แมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซ: 11 เทรนด์ที่สร้างอนาคตในขณะนี้

มรสุมได้ผ่านพ้นไปแล้วในตลาดอีคอมเมิร์ซหลังจากการระบาดใหญ่ของ COVID-19 ซึ่งจุดประกายให้เกิดการใช้จ่ายออนไลน์เพิ่มขึ้น 55%

ตะกร้าสินค้าถูกทิ้งไว้ข้างหลังมากขึ้น การได้รับความไว้วางใจจากลูกค้านั้นยากกว่า การแข่งขันเป็นไปอย่างเข้มข้น

แบรนด์ต่าง ๆ กำลังหันไปใช้เทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อเอาชนะคู่แข่ง โดยมีการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับอีคอมเมิร์ซที่เป็นผู้นำ การถอดรหัสลูกค้าและการคาดการณ์การดำเนินการครั้งต่อไปคือหัวใจสำคัญ

ในบล็อกนี้ เราจะดูกรณีการใช้งานที่สำคัญ 11 กรณีของแมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซที่กำลังเป็นกระแส หากคุณคุ้นเคยกับเทคโนโลยีพื้นฐาน อย่าลังเลที่จะข้ามสองส่วนถัดไปและดำดิ่งสู่หัวข้อยอดนิยมเหล่านี้โดยตรง

วิธีการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิง — สิ่งจำเป็นพื้นฐาน

แมชชีนเลิร์นนิงหรือ ML เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงการเรียนรู้นี้เมื่อเวลาผ่านไป โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

สาระสำคัญของ ML อยู่ที่การออกแบบอัลกอริทึม ซึ่งเป็นคำสั่งให้คอมพิวเตอร์ปฏิบัติตาม ซึ่งสามารถคาดการณ์หรือตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบ

คิดว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็นการสอนคอมพิวเตอร์ให้ตกปลา เริ่มแรก เราให้เบ็ดตกปลา (อัลกอริทึม) และสอนวิธีตกปลา (ฝึกโมเดลด้วยข้อมูล) เมื่อเรียนรู้แล้ว ก็จะตกปลาได้เอง (ทำนายหรือตัดสินใจ) ในส่วนใดก็ได้ของมหาสมุทร (ข้อมูลใหม่)

ข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้สามารถมีได้หลายรูปแบบ ตั้งแต่ประเภทที่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกธุรกรรมหรือสถิติประชากร ไปจนถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล รีวิวจากลูกค้า โพสต์บนโซเชียลมีเดีย ข้อมูลคลิกสตรีม รูปภาพ และวิดีโอ

ML สามารถใช้ทั้งข้อมูลในอดีตและเรียลไทม์เพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคต ยิ่งเราให้ข้อมูลที่หลากหลายและมีคุณภาพสูงมากเท่าไร คอมพิวเตอร์ของเราก็ยิ่งสามารถคาดการณ์และตัดสินใจได้ดีขึ้นเท่านั้น

ML ได้หาทางเข้าสู่อุตสาหกรรมต่างๆ ใช้สำหรับคำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคลบน Netflix, เวลามาถึงที่แม่นยำบน Google Maps, การตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยที่ JPMorgan Chase, การคาดการณ์ความต้องการที่ Walmart, การเข้าใจภาษาโดย Siri, การปรับปรุงความปลอดภัยสำหรับยานยนต์ไร้คนขับของ Tesla และอื่นๆ

ประเภทของแมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซ: ภาพรวม

แมชชีนเลิร์นนิงมีห้าประเภทหลักในอีคอมเมิร์ซและในอุตสาหกรรมต่างๆ:

