Dat neit Gesiicht vum E-Commerce: Den Impakt vum Machine Learning an der Industrie

Ecommerce a Machine Learning

Hutt Dir jeemools virausgesot datt Computere fäeg sinn Mustere z'erkennen an ze léieren fir hir eegen Entscheedungen ze treffen? Wann Är Äntwert nee war, sidd Dir am selwechte Boot wéi vill Experten an der E-Commerce Industrie; keen hätt säin aktuellen Zoustand virausgesot.

Wéi och ëmmer, Maschinnléieren huet eng bedeitend Roll an der Evolutioun vum E-Commerce an de leschte Joerzéngte gespillt. Loosst eis kucken wou den E-Commerce elo ass a wéi Maschinn Léieren Service Ubidder wäert et an der net ze wäiter Zukunft formen.

Wat ännert sech an der E-Commerce Industrie?

E puer kënne gleewen datt den E-Commerce e relativ neie Phänomen ass, deen d'Art a Weis wéi mir shoppen grondsätzlech transforméiert huet, wéinst technologesche Fortschrëtter am Feld. Dat ass awer net ganz de Fall.

Och wann d'Technologie eng grouss Roll spillt wéi mir haut mat Geschäfter engagéieren, ass den E-Commerce scho méi wéi 40 Joer ronderëm an ass elo méi grouss wéi jee.

Retail E-Commerce Verkaf weltwäit erreecht 4.28 Billioun Dollar am Joer 2020, mat E-Retail Akommes erwaart 5.4 Billioun Dollar am Joer 2022 z'erreechen.

Statista

Awer wann d'Technologie ëmmer ronderëm war, wéi ännert d'Maschinn Léieren d'Industrie elo? Et ass einfach. Kënschtlech Intelligenz mécht d'Bild vun einfachen Analysesystemer ewech fir ze weisen wéi mächteg, an transformativ, et wierklech ka sinn.

A fréiere Joere waren kënschtlech Intelligenz a Maschinnléieren ze onentwéckelt an einfach an hirer Ausféierung fir wierklech ze blénken wat hir méiglech Uwendungen ugeet. Dat ass awer net méi de Fall.

Marken kënne Konzepter wéi Stëmm Sich benotzen fir hir Produkter virun de Clienten ze promoten well Technologien wéi Maschinnléieren an Chatbots méi heefeg ginn. AI kann och hëllefen mat Inventarprognosen a Backend Support.

Maschinn Léieren a Recommandatiounsmotoren

Et gi verschidde grouss Uwendungen vun dëser Technologie am E-Commerce. Op enger globaler Skala sinn Empfehlungsmotoren ee vun de wäermsten Trends. Dir kënnt d'Onlineaktivitéit vun Honnerte vu Millioune Leit grëndlech bewäerten, déi Maschinnléiere Algorithmen benotzen an enorm Quantitéiten un Daten mat Liichtegkeet veraarbecht. Dir kënnt et benotze fir Produktempfehlungen fir e spezifesche Client oder Grupp vu Clienten ze produzéieren (Auto-Segmentatioun) baséiert op hiren Interessen.

Wéi heescht et schaffen?

Dir kënnt erausfannen wéi eng Ënner-Säiten e Client benotzt andeems Dir grouss Daten iwwer den aktuelle Websäitverkéier evaluéiert. Dir kënnt soen wat hien no war a wou hien d'Majoritéit vu senger Zäit verbruecht huet. Ausserdeem ginn d'Resultater op enger personaliséierter Säit mat proposéierten Artikelen op Basis vu multiple Informatiounsquellen geliwwert: Profil vu fréiere Clientaktivitéiten, Interessen (zB Hobbien), Wieder, Standuert a soziale Mediendaten.

Machine Learning a Chatbots

Andeems Dir strukturéiert Donnéeën analyséiert, kënnen Chatbots ugedriwwen duerch Maschinnléiere e méi "mënschlecht" Gespréich mat de Benotzer erstellen. Chatbots kënne mat generesch Informatioun programméiert ginn fir op Konsumentenfroe mat Maschinnléieren ze äntweren. Wesentlech, wat méi Leit de Bot interagéiert mat, dest besser wäert et d'Produkter / Servicer vun engem E-Commerce Site verstoen. Andeems Dir Froen stellt, kënne Chatbots personaliséiert Couponen ginn, potenziell Upsell Méiglechkeeten entdecken an dem Client seng laangfristeg Bedierfnesser adresséieren. D'Käschte fir e personaliséierte Chatbot fir eng Websäit ze designen, ze bauen an z'integréieren ass ongeféier $ 28,000. E klenge Betrib Prêt kann einfach benotzt ginn fir dëst ze bezuelen. 

Maschinn Léieren a Sich Resultater

D'Benotzer kënne Maschinnléiere benotze fir präzis ze fannen wat se sichen baséiert op hirer Sichufro. D'Clientë sichen de Moment no Produkter op engem E-Commerce Site mat Schlësselwierder, sou datt de Site Besëtzer muss garantéieren datt dës Schlësselwieder un d'Produkter zougewisen goufen, déi d'Benotzer sichen.

