Pembelajaran Mesin dalam E-niaga: 11 Tren Membentuk Masa Depan Saat Ini

Badai telah berlalu di pasar e-niaga setelah pandemi COVID-19 yang memicu lonjakan belanja online sebesar 55%.

Lebih banyak kereta belanja tertinggal. Memenangkan kepercayaan pelanggan lebih sulit. Persaingan sangat ketat.

Merek beralih ke teknologi canggih untuk mendapatkan keunggulan dari pesaing, dengan pengembangan pembelajaran mesin untuk e-niaga yang memimpin. Menguraikan pelanggan dan mengantisipasi langkah mereka selanjutnya adalah penting.

Di blog ini, kami melihat 11 kasus penggunaan utama pembelajaran mesin dalam e-niaga yang sedang menjadi tren. Jika Anda terbiasa dengan teknologi yang mendasarinya, silakan lewati dua bagian berikutnya dan selami langsung topik hangat ini.

Cara Kerja Machine Learning — Dasar-Dasar Telanjang

Pembelajaran mesin, atau ML, adalah subbidang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data dan menyempurnakan pembelajaran ini dari waktu ke waktu, tanpa diprogram secara eksplisit.

Inti dari ML terletak pada perancangan algoritme — instruksi untuk diikuti komputer — yang dapat membuat prediksi atau keputusan berdasarkan informasi.

Pikirkan pembelajaran mesin seperti mengajar komputer untuk memancing. Awalnya, kami memberinya pancing (algoritme) dan mengajarinya cara memancing (melatih model dengan data). Setelah belajar, ia dapat memancing sendiri (membuat prediksi atau keputusan) di bagian mana pun di lautan (data baru).

Lautan data yang luas ini dapat mengambil banyak bentuk, mulai dari tipe terstruktur seperti catatan transaksi atau statistik demografis hingga data tidak terstruktur seperti email, ulasan pelanggan, postingan media sosial, data aliran klik, gambar, dan video.

ML dapat menggunakan data historis dan real-time untuk memprediksi hasil di masa mendatang. Semakin beragam dan berkualitas tinggi data yang kami berikan, semakin baik komputer kami dalam memprediksi dan mengambil keputusan.

ML telah menemukan jalannya ke berbagai industri. Ini digunakan untuk rekomendasi konten yang dipersonalisasi di Netflix, waktu kedatangan yang akurat di Google Maps, deteksi transaksi yang mencurigakan di JPMorgan Chase, perkiraan permintaan di Walmart, pemahaman bahasa oleh Siri, peningkatan keamanan untuk kendaraan otonom Tesla, dan lainnya.

Jenis Pembelajaran Mesin di E-niaga: Pandangan Lebih Dekat

Ada lima jenis pembelajaran mesin utama dalam e-commerce dan di berbagai industri:

1. Pembelajaran Terawasi: Jenis ini menggunakan data berlabel (data dan jawaban yang sesuai). Misalnya, memprediksi churn pelanggan mungkin melibatkan pelatihan model tentang riwayat pembelian pelanggan (fitur) dan apakah pelanggan bertahan atau pergi (label). Algoritme umum termasuk Regresi Linier, Pohon Keputusan, dan Mesin Vektor Pendukung.
2. Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Tidak seperti pembelajaran dengan pengawasan, pendekatan ini bergantung pada mesin untuk menemukan sendiri pola tersembunyi dalam data tanpa label. Misalnya, pembelajaran tanpa pengawasan dapat membantu bisnis e-niaga mengelompokkan pelanggan ke dalam grup berdasarkan perilaku pembelian, tanpa menentukan grup ini sebelumnya. Dalam kategori ini, K-means clustering dan Principal Component Analysis adalah algoritma yang umum digunakan.
3. Pembelajaran Penguatan: Jenis ini lebih tentang coba-coba. Mesin berinteraksi dengan lingkungannya dan belajar membuat keputusan berdasarkan penghargaan dan hukuman. Ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan tata letak gudang, misalnya, mengurangi waktu pengambilan barang melalui penempatan yang dipelajari. Algoritme umum di sini adalah Q-Learning.
4. Generatif AI: Generatif AI adalah jenis pembelajaran tanpa pengawasan yang menonjol karena kemampuannya untuk membuat titik data baru yang mirip dengan set pelatihannya. Situs e-niaga mungkin memanfaatkan teknologi ini untuk membuat desain produk baru atau gambar model virtual yang realistis. GAN (Generated Adversarial Networks) adalah model yang populer.
5. Pembelajaran Mendalam: Bentuk ML ini terinspirasi oleh struktur otak manusia dan sangat bagus dalam memproses data dalam jumlah besar. Model pembelajaran mendalam menggunakan 'jaringan saraf' dengan beberapa lapisan (karenanya 'dalam') untuk secara progresif mengekstraksi fitur tingkat tinggi dari input mentah. Dalam pembelajaran mesin e-commerce, metode ini digunakan untuk pengenalan gambar (mengidentifikasi produk dalam gambar) dan pemrosesan bahasa alami (memahami dan menanggapi pertanyaan pelanggan dalam bahasa manusia). Ini adalah teknologi di balik chatbots dan sistem rekomendasi produk. Aplikasi Machine Learning dunia nyata dalam E-commerce:

Sebelum melompat ke daftar 11 kasus penggunaan utama kami untuk ML dalam e-niaga, mari kita lihat bagaimana beberapa industri kelas berat telah secara efektif memadukan ML dengan solusi e-niaga khusus mereka:

1. Amazon merevolusi e-niaga dengan mesin rekomendasi bertenaga ML yang mendorong 35% penjualannya. Memanfaatkan kekuatan data besar, Amazon juga menyesuaikan harga setiap 10 menit, menghasilkan peningkatan keuntungan sebesar 25%.
2. Alibaba memanfaatkan ML untuk ecommerce untuk mendeteksi dan memfilter produk palsu. Ini telah meningkatkan kepercayaan dan mengurangi perselisihan.
3. Pinterest menggunakan teknologi visi komputer untuk meneliti konten setiap Pin. Ini membantu menyaring konten yang kasar dan menipu, mengoptimalkan posisi iklan, dan mengatur hampir 300 miliar pin setiap hari.
4. JD.com , salah satu retailer online terbesar di China, menggunakan pembelajaran mesin untuk menciptakan rantai pasokan yang sangat efisien. Teknologi ini meningkatkan tingkat otomatisasi pengadaan hingga 85%, sekaligus mengurangi perputaran inventaris hingga sekitar satu bulan.
5. Asos mengalami peningkatan pendapatan tiga kali lipat dan mengurangi separuh kerugian mereka dari pengembalian.
6. Uniqlo menggunakan pengenalan suara dan ML untuk memandu pelanggan ke toko terdekat untuk menemukan item yang mereka cari dengan cepat di smartphone mereka.
7. Dollar Shave Club memanfaatkan kekuatan data dan ML untuk mengantisipasi produk DSC yang kemungkinan besar akan dibeli oleh pelanggan.

Tantangan dan tujuan e-niaga menggemakan hal yang sama, terlepas dari skalanya. Bahkan dengan perlambatan yang disebabkan oleh pandemi, para ahli memperkirakan pasar e-niaga akan melampaui $8,1 triliun hanya dalam tiga tahun. Ruang sedang terisi.

Untuk pemilik bisnis e-niaga, melacak tren bukanlah pilihan; itu persyaratan.

Jadi, inilah panduan utama kami untuk menerapkan pembelajaran mesin di e-niaga hari ini:

1. Solusi Pencarian Cerdas― Memberikan Apa yang Mereka Cari

Saat pelanggan menyalakan bilah pencarian, mereka kemungkinan siap untuk melakukan pembelian. Permintaan terperinci seperti "iPhone 13 rose gold edisi terbatas" adalah tentang niat membeli yang jelas. Tapi bayangkan rasa frustrasi mereka ketika jam tangan atau anting-anting mawar emas yang tidak terkait mengacaukan hasilnya.

Alternatifnya, pertimbangkan skenario di mana pelanggan telah melihat lampu unik di rumah teman dan menginginkan lampu serupa. Tapi, bagaimana mereka mencari "Lampu Meja Kandang Besi Gaya Loteng Industri" tanpa mengetahui nama persisnya?