1. การเรียนรู้ภายใต้การดูแล: ประเภทนี้ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (ข้อมูลและคำตอบที่สอดคล้องกัน) ตัวอย่างเช่น การทำนายการเปลี่ยนใจของลูกค้าอาจเกี่ยวข้องกับการฝึกแบบจำลองเกี่ยวกับประวัติการซื้อของลูกค้า (คุณสมบัติ) และการดูว่าลูกค้ายังคงอยู่หรือจากไป (ป้ายกำกับ) อัลกอริธึมทั่วไป ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้น ต้นไม้การตัดสินใจ และเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน
2. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: วิธีการนี้ต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอนตรงที่ต้องอาศัยเครื่องในการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับด้วยตัวมันเอง ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสามารถช่วยธุรกิจอีคอมเมิร์ซแบ่งกลุ่มลูกค้าออกเป็นกลุ่มตามพฤติกรรมการซื้อ โดยไม่ต้องกำหนดกลุ่มเหล่านี้ล่วงหน้า ในหมวดหมู่นี้ การจัดกลุ่มด้วยค่าเฉลี่ย K และการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักเป็นอัลกอริทึมที่ใช้กันทั่วไป
3. การเรียนรู้แบบเสริมแรง: ประเภทนี้เกี่ยวกับการลองผิดลองถูก เครื่องโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและเรียนรู้ที่จะตัดสินใจตามรางวัลและการลงโทษ สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดวางคลังสินค้า เช่น ลดเวลาการเรียกค้นสินค้าผ่านตำแหน่งที่เรียนรู้ อัลกอริทึมทั่วไปที่นี่คือ Q-Learning
4. เจเนอเรทีฟ AI: เจเนอเรทีฟ AI คือประเภทของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลที่โดดเด่นเนื่องจากความสามารถในการสร้างจุดข้อมูลใหม่ที่คล้ายกับชุดการฝึกอบรม ไซต์อีคอมเมิร์ซอาจใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้เพื่อสร้างการออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่หรือรูปภาพแบบจำลองเสมือนจริง GAN (Generated Adversarial Networks) เป็นโมเดลยอดนิยม
5. การเรียนรู้เชิงลึก: ML ในรูปแบบนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างของสมองมนุษย์และทำได้ดีเป็นพิเศษในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกใช้ 'โครงข่ายประสาทเทียม' ที่มีหลายชั้น (ดังนั้น 'ลึก') เพื่อแยกคุณสมบัติระดับสูงขึ้นจากอินพุตดิบอย่างต่อเนื่อง ในแมชชีนเลิร์นนิงอีคอมเมิร์ซ วิธีนี้ใช้สำหรับการจดจำรูปภาพ (ระบุผลิตภัณฑ์ในรูปภาพ) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (ทำความเข้าใจและตอบคำถามของลูกค้าในภาษามนุษย์) เป็นเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังแชทบอทและระบบแนะนำสินค้า การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในโลกแห่งความเป็นจริงในอีคอมเมิร์ซ:

ก่อนที่จะข้ามไปยังรายการกรณีการใช้งานหลัก 11 กรณีสำหรับ ML ในอีคอมเมิร์ซ เรามาดูกันว่าอุตสาหกรรมขนาดใหญ่บางรายผสมผสาน ML เข้ากับโซลูชันอีคอมเมิร์ซที่กำหนดเองได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างไร:

1. Amazon ปฏิวัติอีคอมเมิร์ซด้วยเครื่องมือแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย ML ซึ่งขับเคลื่อน 35% ของยอดขาย ใช้ประโยชน์จากพลังของข้อมูลขนาดใหญ่ Amazon ยังปรับราคาทุก ๆ 10 นาที นำไปสู่การเพิ่มผลกำไร 25%
2. อาลีบาบา ใช้ประโยชน์จาก ML สำหรับอีคอมเมิร์ซเพื่อตรวจจับและกรองสินค้าลอกเลียนแบบ สิ่งนี้ได้เพิ่มความไว้วางใจและลดข้อพิพาท
3. Pinterest ใช้เทคโนโลยีการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อกลั่นกรองเนื้อหาของแต่ละพิน สิ่งนี้ช่วยในการกรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมและหลอกลวง เพิ่มประสิทธิภาพตำแหน่งโฆษณา และจัดเรียงพินเกือบ 300 พันล้านพินในแต่ละวัน
4. JD.com ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ค้าปลีกออนไลน์รายใหญ่ที่สุดของจีน ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างห่วงโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพสูงสุด เทคโนโลยีนี้ยกระดับอัตราการจัดซื้อจัดจ้างอัตโนมัติเป็น 85% ในขณะเดียวกันก็ลดการหมุนเวียนของสินค้าคงคลังลงเหลือประมาณหนึ่งเดือน
5. Asos มีรายได้เพิ่มขึ้นสามเท่าและลดการขาดทุนจากผลตอบแทนลงครึ่งหนึ่ง
6. Uniqlo ใช้การจดจำเสียงและ ML เพื่อแนะนำลูกค้าไปยังร้านค้าใกล้เคียงเพื่อค้นหารายการที่พวกเขาค้นหาบนสมาร์ทโฟนได้อย่างรวดเร็ว
7. Dollar Shave Club ใช้ประโยชน์จากพลังของข้อมูลและ ML เพื่อคาดการณ์ว่าลูกค้ามีแนวโน้มจะซื้อผลิตภัณฑ์ DSC ใด

