Novo lice e-trgovine: Uticaj mašinskog učenja u industriji

E-trgovina i mašinsko učenje

Da li ste ikada očekivali da bi računari mogli da prepoznaju i nauče obrasce kako bi sami donosili odluke? Ako je vaš odgovor bio ne, vi ste u istom čamcu kao i mnogi stručnjaci u industriji e-trgovine; niko nije mogao da predvidi njeno trenutno stanje.

Međutim, mašinsko učenje je odigralo značajnu ulogu u evoluciji e-trgovine u poslednjih nekoliko decenija. Hajde da pogledamo gde je e-trgovina trenutno i kako dobavljači usluga mašinskog učenja će ga oblikovati u ne tako dalekoj budućnosti.

Šta se menja u industriji elektronske trgovine?

Neki možda veruju da je e-trgovina relativno nov fenomen koji je u osnovi promenio način na koji kupujemo, zahvaljujući tehnološkom napretku u ovoj oblasti. To, međutim, nije sasvim slučaj.

Iako tehnologija igra veliku ulogu u tome kako danas sarađujemo sa prodavnicama, e-trgovina postoji više od 40 godina i sada je veća nego ikada.

Maloprodajna prodaja e-trgovine širom sveta dostigla je 4.28 biliona dolara u 2020. godini, a očekuje se da će prihodi od e-maloprodaje dostići 5.4 biliona dolara u 2022. godini.

статиста

Ali ako je tehnologija oduvek postojala, kako mašinsko učenje sada menja industriju? То је једноставно. Veštačka inteligencija ukida imidž jednostavnih sistema analize kako bi pokazala koliko moćan i transformativan zaista može biti.

Ranijih godina, veštačka inteligencija i mašinsko učenje bili su previše nerazvijeni i jednostavni u svom izvođenju da bi istinski zablistali u pogledu svojih mogućih primena. Međutim, to više nije slučaj.

Brendovi mogu da koriste koncepte kao što je glasovna pretraga da promovišu svoje proizvode pred kupcima jer tehnologije kao što su mašinsko učenje i chatbotovi postaju sve prisutnije. AI takođe može pomoći u predviđanju zaliha i pozadinskoj podršci.

Mašinski mehanizmi za učenje i preporuke

Postoji više glavnih primena ove tehnologije u e-trgovini. Na globalnom nivou, motori za preporuke su jedan od najtoplijih trendova. Možete temeljno da procenite onlajn aktivnost stotina miliona ljudi koristeći algoritme mašinskog učenja i sa lakoćom obrađujući ogromne količine podataka. Možete ga koristiti za izradu preporuka proizvoda za određenog kupca ili grupu kupaca (auto-segmentacija) na osnovu njihovih interesovanja.

Како то функционише?

Možete otkriti koje podstranice je klijent koristio procenom prikupljenih velikih podataka o trenutnom saobraćaju na veb lokaciji. Moglo se reći šta je tražio i gde je provodio većinu svog vremena. Štaviše, rezultati će biti obezbeđeni na personalizovanoj stranici sa predloženim stavkama na osnovu više izvora informacija: profil prethodnih aktivnosti korisnika, interesovanja (npr. hobiji), vremenska prognoza, lokacija i podaci društvenih medija.

Mašinsko učenje i čet-botovi

Analizom strukturiranih podataka, chat botovi pokretani mašinskim učenjem mogu da kreiraju „humaniji“ razgovor sa korisnicima. Chatbotovi se mogu programirati sa generičkim informacijama da odgovaraju na upite potrošača koristeći mašinsko učenje. U suštini, što više ljudi sa kojima bot komunicira, to će bolje razumeti proizvode/usluge sajta za e-trgovinu. Postavljanjem pitanja, chatboti mogu da daju personalizovane kupone, otkriju potencijalne mogućnosti za povećanje prodaje i odgovore na dugoročne potrebe kupaca. Troškovi dizajniranja, izgradnje i integracije prilagođenog chat bota za veb lokaciju su otprilike 28,000 dolara. Zajam za mala preduzeća može se lako iskoristiti za plaćanje. 

Mašinsko učenje i rezultati pretrage

Korisnici mogu da koriste mašinsko učenje da pronađu tačno ono što traže na osnovu svog upita za pretragu. Kupci trenutno pretražuju proizvode na sajtu za e-trgovinu koristeći ključne reči, tako da vlasnik sajta mora da garantuje da su te ključne reči dodeljene proizvodima koje korisnici traže.

