Apprendimento automatico nell'e-commerce: 11 tendenze che modellano il futuro ora

La tempesta è passata sul mercato dell'e-commerce dopo la pandemia di COVID-19 che ha provocato un aumento del 55% della spesa online.

Più carrelli della spesa vengono lasciati indietro. Conquistare la fiducia dei clienti è più difficile. La competizione è intensa.

I marchi si stanno rivolgendo alla tecnologia avanzata per guadagnare un vantaggio sui rivali, con lo sviluppo dell'apprendimento automatico per l'e-commerce che fa da apripista. Decifrare i clienti e anticipare la loro prossima mossa è fondamentale.

In questo blog, esaminiamo 11 casi d'uso chiave dell'apprendimento automatico nell'e-commerce che stanno attualmente determinando la tendenza. Se hai familiarità con la tecnologia di base, sentiti libero di saltare le prossime due sezioni e tuffarti direttamente in questi argomenti caldi.

Come funziona l'apprendimento automatico: gli elementi essenziali

L'apprendimento automatico, o ML, è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere dai dati e perfezionare questo apprendimento nel tempo, senza essere esplicitamente programmati.

L'essenza del ML sta nella progettazione di algoritmi - istruzioni da seguire per un computer - che possono fare previsioni o decisioni informate.

Pensa all'apprendimento automatico come insegnare a un computer a pescare. Inizialmente, gli diamo una canna da pesca (l'algoritmo) e gli insegniamo a pescare (addestrando il modello con i dati). Una volta appreso, può pescare da solo (fare previsioni o decisioni) in qualsiasi parte dell'oceano (nuovi dati).

Questo vasto oceano di dati può assumere molte forme, da tipi strutturati come record di transazioni o statistiche demografiche a dati non strutturati come e-mail, recensioni dei clienti, post sui social media, dati clickstream, immagini e video.

Il machine learning può utilizzare dati storici e in tempo reale per prevedere i risultati futuri. Più dati diversi e di alta qualità forniamo, migliore diventa il nostro computer nella previsione e nel processo decisionale.

ML ha trovato la sua strada in vari settori. Viene utilizzato per consigli sui contenuti personalizzati su Netflix, orari di arrivo accurati su Google Maps, rilevamento di transazioni sospette presso JPMorgan Chase, previsione della domanda presso Walmart, comprensione del linguaggio da parte di Siri, miglioramenti della sicurezza per i veicoli autonomi di Tesla e altro ancora.

Tipi di apprendimento automatico nell'e-commerce: uno sguardo più da vicino

Esistono cinque tipi principali di apprendimento automatico nell'e-commerce e in vari settori:

1. Apprendimento supervisionato: questo tipo utilizza dati etichettati (dati e risposte corrispondenti). Ad esempio, la previsione del tasso di abbandono dei clienti potrebbe comportare l'addestramento di un modello sulla cronologia degli acquisti dei clienti (funzionalità) e se il cliente è rimasto o se ne è andato (etichette). Gli algoritmi comuni includono la regressione lineare, gli alberi decisionali e le macchine a vettori di supporto.
2. Apprendimento non supervisionato: a differenza dell'apprendimento supervisionato, questo approccio si basa sulla macchina per scoprire da sola i modelli nascosti nei dati non etichettati. Ad esempio, l'apprendimento senza supervisione può aiutare un'azienda di e-commerce a suddividere i clienti in gruppi in base al comportamento di acquisto, senza predefinire questi gruppi. In questa categoria, il clustering K-mean e l'analisi delle componenti principali sono algoritmi comunemente usati.
3. Apprendimento per rinforzo: questo tipo riguarda più tentativi ed errori. La macchina interagisce con il suo ambiente e impara a prendere decisioni basate su premi e punizioni. Può essere utilizzato per ottimizzare il layout del magazzino, ad esempio, riducendo i tempi di recupero degli articoli attraverso posizionamenti appresi. Un algoritmo comune qui è Q-Learning.
4. IA generativa: l'IA generativa è un tipo di apprendimento non supervisionato che si distingue per la sua capacità di creare nuovi punti dati simili al suo set di addestramento. Un sito di e-commerce potrebbe sfruttare questa tecnologia per creare nuovi progetti di prodotti o immagini realistiche di modelli virtuali. I GAN (Generated Adversarial Networks) sono modelli popolari.
5. Deep Learning: questa forma di ML si ispira alla struttura del cervello umano ed è particolarmente adatta all'elaborazione di grandi quantità di dati. I modelli di deep learning utilizzano "reti neurali" con diversi livelli (da cui "profondità") per estrarre progressivamente funzionalità di livello superiore dall'input non elaborato. Nell'apprendimento automatico dell'e-commerce, questo metodo viene utilizzato per il riconoscimento delle immagini (identificazione dei prodotti nelle immagini) e l'elaborazione del linguaggio naturale (comprensione e risposta alle richieste dei clienti in linguaggio umano). È la tecnologia alla base dei chatbot e dei sistemi di raccomandazione dei prodotti. Applicazioni del mondo reale dell'apprendimento automatico nell'e-commerce:

Prima di passare al nostro elenco di 11 casi d'uso chiave per il machine learning nell'e-commerce, vediamo come alcuni pesi massimi del settore hanno integrato efficacemente il machine learning con le loro soluzioni di e-commerce personalizzate:

1. Amazon ha rivoluzionato l'e-commerce con il suo motore di raccomandazione basato su ML che sta guidando il 35% delle sue vendite. Sfruttando la potenza dei big data, Amazon adegua anche i prezzi ogni 10 minuti, portando a un aumento dei profitti del 25%.
2. Alibaba sfrutta il machine learning per l'e-commerce per rilevare e filtrare i prodotti contraffatti. Ciò ha rafforzato la fiducia e ridotto le controversie.
3. Pinterest utilizza la tecnologia di visione artificiale per controllare il contenuto di ogni Pin. Questo aiuta a filtrare i contenuti offensivi e ingannevoli, a ottimizzare il posizionamento degli annunci e a organizzare quasi 300 miliardi di Pin su base giornaliera.
4. JD.com , uno dei più grandi rivenditori online cinesi, ha utilizzato il machine learning per creare una supply chain ultra efficiente. Questa tecnologia ha portato il tasso di automazione degli approvvigionamenti all'85%, riducendo al contempo la rotazione delle scorte a circa un mese.
5. Asos ha registrato un aumento di tre volte dei ricavi e ha dimezzato le perdite derivanti dai rendimenti.
6. Uniqlo utilizza il riconoscimento vocale e il machine learning per guidare i clienti nei negozi vicini e trovare rapidamente gli articoli che hanno cercato sui loro smartphone.
7. Dollar Shave Club sfrutta il potere dei dati e del machine learning per anticipare i prodotti DSC che probabilmente i clienti acquisteranno.

Le sfide e gli obiettivi dell'e-commerce risuonano allo stesso modo, indipendentemente dalle dimensioni. Anche con un rallentamento indotto dalla pandemia, gli esperti prevedono che il mercato dell'e-commerce supererà gli 8,1 trilioni di dollari in soli tre anni. Lo spazio si sta riempiendo.

Per i proprietari di attività di e-commerce, il monitoraggio delle tendenze non è un'opzione; è un requisito.

Quindi, ecco la nostra guida definitiva per implementare l'apprendimento automatico nell'e-commerce oggi:

1. Soluzioni di ricerca intelligenti― Offrire ciò che cercano

Quando i clienti attivano la barra di ricerca, probabilmente sono pronti per effettuare un acquisto. Una query dettagliata come "iPhone 13 in oro rosa in edizione limitata" riguarda una chiara intenzione di acquisto. Ma immagina la loro frustrazione quando orologi o orecchini in oro rosa non correlati ingombrano i risultati.

