Индустрия электронной коммерции превратилась в одно из самых конкурентных и многолюдных пространств. С таким количеством платформ электронной коммерции на выбор удерживать клиентов в вашем бизнесе становится все труднее с каждым днем. К счастью, у нас есть технологические достижения, которые могут помочь вам лучше обслуживать своих клиентов и развивать свой бизнес. Да, мы говорим о машинном обучении в электронной коммерции.
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая сегодня создала огромную ценность для ритейлеров. Алгоритмы машинного обучения обучаются с использованием нескольких наборов данных, чтобы улучшить их производительность с течением времени по мере накопления опыта. Вы спросите, каково применение машинного обучения в электронной коммерции? Существует множество вариантов использования машинного обучения. Давайте подробно обсудим 5 вариантов использования:
5 примеров использования машинного обучения в электронной коммерции
1. Рекомендация продукта
Наиболее широко используемым применением машинного обучения в электронной коммерции является система рекомендаций. Эффективный механизм рекомендаций по продуктам может помочь в основном увеличить ваш доход и среднюю стоимость заказа (AOV).
Алгоритм рекомендации — это мощный инструмент фильтрации данных, который использует алгоритмы машинного обучения, чтобы рекомендовать покупателю наиболее релевантный продукт. Алгоритмы используют важные детали, такие как последний купленный продукт, покупательские привычки, цвета, которые они предпочитают, обычный бюджет и т. д., чтобы рекомендовать продукты, которые клиент, скорее всего, купит.
2. Динамическое ценообразование
На сегодняшних конкурентных рынках стратегия ценообразования — это название игры. Предприятиям хорошо известно, что покупатели любят сравнивать цены на один и тот же продукт на разных платформах электронной коммерции, прежде чем завершить покупку. Сегодня розничные продавцы и платформы электронной коммерции, большие и малые, используют алгоритмы машинного обучения, чтобы предложить динамическое ценообразование.
Машинное обучение позволяет ритейлерам калибровать цены на основе спроса, предложения, минимальной цены, эксплуатационных расходов, конкуренции и т. д. Все это было бы невероятно сложно сделать вручную. Машинное обучение автоматизирует сбор, обработку и анализ огромных объемов данных, чтобы предложить лучшее динамическое ценообразование в режиме реального времени. Это также помогает предприятиям предвидеть ранние тенденции и прогнозировать спрос на продукты, которые не имеют данных о транзакциях.
3. Расширенные результаты поиска
Для платформы электронной коммерции очень важно иметь все необходимые продукты на складе, но это даже важнее, чем возможность клиентам удобно находить продукты, которые они ищут. Следовательно, эффективность функции поиска является решающим фактором при принятии решения о том, останутся ли ваши клиенты на вашей платформе.
Читайте также Что такое компьютерное зрение? Как это может помочь бизнесу?
Поиски основаны на ключевых словах, но не все покупатели хороши с ними. Чтобы покупатели могли легко находить продукты, у машинного обучения есть решение. Алгоритмы машинного обучения позволяют оптимизировать результаты поиска, определяя закономерности в поиске, покупках, кликах и предпочтениях. Результаты поиска, основанные на машинном обучении, помогают клиентам легко находить продукты, которые они ищут, а также предлагать похожие и релевантные продукты.
4. Обнаружение и предотвращение мошенничества
Покупатели, впервые совершающие покупки в Интернете, часто не уверены в безопасности платформ электронной коммерции. Более того, компании электронной коммерции часто подвержены мошенническим действиям в отношении данных пользователей, деталей транзакций и т. д. Такие утечки данных наносят ущерб не только клиентам, но и репутации компании, тем самым вынуждая их закрывать магазины.
Таким образом, для компаний становится очень важным инвестировать в передовые технологии, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, для обнаружения и предотвращения мошенничества. Машинное обучение в области обнаружения мошенничества может легко обрабатывать большие объемы данных и выявлять необычное поведение, тем самым предотвращая мошенничество. Это также означает, что машинная обработка данных и пометка аномалий будут более эффективными и быстрыми, чем ручной анализ, выполняемый людьми.
5. Прогнозирование
Управление спросом и предложением имеет решающее значение для обеспечения бесперебойной работы компании. Для точного прогнозирования спроса и наличия достаточного предложения данные необходимы для принятия решений.
Алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать исчерпывающие объемы данных. Это делает машинное обучение практическим решением для точного управления спросом и предложением. Алгоритмы машинного обучения также могут анализировать данные и получать информацию, которая может помочь компании лучше понять клиентов и улучшить свои продукты.
Подведение итогов
Глядя на огромную ценность машинного обучения в электронной коммерции, все больше и больше компаний готовы инвестировать в технологические решения, которые расширяют возможности их клиентов и улучшают их продукты.
В Maruti Techlabs наши услуги машинного обучения гарантируют, что мы обеспечим быстрое принятие решений, более быстрое обнаружение аномалий и автоматизацию бизнес-процессов для наших клиентов. Мы работали с компаниями со всего мира и реализовывали индивидуальные решения, адаптированные для каждого бизнеса. Не стесняйтесь обращаться к нам, если вы слишком заинтересованы в том, чтобы узнать, как решения для машинного обучения могут помочь вашему бизнесу.
