Uczenie maszynowe w handlu elektronicznym: 11 trendów kształtujących przyszłość

Opublikowany: 2023-08-01

Na rynku e-commerce przeszła burza po pandemii COVID-19, która spowodowała wzrost wydatków online o 55%.

Więcej wózków sklepowych zostaje w tyle. Zdobycie zaufania klientów jest trudniejsze. Rywalizacja jest intensywna.

Marki zwracają się ku zaawansowanym technologiom, aby zyskać przewagę nad rywalami, a prym wiedzie rozwój uczenia maszynowego dla handlu elektronicznego. Rozszyfrowywanie klientów i przewidywanie ich następnego ruchu ma kluczowe znaczenie.

Na tym blogu przyjrzymy się 11 kluczowym przypadkom użycia uczenia maszynowego w e-commerce, które obecnie wyznaczają trendy. Jeśli znasz podstawową technologię, możesz pominąć dwie następne sekcje i przejść bezpośrednio do tych gorących tematów.

Jak działa uczenie maszynowe — podstawowe informacje

Uczenie maszynowe, czyli ML, to poddziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom uczenie się na podstawie danych i udoskonalanie tego uczenia się w czasie, bez wyraźnego programowania.

Istota ML polega na projektowaniu algorytmów — instrukcji dla komputera — które mogą dokonywać świadomych prognoz lub podejmować decyzje.

Pomyśl o uczeniu maszynowym jako o uczeniu komputera łowienia ryb. Na początku dajemy mu wędkę (algorytm) i uczymy łowić (uczenie modelu danymi). Kiedy już się nauczy, może samodzielnie łowić (przewidywać lub podejmować decyzje) w dowolnej części oceanu (nowe dane).

Ten ogromny ocean danych może przybierać różne formy, od typów ustrukturyzowanych, takich jak zapisy transakcji lub statystyki demograficzne, po dane nieustrukturyzowane, takie jak e-maile, recenzje klientów, posty w mediach społecznościowych, dane dotyczące kliknięć, obrazy i filmy.

ML może wykorzystywać zarówno dane historyczne, jak i dane w czasie rzeczywistym do przewidywania przyszłych wyników. Im bardziej różnorodne i wysokiej jakości dane dostarczamy, tym lepiej nasz komputer radzi sobie z przewidywaniem i podejmowaniem decyzji.

ML znalazło drogę do różnych branż. Służy do spersonalizowanych rekomendacji treści w serwisie Netflix, dokładnych czasów przyjazdu w Mapach Google, wykrywania podejrzanych transakcji w JPMorgan Chase, prognozowania popytu w Walmart, rozumienia języka przez Siri, ulepszeń bezpieczeństwa w autonomicznych pojazdach Tesli i nie tylko.

Rodzaje uczenia maszynowego w handlu elektronicznym: bliższe spojrzenie

Istnieje pięć głównych typów uczenia maszynowego w handlu elektronicznym i różnych branżach:

