전자 상거래의 머신 러닝: 현재 미래를 형성하는 11가지 트렌드

온라인 지출이 55% 급증한 COVID-19 대유행 이후 전자상거래 시장에 폭풍이 지나갔습니다.

더 많은 쇼핑 카트가 남겨집니다. 고객의 신뢰를 얻는 것은 더 어렵습니다. 경쟁이 치열합니다.

브랜드는 전자 상거래를 위한 머신 러닝의 개발을 주도하면서 경쟁사보다 우위를 점하기 위해 첨단 기술로 눈을 돌리고 있습니다. 고객을 해독하고 다음 행동을 예상하는 것이 핵심입니다.

이 블로그에서는 현재 추세를 설정하고 있는 전자 상거래에서 기계 학습의 11가지 주요 사용 사례를 살펴봅니다. 기본 기술에 익숙하다면 다음 두 섹션을 건너뛰고 이러한 최신 주제에 대해 직접 살펴보세요.

머신 러닝의 작동 방식 — 핵심 요소

기계 학습 또는 ML은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 이 학습을 개선할 수 있도록 하는 인공 지능의 하위 분야입니다.

ML의 본질은 정보에 입각한 예측이나 결정을 내릴 수 있는 알고리즘(컴퓨터가 따라야 할 지침)을 설계하는 데 있습니다.

기계 학습을 컴퓨터에게 낚시를 가르치는 것으로 생각하십시오. 처음에는 낚싯대(알고리즘)를 주고 낚시 방법을 가르칩니다(데이터로 모델 교육). 일단 학습하면 바다의 모든 부분(새로운 데이터)에서 스스로 낚시(예측 또는 결정)를 할 수 있습니다.

이 방대한 데이터의 바다는 거래 기록이나 인구통계 통계와 같은 구조화된 유형에서 이메일, 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 클릭스트림 데이터, 이미지 및 비디오와 같은 비구조화된 데이터에 이르기까지 다양한 형태를 취할 수 있습니다.

ML은 과거 데이터와 실시간 데이터를 모두 사용하여 미래 결과를 예측할 수 있습니다. 더 다양하고 고품질의 데이터를 제공할수록 컴퓨터의 예측 및 의사 결정 능력이 향상됩니다.

ML은 다양한 산업에 적용되었습니다. Netflix의 개인화된 콘텐츠 추천, Google 지도의 정확한 도착 시간, JPMorgan Chase의 의심스러운 거래 감지, Walmart의 수요 예측, Siri의 언어 이해, Tesla 자율 차량의 안전 강화 등에 사용됩니다.

전자 상거래의 기계 학습 유형: 자세히 살펴보기

전자 상거래 및 다양한 산업 분야에는 5가지 주요 기계 학습 유형이 있습니다.

1. 감독 학습: 이 유형은 레이블이 지정된 데이터(데이터 및 해당 답변)를 사용합니다. 예를 들어 고객 이탈을 예측하려면 고객 구매 내역(기능) 및 고객이 남아 있는지 또는 떠났는지(라벨)에 대한 모델 교육이 포함될 수 있습니다. 일반적인 알고리즘에는 선형 회귀, 결정 트리 및 지원 벡터 머신이 포함됩니다.
2. 비지도 학습: 지도 학습과 달리 이 접근 방식은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 자체적으로 숨겨진 패턴을 발견하기 위해 기계에 의존합니다. 예를 들어 비지도 학습은 전자 상거래 비즈니스가 그룹을 미리 정의하지 않고 구매 행동을 기반으로 고객을 그룹으로 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 범주에서 K-평균 클러스터링 및 주성분 분석이 일반적으로 사용되는 알고리즘입니다.
3. 강화 학습: 이 유형은 시행 착오에 관한 것입니다. 기계는 환경과 상호 작용하고 보상과 처벌에 따라 결정을 내리는 법을 배웁니다. 예를 들어 학습된 배치를 통해 항목 검색 시간을 줄이는 등 창고 레이아웃을 최적화하는 데 활용할 수 있습니다. 여기서 일반적인 알고리즘은 Q-Learning입니다.
4. 제너레이티브 AI: 제너레이티브 AI는 훈련 세트와 유사한 새로운 데이터 포인트를 생성하는 능력으로 인해 눈에 띄는 비지도 학습 유형입니다. 전자 상거래 사이트는 이 기술을 활용하여 새로운 제품 디자인이나 사실적인 가상 모델 이미지를 만들 수 있습니다. GAN(Generated Adversarial Networks)은 인기 있는 모델입니다.
5. 딥 러닝: 이 형태의 ML은 인간 두뇌의 구조에서 영감을 얻었으며 특히 많은 양의 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 딥 러닝 모델은 원시 입력에서 더 높은 수준의 기능을 점진적으로 추출하기 위해 여러 레이어(따라서 '딥')가 있는 '신경망'을 사용합니다. 전자상거래 머신러닝에서 이 방법은 이미지 인식(이미지 속 상품 식별)과 자연어 처리(인간의 언어로 고객 문의 이해 및 대응)에 사용된다. 챗봇과 제품 추천 시스템의 기반이 되는 기술입니다. 전자 상거래에서 기계 학습의 실제 응용 프로그램:

전자 상거래에서 ML의 11가지 주요 사용 사례 목록으로 이동하기 전에 일부 업계 거물급 기업이 ML을 맞춤형 전자 상거래 솔루션과 효과적으로 혼합한 방법을 살펴보겠습니다.

1. Amazon은 판매의 35%를 주도하는 ML 기반 추천 엔진으로 전자 상거래에 혁명을 일으켰습니다. 아마존도 빅데이터의 힘을 빌려 10분마다 가격을 조정해 수익을 25% 늘렸다.
2. Alibaba는 전자상거래용 ML을 활용하여 모조품을 감지하고 걸러냅니다. 이것은 신뢰를 높이고 분쟁을 줄였습니다.
3. Pinterest는 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 각 핀의 콘텐츠를 면밀히 조사합니다. 이는 악의적이고 사기성 있는 콘텐츠를 걸러내고, 광고 위치를 최적화하고, 매일 거의 3천억 개의 핀을 배치하는 데 도움이 됩니다.
4. 중국 최대의 온라인 소매업체 중 하나인 JD.com은 기계 학습을 사용하여 매우 효율적인 공급망을 구축했습니다. 이 기술은 조달 자동화율을 85%로 높이는 동시에 재고 회전율을 약 한 달로 줄였습니다.
5. Asos는 수익이 3배 증가했으며 반품으로 인한 손실을 절반으로 줄였습니다.
6. Uniqlo는 음성 인식 및 ML을 사용하여 고객이 스마트폰에서 검색한 항목을 빠르게 찾을 수 있도록 주변 매장을 안내합니다.
7. Dollar Shave Club은 데이터와 ML의 힘을 활용하여 고객이 구매할 DSC 제품을 예상합니다.

전자 상거래의 과제와 목표는 규모에 관계없이 동일합니다. 팬데믹으로 인한 둔화에도 불구하고 전문가들은 전자 상거래 시장이 단 3년 만에 8조 1천억 달러를 넘어설 것으로 예측합니다. 공간이 채워지고 있습니다.

전자 상거래 비즈니스 소유자에게 추세 추적은 옵션이 아닙니다. 그것은 요구 사항입니다.

따라서 오늘날 전자 상거래에서 기계 학습을 배포하기 위한 궁극적인 가이드는 다음과 같습니다.

1. 지능형 검색 솔루션 - 원하는 것을 제공합니다.

고객이 검색창을 열면 구매할 준비가 된 것입니다. "한정판 로즈 골드 iPhone 13"과 같은 세부 검색어는 명확한 구매 의도에 관한 것입니다. 그러나 관련 없는 로즈 골드 시계나 귀고리가 결과를 어지럽힐 때 그들의 좌절감을 상상해 보십시오.

또는 고객이 친구 집에서 독특한 램프를 보고 비슷한 램프를 원하는 시나리오를 생각해 보십시오. 하지만 정확한 이름을 모른 채 어떻게 "인더스트리얼 로프트 스타일 철제 케이지 탁상용 램프"를 검색할까요?

