Învățare automată în comerțul electronic: 11 tendințe care modelează viitorul acum

Publicat: 2023-08-01

Furtuna a trecut pe piața comerțului electronic după pandemia de COVID-19, care a declanșat o creștere de 55% a cheltuielilor online.

Mai multe cărucioare de cumpărături sunt lăsate în urmă. Câștigarea încrederii clienților este mai dificilă. Concurența este intensă.

Mărcile apelează la tehnologia avansată pentru a câștiga un pas în fața rivalilor, dezvoltarea învățării automate pentru comerțul electronic conducând drumul. Descifrarea clienților și anticiparea următoarei lor mișcări sunt esențiale.

În acest blog, analizăm 11 cazuri cheie de utilizare a învățării automate în comerțul electronic, care stabilesc în prezent tendința. Dacă sunteți familiarizat cu tehnologia de bază, nu ezitați să săriți peste următoarele două secțiuni și să vă aruncați direct în aceste subiecte fierbinți.

Cum funcționează învățarea automată — Elementele esențiale

Învățarea automată, sau ML, este un subdomeniu al inteligenței artificiale care permite computerelor să învețe din date și să perfecționeze această învățare în timp, fără a fi programate în mod explicit.

Esența ML constă în proiectarea algoritmilor – instrucțiuni pe care un computer trebuie să le urmeze – care pot face predicții sau decizii informate.

Gândiți-vă la învățarea automată ca la predarea unui computer să pescuiască. Inițial, îi dăm o undiță (algoritmul) și îl învățăm cum să pescuiască (antrenând modelul cu date). Odată ce învață, poate pescui singur (face predicții sau decizii) în orice parte a oceanului (date noi).

Acest ocean vast de date poate lua multe forme, de la tipuri structurate, cum ar fi înregistrările tranzacțiilor sau statisticile demografice, până la date nestructurate, cum ar fi e-mailurile, recenziile clienților, postările pe rețelele sociale, datele din fluxul de clic, imaginile și videoclipurile.

ML poate folosi atât date istorice, cât și date în timp real pentru a prezice rezultate viitoare. Cu cât furnizăm date mai diverse și de înaltă calitate, cu atât computerul nostru devine mai bun în ceea ce privește predicția și luarea deciziilor.

ML și-a găsit drumul în diverse industrii. Este folosit pentru recomandări personalizate de conținut pe Netflix, orele precise de sosire pe Google Maps, detectarea tranzacțiilor suspecte la JPMorgan Chase, prognoza cererii la Walmart, înțelegerea limbii de către Siri, îmbunătățiri de siguranță pentru vehiculele autonome Tesla și nu numai.

Tipuri de învățare automată în comerțul electronic: o privire mai atentă

Există cinci tipuri principale de învățare automată în comerțul electronic și în diverse industrii:

Învățare supravegheată: Acest tip utilizează date etichetate (date și răspunsuri corespunzătoare). De exemplu, estimarea abandonului clienților ar putea implica instruirea unui model privind istoricul achizițiilor clienților (funcții) și dacă clientul a rămas sau a plecat (etichete). Algoritmii obișnuiți includ regresia liniară, arbori de decizie și mașini de vectori suport.
Învățare nesupravegheată: Spre deosebire de învățarea supravegheată, această abordare se bazează pe mașină pentru a descoperi singura modele ascunse în datele neetichetate. De exemplu, învățarea nesupravegheată poate ajuta o afacere de comerț electronic să segmenteze clienții în grupuri pe baza comportamentului de cumpărare, fără a predefini aceste grupuri. În această categorie, gruparea K-means și analiza componentelor principale sunt algoritmi utilizați în mod obișnuit.
Învățare prin consolidare: Acest tip este mai mult despre încercare și eroare. Mașina interacționează cu mediul său și învață să ia decizii bazate pe recompense și pedepse. Poate fi utilizat pentru a optimiza aspectul depozitului, de exemplu, reducând timpul de recuperare a articolelor prin plasări învățate. Un algoritm comun aici este Q-Learning.
AI generativ: AI generativ este un tip de învățare nesupravegheată care se remarcă datorită capacității sale de a crea noi puncte de date similare cu setul său de antrenament. Un site de comerț electronic poate folosi această tehnologie pentru a crea noi modele de produse sau imagini realiste de modele virtuale. GAN-urile (Generated Adversarial Networks) sunt modele populare.
Învățare profundă: Această formă de ML este inspirată de structura creierului uman și este deosebit de bună la procesarea unor cantități mari de date. Modelele de învățare profundă folosesc „rețele neuronale” cu mai multe straturi (deci „profunde”) pentru a extrage progresiv caracteristici de nivel superior din inputul brut. În învățarea automată a comerțului electronic, această metodă este utilizată pentru recunoașterea imaginilor (identificarea produselor în imagini) și procesarea limbajului natural (înțelegerea și răspunsul la întrebările clienților în limbaj uman). Este tehnologia din spatele chatbot-urilor și sistemelor de recomandare de produse. Aplicații reale ale învățării automate în comerțul electronic:

Înainte de a trece la lista noastră de 11 cazuri cheie de utilizare pentru ML în comerțul electronic, să vedem cum unii oameni grei din industrie au combinat eficient ML cu soluțiile lor personalizate de comerț electronic:

Amazon a revoluționat comerțul electronic cu motorul său de recomandare bazat pe ML, care generează 35% din vânzări. Valorificând puterea datelor mari, Amazon ajustează și prețurile la fiecare 10 minute, ceea ce duce la o creștere a profitului de 25%.
Alibaba folosește ML pentru comerțul electronic pentru a detecta și filtra produsele contrafăcute. Acest lucru a sporit încrederea și a redus disputele.
Pinterest folosește tehnologia de viziune computerizată pentru a analiza conținutul fiecărui Pin. Acest lucru ajută la filtrarea conținutului abuziv și înșelător, la optimizarea poziționării anunțurilor și la aranjarea a aproape 300 de miliarde de Pinuri zilnic.
JD.com , unul dintre cei mai mari comercianți online din China, a folosit învățarea automată pentru a crea un lanț de aprovizionare ultra-eficient. Această tehnologie le-a crescut rata de automatizare a achizițiilor la 85%, reducând în același timp cifra de afaceri a stocurilor la aproximativ o lună.
Asos a înregistrat o creștere de trei ori a veniturilor și și-a înjumătățit pierderile din venituri.
Uniqlo folosește recunoașterea vocală și ML pentru a ghida clienții către magazinele din apropiere pentru a găsi rapid articolele pe care le-au căutat pe smartphone-urile lor.
Dollar Shave Club folosește puterea datelor și a ML pentru a anticipa ce produse DSC ar putea cumpăra clienții.

Provocările și obiectivele comerțului electronic răsună la fel, indiferent de amploare. Chiar și cu o încetinire indusă de pandemie, experții estimează că piața de comerț electronic va depăși 8,1 trilioane de dolari în doar trei ani. Spațiul se umple.

Pentru proprietarii de afaceri de comerț electronic, urmărirea tendințelor nu este o opțiune; este o cerință.

Așadar, iată ghidul nostru final pentru implementarea învățării automate în comerțul electronic astăzi:

1. Soluții inteligente de căutare – Ofer ceea ce caută

Când clienții pornesc bara de căutare, probabil că sunt gata să facă o achiziție. O interogare detaliată precum „iPhone 13 cu aur roz ediție limitată” se referă la o intenție clară de cumpărare. Însă imaginați-vă frustrarea lor când ceasurile sau cerceii din aur roz fără legătură încurcă rezultatele.