Pencarian cerdas, diberdayakan oleh pembelajaran mesin e-niaga, mengubah permainan. Ini mengembalikan hasil yang relevan dan secara intuitif memperbaiki kesalahan ketik, menafsirkan "Nkie" sebagai "Nike", memastikan pelanggan Anda tidak melewatkan sepatu lari yang sempurna.

Pencarian supercharge ML dalam beberapa cara:

• Menyarankan kategori dan deskripsi produk secara otomatis, menggunakan detail produk dan pengenalan gambar
• Memfasilitasi pelengkapan otomatis saat pengguna mulai mengetik di bilah pencarian
• Memperbaiki kesalahan ejaan dengan cepat
• Memberdayakan pencarian visual, di mana pelanggan mengunggah foto dan sistem menemukan item paling cocok yang tersedia
• Mendeteksi elemen individu dalam gambar dan menggunakannya sebagai item pencarian mandiri
• Memfasilitasi pencarian yang diaktifkan dengan suara

2. Rekomendasi Produk yang Dipersonalisasi― Belanja yang Dibuat Khusus

Ingat belanja terakhir Anda, katakanlah, eBay. Bahkan sebelum jari Anda menekan bilah pencarian, saran yang disesuaikan muncul. Bagaimana eBay mengetahui pikiran Anda? Rahasianya adalah interpretasi data yang cerdas.

Dengan menggunakan berbagai algoritme ML, platform e-niaga dapat menganalisis riwayat penjelajahan pelanggan, pembelian sebelumnya, konten keranjang belanja, dan bahkan perilaku pengguna serupa. Analisis ini mengarah pada saran produk prediktif. Jadi, saat Anda menelusuri piringan hitam antik, Anda lebih mungkin diperlihatkan barang-barang terkait seperti pemutar piringan hitam atau peralatan pembersih piringan hitam daripada peralatan dapur biasa.

Mekanisme di balik mesin rekomendasi tersebut adalah sebagai berikut:

• Belajar dari Kerumunan — Penyaringan Kolaboratif: Teknik ini mengamati kebiasaan belanja pengguna di masa lalu, bersama dengan pilihan yang dibuat oleh pembeli lain dengan selera serupa. Misalnya, jika pembelanja A telah membeli buku karya Hemingway, Fitzgerald, dan Salinger, dan pembelanja B telah memilih Hemingway dan Fitzgerald, masuk akal jika B mungkin juga menikmati sedikit Salinger.
• Konten Paling Tahu — Penyaringan Berbasis Konten: Metode ini menyarankan item yang mirip dengan yang sebelumnya diminati pengguna, dengan mengandalkan analisis fitur produk. Jika pelanggan telah mempertimbangkan kamera megapiksel tinggi, sistem dapat menyarankan kamera resolusi tinggi lainnya.
• Yang Terbaik dari Kedua Dunia — Sistem Hibrid: Menggabungkan konten dan pemfilteran kolaboratif, sistem hibrid dapat menghasilkan saran yang lebih akurat. Netflix, misalnya, menggunakan pendekatan hibrid yang mempertimbangkan perilaku pengguna dan karakteristik film.
• Penyelaman Mendalam — Teknik Pembelajaran Mendalam: Teknik yang lebih kompleks seperti Convolutional Neural Networks (CNN) atau Recurrent Neural Networks (RNN) menggali lebih dalam data, menemukan pola yang mungkin terlewatkan oleh teknik tradisional. Itu adalah 'intuisi' yang menyarankan pelanggan yang mencari perlengkapan berkemah mungkin juga membutuhkan sepatu hiking.

SalesForce menyoroti bahwa waktu tunggu situs melonjak dari 2,9 menit menjadi rata-rata 12,9 menit saat pembeli mengklik produk yang direkomendasikan. Selain itu, tingkat pengembalian pelanggan situs naik sebesar 56% jika menawarkan saran produk.

McKinsey menggarisbawahi hal ini, mengungkapkan bahwa rekomendasi berbasis algoritme memengaruhi 75% pilihan tontonan di platform streaming dan mendorong 35% pembelian Amazon.

3. Penetapan Harga Cerdas― Menetapkan Harga yang Tepat untuk Maksimalkan Keuntungan

Penetapan harga bukanlah tugas yang mudah. Ini menuntut perhatian pada saingan, musim, pergeseran pasar, permintaan lokal, dan bahkan cuaca.