전자 상거래 기계 학습으로 강화된 스마트 검색은 판도를 바꿉니다. 관련 결과를 반환하고 "Nkie"를 "Nike"로 해석하여 오타를 직관적으로 수정하여 고객이 완벽한 운동화를 놓치지 않도록 합니다.

ML은 여러 가지 방법으로 검색을 강화합니다.

• 상품 상세정보 및 이미지 인식을 활용한 상품 카테고리 및 설명 자동 제안
• 사용자가 검색창에 입력을 시작할 때 자동완성 촉진
• 즉석에서 맞춤법 오류 수정
• 고객이 사진을 업로드하면 시스템이 사용 가능한 가장 일치하는 항목을 찾는 강력한 시각적 검색
• 이미지 내의 개별 요소를 감지하고 독립형 검색 항목으로 사용
• 음성 인식 검색 촉진

2. 개인화 상품 추천―맞춤형 쇼핑

예를 들어 eBay에서 가장 최근에 쇼핑한 내용을 기억하십시오. 손가락이 검색창에 닿기도 전에 맞춤형 제안이 나타났습니다. eBay는 어떻게 당신의 마음을 아는 것 같습니까? 비결은 스마트한 데이터 해석입니다.

전자 상거래 플랫폼은 ML의 다양한 알고리즘을 사용하여 고객의 검색 기록, 과거 구매, 장바구니 내용 및 유사한 사용자의 행동까지 분석할 수 있습니다. 이 분석은 예측 가능한 제품 제안으로 이어집니다. 따라서 빈티지 비닐 레코드를 탐색할 때 임의의 주방 가전 제품보다 레코드 플레이어 또는 비닐 청소 키트와 같은 관련 항목이 표시될 가능성이 더 큽니다.

이러한 추천 엔진의 메커니즘은 다음과 같습니다.

• 군중으로부터 배우기 - 협업 필터링: 이 기술은 유사한 취향을 가진 다른 쇼핑객의 선택과 함께 사용자의 과거 쇼핑 습관을 자세히 살펴봅니다. 예를 들어 구매자 A가 Hemingway, Fitzgerald, Salinger의 책을 구입하고 구매자 B가 Hemingway와 Fitzgerald를 선택한 경우 B도 Salinger를 약간 즐길 수 있습니다.
• 콘텐츠가 가장 잘 압니다 — 콘텐츠 기반 필터링: 이 방법은 제품 기능 분석에 따라 사용자가 이전에 관심을 보인 항목과 유사한 항목을 제안합니다. 고객이 고화소 카메라를 고려하고 있는 경우 시스템은 다른 고해상도 카메라를 제안할 수 있습니다.
• 두 세계의 장점 — 하이브리드 시스템: 콘텐츠와 협업 필터링을 결합한 하이브리드 시스템은 훨씬 더 정확한 제안을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 Netflix는 사용자 행동과 영화 특성을 모두 고려하는 하이브리드 접근 방식을 사용합니다.
• 심층 분석 — 심층 학습 기술: CNN(Convolutional Neural Networks) 또는 RNN(Recurrent Neural Networks)과 같은 보다 복잡한 기술은 데이터를 더 깊이 파고들어 기존 기술이 놓칠 수 있는 패턴을 찾습니다. 캠핑 장비를 찾는 고객에게 하이킹 신발이 필요할 수도 있다는 '직관'입니다.

SalesForce는 쇼핑객이 추천 제품을 클릭할 때 사이트 체류 시간이 2.9분에서 평균 12.9분으로 점프한다고 강조합니다. 또한 사이트에서 제품 제안을 제공하면 사이트의 재방문 고객 비율이 56% 증가합니다.

McKinsey는 이를 강조하면서 알고리즘 기반 추천이 스트리밍 플랫폼에서 시청 선택의 75%에 영향을 미치고 Amazon 구매의 35%를 유도한다고 밝혔습니다.

3. Smart Pricing ― 수익 극대화를 위한 적정 가격 설정

가격 책정은 쉬운 일이 아닙니다. 경쟁자, 계절, 시장 변화, 지역 수요, 심지어 날씨까지 주시해야 합니다.

