Wraz z nadejściem technologii handel elektroniczny zmienił zwyczaje kupowania i sprzedawania na całym świecie. Ze względu na dzisiejszy cyfrowy świat, firmy muszą rozszerzać swój zasięg na każdy zakątek. Nie ma znaczenia, kto, gdzie i jak. Liczy się tylko to, że ich produkty i usługi zostaną dostarczone do użytkowników końcowych.
Mówiąc dokładniej, firmy z branży e-commerce muszą dołożyć wszelkich starań, aby zapewnić sprawną dostawę swoich produktów i usług. Realizacja zamówień jest pierwszym kluczem do zagwarantowania tego. Jednak realizacja zamówień jest możliwa dopiero po ich utworzeniu.
W tym miejscu z pomocą przychodzi uczenie maszynowe. Uczenie maszynowe jest potężnym narzędziem, które pozwala na dostosowanie doświadczeń użytkowników i bardziej efektywną realizację zamówień. W tym blogu omówimy wykorzystanie uczenia maszynowego do poprawy doświadczeń w handlu elektronicznym.
Czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to dziedzina nauki, która dostarcza algorytmów do "uczenia się" na podstawie danych w celu dalszej poprawy możliwości przetwarzania. Programy te wykorzystują zebrane dane do identyfikacji wzorców, wykrywania trendów i tworzenia dokładnych prognoz. Uczenie maszynowe jest kluczowym narzędziem dla przedsiębiorstw. Optymalizuje przepływ pracy, obniża koszty i usprawnia pracę personelu.
Można to osiągnąć poprzez szkolenie na podstawie danych, a następnie testowanie na podstawie nowych danych. Można je nawet zastosować do ludzkich zachowań. Na przykład menedżer handlu elektronicznego może wykorzystać tę technologię do określenia najlepszej ceny produktu na podstawie tego, ile dana osoba jest skłonna zapłacić. Istnieje wiele różnych sposobów wdrażania uczenia maszynowego.
Kluczowe znaczenie ma odpowiednie monitorowanie działania modelu. Monitorowanie modelu jest niezbędnym narzędziem dla inżynierów uczenia maszynowego z wielu powodów. Podczas monitorowania modelu musimy wykonywać wiele różnych zadań, w tym:
- Monitorowanie poprawności działania klasyfikatora
- Właściwego przebiegu procesu szkolenia
- Właściwe działanie testu.
Stałe monitorowanie modelu pozwala nam sprawdzić każdy etap procesu i zdecydować, czy musimy zmienić parametry, czy nie.
Jak uczenie maszynowe może poprawić eCommerce
Uczenie maszynowe zmienia oblicze handlu elektronicznego. Wraz ze wzrostem sprzedaży w e-handlu gracze programistyczni szukają sposobów na utrzymanie przewagi. W czasach ostrej konkurencji między właścicielami sklepów liczy się każdy kęs.
Firmy mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do zbierania i analizowania danych w czasie rzeczywistym. Oznacza to lepszą i szybszą analizę w celu poprawy sprzedaży i konwersji. Firmy wykorzystują tę technologię, aby zapewnić klientom bardziej efektywną obsługę, a rezultaty są widoczne.
Na przykład Amazon testuje uczenie maszynowe, aby zrozumieć zachowanie użytkowników podczas przeglądania stron internetowych. Dzięki temu platforma może rekomendować produkty odpowiednie dla danego klienta. W ten sposób poprawia ich doświadczenia zakupowe.
1. Chatboty
Przedsiębiorstwa muszą stawiać doświadczenie użytkownika na pierwszym miejscu wśród swoich priorytetów. Podczas poznawania nowego produktu lub usługi, pierwszym punktem kontaktu większości użytkowników jest strona internetowa lub aplikacja mobilna.
Niestety, to nie doświadczenie sprawi, że potencjalny klient stanie się "powtarzającym się gościem". Do gry wchodzi uczenie maszynowe. Chatboty są doskonałym sposobem na interakcję z klientami i zaoferowanie im dostosowanych do ich potrzeb doświadczeń.
Uczenie maszynowe umożliwia firmom eCommerce dostosowanie swoich chatbotów. Chatboty eCommerce są zaprojektowane tak, aby odpowiadać na pytania i rozwiązywać problemy. Można ich użyć do wysłania wiadomości powitalnej do nowego klienta. Chatboty wysyłają również aktualne informacje o bieżącej sprzedaży lub kod promocyjny.