Mašinsko učenje može pomoći traženjem sinonima najčešće korišćenih ključnih reči, kao i uporedivih fraza koje ljudi koriste za isto pitanje. Kapacitet ove tehnologije da to postigne proizilazi iz njene sposobnosti da proceni veb lokaciju i njenu analitiku. Kao rezultat toga, sajtovi za e-trgovinu mogu da postave proizvode sa visokom ocenom na vrh stranice dok daju prioritet stopama klikova i prethodnim konverzijama. 

Danas giganti vole еБаи shvatili važnost ovoga. Sa preko 800 miliona prikazanih stavki, kompanija je u stanju da predvidi i ponudi najrelevantnije rezultate pretrage koristeći veštačku inteligenciju i analitiku. 

Mašinsko učenje i ciljanje e-trgovine

Za razliku od fizičke prodavnice, gde možete razgovarati sa kupcima da biste saznali šta žele ili im je potrebno, onlajn prodavnice su bombardovane ogromnim količinama podataka o klijentima.

Као резултат тога, segmentacija klijenata je kritična za industriju e-trgovine, jer omogućava preduzećima da prilagode svoje metode komunikacije svakom pojedinačnom kupcu. Mašinsko učenje vam može pomoći da razumete želje vaših klijenata i pružite im prilagođenije iskustvo kupovine.

Mašinsko učenje i korisničko iskustvo

Kompanije za e-trgovinu mogu da koriste mašinsko učenje da bi svojim klijentima pružile personalizovanije iskustvo. Kupci danas ne samo da više vole nego i zahtevaju da komuniciraju sa svojim omiljenim brendovima na lični način. Prodavci mogu da prilagode svaku vezu sa svojim kupcima koristeći veštačku inteligenciju i mašinsko učenje, što rezultira boljim korisničkim iskustvom.

Štaviše, oni mogu sprečiti pojavu problema sa brigom o korisnicima korišćenjem mašinskog učenja. Sa mašinskim učenjem, stope napuštanja kolica bi se bez sumnje smanjile i prodaja bi se na kraju povećala. Botovi za korisničku podršku, za razliku od ljudi, mogu dati nepristrasne odgovore u bilo koje doba dana ili noći. 

Mašinsko učenje i otkrivanje prevara

Anomalije je lakše uočiti kada imate više podataka. Dakle, možete da koristite mašinsko učenje da vidite trendove u podacima, razumete šta je „normalno“, a šta nije, i primate upozorenja kada nešto pođe naopako.

'Otkrivanje prevara' je najčešća aplikacija za ovo. Kupci koji kupuju ogromne količine robe ukradenim kreditnim karticama ili koji otkažu svoje porudžbine nakon što su artikli isporučeni su uobičajeni problemi za trgovce na malo. Ovde dolazi mašinsko učenje.

Mašinsko učenje i dinamičko određivanje cena

U slučaju dinamičkog određivanja cena, mašinsko učenje u e-trgovini može biti izuzetno korisno i može vam pomoći da poboljšate svoje KPI. Izvor ove korisnosti je sposobnost algoritama da nauče nove obrasce iz podataka. Kao rezultat, ovi algoritmi neprestano uče i otkrivaju nove zahteve i trendove. Umesto da se oslanjaju na jednostavno smanjenje cena, preduzeća e-trgovine mogu imati koristi od prediktivnih modela koji im mogu pomoći da shvate idealnu cenu za svaki proizvod. Možete odabrati najbolju ponudu, najbolje cene i pokazati popuste u realnom vremenu, sve vreme razmatrajući najbolju strategiju za povećanje prodaje i optimizaciju zaliha.

Да сумирам

Bezbrojni su načini na koje mašinsko učenje oblikuje industriju e-trgovine. Primene ove tehnologije imaju direktan uticaj na korisničku uslugu i rast poslovanja u industriji e-trgovine. Vaša kompanija bi poboljšala korisničku uslugu, korisničku podršku, efikasnost i proizvodnju, kao i donela bolje odluke o ljudskim resursima. Algoritmi mašinskog učenja za e-trgovinu će i dalje biti od značajne usluge za poslovanje e-trgovine kako se budu razvijali.

Pogledajte Vendorland-ovu listu kompanija za mašinsko učenje

Шта ви мислите?

Ова страница користи Акисмет како би смањила нежељену пошту. Сазнајте како се ваш коментар обрађује.