Машинное обучение в электронной коммерции: 11 тенденций, формирующих будущее уже сейчас

Шторм на рынке электронной коммерции прошел после пандемии COVID-19, вызвавшей 55-процентный рост онлайн-расходов.

Больше тележек остается позади. Завоевать доверие клиентов сложнее. Конкуренция интенсивная.

Бренды обращаются к передовым технологиям, чтобы получить преимущество над конкурентами, при этом развитие машинного обучения для электронной коммерции занимает лидирующие позиции. Расшифровка клиентов и предвидение их следующего шага являются центральными.

В этом блоге мы рассмотрим 11 ключевых вариантов использования машинного обучения в электронной коммерции, которые в настоящее время задают тренд. Если вы знакомы с базовой технологией, не стесняйтесь пропустить следующие два раздела и погрузиться непосредственно в эти горячие темы.

Как работает машинное обучение — основные принципы

Машинное обучение, или ML, — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных и улучшать это обучение с течением времени без явного программирования.

Суть машинного обучения заключается в разработке алгоритмов — инструкций для компьютера, — которые могут делать обоснованные прогнозы или решения.

Думайте о машинном обучении как об обучении компьютера ловить рыбу. Сначала мы даем ему удочку (алгоритм) и учим ловить рыбу (обучение модели на данных). Как только он научится, он сможет сам ловить рыбу (делать прогнозы или принимать решения) в любой части океана (новые данные).

Этот огромный океан данных может принимать различные формы: от структурированных типов, таких как записи транзакций или демографическая статистика, до неструктурированных данных, таких как электронные письма, отзывы клиентов, сообщения в социальных сетях, данные о посещениях, изображения и видео.

ML может использовать как исторические данные, так и данные в реальном времени для прогнозирования будущих результатов. Чем более разнообразные и качественные данные мы предоставляем, тем лучше наш компьютер прогнозирует и принимает решения.

Машинное обучение нашло применение в различных отраслях. Он используется для персонализированных рекомендаций по контенту на Netflix, точного времени прибытия на Google Maps, обнаружения подозрительных транзакций в JPMorgan Chase, прогнозирования спроса в Walmart, понимания языка Siri, повышения безопасности автономных транспортных средств Tesla и т. д.

Типы машинного обучения в электронной коммерции: более пристальный взгляд

Существует пять основных типов машинного обучения в электронной коммерции и в различных отраслях:

1. Обучение с учителем: в этом типе используются помеченные данные (данные и соответствующие ответы). Например, прогнозирование оттока клиентов может включать обучение модели истории покупок клиентов (функции) и тому, остался ли клиент или ушел (метки). Общие алгоритмы включают линейную регрессию, деревья решений и машины опорных векторов.
2. Обучение без учителя. В отличие от обучения с учителем, этот подход основан на том, что машина самостоятельно обнаруживает скрытые закономерности в неразмеченных данных. Например, неконтролируемое обучение может помочь бизнесу электронной коммерции разделить клиентов на группы на основе покупательского поведения без предварительного определения этих групп. В этой категории обычно используются алгоритмы кластеризации K-средних и анализа основных компонентов.
3. Обучение с подкреплением: этот тип больше основан на пробах и ошибках. Машина взаимодействует с окружающей средой и учится принимать решения на основе вознаграждений и наказаний. Его можно использовать для оптимизации планировки склада, например, для сокращения времени поиска товара за счет изученного размещения. Общим алгоритмом здесь является Q-Learning.
4. Генеративный ИИ: Генеративный ИИ — это тип неконтролируемого обучения, который выделяется своей способностью создавать новые точки данных, аналогичные его обучающему набору. Сайт электронной коммерции может использовать эту технологию для создания новых дизайнов продуктов или реалистичных изображений виртуальных моделей. Популярными моделями являются GAN (генерируемые состязательные сети).
5. Глубокое обучение: эта форма машинного обучения вдохновлена ​​структурой человеческого мозга и особенно хороша для обработки больших объемов данных. В моделях глубокого обучения используются «нейронные сети» с несколькими слоями (отсюда и «глубокие») для постепенного извлечения функций более высокого уровня из необработанных входных данных. В машинном обучении электронной коммерции этот метод используется для распознавания изображений (идентификация продуктов на изображениях) и обработки естественного языка (понимание запросов клиентов и ответы на них на человеческом языке). Эта технология лежит в основе чат-ботов и систем рекомендаций по продуктам. Реальные приложения машинного обучения в электронной коммерции:

Прежде чем перейти к нашему списку из 11 ключевых вариантов использования ML в электронной коммерции, давайте посмотрим, как некоторые тяжеловесы отрасли эффективно сочетают ML со своими собственными решениями для электронной коммерции:

1. Amazon произвел революцию в электронной коммерции благодаря своей системе рекомендаций на основе машинного обучения, которая обеспечивает 35% продаж компании. Используя возможности больших данных, Amazon также корректирует цены каждые 10 минут, что приводит к увеличению прибыли на 25%.
2. Alibaba использует машинное обучение для электронной коммерции, чтобы обнаруживать и отфильтровывать контрафактные товары. Это повысило доверие и уменьшило количество споров.
3. Pinterest использует технологию компьютерного зрения для тщательного изучения содержимого каждого пина. Это помогает отфильтровывать оскорбительный и вводящий в заблуждение контент, оптимизировать позиционирование рекламы и размещать почти 300 миллиардов пинов ежедневно.
4. JD.com , один из крупнейших китайских интернет-магазинов, использовал машинное обучение для создания сверхэффективной цепочки поставок. Эта технология повысила уровень автоматизации их закупок до 85%, а также сократила оборачиваемость запасов примерно до месяца.
5. Asos добилась трехкратного увеличения выручки и вдвое сократила убытки от возвратов.
6. Uniqlo использует распознавание голоса и машинное обучение, чтобы направлять покупателей в ближайшие магазины и быстро находить товары, которые они искали на своих смартфонах.
7. Dollar Shave Club использует всю мощь данных и машинного обучения, чтобы предвидеть, какие продукты DSC, скорее всего, купят клиенты.

Проблемы и цели электронной коммерции повторяют одно и то же, независимо от масштаба. Эксперты прогнозируют, что даже с учетом замедления, вызванного пандемией, рынок электронной коммерции превысит $8,1 трлн всего за три года. Пространство заполняется.

Для владельцев бизнеса электронной коммерции отслеживание тенденций не вариант; это требование.

Итак, вот наше окончательное руководство по развертыванию машинного обучения в электронной коммерции сегодня:

1. Интеллектуальные поисковые решения — предоставление того, что они ищут

Когда клиенты запускают панель поиска, они, вероятно, готовы совершить покупку. Подробный запрос, такой как «iPhone 13 из розового золота, выпущенный ограниченным тиражом», говорит о явном намерении совершить покупку. Но представьте себе их разочарование, когда результаты поиска загромождаются не связанными с ними часами или серьгами из розового золота.

В качестве альтернативы рассмотрим сценарий, в котором покупатель увидел уникальную лампу в доме друга и хочет такую ​​же. Но как они ищут «настольную лампу в стиле промышленного лофта с железной клеткой», не зная ее точного названия?

Интеллектуальный поиск, основанный на машинном обучении электронной коммерции, меняет правила игры. Он возвращает релевантные результаты и интуитивно исправляет опечатки, интерпретируя «Nkie» как «Nike», гарантируя, что ваш покупатель не упустит идеальные кроссовки.

ML ускоряет поиск несколькими способами:

• Автоматически предлагать категории продуктов и описания, используя информацию о продукте и распознавание изображений
• Упрощение автозаполнения, когда пользователи начинают вводить текст в строке поиска.
• Исправление орфографических ошибок на лету
• Мощный визуальный поиск, когда клиенты загружают фотографии, а система находит наиболее подходящие доступные товары
• Обнаружение отдельных элементов в изображениях и использование их в качестве отдельных элементов поиска
• Облегчение голосового поиска

2. Индивидуальные рекомендации по продуктам― Индивидуальные покупки

Вспомните свой последний шоппинг, скажем, на eBay. Еще до того, как ваши пальцы коснулись строки поиска, появились индивидуальные предложения. Откуда eBay узнал о вас? Секрет в умной интерпретации данных.