Alternativ, luați în considerare un scenariu în care un client a văzut o lampă unică la casa unui prieten și dorește una similară. Dar, cum caută o „Lampa de birou cu cușcă de fier în stil industrial de mansardă” fără a-i cunoaște numele exact?

Căutarea inteligentă, împuternicită de învățarea automată a comerțului electronic, schimbă jocul. Acesta returnează rezultate relevante și remediază intuitiv greșelile de scriere, interpretând „Nkie” ca „Nike”, asigurându-vă că clientul nu va pierde pantofii de alergare perfecti.

ML supraalimentează căutarea în mai multe moduri:

Sugerarea categoriilor și descrierilor de produse în mod automat, folosind detaliile produsului și recunoașterea imaginii
Facilitarea completării automate pe măsură ce utilizatorii încep să tasteze în bara de căutare
Remedierea erorilor de ortografie din mers
Amplificarea căutării vizuale, unde clienții încarcă fotografii și sistemul găsește cele mai apropiate articole disponibile
Detectarea elementelor individuale din imagini și utilizarea lor ca elemente de căutare independente
Facilitarea căutărilor activate vocal

2. Recomandări personalizate de produse – Cumpărături personalizate

Amintiți-vă ultima dvs. de cumpărături pe, să spunem, eBay. Chiar înainte ca degetele să atingă bara de căutare, au apărut sugestii personalizate. Cum părea eBay să-ți cunoască mintea? Secretul este interpretarea inteligentă a datelor.

Folosind diferiți algoritmi de ML, platformele de comerț electronic pot analiza istoricul de navigare al unui client, achizițiile anterioare, conținutul coșului de cumpărături și chiar comportamentul utilizatorilor similari. Această analiză duce la sugestii predictive de produse. Așadar, atunci când căutați un disc de vinil de epocă, este mai probabil să vi se afișeze articole similare, cum ar fi aparate de discuri sau truse de curățare a vinilului decât aparate de bucătărie aleatorii.

Mecanica din spatele unor astfel de motoare de recomandare este următoarea:

Învățare de la mulțime — Filtrare colaborativă: această tehnică analizează obiceiurile de cumpărături anterioare ale unui utilizator, împreună cu alegerile făcute de alți cumpărători cu gusturi similare. De exemplu, dacă cumpărătorul A a cumpărat cărți de la Hemingway, Fitzgerald și Salinger, iar cumpărătorul B a ales Hemingway și Fitzgerald, este de înțeles că și B s-ar putea bucura de puțin Salinger.
Conținutul cunoaște cel mai bine - Filtrarea bazată pe conținut: această metodă sugerează articole care seamănă cu cele pentru care utilizatorul și-a arătat anterior interesul, bazându-se pe o analiză a caracteristicilor produsului. Dacă un client a luat în considerare camere de înaltă megapixeli, sistemul poate sugera alte camere de înaltă rezoluție.
Cele mai bune din ambele lumi — Sisteme hibride: combinând conținutul și filtrarea colaborativă, sistemele hibride pot genera sugestii și mai precise. Netflix, de exemplu, folosește o abordare hibridă care ia în considerare atât comportamentul utilizatorului, cât și caracteristicile filmului.
The Deep Dive — Tehnici de învățare profundă: tehnici mai complexe, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN) sau rețelele neuronale recurente (RNN) aprofundează mai mult în date, găsind modele pe care tehnicile tradiționale le-ar putea pierde. Sunt „intuiția” care sugerează că un client care caută echipament de camping ar putea avea nevoie și de pantofi de drumeție.

SalesForce subliniază faptul că timpul de permanență pe site crește de la 2,9 minute la o medie de 12,9 minute atunci când cumpărătorii fac clic pe un produs recomandat. De asemenea, rata de returnare a clienților unui site crește cu 56% dacă oferă sugestii de produse.

McKinsey subliniază acest lucru, dezvăluind că recomandările bazate pe algoritmi influențează 75% din opțiunile de vizionare pe platformele de streaming și conduc 35% din achizițiile Amazon.