Takie podejście jest skuteczne, ponieważ są one wysoce spersonalizowane i istnieje większe prawdopodobieństwo, że klient na nie spojrzy i je przeczyta. Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do wyboru najlepszej metody, która działa z konkretnym użytkownikiem, sprawia, że chatboty eCommerce są bardziej spersonalizowane, a przez to bardziej skuteczne.
Możesz również skorzystać z dedykowanych rozwiązań online, aby zmaksymalizować przepływ pracy. Pomagają one zautomatyzować powtarzające się zadania i pozwalają na dostosowanie doświadczeń klientów do ich potrzeb. Mogą również pomóc w ochronie danych użytkowników.
2. Bezpieczeństwo
W przeszłości sprzedawcy detaliczni polegali na tradycyjnych metodach zabezpieczeń. Oprogramowanie antywirusowe i zapory sieciowe były wykorzystywane do ochrony klientów i firm internetowych. Metody te okazały się jednak nieskuteczne. Są one niewystarczające, aby pomóc sprzedawcom detalicznym w ochronie ich klientów przed cyberzagrożeniami.
Uczenie maszynowe to zaawansowana technologia w dziedzinie bezpieczeństwa cybernetycznego, która może dogłębnie monitorować i analizować działania klientów i sprzedawców detalicznych. W przypadku wykrycia próby oszustwa, sprzedawcy mogą podjąć odpowiednie działania, póki jest jeszcze na to czas.
Uczenie maszynowe poprawia bezpieczeństwo cybernetyczne poprzez analizowanie wzorców ataków cybernetycznych w celu tworzenia i ulepszania modeli predykcyjnych. Modele te mogą być wykorzystywane do powstrzymywania cyberataków zanim do nich dojdzie.
3. Rekomendacje produktów
Jednym z najlepszych sposobów na zwiększenie sprzedaży jest polecanie produktów. Ale jak można polecać produkty, jeśli nie wiadomo, kto je kupuje? Jednym ze sposobów poprawy rekomendacji produktów jest wykorzystanie uczenia maszynowego.
Niezbędne jest zrozumienie, co kupił klient. Ale równie ważne jest, aby wiedzieć, czego nie kupił. Przedsiębiorstwa mogą wykorzystać te informacje do rekomendacji w handlu elektronicznym. Można to zrobić, klasyfikując produkty i obliczając podobieństwa między nimi.
Można również dowiedzieć się, które produkty są podobne, a które różne od tych, które klient już kupił w innej kategorii. Firmy eCommerce mogą dostarczać spersonalizowane rekomendacje na podstawie produktów zakupionych przez klienta. Zwiększy to zadowolenie klientów oraz lojalność i zainteresowanie marką.
Uwagi końcowe
W większości przypadków konsumenci są leniwi. Wolą zobaczyć, co kupują inni lub przeczytać recenzje, niż zapoznać się z produktem. Wielu sprzedawców internetowych koncentruje się na poprawieniu komfortu zakupów. Optymalizują swoje strony pod kątem urządzeń mobilnych, eliminują koszty wysyłki. Obecnie technologia w niespotykany dotąd sposób poprawia jakość zakupów.
Wykorzystanie uczenia maszynowego do naśladowania procesu podejmowania decyzji przez człowieka może wygenerować listę rekomendacji. Doprowadzi to do wysokiego wskaźnika zakupu. Uzyskanie wysokiego współczynnika konwersji jest niezwykle istotne, ponieważ bez zakupów nie można generować przychodów.
Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do przewidywania, czego chcą Twoi klienci. Możesz spersonalizować ich doświadczenia zakupowe, aby dopasować je do ich potrzeb i pragnień.
Obecnie wiele firm stara się poprawić swoje doświadczenia w handlu elektronicznym za pomocą algorytmów uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe zapewnia bardziej trafne wyniki wyszukiwania. Najlepsze produkty i wyniki wyszukiwania są dostarczane w formie spersonalizowanej oferty.
Uczenie maszynowe ułatwia przejście klientów ze strony bloga na stronę sklepu internetowego. Programy uczenia maszynowego pomogły firmom podjąć tysiące ważnych decyzji. Będą one nadal odgrywać istotną rolę w zastosowaniach w świecie rzeczywistym.
