Электрондық коммерцияның жаңа келбеті: өнеркәсіптегі машиналық оқытудың әсері

Электрондық коммерция және машиналық оқыту

Сіз компьютерлер өз шешімдерін қабылдау үшін үлгілерді танып, үйрене алатынын болжап көрдіңіз бе? Егер сіздің жауабыңыз жоқ болса, сіз электронды коммерция саласындағы көптеген сарапшылармен бір қайықтасыз; оның қазіргі жағдайын ешкім болжай алмас еді.

Дегенмен, соңғы бірнеше онжылдықта электронды коммерцияның эволюциясында машиналық оқыту маңызды рөл атқарды. Электрондық коммерция дәл қазір қайда және қалай екенін қарастырайық машиналық оқыту қызметтерін жеткізушілер оны жақын болашақта қалыптастырады.

Электрондық коммерция индустриясында не өзгереді?

Кейбіреулер электронды коммерцияны салыстырмалы түрде жаңа құбылыс деп санауы мүмкін, ол осы саладағы технологиялық жетістіктердің арқасында дүкен жасау тәсілін түбегейлі өзгертті. Алайда бұл мүлдем олай емес.

Технология бүгінгі күні дүкендермен қарым-қатынасымызда үлкен рөл атқарса да, электрондық коммерция 40 жылдан астам уақыт бойы болды және ол қазір бұрынғыдан да үлкен.

Дүние жүзіндегі бөлшек электрондық коммерция 4.28 жылы 2020 триллион долларға жетті, ал электронды бөлшек саудадан түскен кіріс 5.4 жылы 2022 триллион долларға жетеді деп күтілуде.

Statista

Бірақ егер технология әрқашан болған болса, машиналық оқыту қазір саланы қалай өзгертеді? Бұл қарапайым. Жасанды интеллект қарапайым талдау жүйелерінің бейнесін жояды, оның қаншалықты күшті және трансформациялық болуы мүмкін екенін көрсету.

Бұрынғы жылдарда жасанды интеллект пен машиналық оқыту тым дамымаған және орындалуында қарапайым болды, олардың мүмкін болатын қолданбалары тұрғысынан шынымен жарқырайды. Алайда, енді олай емес.

Брендтер өз өнімдерін тұтынушылар алдында ілгерілету үшін дауыспен іздеу сияқты ұғымдарды пайдалана алады, өйткені машиналық оқыту және чат-боттар сияқты технологиялар кең таралған. Сондай-ақ AI инвентаризацияны болжауға және серверді қолдауға көмектесе алады.

Машиналық оқыту және ұсыныс қозғалтқыштары

Электрондық коммерцияда бұл технологияның көптеген негізгі қолданбалары бар. Жаһандық ауқымда ұсыныс қозғалтқыштары ең ыстық трендтердің бірі болып табылады. Сіз машиналық оқыту алгоритмдерін қолданып және үлкен көлемдегі деректерді оңай өңдей отырып, жүздеген миллион адамдардың онлайн белсенділігін мұқият бағалай аласыз. Сіз оны белгілі бір тұтынушыға немесе тұтынушылар тобына (автоматты сегменттеу) олардың мүдделеріне негізделген өнім ұсыныстарын жасау үшін пайдалана аласыз.

Бұл қалай жұмыс істейді?

Ағымдағы веб-сайт трафигі бойынша алынған үлкен деректерді бағалау арқылы клиент қандай ішкі беттерді пайдаланатынын анықтауға болады. Оның не іздегенін және уақытының көп бөлігін қайда өткізгенін білуге ​​болады. Бұдан басқа, нәтижелер бірнеше ақпарат көздеріне негізделген ұсынылған элементтермен жекелендірілген бетте беріледі: бұрынғы тұтынушы әрекеттерінің профилі, қызығушылықтары (мысалы, хобби), ауа райы, орналасқан жер және әлеуметтік медиа деректері.

Machine Learning және чатботтар

Құрылымдық деректерді талдау арқылы машиналық оқыту арқылы жұмыс істейтін чат-боттар пайдаланушылармен көбірек «адам» әңгіме құра алады. Чатботтарды машиналық оқыту арқылы тұтынушылардың сұрауларына жауап беру үшін жалпы ақпаратпен бағдарламалауға болады. Негізінде, бот неғұрлым көп адамдармен әрекеттессе, ол электрондық коммерция сайтының өнімдерін/қызметтерін соғұрлым жақсы түсінеді. Сұрақтар қою арқылы чат-боттар жекелендірілген купондар бере алады, әлеуетті сату мүмкіндіктерін аша алады және тұтынушының ұзақ мерзімді қажеттіліктерін шеше алады. Веб-сайт үшін теңшелетін чатботты жобалау, құру және біріктіру құны шамамен $28,000 XNUMX құрайды. Мұны төлеу үшін шағын бизнес несиесін оңай пайдалануға болады. 

Машиналық оқыту және іздеу нәтижелері

Пайдаланушылар іздеу сұрауы негізінде іздеген нәрсені дәл табу үшін машиналық оқытуды пайдалана алады. Қазіргі уақытта тұтынушылар кілт сөздерді пайдаланып электрондық коммерция сайтында өнімдерді іздейді, сондықтан сайт иесі сол кілт сөздердің пайдаланушылар іздеген өнімдерге тағайындалғанына кепілдік беруі керек.

