Теперь, когда ChatGPT был опробован почти каждым человеком в бизнесе электронной коммерции, машинное обучение становится все более и более нормальным. Это также намного более доступно для владельцев малого и среднего бизнеса.
Хотите понять, что такое машинное обучение и как его можно использовать на благо вашего бизнеса? Вот краткий разбор.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это раздел прикладной информатики, который занимается обучением искусственный интеллект выполнять определенные операции, не нуждаясь в инструкциях в виде алгоритмического кода. В некотором смысле это имитирует человеческое обучение в процессе, когда ИИ учится тому, что он должен делать, путем проб и ошибок с помощью человека-оператора.
К счастью, компаниям не нужно проводить машинное обучение с нуля, поскольку на рынке есть десятки готовых решений. Все, что вам нужно сделать, это добавить некоторые конкретные знания поверх их уже существующего опыта и использовать их для своих нужд.
Преимущества использования машинного обучения в электронной коммерции
Машинное обучение может быть сложно внедрить в вашей компании, но когда вы это сделаете, оно может предложить некоторые удивительные преимущества. Вот что решения для машинного обучения могут сделать для вашего бизнеса в сфере электронной коммерции:
- Удержание клиентов
- Увеличение выручки
- Автоматизация черных задач
- Улучшенная аналитика
Решения машинного обучения могут обеспечивать поддержку клиентов и оптимизировать продажи, чтобы увеличить прибыль, но самая большая выгода от их использования — качественная, а не количественная.
Если вы используете машинное обучение в аналитике, оно может дать информацию, которую вы можете не найти в данных самостоятельно. Обнаружение корреляций в данных о продажах и маркетинге может привести к качественному улучшению вашего подхода к бизнесу и принести больше доходов, чем простая оптимизация.
Применение машинного обучения в электронной коммерции
Машинное обучение может показаться пугающим для владельцев малого и среднего бизнеса, поскольку всего пять лет назад оно было доступно только крупным корпорациям. Этого больше нет, и вы можете эффективно использовать его в этих областях вашего бизнеса.
Рекомендации по продукту
Один из самых простых способов внедрить решения машинного обучения в вашем интернет-магазине — это рекомендации по продуктам. Это простой способ увеличить выручку до 30% и для его реализации требуется не что иное, как установка приложения или интеграции и обучение его использованию.
Рекомендации по продуктам — это довольно интуитивная тактика — предлагайте похожие продукты или продукты, которые могут дополнить текущий, и клиенты, скорее всего, потратят больше. Официальный магазин Adidas, например, имеет три раздела рекомендаций на страницах продуктов: один для аналогичных продуктов и два для бесплатных.
Источник: Adidas
Источник: Adidas
Проблема в том, что рекомендация должна быть релевантной, другиеwise, продажи не увеличатся. Добавить рекомендуемые товары вручную можно, но если в вашем магазине сотни товаров, это будет практически невозможно.
Приложение на основе машинного обучения может сканировать данные о продажах вашего магазина на предмет товаров, которые часто покупают вместе, и добавлять их в рекомендуемый раздел. Это более точно, чем просто предлагать рекомендации на основе категорий продуктов, и будет способствовать увеличению продаж.
Чат-боты и виртуальные помощники
Традиционные чат-боты — это серьезное улучшение в обслуживании клиентов, поскольку они снимают с плеч службы поддержки наиболее частые вопросы и позволяют им сосредоточиться на сложных задачах. Но алгоритмический чат-бот по сути не что иное, как удобная страница FAQ, которая работает в мессенджере.
Источник: Facebook/Wendy's PH.
Чат-бот на основе алгоритма может ответить на некоторые ваши сообщения, просматривая их и находя ключевое слово.
Источник: Facebook/Wendy's PH.
Но когда дело доходит до понимания содержания вашего сообщения, это не работает.
Чат-бот на основе машинного обучения является более сложным программным обеспечением, поскольку он имеет обработку естественного языка, которая позволяет ему понимать команды человеческой речи, а не просматривать меню. Он также имеет полный доступ ко всем вашим политикам и страницам справки и может сэкономить время пользователей на их самостоятельном просмотре.
Оптимизация цен
Правильное ценообразование — одна из самых сложных частей бизнеса электронной коммерции. Вам нужно понимать рынок для сотен продуктов одновременно и вносить динамические изменения по мере изменения рынка, чтобы максимизировать доход.