Saat Anda mengirim secara internasional, tugas berubah menjadi teka-teki, menganyam faktor-faktor seperti aturan lokal, biaya pengiriman, dan tarif pasar regional.

Tetap saja, harga sangat penting. Bahkan sedikit kenaikan di atas pesaing dapat mendorong pelanggan untuk meninggalkan gerobak mereka.

Alih-alih berpegang teguh pada harga tetap dan penurunan harga yang tergesa-gesa saat penjualan merosot, ada solusinya — penyesuaian harga, dipandu oleh pembelajaran mesin. Mereka membantu memperkirakan harga prima, menentukan kapan diskon dibutuhkan, atau mendorong penjualan saat matang.

Dengan pembelajaran mesin untuk e-niaga, semua faktor yang memengaruhi dapat dievaluasi secara instan, mengaktifkan harga dinamis di situs Anda.

4. Segmentasi Pelanggan― Menciptakan Pengalaman Unik untuk Pelanggan Unik

Mari mundur selangkah dan bayangkan sebuah toko yang penuh dengan pelanggan, masing-masing unik dalam kebiasaan berbelanja, preferensi, dan anggaran. Mengatasi keragaman ini mungkin tampak menakutkan. Tetapi pembelajaran mesin dalam e-commerce menyederhanakannya dengan segmentasi pelanggan, mengelompokkan pelanggan berdasarkan sifat yang sama untuk pemasaran yang dipersonalisasi.

Contohnya Emily, pelanggan setia pecinta buku. Pembelajaran mesin, memanfaatkan teknik seperti analitik prediktif, menghitung Nilai Umur Pelanggan (CLV) miliknya. Ini meramalkan bahwa Emily mungkin merespons secara positif program loyalitas yang dibuat khusus. Prediksi tersebut berhasil, membuat pembelian Emily menjadi dua kali lipat dan meningkatkan efisiensi biaya upaya pemasaran Anda.

Lalu, temui John, pembeli sporadis yang hampir menjadi pelanggan lama, seperti yang diidentifikasi oleh algoritme prediksi churn ML. Menawarkan diskon tepat waktu untuk perlengkapan luar ruang pilihannya membangkitkan kembali minatnya, menyelamatkan potensi kerugian pelanggan.

Dengan memberikan gambaran yang lebih jelas tentang pelanggan Anda, pembelajaran mesin dalam e-niaga menambahkan sentuhan yang dipersonalisasi ke toko Anda. Ini mengubahnya dari model satu ukuran untuk semua menjadi tujuan "dibuat untuk saya", memastikan semua orang mulai dari Emily yang setia hingga John yang bimbang menemukan apa yang mereka butuhkan.

5. Chatbots―Layanan Pelanggan Mulus di Ujung Jari Mereka

Mengelola dukungan pelanggan bukanlah urusan yang jelas. Bersandar terlalu banyak pada staf manusia, dan Anda berakhir dengan tim penanganan pertanyaan yang cukup besar dan mahal yang dapat ditangani oleh halaman FAQ. Tetapi sistem yang sepenuhnya otomatis tidak memiliki sentuhan manusia, yang dapat membuat pelanggan merasa frustrasi.

Chatbot bertenaga ML muncul sebagai solusi ideal. Mereka hemat biaya, memberikan dukungan sepanjang waktu tanpa gaji sepanjang waktu. Dan mereka lebih dari responden rata-rata Anda. Dengan belajar dari profil pengguna dan perilaku sebelumnya, mereka menyesuaikan jawaban, meningkatkan peluang konversi.

Berbekal pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami, chatbot cerdas bertindak sebagai prajurit layanan pelanggan Anda. Mereka menjawab pertanyaan, menangani keluhan, menyarankan produk, memproses pembayaran, dan melacak pengiriman. Mereka bagus dalam pekerjaan mereka.

Selanjutnya, chatbots menjadi lebih baik. Mereka belajar memahami tidak hanya apa yang pelanggan katakan, tapi bagaimana mereka mengatakannya. Dengan analisis sentimen dan AI emosional, chatbot menjadi lebih dari sekadar alat. Itu menjadi pendengar, empati. Itu mengubah layanan pelanggan menjadi sesuatu yang lebih. Jelajahi di bawah.

