Машинное обучение находит применение практически во всех аспектах электронной коммерции. Теперь доступно больше информации, чем когда-либо, и фирмы электронной коммерции могут использовать эту информацию для повышения эффективности маркетинговых кампаний и повышения удовлетворенности клиентов. Интернет-магазины, в частности, могут значительно выиграть от машинного обучения. Машинное обучение позволяет им выделиться на фоне конкурентов. Некоторые варианты использования включают коэффициенты конверсии, прогнозирование оттока, интеллектуальный поиск, чат-боты и рекомендации по продуктам.
- Коэффициент конверсии:
Рост веб-сайтов электронной коммерции заключается в превращении браузеров или искателей в покупателей или покупателей. Коэффициент конверсии можно повысить, изучив данные о потребителях и определив важные элементы, влияющие на продажи.
2. Рекомендация продукта:
В настоящее время рекомендации по продуктам почти универсальны. Подобные продукты могут быть рекомендованы клиентам на основе их истории покупок, покупательских тенденций и любых текущих поисков продуктов.
3. Умный поиск:
Часто людям не хватает точного представления о том, чего они хотят, поэтому они ищут описание этого. Системы машинного обучения на основе NLP могут справиться с такими обстоятельствами, предоставляя улучшенные результаты поиска. НЛП использует предыдущие поиски, чтобы определить истинные желания пользователя. Даже если потребители не пишут название конкретного продукта или точное описание, машинное обучение все равно может давать интеллектуальные результаты поиска.
4. Чат-боты:
Чат-боты используются многими интернет-магазинами, такими как Amazon, Flipkart и Myntra, для ответов на частые вопросы, что экономит время представителей службы поддержки клиентов.
5. Прогноз оттока:
Прогнозирование оттока использует данные о существующих и предыдущих клиентах для поиска закономерностей. Например, какие действия совершают клиенты перед уходом? Системы машинного обучения могут предоставить такую информацию. Имея эту информацию, мы можем обнаружить тех, кто может уйти. После этого мы можем разрабатывать маркетинговые кампании с помощью электронной почты, социальных сетей или других средств, чтобы держать их на борту.
6. Помогает управлять запасами:
Используя информацию о клиентах, машинное обучение также может помочь в прогнозировании спроса, что поможет отслеживать запасы и управлять уровнями поставок.
7. Персонализация:
Машинное обучение помогает достичь высокого уровня персонализации в Интернете. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные и поведение клиентов, чтобы обеспечить индивидуальный пользовательский опыт.
Заключение
Применение машинного обучения стало распространенным и важным в электронной коммерции. Он становится более мощным, чем когда-либо, предлагая несколько преимуществ, включая повышение производительности и улучшение потребительского опыта. Сегодня интеграция машинного обучения в интернет-магазине необходима для успеха, подобно тому, как мы зависим от кислорода.
