Ang Bag-ong Nawong sa E-Commerce: Ang Epekto sa Machine Learning sa Industriya

Ecommerce ug Machine Learning

Nakahunahuna ka ba nga ang mga kompyuter mahimong makaila ug makakat-on sa mga sumbanan aron makahimo sa ilang kaugalingong mga desisyon? Kung ang imong tubag dili, naa ka sa parehas nga sakayan sa daghang mga eksperto sa industriya sa e-commerce; walay usa nga makatagna sa iyang kahimtang karon.

Bisan pa, ang pagkat-on sa makina adunay hinungdanon nga papel sa ebolusyon sa e-commerce sa miaging pipila ka mga dekada. Atong tan-awon kung asa ang e-commerce karon ug kung giunsa machine learning service providers mohulma niini sa dili kaayo layo nga umaabot.

Unsa ang Nagbag-o sa Industriya sa E-commerce?

Ang uban tingali nagtuo nga ang e-commerce usa ka bag-o nga panghitabo nga sukaranan nga nagbag-o sa paagi sa among pagpamalit, tungod sa mga pag-uswag sa teknolohiya sa natad. Dili kana ang bug-os nga kahimtang, bisan pa.

Bisan kung ang teknolohiya adunay dako nga papel sa kung giunsa kita makig-uban sa mga tindahan karon, ang e-commerce naglungtad na sa kapin sa 40 ka tuig ug kini mas dako karon kaysa kaniadto.

Ang pagbaligya sa e-commerce sa tibuuk kalibutan miabot sa 4.28 trilyon dolyares sa 2020, nga ang mga kita sa e-retail gilauman nga moabot sa 5.4 trilyon dolyares sa 2022.

Statista

Apan kung ang teknolohiya kanunay nga naglibot, giunsa ang pagkat-on sa makina nga nagbag-o sa industriya karon? Yano ra. Giwagtang sa artipisyal nga paniktik ang imahe sa yano nga mga sistema sa pag-analisar aron ipakita kung unsa ka kusgan, ug pagbag-o, mahimo gyud kini.

Sa una nga mga tuig, ang artipisyal nga paniktik ug pagkat-on sa makina wala kaayo maugmad ug yano sa ilang pagpatuman aron tinuod nga modan-ag sa mga termino sa ilang posible nga mga aplikasyon. Apan, dili na ingon niana ang kahimtang.

Mahimong mogamit ang mga tatak og mga konsepto sama sa pagpangita sa tingog aron i-promote ang ilang mga produkto sa atubangan sa mga kostumer samtang ang mga teknolohiya sama sa pagkat-on sa makina ug mga chatbot nahimong labi ka kaylap. Ang AI mahimo usab nga makatabang sa pagtagna sa imbentaryo ug suporta sa backend.

Machine Learning ug Recommendation Engines

Adunay daghang dagkong aplikasyon niini nga teknolohiya sa e-commerce. Sa tibuok kalibutan nga sukod, ang mga makina sa rekomendasyon mao ang usa sa pinakainit nga uso. Mahimo nimong susihon pag-ayo ang kalihokan sa online sa gatusan ka milyon nga mga tawo nga naggamit mga algorithm sa pagkat-on sa makina ug dali nga pagproseso sa daghang mga datos. Mahimo nimong gamiton kini aron makahimo og mga rekomendasyon sa produkto alang sa usa ka piho nga kustomer o grupo sa mga kustomer (auto-segmentation) base sa ilang mga interes.

Unsang paagi kini sa trabaho?

Mahimo nimong mahibal-an kung unsang mga sub-panid ang gigamit sa usa ka kliyente pinaagi sa pagtimbang-timbang sa nakuha nga daghang datos sa karon nga trapiko sa website. Mahimo nimong isulti kung unsa ang iyang gipangita ug kung diin niya gigugol ang kadaghanan sa iyang oras. Dugang pa, ang mga resulta igahatag sa usa ka personal nga panid nga adunay gisugyot nga mga butang base sa daghang mga gigikanan sa kasayuran: profile sa nangaging mga kalihokan sa kostumer, mga interes (pananglitan, mga kalingawan), panahon, lokasyon, ug datos sa social media.

Machine Learning ug Chatbots

Pinaagi sa pag-analisa sa structured data, ang mga chatbot nga gipadagan sa machine learning makahimo og mas "tawo" nga panag-istoryahanay sa mga tiggamit. Ang mga chatbots mahimong maprograma sa generic nga impormasyon aron matubag ang mga pangutana sa mga konsumidor gamit ang pagkat-on sa makina. Sa tinuud, kung daghang mga tawo ang nakig-uban sa bot, mas maayo nga masabtan niini ang mga produkto / serbisyo sa usa ka site sa e-commerce. Pinaagi sa pagpangutana, ang mga chatbots makahatag ug personalized nga mga kupon, makadiskubre sa mga potensyal nga upsell nga mga posibilidad, ug makatubag sa mga panginahanglan sa mga kustomer sa dugay nga panahon. Ang gasto sa pagdesinyo, pagtukod, ug pag-integrate sa custom chatbot alang sa usa ka website halos $28,000. Ang usa ka gamay nga pautang sa negosyo dali nga magamit aron mabayran kini. 

Machine Learning ug Resulta sa Pagpangita

Mahimong gamiton sa mga tiggamit ang pagkat-on sa makina aron mahibal-an kung unsa ang ilang gipangita base sa ilang pangutana sa pagpangita. Ang mga kustomer karon nangita alang sa mga produkto sa usa ka e-commerce nga site gamit ang mga keyword, mao nga ang tag-iya sa site kinahanglan nga garantiya nga ang mga keyword na-assign sa mga produkto nga gipangita sa mga tiggamit.

