Beungeut Anyar E-Dagang: Dampak Pembelajaran Mesin di Industri

Ecommerce sareng Pembelajaran Mesin

Naha anjeun kantos ngaduga yén komputer tiasa mikawanoh sareng diajar pola pikeun nyandak kaputusan sorangan? Upami jawaban anjeun henteu, anjeun aya dina kapal anu sami sareng seueur ahli dina industri e-commerce; teu aya anu tiasa ngaramalkeun kaayaan ayeuna.

Nanging, pembelajaran mesin parantos maénkeun peran anu penting dina évolusi e-commerce salami sababaraha dekade ka pengker. Hayu urang tingali dimana e-commerce ayeuna sareng kumaha panyadia ladenan machine learning bakal ngawangun éta dina mangsa nu bakal datang teu-teuing-jauh.

Naon anu Robah dina Industri E-commerce?

Sababaraha tiasa percanten yén e-commerce mangrupikeun fenomena anu kawilang énggal anu dasarna ngarobih cara urang balanja, kusabab kamajuan téknologi di lapangan. Éta henteu sapinuhna, kumaha ogé.

Sanaos téknologi maénkeun peran anu ageung dina kumaha urang kalibet sareng toko ayeuna, e-commerce parantos aya langkung ti 40 taun sareng langkung ageung ayeuna ti kantos.

Penjualan e-commerce ritel sadunya ngahontal 4.28 triliun dolar dina 2020, kalayan pendapatan e-ritel diperkirakeun ngahontal 5.4 triliun dolar dina 2022.

statista

Tapi upami téknologi sok aya, kumaha diajar mesin ngarobih industri ayeuna? Ieu basajan. Kecerdasan jieunan ngaleungitkeun gambar sistem analisis saderhana pikeun nunjukkeun kumaha kuatna, sareng transformatif, éta tiasa leres-leres.

Dina taun-taun saméméhna, intelijen buatan sareng pembelajaran mesin teuing teu acan dikembangkeun sareng saderhana dina palaksanaanna pikeun leres-leres terang dina hal aplikasi anu mungkin. Sanajan kitu, éta geus euweuh kasus.

Merek tiasa nganggo konsép sapertos milarian sora pikeun ngamajukeun produkna di payuneun palanggan sabab téknologi sapertos diajar mesin sareng chatbots janten langkung umum. AI ogé tiasa ngabantosan ramalan inventaris sareng dukungan backend.

Mesin Learning jeung Rekomendasi Mesin

Aya sababaraha aplikasi utama téknologi ieu dina e-commerce. Dina skala global, mesin rekomendasi mangrupikeun salah sahiji tren anu paling panas. Anjeun tiasa sacara saksama ngevaluasi kagiatan online ratusan juta jalma nganggo algoritma pembelajaran mesin sareng ngolah data anu ageung kalayan gampang. Anjeun tiasa nganggo éta pikeun ngahasilkeun rekomendasi produk pikeun palanggan atanapi sakelompok palanggan khusus (segmentasi otomatis) dumasar kana kapentinganna.

Kumaha carana sangkan eta pagawean?

Anjeun tiasa terang mana sub-kaca anu dianggo ku klien ku ngevaluasi data anu ageung dina lalu lintas halaman wéb ayeuna. Anjeun tiasa nyarios naon anu anjeunna pikahoyong sareng dimana anjeunna nyéépkeun seueur waktosna. Saterusna, hasilna bakal disadiakeun dina kaca pribadi kalawan item nu disarankeun dumasar kana sababaraha sumber informasi: profil kagiatan customer saméméhna, kapentingan (misalna hobi), cuaca, lokasi, sarta data média sosial.

Pembelajaran Mesin sareng Chatbots

Ku analisa data terstruktur, chatbots Powered by machine learning bisa nyieun leuwih "manusa" paguneman kalawan pamaké. Chatbots tiasa diprogram sareng inpormasi umum pikeun ngawalon patarosan konsumen nganggo pembelajaran mesin. Intina, langkung seueur jalma anu berinteraksi sareng bot, langkung saé éta bakal ngartos produk / jasa situs e-commerce. Ku naroskeun patarosan, chatbots tiasa masihan kupon anu dipersonalisasi, mendakan kamungkinan kamungkinan upsell, sareng nyayogikeun kabutuhan jangka panjang palanggan. Biaya ngarancang, ngawangun, sareng ngahijikeun chatbot khusus pikeun halaman wéb sakitar $ 28,000. Pinjaman usaha leutik tiasa dianggo pikeun mayar ieu. 

Pembelajaran Mesin sareng Hasil Pilarian

Pamaké tiasa ngagunakeun pembelajaran mesin pikeun mendakan naon anu dipilarian dumasar kana pamundut pamilarianna. Konsumén ayeuna milarian produk dina situs e-commerce nganggo kecap konci, janten pamilik situs kedah ngajamin yén kecap konci éta parantos ditugaskeun ka produk anu dipilarian ku pangguna.

