlæring og kunstig intelligens-teknologi er fortsatt i sin spede begynnelse. Til tross for å ha fått enorm popularitet i løpet av de få månedene ChatGPT har vært offentlig tilgjengelig, er det langt fra perfekt. Teknologier som disse vil sannsynligvis utvikle seg raskt ettersom de brukes av flere og flere mennesker, kan endre måten vi driver netthandel på.

Maskinlæring i e-handel vil sannsynligvis gjøre dette for industrien:

• Reduser avhengigheten av menneskelige ressurser i kundeservice
• Etabler chatbots som en populær måte å samhandle med bedrifter på
• Øk avhengigheten av big data når du tar forretningsbeslutninger, siden behandlingen er enklere
• Introduser mer potensial for tilpasning og automatisering av arbeidsflyter og nettsider
• Øk etterspørselen etter personalisering på alle områder av virksomheten

Mange av disse trendene er allerede til stede i dag.

konklusjonen

Maskinlæring i e-handel er et kraftig verktøy som kan hjelpe enhver bedrift, uansett hvor stor den er og hvilke mål den har. Det har blitt enkelt å implementere og kan gjøre arbeidsmengden mye lettere og forbedre bunnlinjen.

Begynn å implementere maskinlæring i e-handel nå for å utnytte potensialet til denne teknologien i nær fremtid.