Uczenie nadzorowane: ten typ wykorzystuje dane oznaczone etykietami (dane i odpowiadające im odpowiedzi). Na przykład przewidywanie odpływu klientów może obejmować uczenie modelu historii zakupów klientów (funkcje) oraz tego, czy klient pozostał, czy odszedł (etykiety). Typowe algorytmy obejmują regresję liniową, drzewa decyzyjne i maszyny wektorów nośnych.
Uczenie bez nadzoru: W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, to podejście polega na tym, że maszyna samodzielnie odkrywa ukryte wzorce w nieoznakowanych danych. Na przykład uczenie się bez nadzoru może pomóc firmie e-commerce podzielić klientów na grupy na podstawie zachowań zakupowych, bez wcześniejszego definiowania tych grup. W tej kategorii często używanymi algorytmami są grupowanie k-średnich i analiza głównych składowych.
Uczenie się ze wzmocnieniem: Ten typ polega bardziej na próbach i błędach. Maszyna wchodzi w interakcję z otoczeniem i uczy się podejmować decyzje w oparciu o nagrody i kary. Można go wykorzystać do optymalizacji układu magazynu, na przykład skracając czas pobierania artykułów dzięki wyuczonym rozmieszczeniom. Powszechnym algorytmem jest tutaj Q-Learning.
Generatywna sztuczna inteligencja: Generatywna sztuczna inteligencja to rodzaj uczenia się bez nadzoru, który wyróżnia się zdolnością do tworzenia nowych punktów danych, podobnych do zbioru szkoleniowego. Witryna e-commerce może wykorzystać tę technologię do tworzenia nowych projektów produktów lub realistycznych wirtualnych obrazów modeli. Popularnymi modelami są sieci GAN (Generated Adversarial Networks).
Głębokie uczenie się: Ta forma ML jest inspirowana strukturą ludzkiego mózgu i jest szczególnie dobra w przetwarzaniu dużych ilości danych. Modele głębokiego uczenia się wykorzystują „sieci neuronowe” z kilkoma warstwami (stąd „głębokie”) do stopniowego wyodrębniania funkcji wyższego poziomu z surowych danych wejściowych. W uczeniu maszynowym e-commerce metoda ta wykorzystywana jest do rozpoznawania obrazu (identyfikacja produktów na obrazach) oraz przetwarzania języka naturalnego (rozumienie i odpowiadanie na zapytania klientów w ludzkim języku). To technologia stojąca za chatbotami i systemami rekomendacji produktów. Rzeczywiste zastosowania uczenia maszynowego w handlu elektronicznym:

Zanim przejdziemy do naszej listy 11 przypadków kluczowych zastosowań uczenia maszynowego w handlu elektronicznym, zobaczmy, jak niektórzy potentaci z branży skutecznie połączyli uczenie maszynowe ze swoimi niestandardowymi rozwiązaniami e-commerce:

Amazon zrewolucjonizował handel elektroniczny dzięki silnikowi rekomendacji opartemu na ML, który generuje 35% jego sprzedaży. Wykorzystując moc dużych zbiorów danych, Amazon co 10 minut dostosowuje ceny, co prowadzi do wzrostu zysków o 25%.
Alibaba wykorzystuje ML w handlu elektronicznym do wykrywania i filtrowania podrobionych produktów. Zwiększyło to zaufanie i zmniejszyło liczbę sporów.
Pinterest wykorzystuje komputerową technologię wizyjną do analizowania zawartości każdego Pina. Pomaga to w filtrowaniu obraźliwych i oszukańczych treści, optymalizacji pozycjonowania reklam i organizowaniu prawie 300 miliardów Pinów dziennie.
JD.com , jeden z największych sprzedawców internetowych w Chinach, wykorzystał uczenie maszynowe do stworzenia niezwykle wydajnego łańcucha dostaw. Technologia ta podniosła stopień automatyzacji zaopatrzenia do 85%, jednocześnie zmniejszając rotację zapasów do około miesiąca.
Asos odnotował trzykrotny wzrost przychodów i zmniejszył o połowę straty ze zwrotów.
Uniqlo wykorzystuje rozpoznawanie głosu i ML, aby kierować klientów do pobliskich sklepów, aby szybko znaleźć produkty, których szukali na swoich smartfonach.
Dollar Shave Club wykorzystuje moc danych i ML, aby przewidywać, jakie produkty DSC klienci prawdopodobnie kupią.

Wyzwania i cele e-commerce są takie same, niezależnie od skali. Nawet przy spowolnieniu spowodowanym pandemią eksperci przewidują, że rynek e-commerce przekroczy 8,1 biliona dolarów w ciągu zaledwie trzech lat. Przestrzeń się zapełnia.

Dla właścicieli firm e-commerce śledzenie trendów nie wchodzi w grę; to jest wymóg.

Oto nasz ostateczny przewodnik po wdrażaniu uczenia maszynowego w handlu elektronicznym:

1. Inteligentne rozwiązania wyszukiwania — dostarczają to, czego szukają

Gdy klienci uruchamiają pasek wyszukiwania, prawdopodobnie są gotowi do zakupu. Szczegółowe zapytanie, takie jak „iPhone 13 w kolorze różowego złota z limitowanej edycji”, dotyczy wyraźnego zamiaru zakupu. Ale wyobraź sobie ich frustrację, gdy niepowiązane zegarki lub kolczyki z różowego złota zaśmiecają wyniki.

