The New Face of E-Commerce: The Impact of Machine Learning in the Industry

E-handel og maskinlæring

Havde du nogensinde forudset, at computere måske kunne genkende og lære mønstre for at kunne træffe deres egne beslutninger? Hvis dit svar var nej, er du i samme båd som masser af eksperter i e-handelsbranchen; ingen kunne have forudset dens nuværende tilstand.

Maskinlæring har dog spillet en væsentlig rolle i udviklingen af ​​e-handel i løbet af de sidste par årtier. Lad os tage et kig på, hvor e-handel er lige nu, og hvordan udbydere af maskinlæringstjenester vil forme det i en ikke alt for fjern fremtid.

Hvad ændrer sig i e-handelsindustrien?

Nogle vil måske mene, at e-handel er et relativt nyt fænomen, der fundamentalt har ændret den måde, vi handler på, på grund af teknologiske fremskridt på området. Det er dog ikke helt tilfældet.

Selvom teknologi spiller en stor rolle i, hvordan vi interagerer med butikker i dag, har e-handel eksisteret i mere end 40 år, og den er større nu end nogensinde.

Detailsalg af e-handel på verdensplan nåede 4.28 billioner dollars i 2020, med e-detailindtægter, der forventes at nå 5.4 billioner dollars i 2022.

Statista

Men hvis teknologi altid har eksisteret, hvordan ændrer maskinlæring så industrien nu? Det er simpelt. Kunstig intelligens gør op med billedet af simple analysesystemer for at vise, hvor kraftfuldt og transformativt det virkelig kan være.

I tidligere år var kunstig intelligens og maskinlæring for uudviklede og enkle i deres udførelse til virkelig at skinne med hensyn til deres mulige anvendelser. Det er dog ikke længere tilfældet.

Mærker kan bruge begreber som stemmesøgning til at promovere deres produkter foran kunder, efterhånden som teknologier som maskinlæring og chatbots bliver mere udbredte. AI kan også hjælpe med lagerprognose og backend-support.

Maskinlærings- og anbefalingsmotorer

Der er flere store anvendelser af denne teknologi i e-handel. På globalt plan er anbefalingsmotorer en af ​​de hotteste trends. Du kan grundigt evaluere onlineaktiviteten for hundredvis af millioner af mennesker ved at bruge maskinlæringsalgoritmer og nemt behandle enorme mængder data. Du kan bruge det til at producere produktanbefalinger til en bestemt kunde eller gruppe af kunder (auto-segmentering) baseret på deres interesser.

Hvordan virker det?

Du kan finde ud af, hvilke undersider en klient brugte ved at evaluere erhvervede store data om den aktuelle hjemmesidetrafik. Du kunne fortælle, hvad han var ude efter, og hvor han tilbragte størstedelen af ​​sin tid. Ydermere vil resultaterne blive leveret på en personlig side med foreslåede elementer baseret på flere informationskilder: profil af tidligere kundeaktiviteter, interesser (f.eks. hobbyer), vejr, placering og sociale mediedata.

Machine Learning og Chatbots

Ved at analysere strukturerede data kan chatbots drevet af maskinlæring skabe en mere "menneskelig" samtale med brugerne. Chatbots kan programmeres med generisk information til at besvare forbrugerforespørgsler ved hjælp af maskinlæring. Dybest set, jo flere mennesker botten interagerer med, jo bedre vil den forstå produkterne/tjenesterne på et e-handelssted. Ved at stille spørgsmål kan chatbots give personlige kuponer, afdække potentielle mersalgsmuligheder og adressere kundens langsigtede behov. Omkostningerne ved at designe, bygge og integrere en tilpasset chatbot til et websted er omkring $28,000. Et lån til mindre virksomheder kan nemt bruges til at betale for dette. 

Machine Learning og søgeresultater

Brugere kan bruge maskinlæring til at finde præcis det, de leder efter, baseret på deres søgeforespørgsel. Kunder søger i øjeblikket efter produkter på en e-handelsside ved hjælp af søgeord, så webstedsejeren skal garantere, at disse søgeord er blevet tildelt de produkter, som brugerne leder efter.

