电子商务和零售

电子商务的新面貌:机器学习对行业的影响

你有没有预料到计算机可能能够识别和学习模式以做出自己的决定? 如果您的答案是否定的,那么您与电子商务行业的众多专家处于同一条船上; 没有人能够预测它目前的状态。

然而,机器学习在过去几十年的电子商务发展中发挥了重要作用。 让我们来看看电子商务现在在哪里以及如何 机器学习服务商 将在不久的将来塑造它。

电子商务行业正在发生什么变化?

有些人可能认为电子商务是一种相对较新的现象,由于该领域的技术进步,它从根本上改变了我们的购物方式。 然而,情况并非完全如此。

尽管技术在我们今天与商店的互动方式中发挥着重要作用,但电子商务已经存在 40 多年,而且现在比以往任何时候都更大。

4.28 年全球零售电子商务销售额达到 2020 万亿美元,预计 5.4 年电子零售收入将达到 2022 万亿美元。

Statista

但如果技术一直存在,那么机器学习现在如何改变这个行业? 这很简单。 人工智能正在摒弃简单分析系统的形象,以展示它真正的强大和变革性。

早些年,人工智能和机器学习在其执行过程中过于不成熟和简单,无法在其可能的应用方面真正发挥作用。 然而,情况已不再如此。

随着机器学习和聊天机器人等技术变得越来越流行,品牌可能会使用语音搜索等概念在客户面前推广他们的产品。 人工智能还可以帮助进行库存预测和后端支持。

机器学习和推荐引擎

该技术在电子商务中有多个主要应用。 在全球范围内,推荐引擎是最热门的趋势之一。 您可以使用机器学习算法,轻松处理海量数据,全面评估数亿人的在线活动。 您可以使用它根据他们的兴趣为特定客户或客户组(自动细分)生成产品推荐。

我们如何运作?

您可以通过评估获取的当前网站流量的大数据来确定客户使用了哪些子页面。 你可以看出他在追求什么以及他大部分时间都在哪里度过。 此外,结果将在个性化页面上提供,其中包含基于多种信息来源的建议项目:先前客户活动的概况、兴趣(例如,爱好)、天气、位置和社交媒体数据。

机器学习和聊天机器人

通过分析结构化数据,由机器学习驱动的聊天机器人可以与用户建立更加“人性化”的对话。 聊天机器人可以使用通用信息进行编程,以使用机器学习来回复消费者的询问。 从本质上讲,机器人与之交互的人越多,它就越能了解电子商务网站的产品/服务。 通过提问,聊天机器人可以提供个性化优惠券,发现潜在的追加销售可能性,并满足客户的长期需求。 为网站设计、构建和集成自定义聊天机器人的成本约为 28,000 美元。 可以很容易地使用小企业贷款来支付这笔费用。 

机器学习和搜索结果

用户可以利用机器学习根据他们的搜索查询准确地找到他们正在寻找的内容。 客户目前使用关键字在电子商务网站上搜索产品,因此网站所有者必须保证这些关键字已分配给用户正在寻找的产品。

机器学习可以通过查找常用关键字的同义词以及人们用于同一问题的类似短语来提供帮助。 这项技术实现这一目标的能力源于其评估网站及其分析的能力。 因此,电子商务网站可以将高评价产品放在页面顶部,同时优先考虑点击率和以前的转化。 

今天,巨头们喜欢 易趣 已经意识到这一点的重要性。 该公司展示了超过 800 亿件商品,能够使用人工智能和分析预测并提供最相关的搜索结果。 

机器学习和电子商务定位

与您可以与客户交谈以了解他们想要或需要什么的实体店不同,在线商店受到大量客户数据的轰炸。

其结果是, 客户细分 对电子商务行业至关重要,因为它允许企业为每个客户定制他们的沟通方式。 机器学习可以帮助您了解客户的需求,并为他们提供更加量身定制的购买体验。

机器学习和客户体验

电子商务公司可以使用机器学习为其客户提供更加个性化的体验。 今天的客户不仅喜欢而且要求以个人方式与他们最喜欢的品牌进行交流。 零售商可以使用人工智能和机器学习来定制与客户的每一次联系,从而获得更好的客户体验。

此外,他们可以通过使用机器学习来防止客户服务问题的发生。 通过机器学习,购物车放弃率无疑会降低,最终销售额会增加。 与人类不同,客户支持机器人可以在白天或晚上的任何时间提供公正的答案。 

机器学习和欺诈检测

当您拥有更多数据时,更容易发现异常。 因此,您可以使用机器学习来查看数据趋势,了解什么是“正常”,什么不是,并在出现问题时收到警报。

“欺诈检测”是最普遍的应用。 客户使用被盗信用卡购买大量商品或在商品交付后取消订单是零售商的常见问题。 这就是机器学习的用武之地。

机器学习和动态定价

在动态定价的情况下,电子商务中的机器学习非常有益,可以帮助您提高 KPI。 算法从数据中学习新模式的能力是这种有用性的来源。 因此,这些算法不断学习和检测新的请求和趋势。 电子商务企业可以从预测模型中受益,而不是依赖简单的降价,这些模型可以帮助他们确定每种产品的理想价格。 您可以选择最佳报价、最佳定价并显示实时折扣,同时考虑增加销售和库存优化的最佳策略。

总结一下

机器学习塑造电子商务行业的方式数不胜数。 该技术的应用对电子商务行业的客户服务和业务增长具有直接影响。 您的公司将改善客户服务、客户支持、效率和生产,并做出更好的人力资源决策。 随着电子商务的发展,用于电子商务的机器学习算法将继续为电子商务业务提供重要服务。

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亨利·贝尔

Henry Bell 是产品主管 供应商地. 他是一名商业技术专家,通过数字技术战略推动变革性增长。 Henry 是一位高度分析和协作的问题解决者,在产品领导、应用程序管理和数据分析方面具有出色的跨职能技能。

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