Используя различные алгоритмы ML, платформы электронной коммерции могут анализировать историю просмотров клиентов, прошлые покупки, содержимое корзины покупок и даже поведение похожих пользователей. Этот анализ приводит к предиктивным предложениям продукта. Таким образом, когда вы просматриваете винтажную виниловую пластинку, вам, скорее всего, будут показаны сопутствующие товары, такие как проигрыватели или наборы для чистки винила, а не случайная кухонная техника.

Механика таких рекомендательных двигателей следующая:

• Обучение у толпы — совместная фильтрация: этот метод изучает прошлые покупательские привычки пользователя, а также выбор, сделанный другими покупателями со схожими вкусами. Например, если покупатель А купил книги Хемингуэя, Фицджеральда и Сэлинджера, а покупатель Б выбрал Хемингуэя и Фицджеральда, само собой разумеется, что В тоже может получить удовольствие от Сэлинджера.
• Контент знает лучше — фильтрация на основе контента: этот метод предлагает элементы, похожие на те, к которым пользователь ранее проявлял интерес, полагаясь на анализ характеристик продукта. Если клиент рассматривал камеры с высоким разрешением, система может предложить другие камеры с высоким разрешением.
• Лучшее из обоих миров — гибридные системы. Комбинируя контент и совместную фильтрацию, гибридные системы могут генерировать еще более точные предложения. Netflix, например, использует гибридный подход, учитывающий как поведение пользователя, так и характеристики фильма.
• Глубокое погружение — методы глубокого обучения: более сложные методы, такие как сверточные нейронные сети (CNN) или рекуррентные нейронные сети (RNN), углубляются в данные, обнаруживая закономерности, которые традиционные методы могут упустить. Это «интуиция», подсказывающая покупателю, который ищет снаряжение для кемпинга, также может понадобиться туристическая обувь.

SalesForce подчеркивает, что время пребывания на сайте увеличивается в среднем с 2,9 до 12,9 минут, когда покупатели нажимают на рекомендуемый продукт. Кроме того, процент постоянных клиентов сайта увеличивается на 56%, если он предлагает предложения по продуктам.

McKinsey подчеркивает это, показывая, что рекомендации, основанные на алгоритмах, влияют на 75% вариантов просмотра на потоковых платформах и обеспечивают 35% покупок на Amazon.

3. Разумное ценообразование― Установка правильной цены для максимизации прибыли

Ценообразование — непростая задача. Это требует внимания к конкурентам, сезонам, изменениям на рынке, местному спросу и даже погоде.

При международной доставке задача превращается в головоломку, в которую входят такие факторы, как местные правила, стоимость доставки и региональные рыночные цены.

Все-таки цена имеет решающее значение. Даже небольшой рост по сравнению с конкурентами может побудить клиентов отказаться от своих тележек.

Вместо того, чтобы цепляться за фиксированные цены и поспешные скидки при падении продаж, есть решение — корректировка цен на основе машинного обучения. Они помогают спрогнозировать первоклассные цены, точно определить, когда необходимы скидки, или стимулировать дополнительные продажи, когда они созреют.

Благодаря машинному обучению для электронной коммерции все влияющие факторы могут быть оценены мгновенно, что обеспечивает динамическое ценообразование на вашем сайте.

4. Сегментация клиентов ― создание уникального опыта для уникальных клиентов

Давайте сделаем шаг назад и представим себе магазин, заполненный покупателями, каждый из которых уникален по покупательским привычкам, предпочтениям и бюджету. Бороться с этим разнообразием может показаться сложной задачей. Но машинное обучение в электронной коммерции упрощает сегментацию клиентов, группируя клиентов по общим признакам для персонализированного маркетинга.

Возьмем Эмили, любящую книги лояльную покупательницу. Машинное обучение, используя такие методы, как прогнозная аналитика, рассчитывает ее пожизненную ценность клиента (CLV). Это предсказывает, что Эмили может положительно отреагировать на индивидуальную программу лояльности. Прогноз оказался верным: количество покупок Эмили удвоилось, а ваши маркетинговые усилия стали более рентабельными.