Ewentualnie rozważmy scenariusz, w którym klient widział wyjątkową lampę u znajomego i chce podobną. Ale jak mają szukać „Lampy biurkowej z żelazną klatką w stylu loftu przemysłowego”, nie znając jej dokładnej nazwy?

Inteligentne wyszukiwanie wspierane przez uczenie maszynowe e-commerce zmienia reguły gry. Zwraca trafne wyniki i intuicyjnie poprawia literówki, interpretując „Nkie” jako „Nike”, dzięki czemu Twój klient nie przegapi idealnych butów do biegania.

Doładowania ML można wyszukiwać na wiele sposobów:

Sugerowanie kategorii i opisów produktów automatycznie, z wykorzystaniem szczegółów produktu i rozpoznawania obrazów
Ułatwienie autouzupełniania, gdy użytkownicy zaczynają pisać w pasku wyszukiwania
Naprawianie błędów ortograficznych na bieżąco
Wspomaganie wyszukiwania wizualnego, w którym klienci przesyłają zdjęcia, a system znajduje najbardziej pasujące dostępne produkty
Wykrywanie poszczególnych elementów w obrazach i używanie ich jako samodzielnych elementów wyszukiwania
Ułatwienie wyszukiwania aktywowanego głosem

2. Spersonalizowane rekomendacje produktów — zakupy na zamówienie

Przypomnij sobie ostatnie zakupy, powiedzmy, w serwisie eBay. Jeszcze zanim palce dotknęły paska wyszukiwania, pojawiły się dopasowane sugestie. Skąd serwis eBay wydawał się znać Twoje zdanie? Sekret tkwi w inteligentnej interpretacji danych.

Korzystając z różnych algorytmów ML, platformy e-commerce mogą analizować historię przeglądania klienta, wcześniejsze zakupy, zawartość koszyka, a nawet zachowanie podobnych użytkowników. Ta analiza prowadzi do prognostycznych sugestii dotyczących produktów. Tak więc, gdy szukasz starej płyty winylowej, bardziej prawdopodobne jest, że zobaczysz powiązane przedmioty, takie jak gramofony lub zestawy do czyszczenia winylu, niż przypadkowe urządzenia kuchenne.

Mechanika takich silników rekomendacji jest następująca:

Uczenie się od tłumu — filtrowanie oparte na współpracy: Ta technika sprawdza wcześniejsze nawyki zakupowe użytkownika, a także wybory dokonywane przez innych kupujących o podobnych gustach. Na przykład, jeśli kupujący A kupił książki Hemingwaya, Fitzgeralda i Salingera, a kupujący B wybrał Hemingwaya i Fitzgeralda, jest zrozumiałe, że B również może lubić trochę Salingera.
Content Knows Best — Filtrowanie oparte na treści: Ta metoda sugeruje pozycje podobne do tych, którymi użytkownik wcześniej się interesował, opierając się na analizie cech produktu. Jeśli klient rozważał kamery o wysokiej rozdzielczości, system może zaproponować inne kamery o wysokiej rozdzielczości.
Najlepsze z obu światów — systemy hybrydowe: Łącząc filtrowanie treści i współpracę, systemy hybrydowe mogą generować jeszcze dokładniejsze sugestie. Na przykład Netflix stosuje podejście hybrydowe, które uwzględnia zarówno zachowanie użytkowników, jak i cechy filmu.
Głębokie nurkowanie — techniki głębokiego uczenia się: Bardziej złożone techniki, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) lub rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), zagłębiają się w dane, znajdując wzorce, które tradycyjne techniki mogą przegapić. To „intuicja”, która sugeruje, że klient poszukujący sprzętu kempingowego może potrzebować również butów turystycznych.

SalesForce podkreśla, że czas przebywania na stronie skacze z 2,9 minuty do średnio 12,9 minuty, gdy kupujący klikają polecany produkt. Ponadto wskaźnik powracających klientów w witrynie wzrasta o 56%, jeśli oferuje ona sugestie dotyczące produktów.

McKinsey podkreśla to, ujawniając, że rekomendacje oparte na algorytmach wpływają na 75% wyborów oglądania na platformach streamingowych i napędzają 35% zakupów Amazon.