Makatabang ang pagkat-on sa makina pinaagi sa pagpangita sa mga synonyms sa kasagarang gigamit nga mga keyword, ingon man ang parehas nga mga hugpong sa mga pulong nga gigamit sa mga tawo alang sa parehas nga pangutana. Ang kapasidad niini nga teknolohiya sa pagkab-ot niini naggikan sa abilidad niini sa pagtimbang-timbang sa usa ka website ug sa analitika niini. Ingon usa ka sangputanan, ang mga site sa e-commerce mahimong magbutang sa mga produkto nga adunay taas nga marka sa ibabaw sa panid samtang nag-una sa mga rate sa pag-klik ug mga nauna nga mga pagkakabig. 

Karon, ang mga higante gusto eBay nakaamgo sa kamahinungdanon niini. Uban sa kapin sa 800 ka milyon nga mga butang nga gipakita, ang kompanya makahimo sa pagtagna ug pagtanyag sa labing may kalabutan nga mga resulta sa pagpangita gamit ang artificial intelligence ug analytics. 

Machine Learning ug E-commerce Targeting

Dili sama sa usa ka pisikal nga tindahan, diin makasulti ka sa mga kustomer aron mahibal-an kung unsa ang ilang gusto o kinahanglan, ang mga online nga tindahan gibombahan sa daghang mga datos sa kliyente.

Tungod niini, pagbahinbahin sa kliyente kritikal alang sa industriya sa e-commerce, tungod kay gitugotan niini ang mga negosyo nga ipahiangay ang ilang mga pamaagi sa komunikasyon sa matag indibidwal nga kustomer. Makatabang ang pagkat-on sa makina nga masabtan nimo ang gusto sa imong mga kostumer ug mahatagan sila og mas gipahaom nga kasinatian sa pagpalit.

Machine Learning ug ang Customer Experience

Ang mga kompanya sa ecommerce mahimong mogamit sa pagkat-on sa makina aron makahatag usa ka mas personal nga kasinatian sa ilang mga kostumer. Ang mga kustomer karon dili lamang gusto apan nangayo usab nga makigkomunikar sa ilang mga paboritong tatak sa personal nga paagi. Mahimong ipahiangay sa mga retailer ang matag koneksyon sa ilang mga kustomer gamit ang artificial intelligence ug machine learning, nga moresulta sa mas maayong kasinatian sa kustomer.

Dugang pa, mahimo nilang mapugngan ang mga problema sa pag-atiman sa kostumer nga mahitabo pinaagi sa paggamit sa pagkat-on sa makina. Uban sa pagkat-on sa makina, ang mga rate sa pag-abandonar sa cart sa walay duhaduha mokunhod ug ang mga halin motaas sa kadugayan. Ang mga bot sa suporta sa kostumer, dili sama sa mga tawo, makahatag ug dili mapihigon nga mga tubag sa bisan unsang oras sa adlaw o gabii. 

Machine Learning ug Fraud Detection

Ang mga anomaliya mas dali makit-an kung adunay ka daghang datos. Sa ingon, mahimo nimong gamiton ang pagkat-on sa makina aron makita ang mga uso sa datos, masabtan kung unsa ang 'normal' ug kung unsa ang dili, ug makadawat mga alerto kung adunay sayup.

Ang 'Fraud detection' mao ang labing kaylap nga aplikasyon alang niini. Ang mga kustomer nga namalit og daghang mga baligya gamit ang mga kinawat nga mga credit card o kinsa nagkansela sa ilang mga order pagkahuman nahatag ang mga butang mao ang kasagarang mga problema sa mga retailer. Dinhi diin ang pagkat-on sa makina moabut.

Machine Learning ug Dynamic nga Presyo

Sa kaso sa dinamikong presyo, ang pagkat-on sa makina sa e-commerce mahimong labi ka mapuslanon ug makatabang kanimo sa pagpauswag sa imong mga KPI. Ang katakus sa mga algorithm sa pagkat-on og bag-ong mga sumbanan gikan sa datos mao ang tinubdan niini nga kapuslanan. Ingon usa ka sangputanan, kana nga mga algorithm kanunay nga nagkat-on ug nakamatikod sa mga bag-ong hangyo ug uso. Imbis nga magsalig sa yano nga pagkunhod sa presyo, ang mga negosyo sa e-commerce mahimong makabenepisyo gikan sa mga predictive nga modelo nga makatabang kanila nga mahibal-an ang sulundon nga presyo alang sa matag produkto. Mahimo nimong pilion ang labing kaayo nga tanyag, ang labing kaayo nga presyo, ug ipakita ang mga diskwento sa tinuud nga oras, samtang gikonsiderar ang labing kaayo nga estratehiya aron madugangan ang pag-optimize sa pagbaligya ug imbentaryo.

Sa Pagsumada

Ang mga paagi nga ang pagkat-on sa makina nag-umol sa industriya sa e-commerce dili maihap. Ang mga aplikasyon niini nga teknolohiya adunay direkta nga epekto sa serbisyo sa kustomer ug pagtubo sa negosyo sa industriya sa e-commerce. Ang imong kompanya mopauswag sa serbisyo sa kustomer, suporta sa kostumer, kahusayan, ug produksiyon, ingon man paghimo og mas maayong mga desisyon sa HR. Ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina alang sa e-commerce magpadayon nga hinungdanon nga serbisyo sa negosyo sa e-commerce samtang kini nag-uswag.

Tan-awa ang Listahan sa Mga Kompanya sa Machine Learning sa Vendorland

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.