Η Μηχανική Μάθηση είναι ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί αλγόριθμους και σύνολα δεδομένων για να βοηθήσει στην πρόβλεψη και τη διατύπωση συμπερασμάτων της τεχνητής νοημοσύνης. Ένας διαδικτυακός παντοπώλης χρησιμοποίησε μηχανική εκμάθηση στο ηλεκτρονικό εμπόριο για να εφαρμόσει πρακτικές απογραφής και τιμολόγησης που μειώνουν τη σπατάλη τροφίμων κατά 40%.
Οι μη αυτόματες υλοποιήσεις των ελέγχων τιμολόγησης και αποθέματος είναι δύο από τις πολλές περιπτώσεις χρήσης μηχανικής εκμάθησης που μπορεί να είναι επιρρεπείς σε σφάλματα και αναποτελεσματικότητα όταν γίνονται με μη αυτόματο τρόπο. Με τη μηχανική μάθηση, οι επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου μπορούν να μειώσουν σημαντικά το κόστος χρόνου και εργασίας, ενώ παράλληλα ενισχύουν τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών, οδηγώντας σε καλύτερες εμπειρίες και αυξημένα κέρδη.
Το κλειδί για το ξεκλείδωμα της αλγοριθμικής δύναμης της μηχανικής μάθησης απαιτεί ένα υποσύνολο δεξιοτήτων επιστήμης δεδομένων που είναι δύσκολο να εφαρμοστούν αλλά χρησιμοποιούνται ακόμη και στις μεγαλύτερες, πιο σύνθετες εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου με εξειδικευμένο λογισμικό (όπως σε αυτό το επίδειξη AI).
Αυτό το άρθρο υπογραμμίζει τις πολλές περιπτώσεις χρήσης στις οποίες οι επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου μπορούν να αξιοποιήσουν αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης για να αποφέρουν υψηλότερα κέρδη και βελτιωμένες εμπειρίες χρήστη.
Βασικά Takeaways
- Οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να αναλύσουν πολύπλοκα σύνολα δεδομένων για να βελτιώσουν τις επιχειρηματικές διαδικασίες και να αυξήσουν τα κέρδη
- Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης ενισχύουν τη σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας αυτού που διαφορετικά θα απαιτούσε χειρωνακτική εργασία, σημαντικό χρόνο και κόστος για το ίδιο αποτέλεσμα.
- Το ηλεκτρονικό εμπόριο μπορεί να αξιοποιήσει αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να βελτιώσει τις διαδικασίες σε διάφορες περιπτώσεις χρήσης
Μηχανική εκμάθηση για συστάσεις προϊόντων και προβλέψεις πελατών
Οι επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου χρησιμοποιούν προτάσεις προϊόντων για να βελτιώσουν την εμπειρία χρήστη και την αξία του καλαθιού, εμφανίζοντας προτάσεις προϊόντων που ο πελάτης μπορεί να μην είχε συναντήσει διαφορετικά. Μπορεί να το έχετε βιώσει και εσείς οι ίδιοι με τις αγορές σας στο διαδίκτυο: όταν εισέρχεστε σε μια σελίδα προϊόντος, δεν σας αρέσει αυτό που βλέπετε, αποφασίστε ότι θα κάνετε κλικ, αλλά ξαφνικά δείτε μια σύσταση προϊόντος που σας τραβάει το μάτι.
Οι πελάτες μπορεί να μην αγοράζουν πάντα προτάσεις, αλλά οι προτάσεις προϊόντων επιτυγχάνουν δύο στόχους: ο πελάτης μένει περισσότερο στο χώρο του, δημιουργώντας περισσότερες ευκαιρίες πώλησης και εάν ο πελάτης αποφασίσει να αγοράσει, απλώς αυξήσατε τις πωλήσεις σας σε αυτό που θα ήταν διαφορετικά. μια χαμένη ευκαιρία.
