التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية: 11 اتجاهًا لتشكيل المستقبل الآن

مرت العاصفة على سوق التجارة الإلكترونية بعد جائحة COVID-19 الذي أدى إلى زيادة بنسبة 55٪ في الإنفاق عبر الإنترنت.

يتم ترك المزيد من عربات التسوق وراءها. كسب ثقة العملاء أصعب. المنافسة شديدة.

تتجه العلامات التجارية إلى التكنولوجيا المتقدمة للحصول على دعم للمنافسين ، مع تطوير التعلم الآلي للتجارة الإلكترونية الذي يقود الطريق. يعتبر فك رموز العملاء وتوقع خطوتهم التالية أمرًا أساسيًا.

في هذه المدونة ، نلقي نظرة على 11 حالة استخدام رئيسية للتعلم الآلي في التجارة الإلكترونية والتي تحدد الاتجاه حاليًا. إذا كنت معتادًا على التقنية الأساسية ، فلا تتردد في تخطي القسمين التاليين والغوص مباشرة في هذه الموضوعات الساخنة.

كيف يعمل التعلم الآلي - الأساسيات المجردة

التعلم الآلي ، أو ML ، هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وتحسين هذا التعلم بمرور الوقت ، دون أن يتم برمجته بشكل صريح.

يكمن جوهر تعلم الآلة في تصميم الخوارزميات - تعليمات للكمبيوتر ليتبعها - يمكنها اتخاذ تنبؤات أو قرارات مستنيرة.

فكر في التعلم الآلي على أنه تعليم الكمبيوتر للصيد. في البداية ، نعطيه قضيب صيد (الخوارزمية) ونعلمه كيفية الصيد (تدريب النموذج بالبيانات). بمجرد أن يتعلم ، يمكنه الصيد بمفرده (إجراء تنبؤات أو اتخاذ قرارات) في أي جزء من المحيط (بيانات جديدة).

يمكن أن يتخذ هذا المحيط الهائل من البيانات العديد من الأشكال ، بدءًا من الأنواع المهيكلة مثل سجلات المعاملات أو الإحصاءات الديموغرافية إلى البيانات غير المنظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني ومراجعات العملاء ومنشورات الوسائط الاجتماعية وبيانات تدفق النقرات والصور ومقاطع الفيديو.

يمكن أن يستخدم ML كل من البيانات التاريخية والحالية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. كلما زادت البيانات المتنوعة والعالية الجودة التي نقدمها ، أصبح جهاز الكمبيوتر الخاص بنا أفضل في التنبؤ واتخاذ القرار.

وجدت ML طريقها إلى مختلف الصناعات. يتم استخدامه لتوصيات المحتوى المخصص على Netflix ، وأوقات الوصول الدقيقة على خرائط Google ، واكتشاف المعاملات المشبوهة في JPMorgan Chase ، والتنبؤ بالطلب في Walmart ، وفهم اللغة بواسطة Siri ، وتحسينات السلامة لمركبات Tesla المستقلة ، وما بعدها.

أنواع التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية: نظرة فاحصة

هناك خمسة أنواع رئيسية من التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية وعبر الصناعات المختلفة:

