Мы находимся в разгаре четвертой промышленной революции (или индустрии 4.0), когда внедрение инновационных технологий, таких как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML), преобразует способы ведения бизнеса компаниями в различных отраслях.

В частности, коммерческие организации, работающие в сфере розничной торговли или электронной коммерции, используют передовые приложения на базе искусственного интеллекта и машинного обучения, включая систему рекомендаций, чат-бота, систему прогнозной аналитики и т. Д., Для внедрения инноваций и улучшения своих бизнес-процессов. Ряд крупных игроков розничной и электронной коммерции, таких как Amazon, Alibaba, Wal-Mart, Flipkart, успешно внедрили технологии искусственного интеллекта и машинного обучения на протяжении всего цикла продаж от логистики до продаж и послепродажного обслуживания, таким образом улучшить результаты, а также бизнес-процессы.

Теперь многие другие компании розничной торговли и электронной коммерции могут задаться вопросом, могут ли они использовать ИИ и машинное обучение для своих бизнес-нужд. Ответ - ДА, и вам не обязательно быть крупным предприятием, чтобы воспользоваться огромными преимуществами, которые дает использование технологии машинного обучения.

В этой статье мы исследуем, как компании любого размера, занимающиеся электронной коммерцией и розничной торговлей, могут использовать приложения машинного обучения для улучшения своего бизнеса - с целью увеличения продаж и снижения затрат - опережая конкурентов.

Примеры машинного обучения в розничной торговле:

Рекомендательные системы

Одним из самых популярных примеров машинного обучения в розничной торговле и электронной коммерции является применение рекомендательной системы для увеличения продаж путем предложения соответствующих товаров для покупки, которые могут быть очень интересны пользователям. Компании, занимающиеся электронной коммерцией, успешно внедрили рекомендательные системы, предлагающие персонализированные предложения и индивидуализированные маршруты покупок в Интернете для пользователей через их веб-сайты.

Система рекомендаций не только упрощает для клиентов поиск интересующего их контента, но и предлагает пользователям предложения по предложениям, которые они никогда бы не искали. Более того, компании могут улучшить свою маркетинговую деятельность, рассылая персонализированные электронные письма, предлагая получателям специальные или актуальные товары, соответствующие их профилям покупок.

Как только клиенты начнут чувствовать, что их понимают и им уделяют особое внимание, они, скорее всего, будут покупать больше продуктов или больше потреблять услуги. Что еще более важно, понимая, что именно ваши клиенты хотят или ищут в настоящее время, и сразу же предоставляя это им, они с меньшей вероятностью оставят вашу платформу в поисках чего-то другого. Это означает более высокий коэффициент конверсии при одновременном снижении шансов проиграть конкурентам.

Интегрируя систему рекомендаций в свои веб-сайты электронной коммерции, розничные торговцы могут обеспечить добавленную стоимость для своих клиентов и в то же время улучшить процесс продаж, оставаясь впереди конкурентов.

Оптимизация цен

Ценообразование - один из важнейших факторов, обеспечивающих успех и прибыльность бизнеса. Розничные торговцы и компании электронной коммерции могут использовать огромные возможности машинного обучения для создания эффективного решения для автоматизации ценообразования.

Как вы, возможно, уже знаете, алгоритм машинного обучения может изучать закономерности на основе данных, вместо того, чтобы быть явно запрограммированным. В случае оптимизации ценообразования разработанный алгоритм учитывает ряд переменных ценообразования, чтобы определить лучшие цены на товары, продаваемые розничными продавцами, а также понять, как клиенты реагируют на разные цены на продукты и услуги.

Компании розничной торговли могут учитывать различные факторы, такие как спрос, предложение, конкуренция и другие внешние факторы, которые влияют на их бизнес, чтобы создать автоматическую систему ценообразования, которая эффективно использует технологию машинного обучения для корректировки и оптимизации цен.

Кроме того, алгоритм может искать бизнес-данные, связанные с ценами на продукты компании (например, историю продуктов конкурентов, будущую рекламную программу и т. Д.), Чтобы бизнес мог иметь лучшую информацию и принимать обоснованные решения.

Прогнозирование поведения клиентов

Представьте себе, могут ли компании предсказать поведение своих клиентов - например, особый интерес к покупке определенного вида продукции или переключение на конкурентов по более выгодной цене - доступ к этой информации может открыть так много возможностей продаж для ваших компаний.

На основе собранных данных о предыдущем поведении клиентов система, разработанная на основе машинного обучения, может анализировать, чтобы предсказать, как клиенты будут вести себя в будущем. Такая система позволяет предприятиям проводить персонализированные маркетинговые мероприятия, которые более эффективны, чем традиционные подходы.

Например, возможность предсказать, какие клиенты с большей вероятностью перейдут на платную подписку после окончания пробного периода, или узнать, какие из них с большей вероятностью купят продукт компании в следующий праздничный сезон и т. Д., Позволяет предприятиям отправлять очень персонализированные предлагает или обеспечивает специальную поддержку клиентов, ориентированную на тех пользователей, которые с большей вероятностью совершат покупку, что приводит к лучшему коэффициенту конверсии. Осуществление продаж и маркетинговых мероприятий, основанных на прогнозируемых потребностях клиентов, также помогает повысить лояльность и уровень удержания клиентов.