ความท้าทายและเป้าหมายของอีคอมเมิร์ซสะท้อนถึงสิ่งเดียวกันโดยไม่คำนึงถึงขนาด แม้จะมีการชะลอตัวเนื่องจากการแพร่ระบาด ผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่าตลาดอีคอมเมิร์ซจะมีมูลค่าเกิน 8.1 ล้านล้านดอลลาร์ในเวลาเพียงสามปี พื้นที่กำลังเต็ม

สำหรับเจ้าของธุรกิจอีคอมเมิร์ซ การติดตามแนวโน้มไม่ใช่ตัวเลือก มันเป็นข้อกำหนด

ต่อไปนี้เป็นคำแนะนำที่ดีที่สุดของเราในการปรับใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซในปัจจุบัน:

1. โซลูชันการค้นหาอัจฉริยะ—ส่งมอบสิ่งที่พวกเขาต้องการ

เมื่อลูกค้าเริ่มแถบค้นหา พวกเขาน่าจะพร้อมที่จะทำการซื้อ ข้อความค้นหาโดยละเอียด เช่น “iPhone 13 สีโรสโกลด์รุ่นลิมิเต็ด” เป็นเรื่องเกี่ยวกับความตั้งใจในการซื้อที่ชัดเจน แต่ลองนึกภาพความหงุดหงิดของพวกเขาเมื่อนาฬิกาหรือต่างหูสีโรสโกลด์ที่ไม่เกี่ยวข้องกันถ่วงผลลัพธ์

หรืออีกทางหนึ่ง ลองพิจารณาสถานการณ์ที่ลูกค้าเห็นโคมไฟที่ไม่ซ้ำใครที่บ้านเพื่อนและต้องการโคมไฟที่คล้ายกัน แต่พวกเขาจะค้นหา “โคมไฟตั้งโต๊ะกรงเหล็กสไตล์อินดัสเทรียลลอฟต์” โดยไม่ทราบชื่อที่แน่นอนได้อย่างไร

การค้นหาอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้ของเครื่องอีคอมเมิร์ซเปลี่ยนเกม โดยจะส่งคืนผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและแก้ไขการพิมพ์ผิดโดยสัญชาตญาณ โดยตีความว่า “Nkie” เป็น “Nike” เพื่อให้ลูกค้าของคุณไม่พลาดรองเท้าวิ่งที่สมบูรณ์แบบ

ML เร่งการค้นหาด้วยวิธีต่างๆ:

• แนะนำหมวดหมู่และคำอธิบายผลิตภัณฑ์โดยอัตโนมัติ โดยใช้รายละเอียดของผลิตภัณฑ์และการจดจำรูปภาพ
• อำนวยความสะดวกในการเติมข้อความอัตโนมัติเมื่อผู้ใช้เริ่มพิมพ์ในแถบค้นหา
• แก้ไขข้อผิดพลาดการสะกดได้ทันที
• เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาด้วยภาพ โดยลูกค้าอัปโหลดรูปภาพและระบบจะค้นหารายการที่ใกล้เคียงที่สุดที่มีอยู่
• ตรวจหาแต่ละองค์ประกอบภายในภาพและใช้เป็นรายการค้นหาแบบสแตนด์อโลน
• อำนวยความสะดวกในการค้นหาด้วยเสียง

2. คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล― การช็อปปิ้งที่สร้างขึ้นเอง

จดจำความสนุกสนานในการช้อปปิ้งครั้งล่าสุดของคุณบน eBay ก่อนที่นิ้วของคุณจะแตะแถบค้นหา คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับคุณก็ปรากฏขึ้น eBay ดูเหมือนจะรู้ความคิดของคุณได้อย่างไร? ความลับคือการตีความข้อมูลอย่างชาญฉลาด

ด้วยการใช้อัลกอริทึมต่างๆ ของ ML แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซสามารถวิเคราะห์ประวัติการเรียกดูของลูกค้า การซื้อที่ผ่านมา เนื้อหาในตะกร้าสินค้า และแม้แต่พฤติกรรมของผู้ใช้ที่คล้ายกัน การวิเคราะห์นี้นำไปสู่การคาดการณ์คำแนะนำผลิตภัณฑ์ ดังนั้น เมื่อคุณค้นหาแผ่นเสียงไวนิลแบบวินเทจ คุณมีแนวโน้มที่จะเห็นรายการที่เกี่ยวข้อง เช่น เครื่องเล่นแผ่นเสียงหรือชุดทำความสะอาดไวนิล มากกว่าเครื่องใช้ในครัวแบบสุ่ม

กลไกที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมือแนะนำดังกล่าวมีดังต่อไปนี้:

• การเรียนรู้จากฝูงชน — การกรองแบบทำงานร่วมกัน: เทคนิคนี้จะพิจารณาพฤติกรรมการช็อปปิ้งในอดีตของผู้ใช้ พร้อมกับตัวเลือกที่นักช็อปรายอื่น ๆ มีรสนิยมคล้ายกัน ตัวอย่างเช่น หากนักช้อป A ซื้อหนังสือของ Hemingway, Fitzgerald และ Salinger และนักช้อป B เลือก Hemingway และ Fitzgerald แสดงว่า B อาจชอบ Salinger อยู่บ้าง
• เนื้อหารู้ดีที่สุด — การกรองตามเนื้อหา: วิธีนี้แนะนำรายการที่คล้ายกับที่ผู้ใช้แสดงความสนใจก่อนหน้านี้ โดยอาศัยการวิเคราะห์คุณสมบัติของผลิตภัณฑ์ หากลูกค้ากำลังพิจารณากล้องเมกะพิกเซลสูง ระบบสามารถแนะนำกล้องความละเอียดสูงอื่นๆ ได้
• สิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก — ระบบไฮบริด: การรวมเนื้อหาและการกรองร่วมกัน ระบบไฮบริดสามารถสร้างคำแนะนำที่แม่นยำยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น Netflix ใช้วิธีการแบบผสมผสานที่คำนึงถึงทั้งพฤติกรรมของผู้ใช้และลักษณะของภาพยนตร์
• การดำน้ำลึก — เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก: เทคนิคที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น Convolutional Neural Networks (CNN) หรือ Recurrent Neural Networks (RNN) จะเจาะลึกลงไปในข้อมูล ค้นหารูปแบบที่เทคนิคดั้งเดิมอาจพลาดไป พวกเขาเป็น 'สัญชาตญาณ' ที่แนะนำว่าลูกค้าที่ค้นหาอุปกรณ์ตั้งแคมป์อาจต้องการรองเท้าเดินป่าด้วย

SalesForce เน้นว่าเวลาอยู่ของไซต์เพิ่มขึ้นจาก 2.9 นาทีเป็น 12.9 นาทีโดยเฉลี่ยเมื่อผู้ซื้อคลิกที่ผลิตภัณฑ์ที่แนะนำ นอกจากนี้ อัตราลูกค้าที่กลับมาของไซต์จะเพิ่มขึ้น 56% หากเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์

McKinsey เน้นประเด็นนี้ โดยเปิดเผยว่าคำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วยอัลกอริธึมมีอิทธิพลต่อตัวเลือกการรับชม 75% บนแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง และกระตุ้น 35% ของการซื้อของ Amazon

3. Smart Pricing― การตั้งราคาที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มกำไรสูงสุด

การกำหนดราคาไม่ใช่เรื่องง่าย มันต้องการการจับตาดูคู่แข่ง ฤดูกาล การเปลี่ยนแปลงของตลาด อุปสงค์ในท้องถิ่น และแม้แต่สภาพอากาศ

เมื่อคุณส่งสินค้าไปต่างประเทศ งานจะกลายเป็นปริศนา สานต่อปัจจัยต่างๆ เช่น กฎท้องถิ่น ค่าจัดส่ง และอัตราตลาดในภูมิภาค

ถึงกระนั้นราคาก็มีความสำคัญ แม้แต่การเพิ่มขึ้นเล็กน้อยเหนือคู่แข่งก็สามารถกระตุ้นให้ลูกค้าละทิ้งรถเข็นของตนได้

แทนที่จะยึดติดกับราคาคงที่และเร่งลดราคาเมื่อยอดขายตกต่ำ มีวิธีแก้ปัญหา นั่นคือ การปรับราคา ซึ่งนำโดยแมชชีนเลิร์นนิง พวกเขาช่วยคาดการณ์ราคาที่ดีเยี่ยม ระบุเมื่อต้องการส่วนลด หรือกระตุ้นการขายเพิ่มเมื่อสุกงอม

ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับอีคอมเมิร์ซ ปัจจัยที่มีอิทธิพลทั้งหมดสามารถประเมินได้ทันที เปิดใช้งานการกำหนดราคาแบบไดนามิกบนไซต์ของคุณ

4. การแบ่งกลุ่มลูกค้า – การสร้างประสบการณ์ที่ไม่เหมือนใครสำหรับลูกค้าที่ไม่ซ้ำใคร

ลองย้อนกลับมานึกภาพร้านค้าที่เต็มไปด้วยลูกค้า ซึ่งแต่ละร้านมีพฤติกรรมการจับจ่าย ความชอบ และงบประมาณที่แตกต่างกัน การกล่าวถึงความหลากหลายนี้อาจดูน่ากลัว แต่แมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซทำให้ง่ายขึ้นด้วยการแบ่งกลุ่มลูกค้า โดยจัดกลุ่มลูกค้าตามลักษณะที่มีร่วมกันเพื่อการตลาดเฉพาะบุคคล

รับ Emily ลูกค้าผู้ภักดีที่รักหนังสือ แมชชีนเลิร์นนิง ใช้ประโยชน์จากเทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คำนวณมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (CLV) มันบอกล่วงหน้าว่าเอมิลี่อาจตอบสนองเชิงบวกต่อโปรแกรมความภักดีที่สร้างขึ้นเอง การคาดการณ์มาถึงที่บ้าน ทำให้การซื้อของ Emily เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าและเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุนของความพยายามทางการตลาดของคุณ

จากนั้น พบกับจอห์น ผู้ซื้อประปรายที่กำลังจะกลายเป็นลูกค้าเก่า ตามที่ระบุโดยอัลกอริทึมการคาดการณ์การเปลี่ยนใจของ ML การเสนอส่วนลดสำหรับอุปกรณ์สำหรับกิจกรรมกลางแจ้งที่เขาชอบในเวลาที่เหมาะสมทำให้เขากลับมาสนใจอีกครั้ง ช่วยลดความสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นกับลูกค้า

ด้วยการวาดภาพลูกค้าของคุณให้ชัดเจนขึ้น แมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซจะเพิ่มสัมผัสที่เป็นส่วนตัวให้กับร้านค้าของคุณ มันเปลี่ยนจากรุ่นขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกคนเป็นปลายทางที่ "สร้างมาเพื่อฉัน" ทำให้มั่นใจได้ว่าทุกคนตั้งแต่เอมิลี่ผู้ภักดีไปจนถึงจอห์นที่ลังเลใจจะพบสิ่งที่ต้องการ

5. แชทบอท—การบริการลูกค้าแบบไร้รอยต่อเพียงปลายนิ้วสัมผัส

การจัดการการสนับสนุนลูกค้าไม่ใช่เรื่องที่ชัดเจน พึ่งพาพนักงานที่เป็นมนุษย์มากเกินไป และคุณจบลงด้วยการสอบถามเกี่ยวกับการจัดการทีมที่มีขนาดใหญ่และมีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งสามารถตอบได้ในหน้าคำถามที่พบบ่อย แต่ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบขาดการสัมผัสของมนุษย์ ซึ่งอาจทำให้ลูกค้ารู้สึกหงุดหงิด

แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย ML กลายเป็นโซลูชันในอุดมคติ มีความคุ้มค่าโดยให้การสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงโดยไม่ต้องจ่ายเงินเดือนตลอด 24 ชั่วโมง และพวกเขาเป็นมากกว่าผู้ตอบแบบสอบถามทั่วไปของคุณ ด้วยการเรียนรู้จากโปรไฟล์ผู้ใช้และพฤติกรรมในอดีต พวกเขาจึงปรับแต่งคำตอบและเพิ่มโอกาสในการแปลง

ด้วยการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แชทบอทอัจฉริยะทำหน้าที่เป็นทหารบริการลูกค้าของคุณ พวกเขาตอบคำถาม จัดการข้อร้องเรียน แนะนำผลิตภัณฑ์ ดำเนินการชำระเงิน และติดตามการจัดส่ง พวกเขาเก่งในงานของพวกเขา