In alternativa, considera uno scenario in cui un cliente ha visto una lampada unica a casa di un amico e ne desidera una simile. Ma come cercano una "lampada da scrivania in gabbia di ferro in stile loft industriale" senza conoscerne il nome esatto?

La ricerca intelligente, potenziata dall'apprendimento automatico dell'e-commerce, cambia le regole del gioco. Restituisce risultati pertinenti e corregge in modo intuitivo gli errori di battitura, interpretando "Nkie" come "Nike", assicurando che il tuo cliente non si perda le scarpe da corsa perfette.

ML sovralimenta la ricerca in diversi modi:

• Suggerire automaticamente le categorie e le descrizioni dei prodotti, utilizzando i dettagli del prodotto e il riconoscimento delle immagini
• Facilitare il completamento automatico quando gli utenti iniziano a digitare nella barra di ricerca
• Correggere gli errori di ortografia al volo
• Potenziamento della ricerca visiva, in cui i clienti caricano foto e il sistema trova gli articoli corrispondenti più simili disponibili
• Rilevare singoli elementi all'interno delle immagini e utilizzarli come elementi di ricerca autonomi
• Facilitare le ricerche ad attivazione vocale

2. Consigli personalizzati sui prodotti― Acquisti su misura

Ricorda il tuo ultimo shopping sfrenato su, diciamo, eBay. Anche prima che le tue dita colpissero la barra di ricerca, sono comparsi suggerimenti personalizzati. In che modo eBay sembrava conoscere la tua mente? Il segreto è l'interpretazione intelligente dei dati.

Utilizzando vari algoritmi di ML, le piattaforme di e-commerce possono analizzare la cronologia di navigazione di un cliente, gli acquisti passati, il contenuto del carrello e persino il comportamento di utenti simili. Questa analisi porta a suggerimenti di prodotti predittivi. Quindi, quando cerchi un disco in vinile vintage, è più probabile che ti vengano mostrati articoli correlati come giradischi o kit per la pulizia del vinile piuttosto che elettrodomestici da cucina casuali.

La meccanica alla base di tali motori di raccomandazione è la seguente:

• Imparare dalla folla — Filtraggio collaborativo: questa tecnica scruta le passate abitudini di acquisto di un utente, insieme alle scelte fatte da altri acquirenti con gusti simili. Ad esempio, se l'acquirente A ha acquistato libri di Hemingway, Fitzgerald e Salinger e l'acquirente B ha scelto Hemingway e Fitzgerald, è ovvio che anche a B potrebbe piacere un po' di Salinger.
• Content Knows Best - Filtraggio basato sul contenuto: questo metodo suggerisce elementi simili a quelli per i quali l'utente ha precedentemente mostrato interesse, basandosi su un'analisi delle caratteristiche del prodotto. Se un cliente ha preso in considerazione fotocamere ad alta risoluzione, il sistema può suggerire altre fotocamere ad alta risoluzione.
• Il meglio dei due mondi : sistemi ibridi: combinando contenuti e filtraggio collaborativo, i sistemi ibridi possono generare suggerimenti ancora più accurati. Netflix, ad esempio, utilizza un approccio ibrido che tiene conto sia del comportamento dell'utente che delle caratteristiche del film.
• The Deep Dive — Tecniche di apprendimento profondo: tecniche più complesse come le reti neurali convoluzionali (CNN) o le reti neurali ricorrenti (RNN) approfondiscono i dati, trovando schemi che le tecniche tradizionali potrebbero perdere. Sono "l'intuizione" che suggerisce che un cliente alla ricerca di attrezzatura da campeggio potrebbe aver bisogno anche di scarpe da trekking.

SalesForce evidenzia che il tempo di permanenza del sito passa da 2,9 minuti a una media di 12,9 minuti quando gli acquirenti fanno clic su un prodotto consigliato. Inoltre, la percentuale di clienti di ritorno di un sito aumenta del 56% se offre suggerimenti sui prodotti.