국제적으로 배송할 때 작업은 퍼즐로 바뀌고 현지 규칙, 배송 비용 및 지역 시장 요율과 같은 요소가 엮입니다.

그래도 가격이 관건입니다. 경쟁사보다 약간만 상승해도 고객은 장바구니를 포기할 수 있습니다.

판매가 부진할 때 고정 가격과 성급한 인하를 고수하는 대신 머신 러닝을 통한 가격 조정이라는 해결책이 있습니다. 그들은 주요 가격을 예측하고, 할인이 필요한 시기를 정확히 파악하거나, 익었을 때 상향 판매를 촉구하는 데 도움을 줍니다.

전자 상거래를 위한 기계 학습을 통해 모든 영향 요인을 즉시 평가할 수 있으므로 사이트에서 동적 가격 책정이 가능합니다.

4. 고객 세분화 - 독특한 고객을 위한 독특한 경험 창출

한 걸음 물러서서 각자 쇼핑 습관, 선호도, 예산이 다른 고객으로 가득 찬 매장을 상상해 봅시다. 이러한 다양성을 다루는 것은 벅차게 보일 수 있습니다. 그러나 전자 상거래의 기계 학습은 고객 세분화를 통해 이를 단순화하고 개인화된 마케팅을 위해 공유 특성별로 고객을 그룹화합니다.

책을 좋아하는 단골 고객인 Emily를 예로 들어 보겠습니다. 예측 분석과 같은 기술을 활용하는 머신 러닝은 그녀의 고객 평생 가치(CLV)를 계산합니다. Emily가 맞춤형 충성도 프로그램에 긍정적으로 반응할 수 있음을 예고합니다. 예측이 적중하여 Emily의 구매가 두 배로 증가하고 마케팅 노력의 비용 효율성이 향상됩니다.

그런 다음 ML의 이탈 예측 알고리즘에 의해 식별된 대로 소멸 고객이 되기 직전의 산발적인 구매자인 John을 만나십시오. 그가 선호하는 아웃도어 장비에 대해 시기적절한 할인을 제공함으로써 그의 관심이 다시 불타오르고 잠재적인 고객 손실을 방지할 수 있습니다.

고객에 대한 보다 명확한 그림을 그리면 전자 상거래의 머신 러닝은 매장에 개인화된 터치를 추가합니다. 획일적인 모델에서 "나에게 딱 맞는" 목적지로 변환하여 충성스러운 Emily에서 흔들리는 John에 이르기까지 모든 사람이 필요한 것을 찾을 수 있습니다.

5. 챗봇 - 손끝에서 이루어지는 원활한 고객 서비스

고객 지원 관리는 명확한 업무가 아닙니다. 인간 직원에게 너무 많이 의존하면 FAQ 페이지에서 해결할 수 있는 문의를 처리하는 대규모의 비용이 많이 드는 팀이 됩니다. 그러나 완전히 자동화된 시스템에는 인간의 손길이 부족하여 고객이 좌절감을 느낄 수 있습니다.

ML 기반 챗봇이 이상적인 솔루션으로 떠오르고 있습니다. 비용 효율적이며 24시간 급여 지급 없이 24시간 지원을 제공합니다. 그리고 그들은 평균 응답자보다 많습니다. 사용자 프로필과 과거 행동을 통해 학습하여 답변을 맞춤화하여 전환 기회를 높입니다.

딥 러닝 및 자연어 처리로 무장한 스마트 챗봇은 고객 서비스 군인 역할을 합니다. 그들은 질문에 답하고, 불만을 처리하고, 제품을 제안하고, 결제를 처리하고, 배송을 추적합니다. 그들은 일을 잘합니다.

게다가 챗봇은 점점 좋아지고 있습니다. 그들은 고객이 말하는 것뿐만 아니라 고객이 말하는 방식을 이해하는 법을 배우고 있습니다. 감정 분석과 감성 AI를 통해 챗봇은 단순한 도구가 아닙니다. 듣는 사람, 공감하는 사람이 됩니다. 그것은 고객 서비스를 더 많은 것으로 바꿔줍니다. 아래에서 살펴보세요.