1. التعلم الخاضع للإشراف: يستخدم هذا النوع البيانات المصنفة (البيانات والإجابات المقابلة). على سبيل المثال ، قد يتضمن التنبؤ بضخامة العميل تدريب نموذج على سجل شراء العميل (الميزات) وما إذا كان العميل بقي أو غادر (التسميات). تتضمن الخوارزميات الشائعة الانحدار الخطي ، وأشجار القرار ، وآلات المتجهات الداعمة.
2. التعلم غير الخاضع للإشراف: على عكس التعلم الخاضع للإشراف ، يعتمد هذا النهج على الآلة لاكتشاف الأنماط المخفية في البيانات غير المسماة بمفردها. على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد التعلم غير الخاضع للإشراف عملاء قطاع التجارة الإلكترونية في مجموعات بناءً على سلوك الشراء ، دون تحديد هذه المجموعات مسبقًا. في هذه الفئة ، يتم استخدام خوارزميات K-mean clustering وتحليل المكونات الرئيسية بشكل شائع.
3. التعلم المعزز: هذا النوع يتعلق أكثر بالتجربة والخطأ. تتفاعل الآلة مع بيئتها وتتعلم اتخاذ القرارات بناءً على المكافآت والعقوبات. يمكن استخدامه لتحسين تخطيط المستودع ، على سبيل المثال ، تقليل وقت استرداد العناصر من خلال المواضع المكتسبة. الخوارزمية الشائعة هنا هي Q-Learning.
4. الذكاء الاصطناعي التوليدي: الذكاء الاصطناعي العام هو نوع من التعلم غير الخاضع للإشراف الذي يبرز بسبب قدرته على إنشاء نقاط بيانات جديدة مماثلة لمجموعة التدريب الخاصة به. قد يستفيد موقع التجارة الإلكترونية من هذه التقنية لإنشاء تصميمات منتجات جديدة أو صور نموذج افتراضي واقعية. تعد شبكات GAN (شبكات الخصومة المولدة) نماذج شائعة.
5. التعلم العميق: هذا الشكل من ML مستوحى من بنية الدماغ البشري وهو جيد بشكل خاص في معالجة كميات كبيرة من البيانات. تستخدم نماذج التعلم العميق "الشبكات العصبية" ذات الطبقات المتعددة (وبالتالي "العميقة") لاستخراج ميزات ذات مستوى أعلى تدريجيًا من المدخلات الأولية. في التعلم الآلي للتجارة الإلكترونية ، تُستخدم هذه الطريقة للتعرف على الصور (تحديد المنتجات في الصور) ومعالجة اللغة الطبيعية (فهم استفسارات العملاء بلغة الإنسان والرد عليها). إنها التقنية الكامنة وراء روبوتات الدردشة وأنظمة توصية المنتجات. تطبيقات العالم الحقيقي لتعلم الآلة في التجارة الإلكترونية:

قبل الانتقال إلى قائمتنا التي تضم 11 حالة استخدام رئيسي لـ ML في التجارة الإلكترونية ، دعنا نرى كيف قامت بعض الشركات ذات الوزن الثقيل في الصناعة بدمج ML مع حلول التجارة الإلكترونية المخصصة:

1. أحدثت أمازون ثورة في التجارة الإلكترونية من خلال محرك التوصية الذي يعمل بنظام ML والذي يقود 35٪ من مبيعاتها. من خلال تسخير قوة البيانات الضخمة ، تقوم أمازون أيضًا بتعديل الأسعار كل 10 دقائق ، مما يؤدي إلى زيادة الأرباح بنسبة 25٪.
2. تستفيد Alibaba من ML في التجارة الإلكترونية لاكتشاف المنتجات المزيفة وتصفيتها. وقد أدى ذلك إلى تعزيز الثقة وتقليل النزاعات.
3. تستخدم Pinterest تقنية رؤية الكمبيوتر لفحص محتوى كل دبوس. يساعد هذا في تصفية المحتوى المسيء والمخادع ، وتحسين موضع الإعلان ، وترتيب ما يقرب من 300 مليار دبوس يوميًا.
4. استخدم موقع JD.com ، أحد أكبر بائعي التجزئة عبر الإنترنت في الصين ، التعلم الآلي لإنشاء سلسلة توريد فائقة الكفاءة. رفعت هذه التكنولوجيا معدل أتمتة المشتريات إلى 85٪ ، مع تقليل معدل دوران المخزون إلى ما يقرب من شهر.
5. شهدت Asos زيادة في الإيرادات بمقدار ثلاثة أضعاف وخفضت خسائرها من العائدات إلى النصف.
6. يستخدم Uniqlo التعرف على الصوت و ML لتوجيه العملاء إلى المتاجر القريبة للعثور بسرعة على العناصر التي بحثوا عنها على هواتفهم الذكية.
7. يستغل Dollar Shave Club قوة البيانات وتعلم الآلة لتوقع منتجات DSC التي من المحتمل أن يشتريها العملاء.