McKinsey lo sottolinea, rivelando che le raccomandazioni guidate da algoritmi influenzano il 75% delle scelte di visualizzazione sulle piattaforme di streaming e guidano il 35% degli acquisti di Amazon.

3. Prezzi intelligenti― Impostazione del prezzo giusto per la massimizzazione del profitto

Il prezzo non è un compito facile. Richiede un occhio sui rivali, le stagioni, i cambiamenti del mercato, la domanda locale e persino il tempo.

Quando spedisci a livello internazionale, l'attività si trasforma in un puzzle, intrecciando fattori come regole locali, costi di spedizione e tariffe di mercato regionali.

Tuttavia, il prezzo è fondamentale. Anche un leggero aumento rispetto ai concorrenti può indurre i clienti ad abbandonare i loro carrelli.

Invece di aggrapparsi a prezzi fissi e frettolosi ribassi quando le vendite crollano, c'è una soluzione: gli aggiustamenti dei prezzi, guidati dall'apprendimento automatico. Aiutano a prevedere i prezzi principali, a individuare quando sono necessari sconti o a sollecitare l'upsell quando sono maturi.

Con l'apprendimento automatico per l'e-commerce, tutti i fattori influenti possono essere valutati istantaneamente, consentendo prezzi dinamici sul tuo sito.

4. Segmentazione dei clienti― Creazione di esperienze uniche per clienti unici

Facciamo un passo indietro e immaginiamo un negozio pieno di clienti, ciascuno unico per abitudini di acquisto, preferenze e budget. Affrontare questa diversità potrebbe sembrare scoraggiante. Ma l'apprendimento automatico nell'e-commerce lo semplifica con la segmentazione dei clienti, raggruppando i clienti in base a caratteristiche condivise per un marketing personalizzato.

Prendi Emily, una fedele cliente amante dei libri. Il machine learning, sfruttando tecniche come l'analisi predittiva, calcola il suo Customer Lifetime Value (CLV). Predice che Emily potrebbe rispondere positivamente a un programma fedeltà su misura. La previsione colpisce nel segno, portando gli acquisti di Emily a raddoppiare e migliorando l'efficienza in termini di costi del tuo sforzo di marketing.

Quindi incontra John, un acquirente sporadico sull'orlo di diventare un cliente scaduto, come identificato dagli algoritmi di previsione dell'abbandono di ML. Offrirgli sconti tempestivi sulla sua attrezzatura outdoor preferita riaccende il suo interesse, salvando una potenziale perdita di clienti.

Dipingendo un'immagine più chiara dei tuoi clienti, l'apprendimento automatico nell'e-commerce aggiunge un tocco personalizzato al tuo negozio. Lo trasforma da un modello unico per tutti in una destinazione "fatta per me", assicurando che tutti, da una fedele Emily a un titubante John, trovino ciò di cui hanno bisogno.

5. Chatbot: un servizio clienti impeccabile a portata di mano

La gestione dell'assistenza clienti non è un affare chiaro. Appoggiati troppo al personale umano e ti ritroverai con un team considerevole e costoso che gestisce le richieste che potrebbero essere affrontate da una pagina delle domande frequenti. Ma un sistema completamente automatizzato manca del tocco umano, il che può lasciare i clienti frustrati.

I chatbot basati su ML emergono come una soluzione ideale. Sono convenienti e forniscono supporto 24 ore su 24 senza buste paga 24 ore su 24. E sono più dei tuoi risponditori medi. Imparando dai profili degli utenti e dal comportamento passato, adattano le risposte, aumentando le possibilità di conversione.

Dotati di deep learning ed elaborazione del linguaggio naturale, i chatbot intelligenti fungono da soldati del servizio clienti. Rispondono alle domande, gestiscono i reclami, suggeriscono prodotti, elaborano i pagamenti e tengono traccia delle consegne. Sono bravi nel loro lavoro.

