Концепция традиционного бизнеса постепенно угасает. Бизнес по всему миру развивается. Электронная коммерция относится к бизнесу, в котором товары покупаются и продаются через Интернет. Физического рынка не существует. Доступ к этим рынкам можно получить с помощью электронных устройств, таких как ноутбуки и компьютеры. Клиенты могут просматривать различные продукты, их характеристики, фотографии и отзывы перед совершением покупки. Все это можно сделать очень удобно, даже не посещая ни один магазин. Сегодня вы можете купить почти все, что вы можете придумать в Интернете. Электронная коммерция ориентирована не только на товары, но и на услуги. Финансовые услуги, такие как инвестиционный банкинг и онлайн-банкинг, доступны через Интернет. Рынок электронной коммерции очень велик. Многие компании открыли интернет-магазин, чтобы сэкономить на настройке, аренде и электроэнергии. Электронная коммерция позволила многим малым предприятиям расширить свой бизнес с очень низкими затратами.

Электронная коммерция в основном работает в 4 основных рыночных сегментах:
1. Бизнес для бизнеса (B2B). Этот сегмент включает продажу товаров и услуг между предприятиями.
2. Бизнес-потребителю (B2C). Этот сегмент включает продажу товаров и услуг между предприятиями и потребителями.
3. Потребитель-потребитель (C2C): – Этот сегмент предполагает продажу товаров между потребителями. В основном это касается продажи бывших в употреблении товаров.
4. От потребителя к бизнесу (C2B). Это уникальный сегмент, который включает продажу товаров от потребителя к бизнесу, таких как предметы искусства или некоторые патенты. могут быть проданы от потребителей к предприятиям.

Продажи в индустрии электронной коммерции достигли 4,28 трлн долларов США в 2020 году. Ожидается, что эта цифра достигнет 5,4 трлн долларов США в 2022 году.

Машинное обучение практически универсально в своем применении. Почти все отрасли сегодня используют машинное обучение. Решения, основанные на данных, приносят дивиденды компаниям по всему миру. Электронная коммерция — одна из таких отраслей, которая в значительной степени зависит от машинного обучения.

Вот несколько примеров использования машинного обучения в индустрии электронной коммерции.

  1. Чат-боты
    В наши дни чат-боты очень распространены. Мы можем видеть их на многих сайтах, которые мы посещаем. Машинное обучение можно использовать для программирования чат-ботов, чтобы они отвечали на общие запросы клиентов. Более сложные чат-боты могут помочь идентифицировать потенциальных клиентов и доставлять индивидуальные купоны, понимая клиентов. Компании должны иметь строгую политику конфиденциальности, чтобы завоевать доверие пользователей. Чат-боты могут использоваться и небольшими компаниями. Это может помочь сократить инвестиции в центры обслуживания клиентов.
  2. Защита от мошенничества
    Машинное обучение помогает выявлять ключевые закономерности в данных. Это означает, что он может найти транзакции, которые не являются нормальными. Такие транзакции могут быть помечены как мошенничество. С ростом электронной коммерции также увеличивается количество мошеннических действий. Клиенты, покупающие с помощью украденной кредитной карты или отказывающиеся от оплаты после того, как заказ был доставлен, очень распространены в сфере электронной коммерции. Обнаружение такого мошенничества может быть очень полезным. Машинное обучение значительно ускоряет и упрощает процесс обнаружения мошенничества.
  3. Анализ тенденций
    Очень важно понимать текущую тенденцию на рынке. Продукты, которые в настоящее время находятся в тренде, продаются легче, чем устаревшие продукты. Устаревшие продукты также могут дорого стоить продавцу с точки зрения обслуживания и хранения. Продавец должен постоянно анализировать тенденции на рынке, чтобы продавать более эффективно и получать прибыль. Машинное обучение может помочь проанализировать тенденцию, сравнивая покупки, обзоры, рейтинги и данные из социальных сетей. Товары с низкими покупками и рейтингом могут быть удалены.
  4. Система рекомендаций
    Это наиболее подходящее приложение машинного обучения с точки зрения клиента. Нам всегда рекомендовали продукты, которые нам нравятся, и мы всегда получаем рекомендуемые продукты, которые хорошо сочетаются с продуктом, который мы приобрели. Механизм рекомендаций непрерывно анализирует поведение клиентов, чтобы предсказать, что может заинтересовать этого конкретного клиента. Механизмы рекомендаций всегда сравнивают прогноз и выбор клиента, чтобы улучшить алгоритм.
  5. Улучшенный поиск и отображение
    На сайтах электронной коммерции размещено большое количество товаров. Клиентам очень удобно выполнять поиск по ключевым словам и получать список продуктов, соответствующих этому ключевому слову. Владельцы сайтов могут сопоставлять ключевые слова с определенными продуктами. Сопоставление всех ключевых слов, связанных с продуктом, может быть очень утомительным. Машинное обучение может помочь найти различные синонимы ключевых слов, а также найти похожие фразы. Это может помочь улучшить поиск продукта. Машинное обучение также может хорошо понимать клиента и фильтровать поиск продукта в зависимости от его интересов. Сайты электронной коммерции уделяют пристальное внимание таким показателям, как рейтинг кликов и конверсия. Предоставление соответствующих результатов поиска может снизить рейтинг кликов и улучшить конверсию.
  6. Допродажи и скидки
    Иногда клиенты могут посещать веб-сайты электронной коммерции для поиска товаров. Машинное обучение может помочь этим компаниям электронной коммерции превратить этих случайных посетителей в клиентов с помощью динамического ретаргетинга, дополнительных продаж или скидок. Клиенты могут быть перенацелены с помощью машинного обучения. Прошлые записи анализируются, чтобы понять, как похожие пользователи превращались в клиентов. Эти пользователи могут быть нацелены на рекламу определенных продуктов. Ограниченные по времени скидки могут быть очень привлекательными для клиентов. Машинное обучение выберет лучший метод, который работал ранее на аналогичных клиентах.

Вот некоторые из способов применения машинного обучения в сфере электронной коммерции. В наши дни компании находят уникальные способы применения методов машинного обучения, чтобы сохранить свое конкурентное преимущество над конкурентами. Клиенты будут наслаждаться более качественным обслуживанием, если эти методы используются с соблюдением этических норм.