Затем познакомьтесь с Джоном, случайным покупателем, который вот-вот станет ушедшим клиентом, как определили алгоритмы прогнозирования оттока ML. Предложение ему своевременных скидок на предпочитаемое им снаряжение для активного отдыха пробуждает его интерес, предотвращая потерю потенциальных клиентов.

Создавая более четкую картину ваших клиентов, машинное обучение в электронной коммерции добавляет индивидуальности вашему магазину. Это превращает его из универсальной модели в место назначения «сделано для меня», гарантируя, что каждый, от верной Эмили до колеблющегося Джона, найдет то, что ему нужно.

5. Чат-боты — бесперебойное обслуживание клиентов на кончиках ваших пальцев

Управление поддержкой клиентов не является четким делом. Слишком много полагайтесь на человеческий персонал, и вы в конечном итоге получите значительную и дорогостоящую команду, обрабатывающую запросы, которые можно было бы решить на странице часто задаваемых вопросов. Но в полностью автоматизированной системе отсутствует человеческий фактор, что может разочаровать клиентов.

Чат-боты на базе машинного обучения становятся идеальным решением. Они экономически эффективны, обеспечивая круглосуточную поддержку без круглосуточного начисления заработной платы. И они больше, чем ваши средние ответчики. Изучая профили пользователей и их прошлое поведение, они адаптируют ответы, повышая шансы на конверсию.

Вооруженные глубоким обучением и обработкой естественного языка, умные чат-боты действуют как солдаты службы поддержки клиентов. Они отвечают на вопросы, рассматривают жалобы, предлагают продукты, обрабатывают платежи и отслеживают доставку. Они хороши в своей работе.

Кроме того, чат-боты становятся лучше. Они учатся понимать не только то, что говорит клиент, но и то, как он это говорит. Благодаря анализу настроений и эмоциональному ИИ чат-бот становится больше, чем просто инструментом. Он становится слушателем, сопереживающим. Это превращает обслуживание клиентов в нечто большее. Исследуйте ниже.

6. Анализ настроений — понимание эмоций для улучшения взаимодействия с клиентами

Клиенты говорят. В обзорах, в соцсетях выплескивают мысли, часто прикрытые сантиментами. «Переворачивание страниц», говорят они, или «спасатель зимой». Не просто слова, а знаки удовлетворения или его отсутствия. Теперь представьте бизнес, который слышит это и отвечает.

А как насчет одинокой жалобы, погребенной под горами данных? Глюк продукта, разочарованный. Как бизнесу уловить этот сигнал среди шума?

Именно здесь вступает в действие анализ настроений, основанный на машинном обучении электронной коммерции.

Анализ настроений различает эмоциональный тон, лежащий в основе слов, интерпретируя «неплохо» как одобрение, чтобы убедиться, что бизнес понимает чувства клиентов.

Используя НЛП, глубокое обучение и некоторые алгоритмы машинного обучения, анализ настроений может по-разному помочь вашему бизнесу электронной коммерции. Он расшифровывает обзоры продуктов и комментарии для получения информации для уточнения предложений, отслеживает шумиху в социальных сетях, чтобы измерить реакцию общественности на маркетинговые кампании, и выявляет проблемы с обслуживанием клиентов для повышения уровня удовлетворенности.

Но это не все. Анализ настроений может сделать более замечательную работу, если он включен в чат-бот. Это дает вашему боту возможность чувствовать. А вот что вы можете получить от своего эмоционально интеллектуального чат-бота:

• Индивидуальный опыт работы с клиентами: эти боты считывают тон, настроение и чувства в чатах клиентов, настраивая ответы в соответствии с ними. Результатом является более чуткий, персонализированный клиентский опыт, который повышает лояльность и удовлетворенность.
• Проактивные беседы: они не выжидательные. Эти боты привлекают клиентов на основе их поведения в Интернете или прошлых взаимодействий, предоставляя разумный способ дополнительных или перекрестных продаж.
• Привлекательная обратная связь: они хорошие слушатели, собирающие мнения клиентов в увлекательной манере, чтобы дать четкое представление об их симпатиях и антипатиях.
• Восстановление корзины: Боты с эмоциональным интеллектом пингуют клиентов с брошенными корзинами, предлагая руку или причину для завершения покупки.
• Выявление трендов: эти боты отлично выявляют тренды, находят закономерности во взаимодействии с клиентами и вносят полезную информацию для улучшения продуктов, услуг или поддержки клиентов.
• Хранители клиентов: они также следят за недовольством, вылавливая недовольных клиентов с помощью анализа настроений и делая своевременные предложения или сообщения, чтобы предотвратить их отток.