Inoltre, i chatbot stanno migliorando. Stanno imparando a capire non solo quello che dice il cliente, ma anche come lo dice. Con l'analisi dei sentimenti e l'intelligenza artificiale emotiva, un chatbot diventa più di uno strumento. Diventa un ascoltatore, un empatico. Trasforma il servizio clienti in qualcosa di più. Esplora di seguito.

6. Analisi del sentiment: comprendere le emozioni per migliorare il coinvolgimento del cliente

I clienti parlano. Nelle recensioni, sui social, si riversano pensieri, spesso rivestiti di sentimento. "Pagina che gira", dicono, o "salvavita in inverno". Non solo parole, ma segni di soddisfazione o mancanza di essa. Ora immagina l'azienda che ascolta questo e risponde.

E che dire di un reclamo solitario, sepolto sotto montagne di dati? Un problema tecnico del prodotto, espresso con frustrazione. Come può un'azienda catturare questo segnale in mezzo al rumore?

È qui che entra in gioco l'analisi del sentiment alimentata dall'apprendimento automatico dell'e-commerce.

L'analisi del sentiment discerne il tono emotivo sottostante alle parole, interpretando "non male" come un pollice alzato per garantire che l'azienda comprenda i sentimenti dei clienti.

Utilizzando la PNL, il deep learning e alcuni algoritmi ML, l'analisi del sentiment può aiutare la tua attività di e-commerce in vari modi. Decifra recensioni e commenti sui prodotti per approfondimenti per perfezionare le offerte, monitora il buzz sui social media per misurare la risposta del pubblico alle campagne di marketing e scopre gli intoppi del servizio clienti per migliorare i livelli di soddisfazione.

Ma non è tutto. L'analisi del sentiment può fare un lavoro più straordinario se incorporata in un chatbot. Dà al tuo bot la capacità di sentire. Ed ecco cosa puoi ottenere dal tuo chatbot emotivamente intelligente:

• Esperienza del cliente su misura: questi robot leggono il tono, il sentimento e i sentimenti nelle chat dei clienti, regolando le risposte per adattarle. Il risultato è un'esperienza del cliente più empatica e personalizzata che aumenta la fedeltà e la soddisfazione.
• Conversazioni proattive: non sono tipi attendisti. Questi bot coinvolgono i clienti in base al loro comportamento di navigazione o alle interazioni passate, fornendo un modo intelligente per eseguire l'upsell o il cross-sell.
• Feedback coinvolgente: sono buoni ascoltatori, raccolgono le opinioni dei clienti in modo coinvolgente per dare una visione chiara delle loro simpatie e antipatie.
• Recupero del carrello: i robot emotivamente intelligenti eseguono il ping dei clienti con carrelli abbandonati, offrendo una mano o un motivo per completare l'acquisto.
• Trend Spotting: questi bot sono ottimi rilevatori di tendenze, trovano modelli nelle interazioni con i clienti e forniscono input utili per migliorare prodotti, servizi o assistenza clienti.
• Custodi dei clienti: fanno anche attenzione al malcontento, catturando i clienti insoddisfatti con l'analisi del sentiment e intervenendo con un'offerta o un messaggio tempestivo per prevenire il loro abbandono.

7. Strategie multicanale: raggiungere i clienti ovunque si trovino

Nel teatro del marketing, l'omnicanale gioca un ruolo da protagonista. Fatto bene, sblocca una maggiore fidelizzazione, tassi di conversione e picchi di entrate. Ma il segreto non è nella forza lavoro, è nell'apprendimento automatico.

Prendi, ad esempio, un cliente che passa da un dispositivo all'altro, sfoglia le magliette online prima di acquistarne finalmente una in negozio. ML segue questo viaggio come un'ombra, catturando il quadro completo su tutte le piattaforme. Crea un singolo profilo cliente unificato, abbattendo i silos di dispositivi.

