Bây giờ ChatGPT đã được hầu hết mọi người trong ngành kinh doanh thương mại điện tử thử nghiệm, học máy ngày càng trở nên bình thường hóa. Nó cũng dễ tiếp cận hơn rất nhiều đối với các chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Bạn muốn hiểu machine learning là gì và nó có thể được sử dụng như thế nào để mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của bạn? Đây là một sự cố nhanh chóng.
Học máy là gì?
Học máy là một nhánh của khoa học máy tính ứng dụng liên quan đến đào tạo trí tuệ nhân tạo để tiến hành một số thao tác nhất định mà không cần hướng dẫn dưới dạng mã thuật toán. Theo một cách nào đó, nó bắt chước quá trình học tập của con người trong một quá trình mà AI học những gì nó nên làm thông qua việc thử và sai với sự trợ giúp của người vận hành.
Rất may, các doanh nghiệp không cần phải tiến hành học máy từ đầu vì có hàng tá giải pháp làm sẵn trên thị trường. Tất cả những gì bạn phải làm là bổ sung một số kiến thức cụ thể dựa trên kinh nghiệm đã có của họ và sử dụng chúng cho nhu cầu của bạn.
Lợi ích của việc sử dụng Machine Learning trong thương mại điện tử
Học máy có thể khó triển khai tại công ty của bạn, nhưng khi bạn làm được điều đó, nó sẽ mang lại một số lợi ích đáng kinh ngạc. Dưới đây là những gì giải pháp máy học có thể làm cho doanh nghiệp thương mại điện tử của bạn:
- Duy trì khách hàng
- Tăng doanh thu
- Tự động hóa các nhiệm vụ tầm thường
- Cải thiện phân tích
Các giải pháp ML có thể hỗ trợ khách hàng và tối ưu hóa doanh số bán hàng để thúc đẩy lợi nhuận tăng lên, nhưng lợi ích lớn nhất của việc sử dụng chúng là định tính chứ không phải định lượng.
Nếu bạn sử dụng công nghệ máy học trong phân tích, nó có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc mà bạn có thể không tự tìm thấy trong dữ liệu. Việc tìm kiếm mối tương quan trong dữ liệu bán hàng và tiếp thị có thể dẫn đến cải thiện chất lượng trong cách tiếp cận doanh nghiệp của bạn và mang lại nhiều doanh thu hơn mức tối ưu hóa đơn giản từng có thể.
Ứng dụng của Machine Learning trong thương mại điện tử
Học máy nghe có vẻ đáng sợ đối với các chủ sở hữu SME vì chỉ XNUMX năm trước nó chỉ có thể tiếp cận được đối với các tập đoàn lớn. Nó không còn nữa và bạn có thể sử dụng nó một cách hiệu quả trong các lĩnh vực kinh doanh này của mình.
Khuyến nghị sản phẩm
Một trong những cách dễ nhất để triển khai giải pháp máy học tại cửa hàng thương mại điện tử của bạn là thông qua đề xuất sản phẩm. Đó là một cách dễ dàng để tăng doanh thu lên đến 30% và việc triển khai nó không cần gì khác hơn là cài đặt một ứng dụng hoặc một phần tích hợp và học cách sử dụng nó.
Đề xuất sản phẩm là một chiến thuật khá trực quan - cung cấp các sản phẩm tương tự hoặc sản phẩm có thể bổ sung cho sản phẩm hiện tại và khách hàng có khả năng chi tiêu nhiều hơn. Ví dụ: cửa hàng chính thức của Adidas có ba phần đề xuất trên trang sản phẩm, một phần dành cho các sản phẩm tương tự và hai phần dành cho những sản phẩm miễn phí.
Nguồn: Adidas
Nguồn: Adidas
Vấn đề là, khuyến nghị phải phù hợp, khácwise, doanh số bán hàng sẽ không tăng. Bạn có thể thêm các sản phẩm được đề xuất theo cách thủ công, nhưng nếu cửa hàng của bạn có hàng trăm sản phẩm thì điều đó gần như là không thể.