6. 감정 분석 ―고객 참여를 개선하기 위한 감정 이해

고객이 이야기합니다. 리뷰에서, 소셜 미디어에서 그들은 종종 감정으로 코팅된 생각을 흘립니다. 그들은 "페이지 넘기기" 또는 "겨울의 생명의 은인"이라고 말합니다. 말뿐 아니라 만족 또는 부족함의 표시입니다. 이제 이것을 듣고 대답하는 기업을 상상해보십시오.

산더미 같은 데이터 아래 묻혀 있는 고독한 불만은 어떻습니까? 좌절감에 빠진 제품 결함. 비즈니스는 소음 속에서 이 신호를 어떻게 포착할 수 있습니까?

여기에서 전자상거래 기계 학습으로 구동되는 감정 분석이 시작됩니다.

감성 분석은 기업이 고객의 감정을 이해할 수 있도록 "나쁘지 않다"를 엄지손가락으로 해석하여 단어의 기본 감정 톤을 식별합니다.

NLP, 딥 러닝 및 일부 ML 알고리즘을 사용하는 감정 분석은 다양한 방식으로 전자 상거래 비즈니스에 도움이 될 수 있습니다. 제품 리뷰와 댓글을 해독하여 인사이트를 제공하여 제품을 개선하고, 소셜 미디어 버즈를 모니터링하여 마케팅 캠페인에 대한 대중의 반응을 측정하고, 고객 서비스 문제를 발굴하여 만족도를 높입니다.

하지만 그게 다가 아닙니다. 감정 분석은 챗봇에 통합될 때 더욱 놀라운 작업을 수행할 수 있습니다. 봇이 느낄 수 있는 능력을 부여합니다. 정서적으로 지능적인 챗봇에서 얻을 수 있는 것은 다음과 같습니다.

• 맞춤형 고객 경험: 이 봇은 고객 채팅의 어조, 정서 및 감정을 읽고 그에 맞게 응답을 조정합니다. 그 결과 충성도와 만족도를 높이는 보다 공감적이고 개인화된 고객 경험이 제공됩니다.
• 능동적 대화: 관망하는 유형이 아닙니다. 이러한 봇은 브라우징 행동 또는 과거 상호 작용을 기반으로 고객과 소통하여 상향 판매 또는 교차 판매를 위한 스마트한 방법을 제공합니다.
• 매력적인 피드백: 그들은 좋은 경청자로서 매력적인 방식으로 고객 의견을 수집하여 좋아하는 것과 싫어하는 것을 명확하게 보여줍니다.
• 카트 복구: 감성 지능 봇이 카트를 버린 고객에게 핑을 보내 구매를 완료할 수 있는 이유나 도움을 제공합니다.
• 트렌드 파악: 이 봇은 훌륭한 트렌드 파악자로서 고객 상호 작용에서 패턴을 찾고 제품, 서비스 또는 고객 지원을 개선하기 위한 유용한 정보를 제공합니다.
• 고객 지킴이: 그들은 또한 감정 분석을 통해 불만족한 고객을 포착하고 적시에 제안이나 메시지를 제공하여 고객 이탈을 방지하면서 불만을 살피고 있습니다.

7. 옴니채널 전략 - 고객이 있는 곳으로 도달

마케팅 무대에서는 옴니채널이 주도적 역할을 한다. 올바르게 수행하면 더 높은 유지율, 전환율 및 수익 급증을 얻을 수 있습니다. 그러나 비밀은 더 많은 인력에 있는 것이 아니라 기계 학습에 있습니다.

예를 들어, 매장에서 최종적으로 구매하기 전에 기기를 전환하고 온라인으로 셔츠를 탐색하는 고객을 생각해 보십시오. ML은 플랫폼 전체에서 전체 그림을 캡처하면서 그림자처럼 이 여정을 추적합니다. 단일 통합 고객 프로필을 작성하여 디바이스 사일로를 무너뜨립니다.

드레스로 가득 찬 카트를 버린 다른 사람을 상상해 보십시오. ML은 이것을 놓친 기회로 만들지 않습니다. 개인화 된 이메일 알림 또는 맞춤형 제안을 트리거하여 구매자가 완료되도록 유도합니다.