3. Inteligentne ustalanie cen — ustalanie właściwej ceny w celu maksymalizacji zysków

Wycena nie jest łatwym zadaniem. Wymaga obserwacji rywali, pór roku, zmian rynkowych, lokalnego popytu, a nawet pogody.

Gdy wysyłasz przesyłkę międzynarodową, zadanie zamienia się w zagadkę, w którą wplatają się takie czynniki, jak lokalne przepisy, koszty wysyłki i regionalne stawki rynkowe.

Mimo wszystko cena jest kluczowa. Nawet niewielki wzrost w stosunku do konkurencji może skłonić klientów do porzucenia koszyków.

Zamiast kurczowo trzymać się stałych cen i pospiesznych obniżek w przypadku spadku sprzedaży, istnieje rozwiązanie — korekty cen, kierowane przez uczenie maszynowe. Pomagają prognozować najlepsze ceny, wskazywać, kiedy potrzebne są rabaty, lub zachęcać do wyprzedaży, gdy dojrzeją.

Dzięki uczeniu maszynowemu dla handlu elektronicznego wszystkie czynniki wpływające można natychmiast ocenić, umożliwiając dynamiczne ustalanie cen w Twojej witrynie.

4. Segmentacja klientów — tworzenie wyjątkowych doświadczeń dla wyjątkowych klientów

Cofnijmy się i wyobraźmy sobie sklep pełen klientów, z których każdy ma inne zwyczaje zakupowe, preferencje i budżet. Zajęcie się tą różnorodnością może wydawać się zniechęcające. Ale uczenie maszynowe w handlu elektronicznym upraszcza to dzięki segmentacji klientów, grupowaniu klientów według wspólnych cech w celu spersonalizowanego marketingu.

Weźmy Emily, kochającą książki lojalną klientkę. Uczenie maszynowe, wykorzystując techniki, takie jak analityka predykcyjna, oblicza jej wartość życiową klienta (CLV). Zapowiada, że Emily może pozytywnie zareagować na szyty na miarę program lojalnościowy. Prognoza się sprawdza, co prowadzi do podwojenia zakupów Emily i zwiększenia opłacalności działań marketingowych.

Następnie poznaj Johna, sporadycznego kupującego, który jest bliski stania się klientem, który wygasł, zgodnie z algorytmami przewidywania rezygnacji firmy ML. Oferowanie mu aktualnych rabatów na preferowany przez niego sprzęt outdoorowy ponownie rozbudza jego zainteresowanie, oszczędzając potencjalną utratę klientów.

Malując wyraźniejszy obraz Twoich klientów, uczenie maszynowe w handlu elektronicznym nadaje Twojemu sklepowi spersonalizowany charakter. Przekształca go z uniwersalnego modelu w miejsce docelowe „stworzone dla mnie”, zapewniając, że każdy, od lojalnej Emily po wahającego się Johna, znajdzie to, czego potrzebuje.

5. Chatboty — bezproblemowa obsługa klienta na wyciągnięcie ręki

Zarządzanie obsługą klienta nie jest sprawą jednoznaczną. Polegaj zbytnio na personelu ludzkim, a otrzymasz spory, kosztowny zespół zajmujący się zapytaniami, na które można odpowiedzieć na stronie z często zadawanymi pytaniami. Ale w pełni zautomatyzowanemu systemowi brakuje ludzkiego dotyku, co może powodować frustrację klientów.

Chatboty oparte na ML okazują się idealnym rozwiązaniem. Są opłacalne, zapewniając całodobowe wsparcie bez całodobowej listy płac. I to więcej niż przeciętni respondenci. Ucząc się na podstawie profili użytkowników i wcześniejszych zachowań, dopasowują odpowiedzi, zwiększając szanse na konwersję.

Inteligentne chatboty, uzbrojone w głębokie uczenie się i przetwarzanie języka naturalnego, działają jak żołnierze obsługi klienta. Odpowiadają na pytania, obsługują reklamacje, proponują produkty, przetwarzają płatności i śledzą dostawy. Są dobrzy w swojej pracy.

Co więcej, chatboty stają się coraz lepsze. Uczą się rozumieć nie tylko to, co klient mówi, ale także sposób, w jaki to mówi. Dzięki analizie nastrojów i sztucznej inteligencji emocjonalnej chatbot staje się czymś więcej niż tylko narzędziem. Staje się słuchaczem, empatykiem. Zmienia obsługę klienta w coś więcej. Przeglądaj poniżej.

