電子商務的新面孔:機器學習對行業的影響

電子商務和機器學習

你有沒有預料到計算機可能能夠識別和學習模式以做出自己的決定? 如果您的答案是否定的,那麼您與電子商務行業的眾多專家處於同一條船上; 沒有人能夠預測它目前的狀態。

然而,機器學習在過去幾十年的電子商務發展中發揮了重要作用。 讓我們來看看電子商務現在在哪里以及如何 機器學習服務提供商 將在不久的將來塑造它。

電子商務行業正在發生什麼變化?

有些人可能認為電子商務是一種相對較新的現象,由於該領域的技術進步,它從根本上改變了我們的購物方式。 然而,情況並非完全如此。

儘管技術在我們今天與商店的互動方式中發揮著重要作用,但電子商務已經存在 40 多年,而且現在比以往任何時候都更大。

4.28 年全球零售電子商務銷售額達到 2020 萬億美元,預計 5.4 年電子零售收入將達到 2022 萬億美元。

Statista

但如果技術一直存在,那麼機器學習現在如何改變這個行業? 這很簡單。 人工智能正在摒棄簡單分析系統的形象,以展示它真正的強大和變革性。

早些年,人工智能和機器學習在執行方面過於不成熟和簡單,無法在其可能的應用方面真正發揮作用。 然而,情況已不再如此。

隨著機器學習和聊天機器人等技術變得越來越流行,品牌可能會使用語音搜索等概念在客戶面前推廣他們的產品。 人工智能還可以幫助進行庫存預測和後端支持。

機器學習和推薦引擎

該技術在電子商務中有多個主要應用。 在全球範圍內,推薦引擎是最熱門的趨勢之一。 您可以使用機器學習算法,輕鬆處理海量數據,全面評估數億人的在線活動。 您可以使用它根據他們的興趣為特定客戶或客戶組(自動細分)生成產品推薦。

它如何運作?

您可以通過評估獲取的當前網站流量的大數據來確定客戶使用了哪些子頁面。 你可以看出他在追求什麼以及他大部分時間都在哪裡度過。 此外,結果將在個性化頁面上提供,其中包含基於多種信息來源的建議項目:先前客戶活動的概況、興趣(例如,愛好)、天氣、位置和社交媒體數據。

機器學習和聊天機器人

通過分析結構化數據,由機器學習驅動的聊天機器人可以與用戶建立更加“人性化”的對話。 聊天機器人可以使用通用信息進行編程,以使用機器學習來回复消費者的詢問。 從本質上講,機器人與之交互的人越多,它就越能了解電子商務網站的產品/服務。 通過提問,聊天機器人可以提供個性化優惠券,發現潛在的追加銷售可能性,並滿足客戶的長期需求。 為網站設計、構建和集成自定義聊天機器人的成本約為 28,000 美元。 可以很容易地使用小企業貸款來支付這筆費用。 

機器學習和搜索結果

用戶可以利用機器學習根據他們的搜索查詢準確地找到他們正在尋找的內容。 客戶目前使用關鍵字在電子商務網站上搜索產品,因此網站所有者必須保證這些關鍵字已分配給用戶正在尋找的產品。

機器學習可以通過查找常用關鍵字的同義詞以及人們用於同一問題的類似短語來提供幫助。 這項技術實現這一目標的能力源於其評估網站及其分析的能力。 因此,電子商務網站可以將高評價產品放在頁面頂部,同時優先考慮點擊率和以前的轉化。 

今天,巨人喜歡 易趣 已經意識到這一點的重要性。 該公司展示了超過 800 億件商品,能夠使用人工智能和分析預測並提供最相關的搜索結果。 

機器學習和電子商務定位

與您可以與客戶交談以了解他們想要或需要什麼的實體店不同,在線商店受到大量客戶數據的轟炸。

其結果是, 客戶細分 對電子商務行業至關重要,因為它允許企業為每個客戶量身定制他們的溝通方式。 機器學習可以幫助您了解客戶的需求,並為他們提供更加量身定制的購買體驗。

機器學習和客戶體驗

電子商務公司可以使用機器學習為其客戶提供更加個性化的體驗。 今天的客戶不僅喜歡而且要求以個人方式與他們最喜歡的品牌進行交流。 零售商可以使用人工智能和機器學習來定制與客戶的每一次聯繫,從而獲得更好的客戶體驗。

此外,他們可以通過使用機器學習來防止客戶服務問題的發生。 通過機器學習,購物車放棄率無疑會降低,最終銷售額會增加。 與人類不同,客戶支持機器人可以在白天或晚上的任何時間提供公正的答案。 

機器學習和欺詐檢測

當您擁有更多數據時,更容易發現異常。 因此,您可以使用機器學習來查看數據趨勢,了解什麼是“正常”,什麼不是,並在出現問題時收到警報。

“欺詐檢測”是最普遍的應用。 客戶使用被盜信用卡購買大量商品或在商品交付後取消訂單是零售商的常見問題。 這就是機器學習的用武之地。

機器學習和動態定價

在動態定價的情況​​下,電子商務中的機器學習非常有益,可以幫助您提高 KPI。 算法從數據中學習新模式的能力是這種有用性的來源。 因此,這些算法不斷學習和檢測新的請求和趨勢。 電子商務企業可以從預測模型中受益,而不是依賴簡單的降價,這些模型可以幫助他們確定每種產品的理想價格。 您可以選擇最佳報價、最佳定價並顯示實時折扣,同時考慮增加銷售和庫存優化的最佳策略。

總結一下

機器學習塑造電子商務行業的方式數不勝數。 該技術的應用對電子商務行業的客戶服務和業務增長具有直接影響。 您的公司將改善客戶服務、客戶支持、效率和生產,並做出更好的人力資源決策。 隨著電子商務的發展,用於電子商務的機器學習算法將繼續為電子商務業務提供重要服務。

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