تتشابه تحديات وأهداف التجارة الإلكترونية مع نفس الصدى ، بغض النظر عن الحجم. حتى مع التباطؤ الناجم عن الوباء ، يتوقع الخبراء أن يتجاوز سوق التجارة الإلكترونية 8.1 تريليون دولار في ثلاث سنوات فقط. الفضاء يملأ.

لأصحاب الأعمال التجارية الإلكترونية ، تتبع الاتجاهات ليس خيارًا ؛ وهو مطلب.

إذن ، إليك دليلنا النهائي لنشر التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية اليوم:

1. حلول البحث الذكية - تقديم ما يبحثون عنه

عندما يقوم العملاء بتشغيل شريط البحث ، فمن المحتمل أن يكونوا مستعدين لإجراء عملية شراء. استعلام تفصيلي مثل "الإصدار المحدود من iPhone 13 من الذهب الوردي" يدور حول نية شراء واضحة. لكن تخيل إحباطهم عندما تفسد النتائج والساعات والأقراط المصنوعة من الذهب الوردي غير المرتبط بها.

بدلاً من ذلك ، ضع في اعتبارك سيناريو يرى فيه العميل مصباحًا فريدًا في منزل أحد الأصدقاء ويريد مصباحًا مشابهًا. ولكن ، كيف يبحثون عن "مصباح مكتبي على شكل قفص حديدي صناعي" دون معرفة اسمه بالضبط؟

البحث الذكي ، المدعوم من التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية ، يغير اللعبة. يعرض النتائج ذات الصلة ويصلح الأخطاء المطبعية بشكل حدسي ، ويفسر "Nkie" على أنه "Nike" ، مما يضمن عدم تفويت عميلك لأحذية الجري المثالية.

تبحث رسوم ML الفائقة بعدة طرق:

• اقتراح فئات وأوصاف المنتجات تلقائيًا باستخدام تفاصيل المنتج والتعرف على الصور
• تسهيل الإكمال التلقائي عندما يبدأ المستخدمون في الكتابة في شريط البحث
• إصلاح الأخطاء الإملائية أثناء التنقل
• تعزيز البحث المرئي ، حيث يقوم العملاء بتحميل الصور ويعثر النظام على أقرب العناصر المطابقة المتاحة
• الكشف عن العناصر الفردية داخل الصور واستخدامها كعناصر بحث قائمة بذاتها
• تسهيل عمليات البحث بالصوت

2. توصيات المنتجات المخصصة التسوق المصنوع حسب الطلب

تذكر أحدث جولة تسوق ، دعنا نقول ، eBay. حتى قبل أن تضغط أصابعك على شريط البحث ، ظهرت اقتراحات مخصصة. كيف يبدو أن موقع eBay يعرف رأيك؟ السر هو تفسير البيانات الذكي.

باستخدام خوارزميات مختلفة من ML ، يمكن لمنصات التجارة الإلكترونية تحليل سجل تصفح العميل والمشتريات السابقة ومحتويات عربة التسوق وحتى سلوك المستخدمين المماثلين. يؤدي هذا التحليل إلى اقتراحات تنبؤية للمنتج. لذلك ، عندما تتصفح بحثًا عن أسطوانة فينيل قديمة ، فمن المرجح أن تظهر لك عناصر ذات صلة مثل مشغلات الأسطوانات أو مجموعات تنظيف الفينيل أكثر من أدوات المطبخ العشوائية.

الآليات الكامنة وراء محركات التوصية هذه هي كما يلي:

• التعلم من الحشد - التصفية التعاونية: تقارن هذه التقنية بعادات التسوق السابقة للمستخدم ، جنبًا إلى جنب مع الخيارات التي يتخذها متسوقون آخرون لديهم أذواق مماثلة. على سبيل المثال ، إذا اشترى المتسوق "أ" كتبًا من تأليف همنغواي وفيتزجيرالد وسالينجر ، واختار المتسوق "ب" همنغواي وفيتزجيرالد ، فمن المنطقي أن يستمتع "ب" بقليل من سالينجر أيضًا.
• المحتوى يعرف أفضل - التصفية المستندة إلى المحتوى: تقترح هذه الطريقة عناصر تشبه العناصر التي أبدى المستخدم اهتمامًا بها سابقًا ، بالاعتماد على تحليل ميزات المنتج. إذا كان العميل يفكر في استخدام الكاميرات عالية الدقة ، فيمكن للنظام اقتراح كاميرات أخرى عالية الدقة.
• أفضل ما في العالمين - الأنظمة الهجينة: من خلال الجمع بين المحتوى والتصفية التعاونية ، يمكن للأنظمة الهجينة إنشاء اقتراحات أكثر دقة. تستخدم Netflix ، على سبيل المثال ، نهجًا مختلطًا يأخذ في الاعتبار سلوك المستخدم وخصائص الفيلم.
• الغوص العميق - تقنيات التعلم العميق: تقنيات أكثر تعقيدًا مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) أو الشبكات العصبية المتكررة (RNN) تتعمق في البيانات ، وتجد أنماطًا قد تفوتها التقنيات التقليدية. إنها "الحدس" الذي يشير إلى أن العميل الذي يبحث عن معدات التخييم قد يحتاج أيضًا إلى أحذية المشي لمسافات طويلة.

تسلط قوة المبيعات الضوء على أن الوقت المكوث في الموقع يقفز من 2.9 دقيقة إلى متوسط ​​12.9 دقيقة عندما ينقر المتسوقون على منتج موصى به. أيضًا ، يرتفع معدل عائد العملاء في الموقع بنسبة 56٪ إذا كان يقدم اقتراحات للمنتجات.

تؤكد McKinsey على ذلك ، حيث كشفت عن أن التوصيات المستندة إلى الخوارزمية تؤثر على 75٪ من خيارات المشاهدة على منصات البث وتدفع 35٪ من مشتريات Amazon.

3. التسعير الذكي - تحديد السعر المناسب لتعظيم الربح

التسعير ليس بالمهمة السهلة. يتطلب الأمر مراقبة المنافسين والمواسم وتحولات السوق والطلب المحلي وحتى الطقس.

عندما تشحن دوليًا ، تتحول المهمة إلى لغز ، وتنسج في عوامل مثل القواعد المحلية ، وتكاليف الشحن ، وأسعار السوق الإقليمية.

لا يزال ، السعر محوري. حتى الارتفاع الطفيف فوق المنافسين يمكن أن يدفع العملاء إلى التخلي عن عرباتهم.

بدلاً من التمسك بالأسعار الثابتة وعمليات الشرح السريعة عند انخفاض المبيعات ، هناك حل - تعديلات الأسعار ، مسترشدة بالتعلم الآلي. فهي تساعد في التنبؤ بالأسعار الأولية ، وتحديد متى تكون هناك حاجة إلى الخصومات ، أو تحث على الارتفاعات عندما تنضج.

باستخدام التعلم الآلي للتجارة الإلكترونية ، يمكن تقييم جميع العوامل المؤثرة على الفور ، مما يتيح التسعير الديناميكي على موقعك.

4. تقسيم العملاء - خلق تجارب فريدة للعملاء الفريدين

دعنا نتراجع ونصور متجرًا مليئًا بالعملاء ، كل منها فريد من نوعه في عادات التسوق والتفضيلات والميزانية. قد تبدو معالجة هذا التنوع أمرًا شاقًا. لكن التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية يبسطها من خلال تقسيم العملاء ، وتجميع العملاء حسب السمات المشتركة للتسويق المخصص.

خذ إيميلي ، العميل المخلص المحب للكتب. يحسب التعلم الآلي ، الذي يستفيد من تقنيات مثل التحليلات التنبؤية ، قيمة العميل مدى الحياة (CLV). إنه يتنبأ بأن إميلي قد تستجيب بشكل إيجابي لبرنامج ولاء مخصص. يصل التوقع إلى المنزل ، مما يؤدي إلى مضاعفة مشتريات Emily وتعزيز فعالية التكلفة لجهودك التسويقية.

