Природа индустрии электронной коммерции всегда была динамичной. Если вы занимаетесь электронной коммерцией, часть вашей работы связана с решением таких задач, как повышение коэффициента конверсии сайта, то есть скорости, с которой клиенты становятся покупателями. Снижение скорости, с которой ваши клиенты отказываются от корзин. И, наконец, увеличение отдачи от ваших затрат на рекламу. На все эти вопросы есть только один ответ: улучшить качество обслуживания клиентов. И для этого сайт электронной коммерции должен предоставлять то, что ищут его покупатели.
Одним из наиболее часто используемых методов в мире технологий является понимание предпочтений ваших клиентов с помощью A/B-тестирования. Читая дальше, вы узнаете, что такое A/B-тестирование, его проблемы и неотъемлемую роль машинного обучения в A/B-тестировании веб-сайтов электронной коммерции.
A/B-тестирование для вашего сайта электронной коммерции
Давайте сначала погрузимся в основы, A/B-тестирование — это распространенная и мощная техника тестирования. Перед запуском новой страницы продукта на веб-сайте вы, как владелец электронной коммерции, можете отправить «тестовые» версии части своих клиентов, чтобы увидеть, какая версия веб-страницы работает лучше. Более того, A/B-тест дает вам ответы на вопросы, которые нравятся вашим клиентам.
Кроме того, A/B-тестирование можно использовать и в рекламе в социальных сетях. После анализа того, какая публикация в социальной сети получила наибольшее количество кликов, вы можете использовать эту версию в шаблоне на протяжении всей кампании. Таким образом, у вас есть верный шанс увеличить вовлеченность.
Упрощает ли машинное обучение A/B-тестирование?
Чтобы понять машинное обучение, давайте рассмотрим пример: вы когда-нибудь просматривали сайт электронной коммерции, а затем проверяли свою ленту в социальных сетях? Есть большая вероятность, что вы увидите ту же рекламу продукта с причудливым маркетинговым сообщением. Но как платформа социальных сетей узнала, на какой платформе вы были раньше и какие продукты вам понравились? Это машинное обучение в действии. Здесь меньше человеческого вмешательства и больше свободы для машины. Алгоритм может действовать сам по себе, развивая необходимые знания для выполнения данной задачи. Алгоритмы машинного обучения помогают устройствам учиться на заданном наборе данных и использовать полученные знания для будущих приложений.
Теперь перейдем к тому, как машинное обучение преодолевает трудности A/B-тестирования. Вы можете обнаружить некоторые проблемы при реализации A/B-тестов. Например, вам, возможно, придется сделать окончательный выбор до того, как будут получены окончательные результаты A/B-тестирования, особенно если у вас сжатые сроки. Еще одним препятствием может быть то, что большему количеству клиентов может понравиться вариант А, но такая же часть клиентов может выбрать вариант Б. Это может разочаровать вас в том, как угодить каждому покупателю. К счастью, машинное обучение приходит на помощь в эти напряженные времена.
Вы также можете прочитать Важность лучшей поисковой системы электронной коммерции
- Автоматическая сегментация клиентов
Прежде чем вы решите провести A/B-тестирование своей веб-страницы, вам необходимо разделить своих клиентов на соответствующие группы. С помощью неконтролируемого машинного обучения вы можете группировать клиентов в зависимости от их характеристик (возраст, пол, расходы, предпочтения и т. д.) и персонализировать контент на основе пользовательских предпочтений. Например, для женщин старше 20 лет реклама будет демонстрировать женские товары, а для мужчин старше 20 лет платформа может отображать мужские товары.
- Автоматизация принятия решения после A/B-тестирования
Алгоритм машинного обучения запрограммирован на выбор функций веб-страницы, на которые чаще всего нажимают. Решение основывается на наиболее рекомендуемых изменениях веб-страницы, которые может предложить алгоритм. Например, могут быть надежные данные о том, что большая кнопка «КУПИТЬ» на странице увеличила продажи на 1%, поэтому следующим логическим шагом будет проверка того, может ли ее дальнейшее увеличение улучшить результаты.
- Демонстрация оптимального варианта продукта
Самообучающиеся алгоритмы быстрее находят оптимальные варианты продуктов или страниц вместо ручных более медленных процессов. Машинное обучение в электронной коммерции позволяет продавцу физических товаров сократить расходы на порядки с месяцев до дней.
В заключение можно сказать, что машинное обучение — это развивающаяся технология. Тем не менее, у него есть много приложений в реальном времени, особенно в секторе электронной коммерции. Например, обнаружение динамического ценообразования, выбор персонализированного контента и многое другое. Используя машинное обучение, вы можете лучше понять, что предпочитает ваша аудитория на многих ключевых этапах процесса A/B-тестирования. Более того, машинное обучение сортирует и анализирует каналы, такие как каналы социальных сетей, чтобы помочь клиенту найти ценных покупателей и убедиться, что тест идет к нужным клиентам.