6. Analisis Sentimen ―Memahami Emosi untuk Meningkatkan Keterlibatan Pelanggan

Pelanggan berbicara. Dalam ulasan, di media sosial, mereka menumpahkan pemikiran, seringkali dilapisi sentimen. "Page-turner," kata mereka, atau "penyelamat di musim dingin." Bukan hanya kata-kata, tapi tanda kepuasan atau kekurangannya. Sekarang bayangkan bisnis yang mendengar ini dan menjawabnya.

Dan bagaimana dengan keluhan tunggal, terkubur di bawah tumpukan data? Kesalahan produk, ditayangkan karena frustrasi. Bagaimana bisnis menangkap sinyal ini di tengah kebisingan?

Di sinilah analisis sentimen yang didukung oleh pembelajaran mesin e-niaga masuk.

Analisis sentimen membedakan nada emosional yang mendasari kata-kata, mengartikan "tidak buruk" sebagai acungan jempol untuk memastikan bisnis memahami perasaan pelanggan.

Menggunakan NLP, pembelajaran mendalam, dan beberapa algoritme ML, analisis sentimen dapat membantu bisnis e-niaga Anda dalam berbagai cara. Ini menguraikan ulasan produk dan komentar untuk wawasan guna menyempurnakan penawaran, memantau desas-desus media sosial untuk mengukur respons publik terhadap kampanye pemasaran, dan menggali halangan layanan pelanggan untuk meningkatkan tingkat kepuasan.

Tapi itu belum semuanya. Analisis sentimen dapat melakukan pekerjaan yang lebih luar biasa jika dimasukkan ke dalam chatbot. Ini memberi bot Anda kemampuan untuk merasakan. Dan inilah yang bisa Anda dapatkan dari chatbot Anda yang cerdas secara emosional:

• Pengalaman Pelanggan yang Disesuaikan: Bot ini membaca nada, sentimen, dan perasaan dalam obrolan pelanggan, menyesuaikan tanggapan agar sesuai. Hasilnya adalah pengalaman pelanggan yang lebih berempati dan dipersonalisasi yang meningkatkan loyalitas dan kepuasan.
• Percakapan Proaktif: Mereka bukan tipe menunggu dan melihat. Bot ini melibatkan pelanggan berdasarkan perilaku penjelajahan mereka atau interaksi sebelumnya, memberikan cara cerdas untuk menjual atau menjual silang.
• Umpan Balik yang Melibatkan: Mereka adalah pendengar yang baik, mengumpulkan pendapat pelanggan dengan cara yang menarik untuk memberikan pandangan yang jelas tentang suka dan tidak suka mereka.
• Pemulihan Keranjang: Bot yang cerdas secara emosional melakukan ping ke pelanggan dengan gerobak yang ditinggalkan, menawarkan bantuan atau alasan untuk menyelesaikan pembelian.
• Spotting Tren: Bot ini adalah pencari tren yang hebat, menemukan pola dalam interaksi pelanggan dan memberikan masukan yang berguna untuk meningkatkan produk, layanan, atau dukungan pelanggan.
• Penjaga Pelanggan: Mereka juga memperhatikan ketidakpuasan, menjebak pelanggan yang tidak puas dengan analisis sentimen dan memasukkan penawaran atau pesan yang tepat waktu untuk mencegah churn mereka.

7. Strategi Multisaluran―Menjangkau Pelanggan di Mana Mereka Berada

Di teater pemasaran, omnichannel memainkan peran utama. Dilakukan dengan benar, ini membuka retensi yang lebih tinggi, rasio konversi, dan lonjakan pendapatan. Tapi rahasianya bukan pada lebih banyak tenaga kerja — melainkan pada pembelajaran mesin.

Ambil, misalnya, pelanggan yang beralih antar perangkat, menjelajahi kemeja secara online sebelum akhirnya membelinya di toko. ML mengikuti perjalanan ini seperti bayangan, menangkap gambaran lengkap di seluruh platform. Itu membuat satu profil pelanggan terpadu, menghancurkan silo perangkat.

Bayangkan orang lain yang meninggalkan gerobak penuh gaun. ML tidak membiarkan ini menjadi peluang yang terlewatkan. Ini memicu pengingat email yang dipersonalisasi, atau penawaran khusus, mendorong pembeli menuju penyelesaian.

