การเรียนรู้ของเครื่องในอีคอมเมิร์ซ: ประโยชน์และตัวอย่าง

ตอนนี้ที่ ChatGPT เกือบทุกคนในธุรกิจอีคอมเมิร์ซได้ทดลองใช้แล้ว การเรียนรู้ของเครื่องกำลังกลายเป็นมาตรฐานมากขึ้นเรื่อยๆ นอกจากนี้ยังเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับเจ้าของธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง

ต้องการเข้าใจว่าแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไรและนำไปใช้ประโยชน์กับธุรกิจของคุณได้อย่างไร นี่คือรายละเอียดอย่างรวดเร็ว

Machine Learning คืออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ประยุกต์ที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรม ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อดำเนินการบางอย่างโดยไม่ต้องใช้คำสั่งในรูปแบบของรหัสอัลกอริทึม ในทางหนึ่ง มันเลียนแบบการเรียนรู้ของมนุษย์ในกระบวนการที่ AI เรียนรู้สิ่งที่ควรทำผ่านการลองผิดลองถูกด้วยความช่วยเหลือจากเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์

โชคดีที่ธุรกิจต่างๆ ไม่จำเป็นต้องดำเนินการแมชชีนเลิร์นนิงตั้งแต่เริ่มต้น เนื่องจากมีโซลูชันสำเร็จรูปมากมายในตลาด สิ่งที่คุณต้องทำคือเพิ่มความรู้เฉพาะเพิ่มเติมจากประสบการณ์ที่มีอยู่แล้วและใช้มันตามความต้องการของคุณ

ประโยชน์ของการใช้การเรียนรู้ของเครื่องในอีคอมเมิร์ซ

แมชชีนเลิร์นนิงอาจนำไปใช้ในบริษัทของคุณได้ยาก แต่เมื่อคุณทำสำเร็จ การเรียนรู้ของเครื่องจะมีประโยชน์มากมาย นี่คือสิ่งที่โซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำได้สำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ:

• การรักษาลูกค้า
• รายได้เพิ่มขึ้น
• ระบบอัตโนมัติของงานที่ไม่สำคัญ
• การวิเคราะห์ที่ได้รับการปรับปรุง

โซลูชัน ML สามารถสนับสนุนลูกค้าและเพิ่มประสิทธิภาพการขายเพื่อผลักดันกำไรให้สูงขึ้น แต่ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดของการใช้โซลูชันเหล่านี้คือคุณภาพ ไม่ใช่เชิงปริมาณ

หากคุณใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการวิเคราะห์ จะสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่คุณอาจไม่พบในข้อมูลด้วยตัวคุณเอง การค้นหาความสัมพันธ์ของข้อมูลการขายและการตลาดอาจนำไปสู่การปรับปรุงคุณภาพในแนวทางธุรกิจของคุณ และเพิ่มรายได้มากกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพแบบธรรมดาที่เคยทำได้

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในอีคอมเมิร์ซ

แมชชีนเลิร์นนิงอาจฟังดูน่ากลัวสำหรับเจ้าของ SME เนื่องจากเมื่อ XNUMX ปีที่แล้วสามารถเข้าถึงได้โดยองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น ไม่ใช่อีกต่อไป และคุณสามารถใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในพื้นที่เหล่านี้ของธุรกิจของคุณ

คำแนะนำสินค้า

วิธีที่ง่ายที่สุดวิธีหนึ่งในการนำโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้ที่ร้านค้าอีคอมเมิร์ซของคุณคือการแนะนำผลิตภัณฑ์ เป็นวิธีที่ง่ายในการ เพิ่มรายได้มากถึง 30% และการนำไปใช้นั้นไม่มีอะไรมากไปกว่าการติดตั้งแอพหรือการผสานรวมและเรียนรู้การใช้งาน

คำแนะนำผลิตภัณฑ์เป็นกลยุทธ์ที่ค่อนข้างง่าย — นำเสนอผลิตภัณฑ์หรือผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันซึ่งอาจช่วยเสริมผลิตภัณฑ์ปัจจุบัน และลูกค้ามีแนวโน้มที่จะใช้จ่ายมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ร้านค้าอย่างเป็นทางการของ Adidas มีส่วนคำแนะนำสามส่วนในหน้าผลิตภัณฑ์ หนึ่งส่วนสำหรับผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกัน และอีกสองส่วนสำหรับของสมนาคุณ

ที่มา: Adidas

ที่มา: Adidas

ปัญหาคือคำแนะนำจะต้องมีความเกี่ยวข้อง มิฉะนั้น ยอดขายจะไม่เพิ่มขึ้น คุณสามารถเพิ่มผลิตภัณฑ์ที่แนะนำด้วยตนเองได้ แต่หากร้านค้าของคุณมีผลิตภัณฑ์หลายร้อยรายการ แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย

แอปที่ใช้ ML สามารถสแกนข้อมูลการขายในร้านค้าของคุณสำหรับสินค้าที่ซื้อพร้อมกันบ่อยๆ และเพิ่มในส่วนที่แนะนำ แม่นยำกว่าการเสนอคำแนะนำตามหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์เพียงอย่างเดียว และจะช่วยเพิ่มยอดขาย

Chatbots และ Virtual Assistants

แชทบ็อตแบบดั้งเดิมคือการปรับปรุงที่สำคัญในการบริการลูกค้า เพราะพวกเขานำคำถามที่พบบ่อยที่สุดออกจากไหล่ของฝ่ายสนับสนุนลูกค้าของคุณ และปล่อยให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่งานที่ยาก แต่โดยพื้นฐานแล้วแชทบอทแบบอัลกอริทึมนั้นไม่มีอะไรมากไปกว่าหน้าคำถามที่พบบ่อยที่ใช้งานได้สะดวกซึ่งทำงานในโปรแกรมส่งข้อความ

ที่มา: Facebook/Wendy's PH

แชทบอทที่ใช้อัลกอริทึมสามารถตอบกลับข้อความบางส่วนของคุณโดยการค้นหาผ่านข้อความเหล่านั้นและค้นหาคำหลัก

ที่มา: Facebook/Wendy's PH

แต่เมื่อพูดถึงการทำความเข้าใจเนื้อหาของข้อความของคุณ มันไม่ได้ผล

แชทบอทที่ใช้ ML เป็นซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนกว่าเนื่องจากมีการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ช่วยให้เข้าใจคำสั่งเสียงของมนุษย์แทนการเรียกดูเมนู นอกจากนี้ยังสามารถเข้าถึงนโยบายและหน้าความช่วยเหลือทั้งหมดของคุณได้อย่างเต็มที่ และสามารถประหยัดเวลาของผู้ใช้ในการเรียกดูด้วยตนเอง

การเพิ่มประสิทธิภาพราคา

การกำหนดราคาที่ถูกต้องเป็นหนึ่งในส่วนที่ยากที่สุดของธุรกิจอีคอมเมิร์ซ คุณต้องเข้าใจตลาดของผลิตภัณฑ์หลายร้อยรายการในแต่ละครั้ง และทำการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกเมื่อตลาดมีการเปลี่ยนแปลงเพื่อเพิ่มรายได้ให้สูงสุด

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นโซลูชันที่สมบูรณ์แบบสำหรับงานนี้ เนื่องจากสามารถทำงานร่วมกับข้อมูลตลาดจำนวนมหาศาลและหาข้อสรุปที่อาจต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์กว่าที่มนุษย์จะทำได้

ผลลัพธ์คือรูปแบบการกำหนดราคาที่ให้ส่วนลดเมื่อจำเป็น และบวกเพิ่มหากเป็นไปได้เพื่อให้ได้ ROI ที่ดีที่สุดสำหรับร้านค้าของคุณ

การจัดการห่วงโซ่อุปทาน

ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดสองประการของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานคือระบบอัตโนมัติและการคาดการณ์

โซลูชันที่ใช้ ML สามารถทำให้การเติมสินค้าเป็นไปโดยอัตโนมัติโดยส่งต่อรายละเอียดคำสั่งซื้อไปยังศูนย์กลางลอจิสติกส์ สิ่งที่สำคัญกว่านั้น ด้วยข้อมูลในอดีตที่เพียงพอ จึงสามารถคาดการณ์ความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์บางอย่างหรือปัญหาเกี่ยวกับระบบลอจิสติกส์ได้

ตัวอย่างเช่น สามารถแนะนำให้สั่งซื้อผลิตภัณฑ์ตามจำนวนที่กำหนดก่อนที่จะใช้ส่วนลดตามความต้องการที่พุ่งสูงขึ้นก่อนหน้านี้ หรือสั่งซื้อผลิตภัณฑ์ใหม่เมื่อสินค้าคงคลังเหลือน้อยตามเวลาจัดส่งเฉลี่ยจากซัพพลายเออร์

การแบ่งกลุ่มลูกค้า

มีตัวแปรมากมายในการโฆษณาแบบชำระเงินและการตลาดในสถานที่ มีชุดค่าผสมเฉพาะของตัวแปรเหล่านี้ เช่น อายุ สถานที่ พฤติกรรมของลูกค้า หรือความสนใจ ซึ่งสะท้อนถึงภาพลักษณ์ของกลุ่มลูกค้าเฉพาะ

แต่การค้นหาสิ่งเหล่านั้นโดยการดู แผงควบคุมการขาย หรือการรวมแผ่นข้อมูลด้วยตัวคุณเองเป็นเรื่องยาก แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้เร็วขึ้นและง่ายขึ้นเพราะเหมาะสำหรับการจับรูปแบบ

ด้วยโซลูชันดังกล่าว คุณจะสามารถระบุประเภทลูกค้า แบ่งกลุ่มลูกค้า และทำให้ข้อเสนอของคุณเป็นแบบเฉพาะบุคคลเพื่อกระตุ้นให้เกิด Conversion

การตรวจจับการฉ้อโกง

เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงนั้นเก่งในการจับรูปแบบ จึงเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับ การป้องกันการฉ้อโกงอีคอมเมิร์ซ.