Χρήση της μηχανικής εκμάθησης για τη βελτίωση των συστάσεων προϊόντων
Οι ευφυείς αλγόριθμοι συστάσεων προϊόντων μπορεί να είναι δύσκολο να εφαρμοστούν και δεν μπορούν εύκολα να λάβουν υπόψη τις ποικίλες προτιμήσεις των πελατών χωρίς οι προγραμματιστές back-end να χρειαστεί να δημιουργήσουν εντυπωσιακές βιβλιοθήκες κώδικα. Ωστόσο, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να χρησιμοποιήσουν σύνολα δεδομένων ηλεκτρονικού εμπορίου για να προβλέψουν τις προτιμήσεις των χρηστών και τις συνήθειες αγορών με μεγαλύτερη ακρίβεια. Τα συμπεράσματα που προέρχονται από αλγόριθμους μηχανικής μάθησης μπορούν στη συνέχεια να εφαρμοστούν επιτόπου για πιο ακριβείς προτάσεις προϊόντων και αυξημένες πωλήσεις.
Μηχανική εκμάθηση στα αποτελέσματα αναζήτησης προϊόντων
Όπως και οι προτάσεις προϊόντων, τα αποτελέσματα αναζήτησης στο ηλεκτρονικό κατάστημα μπορούν να χρησιμοποιούν αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης για την επεξεργασία δεδομένων από αποτελέσματα αναζήτησης στο διαδίκτυο. Οι αλγόριθμοι επιστρέφουν προϊόντα που είναι πιο σχετικά με τον καταναλωτή. Ακόμα καλύτερα, με ένα αρκετά μεγάλο σύνολο δεδομένων, οι εταιρείες μπορούν να βελτιστοποιήσουν τις διαδρομές των πελατών για να διασταυρώσουν πωλήσεις προϊόντων που ο πελάτης μπορεί να μην συνειδητοποιήσει ότι ήθελε!
Στοχευμένο μάρκετινγκ και Αξία πελάτη για τη διάρκεια ζωής του πελάτη
Ανάλογα με τον κλάδο, η απόκτηση νέων πελατών μπορεί να είναι δαπανηρή όταν συνυπολογίζεται το κόστος του μάρκετινγκ. Οι επιχειρήσεις μπορούν να αξιοποιήσουν τη μηχανική εκμάθηση για να βοηθήσουν στην πρόβλεψη πότε και πόσο συχνά οι πελάτες κάνουν αναπαραγγελίες.
Φανταστείτε ότι λειτουργείτε μια αλυσίδα εφοδιασμού ομορφιάς, με τον πελάτη να παραγγέλνει τον ίδιο αριθμό σαπουνιών και κρέμες κάθε δεύτερο μήνα. Περνούν δύο μήνες και ο πελάτης κάνει check in αλλά δεν παραγγέλνει τίποτα. Είναι πιθανό να μην το προσέξετε ως ιδιοκτήτης καταστήματος, αλλά ένα σύστημα ML θα μπορούσε.
Μια τεχνητή νοημοσύνη καθοδηγούμενη από μηχανική μάθηση θα μπορούσε να επεξεργαστεί ένα σύνολο δεδομένων, να το συγκρίνει με προηγούμενες τιμές και να συμπεράνει ότι είναι η σωστή στιγμή να στείλετε email στον πελάτη μια προσωπική έκπτωση για χρήση στην επόμενη παραγγελία. Οι επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου μπορούν να αξιοποιήσουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να βοηθήσουν στην ενίσχυση της αφοσίωσης των πελατών και στην ενίσχυση της επωνυμίας.
Μηχανική εκμάθηση για τη διαχείριση αποθεμάτων
Το ηλεκτρονικό εμπόριο μπορεί να αξιοποιήσει τη μηχανική εκμάθηση για τη βελτιστοποίηση των ελέγχων αποθέματος. Έχετε δοκιμάσει ποτέ να παραγγείλετε φαγητό μέσω Διαδικτύου και το αγαπημένο σας είδος έχει εξαντληθεί; Η κακή διαχείριση του αποθέματος είναι ο πιο γρήγορος τρόπος για να χάσετε μια πιθανή πώληση από αντικείμενα που δεν είναι διαθέσιμα. Το να έχετε υπερβολικό απόθεμα δεν είναι καλύτερο. Διαβάστε πώς η Walmart πούλησε αντικείμενα με έκπτωση για να καταπολεμήσει το επιπλέον απόθεμα.