6. Analiza nastrojów — Zrozumienie emocji w celu zwiększenia zaangażowania klientów

Klienci rozmawiają. W recenzjach, na portalach społecznościowych przelewają myśli, często podszyte sentymentem. Mówią „przewracanie stron” lub „ratownik zimą”. Nie tylko słowa, ale oznaki satysfakcji lub jej braku. Teraz wyobraź sobie firmę, która to słyszy i odpowiada.

A co z samotną skargą, zakopaną pod górami danych? Usterka produktu, wyemitowana z frustracji. Jak firma może złapać ten sygnał pośród szumu?

W tym miejscu wkracza analiza nastrojów oparta na uczeniu maszynowym e-commerce.

Analiza nastrojów rozpoznaje ton emocjonalny leżący u podstaw słów, interpretując „nieźle” jako kciuk w górę, aby upewnić się, że biznes rozumie uczucia klientów.

Wykorzystując NLP, głębokie uczenie się i niektóre algorytmy ML, analiza nastrojów może pomóc Twojej firmie e-commerce na różne sposoby. Rozszyfrowuje recenzje produktów i komentarze w celu uzyskania wglądu w celu udoskonalenia oferty, monitoruje szum w mediach społecznościowych, aby zmierzyć reakcję opinii publicznej na kampanie marketingowe, i odkrywa problemy z obsługą klienta, aby zwiększyć poziom zadowolenia.

Ale to nie wszystko. Analiza nastrojów może wykonać bardziej niezwykłą pracę, gdy zostanie włączona do chatbota. Daje twojemu botowi zdolność odczuwania. A oto, co możesz uzyskać od swojego inteligentnego emocjonalnie chatbota:

Dostosowana obsługa klienta: te boty odczytują ton, nastroje i uczucia w czatach klientów, dopasowując odpowiedzi. Rezultatem jest bardziej empatyczna, spersonalizowana obsługa klienta, która zwiększa lojalność i satysfakcję.
Proaktywne rozmowy: nie są typami czekania i patrzenia. Te boty angażują klientów w oparciu o ich zachowanie podczas przeglądania lub wcześniejsze interakcje, zapewniając sprytny sposób na sprzedaż dodatkową lub sprzedaż krzyżową.
Angażujące opinie: Są dobrymi słuchaczami, zbierają opinie klientów w angażujący sposób, aby dać jasny obraz tego, co im się podoba, a czego nie.
Odzyskiwanie koszyka: Inteligentne emocjonalnie boty pingują klientów porzuconymi koszykami, oferując pomoc lub powód do sfinalizowania zakupu.
Wykrywanie trendów: te boty są świetnymi obserwatorami trendów, znajdując wzorce w interakcjach z klientami i dostarczając przydatnych informacji w celu ulepszenia produktów, usług lub obsługi klienta.
Opiekunowie klientów: Uważają również na niezadowolenie, wyłapując niezadowolonych klientów za pomocą analizy nastrojów i przedstawiając ofertę lub wiadomość w odpowiednim czasie, aby zapobiec ich odejściu.

7. Strategie wielokanałowe — docieranie do klientów tam, gdzie się znajdują

W teatrze marketingu omnichannel odgrywa wiodącą rolę. Zrobione dobrze, odblokowuje wyższą retencję, współczynniki konwersji i skoki przychodów. Ale sekret nie tkwi w większej sile roboczej — tkwi w uczeniu maszynowym.

Weźmy na przykład klienta, który przełącza się między urządzeniami, przegląda koszule online, zanim ostatecznie kupi jedną w sklepie. ML śledzi tę podróż jak cień, rejestrując pełny obraz na różnych platformach. Tworzy jeden, ujednolicony profil klienta, rozbijając silosy urządzeń.

Wyobraź sobie inną, która porzuciła wózek pełen sukienek. ML nie pozwala, aby była to stracona szansa. Uruchamia spersonalizowane przypomnienie e-mail lub niestandardową ofertę, zachęcając kupującego do ukończenia.