นอกจากนี้ แชทบอทยังดีขึ้นเรื่อยๆ พวกเขากำลังเรียนรู้ที่จะเข้าใจไม่เพียงแค่สิ่งที่ลูกค้าพูด แต่พวกเขาพูดอย่างไร ด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึกและ AI ทางอารมณ์ แชทบอทจึงกลายเป็นมากกว่าเครื่องมือ กลายเป็นผู้ฟัง ผู้เห็นอกเห็นใจ มันเปลี่ยนการบริการลูกค้าให้เป็นอะไรที่มากกว่านั้น สำรวจด้านล่าง

6. การวิเคราะห์ความรู้สึก ―ทำความเข้าใจอารมณ์เพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้า

ลูกค้าคุยกัน. ในบทวิจารณ์บนสื่อสังคมออนไลน์ พวกเขาทำให้ความคิดแตกกระจาย ซึ่งมักเคลือบด้วยอารมณ์ความรู้สึก พวกเขาพูดว่า "เพจเทอร์เนอร์" หรือ "ผู้ช่วยชีวิตในฤดูหนาว" ไม่ใช่แค่คำพูด แต่แสดงถึงความพึงพอใจหรือการขาดมัน ตอนนี้ลองนึกภาพธุรกิจที่ได้ยินสิ่งนี้และตอบ

แล้วคำบ่นคนเดียวที่ถูกฝังอยู่ใต้กองข้อมูลล่ะ? ความผิดพลาดของผลิตภัณฑ์ออกอากาศด้วยความหงุดหงิด ธุรกิจจะจับสัญญาณท่ามกลางเสียงรบกวนได้อย่างไร?

นี่คือจุดที่การวิเคราะห์ความรู้สึกที่ขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิงอีคอมเมิร์ซก้าวเข้ามา

การวิเคราะห์ความรู้สึกจะแยกแยะน้ำเสียงทางอารมณ์ที่แฝงอยู่ในคำ โดยตีความว่า “ไม่เลว” เป็นการยกนิ้วให้เพื่อให้แน่ใจว่าธุรกิจเข้าใจความรู้สึกของลูกค้า

การใช้ NLP, การเรียนรู้เชิงลึก และอัลกอริธึม ML บางส่วน การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถช่วยธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณได้หลายวิธี ถอดรหัสบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์และความคิดเห็นสำหรับข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับแต่งข้อเสนอ ตรวจสอบกระแสสื่อสังคมออนไลน์เพื่อวัดการตอบสนองของสาธารณะต่อแคมเปญการตลาด และค้นพบอุปสรรคในการบริการลูกค้าเพื่อเพิ่มระดับความพึงพอใจ

แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมด การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถทำงานได้อย่างน่าทึ่งมากขึ้นเมื่อรวมเข้ากับแชทบอท มันทำให้บอทของคุณสามารถรู้สึกได้ และนี่คือสิ่งที่คุณจะได้รับจากแชทบอทที่ฉลาดทางอารมณ์ของคุณ:

• ประสบการณ์ของลูกค้าที่ปรับแต่ง: บอทเหล่านี้อ่านน้ำเสียง ความรู้สึก และความรู้สึกในแชทของลูกค้า ปรับแต่งการตอบสนองให้เหมาะสม ผลลัพธ์ที่ได้คือประสบการณ์ของลูกค้าที่มีความเห็นอกเห็นใจและเป็นส่วนตัวมากขึ้น ซึ่งช่วยเพิ่มความภักดีและความพึงพอใจ
• การสนทนาเชิงรุก: ไม่ใช่ประเภทรอดู บอทเหล่านี้ดึงดูดลูกค้าตามพฤติกรรมการท่องเว็บหรือการโต้ตอบที่ผ่านมา ซึ่งเป็นวิธีที่ชาญฉลาดในการเพิ่มยอดขายหรือการขายต่อเนื่อง
• มีส่วนร่วมกับข้อเสนอแนะ: พวกเขาเป็นผู้ฟังที่ดี รวบรวมความคิดเห็นของลูกค้าในลักษณะมีส่วนร่วมเพื่อให้มุมมองที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่ชอบและไม่ชอบ
• การกู้คืนรถเข็น: บอทที่ชาญฉลาดทางอารมณ์จะปิงลูกค้าด้วยรถเข็นที่ถูกทิ้งร้าง เสนอมือหรือเหตุผลในการซื้อให้เสร็จสมบูรณ์
• การระบุแนวโน้ม: บอทเหล่านี้เป็นผู้สังเกตแนวโน้มที่ยอดเยี่ยม ค้นหารูปแบบในการโต้ตอบกับลูกค้าและให้ข้อมูลที่มีประโยชน์เพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ บริการ หรือการสนับสนุนลูกค้า
• ผู้ดูแลลูกค้า: พวกเขายังคอยระวังความไม่พอใจ จับลูกค้าที่ไม่พอใจด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึก และก้าวเข้าสู่ข้อเสนอหรือข้อความที่ถูกเวลาเพื่อป้องกันการเลิกรา