3. Prețuri inteligente – Stabilirea prețului corect pentru maximizarea profitului

Stabilirea prețurilor nu este o sarcină ușoară. Necesită atenție asupra rivalilor, a anotimpurilor, a schimbărilor pieței, a cererii locale și chiar a vremii.

Când expediați la nivel internațional, sarcina se transformă într-un puzzle, împletind factori precum regulile locale, costurile de transport și tarifele pieței regionale.

Totuși, prețul este esențial. Chiar și o ușoară creștere față de concurenți îi poate determina pe clienți să-și abandoneze cărucioarele.

În loc să vă agățați de prețuri fixe și reduceri grăbite atunci când vânzările scad, există o soluție - ajustările de preț, ghidate de învățarea automată. Acestea ajută la prognoza prețurilor avantajoase, la identificarea momentului în care sunt necesare reduceri sau îndeamnă vânzări în plus când sunt mature.

Cu învățarea automată pentru comerțul electronic, toți factorii de influență pot fi evaluați instantaneu, permițând stabilirea prețurilor dinamice pe site-ul dvs.

4. Segmentarea clienților— Crearea de experiențe unice pentru clienții unici

Să facem un pas înapoi și să ne imaginăm un magazin plin de clienți, fiecare unic în obiceiuri de cumpărături, preferințe și buget. Abordarea acestei diversități poate părea descurajantă. Dar învățarea automată în comerțul electronic o simplifică prin segmentarea clienților, grupând clienții după trăsături comune pentru marketing personalizat.

Luați-o pe Emily, o clientă fidelă iubitoare de cărți. Învățarea automată, valorificând tehnici precum analiza predictivă, calculează valoarea de viață a clientului (CLV). Prevestește că Emily ar putea răspunde pozitiv la un program de loialitate personalizat. Predicția ajunge acasă, dublând achizițiile lui Emily și sporind eficiența costurilor efortului dvs. de marketing.

Apoi faceți cunoștință cu John, un cumpărător sporadic aflat în pragul de a deveni un client decăzut, așa cum este identificat de algoritmii de predicție a abandonului de la ML. Oferirea de reduceri în timp util la echipamentul său preferat de exterior îi reaprinde interesul, salvând o pierdere potențială de clienți.

Pictând o imagine mai clară a clienților dvs., învățarea automată în comerțul electronic adaugă o notă personalizată magazinului dvs. Îl transformă dintr-un model unic într-o destinație „creată pentru mine”, asigurând că toată lumea, de la o Emily loială la un John șovăitor, găsește ceea ce au nevoie.

5. Chatbots—Serviciul pentru clienți fără întreruperi la îndemâna lor

Gestionarea asistenței pentru clienți nu este o chestiune clară. Bazați-vă prea mult pe personalul uman și ajungeți la o echipă considerabilă și costisitoare care gestionează întrebările care ar putea fi abordate printr-o pagină de întrebări frecvente. Dar unui sistem complet automatizat îi lipsește atingerea umană, ceea ce îi poate lăsa pe clienți să se simtă frustrați.

Chatbot-urile bazate pe ML apar ca o soluție ideală. Sunt eficiente din punct de vedere al costurilor, oferind asistență non-stop, fără un stat de plată non-stop. Și sunt mai mult decât respondenții tăi medii. Învățând din profilurile utilizatorilor și comportamentul trecut, aceștia adaptează răspunsurile, sporind șansele de conversie.

Înarmați cu învățare profundă și procesare a limbajului natural, chatbot-ii inteligenți acționează ca soldați ai serviciilor pentru clienți. Ei răspund la întrebări, gestionează reclamații, sugerează produse, procesează plăți și urmăresc livrările. Sunt buni la meseria lor.

