روشهای قدرتمند برای استفاده از یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک

با تشکر از پیشرفت های فناوری ، مشاغل خرده فروشی بیشتر و بیشتر به صورت آنلاین می روند. همه گیر Covid-19 این رشد را حتی بیشتر به وجود آورد ، زیرا Lockdowns مردم را وادار به خرید آنلاین بیشتر و مشاغل برای دیجیتال می کند.

پیش بینی می شود ارزش صنعت تجارت الکترونیک بین سالهای 2021-2025 11 تریلیون دلار رشد کند. این فرصت های فوق العاده ای را باز می کند. اما با توجه به اینکه بسیاری از بازیکنان فضا را به خود جلب می کنند ، خرده فروشان آنلاین مجبورند بازی را بیشتر کنند. بازیکنان اصلی مانند آمازون و علی بابا همیشه برای راه های نوآورانه برای بهبود خدمات خود و نگه داشتن مشتریان در حال کار هستند. و آنها برای انجام این کار به فناوری های یادگیری ماشین (ML) تکیه می کنند.

در سال 2021 ، 12 تا 24 میلیون مغازه آنلاین مورد توجه مصرف کنندگان قرار گرفتند. و انتظار می رود این تعداد فقط رشد کند. برای افزایش شانس آنها در این فضای بسیار رقابتی ، حتی بازیکنان کوچک نیز باید فن آوری هایی را که باعث رشد مارک های مهم تجارت الکترونیک می شوند ، اتخاذ کنند.

ممکن است در مورد آشکارسازهای کلاهبرداری AI و ML شنیده باشید. شما حتی ممکن است با نحوه کار هوش مصنوعی و ML آشنا باشید اما واقعاً نمی دانید که چگونه آنها در فضای تجارت الکترونیک ترجمه می شوند.

ما در اینجا هستیم تا شما را در مورد روشهای دنیای واقعی برای استفاده از یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک راهنمایی کنیم. ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه امثال آمازون و علی بابا از ML به نفع آنها استفاده می کنند و حتی بازیکنان کوچکتر نیز می توانند با این نوآوری ها روبرو شوند.

موتور توصیه

یک موتور توصیه از الگوریتم های ML برای فیلتر کردن داده ها و پیشنهاد موارد مربوط به کاربر استفاده می کند. این حجم های زیادی از اطلاعات را برای پیش بینی اینکه کدام محتوا ، محصولات یا خدمات به احتمال زیاد توجه و علاقه مشتریان را به خود جلب می کند ، پردازش می کند.

موتورهای توصیه ای یک وضعیت برنده برای مشاغل و مشتریان ایجاد می کنند. آنها با افزایش تعامل ، فروش و وفاداری مشتری به مشاغل کمک می کنند. و آنها با ارائه کمک های شخصی که باعث می شود آنچه را که نیاز دارند یا می خواهند ، برای آنها آسان تر می کند ، از مشتریان سود می برند.

آمازون به ویژه به دلیل توصیه های نقطه ای مشهور است. سیستم آن به طور خودکار داده ها را تجزیه و تحلیل می کند ، الگوریتم ها را انتخاب و بهینه می کند و فوراً محصولات مربوطه را توصیه می کند. این بسیار مؤثر است که 35 ٪ از فروش شرکت را هدایت می کند.

راکوتن ، بزرگترین و محبوب ترین سایت تجارت الکترونیک ژاپن ، از الگوریتم های یادگیری تقویت برای مطالعه واکنش های مشتری به محصولات استفاده می کند. آنها به تصمیم گیری های مبتنی بر داده در مورد اقدامات باید یا چه محصولاتی در صورت رفتار مشابه مصرف کننده توصیه می کنند.

مثال دیگر ضبط آهنگ Unicsoft است. کارشناسان بزرگ داده و یادگیری ماشین ما به ایجاد یک موتور توصیه برای یک بستر بزرگ با محتوای تولید شده توسط کاربر کمک کردند. به محض راه اندازی موتور توصیه ، صاحبان این سکو که بسیار شبیه به 9GAG و Reddit بودند ، شاهد رشد چشمگیر در کسب درآمد مخاطبان بودند. در همین زمان ، پیشنهادات شرکا در مقایسه با دوره قبلی 20 ٪ رشد کرده است. مخاطبان کلی این پلتفرم تقریباً 8 ٪ افزایش یافتند که قطعاً تأثیر مثبتی بود که مشتری روی آن حساب می کرد.

