Skoro ChatGPT zostało wypróbowane przez prawie każdą osobę w branży e-commerce, uczenie maszynowe staje się coraz bardziej normalizowane. Jest także znacznie bardziej dostępny dla właścicieli małych i średnich firm.
Chcesz zrozumieć, czym jest uczenie maszynowe i jak można je wykorzystać z korzyścią dla swojej firmy? Oto szybki podział.
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to dziedzina informatyki stosowanej zajmująca się szkoleniami sztuczna inteligencja do wykonywania określonych operacji bez konieczności stosowania instrukcji w postaci kodu algorytmicznego. W pewnym sensie naśladuje ludzkie uczenie się, w procesie, w którym sztuczna inteligencja uczy się, co powinna zrobić, metodą prób i błędów z pomocą operatora-człowieka.
Na szczęście firmy nie muszą uczyć się maszyn od zera, ponieważ na rynku dostępnych jest dziesiątki gotowych rozwiązań. Wystarczy, że do swojego już istniejącego doświadczenia dodasz konkretną wiedzę i wykorzystasz ją do swoich potrzeb.
Korzyści z wykorzystania uczenia maszynowego w e-commerce
Uczenie maszynowe może być trudne do wdrożenia w Twojej firmie, ale gdy to zrobisz, może zaoferować niesamowite korzyści. Oto, co rozwiązania uczenia maszynowego mogą zrobić dla Twojej firmy e-commerce:
- Zatrzymanie klienta
- Wzrost przychodów
- Automatyzacja zadań pomocniczych
- Ulepszona analityka
Rozwiązania ML mogą zapewniać obsługę klienta i optymalizować sprzedaż, aby zwiększyć zyski, ale największa korzyść z ich stosowania ma charakter jakościowy, a nie ilościowy.
Jeśli korzystasz z uczenia maszynowego w analityce, może ono dostarczyć spostrzeżeń, których możesz nie znaleźć samodzielnie w danych. Znalezienie korelacji w danych dotyczących sprzedaży i marketingu może prowadzić do poprawy jakości Twojego podejścia do biznesu i wygenerowania większych przychodów, niż kiedykolwiek byłaby w stanie zapewnić zwykła optymalizacja.
Zastosowania uczenia maszynowego w e-commerce
Uczenie maszynowe może wydawać się onieśmielające dla właścicieli MŚP, ponieważ zaledwie pięć lat temu było dostępne tylko dla dużych korporacji. Już go nie ma, a możesz go efektywnie wykorzystać w tych obszarach swojego biznesu.
Rekomendacje produktu
Jednym z najprostszych sposobów wdrożenia rozwiązań uczenia maszynowego w sklepie e-commerce są rekomendacje produktów. To łatwy sposób zwiększyć przychody nawet o 30% a wdrożenie go nie wymaga nic więcej niż zainstalowanie aplikacji lub integracji i nauczenie się jej obsługi.
Rekomendacje produktów to dość intuicyjna taktyka – oferuj podobne produkty lub produkty, które mogą uzupełniać obecny, a klienci prawdopodobnie wydadzą więcej. Na przykład oficjalny sklep Adidas ma trzy sekcje z rekomendacjami na stronach produktów, jedną dla podobnych produktów i dwie dla bezpłatnych.
Źródło: Adidas
Źródło: Adidas
Problem w tym, że zalecenie musi być istotne, innewise, sprzedaż nie wzrośnie. Możliwe jest ręczne dodanie polecanych produktów, jednak jeśli w Twoim sklepie znajdują się setki produktów, będzie to praktycznie niemożliwe.
Aplikacja oparta na technologii ML może skanować dane sprzedażowe Twojego sklepu pod kątem często kupowanych razem artykułów i dodawać je w zalecanej sekcji. Jest to bardziej precyzyjne niż zwykłe oferowanie rekomendacji na podstawie kategorii produktów i zwiększy sprzedaż.
Chatboty i wirtualni asystenci
Tradycyjne chatboty znacznie usprawniają obsługę klienta, ponieważ zdejmują z barków obsługi klienta najczęstsze pytania i pozwalają skupić się na trudnych zadaniach. Ale chatbot algorytmiczny to w istocie nic innego jak wygodna strona FAQ, która działa w komunikatorze.
Źródło: Facebook/Wendy’s PH
Chatbot oparty na algorytmie może odpowiedzieć na niektóre Twoje wiadomości, przeszukując je i znajdując słowo kluczowe.
Źródło: Facebook/Wendy’s PH
Ale jeśli chodzi o zrozumienie treści Twojego przekazu, to nie działa.
Chatbot oparty na ML jest bardziej wyrafinowanym oprogramowaniem, ponieważ przetwarza język naturalny, co pozwala mu rozumieć polecenia mowy ludzkiej zamiast przeglądać menu. Ma także pełny dostęp do wszystkich zasad i stron pomocy, a także może zaoszczędzić czas użytkowników na ich samodzielnym przeglądaniu.
Optymalizacja cen
Prawidłowa wycena to jedna z najtrudniejszych części biznesu e-commerce. Aby zmaksymalizować przychody, musisz rozumieć rynek dla setek produktów jednocześnie i wprowadzać dynamiczne zmiany w miarę zmian na rynku.