To uczenie maszynowe dla e-commerce, które trzyma rękę na pulsie zachowań klientów. Notuje, jakie reklamy klikają, jaka treść jest urzekająca i jakie e-maile są otwierane, uwzględniając to wszystko w swoich równaniach. I nie kończy się na analizie; uczy się, przewiduje i personalizuje.

8. Handel społecznościowy — wykorzystanie siły społecznej do wykorzystania możliwości sprzedaży

Handel społecznościowy to nowa wielka rzecz. To połączenie zakupów online z pogawędkami społecznościowymi, które wszyscy kochamy. Statista przewiduje, że do 2026 roku sprzedaż w handlu społecznościowym może osiągnąć oszałamiającą kwotę 2,9 biliona dolarów.

Użytkownicy mediów społecznościowych nie są fanami tradycyjnych reklam. Wielu uważa je za irytujące. Influencer Marketing Hub mówi, że kluczem jest integracja reklam z postami w mediach społecznościowych. Spraw, by były pomocne i interesujące, a nie tylko sprzedażowe.

Jak? Rozwiązaniem jest uczenie maszynowe dla e-commerce.

ML po cichu przetwarza góry danych — polubienia, udostępnienia, przypinania, retweety, komentarze — w celu uzyskania znaczących spostrzeżeń. Ta rzemieślnicza kawa, której klient nigdy nie wiedział, że chce? ML wprowadza to do swojego kanału, bez zgadywania.

Rysuje powiązania między tym, co lubią użytkownicy. Rozumie, że jeśli kochasz ręcznie robione mydła, możesz również polubić organiczne olejki do twarzy. Jeśli lubisz rustykalny wystrój domu, co powiesz na ręcznie rzeźbiony drewniany zegar?

W mediach społecznościowych ML może poprowadzić klientów do idealnego dopasowania. Czy to nie jest imponujące?

9. Właściwe zapasy — inteligentne magazynowanie dla idealnego zestawu produktów

Zarządzanie zapasami to gra w szachy, w której kluczem jest przewidywanie. Wymaga strategicznego zrozumienia danych i krajobrazu rynkowego.

Przepełniony magazyn blokuje fundusze, które mogą napędzać rozwój Twojej firmy. W przypadku towarów łatwo psujących się lub szybko tracących na wartości, każdego dnia są one statyczne, a ich wartość maleje. Ostateczny błąd? Suchy przepływ gotówki z pustymi półkami na produkty.

Prowadzenie odnoszącego sukcesy sklepu internetowego polega na mądrym zarządzaniu swoimi artykułami: monitorowaniu zapasów, ponownym zamawianiu artykułów, przewidywaniu trendów popytu, koordynowaniu kontrahentów, utrzymywaniu kontaktów z producentami, dostawcami, usługami pocztowymi i zarządzaniu przychodami.

Po raz kolejny błyszczy uczenie maszynowe w e-commerce.

Obserwuje każdy element Twojego ekwipunku, prognozując dynamikę podaży, popytu i przepływów pieniężnych, opierając się na obszernej bazie danych historycznych.

Wspiera decyzje dotyczące zarządzania zapasami w wielu wymiarach:

Sugerowanie sprzedaży dodatkowej, gdy określone przedmioty zbierają kurz
Odczytywanie run popytu na produkty pod wpływem sezonowości lub trendów, sugerujące większe zamówienia
Optymalizacja łańcucha dostaw, od usprawnienia tras dostaw po planowanie
Wdrażanie dynamicznych cen w celu dostosowania cen do podaży, popytu i warunków rynkowych
Automatyzacja uzupełniania zapasów w celu utrzymania idealnych poziomów zapasów
Wykrywanie produktów wolno poruszających się, aby zapobiec nadmiernym zapasom i zwolnić miejsce do przechowywania

Ponadto, jak wspomniano powyżej, zaawansowane platformy ML są w stanie analizować dane z mediów społecznościowych. Przeglądają trendy, momenty wirusowe i wpływ celebrytów, ostrzegając firmy o kolejnym „tym” produkcie. Popularny element mody pojawia się na scenie? Uczenie maszynowe wykrywa to, przewiduje gwałtowny wzrost popytu i doradza dostosowanie zapasów.