Машиналық оқыту жиі қолданылатын кілт сөздердің синонимдерін, сондай-ақ адамдар бір сұраққа қолданатын салыстырмалы тіркестерді іздеу арқылы көмектесе алады. Бұл технологияның осы мақсатқа жету мүмкіндігі оның веб-сайтты және оның аналитикасын бағалау қабілетінен туындайды. Нәтижесінде, электрондық коммерция сайттары жоғары бағаланған өнімдерді беттің жоғарғы жағына орналастыра алады, бұл ретте басу жылдамдығы мен алдыңғы түрлендірулерге басымдық береді. 

Бүгінде алыптар ұнайды еВау маңыздылығын түсінді. Көрсетілген 800 миллионнан астам элементтермен компания жасанды интеллект пен аналитиканы пайдалана отырып, ең өзекті іздеу нәтижелерін болжауға және ұсына алады. 

Machine Learning және электрондық коммерцияның мақсаттылығы

Клиенттермен не қалайтынын немесе не қажет екенін білу үшін сөйлесуге болатын физикалық дүкеннен айырмашылығы, интернет-дүкендер клиенттік деректердің үлкен көлемімен бомбаланады.

Болғандықтан, клиентті сегменттеу электрондық коммерция индустриясы үшін өте маңызды, өйткені ол бизнеске байланыс әдістерін әрбір жеке тұтынушыға бейімдеуге мүмкіндік береді. Машиналық оқыту тұтынушылардың тілектерін түсінуге және оларға сатып алу тәжірибесін ұсынуға көмектеседі.

Machine Learning және тұтынушы тәжірибесі

Электрондық коммерция компаниялары тұтынушыларына жекелендірілген тәжірибені қамтамасыз ету үшін машиналық оқытуды пайдалана алады. Бүгінгі таңда тұтынушылар өздерінің сүйікті брендтерімен жеке қарым-қатынас жасауды ғана емес, сонымен қатар талап етеді. Бөлшек саудагерлер жасанды интеллект пен машиналық оқытуды пайдалана отырып, тұтынушылармен әр байланысты реттей алады, нәтижесінде тұтынушылар тәжірибесі жақсырақ болады.

Сонымен қатар, олар машиналық оқытуды қолдану арқылы тұтынушыларға қызмет көрсету мәселелерінің алдын алады. Машинамен оқыту арқылы арбадан бас тарту деңгейі төмендейді және сатылымдар ақыр соңында өседі. Тұтынушыларды қолдау боттары, адамдардан айырмашылығы, күннің немесе түннің кез келген уақытында бейтарап жауаптар бере алады. 

Машиналық оқыту және алаяқтықты анықтау

Сізде көбірек деректер болған кезде аномалияларды анықтау оңайырақ. Осылайша, деректердегі үрдістерді көру, ненің «қалыпты» және ненің болмайтынын түсіну және бірдеңе дұрыс болмаған кезде ескертулер алу үшін машиналық оқытуды пайдалана аласыз.

«Алаяқтықты анықтау» бұл үшін ең кең таралған қолданба болып табылады. Ұрланған несие карталарымен үлкен көлемде тауарды сатып алатын немесе тауарлар жеткізілгеннен кейін тапсырыстарынан бас тартқан тұтынушылар бөлшек саудагерлер үшін жиі кездесетін мәселе. Бұл жерде машиналық оқыту пайда болады.

Machine Learning және динамикалық баға белгілеу

Динамикалық баға белгілеу жағдайында электрондық коммерцияда машиналық оқыту өте пайдалы болуы мүмкін және KPI көрсеткіштерін жақсартуға көмектеседі. Алгоритмдердің деректерден жаңа үлгілерді меңгеру мүмкіндігі осы пайдалылықтың көзі болып табылады. Нәтижесінде, бұл алгоритмдер үнемі жаңа сұраныстар мен трендтерді үйренеді және анықтайды. Қарапайым бағаны төмендетуге сенудің орнына, электрондық коммерция бизнесі әрбір өнім үшін тамаша бағаны анықтауға көмектесетін болжамды модельдерден пайда көре алады. Сатылымды ұлғайту мен қорды оңтайландырудың ең жақсы стратегиясын қарастыра отырып, сіз ең жақсы ұсынысты, ең жақсы бағаны таңдай аласыз және нақты уақыттағы жеңілдіктерді көрсете аласыз.

Жинақтау

Машиналық оқытудың электрондық коммерция индустриясын қалыптастыру жолдары сансыз. Бұл технологияны қолдану тұтынушыларға қызмет көрсетуге және электрондық коммерция индустриясындағы бизнестің өсуіне тікелей әсер етеді. Сіздің компанияңыз тұтынушыларға қызмет көрсетуді, тұтынушыларға қолдау көрсетуді, тиімділікті және өндірісті жақсартады, сонымен қатар HR шешімдерін қабылдайды. Электрондық коммерция үшін машиналық оқыту алгоритмдері дамып келе жатқанда электрондық коммерция бизнесіне маңызды қызмет көрсетуді жалғастырады.

Vendorland компаниясының Machine Learning компанияларының тізімін қараңыз

Сен не ойлайсың?

Бұл сайт спамның төмендеуі үшін Akismet пайдаланады. Деректеріңіздің қалай өңделетінін біліңіз.