Искусственный интеллект и машинное обучение в наши дни стали мейнстримом, и ведущие организации, такие как Apple и Google, являются пионерами быстрой голосовой навигации по личным и онлайн-каналам.

Обслуживание клиентов является единственным ключевым отличием.

Машинное обучение поддерживает программирование рекомендаций в реальном времени, что необходимо для сайтов электронной коммерции. Перекрестные и дополнительные продажи становятся проще благодаря персонализированным рекомендациям, предоставляемым сложными алгоритмами машинного обучения.

Успех розничного интернет-бизнеса зависит от рекомендаций в режиме реального времени:

Возможность создавать приложения с высоким потенциалом делает машинное обучение приоритетной областью для экспертов по искусственному интеллекту. Эта область ИИ — это гораздо больше, чем просто системы, основанные на правилах, и ее можно применять при разработке алгоритмов, которые исследуют данные и самообучаются — алгоритмы, которые могут выявлять закономерности, связи и идеи для предоставления убедительных рекомендаций клиентам. Хотя алгоритмы машинного обучения существуют уже некоторое время, возможность автоматически применять сложные вычисления к большим данным все чаще и быстрее — это недавняя разработка.

Зачем электронной коммерции нужно машинное обучение?

Есть много преимуществ, если машинное обучение включено в процессы электронной коммерции.

  • Улучшенный поиск товаров. Поиск товаров может основываться не только на ключевых словах, но и на оценках клиентов, рейтинге кликов и инвентаре. Самообучающиеся поисковые системы могут понять, чего на самом деле может хотеть клиент [а не только то, что клиент ввел]
  • Информированные рекомендации. Иногда рекомендация может показаться клиенту лучшим выбором, чем то, что он действительно искал. Повторные покупки, основанные на соответствующих рекомендациях, значительно повышают удовлетворенность клиентов и их отзыв.
  • Динамическое ценообразование. Это огромное преимущество для онлайн-компаний, поскольку они могут использовать существующие данные и прогнозировать, откуда может возникнуть спрос, и предлагать цены, которые тесно связаны с тенденциями в [домашнем] местоположении.
  • Лучшие бизнес-решения. Машинное обучение выполняет множество исследований, ориентированных на данные, таких как прогнозирование спроса на продукты, выявление потенциальных проблем с запасами, классификация продуктов и определение ключевых слов, управление маркетинговыми кампаниями, оценка затрат на доставку/упаковку и т. д. и улучшение сегментации клиентов.

Машинное обучение — это самое большое достижение в области технологий, которое, вероятно, следует использовать в электронной коммерции. Его можно применять во многих областях бизнеса, что делает его эффективным, действенным и прибыльным. Сейчас самое время внедрить эту технологию завтрашнего дня.

Также читайте больше на https://www.payoda.com/blogs/

Автор: .NET Stream