За предыдущее десятилетие индустрия электронной коммерции росла в геометрической прогрессии. Когда-то ему принадлежало 3% всей доли розничного рынка, а текущие прогнозы показывают, что к 2023 году он будет владеть почти 20%. Одной из ключевых причин ускоренного роста электронной коммерции в последние годы является растущее внедрение искусственного интеллекта. и его подотрасль, особенно машинное обучение (ML). Согласно статистике, к 2025 году доходы от ИИ в электронной коммерции достигнут 36,8 миллиардов долларов во всем мире.

Ниже приведены некоторые важные области электронной коммерции, в которых используются ИИ/машинное обучение:

1. Умный поиск

Для платформы электронной коммерции важно, чтобы клиенты могли удобно находить товары, которые они ищут. Таким образом, эффективность инструмента поиска имеет решающее значение для определения того, останутся ли ваши клиенты на платформе. Магазины электронной коммерции традиционно полагались на соответствие ключевых слов, используемых для поиска по сайту, и ключевых слов, выбранных для описания товаров на складе. Но этот подход не поможет в ситуациях, когда пользователи не знают точных ключевых слов, по которым они должны искать товар. Вот где на помощь приходит Интеллектуальный поиск!

Интеллектуальный поиск — это широкий термин, который относится к поисковым системам, основанным на машинном обучении (ML), обработке естественного языка (NLP) и искусственном интеллекте (AI). Это позволяет автоматически классифицировать и предлагать описания на основе их характеристик, распознавания изображений и аналогичных элементов в базе данных, автоматического исправления орфографии, визуального и голосового поиска. Google Объектив и другие подобные инструменты позволяют пользователям покупать товары, которые они могут сфотографировать. Точно так же Siri от Apple и другие голосовые помощники позволяют пользователям совершать покупки в Интернете с помощью голосовых команд. Интеграция методов машинного обучения и обработки естественного языка помогает улучшить голосовой и визуальный поиск в интернет-магазинах и тем самым повысить коэффициент конверсии клиентов. коммерческий сайт для своих покупок.

2. Системы рекомендаций

Одним из лучших вариантов использования машинного обучения в сфере онлайн-торговли являются рекомендательные механизмы / системы. Это одна из наиболее эффективных стратегий для увеличения вовлеченности на месте и увеличения продаж. Управляемые ИИ рекомендатели могут предоставить пользователям персонализированный опыт покупок, принимая во внимание предпочтения пользователя, предыдущие взаимодействия и историю покупок, описание товара (например, категорию, цену), данные социальных сетей, результаты местоположения и погоды и различные другие показатели. Это также позволяет фирмам электронной коммерции осуществлять дополнительные/перекрестные продажи существующим клиентам с персонализированными рекламными акциями, что в противном случае было бы невозможно без информации о покупках.

Существуют рекомендательные системы, основанные на различных подходах, таких как контентная и совместная фильтрация, а также своего рода гибридная система, объединяющая их. Это помогает платформам электронной коммерции предлагать своим клиентам более актуальные предложения продуктов.

Динамическое ценообразование

Стратегия ценообразования имеет решающее значение на современных конкурентных рынках. Предприятиям хорошо известно, что перед принятием решения о покупке потребители хотят проверить цены на одни и те же товары на различных платформах электронной коммерции. Алгоритмы машинного обучения теперь используются как крупными, так и мелкими торговцами и платформами электронной коммерции для обеспечения динамического ценообразования.

Конкуренция, сезонность, тенденции, состояние рынка, местный спрос и даже погода — вот некоторые из важных факторов, которые могут повлиять на покупательское поведение пользователей. Машинное обучение позволяет автоматизировать процедуры сбора огромных объемов данных, их обработки и анализа для калибровки ценообразования в зависимости от этих факторов. Алгоритмы машинного обучения изучают исторические данные и находят закономерности, чтобы прогнозировать лучшие цены, предлагать скидки или дополнительные продажи, когда это уместно. Это также помогает компаниям выявлять возникающие тенденции и прогнозировать потребительский спрос на продукты, для которых нет данных о транзакциях.

