Варианты использования машинного обучения в электронной коммерции

Машинное обучение может значительно улучшить опыт покупок в Интернете как для клиента, так и для компании. От выбора продуктов до инвентаризации и безопасности — машинное обучение делает процесс покупок более удобным для всех.

Персонализация.

Современные потребители не хотят, чтобы их заставляли чувствовать себя просто еще одним числом. Они хотят, чтобы опыт покупок соответствовал их вкусам. Машинное обучение может сделать это, анализируя прошлое поведение, чтобы лучше предсказать конкретные продукты, которые могут заинтересовать клиентов.

Индивидуальный опыт означает, что больше внимания уделяется продуктам, к которым у клиентов есть доказанная привязанность. Это может означать более высокие коэффициенты конверсии.

Поиск по сайту.

Потребители привыкли получать качественный опыт, который предоставляет Google, хотя многие возможности поиска на сайтах электронной коммерции не соответствуют требованиям. Машинное обучение может сократить этот разрыв за счет использования интеллектуальных алгоритмов, включающих систему рекомендаций или визуальный поиск, что повышает вероятность того, что клиенты свяжутся с тем, что они ищут.

Управление спросом и предложением.

Управление запасами и оптимизация цепочек поставок сложны, но машинное обучение может частично облегчить это бремя. Точное прогнозирование спроса на определенные продукты на основе множества факторов, основанных на данных, означает, что вы не отстаете от потребительского спроса, не тратя ресурсы на ненужные складские площади.

Прогноз оттока.

Прогнозирование оттока — это скорость, с которой потребители отказываются от бренда. Легче продавать существующим клиентам, чем новым, поэтому важно иметь эффективную маркетинговую стратегию удержания. Машинное обучение может оптимизировать отток клиентов, точно прогнозируя, когда клиенты могут быть на грани ухода с вашей платформы.

Обнаружение мошенничества.

Обнаружение и защита от мошенничества являются неотъемлемой частью любой платформы электронной коммерции. Объем собранных данных, которые хранятся или находятся в движении, огромен и представляет собой ценную цель для хакеров. Машинное обучение может лучше анализировать транзакции, чтобы понять, какие транзакции являются подлинными, а какие потенциально мошенническими.

Улучшенное обслуживание клиентов.

Платформы электронной коммерции открыты 24/7 и ожидают, что служба поддержки клиентов будет делать то же самое. Это, конечно, не всегда возможно, но машинное обучение может сделать это возможным, предлагая автоматические ответы на основные запросы клиентов, прежде чем обращаться к людям с более сложными проблемами. Это повышает удовлетворенность клиентов и побуждает к покупкам.

Динамическое ценообразование.

Ценообразование непостоянно и, учитывая постоянно колеблющееся состояние мировых рынков, может меняться довольно часто. Решение для машинного обучения, которое учитывает изменения в материалах, стоимости доставки и производства и автоматически меняет цены, обеспечивает сохранение нормы прибыли.

Автоматизированные чат-боты для обслуживания клиентов.

Как упоминалось выше, штатное обслуживание клиентов 24/7 нереально для большинства компаний, хотя клиенты ожидают ответов на вопросы круглосуточно. Чат-бот, работающий на основе машинного обучения, — это хорошее решение, позволяющее предоставить клиентам качественный пользовательский интерфейс без существенной нагрузки на персонал.

Спасибо, что прочитали эту статью.

Источник: - https://www.bigcommerce.com/articles/ecommerce/machine-learning/

Варианты использования машинного обучения в электронной коммерции