Pembelajaran mesin tiasa ngabantosan ku milarian sinonim tina kecap konci anu biasa dianggo, ogé frasa anu sabanding anu dianggo ku jalma pikeun patarosan anu sami. Kapasitas téknologi ieu pikeun ngahontal ieu asalna tina kamampuan pikeun ngaevaluasi halaman wéb sareng analitikna. Hasilna, situs e-commerce tiasa nempatkeun produk-dipeunteun luhur di luhur halaman bari prioritizing ongkos klik jeung conversions saméméhna. 

Kiwari, raksasa kawas eBay geus sadar pentingna ieu. Kalayan langkung ti 800 juta barang anu ditampilkeun, perusahaan tiasa ngaramalkeun sareng nawiskeun hasil pamilarian anu paling relevan ngagunakeun intelijen buatan sareng analitik. 

Pembelajaran Mesin sareng Targeting E-commerce

Beda sareng toko fisik, dimana anjeun tiasa nyarios sareng para nasabah pikeun diajar naon anu dipikahoyong atanapi diperyogikeun, toko online dibombardir ku jumlah data klien anu ageung.

Salaku hasilna, segmentation klien penting pisan pikeun industri e-commerce, sabab ngamungkinkeun usaha pikeun nyaluyukeun metode komunikasina pikeun unggal palanggan. Pembelajaran mesin tiasa ngabantosan anjeun ngartos kahoyong palanggan anjeun sareng masihan aranjeunna pangalaman mésér anu langkung cocog.

Pembelajaran Mesin sareng Pangalaman Pelanggan

Perusahaan e-commerce tiasa nganggo mesin diajar pikeun nyayogikeun pangalaman anu langkung pribadi pikeun konsuménna. Konsumén ayeuna henteu ngan ukur resep tapi ogé nungtut pikeun komunikasi sareng merek karesepna sacara pribadi. Retailers tiasa ngaropea unggal sambungan kalawan konsumén maranéhanana ngagunakeun kecerdasan jieunan sarta learning mesin, hasilna pangalaman customer hadé.

Salaku tambahan, aranjeunna tiasa nyegah masalah perawatan palanggan ku cara ngagunakeun pembelajaran mesin. Kalayan diajar mesin, ongkos abandonment karanjang pasti bakal turun sareng penjualan bakal ningkat tungtungna. Bot rojongan customer, teu kawas manusa, bisa nganteurkeun jawaban unbiased iraha wae beurang atawa peuting. 

Mesin Learning jeung Deteksi panipuan

Anomali langkung gampang ditingali nalika anjeun gaduh langkung seueur data. Ku kituna, anjeun tiasa nganggo machine learning pikeun ningali tren data, ngartos naon anu 'normal' sareng anu henteu, sareng nampi panggeuing nalika aya anu salah.

'Deteksi panipuan' mangrupikeun aplikasi anu paling umum pikeun ieu. Konsumén anu ngagaleuh barang dagangan anu ageung nganggo kartu kiridit anu dipaling atanapi anu ngabatalkeun pesenan saatos barang dikirimkeun mangrupikeun masalah umum pikeun pangecér. Ieu tempat diajar mesin.

Pembelajaran Mesin sareng Harga Dinamis

Dina kasus harga dinamis, pembelajaran mesin dina e-commerce tiasa pisan mangpaatna sareng tiasa ngabantosan anjeun ningkatkeun KPI anjeun. Kamampuhan algoritma pikeun diajar pola anyar tina data mangrupikeun sumber mangpaat ieu. Hasilna, algoritma ieu terus diajar sareng ngadeteksi paménta sareng tren anyar. Gantina ngandelkeun pangurangan harga anu sederhana, usaha e-commerce tiasa nyandak kauntungan tina modél duga anu tiasa ngabantosan aranjeunna terang harga idéal pikeun unggal produk. Anjeun tiasa milih tawaran anu pangsaéna, harga anu pangsaéna, sareng nunjukkeun diskon waktos-nyata, bari mikirkeun strategi pangsaéna pikeun ningkatkeun penjualan sareng optimasi inventaris.

Jumlahna

Cara anu diajar mesin ngabentuk industri e-commerce henteu kaétang. Aplikasi téknologi ieu ngagaduhan dampak langsung kana palayanan palanggan sareng pertumbuhan bisnis dina industri e-commerce. Perusahaan anjeun bakal ningkatkeun palayanan palanggan, dukungan palanggan, efisiensi, sareng produksi, ogé nyandak kaputusan SDM anu langkung saé. Algoritma pembelajaran mesin pikeun e-commerce bakal terus janten jasa anu penting pikeun bisnis e-commerce nalika aranjeunna mekar.

Tempo Daptar Vendorland urang Mesin Learning Company

Naon anu anjeun pikirkeun?

Situs migunakeun Akismet pikeun ngurangan spam. Diajar kumaha komentar data anjeun diolah.