7. Омниканальные стратегии — охват клиентов там, где они есть

В театре маркетинга омниканальность играет ведущую роль. Если все сделано правильно, это открывает более высокие показатели удержания, коэффициенты конверсии и скачки доходов. Но секрет не в большем количестве людей, а в машинном обучении.

Возьмем, к примеру, покупателя, который переключается между устройствами, просматривая футболки в Интернете, прежде чем, наконец, купить их в магазине. Машинное обучение следует за этим путешествием как тень, фиксируя полную картину на разных платформах. Он создает единый унифицированный профиль клиента, устраняя разрозненность устройств.

Представьте себе другую, которая бросила тележку, полную платьев. ML не позволяет этой возможности быть упущенной. Он запускает персонализированное напоминание по электронной почте или индивидуальное предложение, подталкивая покупателя к завершению.

Машинное обучение для электронной коммерции позволяет держать руку на пульсе поведения клиентов. Он отмечает, на какие объявления кликают, какой контент увлекает и какие электронные письма открываются, учитывая все это в своих уравнениях. И это не останавливается на анализе; он учится, предсказывает и персонализирует.

8. Социальная коммерция — использование социальной силы для реализации возможностей продаж

Социальная коммерция — это новая большая вещь. Это смесь онлайн-покупок с социальной болтовней, которую мы все любим. К 2026 году Statista прогнозирует, что продажи социальной коммерции могут достичь ошеломляющей отметки в 2,9 триллиона долларов США.

Люди в социальных сетях не являются поклонниками традиционной рекламы. Многие находят их раздражающими. Influencer Marketing Hub говорит, что ключом к успеху является интеграция рекламы в посты в социальных сетях. Сделайте их полезными и интересными, а не просто продажными.

Как? Машинное обучение для электронной коммерции содержит ответ.

Машинное обучение незаметно перемалывает горы данных — лайки, репосты, ретвиты, комментарии — и превращает их в полезные идеи. Этот ремесленный кофе, который клиент никогда не знал, что хочет? ML приносит это в свою ленту, никаких догадок.

Он устанавливает связи между тем, что нравится пользователям. Компания понимает, что если вы любите мыло ручной работы, вам также могут понравиться органические масла для лица. Если вам нравится деревенский декор дома, как насчет резных деревянных часов ручной работы?

В социальных сетях машинное обучение может помочь клиентам найти идеальный вариант. Разве это не впечатляет?

9. Правильный инвентарь — разумное складирование для идеального сочетания продуктов

Управление запасами — это игра в шахматы, где ключевое значение имеет предвидение. Это требует стратегического понимания данных и рыночного ландшафта.

Переполненный склад связывает средства, которые могут способствовать развитию вашего бизнеса. Что касается скоропортящихся или быстро обесценивающихся товаров, то каждый день они статичны, их стоимость уменьшается. Окончательная ошибка? Сухой денежный поток с пустыми товарными полками.

Управление успешным интернет-магазином заключается в разумном управлении вашими вещами: мониторинге запасов, переупорядочивании товаров, прогнозировании тенденций спроса, координации подрядчиков, взаимодействии с производителями, поставщиками, почтовыми службами и управлении доходами.

Это еще раз то, где машинное обучение сияет в электронной коммерции.

Он отслеживает каждую единицу товара в вашем инвентаре, прогнозируя динамику спроса, предложения и денежных потоков, опираясь на обширную базу исторических данных.