3. Автоматизированные чат-боты для электронной коммерции

Чат — один из самых популярных способов взаимодействия с потребителями электронной коммерции, и прогнозируется, что его использование увеличится на 30% в ближайшие годы. Машинное обучение может применяться в системах чат-ботов электронной коммерции для персонализации опыта покупок, ответов на запросы клиентов, создания отчетов и предупреждений в зависимости от поведения пользователя и т. д. Преимущество этих виртуальных агентов также в том, что они доступны круглосуточно и без выходных, поэтому вопросы и проблемы низкого уровня можно решать в любое время суток, не заставляя вашего клиента ждать. Облачные инструменты, такие как Amazon Lex, Amazon Kendra, Google Dialogflow, Azure bot Engine и другие, можно использовать для создания пользовательских чат-ботов.

4. Прогноз оттока клиентов

Отток клиентов — один из факторов, негативно влияющих на продажи. Поэтому для компаний электронной коммерции важно предсказать, кто из клиентов, скорее всего, прекратит пользоваться их услугами или продуктами. Анализируя данные и поведение своих клиентов в прошлом (покупки, жалобы, взаимодействие, демографию, данные социальных сетей), вы можете создать шаблон поведения для клиентов, которые ушли. Это можно использовать для создания вероятностной модели машинного обучения. оттока, который поможет этим компаниям предпринять активные шаги по сокращению оттока и улучшению удержания клиентов.

5. Обнаружение мошенничества

Предприятия электронной коммерции являются уязвимыми объектами мошеннических операций с использованием пользовательских данных, информации о транзакциях и т. д. Такие утечки данных наносят ущерб клиентам, а также наносят ущерб репутации предприятий, заставляя их закрывать свои двери. Поэтому безопасность платформы и своевременное обнаружение мошеннических действий чрезвычайно важны для компаний электронной коммерции. С помощью машинного обучения мы можем более эффективно выявлять подозрительное поведение. Данные о пользователях, такие как тип устройства, местоположение и часовой пояс, могут быть собраны в базе данных, чтобы помочь выявить ненормальные действия, которые отличаются от предыдущего поведения клиентов. Модели машинного обучения можно научить распознавать модели, типичные для мошеннического поведения, такие как необычно высокие суммы заказов или покупатели, размещающие заказы с разных IP-адресов. Некоторые платформы электронной коммерции, такие как Alibaba и Amazon, имеют встроенные системы обнаружения мошенничества, использующие алгоритмы машинного обучения.

6. Управление запасами

Наличие избытка или нехватки продуктов — обе нежелательные ситуации для любого бизнеса. Машинное обучение может помочь в прогнозировании роста или снижения продаж, анализируя, сколько вам нужно заказать или произвести, чтобы иметь достаточно предложения для удовлетворения спроса (прогнозирование спроса). Поскольку в базе данных хранятся значительные объемы исторических данных, мы можем использовать ее для отслеживания спроса на продукты в разные сезоны, изменения тенденций продаж и т. д. и соответствующим образом управлять запасами.

Заключение

Мы видели, что машинное обучение и искусственный интеллект имеют широкий спектр практических применений в электронной коммерции. Эти технологии напрямую влияют на качество обслуживания клиентов и рост бизнеса в секторе электронной коммерции. Внедрение решений на основе машинного обучения и искусственного интеллекта оказывается выгодным для фирм, которые автоматизируют трудоемкие, трудоемкие и дорогостоящие ручные процедуры. Они могут предоставить интернет-магазинам полезную информацию о своих клиентах. Они также помогают онлайн-бизнесу получать больше кликов, превращать потенциальных клиентов в клиентов, удерживать их и даже строить хорошие отношения с клиентами.