La Nova Vizaĝo de E-Komerco: La Efiko de Maŝina Lernado en la Industrio

Ekomerco kaj Maŝina Lernado

Ĉu vi iam antaŭvidis, ke komputiloj povus rekoni kaj lerni ŝablonojn por fari siajn proprajn decidojn? Se via respondo estis ne, vi estas en la sama boato kiel multaj fakuloj en la elektronika komerco industrio; neniu povus antaŭdiri ĝian nunan staton.

Tamen, maŝinlernado ludis gravan rolon en la evoluo de elektronika komerco dum la lastaj jardekoj. Ni rigardu kie nun estas elektronika komerco kaj kiel provizantoj de servo de maŝinlernado formos ĝin en ne tro malproksima estonteco.

Kio Ŝanĝas en la E-komerca Industrio?

Iuj povas kredi, ke elektronika komerco estas relative nova fenomeno, kiu fundamente transformis la manieron ni aĉetas, pro teknologiaj progresoj en la kampo. Tio tamen ne estas tute tiel.

Kvankam teknologio ludas grandan rolon en kiel ni okupiĝas kun butikoj hodiaŭ, retkomerco ekzistas de pli ol 40 jaroj kaj ĝi estas pli granda nun ol iam ajn.

Potalaj retakomercaj vendoj tutmonde atingis 4.28 duilionojn da dolaroj en 2020, kun elektronikaj enspezoj atendite atingi 5.4 duilionojn da dolaroj en 2022.

Statista

Sed se teknologio ĉiam ekzistis, kiel maŝinlernado ŝanĝas la industrion nun? Ĝi estas simpla. Artefarita inteligenteco forigas la bildon de simplaj analizsistemoj por montri kiom potenca, kaj transforma, ĝi vere povas esti.

En pli fruaj jaroj, artefarita inteligenteco kaj maŝinlernado estis tro neevoluintaj kaj simplaj en sia ekzekuto por vere brili laŭ siaj eblaj aplikoj. Tamen tio ne plu estas la kazo.

Markoj povas uzi konceptojn kiel voĉan serĉon por reklami siajn produktojn antaŭ klientoj, ĉar teknologioj kiel maŝinlernado kaj babilrotoj fariĝas pli ĝeneralaj. AI ankaŭ povas helpi kun stokregistra prognozo kaj subteno de backend.

Maŝinlernado kaj Rekomendaj Motoroj

Estas multaj ĉefaj aplikoj de ĉi tiu teknologio en elektronika komerco. Tutmonde, rekomendaj motoroj estas unu el la plej varmaj tendencoj. Vi povas ĝisfunde taksi la interretan agadon de centoj da milionoj da homoj uzante maŝinlernajn algoritmojn kaj facile prilaboras grandegajn kvantojn da datumoj. Vi povas uzi ĝin por produkti produktajn rekomendojn por specifa kliento aŭ grupo de klientoj (aŭtomata segmentado) laŭ iliaj interesoj.

Kiel ĝi funkcias?

Vi povas eltrovi, kiujn subpaĝojn uzis kliento taksante akiritajn grandajn datumojn pri nuna reteja trafiko. Vi povus diri kion li serĉis kaj kie li pasigis la plimulton de sia tempo. Krome, rezultoj estos provizitaj en personigita paĝo kun proponitaj eroj bazitaj sur multoblaj fontoj de informoj: profilo de antaŭaj klientaj agadoj, interesoj (ekz., ŝatokupoj), vetero, loko kaj datumoj pri sociaj amaskomunikiloj.

Maŝinlernado kaj Babilrotoj

Analizante strukturitajn datumojn, babilrotoj funkciigitaj per maŝina lernado povas krei pli "homan" konversacion kun uzantoj. Babilrotoj povas esti programitaj kun ĝeneralaj informoj por respondi al konsumantenketoj uzante maŝinlernadon. Esence, ju pli da homoj la bot interagas, des pli bone ĝi komprenos la produktojn/servojn de retkomerca retejo. Demandante, babilrotoj povas doni personecigitajn kuponojn, malkovri eblajn plivendajn eblecojn kaj trakti la longperspektivajn bezonojn de la kliento. La kosto de desegni, konstrui kaj integri kutiman babilejon por retejo estas proksimume $ 28,000. Malgranda komerca prunto povas facile esti uzata por pagi ĉi tion. 

Maŝinlernado kaj Serĉrezultoj

Uzantoj povas uzi maŝinlernadon por trovi ĝuste tion, kion ili serĉas laŭ sia serĉdemando. Klientoj nuntempe serĉas produktojn en retkomerca retejo uzante ŝlosilvortojn, do la posedanto de la retejo devas garantii, ke tiuj ŝlosilvortoj estis asignitaj al la produktoj, kiujn uzantoj serĉas.