Машинное обучение — идеальное решение для этой задачи, поскольку оно может работать с огромными объемами рыночных данных и делать выводы, на которые у человека могут уйти недели.
Результатом является модель ценообразования, которая дает скидки там, где это необходимо, и наценки, где это возможно, для достижения наилучшего ROI для вашего магазина.
Supply Chain Management
Двумя самыми большими преимуществами внедрения искусственного интеллекта в управление цепочками поставок являются автоматизация и прогнозирование.
Решение на основе машинного обучения может полностью автоматизировать выполнение, отправляя детали заказа в логистический центр. Что еще более важно, имея достаточно исторических данных, он может прогнозировать спрос на определенные продукты или проблемы с логистической системой.
Например, он может предложить заказать определенное количество продуктов, прежде чем использовать скидку на основе предыдущих всплесков спроса, или заказать новую поставку продуктов, когда запасы заканчиваются, на основе среднего времени доставки от поставщика.
Сегментация клиентов
В платной рекламе и маркетинге на сайте есть десятки переменных. Существует определенная комбинация этих переменных, таких как возраст, местоположение, поведение клиентов или интересы, которые отражают портрет конкретной группы клиентов.
Но узнать, что это такое, просмотрев панель продаж или прочесывать таблицы данных самостоятельно трудно. Машинное обучение делает это быстрее и проще, потому что оно идеально подходит для выявления закономерностей.
С помощью такого решения вы можете определить типы клиентов, сегментировать их и сделать свои предложения персонализированными для повышения конверсии.
Обнаружение мошенничества
Поскольку машинное обучение так хорошо улавливает закономерности, это отличный инструмент для предотвращение мошенничества в электронной торговле.
Предотвращение мошенничества зависит от раннего обнаружения подозрительного поведения. Решение на основе машинного обучения может определить, что модель покупки не подходит для клиента или данные об оплате или доставке не соответствуют предыдущему поведению, и уведомит вас о возможных злоупотреблениях.
Примеры машинного обучения в электронной коммерции
Каковы некоторые яркие примеры машинного обучения в электронной коммерции? У большинства людей есть опыт работы с рекомендательной системой Amazon. Он решает, какие продукты предлагать клиентам не только на основе их поведения, но и на основе поведения клиентов, которые похожи на них по поведению, экономя время на кривой обучения, когда речь идет о новых клиентах.
Другое дело, что люди в dropshipping бизнес может быть знаком с AlibabaСмарт Логистика. Это логистическая система на основе машинного обучения, которая использует обработку естественного языка для подтверждения адресов доставки и автоматизирует выполнение с помощью dropshipping поставщики.
Система машинного обучения, которая выводит большие данные на новый уровень, — это Intelligent Retail Lab (IRL) Walmart. Это система, которая отслеживает поведение покупателей в магазине с помощью сложной системы камер и датчиков, чтобы делать выводы на основе этого.
Кроме того, у Stitch Fix есть персональные услуги стилиста, которые теперь работают на ИИ. Он работает с кучей исторических данных о людях-стилистах, которые дают рекомендации клиентам и делают
Будущее машинного обучения в электронной коммерции
Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта все еще находятся в зачаточном состоянии. Несмотря на то, что ChatGPT приобрел огромную популярность за те несколько месяцев, что он стал общедоступным, он далек от совершенства. Подобные технологии, вероятно, будут быстро развиваться, поскольку их использует все больше и больше людей, и они могут изменить то, как мы занимаемся электронной коммерцией.
Машинное обучение в электронной коммерции, вероятно, сделает это для отрасли:
- Уменьшить зависимость от человеческих ресурсов в обслуживании клиентов
- Сделать чат-ботов популярным способом взаимодействия с бизнесом
- Больше полагаться на большие данные при принятии бизнес-решений, поскольку их обработка упрощается.
- Предоставьте больше возможностей для настройки и автоматизации рабочих процессов и веб-сайтов.
- Повышение спроса на персонализацию во всех сферах бизнеса
Многие из этих тенденций уже присутствуют сегодня.
Заключение
Машинное обучение в электронной коммерции — это мощный инструмент, который может помочь любому бизнесу, независимо от того, насколько он велик и каковы его цели. Его стало легко реализовать, и он может значительно облегчить вашу рабочую нагрузку и повысить прибыль.
Начните внедрять машинное обучение в электронной коммерции сейчас, чтобы использовать потенциал этой технологии в ближайшем будущем.
Комментарии Ответы 0