Пример использования машинного обучения в электронной коммерции
Давайте сначала получим обзор машинного обучения и электронной коммерции.
Что такое машинное обучение (ML)?
Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта и компьютерных наук, которая в основном фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как учится человек.
Почему мы используем машинное обучение?
Мы используем машинное обучение, потому что машинное обучение позволяет пользователям передавать алгоритму машинного обучения огромное количество данных, а модель анализирует данные и делает прогнозы, рекомендации и прогнозы на основе данных на основе входных данных.
Что такое электронная коммерция и почему она актуальна сегодня?
Определение: это просто покупка и продажа вещей через Интернет.
Электронная коммерция (электронная коммерция) относится к компаниям и частным лицам, которые покупают и продают товары и услуги через Интернет. Электронная торговля работает в различных сегментах рынка и может осуществляться на компьютерах, планшетах, смартфонах и других интеллектуальных устройствах. Почти все вообразимые продукты и услуги доступны через транзакции электронной коммерции, включая книги, музыку, билеты на самолет и финансовые услуги, такие как инвестирование в акции и онлайн-банкинг.
Электронная коммерция сегодня становится все более актуальной благодаря нескольким факторам:
- Удобство: электронная коммерция позволяет потребителям совершать покупки, не выходя из собственного дома, без необходимости физического посещения магазина. Это удобство особенно важно в сегодняшнем занятом мире, где у людей может не быть времени на посещение обычных магазинов.
- Глобальный охват: электронная коммерция позволяет компаниям обращаться к клиентам по всему миру, расширяя свою клиентскую базу за пределы своего физического местоположения. Это может быть особенно важно для малых предприятий, у которых может не быть ресурсов для физического присутствия в нескольких местах.
- Экономия затрат: электронная коммерция может быть более рентабельной, чем традиционная розничная торговля, поскольку предприятиям не нужно вкладывать средства в физические витрины и часто можно работать с меньшим штатом сотрудников.
- Персонализация: электронная коммерция позволяет компаниям собирать данные о привычках просмотра и покупок своих клиентов, что позволяет им персонализировать свои рекомендации по маркетингу и продуктам.
- Потенциал роста: электронная коммерция является быстрорастущей отраслью, и ожидается, что онлайн-продажи продолжат расти в ближайшие годы. Это дает компаниям значительные возможности для выхода на растущий рынок.
В целом электронная коммерция актуальна сегодня, потому что она предлагает удобство, глобальный охват, экономию средств, персонализацию и потенциал роста, которые высоко ценятся как потребителями, так и предприятиями.
Зачем машинное обучение нужно в сфере электронной коммерции?
Машинное обучение играет решающую роль в сфере электронной коммерции, поскольку оно позволяет предприятиям автоматизировать и оптимизировать различные аспекты своей деятельности, что приводит к повышению эффективности, улучшению качества обслуживания клиентов и увеличению доходов.
Различные варианты использования машинного обучения в электронной торговле
Теперь давайте посмотрим на различные варианты использования машинного обучения в электронной коммерции.
Ниже приведены различные варианты использования машинного обучения в электронной коммерции:
- Индивидуальный подход к покупкам на основе сегментации клиентов:
Электронная коммерция может использовать машинное обучение для определения различных сегментов клиентов, а затем персонализировать для них покупательский опыт. Сегментация клиентов может быть выполнена на основе некоторых из следующих критериев:
(а) На основе демографических данных (возраст, пол, местонахождение и т. д.)
(b) На основе образа жизни и интересов пользователя.
(c) На основе личных потребностей и желаний пользователей
Пример: если кто-то покупает что-то на сайте amazon. В разделе «Также купили» порекомендуйте похожие товары.
2. Прогнозирование оттока клиентов:
Отток . Отток — это показатель того, сколько клиентов перестают пользоваться продуктом. Коэффициент оттока, иногда называемый коэффициентом оттока, – это скорость, с которой клиенты прекращают сотрудничество с компанией в течение определенного периода времени. Отток также может относиться к количеству подписчиков, которые отменяют или не продлевают подписку. Чем выше показатель оттока, тем больше клиентов перестанут покупать у вас.