Nigdy więcej zapasów. Żadnych straconych okazji. Firmy wykorzystują ten moment, wykorzystując trendy.

10. Zapobieganie oszustwom — ochrona transakcji biznesowych

Oszustwa zbierają ogromne żniwo w handlu elektronicznym. Od użycia skradzionej karty kredytowej po naruszenia bazy danych klientów lub manipulowanie zwrotami, oszustwa w handlu elektronicznym powodują wykrwawienie pieniędzy, podważają zaufanie i odstraszają klientów.

Uczenie maszynowe to nie tylko rozwiązywanie problemów z wykrywaniem oszustw, ale także wymyślanie ich na nowo.

Wykorzystuje „wykrywanie anomalii”, w ramach którego algorytmy analizują transakcje w milionach, wykrywając nietypowe. To wyczyn przekraczający ludzkie możliwości pod względem szybkości i skali, ale rutynowy dla ML. Od typu urządzenia i lokalizacji po strefę czasową, ML oznacza niespójności, takie jak przekroczenie wydatków, niezgodność adresów, powtarzanie zamówień z różnymi kartami, niespodziewane zamówienia międzynarodowe lub podejrzane zwroty i recenzje.

Dzięki analizie skupień ML identyfikuje ryzykowne segmenty klientów, produkty i okresy, umożliwiając firmom proaktywne przeciwdziałanie próbom oszustwa. A dzięki analizie sieci społecznościowych odkrywa skoordynowane siatki oszustów, mapując i analizując powiązania między kontami, urządzeniami i wiadomościami e-mail.

Co więcej, algorytmy ML w e-commerce eliminują fałszywe recenzje. Język, adres IP, częstotliwość recenzji, a nawet czas, jaki upłynął od zakupu — nic nie umknie ich czujnemu spojrzeniu.

11. Inteligentne strategie zwrotów — Spraw, by zwroty działały na Twoją korzyść

Jedna czwarta klientów celowo zapełnia swoje wózki po brzegi, wiedząc, że niektórzy wrócą na półki. Ten taniec niezdecydowania, obawa przed źle dopasowanym ubiorem lub tandetną jakością drogo kosztuje kupców. Niewidoczny dla konsumenta, każdy zwrot uruchamia ciąg domina zadań: oczyszczenie, przepakowanie i przygotowanie do odsprzedaży. Jeśli produkt wróci zniszczony? To dotkliwa strata.

Algorytmy uczenia maszynowego dla handlu elektronicznego mogą zwalczać nadmierne zwroty dzięki dokładnym sugestiom produktów. Kontrola jakości staje się ostrzejsza, przewidując i przechwytując potencjalne awarie na podstawie danych historycznych i informacji zwrotnych. Wizerunki produktów brzmią prawdziwie, ograniczając niezadowolenie zrodzone z wprowadzających w błąd opisów.

Co więcej, prognozy ML przewidują prawdopodobieństwo zwrotu na podstawie tak różnych czynników, jak historia klienta, rodzaj produktu i cena. W świecie mody ML staje się wirtualnym krawcem, oferując rekomendacje rozmiarów dopasowane do indywidualnych wymiarów.

ML kontroluje zwroty, chroniąc zyski handlowca i zwiększając zadowolenie klientów.

Podsumowanie

Więc masz to. Oto 11 sposobów, w jakie uczenie maszynowe robi teraz fale. Wykorzystanie uczenia maszynowego w e-commerce:

Poprawia zrozumienie preferencji klienta
Zwiększa sprzedaż i zwiększa średnią wartość zamówienia
Przycina niepotrzebne procesy
Oferuje głębokie spostrzeżenia, które przekraczają ludzkie możliwości

Gromadzisz dane klientów bez analizy? To tak, jakby mieć klucz, ale nigdy nie otwierać drzwi. Integracja uczenia maszynowego w e-commerce nie polega na nadążaniu za duchem czasu, ale na wyznaczaniu tempa i prowadzeniu w wyścigu.

Nie pozwól, aby Twoje dane się zmarnowały. ITRex jest tutaj, aby pomóc Ci przekształcić go w znaczące doświadczenia klientów i zwiększone zyski.

Pierwotnie opublikowane na stronie https://itrexgroup.com w dniu 30 czerwca 2023 r.