Eコマースの新顔:業界における機械学習の影響

eコマースと機械学習

コンピューターが独自の決定を行うためにパターンを認識して学習できる可能性があると予想したことはありますか? あなたの答えがノーだった場合、あなたはeコマース業界の多くの専門家と同じ船に乗っています。 誰もその現在の状態を予測できなかったでしょう。

ただし、機械学習は、過去数十年にわたって電子商取引の進化において重要な役割を果たしてきました。 eコマースが今どこにあるのか、そしてどのように 機械学習サービスプロバイダー それほど遠くない将来にそれを形作るでしょう。

Eコマース業界では何が変わっていますか?

電子商取引は、この分野の技術的進歩により、私たちの買い物方法を根本的に変えた比較的新しい現象であると考える人もいるかもしれません。 ただし、それが完全に当てはまるわけではありません。

今日のショップとの関わり方にはテクノロジーが大きな役割を果たしていますが、eコマースは40年以上前から存在しており、今ではかつてないほど大きくなっています。

世界中の小売eコマースの売上高は4.28年に2020兆ドルに達し、eリテールの収益は5.4年に2022兆ドルに達すると予想されています。

政治家

しかし、テクノロジーが常に存在しているとしたら、機械学習は今、業界をどのように変えているのでしょうか。 簡単だ。 人工知能は、単純な分析システムのイメージを廃止して、それが本当にどれほど強力で変革的であるかを示しています。

以前は、人工知能と機械学習は開発が進んでおらず、実行が単純であったため、可能なアプリケーションの観点から真に輝かせることができませんでした。 しかし、それはもはや事実ではありません。

機械学習やチャットボットなどのテクノロジーが普及するにつれて、ブランドは音声検索などの概念を使用して、顧客の前で製品を宣伝する場合があります。 AIは、在庫予測とバックエンドのサポートにも役立ちます。

機械学習とレコメンデーションエンジン

電子商取引におけるこのテクノロジーの複数の主要なアプリケーションがあります。 世界規模で、レコメンデーションエンジンは最もホットなトレンドのXNUMXつです。 機械学習アルゴリズムを使用し、膨大な量のデータを簡単に処理することで、何億人もの人々のオンライン活動を徹底的に評価できます。 これを使用して、特定の顧客または顧客のグループ(自動セグメンテーション)の関心に基づいて製品の推奨事項を作成できます。

仕組み

現在のWebサイトのトラフィックで取得した大規模なデータを評価することで、クライアントが使用したサブページを特定できます。 あなたは彼が何を求めていたのか、そして彼が彼の時間の大部分をどこで過ごしたのかを知ることができました。 さらに、結果は、以前の顧客活動のプロファイル、興味(趣味など)、天気、場所、ソーシャルメディアデータなど、複数の情報源に基づいて提案されたアイテムを含むパーソナライズされたページで提供されます。

機械学習とチャットボット

構造化データを分析することで、機械学習を利用したチャットボットは、ユーザーとのより「人間的な」会話を生み出すことができます。 チャットボットは、機械学習を使用して消費者の問い合わせに応答するための一般的な情報をプログラムできます。 基本的に、ボットがやり取りする人が多ければ多いほど、eコマースサイトの製品/サービスをよりよく理解できるようになります。 チャットボットは質問をすることで、パーソナライズされたクーポンを提供し、潜在的なアップセルの可能性を明らかにし、顧客の長期的なニーズに対応できます。 Webサイトのカスタムチャットボットの設計、構築、統合のコストは約28,000ドルです。 中小企業向けローンは、これを支払うために簡単に使用できます。 

機械学習と検索結果

ユーザーは機械学習を利用して、検索クエリに基づいて探しているものを正確に見つけることができます。 顧客は現在、キーワードを使用してeコマースサイトで商品を検索しているため、サイトの所有者は、ユーザーが探している商品にそれらのキーワードが割り当てられていることを保証する必要があります。

機械学習は、一般的に使用されるキーワードの同義語や、同じ質問に使用される同等のフレーズを探すのに役立ちます。 これを達成するためのこのテクノロジーの能力は、Webサイトとその分析を評価する能力に由来します。 その結果、eコマースサイトは、クリック率と以前のコンバージョンを優先しながら、ページの上部に高評価の製品を配置できます。 

今日、 オークション これの重要性を認識しています。 800億を超えるアイテムが表示されている同社は、人工知能と分析を使用して、最も関連性の高い検索結果を予測して提供することができます。 

機械学習とEコマースターゲティング

顧客と話し合って顧客が何を望んでいるか、何が必要かを学ぶことができる実店舗とは異なり、オンラインストアには大量のクライアントデータが殺到しています。

結果として、 クライアントセグメンテーション これにより、企業は個々の顧客に合わせて通信方法を調整できるため、eコマース業界にとって重要です。 機械学習は、顧客の要望を理解し、よりカスタマイズされた購入体験を提供するのに役立ちます。

機械学習とカスタマーエクスペリエンス

eコマース企業は機械学習を使用して、顧客によりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。 今日の顧客は、お気に入りのブランドと個人的な方法でコミュニケーションをとることを好むだけでなく、要求しています。 小売業者は、人工知能と機械学習を使用して顧客との各接続を調整できるため、顧客エクスペリエンスが向上します。

さらに、機械学習を使用することで、カスタマーケアの問題の発生を防ぐことができます。 機械学習を使用すると、カートの放棄率が低下し、最終的に売上が増加することは間違いありません。 カスタマーサポートボットは、人間とは異なり、昼夜を問わずいつでも公平な回答を提供できます。 

機械学習と不正検出

データが多いほど、異常を見つけやすくなります。 したがって、機械学習を使用して、データの傾向を確認し、「正常」なものとそうでないものを理解し、問題が発生したときにアラートを受信できます。

「不正検出」は、このための最も一般的なアプリケーションです。 クレジットカードを盗まれて大量の商品を購入したり、商品が配達された後に注文をキャンセルしたりする顧客は、小売業者にとって一般的な問題です。 これが機械学習の出番です。

機械学習と動的価格設定

動的価格設定の場合、eコマースでの機械学習は非常に有益であり、KPIを強化するのに役立ちます。 データから新しいパターンを学習するアルゴリズムの能力は、この有用性の源です。 その結果、これらのアルゴリズムは常に新しい要求や傾向を学習して検出しています。 eコマースビジネスは、単純な値下げに頼る代わりに、各製品の理想的な価格を把握するのに役立つ予測モデルの恩恵を受けることができます。 売上と在庫の最適化を高めるための最良の戦略を検討しながら、最良のオファー、最良の価格設定を選択し、リアルタイムの割引を表示することができます。

総括する

機械学習がeコマース業界を形作っている方法は無数にあります。 このテクノロジーのアプリケーションは、eコマース業界の顧客サービスとビジネスの成長に直接影響を及ぼします。 あなたの会社は、顧客サービス、顧客サポート、効率、および生産を改善するだけでなく、より良い人事決定を下すでしょう。 eコマースの機械学習アルゴリズムは、進化するにつれて、eコマースビジネスにとって引き続き重要なサービスとなります。

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おわりに

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