ثم قابل جون ، وهو مشتر متقطع على وشك أن يصبح عميلًا منقضيًا ، كما تم تحديده بواسطة خوارزميات التنبؤ بالتخبط في ML. إن تقديم خصومات في الوقت المناسب على معداته الخارجية المفضلة يجدد اهتمامه ، مما يوفر خسارة محتملة للعميل.

من خلال رسم صورة أوضح لعملائك ، يضيف التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية لمسة شخصية إلى متجرك. إنه يحولها من نموذج مقاس واحد يناسب الجميع إلى وجهة "مُصممة خصيصًا لي" ، مما يضمن أن يجد الجميع من إميلي المخلص إلى جون المتردد ما يحتاجون إليه.

5. Chatbots ― خدمة عملاء سلسة في متناول أيديهم

إدارة دعم العملاء ليست مسألة واضحة المعالم. اعتمد كثيرًا على الموظفين البشريين ، وينتهي بك الأمر بفريق كبير ومكلف يتعامل مع الاستفسارات التي يمكن معالجتها من خلال صفحة الأسئلة الشائعة. لكن النظام الآلي بالكامل يفتقر إلى اللمسة البشرية ، مما قد يترك العملاء يشعرون بالإحباط.

تظهر روبوتات المحادثة التي تعمل بنظام ML كحل مثالي. إنها فعالة من حيث التكلفة ، وتوفر دعمًا على مدار الساعة بدون كشوف مرتبات على مدار الساعة. وهم أكثر من متوسط ​​المستجيبين لك. من خلال التعلم من ملفات تعريف المستخدمين والسلوك السابق ، فإنهم يصممون الإجابات ، ويعززون فرص التحويل.

مسلحة بالتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية ، تعمل روبوتات المحادثة الذكية كجنود لخدمة العملاء. إنهم يجيبون على الأسئلة ويتعاملون مع الشكاوى ويقترحون المنتجات ويعالجون المدفوعات ويتابعون عمليات التسليم. إنهم جيدون في وظائفهم.

علاوة على ذلك ، فإن روبوتات المحادثة تتحسن. إنهم يتعلمون فهم ليس فقط ما يقوله العميل ، ولكن كيف يقولون ذلك. مع تحليل المشاعر والذكاء الاصطناعي العاطفي ، يصبح روبوت المحادثة أكثر من مجرد أداة. يصبح مستمعًا ومتعاطفًا. إنه يحول خدمة العملاء إلى شيء أكثر. استكشف أدناه.

6. تحليل المشاعر ― فهم العواطف لتحسين مشاركة العملاء

العملاء يتحدثون. في المراجعات ، على وسائل التواصل الاجتماعي ، ينثرون الأفكار ، غالبًا ما تكون مغلفة بالمشاعر. يقولون "مقلوب الصفحات" ، أو "المنقذ في الشتاء". ليس مجرد كلمات ، ولكن علامات الرضا أو عدم وجودها. تخيل الآن العمل الذي يسمع هذا ويجيب.

وماذا عن الشكوى المنفردة ، المدفونة تحت جبال البيانات؟ خلل في المنتج ، تم بثه في حالة من الإحباط. كيف يمكن للشركة التقاط هذه الإشارة وسط الضوضاء؟

هذا هو المكان الذي يتم فيه تحليل المشاعر المدعوم من خلال خطوات التعلم الآلي للتجارة الإلكترونية.

يميز تحليل المشاعر النغمة العاطفية للكلمات الأساسية ، ويفسر "ليس سيئًا" على أنه إبهام لأعلى لضمان فهم الأعمال لمشاعر العملاء.

باستخدام البرمجة اللغوية العصبية والتعلم العميق وبعض خوارزميات تعلم الآلة ، يمكن أن يساعد تحليل المشاعر أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك بطرق مختلفة. يقوم بفك شفرات مراجعات المنتجات والتعليقات للحصول على رؤى لتحسين العروض ، ويراقب ضجة وسائل التواصل الاجتماعي لقياس الاستجابة العامة لحملات التسويق ، ويكشف عن عوائق في خدمة العملاء لتعزيز مستويات الرضا.