Maskinlæring kan hjælpe ved at lede efter synonymer til almindeligt anvendte søgeord samt sammenlignelige sætninger, som folk bruger til det samme spørgsmål. Denne teknologis kapacitet til at opnå dette stammer fra dens evne til at evaluere et websted og dets analyser. Som følge heraf kan e-handelswebsteder placere højt vurderede produkter øverst på siden, mens de prioriterer klikrater og tidligere konverteringer. 

I dag kan giganter lide eBay har indset vigtigheden af ​​dette. Med over 800 millioner viste elementer er virksomheden i stand til at forudsige og tilbyde de mest relevante søgeresultater ved hjælp af kunstig intelligens og analyser. 

Maskinlæring og e-handelsmålretning

I modsætning til en fysisk butik, hvor du kan tale med kunder for at lære, hvad de ønsker eller har brug for, bombarderes onlinebutikker med enorme mængder kundedata.

Som et resultat, kundesegmentering er afgørende for e-handelsbranchen, da det giver virksomheder mulighed for at skræddersy deres kommunikationsmetoder til hver enkelt kunde. Maskinlæring kan hjælpe dig med at forstå dine kunders ønsker og give dem en mere skræddersyet købsoplevelse.

Machine Learning og kundeoplevelsen

E-handelsvirksomheder kan bruge maskinlæring til at give deres kunder en mere personlig oplevelse. Kunder i dag foretrækker ikke kun, men kræver også at kommunikere med deres yndlingsmærker på en personlig måde. Forhandlere kan skræddersy hver forbindelse med deres kunder ved hjælp af kunstig intelligens og maskinlæring, hvilket resulterer i en bedre kundeoplevelse.

Desuden kan de forhindre kundeplejeproblemer i at opstå ved at bruge maskinlæring. Med maskinlæring ville antallet af afbrudte vogne uden tvivl falde, og salget ville til sidst stige. Kundesupportbots kan i modsætning til mennesker levere uvildige svar på ethvert tidspunkt af dagen eller natten. 

Machine Learning og svindeldetektion

Anomalier er nemmere at få øje på, når du har flere data. Således kan du bruge maskinlæring til at se tendenser i data, forstå, hvad der er 'normalt', og hvad der ikke er, og modtage advarsler, når noget går galt.

'Svindel opdagelse' er den mest udbredte anvendelse til dette. Kunder, der køber enorme mængder varer med stjålne kreditkort, eller som annullerer deres ordrer, efter at varerne er blevet leveret, er almindelige problemer for detailhandlere. Det er her maskinlæring kommer ind i billedet.

Machine Learning og Dynamic Pricing

I tilfælde af dynamisk prissætning kan maskinlæring i e-handel være yderst fordelagtig og kan hjælpe dig med at forbedre dine KPI'er. Algoritmernes evne til at lære nye mønstre fra data er kilden til denne anvendelighed. Som et resultat lærer disse algoritmer konstant og opdager nye anmodninger og tendenser. I stedet for at stole på simple prisreduktioner kan e-handelsvirksomheder drage fordel af forudsigelige modeller, der kan hjælpe dem med at finde ud af den ideelle pris for hvert produkt. Du kan vælge det bedste tilbud, den bedste pris og vise rabatter i realtid, alt imens du overvejer den bedste strategi til at øge salget og lageroptimering.

At opsummere

De måder, maskinlæring former e-handelsindustrien på, er utallige. Anvendelserne af denne teknologi har en direkte indvirkning på kundeservice og forretningsvækst i e-handelsindustrien. Din virksomhed ville forbedre kundeservice, kundesupport, effektivitet og produktion, samt træffe bedre HR-beslutninger. Maskinlæringsalgoritmer til e-handel vil fortsat være til stor tjeneste for e-handelsvirksomheden, efterhånden som de udvikler sig.

Se Vendorlands liste over maskinlæringsvirksomheder

Hvad mener du?

Dette websted bruger Akismet til at reducere spam. Lær, hvordan dine kommentardata behandles.