Сегодня, когда глобальные продажи электронной коммерции составляют 4,88 триллиона долларов, это игра для новаторов.
По данным Gartner, сегодня искусственный интеллект управляет до 80% взаимодействий с клиентами.
Давайте обсудим некоторые варианты использования ML
Это необходимая функция любой алгоритмической системы, работающей с большими, часто меняющимися наборами данных.
Электронная коммерция — это область, остро нуждающаяся в машинном обучении. Даже крошечный интернет-магазин может ежедневно создавать миллионы релевантных точек данных, которые один человек или даже группа экспертов никогда не смогут понять и использовать в полной мере.
Давайте рассмотрим несколько примеров:
- Оптимизация ценообразования. Цена является одним из наиболее важных факторов при рассмотрении вопроса о покупке. На самом деле, по данным BigCommerce, цена является одним из основных факторов, по крайней мере, для 47% клиентов. Если ваши цены высоки или просто выше, чем у конкурентов, процент отказа от корзины может увеличиться, и даже больше, если вы не правильно установите цены на доставку.
- Персонализация и таргетинг на клиентов. В традиционных обычных магазинах сегментация выполнялась исключительно продавцом, который обращался к покупателям. Наблюдая и задавая несколько вопросов, они могли собрать больше, чем потребности и сомнения, и их общее настроение, основанное на невербальном общении. Вы также можете отслеживать их поведение на вашем сайте: какой контент они читают, какие материалы скачивают, как часто возвращаются и как часто совершают покупки. Вы также можете отслеживать, какие электронные письма они открывают и когда они, скорее всего, совершат покупку в течение дня, недели или года.
- Оптимизация результатов поиска. Предоставление результатов поиска на основе ключевых слов — это лишь самый первый и основной шаг в поиске на сайте. Чтобы предоставить покупателям наилучший возможный опыт, ваш поиск должен идти гораздо глубже. Анализируя данные и выясняя, какое время совпадает, вы также можете рекомендовать похожие продукты и даже товары для перекрестных продаж, которые ваши пользователи часто покупают вместе.
- Рекомендации по продуктам. Если вам интересно, насколько эффективны автоматические рекомендации по продуктам, обратите внимание на Netflix. Вы можете подумать, что определить, какие продукты хорошо сочетаются друг с другом, легко — например, просто отследите, что люди смотрят после того, как просмотрели «Футураму», и, если это Riskk и Mrty, порекомендуйте их. Но вы также должны учитывать демографию — люди в странах, не говорящих по-английски, могут с большим энтузиазмом смотреть фильмы и сериалы на своем родном языке. Предпочтения молодой и старшей аудитории будут различаться, как и вкусы тех, кто живет в мегаполисах Восточного побережья, по сравнению с теми, кто живет в сельских европейских городах.
- Прогноз о ваших клиентах.Машинное обучение может многое рассказать о людях, которые посещают ваш сайт и совершают покупку, даже такие вещи, как вероятность того, что они снова купят у вас или что они могут сделать. быть заинтересованным в.
- Прогнозирование оттока клиентов.Удержание существующих клиентов — одна из самых важных задач, если вы хотите сохранить свой маркетинговый бюджет. Приобретение новых клиентов гораздо более затратно. Алгоритм машинного обучения может определить, какие покупатели с наибольшей вероятностью покинут ваш сайт, основываясь на поведении таких вещей, как реже возвращаться в ваш магазин, делать небольшие покупки и т. д.
- Прогнозирование размера клиента.Основываясь на средней стоимости заказа и частоте покупок, а также на другой информации, такой как количество сотрудников и тип компании, алгоритм может оценить для вас размер клиента. Это дает вам отличное представление о том, на каких потенциальных клиентов следует обратить особое внимание. Вы можете делать более персонализированные предложения и предлагать им более выгодные в долгосрочной перспективе сделки.
- Автозаполнение поиска по сайту: действительно полезное автозаполнение должно учиться, а не просматривать различные атрибуты и описания продуктов. Он должен понимать естественный язык пользователей, а не часто технические и машинные этапы записи в базу данных.