Ứng dụng dựa trên ML có thể quét dữ liệu bán hàng của cửa hàng để tìm các mặt hàng thường được mua cùng nhau và thêm chúng vào phần được đề xuất. Nó chính xác hơn việc chỉ đưa ra các đề xuất dựa trên danh mục sản phẩm và sẽ thúc đẩy doanh số bán hàng cao hơn.
Chatbots và Trợ lý ảo
Chatbot truyền thống là một cải tiến lớn trong dịch vụ khách hàng vì chúng loại bỏ những câu hỏi thường gặp nhất khỏi vai trò hỗ trợ khách hàng của bạn và để họ tập trung vào các nhiệm vụ khó khăn. Nhưng một chatbot thuật toán về cơ bản không gì khác hơn là một trang Câu hỏi thường gặp tiện lợi hoạt động trong trình nhắn tin.
Nguồn: Facebook/Wendy's PH
Một chatbot dựa trên thuật toán có thể trả lời một số tin nhắn của bạn bằng cách tìm kiếm chúng và tìm từ khóa.
Nguồn: Facebook/Wendy's PH
Nhưng khi hiểu được nội dung tin nhắn của bạn thì lại không có tác dụng.
Chatbot dựa trên ML là một phần mềm phức tạp hơn vì nó có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép nó hiểu các lệnh giọng nói của con người thay vì duyệt menu. Nó cũng có toàn quyền truy cập vào tất cả các chính sách và trang trợ giúp của bạn, đồng thời có thể tiết kiệm thời gian cho người dùng khi tự mình duyệt những trang đó.
Tối ưu hóa giá
Định giá chính xác là một trong những phần khó nhất của kinh doanh thương mại điện tử. Bạn cần hiểu thị trường cho hàng trăm sản phẩm cùng một lúc và thực hiện những thay đổi năng động khi thị trường thay đổi để tối đa hóa doanh thu.
Học máy là giải pháp hoàn hảo cho nhiệm vụ này vì nó có thể hoạt động với lượng dữ liệu thị trường khổng lồ và đưa ra kết luận mà con người có thể mất hàng tuần để đưa ra.
Kết quả là một mô hình định giá cung cấp chiết khấu khi cần thiết và tăng giá nếu có thể để đạt được ROI tốt nhất cho cửa hàng của bạn.
Quản lý chuỗi cung ứng
Hai lợi ích lớn nhất của việc triển khai trí tuệ nhân tạo trong quản lý chuỗi cung ứng là tự động hóa và dự báo.
Giải pháp dựa trên ML có thể tự động hóa hoàn toàn việc thực hiện bằng cách chuyển tiếp chi tiết đơn hàng đến trung tâm hậu cần. Điều quan trọng hơn, với đủ dữ liệu lịch sử, nó có thể dự đoán nhu cầu đối với một số sản phẩm nhất định hoặc các vấn đề với hệ thống hậu cần.
Ví dụ: nó có thể đề xuất đặt hàng một số lượng sản phẩm cụ thể trước khi thực hiện giảm giá dựa trên nhu cầu tăng đột biến trước đó hoặc đặt hàng nguồn cung sản phẩm mới khi lượng hàng tồn kho sắp hết dựa trên thời gian giao hàng trung bình từ nhà cung cấp.
Phân đoạn khách hàng
Có hàng tá biến số trong quảng cáo trả phí và tiếp thị tại chỗ. Có sự kết hợp cụ thể của các biến số này như độ tuổi, vị trí, hành vi của khách hàng hoặc sở thích phản ánh chân dung của một nhóm khách hàng cụ thể.
Nhưng việc tìm kiếm những thứ đó là gì bằng cách xem một bảng điều khiển bán hàng hoặc bằng cách tự mình xem qua các bảng dữ liệu là điều khó khăn. Học máy giúp công việc này nhanh hơn và dễ dàng hơn vì nó hoàn hảo để nắm bắt các mẫu.
Với giải pháp như vậy, bạn có thể tìm ra các loại khách hàng, phân khúc họ và cá nhân hóa các ưu đãi của mình để thúc đẩy chuyển đổi.
Phát hiện gian lận
Bởi vì học máy rất giỏi trong việc nắm bắt các mẫu nên nó là một công cụ tuyệt vời để phòng chống gian lận thương mại điện tử.
Ngăn chặn gian lận dựa vào việc phát hiện sớm hành vi đáng ngờ. Giải pháp dựa trên ML có thể phát hiện ra rằng mô hình mua hàng không phù hợp với khách hàng hoặc chi tiết thanh toán hoặc giao hàng không phù hợp với hành vi trước đó và thông báo cho bạn về khả năng lạm dụng.
Ví dụ về Machine Learning trong thương mại điện tử
Một số ví dụ nổi bật về học máy trong thương mại điện tử là gì? Hệ thống mà hầu hết mọi người đều có kinh nghiệm là hệ thống đề xuất của Amazon. Nó quyết định cung cấp sản phẩm nào cho khách hàng không chỉ dựa trên hành vi của họ mà còn dựa trên hành vi của những khách hàng có hành vi tương tự với họ, tiết kiệm thời gian trong quá trình tìm hiểu khi tiếp cận khách hàng mới.
Một điều khác mà mọi người trong dropshipping kinh doanh có thể quen thuộc với là AlibabaLogistics thông minh của. Đó là hệ thống hậu cần dựa trên ML sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để xác nhận địa chỉ giao hàng và tự động hóa việc thực hiện với dropshipping nhà cung cấp.
Một hệ thống máy học đưa dữ liệu lớn lên một cấp độ khác là Phòng thí nghiệm bán lẻ thông minh (IRL) của Walmart. Đó là một hệ thống theo dõi hành vi của khách hàng trong cửa hàng bằng hệ thống camera và cảm biến phức tạp để đưa ra kết luận dựa trên đó.
Sau đó, có các dịch vụ tạo mẫu cá nhân của Stitch Fix hiện chạy trên AI. Nó hoạt động với rất nhiều dữ liệu lịch sử về việc các nhà tạo mẫu đưa ra khuyến nghị cho khách hàng và đưa ra
Tương lai của Machine Learning trong thương mại điện tử
Công nghệ học máy và trí tuệ nhân tạo vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Mặc dù đã trở nên phổ biến rộng rãi trong vài tháng ChatGPT mới được cung cấp công khai nhưng nó vẫn chưa hoàn hảo. Những công nghệ như thế này có thể sẽ phát triển nhanh chóng khi chúng được ngày càng nhiều người sử dụng và có thể thay đổi cách chúng ta thực hiện thương mại điện tử.
Học máy trong thương mại điện tử có khả năng thực hiện điều này cho ngành:
- Giảm sự phụ thuộc vào nguồn nhân lực trong dịch vụ khách hàng
- Thiết lập chatbot như một cách tương tác phổ biến với các doanh nghiệp
- Tăng sự phụ thuộc vào dữ liệu lớn trong việc đưa ra quyết định kinh doanh vì việc xử lý dữ liệu này dễ dàng hơn
- Giới thiệu thêm tiềm năng tùy chỉnh và tự động hóa quy trình làm việc và trang web
- Thúc đẩy nhu cầu cá nhân hóa trong mọi lĩnh vực kinh doanh
Nhiều xu hướng trong số này đã có mặt ngày nay.
Kết luận
Học máy trong thương mại điện tử là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp ích cho bất kỳ doanh nghiệp nào, bất kể quy mô và mục tiêu của doanh nghiệp đó là gì. Nó đã trở nên dễ thực hiện và có thể làm cho khối lượng công việc của bạn nhẹ nhàng hơn rất nhiều cũng như cải thiện lợi nhuận của bạn.
Hãy bắt đầu triển khai machine learning trong thương mại điện tử ngay bây giờ để khai thác tiềm năng của công nghệ này trong tương lai gần.
Nhận xét Responses 0