การป้องกันการฉ้อโกงต้องอาศัยการตรวจจับพฤติกรรมที่น่าสงสัยตั้งแต่เนิ่นๆ โซลูชันที่ใช้ ML สามารถระบุได้ว่ารูปแบบการจัดซื้อไม่เหมาะสมสำหรับลูกค้า หรือรายละเอียดการชำระเงินหรือการจัดส่งไม่สอดคล้องกับพฤติกรรมก่อนหน้านี้ และแจ้งให้คุณทราบเกี่ยวกับการละเมิดที่อาจเกิดขึ้น

ตัวอย่างการเรียนรู้ของเครื่องในอีคอมเมิร์ซ

อะไรคือตัวอย่างที่โดดเด่นของแมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซ สิ่งที่คนส่วนใหญ่มีประสบการณ์คือระบบคำแนะนำของ Amazon โดยจะตัดสินใจว่าจะเสนอผลิตภัณฑ์ใดให้กับลูกค้า ไม่เพียงแต่พิจารณาจากพฤติกรรมของพวกเขาเท่านั้น แต่ยังพิจารณาจากพฤติกรรมของลูกค้าที่มีลักษณะคล้ายกับพวกเขาด้วย ซึ่งช่วยประหยัดเวลาในช่วงการเรียนรู้เมื่อพูดถึงลูกค้าใหม่

อีกอย่างที่คนใน dropshipping ธุรกิจ อาจจะคุ้นเคยกับ is Alibabaสมาร์ทโลจิสติกส์ เป็นระบบลอจิสติกส์ที่ใช้ ML ซึ่งใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อยืนยันที่อยู่ในการจัดส่งและดำเนินการตามคำสั่งซื้อโดยอัตโนมัติ dropshipping ซัพพลายเออร์.

ระบบแมชชีนเลิร์นนิงที่นำข้อมูลขนาดใหญ่ไปสู่อีกระดับหนึ่งคือ Intelligent Retail Lab (IRL) ของ Walmart เป็นระบบที่ตรวจสอบพฤติกรรมของลูกค้าในร้านด้วยระบบกล้องและเซ็นเซอร์ที่ซับซ้อนเพื่อให้ได้ข้อสรุปตามนั้น

จากนั้นมีบริการสไตลิสต์ส่วนตัวของ Stitch Fix ซึ่งตอนนี้ทำงานบน AI มันทำงานร่วมกับข้อมูลในอดีตมากมายของสไตลิสต์ที่เป็นคนให้คำแนะนำแก่ลูกค้าและทำ

อนาคตของแมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซ

การเรียนรู้ของเครื่องและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แม้จะได้รับความนิยมอย่างล้นหลามในช่วงไม่กี่เดือน ChatGPT ก็เผยแพร่สู่สาธารณะ แต่ก็ยังห่างไกลจากความสมบูรณ์แบบ เทคโนโลยีเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว เนื่องจากมีการใช้โดยผู้คนจำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ อาจเปลี่ยนวิธีที่เราทำอีคอมเมิร์ซ

แมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซมีแนวโน้มที่จะทำสิ่งนี้ให้กับอุตสาหกรรม:

• ลดการพึ่งพาทรัพยากรบุคคลในการบริการลูกค้า
• สร้างแชทบอทเป็นวิธีการโต้ตอบกับธุรกิจยอดนิยม
• เพิ่มการพึ่งพาข้อมูลขนาดใหญ่ในการตัดสินใจทางธุรกิจเนื่องจากการประมวลผลง่ายขึ้น
• แนะนำศักยภาพเพิ่มเติมสำหรับการปรับแต่งและการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์และเว็บไซต์
• กระตุ้นความต้องการส่วนบุคคลในทุกด้านของธุรกิจ

แนวโน้มเหล่านี้มีอยู่แล้วในปัจจุบัน

สรุป

แมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถช่วยธุรกิจใดๆ ก็ได้ ไม่ว่าธุรกิจนั้นจะใหญ่แค่ไหนและเป้าหมายคืออะไร มันกลายเป็นเรื่องง่ายที่จะนำไปใช้และทำให้ภาระงานของคุณเบาลงมาก และปรับปรุงผลกำไรของคุณ

เริ่มใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซตอนนี้เพื่อใช้ประโยชน์จากศักยภาพของเทคโนโลยีนี้ในอนาคตอันใกล้