Uczenie maszynowe jest idealnym rozwiązaniem do tego zadania, ponieważ może pracować z ogromną ilością danych rynkowych i wyciągać wnioski, których człowiek może potrzebować tygodni.
Rezultatem jest model cenowy, który zapewnia rabaty tam, gdzie są potrzebne, i tam, gdzie to możliwe, dodaje rabaty, aby osiągnąć najlepszy zwrot z inwestycji dla Twojego sklepu.
Zarządzanie łańcuchem dostaw
Dwie największe korzyści wynikające z wdrożenia sztucznej inteligencji w zarządzaniu łańcuchem dostaw to automatyzacja i prognozowanie.
Rozwiązanie oparte na ML może w pełni zautomatyzować realizację, przekazując szczegóły zamówienia do centrum logistycznego. Co ważniejsze, mając wystarczającą ilość danych historycznych, jest w stanie przewidzieć popyt na określone produkty lub problemy z systemem logistycznym.
Może na przykład sugerować zamówienie określonej liczby produktów przed uruchomieniem rabatu w oparciu o wcześniejsze skoki popytu lub zamówienie nowej dostawy produktów, gdy zapasy się wyczerpią, w oparciu o średni czas dostawy od dostawcy.
Segmentacja klientów
Płatne reklamy i marketing w witrynie charakteryzują się dziesiątkami zmiennych. Istnieje specyficzna kombinacja tych zmiennych, takich jak wiek, lokalizacja, zachowanie klienta lub zainteresowania, które odzwierciedlają portret określonej grupy klientów.
Ale znalezienie tego, co to jest, przeglądanie pliku a panel sprzedaży lub samodzielne przeczesywanie arkuszy danych jest trudne. Uczenie maszynowe sprawia, że jest to szybsze i łatwiejsze, ponieważ idealnie nadaje się do wychwytywania wzorców.
Dzięki takiemu rozwiązaniu możesz poznać typy klientów, segmentować ich i personalizować oferty, aby zwiększyć liczbę konwersji.
Wykrywanie oszustw
Ponieważ uczenie maszynowe jest tak dobre w wychwytywaniu wzorców, jest to doskonałe narzędzie do: zapobieganie oszustwom w e-commerce.
Zapobieganie oszustwom polega na wczesnym wykrywaniu podejrzanych zachowań. Rozwiązanie oparte na ML może wykryć, że wzorzec zakupów nie jest odpowiedni dla klienta lub szczegóły płatności lub wysyłki nie są zgodne z wcześniejszym zachowaniem i powiadomić Cię o potencjalnym nadużyciu.
Przykłady uczenia maszynowego w e-commerce
Jakie są wybitne przykłady uczenia maszynowego w e-commerce? Ten, z którym ma doświadczenie większość ludzi, to system rekomendacji Amazon. Decyduje, jakie produkty zaoferować klientom, nie tylko na podstawie ich zachowania, ale także na podstawie zachowań klientów podobnych do nich, oszczędzając czas na nauce nowych klientów.
Innym, że ludzie w dropshipping biznes może być zaznajomiony z tym AlibabaInteligentna logistyka. Jest to system logistyczny oparty na uczeniu maszynowym, który wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do potwierdzania adresów wysyłkowych i automatyzuje realizację zamówień dropshipping dostawcy.
Systemem uczenia maszynowego, który przenosi duże zbiory danych na inny poziom, jest Intelligent Retail Lab (IRL) firmy Walmart. To system monitorujący zachowania klientów w sklepie za pomocą skomplikowanego systemu kamer i czujników, aby na ich podstawie wyciągać wnioski.
Następnie dostępne są usługi osobistego stylisty Stitch Fix, które teraz działają w oparciu o sztuczną inteligencję. Działa z mnóstwem danych historycznych dotyczących stylistów, którzy polecają klientom i markom
Przyszłość uczenia maszynowego w e-commerce
Technologia uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji jest wciąż w powijakach. Pomimo tego, że ChatGPT zyskał ogromną popularność w ciągu kilku miesięcy i jest publicznie dostępny, daleko mu do ideału. Technologie takie jak te prawdopodobnie będą się szybko rozwijać, ponieważ korzysta z nich coraz więcej osób, i mogą zmienić sposób, w jaki prowadzimy handel elektroniczny.
Uczenie maszynowe w e-commerce prawdopodobnie zrobi to dla branży:
- Zmniejsz zależność od zasobów ludzkich w obsłudze klienta
- Uczyń chatboty popularnym sposobem interakcji z firmami
- Zwiększaj poleganie na dużych zbiorach danych przy podejmowaniu decyzji biznesowych, ponieważ ich przetwarzanie jest łatwiejsze
- Wprowadź większy potencjał dostosowywania i automatyzacji przepływów pracy i stron internetowych
- Zwiększ zapotrzebowanie na personalizację we wszystkich obszarach działalności
Wiele z tych trendów jest już obecnych.
Wnioski
Uczenie maszynowe w e-commerce to potężne narzędzie, które może pomóc każdemu biznesowi, niezależnie od jego wielkości i celów. Stało się łatwe do wdrożenia i może znacznie zmniejszyć obciążenie pracą i poprawić wyniki finansowe.
Zacznij wdrażać uczenie maszynowe w e-commerce już teraz, aby w najbliższej przyszłości wykorzystać potencjał tej technologii.
Komentarze Odpowiedzi 0