لكن هذا ليس كل شيء. يمكن لتحليل المشاعر القيام بعمل أكثر تميزًا عند دمجه في روبوت محادثة. يمنح الروبوت الخاص بك القدرة على الشعور. وإليك ما يمكنك الحصول عليه من برنامج الدردشة الآلي الذكي عاطفيًا:

• تجربة العملاء المخصصة: تقرأ هذه الروبوتات النغمة والمشاعر والمشاعر في محادثات العملاء ، وتضبط الاستجابات لتناسب. والنتيجة هي تجربة عميل أكثر تعاطفا وشخصية تعزز الولاء والرضا.
• المحادثات الاستباقية: إنها ليست من أنواع الانتظار والترقب. تتفاعل هذه الروبوتات مع العملاء بناءً على سلوك التصفح أو التفاعلات السابقة ، مما يوفر طريقة ذكية لزيادة البيع أو البيع المتبادل.
• إشراك التعليقات: إنهم مستمعون جيدون ، حيث يجمعون آراء العملاء بطريقة جذابة لإعطاء رؤية واضحة لما يعجبهم وما يكرهون.
• استرداد سلة التسوق: تقوم الروبوتات الذكية عاطفيًا باختبار اتصال العملاء بعربات متروكة ، وتقدم يدًا أو سببًا لإكمال عملية الشراء.
• Trend Spotting: هذه الروبوتات هي أدوات رصد اتجاهات رائعة ، وتجد أنماطًا في تفاعلات العملاء وتوفر مدخلات مفيدة لتحسين المنتجات أو الخدمات أو دعم العملاء.
• حراس العملاء: إنهم أيضًا يتنبهون للاستياء ، ويصطادون العملاء غير الراضين من خلال تحليل المشاعر ويتدخلون في عرض أو رسالة في الوقت المناسب لمنع زبدهم.

7. استراتيجيات Omnichannel ― الوصول إلى العملاء أينما كانوا

في مسرح التسويق ، تلعب قناة omnichannel دورًا رائدًا. تم القيام به بشكل صحيح ، فهو يفتح أعلى معدلات الاحتفاظ ومعدلات التحويل وزيادة الإيرادات. لكن السر لا يكمن في المزيد من القوى البشرية - إنه في التعلم الآلي.

خذ ، على سبيل المثال ، العميل الذي يقوم بالتبديل بين الأجهزة ، ويتصفح القمصان عبر الإنترنت قبل شراء واحدة في المتجر في النهاية. يتتبع ML هذه الرحلة مثل الظل ، ويلتقط الصورة الكاملة عبر الأنظمة الأساسية. يقوم بصياغة ملف تعريف عميل واحد وموحد ، مما يؤدي إلى تحطيم صوامع الجهاز.

تخيل شخصًا آخر ترك عربة مليئة بالفساتين. لا يجعل ML هذه فرصة ضائعة. يقوم بتشغيل تذكير بريد إلكتروني شخصي ، أو عرض مخصص ، يدفع المشتري نحو الإكمال.

إن التعلم الآلي للتجارة الإلكترونية هو الذي يبقي إصبعك على نبض سلوك العملاء. إنه يلاحظ ما تنقر عليه الإعلانات ، والمحتوى الذي يأسرهم ، وما هي رسائل البريد الإلكتروني التي يتم فتحها ، مع الأخذ في الاعتبار كل ذلك في معادلاتها. ولا يتوقف الأمر عند التحليل. يتعلم ويتنبأ ويخصص.

8. التجارة الاجتماعية ― تسخير القوة الاجتماعية لتسخير فرص المبيعات

التجارة الاجتماعية هي الشيء الكبير الجديد. إنه مزيج من التسوق عبر الإنترنت والأحاديث الاجتماعية التي نحبها جميعًا. بحلول عام 2026 ، تتوقع Statista أن تصل مبيعات التجارة الاجتماعية إلى 2.9 تريليون دولار أمريكي.

الأشخاص على وسائل التواصل الاجتماعي ليسوا معجبين بالإعلانات التقليدية. يجد الكثير منهم أنها مزعجة. يقول Influencer Marketing Hub إن المفتاح هو دمج الإعلانات في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. اجعلها مفيدة ومثيرة للاهتمام ، وليس مجرد مبيعات.

