За последнее десятилетие в индустрии электронной коммерции многое изменилось. Технологии были одним из важнейших факторов этих изменений. Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение все больше интегрируются в нашу повседневную жизнь, электронная коммерция не отстает от машинного обучения.
Поскольку объем электронной торговли продолжает расти на 20 % каждый год, технологии будут продолжать играть важную роль в том, как покупатели взаимодействуют с интернет-магазинами. Кроме того, на мобильные устройства будет приходиться около 70% всего трафика электронной коммерции. Искусственный интеллект и машинное обучение позволят обрабатывать более 80% взаимодействий с клиентами.
Вот как машинное обучение повлияет на электронную торговлю в ближайшем и отдаленном будущем:
Впечатления покупателей от покупок:
Машинное обучение позволяет предприятиям электронной коммерции создавать более персонализированный клиентский опыт. Клиенты предпочитают общаться со своими любимыми брендами и «ожидают» персонализации в общении. Машинное обучение может изучать ваши покупательские привычки и предпочтения и, следовательно, предлагать более актуальные предложения и другие сообщения.
Результаты поиска:
Улучшение результатов поиска означает больше бизнеса для интернет-магазинов. Машинное обучение может улучшить результаты поиска в электронной торговле, принимая во внимание личные предпочтения и историю покупок. Машинное обучение может создавать поисковый рейтинг на основе релевантности страницы для конкретного пользователя — в отличие от традиционных методов поиска, использующих ключевые слова.
Повторный таргетинг:
Искусственный интеллект может использовать не только цифровые данные покупателей, но и анализировать их поведение в магазине. Программное обеспечение для распознавания лиц будет использоваться для перенацеливания рекламы последнего продукта, который вы приобрели в магазине.
Рекомендации по продуктам:
Машинное обучение можно использовать в электронной коммерции, чтобы рекомендовать продукты в соответствии с моделями покупательского поведения. Это помогает увеличить конверсию.
Руководство по маркетингу:
Машинное обучение может распознавать закономерности и прогнозировать тенденции, чтобы компании могли узнать, на что реагируют люди, что можно изменить, а что можно полностью исключить из маркетинговых кампаний. Это помогает максимизировать отдачу от маркетинговой кампании.
Оптимизация цен:
Алгоритмы машинного обучения могут помочь собрать информацию о тенденциях ценообразования, ценах конкурентов и спросе на различные товары — и объединить эту информацию с поведением клиентов, чтобы определить лучшую цену для каждого из ваших продуктов.
В электронной коммерции есть много интересных возможностей для машинного обучения, и оно становится средством улучшения онлайн-ритейла. Это делает онлайн-продажи более эффективными и прибыльными.