Социальные сети: отслеживание бренда и настроений клиентов

Как упоминалось в нашем предыдущем сообщении в блоге, социальные сети изменили то, как люди совершают покупки у почти всех крупных торговых сетей, активно присутствующих в наши дни в Интернете. Не только в социальных сетях, клиенты могут просматривать продукты и услуги, отправлять запросы и / или размещать заказы непосредственно через социальные сети.

Кроме того, многие также используют социальные сети в качестве официальных каналов связи, обеспечивающих заботу о своих клиентах. Таким образом, отслеживание настроений клиентов и мониторинг бренда через социальные сети очень важны для розничных продавцов. Благодаря технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения компании теперь могут в широком масштабе отслеживать свои социальные сети, автоматически получая анализ бизнес-данных о том, что движет трафиком, вовлеченностью и настроениями клиентов. Кроме того, на основе собранной информации розничные продавцы могут создавать контент для социальных сетей, соответствующий текущим тенденциям в социальных сетях, предлагая своим клиентам и потенциальным клиентам в нужное время маркетинг.

В дополнение к автоматическому отслеживанию упоминаний своих брендов через социальные сети в текстовой форме, розничные продавцы теперь могут также отслеживать, как они отображаются в других медиа-формах, таких как изображения и видео, благодаря распознаванию изображений.

Чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта

Чат-бот - еще один популярный пример применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в розничной торговле. Типичное приложение чат-бота может общаться и взаимодействовать с клиентами, имитируя разговор, похожий на человеческий, предоставляя ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ) клиентов. Для крупных компаний, занимающихся электронной коммерцией, с большим каталогом, состоящим из множества товаров, клиентам иногда бывает сложно найти конкретный товар, который им нужен. В частности, многие клиенты хотят и должны искать элементы на основе атрибутов элемента (например, цвета, размера и т. Д.), Не зная точного условия поиска. Усовершенствованное приложение чат-бота может довольно легко помочь клиентам с их запросом, как это делает продавец-человек.

Кроме того, чат-бот может обеспечить добавленную стоимость, улучшая покупательский опыт клиентов, предлагая дополнительные товары для покупки, и обеспечивает значительную часть онлайн-обслуживания клиентов вашей компании.

Выше приведены некоторые из распространенных примеров применения технологии машинного обучения в розничной торговле, бизнес-организации в других отраслях, таких как производство, здравоохранение, транспорт и т. Д., Сегодня также используют машинное обучение для лучшего обслуживания клиентов, улучшения своих бизнес-процессов и инноваций.

Здравоохранение. Одним из примеров использования ИИ в здравоохранении является помощь в обнаружении аномалий в рентгеновских лучах и МРТ или применение бота HealthCare, который представляет собой приложение ИИ, с которым пациенты могут взаимодействовать через веб-сайт HealthCare или через телефон, чтобы получить помощь по их просьбам.

Транспорт. Беспилотные автомобили, такие как самоходные автомобили и грузовики, вызывают большой интерес в последние несколько лет. К ведущим примерам относятся крупные игроки, такие как Uber и Tesla, которые успешно создали решения для беспилотных автомобилей и грузовиков, чтобы сэкономить время и повысить производительность.

Финансы. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения могут использоваться в финансах для автоматического обнаружения и предотвращения мошенничества. Предоставляя алгоритму большие наборы данных о реальных и мошеннических действиях, модели машинного обучения могут научиться лучше угадывать, какие транзакции с наибольшей вероятностью будут мошенническими и т. Д.

Данные, необходимые для использования ИИ и машинного обучения в вашем бизнесе:

В различных примерах, описанных выше, модели машинного обучения обучаются с использованием бизнес-данных в различных форматах (например, текст, изображения, числа и т. Д.), Касающихся клиентов, продуктов, конкурентов и т. Д., Которые собираются из различных источников. Без данных модели машинного обучения не смогли бы обучаться сами.

Если ваш бизнес только что создан (например, стартап) или у вас еще нет необходимых данных, вам может потребоваться рассмотреть способы сбора таких данных путем сканирования Интернета или использования услуг консалтинговых компаний по машинному обучению. Вообще говоря, чем больше объем собранных данных, тем лучше результаты (хотя в некоторых случаях небольшие наборы данных по-прежнему дают хорошие и полезные результаты).

Однако более важно хорошо понимать свой бизнес и видеть себя в глазах клиентов, чтобы вы могли предоставить именно то, что они хотят, в любое время и в любом месте с очень индивидуальным подходом.

Примечания:

TP&P Technology - это Компания по разработке программного обеспечения, базирующаяся во Вьетнаме, предоставляющая консультационные услуги по ИИ и машинному обучению и создающая решения на основе данных, чтобы помочь клиентам решать их уникальные бизнес-задачи в различных отраслях, таких как розничная торговля, электронная коммерция, финансы, торговля и инвестиции. .

Мы можем работать как расширение вашей команды, консультируя и создавая специализированное приложение для машинного обучения, тем самым помогая предприятиям достичь своих целей и улучшить ключевые показатели эффективности. Все это позволяет компаниям быстрее внедрять инновации и предоставлять своим клиентам уникальный, индивидуальный и персонализированный опыт.

Первоначально опубликовано на www.tpptechnology.com.