הפנים החדשות של מסחר אלקטרוני: השפעת למידת מכונה בתעשייה

מסחר אלקטרוני ולמידת מכונה

האם צפיתם פעם שמחשבים יוכלו לזהות וללמוד דפוסים כדי לקבל החלטות משלהם? אם התשובה שלך הייתה לא, אתה באותה סירה כמו הרבה מומחים בתעשיית המסחר האלקטרוני; אף אחד לא יכול היה לחזות את מצבו הנוכחי.

עם זאת, למידת מכונה מילאה תפקיד משמעותי באבולוציה של מסחר אלקטרוני בעשורים האחרונים. בואו נסתכל היכן נמצא המסחר האלקטרוני עכשיו וכיצד ספקי שירותי למידת מכונה יעצב אותו בעתיד הלא רחוק.

מה משתנה בתעשיית המסחר האלקטרוני?

חלקם עשויים להאמין שמסחר אלקטרוני הוא תופעה חדשה יחסית ששינתה מהותית את האופן שבו אנו קונים, בגלל ההתקדמות הטכנולוגית בתחום. עם זאת, זה לא לגמרי המקרה.

למרות שהטכנולוגיה ממלאת תפקיד גדול באופן שבו אנו מתקשרים עם חנויות כיום, המסחר האלקטרוני קיים כבר יותר מ-40 שנה והוא גדול מתמיד.

מכירות המסחר האלקטרוני הקמעונאי ברחבי העולם הגיעו ל-4.28 טריליון דולר ב-2020, כאשר ההכנסות מהקמעונאות האלקטרונית צפויות להגיע ל-5.4 טריליון דולר ב-2022.

Statista

אבל אם הטכנולוגיה תמיד הייתה בסביבה, איך למידת מכונה משנה את התעשייה עכשיו? זה פשוט. בינה מלאכותית מבטלת את הדימוי של מערכות ניתוח פשוטות כדי להראות עד כמה היא יכולה להיות חזקה ומשנה שינוי.

בשנים קודמות, בינה מלאכותית ולמידת מכונה היו לא מפותחות ופשוטות מדי בביצוען מכדי לזרוח באמת מבחינת היישומים האפשריים שלהן. עם זאת, זה כבר לא המצב.

מותגים עשויים להשתמש במושגים כמו חיפוש קולי כדי לקדם את המוצרים שלהם מול לקוחות כאשר טכנולוגיות כמו למידת מכונה וצ'אט בוטים הופכות נפוצות יותר. AI יכול גם לסייע בחיזוי מלאי ותמיכה בקצה העורפי.

מנועי למידת מכונה והמלצות

ישנם מספר יישומים עיקריים של טכנולוגיה זו במסחר אלקטרוני. בקנה מידה עולמי, מנועי המלצות הם אחד הטרנדים החמים ביותר. אתה יכול להעריך ביסודיות את הפעילות המקוונת של מאות מיליוני אנשים באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה ועיבוד כמויות אדירות של נתונים בקלות. אתה יכול להשתמש בו כדי לייצר המלצות למוצרים עבור לקוח או קבוצת לקוחות ספציפיים (פילוח אוטומטי) על סמך תחומי העניין שלהם.

איך זה עובד?

אתה יכול להבין באילו דפי משנה לקוח השתמש על ידי הערכת נתונים גדולים שנרכשו על תנועת האתר הנוכחית. אתה יכול לדעת מה הוא מחפש ואיפה הוא בילה את רוב זמנו. יתר על כן, התוצאות יסופקו בדף מותאם אישית עם פריטים מוצעים המבוססים על מספר מקורות מידע: פרופיל של פעילויות קודמות של לקוחות, תחומי עניין (למשל, תחביבים), מזג אוויר, מיקום ונתוני מדיה חברתית.

למידת מכונה וצ'טבוטים

על ידי ניתוח נתונים מובנים, צ'אטבוטים המופעלים על ידי למידת מכונה יכולים ליצור שיחה "אנושית" יותר עם משתמשים. ניתן לתכנת צ'אטבוטים עם מידע גנרי כדי לענות על פניות צרכנים באמצעות למידת מכונה. בעיקרו של דבר, ככל שהבוט יתקשר איתם יותר אנשים, כך הוא יבין טוב יותר את המוצרים/שירותים של אתר מסחר אלקטרוני. באמצעות שאילת שאלות, צ'אטבוטים יכולים לתת קופונים מותאמים אישית, לחשוף אפשרויות מכירות פוטנציאליות ולתת מענה לצרכים ארוכי הטווח של הלקוח. העלות של עיצוב, בנייה ושילוב של צ'אט בוט מותאם אישית לאתר היא בערך 28,000 $. הלוואה לעסקים קטנים יכולה לשמש בקלות כדי לשלם על זה. 

למידת מכונה ותוצאות חיפוש

משתמשים יכולים להשתמש בלמידת מכונה כדי למצוא בדיוק את מה שהם מחפשים בהתבסס על שאילתת החיפוש שלהם. לקוחות מחפשים כיום מוצרים באתר מסחר אלקטרוני באמצעות מילות מפתח, כך שעל בעל האתר להבטיח שמילות מפתח אלו הוקצו למוצרים שהמשתמשים מחפשים.