고객 행동의 맥박을 파악하는 것은 전자 상거래를 위한 머신 러닝입니다. 어떤 광고가 클릭되는지, 어떤 콘텐츠가 마음을 사로잡는지, 어떤 이메일이 열리는지 등식에 모두 반영합니다. 분석에서 그치지 않습니다. 그것은 배우고, 예측하고, 개인화합니다.

8. 소셜 커머스 - 사회적 힘을 활용하여 판매 기회 활용

소셜 커머스는 새로운 큰 것입니다. 온라인 쇼핑과 우리 모두가 좋아하는 소셜 채팅이 혼합된 것입니다. Statista는 2026년까지 소셜 커머스 매출이 2조 9000억 달러에 달할 것이라고 예측합니다.

소셜 미디어 사용자는 기존 광고의 팬이 아닙니다. 많은 사람들이 그것들을 성가시게 생각합니다. Influencer Marketing Hub는 광고를 소셜 미디어 게시물에 통합하는 것이 핵심이라고 말합니다. 단순히 판매만 하는 것이 아니라 도움이 되고 흥미롭게 만드십시오.

어떻게? 전자 상거래를 위한 머신 러닝이 답을 가지고 있습니다.

ML은 좋아요, 공유, 고정, 리트윗, 댓글과 같은 산더미 같은 데이터를 조용히 처리하여 의미 있는 통찰력을 얻습니다. 고객이 자신이 원한다는 사실을 전혀 몰랐던 장인 커피? ML은 이를 추측 없이 피드로 가져옵니다.

사용자가 좋아하는 것 사이에 링크를 그립니다. 수제 비누를 좋아한다면 유기농 페이스 오일도 즐길 수 있다는 것을 이해합니다. 소박한 가정 장식에 관심이 있다면 손으로 조각한 나무 시계는 어떻습니까?

소셜 미디어에서 ML은 고객을 완벽한 핏으로 안내할 수 있습니다. 인상적이지 않습니까?

9. 최적의 재고 – 이상적인 제품 믹스를 위한 현명한 재고 확보

재고 관리는 선견지명이 핵심인 체스 게임입니다. 데이터와 시장 환경에 대한 전략적 이해가 필요합니다.

과잉 재고가 있는 창고는 사업을 발전시킬 수 있는 자금을 묶습니다. 부패하기 쉽거나 빠르게 감가 상각되는 상품의 경우 매일 고정되어 가치가 떨어집니다. 궁극의 실수? 빈 제품 선반이 있는 마른 현금 흐름.

성공적인 온라인 상점을 운영하는 것은 재고 모니터링, 품목 재주문, 수요 추세 예측, 계약자 조정, 제조업체, 공급업체, 우편 서비스와의 연락 및 수익 관리와 같이 제품을 현명하게 관리하는 것입니다.

이것은 전자 상거래에서 기계 학습이 다시 한 번 빛을 발하는 곳입니다.

재고의 모든 부분을 감시하고 방대한 과거 데이터 데이터베이스에 의존하여 공급, 수요 및 현금 흐름 역학을 예측합니다.

여러 차원에서 재고 관리 결정을 지원합니다.

• 특정 품목에 먼지가 쌓일 때 상향 판매 제안
• 계절성이나 트렌드에 영향을 받는 제품 수요의 룬을 읽고 더 많은 주문을 제안합니다.
• 배송 경로 간소화에서 스케줄링에 이르기까지 공급망 최적화
• 공급, 수요 및 시장 상황에 따라 가격을 조정하는 동적 가격 책정 구현
• 이상적인 재고 수준을 유지하기 위한 재입고 자동화
• 과잉 재고를 방지하고 저장 공간을 확보하기 위해 느린 무버 발견

또한 위에서 언급한 것처럼 정교한 ML 플랫폼은 소셜 미디어의 데이터를 분석할 수 있습니다. 트렌드, 화제의 순간, 유명인의 영향력을 살펴보고 비즈니스에 다음 'it' 제품을 알립니다. 인기 패션 아이템이 현장에서 불타오른다? 기계 학습이 이를 발견하고 수요 급증을 예상하고 재고 조정을 조언합니다.