تقسیم مشتری و شخصی سازی

تقسیم بندی مشتری در حال گروه بندی مشتریان به بخش هایی است که منعکس کننده الگوهای مشترک در جمعیتی ، علایق ، رفتار و ویژگی های آنها است. این به شرکت ها کمک می کند تا مشتریان خود را بهتر بشناسند و به طور مؤثرتری به آنها بازاریابی کنند.

روشهای ML کار بسیار خوبی را برای تجزیه و تحلیل داده های مشتری ، کشف الگوهای و به دست آوردن بینش انجام می دهند. بخش های مشتری که آنها شناسایی می کنند دقیق تر از مواردی است که با استفاده از روش های دستی یا معمولی تعیین می شود. الگوریتم های مشترک ML برای تقسیم مشتری ، خوشه بندی K-Means ، توس و DBSCAN هستند.

آمازون ویژگی های تقسیم بندی کاربر پیشرفته را شخصی سازی می کند. این بخش های مخاطبان را بر اساس اطلاعات جمعیتی و قوانین تجاری ایجاد می کند. با حمایت از فناوری ML ، کاربران را بر اساس موارد مورد نظر ، مارک ها ، دسته ها و سایر اطلاعات مشابه خود گروه بندی می کند. این فعالیت های بازاریابی بسیار هدفمند را تقویت می کند که باعث افزایش تعامل و حفظ ضمن به حداقل رساندن هزینه های بازاریابی می شود.

Becausemarket ، یک مارک تجارت الکترونیک برای نیازهای مراقبت شخصی ، از تقسیم بندی هوشمند برای تجزیه و تحلیل مشتریان هدف خود و ارائه یک تجربه یکپارچه استفاده می کند. به ویژه ، آنها مشخص كردند كه سالمندان مبتلا به بی اختیاری ممكن است بیش از حد شرم آور باشند تا از پوشك بزرگسالان در فروشگاه های فیزیکی درخواست كنند و از محصولاتی كه با احتیاط به آستان خود تحویل داده می شوند ، قدردانی می كنند.

قیمت گذاری پویا

قیمت گذاری پویا یک رویکرد انعطاف پذیر و پاسخگو برای تعیین قیمت ها است. مشاغل به جای چسبیدن به قیمت های ثابت ، عوامل مختلفی از جمله تقاضا ، عرضه ، رقابت و هزینه های عملیاتی را در نظر می گیرند. انجام این کار به صورت دستی دشوار است.

ML می تواند برای پردازش مقادیر زیادی از داده ها و تنظیم قیمت گذاری طبق قوانین تجاری قدم بردارد. این قوانین می تواند نه تنها در حال تغییر نیروهای بازار بلکه مکان مشتری ، روز هفته ، فصل سال و سایر جزئیات را نیز در نظر بگیرد. این حتی می تواند اطلاعات شخصی را در مورد یک مشتری خاص تجزیه و تحلیل کند تا پیش بینی کند که چقدر مایل به پرداخت آن هستند.

قیمت گذاری پویا به شما امکان می دهد قیمت محصولات موجود در تقاضا را افزایش داده و سود را افزایش دهید. همچنین می توانید محصولات اضافی را با قیمت های پایین تر بفروشید تا از ضایعات موجودی جلوگیری کنید و حتی در صورت خشن شدن درآمد ، درآمد را هدایت کنید. و می توانید مطمئن باشید که قیمت های شما در برابر رقبا به خوبی جمع می شود.

آمازون هنگام بحث در مورد استراتژی های موفق قیمت گذاری پویا ، دوباره به ذهن متبادر می شود. غول تجارت الکترونیک بیش از 250 میلیون تغییر قیمت در روز ایجاد می کند که میانگین قیمت محصول هر ده دقیقه تغییر می کند. این استراتژی به آمازون کمک کرد تا شهرت کم قیمت را ایجاد کند که باعث جذب مشتری در Droves می شود.

پیش بینی تقاضا

پیش بینی تقاضا به مشاغل اجازه می دهد تا تقاضای مشتری را برای یک دوره خاص پیش بینی کنند. به این ترتیب ، آنها می توانند عملیات زنجیره تأمین خود ، برنامه ریزی مخارج سرمایه ، مدیریت موجودی و موارد دیگر را بهبود بخشند. داده های تاریخی ، نیروهای بازار و سایر اطلاعات مربوطه همه به حساب می آیند.

تکنیک های ML تا حد زیادی به پیش بینی تقاضا کمک می کنند. آنها پردازش داده ها را تسریع می کنند ، به طور خودکار پیش بینی های ترسیم بر روی داده های اخیر را به روز می کنند ، الگوهای پنهان را شناسایی می کنند و پیش بینی ها را دقیق تر می کنند.

