Wajah Baharu E-Dagang: Kesan Pembelajaran Mesin dalam Industri

E-dagang dan Pembelajaran Mesin

Adakah anda pernah menjangkakan bahawa komputer mungkin dapat mengenali dan mempelajari corak untuk membuat keputusan mereka sendiri? Jika jawapan anda tidak, anda berada dalam keadaan yang sama dengan ramai pakar dalam industri e-dagang; tiada siapa dapat meramalkan keadaan semasanya.

Walau bagaimanapun, pembelajaran mesin telah memainkan peranan penting dalam evolusi e-dagang sejak beberapa dekad yang lalu. Mari kita lihat di mana e-dagang berada sekarang dan bagaimana pembekal perkhidmatan pembelajaran mesin akan membentuknya dalam masa yang tidak lama lagi.

Apa yang Berubah dalam Industri E-dagang?

Sesetengah mungkin percaya bahawa e-dagang adalah fenomena yang agak baharu yang secara asasnya telah mengubah cara kita membeli-belah, disebabkan oleh kemajuan teknologi dalam bidang tersebut. Itu tidak sepenuhnya berlaku, bagaimanapun.

Walaupun teknologi memainkan peranan besar dalam cara kami terlibat dengan kedai hari ini, e-dagang telah wujud selama lebih 40 tahun dan ia lebih besar sekarang berbanding sebelum ini.

Jualan e-dagang runcit di seluruh dunia mencecah 4.28 trilion dolar pada 2020, dengan hasil e-peruncitan dijangka mencecah 5.4 trilion dolar pada 2022.

Statista

Tetapi jika teknologi sentiasa ada, bagaimanakah pembelajaran mesin mengubah industri sekarang? Mudah sahaja. Kecerdasan buatan menghapuskan imej sistem analisis ringkas untuk menunjukkan betapa hebatnya dan transformatifnya.

Pada tahun-tahun sebelumnya, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin terlalu belum dibangunkan dan mudah dalam pelaksanaannya untuk benar-benar bersinar dari segi kemungkinan aplikasinya. Namun, itu tidak lagi berlaku.

Jenama mungkin menggunakan konsep seperti carian suara untuk mempromosikan produk mereka di hadapan pelanggan kerana teknologi seperti pembelajaran mesin dan bot sembang semakin berleluasa. AI juga boleh membantu dengan ramalan inventori dan sokongan hujung belakang.

Pembelajaran Mesin dan Enjin Pengesyoran

Terdapat pelbagai aplikasi utama teknologi ini dalam e-dagang. Pada skala global, enjin pengesyoran ialah salah satu trend paling hangat. Anda boleh menilai secara menyeluruh aktiviti dalam talian ratusan juta orang menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan memproses sejumlah besar data dengan mudah. Anda boleh menggunakannya untuk menghasilkan pengesyoran produk untuk pelanggan atau kumpulan pelanggan tertentu (pembahagian auto) berdasarkan minat mereka.

Bagaimana ia berfungsi?

Anda boleh mengetahui sub-halaman yang digunakan oleh pelanggan dengan menilai data besar yang diperoleh pada trafik tapak web semasa. Anda boleh tahu apa yang dia kejar dan di mana dia menghabiskan sebahagian besar masanya. Tambahan pula, keputusan akan disediakan pada halaman yang diperibadikan dengan item yang dicadangkan berdasarkan pelbagai sumber maklumat: profil aktiviti pelanggan sebelumnya, minat (cth, hobi), cuaca, lokasi dan data media sosial.

Pembelajaran Mesin dan Chatbots

Dengan menganalisis data berstruktur, chatbot yang dikuasakan oleh pembelajaran mesin boleh mencipta perbualan yang lebih "manusia" dengan pengguna. Chatbots boleh diprogramkan dengan maklumat generik untuk menjawab pertanyaan pengguna menggunakan pembelajaran mesin. Pada asasnya, lebih ramai orang berinteraksi dengan bot, lebih baik ia akan memahami produk/perkhidmatan tapak e-dagang. Dengan bertanya soalan, chatbots boleh memberikan kupon yang diperibadikan, mendedahkan potensi kemungkinan peningkatan jualan dan menangani keperluan jangka panjang pelanggan. Kos mereka bentuk, membina dan menyepadukan chatbot tersuai untuk tapak web adalah kira-kira $28,000. Pinjaman perniagaan kecil boleh digunakan untuk membayarnya. 

Pembelajaran Mesin dan Hasil Carian

Pengguna boleh menggunakan pembelajaran mesin untuk mencari dengan tepat perkara yang mereka cari berdasarkan pertanyaan carian mereka. Pelanggan sedang mencari produk di tapak e-dagang menggunakan kata kunci, jadi pemilik tapak mesti menjamin bahawa kata kunci tersebut telah diperuntukkan kepada produk yang dicari oleh pengguna.