كيف؟ يحمل التعلم الآلي للتجارة الإلكترونية الجواب.

يعمل ML بهدوء على تحويل جبال من الإعجابات على البيانات ، والمشاركات ، والمسامير ، والتغريدات ، والتعليقات - إلى رؤى ذات مغزى. تلك القهوة المصنوعة يدويًا التي لم يعرف العميل أبدًا أنها تريدها؟ ML يجلبها إلى خلاصتهم ، دون الحاجة إلى التخمين.

يرسم الروابط بين ما يحبه المستخدمون. إنها تدرك أنه إذا كنت تحب الصابون المصنوع يدويًا ، فقد تستمتع أيضًا بزيوت الوجه العضوية. إذا كنت من محبي ديكور المنزل الريفي ، فماذا عن ساعة خشبية منحوتة يدويًا؟

في وسائل التواصل الاجتماعي ، يمكن لـ ML توجيه العملاء إلى ما يناسبهم تمامًا. أليس هذا مثير للإعجاب؟

9. جرد مناسب تمامًا ― تخزين ذكي لمزيج مثالي من المنتجات

إدارة المخزون هي لعبة شطرنج حيث يكون التبصر هو المفتاح. يتطلب فهمًا استراتيجيًا للبيانات ومشهد السوق.

يربط المستودع المكتظ بالأموال التي يمكن أن تدفع عملك إلى الأمام. بالنسبة للسلع القابلة للتلف أو التي يتم إهلاكها بسرعة ، كل يوم تكون ثابتة ، تقل قيمتها. الخطأ النهائي؟ تدفق نقدي جاف مع أرفف فارغة للمنتج.

يدور تشغيل متجر إلكتروني ناجح حول التحكم في قطعك بحكمة: مراقبة المخزون ، وإعادة ترتيب العناصر ، والتنبؤ باتجاهات الطلب ، وتنسيق المقاولين ، والاتصال بالمصنعين ، والموردين ، وخدمات البريد ، وإدارة الإيرادات.

هذا هو المكان الذي يتألق فيه التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية.

يراقب كل قطعة في مخزونك ، ويتنبأ بديناميات العرض والطلب والتدفقات النقدية ، معتمداً على قاعدة بيانات واسعة من البيانات التاريخية.

يدعم قرارات إدارة المخزون الخاصة بك عبر أبعاد متعددة:

• اقتراح الانتفاخات عندما يتراكم الغبار على عناصر معينة
• قراءة الأحرف الرونية لطلب المنتج المتأثر بالموسمية أو الاتجاهات ، مما يشير إلى طلبات أكبر
• تحسين سلسلة التوريد الخاصة بك ، من تبسيط طرق التسليم إلى الجدولة
• تطبيق التسعير الديناميكي لتعديل الأسعار حسب العرض والطلب وظروف السوق
• أتمتة عمليات إعادة التخزين للحفاظ على مستويات المخزون المثالية
• اكتشاف المحركات البطيئة لمنع التخزين الزائد وتحرير مساحة التخزين

علاوة على ذلك ، كما ذكر أعلاه ، فإن منصات تعلم الآلة المتطورة قادرة على تحليل البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي. إنهم يفحصون الاتجاهات واللحظات الفيروسية وتأثير المشاهير ، وينبهون الشركات إلى المنتج التالي. عنصر أزياء شهير يندلع على الساحة؟ يكتشفها التعلم الآلي ، ويتوقع زيادة الطلب ، وينصح بإجراء تعديلات على المخزون.

لا مزيد من المخزون. لا توجد فرص ضائعة. تنتهز الشركات اللحظة ، وتستفيد من العناصر الشائعة.

10. منع الاحتيال ― حماية المعاملات التجارية الخاصة بك

يؤدي الاحتيال إلى خسائر فادحة في التجارة الإلكترونية. من استخدام بطاقة الائتمان المسروقة إلى خرق قاعدة بيانات العملاء ، أو التلاعب بالعائدات ، يؤدي الاحتيال في التجارة الإلكترونية إلى إهدار الأموال ، وتآكل الثقة ، وإبعاد العملاء.