Ini adalah pembelajaran mesin untuk e-niaga yang membuat Anda terus memantau perilaku pelanggan. Ini mencatat iklan apa yang diklik, konten apa yang memikat, dan email apa yang dibuka, memasukkan semuanya ke dalam persamaannya. Dan itu tidak berhenti pada analisis; itu belajar, memprediksi, dan mempersonalisasi.

8. Social Commerce―Memanfaatkan Kekuatan Sosial untuk Memanfaatkan Peluang Penjualan

Social commerce adalah hal besar yang baru. Ini adalah perpaduan belanja online dengan obrolan sosial yang kita semua sukai. Pada tahun 2026, Statista memperkirakan penjualan social commerce dapat mencapai US$2,9 triliun.

Orang-orang di media sosial bukanlah penggemar iklan tradisional. Banyak yang menganggap mereka menjengkelkan. Influencer Marketing Hub mengatakan kuncinya adalah mengintegrasikan iklan ke dalam postingan media sosial. Buat mereka bermanfaat dan menarik, bukan hanya penjualan.

Bagaimana? Machine learning untuk e-commerce memegang jawabannya.

ML diam-diam mengumpulkan banyak data ― suka, bagikan, sematkan, retweet, komentar — menjadi wawasan yang bermakna. Kopi artisan yang tidak pernah diketahui pelanggan yang mereka inginkan? ML menghadirkannya ke feed mereka, tidak perlu menebak-nebak.

Itu menarik tautan antara apa yang disukai pengguna. Ia memahami bahwa jika Anda menyukai sabun buatan tangan, Anda juga dapat menikmati minyak wajah organik. Jika Anda menyukai dekorasi rumah pedesaan, bagaimana dengan jam kayu ukiran tangan?

Di media sosial, ML dapat memandu pelanggan untuk menyesuaikan diri dengan sempurna. Bukankah itu mengesankan?

9. Inventaris Tepat ― Stocking Smart untuk Campuran Produk Ideal

Manajemen inventaris adalah permainan catur di mana pandangan jauh ke depan adalah kuncinya. Ini membutuhkan pemahaman strategis tentang data dan lanskap pasar.

Gudang yang terlalu banyak menimbun dana mengikat dana yang dapat mendorong bisnis Anda maju. Untuk barang yang mudah rusak atau cepat terdepresiasi, setiap hari barang tersebut statis, nilainya berkurang. Salah langkah terakhir? Arus kas kering dengan rak produk kosong.

Menjalankan toko online yang sukses adalah tentang memerintahkan barang Anda dengan bijak: memantau stok, menyusun ulang barang, memprediksi tren permintaan, mengoordinasikan kontraktor, berhubungan dengan produsen, pemasok, layanan surat, dan mengelola pendapatan.

Ini sekali lagi di mana pembelajaran mesin dalam e-commerce bersinar.

Itu mengawasi setiap bagian dalam inventaris Anda, memperkirakan pasokan, permintaan, dan dinamika arus kas, dengan mengandalkan basis data data historis yang luas.

Ini mendukung keputusan manajemen inventaris Anda di berbagai dimensi:

• Menyarankan peningkatan penjualan saat item tertentu berdebu
• Membaca urutan permintaan produk yang dipengaruhi oleh musim atau tren, menunjukkan pesanan yang lebih besar
• Mengoptimalkan rantai pasokan Anda, mulai dari merampingkan rute pengiriman hingga penjadwalan
• Menerapkan dynamic pricing untuk menyesuaikan harga sesuai dengan supply, demand, dan kondisi pasar
• Mengotomatiskan pengisian ulang untuk mempertahankan tingkat stok yang ideal
• Menemukan penggerak lambat untuk mencegah persediaan berlebih dan membebaskan ruang penyimpanan

Apalagi seperti yang sudah disebutkan di atas, platform ML yang canggih mampu menganalisis data dari media sosial. Mereka menyaring tren, momen viral, dan pengaruh selebritas, memperingatkan bisnis tentang produk 'itu' berikutnya. Item fesyen populer muncul di tempat kejadian? Pembelajaran mesin menemukannya, mengantisipasi lonjakan permintaan, dan menyarankan penyesuaian inventaris.