더 이상 품절이 없습니다. 놓친 기회가 없습니다. 기업은 유행하는 항목을 활용하여 순간을 포착합니다.

10. 사기 방지 - 비즈니스 거래 보호

사기는 전자 상거래에 막대한 피해를 줍니다. 도난당한 신용 카드 사용에서 고객 데이터베이스 위반 또는 조작된 반품에 이르기까지 전자 상거래 사기는 돈을 흘리고 신뢰를 침식하며 고객을 몰아냅니다.

기계 학습은 사기 탐지를 해결하는 데 그치지 않고 재발명합니다.

알고리즘이 수백만 건의 트랜잭션을 분석하여 비정상적인 트랜잭션을 발견하는 '이상 탐지'를 사용합니다. 속도와 규모면에서 인간의 능력을 넘어서는 위업이지만 ML에서는 일상적입니다. 장치 유형 및 위치에서 시간대에 이르기까지 ML은 과다 지출, 주소 불일치, 다른 카드로 반복되는 주문, 갑작스러운 해외 주문 또는 의심스러운 반품 및 리뷰와 같은 불일치를 표시합니다.

클러스터 분석을 통해 ML은 위험한 고객 세그먼트, 제품 및 기간을 식별하여 기업이 사기 시도에 사전 대응할 수 있도록 합니다. 또한 소셜 네트워크 분석을 통해 계정, 장치 및 이메일 간의 링크를 매핑하고 면밀히 조사하여 조직화된 사기 조직을 찾아냅니다.

또한 전자 상거래의 ML 알고리즘은 위조 리뷰를 근절합니다. 언어, IP 주소, 검토 빈도, 심지어 구매 후 경과된 시간까지 모두 주의를 기울입니다.

11. 현명한 반품 전략 - 귀하에게 적합한 반품 만들기

고객의 4분의 1은 의도적으로 카트를 가득 채우고 일부는 선반으로 돌아올 것임을 알고 있습니다. 이 우유부단한 춤, 잘 맞지 않는 옷에 대한 두려움 또는 조잡한 품질은 상인에게 막대한 비용을 초래합니다. 소비자의 눈에 띄지 않는 각 반품은 청소, 재포장 및 재판매 준비와 같은 도미노 작업 라인을 시작합니다. 제품이 망가져 돌아오면? 엄연한 손실입니다.

전자 상거래용 기계 학습 알고리즘은 정확한 제품 제안을 통해 초과 수익을 방지할 수 있습니다. 품질 관리가 더욱 정교해지며 과거 데이터와 피드백에서 잠재적인 오류를 예측하고 차단합니다. 제품 묘사는 사실처럼 들리며 오해의 소지가 있는 설명에서 비롯된 불만을 억제합니다.

더욱이 ML은 고객 이력, 제품 유형 및 가격과 같은 다양한 요소에서 반품 가능성을 예측합니다. 패션 영역에서 ML은 가상 재단사를 전환하여 개별 치수에 맞는 크기 권장 사항을 제공합니다.

ML은 반품을 통제하여 판매자의 수익을 보호하고 고객 만족도를 높입니다.

마무리

그래서, 당신은 그것을 가지고 있습니다. 머신 러닝이 현재 큰 파장을 일으키고 있는 11가지 방법입니다. 전자상거래에서 기계 학습 수용:

• 고객의 선호도에 대한 이해도를 높입니다.
• 매출 증대 및 평균 주문 가치 증폭
• 불필요한 프로세스 제거
• 인간의 능력을 뛰어넘는 심오한 통찰력 제공

분석 없이 고객 데이터를 축적하고 계십니까? 열쇠를 가지고 있지만 문을 열지 않는 것과 같습니다. 전자 상거래에 기계 학습을 통합하는 것은 시대를 따라가는 것이 아니라 속도를 설정하고 경쟁을 주도하는 것입니다.

데이터를 낭비하지 마십시오. ITRex는 이를 의미 있는 고객 경험과 수익 증대로 전환할 수 있도록 도와드립니다.

2023년 6월 30일에 https://itrexgroup.com에 원래 게시되었습니다.