Электронная коммерция сталкивается с проблемой прогнозирования того, кто из их клиентов, скорее всего, уйдет. Это важно для бизнеса, поскольку позволит им в будущем принимать упреждающие меры для предотвращения оттока и удержания большего числа клиентов. Машинное обучение можно использовать для прогнозирования оттока в электронной торговле с использованием соответствующих данных, связанных с клиентами, таких как история покупок клиентов, таких как заказы на возврат и приобретенные заказы и т. д., рейтинг удовлетворенности клиентов, статус незавершенных споров с клиентами, демографическая информация, кредитный рейтинг и т. д.
3. Категоризация товаров. Электронная торговля должна классифицировать свои товары, чтобы покупатели могли легко их найти. Это часто делается с использованием неконтролируемых алгоритмов машинного обучения, таких как кластеризация K-средних, иерархическая кластеризация, скрытое распределение Дирихле (LDA) или метод опорных векторов (SVM). Эти модели можно использовать для группировки похожих продуктов на основе рейтинга продуктов, цены продуктов, категории продуктов и характеристик продуктов и т. д.
4. Рекомендация по ценообразованию. Цена является важным аспектом электронной коммерции, и машинное обучение может использоваться для рекомендации лучших цен на товары. Этот вариант использования был широко реализован Netfilx, когда он рекомендовал разные цены на аренду для своих пользователей в зависимости от их прошлого поведения при просмотре. Существуют различные способы использования алгоритма машинного обучения для рекомендации цены, такие как регрессионный анализ, алгоритм повышения градиента, байесовская оптимизация и т. д.
5. Обнаружение мошенничества. Мошеннические действия являются серьезной проблемой для предприятий электронной коммерции, и для их раннего обнаружения можно использовать машинное обучение. Модели машинного обучения можно научить выявлять типичные закономерности, связанные с мошенническими действиями, такими как аномально высокие суммы заказов или клиенты, размещающие заказы с новых IP-адресов. Некоторые платформы электронной коммерции, такие как Alibaba и Amazon, имеют встроенные системы обнаружения мошенничества, использующие алгоритмы машинного обучения.
6. Прогнозирование времени доставки. Компании электронной коммерции сталкиваются с проблемой точного прогнозирования сроков доставки своих продуктов. Это важно для того, чтобы клиенты не остались разочарованными, а также для надлежащего управления ожиданиями. Машинное обучение можно использовать для прогнозирования сроков доставки с учетом таких факторов, как размер заказа, вес товара, местонахождение клиента и т. д.
7. Прогнозирование спроса: предприятия электронной коммерции, такие как торговые площадки электронной коммерции, сталкиваются с проблемой точного прогнозирования спроса на свои продукты. Прогнозирование помогает компаниям электронной коммерции управлять запасами, соответствующим образом планировать логистику и складские площади, а также принимать решения о стратегиях ценообразования. Машинное обучение можно использовать в системах прогнозирования спроса в электронной коммерции с учетом таких факторов, как исторические данные (объем продаж товаров), сезонность, календарь праздников или фестивалей, погодные условия и т. д.
8. Рекомендация по продукту. Одним из ключевых вариантов использования машинного обучения является предоставление рекомендаций по продуктам для веб-сайтов электронной коммерции. Предприятия электронной коммерции полагаются на рекомендации по продуктам, чтобы увеличить продажи. Рекомендация продукта помогает повысить вовлеченность на месте, а также значительно повышает конверсию электронной торговли. Система рекомендаций по продуктам помогает увеличить продажи, поскольку она предоставляет персонализированные рекомендации для каждого клиента на основе его истории покупок и предпочтений (диапазон цен, цветовое предпочтение, размер, стиль и т. д.). Это также позволяет брендам электронной коммерции продавать/перекрестные продажи существующим клиентам с помощью персонализированных рекламных акций, которые в противном случае были бы невозможны без знаний о покупках. Механизмы рекомендаций разработаны на основе алгоритма совместной фильтрации, который использует исторические данные о покупках клиентов, которые покупали аналогичные продукты, или их схемы покупок. Существуют различные алгоритмы, такие как факторизация матрицы между элементами на основе пользователей, которые можно использовать в зависимости от бизнес-требований.
Использованная литература:
