Рынок электронной коммерции быстро растет во всем мире и меняет способ ведения бизнеса. За последние несколько лет электронная коммерция изменила то, как потребители делают покупки. В 2021 году объем розничных продаж электронной коммерции во всем мире составил примерно 4,9 триллиона долларов США. Прогнозируется, что эта цифра вырастет на 50 процентов в течение следующих четырех лет и достигнет около 7,4 триллиона долларов к 2025 году. (Источник: Statista) Текущий размер рынка электронной коммерции Индии составляет около ожидается, что к 2024 году он достигнет 111 миллиардов долларов США, а к 2026 году — 200 миллиардов долларов США. потребители.
Что такое перекрестные продажи и дополнительные продажи? Перекрестные продажи – это тактика, позволяющая предлагать потребителям дополнительные товары под такими заголовками, как "Часто покупаемые вместе" и "Клиенты, которые купили этот товар, также купили". Важно предлагать продукты, которые имеют отношение к потребителям, и их можно рекомендовать, используя историю покупок потребителей. Продукты, которые продаются как кросс-продажи, должны быть упакованы с привлекательным визуальным оформлением, а также четко обозначенной стоимостью. Допродажа — это тактика продажи более дорогой версии продукта, которая уже есть у покупателя. Кросс-продажи и дополнительные продажи помогают бренду увеличить свои доходы, предложить лучший, более персонализированный клиентский опыт и повысить лояльность к бренду.
Как Amazon рекомендует клиентам продукты, использующие машинное обучение? Совместная фильтрация – наиболее распространенный и популярный метод рекомендации товаров покупателям. Он рекомендует продукты по схожим предпочтениям/интересам других клиентов. Совместная фильтрация делится на два типа — фильтрация на основе пользователей и фильтрация на основе элементов. В пользовательской фильтрации новому покупателю будут показаны аналогичные покупки, сделанные другими покупателями. При совместной фильтрации по элементам алгоритм рекомендаций просматривает недавнюю историю покупок клиента и для каждой покупки выводит список связанных элементов. Amazon использует фильтрацию на основе элементов, чтобы рекомендовать продукты. Amazon генерирует 35% своих продаж через рекомендательные системы. Команда Amazon проанализировала историю покупок пользователей по предметам, и это дает лучшие результаты, чем на уровне клиентов.
Вывод. Использование машинного обучения в бизнесе весьма полезно для компаний, поскольку позволяет увеличить их доход. Это поможет удержать клиентов, предлагая более персонализированные предложения, поскольку продавать товары новым клиентам дороже, чем существующим. Стоимость привлечения новых клиентов довольно высока из-за усиления конкуренции на рынке электронной коммерции. Клиенты могут получать более персонализированные предложения, что также поможет им сэкономить деньги и время.
Использованная литература:
