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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.