În plus, chatboții sunt din ce în ce mai buni. Ei învață să înțeleagă nu doar ce spune clientul, ci și cum o spun. Cu analiza sentimentelor și IA emoțională, un chatbot devine mai mult decât un instrument. Devine un ascultător, un empatizator. Transformă serviciul pentru clienți în ceva mai mult. Explorați mai jos.

6. Analiza sentimentelor ―Înțelegerea emoțiilor pentru a îmbunătăți implicarea clienților

Clienții vorbesc. În recenzii, pe rețelele de socializare, acestea răspândesc gânduri, adesea acoperite cu sentimente. „Întoarce pagini”, spun ei, sau „salvator de vieți iarna”. Nu doar cuvinte, ci semne de satisfacție sau lipsa acesteia. Acum imaginați-vă afacerea care aude asta și răspunde.

Și ce zici de o plângere singuratică, îngropată sub munți de date? O eroare a produsului, difuzată în frustrare. Cum poate o afacere să prindă acest semnal în mijlocul zgomotului?

Aici intervine analiza sentimentelor alimentată de învățarea automată a comerțului electronic.

Analiza sentimentelor discerne tonul emoțional care stau la baza cuvintelor, interpretând „nu-i rău” ca un degetul mare pentru a se asigura că afacerea înțelege sentimentele clienților.

Folosind NLP, deep learning și unii algoritmi ML, analiza sentimentelor vă poate ajuta afacerea de comerț electronic în diferite moduri. Acesta descifrează recenzii și comentarii despre produse pentru a perfecționa ofertele, monitorizează zgomotul rețelelor sociale pentru a măsura răspunsul public la campaniile de marketing și descoperă problemele de serviciu pentru clienți pentru a crește nivelul de satisfacție.

Dar asta nu este tot. Analiza sentimentelor poate face o treabă mai remarcabilă atunci când este încorporată într-un chatbot. Oferă botului tău capacitatea de a simți. Și iată ce poți obține de la chatbot-ul tău inteligent emoțional:

Experiență personalizată a clienților: acești roboți citesc tonul, sentimentele și sentimentele în chat-urile clienților, ajustând răspunsurile pentru a se potrivi. Rezultatul este o experiență client mai empatică, personalizată, care sporește loialitatea și satisfacția.
Conversații proactive: nu sunt tipuri de așteptare. Acești roboți implică clienții pe baza comportamentului lor de navigare sau a interacțiunilor anterioare, oferind o modalitate inteligentă de upsell sau cross-sell.
Feedback captivant: sunt buni ascultători, colectând opiniile clienților într-o manieră captivantă pentru a oferi o imagine clară asupra gusturilor și antipatiilor lor.
Recuperarea coșului: roboții inteligenți emoțional pun ping clienților cu cărucioare abandonate, oferindu-le o mână sau un motiv pentru a finaliza achiziția.
Detectarea tendințelor: acești roboți sunt foarte buni observatori de tendințe, găsesc modele în interacțiunile cu clienții și oferă informații utile pentru a îmbunătăți produsele, serviciile sau asistența pentru clienți.
Deținătorii clienților: ei au grijă, de asemenea, de nemulțumiri, prind clienții nemulțumiți cu analiza sentimentelor și introducând o ofertă sau un mesaj oportun pentru a preveni retragerea lor.

7. Strategii omnicanal – Ajungerea clienților acolo unde se află

În teatrul de marketing, omnicanalul joacă un rol principal. Efectuat corect, deblochează retenție mai mare, rate de conversie și creșteri ale veniturilor. Dar secretul nu constă în mai multă forță de muncă, ci în învățarea automată.

Luați, de exemplu, un client care comută între dispozitive, răsfoind cămăși online înainte de a cumpăra în sfârșit unul în magazin. ML urmărește această călătorie ca o umbră, surprinzând imaginea completă pe platforme. Creează un singur profil de client unificat, defalcând silozurile dispozitivelor.