Η διαχείριση αποθεμάτων μπορεί να είναι μια πολύπλοκη, υλικοτεχνική διαδικασία που περιλαμβάνει αναπαραγγελία αντικειμένων, συντονισμό προμηθευτών, συναλλαγή με κατασκευαστές, λογιστικοποίηση των χρόνων αποστολής, πρόβλεψη ζήτησης και συνυπολογισμό του χώρου αποθήκευσης και του κόστους. Ανάλογα με το μέγεθος του οργανισμού, μπορεί να χρειαστεί τεράστιος χρόνος και εργασία για τη μη αυτόματη διαχείριση του αποθέματος. Δεν θα ήταν ωραίο να υπήρχε καλύτερος τρόπος διαχείρισης του αποθέματος;
Διαχείριση αποθέματος μηχανημάτων
Η πολυπλοκότητα των αλληλεπιδράσεων που πρέπει να παρακολουθούνται και να αναλύονται για τη σωστή διαχείριση του αποθέματος είναι αυτό ακριβώς στο οποίο υπερέχει η μηχανική μάθηση! Τα σημεία δεδομένων δεν περιορίζουν τους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης, οι οποίοι μπορούν να τους συνθλίψουν, να τους αναλύσουν και να τους βελτιστοποιήσουν για να δημιουργήσουν ένα σύστημα διαχείρισης αποθέματος που μπορεί να προβλέψει πιο αποτελεσματικά τις αναπαραγγελίες στοιχείων.
Πρόβλεψη μεγέθους πελάτη με μηχανική μάθηση
Τα συστήματα μηχανικής εκμάθησης μπορούν να επεξεργάζονται μεγάλες συστοιχίες δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της συχνότητας αγορών και του αριθμού των αντικειμένων που αγοράζουν οι πελάτες. Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα για να εκτιμήσουν το μέγεθος ενός πελάτη! Αυτό δεν βοηθά μόνο στη διαχείριση του αποθέματος και επιτρέπει την παρακολούθηση του ηλεκτρονικού εμπορίου που προσφέρουν πιο εξατομικευμένες προσφορές και επιτρέπουν στους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να καθορίσουν ποιοι πελάτες χρειάζονται περισσότερη εστίαση.
Μηχανική εκμάθηση για υποστήριξη Chatbot
Η συντήρηση της υποστήριξης πελατών μπορεί να είναι δαπανηρή και η άμεση επεξεργασία των εισιτηρίων προβλημάτων μπορεί να είναι δύσκολη (ανάλογα με το μέγεθος του οργανισμού.) Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης πράγματι τροφοδοτούν τις προσαρμόσιμες εφαρμογές chatbot. Αυτά τα chatbot, ωστόσο, τείνουν να μην πληρούν τις περίπλοκες γνωστικές απαιτήσεις που απαιτούνται για την επίλυση μοναδικών προβλημάτων. Ευτυχώς, με την κατάλληλη ομάδα υποστήριξης, τα chatbot AI μπορούν να αυξήσουν την ικανότητα της ομάδας υποστήριξης πελατών να επιλύει ζητήματα πελατών.
Οι εξελίξεις στους αλγόριθμους επεξεργασίας φυσικής γλώσσας μπορούν να βοηθήσουν στην επίλυση βασικών ερωτήσεων υποστήριξης, αφήνοντας παράλληλα τις πιο σύνθετες αλληλεπιδράσεις στις ομάδες υποστήριξης πελατών. Τα chatbot χρειάζονται χρόνο για να εκπαιδευτούν, αλλά μπορούν ακόμη και να βοηθήσουν στην αύξηση των πωλήσεων, να προσφέρουν προτάσεις και να δημιουργήσουν προσαρμοσμένα κουπόνια.
Απελευθερώστε τη δύναμη των μηχανικών λύσεων ηλεκτρονικού εμπορίου με την Hypersonix σήμερα!
Το Hypersonix είναι ένα προϊόν που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη και εφαρμόζει αλγόριθμους μηχανικής μάθησης με προδιαγραφικό, προγνωστικό και μετρήσιμο τρόπο. Η Hypersonix παρέχει αυτόνομη εξατομίκευση, πρόβλεψη τιμών και ζήτησης, ευφυΐα ποικιλίας, σχόλια αγοραστών και πολλά άλλα. Πηγαίνετε την επιχείρησή σας στο ηλεκτρονικό εμπόριο στο επόμενο επίπεδο με το Hypersonix και ζητήστε το demo σας σήμερα.