Pembelajaran mesin boleh membantu dengan mencari sinonim kata kunci yang biasa digunakan, serta frasa setanding yang digunakan orang untuk soalan yang sama. Kapasiti teknologi ini untuk mencapai ini berpunca daripada keupayaannya untuk menilai tapak web dan analitiknya. Akibatnya, tapak e-dagang boleh meletakkan produk berkadar tinggi di bahagian atas halaman sambil mengutamakan kadar klik dan penukaran sebelumnya. 

Hari ini, gergasi suka eBay telah menyedari kepentingan ini. Dengan lebih 800 juta item dipaparkan, syarikat itu dapat meramalkan dan menawarkan hasil carian yang paling relevan menggunakan kecerdasan buatan dan analitik. 

Pembelajaran Mesin dan Penyasaran E-dagang

Tidak seperti kedai fizikal, di mana anda boleh bercakap dengan pelanggan untuk mengetahui perkara yang mereka mahu atau perlukan, kedai dalam talian dihujani dengan sejumlah besar data pelanggan.

Hasilnya, pembahagian pelanggan adalah penting untuk industri e-dagang, kerana ia membolehkan perniagaan menyesuaikan kaedah komunikasi mereka kepada setiap pelanggan individu. Pembelajaran mesin boleh membantu anda memahami kehendak pelanggan anda dan memberikan mereka pengalaman pembelian yang lebih disesuaikan.

Pembelajaran Mesin dan Pengalaman Pelanggan

Syarikat e-dagang boleh menggunakan pembelajaran mesin untuk memberikan pengalaman yang lebih diperibadikan kepada pelanggan mereka. Pelanggan hari ini bukan sahaja lebih suka tetapi juga menuntut untuk berkomunikasi dengan jenama kegemaran mereka secara peribadi. Peruncit boleh menyesuaikan setiap sambungan dengan pelanggan mereka menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, menghasilkan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Tambahan pula, mereka boleh menghalang masalah penjagaan pelanggan daripada berlaku dengan menggunakan pembelajaran mesin. Dengan pembelajaran mesin, kadar pengabaian troli sudah pasti akan menurun dan jualan akhirnya akan meningkat. Bot sokongan pelanggan, tidak seperti manusia, boleh menyampaikan jawapan yang tidak berat sebelah pada bila-bila masa siang atau malam. 

Pembelajaran Mesin dan Pengesanan Penipuan

Anomali lebih mudah dikesan apabila anda mempunyai lebih banyak data. Oleh itu, anda boleh menggunakan pembelajaran mesin untuk melihat arah aliran dalam data, memahami perkara yang 'normal' dan apa yang tidak, dan menerima makluman apabila berlaku masalah.

'Pengesanan penipuan' adalah aplikasi yang paling lazim untuk ini. Pelanggan yang membeli sejumlah besar barangan dengan kad kredit yang dicuri atau yang membatalkan pesanan mereka selepas item telah dihantar adalah masalah biasa bagi peruncit. Di sinilah pembelajaran mesin masuk.

Pembelajaran Mesin dan Harga Dinamik

Dalam kes harga dinamik, pembelajaran mesin dalam e-dagang boleh menjadi sangat bermanfaat dan boleh membantu anda meningkatkan KPI anda. Keupayaan algoritma untuk mempelajari corak baharu daripada data adalah sumber kegunaan ini. Akibatnya, algoritma tersebut sentiasa belajar dan mengesan permintaan dan aliran baharu. Daripada bergantung pada pengurangan harga yang mudah, perniagaan e-dagang boleh mendapat manfaat daripada model ramalan yang boleh membantu mereka mengetahui harga yang ideal untuk setiap produk. Anda boleh memilih tawaran terbaik, harga terbaik dan menunjukkan diskaun masa nyata, sambil mempertimbangkan strategi terbaik untuk meningkatkan jualan dan pengoptimuman inventori.

Untuk Jumlah

Cara pembelajaran mesin membentuk industri e-dagang tidak terkira banyaknya. Aplikasi teknologi ini mempunyai kesan langsung terhadap perkhidmatan pelanggan dan pertumbuhan perniagaan dalam industri e-dagang. Syarikat anda akan meningkatkan perkhidmatan pelanggan, sokongan pelanggan, kecekapan dan pengeluaran, serta membuat keputusan HR yang lebih baik. Algoritma pembelajaran mesin untuk e-dagang akan terus menjadi perkhidmatan penting kepada perniagaan e-dagang semasa ia berkembang.

Lihat Senarai Syarikat Pembelajaran Mesin Vendorland

Apa yang anda fikir?

Laman web ini menggunakan Akismet untuk mengurangkan spam. Ketahui bagaimana data komen anda diproses.