Imaginează-ți altul care a abandonat un cărucior plin cu rochii. ML nu permite ca aceasta să fie o oportunitate ratată. Acesta declanșează un memento personalizat prin e-mail sau o ofertă personalizată, împingând cumpărătorul spre finalizare.

Este învățarea automată pentru comerțul electronic care vă ține degetul pe pulsul comportamentului clienților. Acesta notează pe ce reclame fac clic, ce conținut captivează și ce e-mailuri sunt deschise, incluzând totul în ecuațiile sale. Și nu se oprește la analiză; învață, prezice și personalizează.

8. Comerț social – Valorificarea puterii sociale pentru a valorifica oportunitățile de vânzare

Comerțul social este noul mare lucru. Este un amestec de cumpărături online cu discuțiile sociale pe care cu toții le iubim. Până în 2026, Statista estimează că vânzările din comerțul social ar putea atinge 2,9 trilioane de dolari SUA.

Oamenii de pe rețelele sociale nu sunt fani ai reclamelor tradiționale. Mulți le consideră enervante. Influencer Marketing Hub spune că cheia este integrarea reclamelor în postările pe rețelele sociale. Fă-le utile și interesante, nu doar vânzătoare.

Cum? Învățarea automată pentru comerțul electronic deține răspunsul.

ML stochează în liniște munți de date – aprecieri, distribuiri, fixare, retweeturi, comentarii – în perspective semnificative. Acea cafea artizanală pe care un client nu a știut niciodată că o vrea? ML îl aduce în fluxul lor, fără presupuneri.

Face legături între ceea ce le place utilizatorilor. Înțelege că, dacă îți plac săpunurile făcute manual, s-ar putea să te bucuri și de uleiurile organice de față. Dacă îți place decorul rustic, ce zici de un ceas din lemn sculptat manual?

În rețelele sociale, ML poate ghida clienții spre potrivirea perfectă. Nu este impresionant?

9. Inventarul potrivit – Stocare inteligentă pentru mixul ideal de produse

Gestionarea inventarului este un joc de șah în care previziunea este cheia. Necesită o înțelegere strategică a datelor și a peisajului pieței.

Un depozit supraaprovizionat leagă fonduri care ar putea duce afacerea ta mai departe. Pentru mărfurile perisabile sau care se depreciază rapid, cu fiecare zi sunt statice, valoarea lor scade. Pasul greșit suprem? Un flux de numerar uscat cu rafturi de produse goale.

Conducerea unui magazin online de succes înseamnă să vă comandați piesele cu înțelepciune: monitorizarea stocurilor, recomandarea articolelor, anticiparea tendințelor cererii, coordonarea contractanților, legătura cu producătorii, furnizorii, serviciile de corespondență și gestionarea veniturilor.

Aici strălucește încă o dată învățarea automată în comerțul electronic.

Urmărește fiecare piesă din inventarul dvs., prognozând oferta, cererea și dinamica fluxului de numerar, bazându-se pe o bază de date vastă de date istorice.

Acesta vă sprijină deciziile de gestionare a inventarului în mai multe dimensiuni:

Sugerează vânzări suplimentare atunci când anumite articole adună praf
Citirea runelor cererii de produse influențate de sezonalitate sau tendințe, sugerând comenzi mai mari
Optimizarea lanțului de aprovizionare, de la eficientizarea rutelor de livrare până la programare
Implementarea prețurilor dinamice pentru a ajusta prețurile în funcție de ofertă, cerere și condițiile pieței
Automatizarea stocurilor pentru a menține nivelurile ideale de stoc
Identificarea lentului pentru a preveni suprastocul și a elibera spațiu de depozitare

Mai mult, așa cum am menționat mai sus, platformele sofisticate de ML sunt capabile să analizeze datele din rețelele sociale. Ei cercetează tendințele, momentele virale și influența celebrităților, alertând companiile cu privire la următorul produs „it”. Un articol de modă popular se aprinde pe scenă? Învățarea automată îl detectează, anticipează creșterea cererii și recomandă ajustări ale stocurilor.

Gata cu epuizarea stocurilor. Nicio ocazie ratată. Afacerile profită de momentul, valorificând articolele în tendințe.

10. Prevenirea fraudei – Protejarea tranzacțiilor dvs. de afaceri

Frauda are un impact puternic asupra comerțului electronic. De la utilizarea cardurilor de credit furate la încălcări ale bazei de date a clienților sau retururi manipulate, frauda de comerț electronic sângerează bani, erodează încrederea și alungă clienții.

Învățarea automată nu rezolvă doar detectarea fraudelor, ci o reinventează.

Folosește „detecția anomaliilor”, în care algoritmii analizează tranzacțiile cu milioane, observând cele neobișnuite. Este o ispravă dincolo de capacitatea umană în ceea ce privește viteza și scara, dar de rutină pentru ML. De la tipul dispozitivului și locația până la fusul orar, ML semnalează inconsecvențe, cum ar fi cheltuielile excesive, nepotrivirile de adrese, comenzile repetate cu carduri diferite, comenzile internaționale surpriză sau retururile și recenziile suspecte.

Cu analiza clusterului, ML identifică segmente de clienți riscante, produse și perioade, dând putere companiilor să fie proactive împotriva tentativelor de fraudă. Și cu analiza rețelelor sociale, descoperă inele coordonate de fraudă, prin cartografierea și examinarea legăturilor dintre conturi, dispozitive și e-mailuri.

În plus, algoritmii ML din comerțul electronic elimină recenziile contrafăcute. Limba, adresa IP, frecvența revizuirii sau chiar timpul scurs de la achiziție - nimic nu scăpa de privirea lor atentă.

11. Strategii inteligente de returnări – Faceți ca returnările să funcționeze pentru dvs

Un sfert dintre clienți, cu intenție, își umplu cărucioarele peste margine, știind că unii se vor întoarce la raft. Acest dans al nehotărârii, frica de haine nepotrivite sau calitatea nepotrivită îi costă scump pe comercianți. Nevăzut de consumator, fiecare returnare declanșează o serie de sarcini: curățare, reambalare și pregătire pentru revânzare. Dacă produsul revine stricat? Este o pierdere gravă.

Algoritmii de învățare automată pentru comerțul electronic pot combate profiturile în exces prin sugestii exacte de produse. Controlul calității devine mai clar, prezicând și interceptând potențialele eșecuri din datele istorice și feedback. Reprezentările produselor sună adevărate, reducând nemulțumirile născute din descrieri înșelătoare.

Mai mult decât atât, previziunile ML returnează probabilitatea de la factori atât de variați precum istoricul clienților, tipul de produs și prețul. În domeniul modei, ML se transformă în croitor virtual, oferind recomandări de mărime personalizate pentru dimensiunile individuale.

ML controlează profiturile, protejând profitul comerciantului și sporind satisfacția clienților.

Încheierea

Deci, iată-l. Acestea sunt cele 11 moduri prin care învățarea automată face furori chiar acum. Îmbrățișarea învățării automate în comerțul electronic:

Îmbunătățește înțelegerea preferințelor clienților dvs
Îmbunătățește vânzările și amplifică valoarea medie a comenzii
Elimină procesele inutile
Oferă perspective profunde care depășesc capacitățile umane

Stochează datele clienților fără analiză? E ca și cum ai avea o cheie, dar nu ai descuia niciodată ușa. Integrarea învățării automate în comerțul electronic nu înseamnă a ține pasul cu vremurile, ci înseamnă a stabili ritmul și a conduce cursa.

Nu lăsați datele dvs. să se irosească. ITRex este aici pentru a vă ajuta să îl transformați în experiențe semnificative pentru clienți și profituri sporite.

Publicat inițial la https://itrexgroup.com la 30 iunie 2023.