Каждый, кто ведет бизнес электронной коммерции, хочет, чтобы он был успешным, но лишь немногие знают или используют машинное обучение в своих интересах.

Внедрение машинного обучения в индустрию электронной коммерции — важный шаг на пути к развитию бизнеса. Он творит чудеса, которые не могут быть измерены силой человека.

Сегодня давайте кратко рассмотрим несколько мощных примеров и приложений машинного обучения в электронной коммерции.

# Умный поиск:

У всех нас есть один друг, на которого мы полагаемся, когда у нас в голове есть песня, но мы не можем подобрать слова, мы говорим им все, что приходит нам на ум, будь то мелодия или танцевальное движение, связанное с ней, и вуаля. ! они поняли это и спасли нас от траты времени на размышления об этом.

Что ж, Smart Search — ваш друг, просто мозг этого — компьютер. Этот мозг вашего друга использует машинное обучение, чтобы понять, что вы говорите. Он будет выполнять автоматическую категоризацию и предлагать описания на основе их функций, распознавания изображений, для похожих элементов в базе данных, предложений описания, проверки орфографии и всех различных методов, чтобы предоставить вам наилучший результат.

В электронной коммерции интеллектуальный поиск может помочь потребителям получить желаемые результаты, не беспокоясь о том, что то, что они ищут, будет понято приложением/веб-сайтом, что сэкономит им время и принесет прибыль бизнесу, поскольку потребители купят что-то, только если найдут это.

# Системы рекомендаций:

Теперь, когда к нам пришел потребитель, нам нужно убедиться, что он останется. В этом нам могут помочь рекомендательные системы. Существует несколько алгоритмов, которые будут работать с предпочтениями пользователя, предыдущими взаимодействиями, историей покупок, а также демографическими данными и некоторыми другими показателями, чтобы обеспечить персонализированный опыт покупок. И кто не любит персонализированный опыт, мы все возвращаемся в места, которые относятся к нам по-особенному. И именно так у бизнеса появился новый потребитель благодаря использованию машинного обучения.

# Оптимизация цен:

Давайте будем честными, мы все любим торговаться. Пусть это будет самая маленькая покупка, о которой мы любим торговаться и снижать цену, чтобы свести концы с концами. Хотя покупка через электронную коммерцию — это единственное, на что мы не способны, что, если я скажу вам, что есть способ решить эту проблему?

Вы правильно догадались, это машинное обучение. Конкуренция, сезонность, тенденции, состояние рынка, местный спрос и даже погода — вот лишь некоторые из многих факторов, которые могут повлиять на покупательскую активность. Алгоритмы машинного обучения изучают исторические данные и находят закономерности, чтобы прогнозировать лучшие цены и предлагать скидки или дополнительные продажи, когда это уместно.

Итак, вот оно. Машинное обучение даже предоставило вам способ предлагать своим пользователям лучшую цену.

# Прогноз оттока:

Что, если вы приложили к пользователям все усилия, а они все равно решили уйти?

Не беспокойся. Машинное обучение прикроет вашу спину. Анализ данных и поведения клиентов в модели прошлого мл позволяет выявить похожих клиентов и предотвратить их уход. Модель оттока будет предсказывать их намерения на один шаг раньше, чем они это сделают, давая вам шанс удержать их.

Теперь, когда известно, какие клиенты собираются попрощаться, постарайтесь изо всех сил остановить их.

# Чат-боты:

Всегда есть несколько пользователей, которые имеют бесконечный список сомнений и требуют ответов независимо от времени. Это становится реальной проблемой, когда у вас есть иностранные потребители, к счастью, наш закон защищает нас от работы 24 часа в сутки, но если некому будет обслуживать этих клиентов, они могут в конечном итоге покинуть вас, а это не то, что вам нужно для вашего бизнеса. Вот где ваш старый друг Машинное обучение приходит вам на помощь, он приносит этих удивительных ботов, которые, если их хорошо обучить, могут изучать информацию профиля пользователя и предыдущее поведение клиентов, чтобы предоставлять персонализированные ответы, которые увеличивают шансы на конверсию.

Они работают 24/7 и способны решить большинство рутинных задач, таких как:

  • Отвечаем на самые частые запросы
  • Перенаправление клиентов в нужные отделы
  • Рекомендуемые продукты
  • Сбор платежей и реквизитов
  • Размещение заказов
  • Планирование и отслеживание поставок. и т. д.

И самое приятное, что вам не нужно платить им.

# Управление запасами:

Вы когда-нибудь задумывались, как ваш любимый универмаг запасается всеми продуктами и напитками, которыми вы хотели бы наслаждаться в течение всего года?

Правильный ответ — управление запасами. Наличие избытка или недостатка продуктов является нездоровой ситуацией для вашего бизнеса. Машинное обучение может помочь предсказать рост или падение продаж, анализируя, сколько вам нужно заказать или произвести, чтобы иметь достаточно предложения для удовлетворения спроса. Поскольку база данных хранит значительные объемы исторических данных, она может связывать некоторые события и прогнозировать тенденции.

Это помогает бизнесу значительно сэкономить, не тратя ресурсы впустую.

# Обнаружение мошенничества:

И последнее, но не менее важное: на пути к тому, чтобы стать успешным гигантом электронной коммерции, бизнес может пострадать от мошенничества. Некоторые из распространенных проблем возникают, когда:

  • Кто-то злоупотребляет украденной или потерянной кредитной картой, покупает продукты, а затем возвращает их, что наносит ущерб вашему бизнесу.
  • Кто-то может взломать ваши системы и получить доступ к конфиденциальным пользовательским данным, которые могут быть использованы не по назначению.

Каждый раз, когда это происходит, люди теряют доверие к вашему бизнесу, а вы теряете клиентов. При использовании машинного обучения модели могут отлично идентифицировать и помечать подозрительное поведение и создавать шаблоны, на основе этих данных в любом подозрительном случае система может запросить онлайн-проверку личности (подтвердить заказ по электронной почте, телефону или другим способом), которая затем может использоваться для снижения риска появления этих неожиданных нарушителей спокойствия.

Заключение:

Ну, это на сегодня.

В этой статье мы обсудили несколько вариантов использования машинного обучения в электронной коммерции. Хотя на данный момент есть много других приложений, давайте остановимся здесь.

Надеюсь, вам понравилось. Поделитесь своими взглядами и мнениями.