Immagina un altro che ha abbandonato un carro pieno di vestiti. ML non lascia che questa sia un'occasione persa. Attiva un promemoria e-mail personalizzato o un'offerta personalizzata, spingendo l'acquirente verso il completamento.

È l'apprendimento automatico per l'e-commerce che tiene il polso del comportamento dei clienti. Rileva quali annunci fanno clic, quali contenuti affascinano e quali e-mail vengono aperte, tenendo conto di tutto nelle sue equazioni. E non si ferma all'analisi; apprende, prevede e personalizza.

8. Commercio sociale: sfruttare il potere sociale per sfruttare le opportunità di vendita

Il commercio sociale è la nuova grande novità. È una miscela di shopping online con le chiacchiere sui social che tutti amiamo. Entro il 2026, Statista prevede che le vendite del social commerce potrebbero raggiungere l'incredibile cifra di 2,9 trilioni di dollari.

Le persone sui social media non sono fan degli annunci tradizionali. Molti li trovano fastidiosi. L'Influencer Marketing Hub afferma che la chiave è integrare gli annunci nei post sui social media. Rendili utili e interessanti, non solo commerciali.

Come? L'apprendimento automatico per l'e-commerce contiene la risposta.

Il machine learning trasforma silenziosamente montagne di dati (Mi piace, condivisioni, pin, retweet, commenti) in informazioni significative. Quel caffè artigianale che un cliente non ha mai saputo di volere? ML lo porta nel loro feed, senza congetture.

Disegna collegamenti tra ciò che piace agli utenti. Capisce che se ami i saponi fatti a mano, potresti anche goderti gli oli per il viso biologici. Se ti piacciono gli arredi rustici per la casa, che ne dici di un orologio in legno intagliato a mano?

Nei social media, il machine learning può guidare i clienti verso la soluzione perfetta. Non è impressionante?

9. Inventario giusto: scorta intelligente per un mix di prodotti ideale

La gestione dell'inventario è un gioco di scacchi in cui la lungimiranza è fondamentale. Richiede una comprensione strategica dei dati e del panorama del mercato.

Un magazzino sovraffollato impegna fondi che potrebbero portare avanti la tua attività. Per i beni deperibili o che si deprezzano rapidamente, ogni giorno sono statici, il loro valore diminuisce. L'ultimo passo falso? Un flusso di cassa secco con scaffali dei prodotti vuoti.

Gestire un negozio online di successo significa comandare saggiamente i tuoi pezzi: monitorare le scorte, riordinare gli articoli, prevedere le tendenze della domanda, coordinare gli appaltatori, collaborare con produttori, fornitori, servizi di posta e gestire le entrate.

Questo è ancora una volta il punto in cui l'apprendimento automatico nell'e-commerce brilla.

Controlla ogni pezzo del tuo inventario, prevedendo l'offerta, la domanda e le dinamiche del flusso di cassa, basandosi su un vasto database di dati storici.

Supporta le tue decisioni di gestione dell'inventario su più dimensioni:

• Suggerire upsell quando articoli specifici raccolgono polvere
• Leggere le rune della domanda di prodotti influenzati dalla stagionalità o dai trend, suggerendo ordini più consistenti
• Ottimizzazione della supply chain, dalla razionalizzazione dei percorsi di consegna alla programmazione
• Implementazione di prezzi dinamici per adeguare i prezzi in base all'offerta, alla domanda e alle condizioni di mercato
• Automatizzare i rifornimenti per mantenere livelli di scorte ideali
• Individuare i movimenti lenti per prevenire l'eccesso di scorte e liberare spazio di archiviazione

Inoltre, come accennato in precedenza, sofisticate piattaforme ML sono in grado di analizzare i dati dai social media. Esaminano le tendenze, i momenti virali e l'influenza delle celebrità, avvisando le aziende del prossimo prodotto "it". Un capo di moda popolare divampa sulla scena? L'apprendimento automatico lo individua, anticipa l'aumento della domanda e consiglia gli adeguamenti dell'inventario.