Он поддерживает ваши решения по управлению запасами по нескольким параметрам:

• Предлагайте допродажи, когда определенные товары пылятся
• Чтение рун спроса на продукцию под влиянием сезонности или тенденций, предлагая более крупные заказы
• Оптимизация вашей цепочки поставок, от оптимизации маршрутов доставки до планирования
• Внедрение динамического ценообразования для корректировки цен в соответствии с предложением, спросом и рыночными условиями.
• Автоматизация пополнения запасов для поддержания идеального уровня запасов
• Выявление медленных ходов, чтобы предотвратить затоваривание и освободить место для хранения

Более того, как упоминалось выше, сложные платформы машинного обучения способны анализировать данные из социальных сетей. Они просеивают тренды, вирусные моменты и влияние знаменитостей, предупреждая бизнес о следующем «этом» продукте. Популярный модный предмет вспыхивает на сцене? Машинное обучение замечает это, предвидит всплеск спроса и советует корректировать запасы.

Нет больше запасов. Никаких упущенных возможностей. Компании ловят момент, извлекая выгоду из трендовых товаров.

10. Предотвращение мошенничества — защита ваших деловых операций

Мошенничество наносит серьезный ущерб электронной коммерции. От использования украденных кредитных карт до взлома базы данных клиентов или манипулирования возвратами, мошенничество в электронной коммерции выкачивает деньги, подрывает доверие и отпугивает клиентов.

Машинное обучение не просто помогает в обнаружении мошенничества, оно изобретает его заново.

Он использует «обнаружение аномалий», когда алгоритмы анализируют миллионы транзакций, выявляя необычные. Это подвиг, выходящий за рамки человеческих возможностей с точки зрения скорости и масштаба, но рутинный для машинного обучения. От типа устройства и местоположения до часового пояса ML помечает несоответствия, такие как перерасход, несоответствие адресов, повторение заказов с разными картами, неожиданные международные заказы или подозрительные возвраты и отзывы.

С помощью кластерного анализа ML выявляет рискованные сегменты клиентов, продукты и периоды, позволяя компаниям принимать активные меры против попыток мошенничества. А с помощью анализа социальных сетей он выявляет скоординированные схемы мошенничества, сопоставляя и тщательно изучая связи между учетными записями, устройствами и электронными письмами.

Более того, алгоритмы машинного обучения в электронной коммерции искореняют поддельные отзывы. Язык, IP-адрес, частота просмотров или даже время, прошедшее с момента покупки — ничто не ускользнет от их бдительного взгляда.

11. Стратегии разумного возврата — заставьте возврат работать на вас

Четверть покупателей намеренно наполняют свои тележки до краев, зная, что некоторые из них вернутся на полку. Этот танец нерешительности, страха перед неподходящей одеждой или низкокачественной одеждой дорого обходится торговцам. Незаметно для потребителя каждый возврат запускает ряд задач: чистка, переупаковка и подготовка к перепродаже. Если товар возвращается испорченным? Это серьезная потеря.

Алгоритмы машинного обучения для электронной коммерции могут бороться с избыточной прибылью благодаря точным предложениям продуктов. Контроль качества становится более четким, прогнозируя и перехватывая потенциальные сбои на основе исторических данных и обратной связи. Изображение продукта звучит правдоподобно, сдерживая неудовлетворенность, вызванную вводящими в заблуждение описаниями.

Более того, машинное обучение прогнозирует вероятность возврата по таким различным факторам, как история клиентов, тип продукта и цена. В сфере моды машинное обучение превращает виртуальный портной, предлагая рекомендации по размеру, адаптированные к индивидуальным размерам.

Машинное обучение снижает возвраты, защищая прибыль продавца и повышая удовлетворенность клиентов.

Подведение итогов

Итак, вот оно. Это 11 способов, которыми машинное обучение сейчас набирает обороты. Использование машинного обучения в электронной коммерции:

• Улучшает ваше понимание предпочтений ваших клиентов
• Повышает ваши продажи и увеличивает среднюю стоимость заказа
• Убирает ненужные процессы
• Предлагает глубокое понимание, которое превосходит человеческие возможности

Хранение данных о клиентах без анализа? Это как иметь ключ, но никогда не открывать дверь. Интеграция машинного обучения в электронную коммерцию заключается не в том, чтобы идти в ногу со временем, а в том, чтобы задавать темп и лидировать в гонке.

Не позволяйте вашим данным пропадать зря. ITRex здесь, чтобы помочь вам превратить его в значимый клиентский опыт и увеличить прибыль.

Первоначально опубликовано на https://itrexgroup.com 30 июня 2023 г.