لا يقتصر التعلم الآلي على حل اكتشاف الاحتيال فحسب ، بل إنه يعيد اختراعه.

إنه يستخدم "كشف الشذوذ" ، حيث تحلل الخوارزميات المعاملات بالملايين ، وتكتشف المعاملات غير العادية. إنه إنجاز يتجاوز قدرة الإنسان من حيث السرعة والحجم ، ولكنه أمر روتيني بالنسبة لـ ML. من نوع الجهاز والموقع إلى المنطقة الزمنية ، علامات ML متناقضة مثل الإنفاق الزائد أو عدم تطابق العناوين أو تكرار الطلبات ببطاقات مختلفة أو الطلبات الدولية المفاجئة أو المرتجعات والمراجعات المشبوهة.

من خلال تحليل الكتلة ، يحدد ML شرائح العملاء والمنتجات والفترات الخطرة ، مما يمكّن الشركات من أن تكون استباقية ضد محاولات الاحتيال. ومن خلال تحليل الشبكات الاجتماعية ، كشفت عن حلقات احتيال منسقة ، من خلال رسم خرائط وفحص الروابط بين الحسابات والأجهزة ورسائل البريد الإلكتروني.

علاوة على ذلك ، فإن خوارزميات ML في التجارة الإلكترونية تستأصل المراجعات المزيفة. اللغة أو عنوان IP أو تكرار المراجعة أو حتى الوقت المنقضي منذ الشراء - لا شيء يفلت من نظراتهم الساهرة.

11. استراتيجيات العوائد الذكية ― جعل العائدات تعمل لصالحك

ربع العملاء ، بقصد ، يملأون عرباتهم فوق الحافة ، مع العلم أن البعض سيعود إلى الرف. رقصة التردد هذه ، الخوف من الملابس غير الملائمة ، أو الجودة الرديئة تكلف التجار غالياً. غير مرئي من قبل المستهلك ، كل عائد يُنشئ مجموعة من مهام الدومينو: التنظيف ، وإعادة التعبئة ، والاستعداد لإعادة البيع. إذا عاد المنتج خراب؟ إنها خسارة فادحة.

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي الخاصة بالتجارة الإلكترونية أن تكافح العوائد الزائدة من خلال اقتراحات دقيقة للمنتجات. تصبح مراقبة الجودة أكثر حدة ، حيث تتنبأ وتعترض الفشل المحتمل من البيانات والتعليقات التاريخية. تبدو صور المنتجات صحيحة ، وتحد من الاستياء الناجم عن الأوصاف المضللة.

والأكثر من ذلك ، أن توقعات ML تعيد الاحتمالية من عوامل متنوعة مثل تاريخ العميل ونوع المنتج والسعر. في عالم الموضة ، يتحول ML إلى خياط افتراضي ، ويقدم توصيات بالحجم تتناسب مع الأبعاد الفردية.

يسيطر ML على العوائد ، ويحمي أرباح التاجر ويعزز رضا العملاء.

تغليف

لذا ، ها أنت ذا. هذه هي الطرق الـ 11 التي يصنع بها التعلم الآلي الموجات في الوقت الحالي. احتضان التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية:

• يعزز فهمك لتفضيلات عميلك
• يعزز مبيعاتك ويزيد من متوسط ​​قيمة الأمر
• يقص العمليات غير الضرورية
• يقدم رؤى عميقة تتجاوز القدرات البشرية

تخزين بيانات العملاء دون تحليل؟ إنه مثل وجود مفتاح ولكن لا يفتح الباب أبدًا. لا يتعلق دمج التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية بمواكبة العصر ، بل يتعلق بتحديد السرعة وقيادة السباق.

لا تدع بياناتك تذهب سدى. ITRex هنا لمساعدتك على تحويلها إلى تجارب عملاء مفيدة وزيادة الأرباح.

نُشر في الأصل على https://itrexgroup.com في 30 يونيو 2023.