Maŝina lernado povas helpi serĉante sinonimojn de ofte uzataj ŝlosilvortoj, same kiel kompareblajn frazojn, kiujn homoj uzas por la sama demando. La kapablo de ĉi tiu teknologio atingi ĉi tion devenas de ĝia kapablo taksi retejon kaj ĝiajn analizojn. Kiel rezulto, retkomercaj retejoj povas meti altvalorajn produktojn ĉe la supro de la paĝo dum prioritato de klakprocentoj kaj antaŭaj konvertiĝoj. 

Hodiaŭ, gigantoj ŝatas eBay komprenis la gravecon de ĉi tio. Kun pli ol 800 milionoj da eroj montritaj, la kompanio povas antaŭvidi kaj oferti la plej gravajn serĉrezultojn per artefarita inteligenteco kaj analizo. 

Maŝinlernado kaj Retkomerca Celado

Male al fizika vendejo, kie vi povas paroli kun klientoj por lerni kion ili volas aŭ bezonas, interretaj vendejoj estas bombaditaj per amasaj kvantoj da klientaj datumoj.

Tial, kliento segmentado estas kritika por la elektronika komerco industrio, ĉar ĝi permesas al entreprenoj adapti siajn komunikajn metodojn al ĉiu individua kliento. Maŝina lernado povas helpi vin kompreni la dezirojn de viaj klientoj kaj provizi ilin per pli tajlorita aĉeta sperto.

Maŝina Lernado kaj la Klienta Sperto

Komercaj kompanioj povas uzi maŝinlernadon por provizi pli personigitan sperton por siaj klientoj. Klientoj hodiaŭ ne nur preferas sed ankaŭ postulas komuniki kun siaj plej ŝatataj markoj en persona maniero. Podetalistoj povas adapti ĉiun rilaton kun siaj klientoj uzante artefaritan inteligentecon kaj maŝinlernadon, rezultigante pli bonan klientan sperton.

Krome, ili povas malhelpi problemojn pri kliento prizorgado uzante maŝinlernadon. Kun maŝina lernado, ĉaro-forlasoprocentoj sendube malpliiĝus kaj vendoj eventuale plialtiĝos. Klientsubtenaj robotoj, male al homoj, povas liveri nepartiajn respondojn en ajna momento de tago aŭ nokto. 

Maŝina Lernado kaj Fraŭdo-Detekto

Anomalioj estas pli facile ekvideblaj kiam vi havas pli da datumoj. Tiel, vi povas uzi maŝinlernadon por vidi tendencojn en datumoj, kompreni kio estas "normala" kaj kio ne, kaj ricevi atentigojn kiam io misfunkcias.

"Fraŭdodetekto" estas la plej ĝenerala aplikaĵo por tio. Klientoj, kiuj aĉetas grandegajn kvantojn da varo per ŝtelitaj kreditkartoj aŭ kiuj nuligas siajn mendojn post kiam la aĵoj estis liveritaj, estas oftaj problemoj por podetalistoj. Ĉi tie venas maŝina lernado.

Maŝinlernado kaj Dinamika Prezado

En la kazo de dinamika prezo, maŝina lernado en elektronika komerco povas esti ekstreme utila kaj povas helpi vin plibonigi viajn KPIojn. La kapablo de la algoritmoj lerni novajn ŝablonojn de datumoj estas la fonto de ĉi tiu utileco. Kiel rezulto, tiuj algoritmoj konstante lernas kaj detektas novajn petojn kaj tendencojn. Anstataŭ fidi je simplaj prezo-reduktoj, e-komercaj entreprenoj povus profiti el prognozaj modeloj, kiuj povas helpi ilin eltrovi la idealan prezon por ĉiu produkto. Vi povas elekti la plej bonan oferton, la plej bonajn prezojn kaj montri realtempajn rabatojn, dum vi konsideras la plej bonan strategion por pliigi vendojn kaj optimumigon de inventaro.

Resumi

La manieroj kiel maŝinlernado formas la elektronikan industrion estas sennombraj. La aplikoj de ĉi tiu teknologio havas rektan efikon al klientservo kaj komerca kresko en la elektronika komerco industrio. Via kompanio plibonigus klientan servon, klientan subtenon, efikecon kaj produktadon, kaj farus pli bonajn HR-decidojn. Algoritmoj de maŝinlernado por elektronika komerco daŭre estos de grava servo al la elektronika komerco dum ili evoluas.

Rigardu la Liston de Maŝinlernado-Firmaoj de Vendorland

Kion vi pensas?

Ĉi tiu retejo uzas Akismeton por redukti spamon. Lernu, kiel via komento datiĝas.