Maschinnléiere kann hëllefen andeems Dir Synonyme vun allgemeng benotzte Schlësselwieder sicht, souwéi vergläichbar Ausdréck déi d'Leit fir déiselwecht Fro benotzen. D'Kapazitéit vun dëser Technologie fir dëst z'erreechen staamt vu senger Fäegkeet fir eng Websäit a seng Analyse ze evaluéieren. Als Resultat kënnen E-Commerce Siten héichbewäertte Produkter uewen op der Säit placéieren wärend Klickraten a fréiere Konversioune prioritär sinn. 

Haut, Risen wéi eBay hunn d'Wichtegkeet vun dësem realiséiert. Mat iwwer 800 Milliounen ugewisen Elementer ass d'Firma fäeg déi relevant Sichresultater mat kënschtlecher Intelligenz an Analyse ze prognostéieren an ze bidden. 

Machine Learning an E-Commerce Targeting

Am Géigesaz zu engem kierperleche Geschäft, wou Dir mat Cliente schwätze kënnt fir ze léieren wat se wëllen oder brauchen, ginn Online Geschäfter mat massiven Quantitéiten u Clientdaten bombardéiert.

Als Resultat vun, Client Segmentatioun ass kritesch fir d'E-Commerce Industrie, well et d'Entreprisen erlaabt hir Kommunikatiounsmethoden op all eenzel Client ze personaliséieren. Maschinnléiere kann Iech hëllefen, Är Clienten hir Wënsch ze verstoen an hinnen eng méi ugepasste Kaferfarung ubidden.

Machine Learning an d'Clienterfahrung

Ecommerce Firmen kënne Maschinnléiere benotze fir eng méi personaliséiert Erfahrung fir hir Clienten ze bidden. D'Clienten haut net nëmme léiwer, mee verlaangen och mat hire Liiblingsmarken op eng perséinlech Manéier ze kommunizéieren. Händler kënnen all Verbindung mat hire Clienten mat kënschtlecher Intelligenz a Maschinnléieren personaliséieren, wat zu enger besserer Clientserfarung resultéiert.

Ausserdeem kënne se Clientsfleegproblemer verhënneren andeems se Maschinnléiere benotzen. Mat Maschinnléiere géifen d'Verloossungsraten ouni Zweifel erofgoen an de Verkaf géif schlussendlech eropgoen. Client Ënnerstëtzung Bots, am Géigesaz zu de Mënschen, kënnen onparteiesch Äntwerten zu all Moment vum Dag oder Nuecht liwweren. 

Maschinn Léieren a Bedruch Detektioun

Anomalie si méi einfach ze gesinn wann Dir méi Daten hutt. Also kënnt Dir Maschinnléiere benotze fir Trends an Daten ze gesinn, ze verstoen wat 'normal' ass a wat net, an Alarmer kréien wann eppes falsch geet.

'Fraud Detection' ass déi heefegst Uwendung fir dëst. Clienten déi enorm Quantitéiten u Wueren mat geklauten Kredittkaarte kafen oder déi hir Bestellungen annuléieren nodeems d'Elementer geliwwert goufen, sinn allgemeng Probleemer fir Händler. Dëst ass wou Maschinn Léieren erakënnt.

Machine Learning an dynamesch Präisser

Am Fall vun dynamesche Präisser, Maschinnléieren am E-Commerce kann extrem profitabel sinn a kann Iech hëllefen Är KPIs ze verbesseren. D'Fäegkeet vun den Algorithmen fir nei Mustere vun Daten ze léieren ass d'Quell vun dëser Nëtzlechkeet. Als Resultat léieren dës Algorithmen dauernd nei Ufroen an Trends. Amplaz op einfache Präisreduktiounen ze vertrauen, kënnen E-Commerce Geschäfter vu prévisive Modeller profitéieren, déi hinnen hëllefe kënnen den ideale Präis fir all Produkt erauszefannen. Dir kënnt déi bescht Offer auswielen, déi bescht Präisser, an Echtzäit Rabatter weisen, während Dir déi bescht Strategie berücksichtegt fir de Verkaf an d'Inventaroptimiséierung ze erhéijen.

Fir zesummenzefaassen

D'Weeër wéi Maschinnléieren d'E-Commerce Industrie formt sinn onendlech. D'Applikatioune vun dëser Technologie hunn en direkten Impakt op Clientsservice a Geschäftswachstum an der E-Commerce Industrie. Är Firma géif de Client Service, Client Ënnerstëtzung, Effizienz, a Produktioun verbesseren, wéi och besser HR Entscheedungen huelen. Maschinn Léieren Algorithmen fir E-Commerce wäerte weiderhin e bedeitende Service fir den E-Commerce Geschäft sinn wéi se sech entwéckelen.

View Vendorland d'Lëscht vun Machine Learning Firmen

Wat denks du?

Dëse Site benotzt Akismet fir Spam ze reduzéieren. Léiert wéi Är Kommentarfaten veraarbecht ginn.