למידת מכונה יכולה לעזור על ידי חיפוש מילים נרדפות של מילות מפתח נפוצות, כמו גם ביטויים דומים שאנשים משתמשים בהם עבור אותה שאלה. היכולת של טכנולוגיה זו להשיג זאת נובעת מהיכולת שלה להעריך אתר אינטרנט והניתוח שלו. כתוצאה מכך, אתרי מסחר אלקטרוני יכולים למקם מוצרים בעלי דירוג גבוה בראש העמוד תוך מתן עדיפות לשיעורי הקלקות והמרות קודמות. 

היום, ענקים אוהבים eBay הבינו את החשיבות של זה. עם למעלה מ-800 מיליון פריטים המוצגים, החברה מסוגלת לחזות ולהציע את תוצאות החיפוש הרלוונטיות ביותר באמצעות בינה מלאכותית וניתוח. 

למידת מכונה ומיקוד מסחר אלקטרוני

בניגוד לחנות פיזית, שבה אתה יכול לדבר עם לקוחות כדי ללמוד מה הם רוצים או צריכים, חנויות מקוונות מופגזות בכמויות אדירות של נתוני לקוחות.

כתוצאה מכך, פילוח לקוחות הוא קריטי לתעשיית המסחר האלקטרוני, מכיוון שהוא מאפשר לעסקים להתאים את שיטות התקשורת שלהם לכל לקוח בנפרד. למידת מכונה יכולה לעזור לך להבין את רצונות הלקוחות שלך ולספק להם חווית רכישה מותאמת יותר.

למידת מכונה וחווית הלקוח

חברות מסחר אלקטרוני יכולות להשתמש בלמידת מכונה כדי לספק ללקוחותיהן חוויה אישית יותר. הלקוחות היום לא רק מעדיפים אלא גם דורשים לתקשר עם המותגים האהובים עליהם בצורה אישית. קמעונאים יכולים להתאים כל קשר עם הלקוחות שלהם באמצעות בינה מלאכותית ולמידת מכונה, וכתוצאה מכך חווית לקוח טובה יותר.

יתר על כן, הם יכולים למנוע התרחשות של בעיות בטיפול בלקוחות באמצעות למידת מכונה. עם למידת מכונה, שיעורי נטישת העגלה ללא ספק ירדו והמכירות יגדלו בסופו של דבר. בוטים של תמיכת לקוחות, בניגוד לבני אדם, יכולים לספק תשובות חסרות פניות בכל שעה ביום ובלילה. 

למידת מכונה וזיהוי הונאה

קל יותר לזהות חריגות כשיש לך יותר נתונים. כך, אתה יכול להשתמש בלמידת מכונה כדי לראות מגמות בנתונים, להבין מה 'נורמלי' ומה לא ולקבל התראות כאשר משהו משתבש.

'גילוי הונאה' הוא היישום הנפוץ ביותר לכך. לקוחות שקונים כמויות אדירות של סחורה עם כרטיסי אשראי גנובים או שמבטלים את ההזמנות שלהם לאחר אספקת הפריטים הן בעיות נפוצות עבור קמעונאים. כאן נכנסת לתמונה למידת מכונה.

למידת מכונה ותמחור דינמי

במקרה של תמחור דינמי, למידת מכונה במסחר אלקטרוני יכולה להיות מועילה ביותר ויכולה לעזור לך לשפר את מדדי ה-KPI שלך. היכולת של האלגוריתמים ללמוד דפוסים חדשים מנתונים היא המקור לתועלת זו. כתוצאה מכך, אלגוריתמים אלה לומדים ומזהים כל הזמן בקשות ומגמות חדשות. במקום להסתמך על הורדות מחירים פשוטות, עסקי מסחר אלקטרוני יכולים להפיק תועלת ממודלים חיזויים שיכולים לעזור להם להבין את המחיר האידיאלי עבור כל מוצר. אתה יכול לבחור את ההצעה הטובה ביותר, את התמחור הטוב ביותר, ולהראות הנחות בזמן אמת, כל זאת תוך התחשבות באסטרטגיה הטובה ביותר להגדלת המכירות ואופטימיזציה של המלאי.

לסיכום

הדרכים שבהן למידת מכונה מעצבת את תעשיית המסחר האלקטרוני הן אינספור. ליישומים של טכנולוגיה זו יש השפעה ישירה על שירות הלקוחות והצמיחה העסקית בתעשיית המסחר האלקטרוני. החברה שלך תשפר את שירות הלקוחות, תמיכת הלקוחות, היעילות והייצור, כמו גם תקבל החלטות משאבי אנוש טובות יותר. אלגוריתמי למידת מכונה למסחר אלקטרוני ימשיכו להוות שירות משמעותי לעסקי המסחר האלקטרוני עם התפתחותם.

צפה ברשימת חברות למידת מכונה של Vendorland

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.