بیایید پرونده راکوتن را در نظر بگیریم. حدود 200 میلیون محصول در هر زمان معین در این پلتفرم معامله می شوند. غول تجارت الکترونیک ژاپن برای پردازش داده های تاریخی به یادگیری ماشین نظارت شده متکی است و پیش بینی های فروش محصول را برای اطلاع رسانی در مورد تصمیم گیری خود ارائه می دهد.

نتایج جستجو بهینه شده

این کافی نیست که پلت فرم تجارت الکترونیک شما به خوبی مشهور باشد. مشتریان همچنین باید محصولات مورد نیاز خود را به راحتی پیدا کنند. حدود 25 ٪ از پرس و جوهای جستجو در سیستم عامل های تجارت الکترونیکی غلط املایی شده اند که می توانند به درآمد از دست رفته تبدیل شوند.

نتایج جستجوی بهینه شده به خریداران این امکان را می دهد تا حتی اگر در کلمات کلیدی غلط املایی تایپ کنند ، یک محصول خاص را پیدا کنند. این ویژگی همچنین محصولات مشابه و مرتبط را به خود جلب می کند. این الگوریتم های ML است که الگوهای موجود در جستجوهای کاربر ، خریدهای گذشته ، کلیک و سایر داده ها را مشخص می کند.

نتایج جستجو بهینه شده به بهبود تجربه کاربر ، حفظ مشتریان ، افزایش دید محصول ، افزایش فروش و ارتقاء فروش کمک می کند.

زالاندو ، یک فروشگاه مد آلمانی ، یک شبکه عصبی ایجاد کرد که از طریق کلمات غلط به زبان های مختلف کار می کند. این سیستم عامل با حمایت از فناوری ML ، فقط دو ثانیه طول می کشد تا 300000 محصول را مرتب کرده و محصولات مناسب را پیشنهاد کند.

تشخیص تقلب

نرم افزار تشخیص کلاهبرداری تجارت الکترونیک با شناسایی پرچم های قرمز از معاملات کلاهبرداری جلوگیری می کند. این یک بانک دانش در مورد رفتار کاربر معمولی و قابل قبول دارد و می تواند کوچکترین انحراف را تشخیص دهد. همچنین موارد قبلی یا معاملات قبلاً کلاهبرداری را ثبت می کند. ردیاب های کلاهبرداری ML هر عملی را در زمان واقعی ردیابی می کنند و سیگنال های زنگ هشدار را با تأخیر صفر ارسال می کنند.

راه حل های قدرتمند ML مشروعیت معاملات را تأیید می کند. این مانع از کاهش کاذب می شود که اغلب باعث می شود مشتریان از بین بروند. سیستم تشخیص کار خود را بدون ایجاد اختلال در روند پرداخت انجام می دهد و از یک سفر مشتری صاف اطمینان می دهد.

سیستم های تشخیص کلاهبرداری با بازیگران هوشمند انسانی که به سرعت در معرض تاکتیک ها تغییر می کنند ، مبارزه می کنند. این بدان معناست که آنها با تغییر مجموعه داده ها کار می کنند. علی بابا با تولید مخالفان دیجیتالی قدرتمند برای آموزش نرم افزار ML خود به چالش کشید. این مخالفان پیش بینی می کنند که چگونه عاملان کلاهبرداری واقعی ممکن است جهت ها را تغییر دهند یا رویکردهای خود را تنظیم کنند.

چت بابات مکالمه

chatbot در مسنجر کار می کند. آنقدر موفق بود که لگو تصمیم گرفت آن را حفظ کند. اکنون ، Ralph Chatbot به مشتریان کمک می کند تا در طول سال یک هدیه کامل را انتخاب کنند. این ابتدا مشتری را در دسته های مربوطه قرار می دهد و سپس توصیه های هدیه خود را شخصی می کند. رویکرد بسیار جذاب و مکالمه رالف باعث می شود کاربران قلاب شوند.

Levi Strauss & Co. Chatbot خاص خود را با نام Virtual Stylist دارد که از لحن مکالمه ای برای تعامل با مشتریان استفاده می کند. این ترجیحات افراد را بررسی می کند و از اطلاعات برای ارائه مشاوره مد و توصیه های محصول استفاده می کند.

تاکنون ، ما فقط در مورد فناوری های ML و نحوه ارتباط آنها با نام های تجاری بزرگ بحث کرده ایم. حال بیایید در مورد چگونگی بازیکنان کوچکتر به این فناوری پیشرفته صحبت کنیم.