7. กลยุทธ์ช่องทาง Omni―เข้าถึงลูกค้าในที่ที่พวกเขาอยู่

ในโรงละครแห่งการตลาด omnichannel มีบทบาทนำ เมื่อทำถูกต้อง จะปลดล็อกการรักษาผู้ใช้ อัตรา Conversion และรายได้ที่เพิ่มขึ้น แต่ความลับไม่ได้อยู่ที่กำลังคนมากกว่า แต่อยู่ที่การเรียนรู้ของเครื่อง

ยกตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่สลับไปมาระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ ดูเสื้อออนไลน์ก่อนที่จะซื้อในร้านค้า ML ติดตามการเดินทางนี้เหมือนเงา จับภาพทั้งหมดบนแพลตฟอร์มต่างๆ สร้างโปรไฟล์ลูกค้าแบบรวมเป็นหนึ่งเดียว ทลายไซโลของอุปกรณ์

ลองนึกภาพคนอื่นที่ละทิ้งรถเข็นที่เต็มไปด้วยเสื้อผ้า ML ไม่ปล่อยให้เป็นโอกาสที่พลาดไป ทริกเกอร์การแจ้งเตือนทางอีเมลส่วนบุคคลหรือข้อเสนอที่กำหนดเอง กระตุ้นให้ผู้ซื้อดำเนินการให้เสร็จสิ้น

เป็นแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับอีคอมเมิร์ซที่ช่วยให้คุณติดตามพฤติกรรมของลูกค้าได้ โดยจะจดบันทึกว่าโฆษณาใดคลิก เนื้อหาใดดึงดูดใจ และอีเมลใดที่เปิดดู โดยนำข้อมูลทั้งหมดมาประกอบเป็นสมการ และไม่ได้หยุดอยู่แค่การวิเคราะห์ มันเรียนรู้ คาดการณ์ และปรับแต่ง

8. โซเชียลคอมเมิร์ซ – ใช้พลังโซเชียลเพื่อควบคุมโอกาสในการขาย

โซเชียลคอมเมิร์ซเป็นเรื่องใหม่ที่ยิ่งใหญ่ เป็นการผสมผสานระหว่างการช้อปปิ้งออนไลน์กับการสนทนาทางโซเชียลที่เราทุกคนชื่นชอบ ภายในปี 2569 Statista คาดการณ์ว่ายอดขายโซเชียลคอมเมิร์ซอาจสูงถึง 2.9 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ

ผู้คนบนโซเชียลมีเดียไม่ใช่แฟนของโฆษณาแบบดั้งเดิม หลายคนพบว่ามันน่ารำคาญ Influencer Marketing Hub กล่าวว่ากุญแจสำคัญคือการรวมโฆษณาเข้ากับโพสต์บนโซเชียลมีเดีย ทำให้พวกเขามีประโยชน์และน่าสนใจ ไม่ใช่แค่การขาย

ยังไง? แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับอีคอมเมิร์ซคือคำตอบ

ML บดขยี้ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างเงียบๆ เช่น ไลค์ แชร์ พิน รีทวีต แสดงความคิดเห็น ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย กาแฟฝีมือที่ลูกค้าไม่เคยรู้ว่าพวกเขาต้องการ? ML นำมาไว้ในฟีดของพวกเขา ไม่มีการคาดเดาใดๆ

มันดึงความเชื่อมโยงระหว่างสิ่งที่ผู้ใช้ชอบ เข้าใจดีว่าหากคุณรักสบู่ทำมือ คุณอาจชอบน้ำมันบำรุงผิวหน้าออร์แกนิก หากคุณชอบการตกแต่งบ้านแบบชนบท ลองนาฬิกาไม้แกะสลักด้วยมือดูไหม

ในโซเชียลมีเดีย ML สามารถนำลูกค้าไปสู่ความพอดีได้ ไม่น่าประทับใจเหรอ?