Tidak ada lagi kehabisan stok. Tidak ada peluang yang terlewatkan. Bisnis memanfaatkan momen, memanfaatkan item yang sedang tren.

10. Pencegahan Penipuan―Melindungi Transaksi Bisnis Anda

Penipuan sangat merugikan e-commerce. Dari penggunaan kartu kredit yang dicuri hingga pelanggaran basis data pelanggan, atau pengembalian yang dimanipulasi, penipuan e-niaga menghabiskan uang, mengikis kepercayaan, dan mengusir pelanggan.

Pembelajaran mesin tidak hanya menyelesaikan deteksi penipuan, tetapi juga menciptakannya kembali.

Ini menggunakan 'deteksi anomali', di mana algoritme menganalisis jutaan transaksi, menemukan transaksi yang tidak biasa. Ini adalah prestasi di luar kemampuan manusia dalam hal kecepatan dan skala, namun rutin untuk ML. Dari jenis perangkat dan lokasi hingga zona waktu, ML menandai ketidakkonsistenan seperti pembelanjaan yang berlebihan, ketidaksesuaian alamat, pesanan berulang dengan kartu yang berbeda, pesanan internasional yang mengejutkan, atau pengembalian dan ulasan yang mencurigakan.

Dengan analisis kluster, ML mengidentifikasi segmen, produk, dan periode pelanggan yang berisiko, sehingga memberdayakan bisnis agar proaktif terhadap upaya penipuan. Dan dengan analisis jaringan sosial, ini mengungkap cincin penipuan terkoordinasi, dengan memetakan dan meneliti tautan antara akun, perangkat, dan email.

Selain itu, algoritme ML dalam e-niaga membasmi ulasan palsu. Bahasa, alamat IP, frekuensi ulasan, atau bahkan waktu yang telah berlalu sejak pembelian — tidak ada yang luput dari perhatian mereka.

11. Strategi Pengembalian Cerdas ― Membuat Pengembalian Bermanfaat untuk Anda

Seperempat pelanggan, dengan niat, mengisi gerobak mereka sampai penuh, mengetahui beberapa akan kembali ke rak. Tarian keragu-raguan ini, ketakutan akan pakaian yang tidak pas, atau kualitas yang buruk sangat merugikan para pedagang. Tidak terlihat oleh konsumen, setiap pengembalian memicu serangkaian tugas domino: pembersihan, pengemasan ulang, dan persiapan untuk dijual kembali. Jika produk kembali rusak? Ini kerugian besar.

Algoritme pembelajaran mesin untuk e-niaga dapat memerangi pengembalian berlebih melalui saran produk yang akurat. Kontrol kualitas menjadi lebih tajam, memprediksi dan mencegat potensi kegagalan dari data historis dan umpan balik. Penggambaran produk terdengar benar, mengekang ketidakpuasan yang lahir dari deskripsi yang menyesatkan.

Terlebih lagi, perkiraan ML mengembalikan kemungkinan dari berbagai faktor seperti riwayat pelanggan, jenis produk, dan harga. Di ranah mode, ML mengubah penjahit virtual, menawarkan rekomendasi ukuran yang disesuaikan dengan dimensi individu.

ML mengendalikan pengembalian, melindungi laba pedagang, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Membungkus

Jadi, begitulah. Ini adalah 11 cara pembelajaran mesin membuat gelombang saat ini. Merangkul pembelajaran mesin dalam e-niaga:

• Meningkatkan pemahaman Anda tentang preferensi pelanggan Anda
• Tingkatkan penjualan Anda dan tingkatkan nilai pesanan rata-rata
• Memotong proses yang tidak perlu
• Menawarkan wawasan mendalam yang melebihi kemampuan manusia

Menimbun data pelanggan tanpa analisis? Ini seperti memiliki kunci tetapi tidak pernah membuka kunci pintu. Mengintegrasikan pembelajaran mesin dalam e-niaga bukanlah tentang mengikuti perkembangan zaman, ini tentang mengatur kecepatan dan memimpin perlombaan.

Jangan biarkan data Anda sia-sia. ITRex hadir untuk membantu Anda mengubahnya menjadi pengalaman pelanggan yang berarti dan meningkatkan keuntungan.

Awalnya diterbitkan di https://itrexgroup.com pada 30 Juni 2023.