Niente più scorte. Nessuna occasione persa. Le aziende colgono l'attimo, capitalizzando sugli articoli di tendenza.

10. Prevenzione delle frodi: salvaguardia delle transazioni commerciali

Le frodi incidono pesantemente sull'e-commerce. Dall'utilizzo di carte di credito rubate alle violazioni del database dei clienti o ai resi manipolati, la frode dell'e-commerce fa perdere denaro, erode la fiducia e allontana i clienti.

L'apprendimento automatico non risolve solo il rilevamento delle frodi, ma lo reinventa.

Utilizza il "rilevamento delle anomalie", in cui gli algoritmi analizzano milioni di transazioni, individuando quelle insolite. È un'impresa al di là delle capacità umane in termini di velocità e scala, eppure routine per ML. Dal tipo di dispositivo e dalla posizione al fuso orario, ML segnala incoerenze come spese eccessive, indirizzi non corrispondenti, ordini ripetuti con carte diverse, ordini internazionali a sorpresa o resi e recensioni sospetti.

Con l'analisi dei cluster, il machine learning identifica segmenti di clienti, prodotti e periodi rischiosi, consentendo alle aziende di essere proattive contro i tentativi di frode. E con l'analisi dei social network, scopre anelli di frode coordinati, mappando e controllando i collegamenti tra account, dispositivi ed e-mail.

Inoltre, gli algoritmi di machine learning nell'e-commerce sradicano le recensioni contraffatte. Lingua, indirizzo IP, frequenza di revisione o persino il tempo trascorso dall'acquisto: nulla sfugge al loro sguardo attento.

11. Strategie per i resi intelligenti: fare in modo che i resi funzionino per te

Un quarto dei clienti, con intenzione, riempie i propri carrelli fino all'orlo, sapendo che alcuni torneranno sullo scaffale. Questa danza di indecisione, paura di indumenti inadatti o qualità scadente costa cara ai commercianti. Non visto dal consumatore, ogni reso avvia una serie di attività domino: pulizia, riconfezionamento e preparazione per la rivendita. Se il prodotto torna rovinato? È una grave perdita.

Gli algoritmi di apprendimento automatico per l'e-commerce possono combattere i resi in eccesso attraverso suggerimenti di prodotti accurati. Il controllo della qualità diventa più nitido, prevedendo e intercettando potenziali fallimenti da dati storici e feedback. Le rappresentazioni dei prodotti suonano vere, frenando l'insoddisfazione nata da descrizioni fuorvianti.

Inoltre, le previsioni ML restituiscono la probabilità da fattori diversi come la cronologia del cliente, il tipo di prodotto e il prezzo. Nel regno della moda, ML si trasforma in un sarto virtuale, offrendo raccomandazioni sulle taglie personalizzate per le dimensioni individuali.

ML controlla i rendimenti, proteggendo i profitti del commerciante e migliorando la soddisfazione del cliente.

Avvolgendo

Così il gioco è fatto. Questi sono gli 11 modi in cui l'apprendimento automatico sta facendo scalpore in questo momento. Abbracciare l'apprendimento automatico nell'e-commerce:

• Migliora la tua comprensione delle preferenze del cliente
• Incrementa le tue vendite e amplifica il valore medio degli ordini
• Elimina i processi non necessari
• Offre intuizioni profonde che superano le capacità umane

Accumulare i dati dei clienti senza analisi? È come avere una chiave ma non aprire mai la porta. Integrare il machine learning nell'e-commerce non significa stare al passo con i tempi, ma stabilire il ritmo e guidare la corsa.

Non lasciare che i tuoi dati vadano sprecati. ITRex è qui per aiutarti a trasformarlo in esperienze significative per i clienti e maggiori profitti.

Originariamente pubblicato su https://itrexgroup.com il 30 giugno 2023.