9. Just Right Inventory―Stocking Smart สำหรับการผสมผสานผลิตภัณฑ์ในอุดมคติ

การจัดการสินค้าคงคลังเป็นเกมหมากรุกที่การมองการณ์ไกลเป็นกุญแจสำคัญ มันต้องการความเข้าใจเชิงกลยุทธ์ของข้อมูลและภูมิทัศน์ของตลาด

คลังสินค้าที่ล้นสต็อกจะรวบรวมเงินทุนที่สามารถขับเคลื่อนธุรกิจของคุณไปข้างหน้าได้ สำหรับสินค้าที่เน่าเสียง่ายหรือเสื่อมค่าอย่างรวดเร็ว ในแต่ละวันสินค้าจะคงที่ มูลค่าของสินค้าจะลดลง ก้าวพลาดขั้นสุด? กระแสเงินสดแห้งกับชั้นวางผลิตภัณฑ์ที่ว่างเปล่า

การบริหารร้านค้าออนไลน์ที่ประสบความสำเร็จนั้นเกี่ยวกับการสั่งการชิ้นส่วนของคุณอย่างชาญฉลาด: ตรวจสอบสต็อก จัดเรียงสินค้าใหม่ ทำนายแนวโน้มความต้องการ ประสานงานผู้รับเหมา ติดต่อประสานงานกับผู้ผลิต ซัพพลายเออร์ บริการไปรษณีย์ และการจัดการรายได้

นี่เป็นอีกครั้งที่แมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซเปล่งประกาย

โดยจะเฝ้าดูสินค้าทุกชิ้นในสินค้าคงคลังของคุณ คาดการณ์อุปทาน อุปสงค์ และการเปลี่ยนแปลงของกระแสเงินสด อาศัยฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อมูลในอดีต

สนับสนุนการตัดสินใจในการจัดการสินค้าคงคลังของคุณในหลายมิติ:

• แนะนำการขายเพิ่มเมื่อรายการเฉพาะรวบรวมฝุ่น
• การอ่านความต้องการของผลิตภัณฑ์ที่ได้รับอิทธิพลจากฤดูกาลหรือแนวโน้ม แนะนำคำสั่งซื้อที่มากขึ้น
• เพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานของคุณ ตั้งแต่การปรับปรุงเส้นทางการจัดส่งไปจนถึงการจัดตารางเวลา
• การใช้การกำหนดราคาแบบไดนามิกเพื่อปรับราคาตามอุปสงค์ อุปทาน และสภาวะตลาด
• เติมสต็อกอัตโนมัติเพื่อรักษาระดับสต็อกในอุดมคติ
• ตรวจจับผู้เคลื่อนไหวช้าเพื่อป้องกันไม่ให้สินค้าล้นสต็อกและเพิ่มพื้นที่ว่างในการจัดเก็บ

ยิ่งไปกว่านั้น ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น แพลตฟอร์ม ML ที่ซับซ้อนสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียได้ พวกเขากรองเทรนด์ ช่วงเวลาแห่งไวรัส และอิทธิพลของคนดัง แจ้งเตือนธุรกิจต่างๆ ถึงผลิตภัณฑ์ที่ "ใช่" ถัดไป สินค้าแฟชั่นยอดนิยมลุกเป็นไฟ? แมชชีนเลิร์นนิงตรวจพบ คาดการณ์อุปสงค์ที่เพิ่มขึ้น และแนะนำการปรับสินค้าคงคลัง

ไม่มีการสต๊อกสินค้าอีกต่อไป ไม่พลาดโอกาส ธุรกิจต่างๆ ฉวยโอกาส ใช้ประโยชน์จากสินค้าที่กำลังมาแรง

10. การป้องกันการฉ้อโกง ― ปกป้องการทำธุรกรรมทางธุรกิจของคุณ

การฉ้อโกงมีผลอย่างมากต่ออีคอมเมิร์ซ ตั้งแต่การใช้บัตรเครดิตที่ถูกขโมยไปจนถึงการละเมิดฐานข้อมูลลูกค้า หรือการหลอกลวงการคืนสินค้า การฉ้อโกงทางอีคอมเมิร์ซทำให้เงินไหลออก กัดกร่อนความไว้วางใจ และขับไล่ลูกค้าออกไป

แมชชีนเลิร์นนิงไม่เพียงแค่แก้ปัญหาการตรวจจับการฉ้อโกงเท่านั้น แต่ยังเป็นการสร้างสรรค์สิ่งใหม่อีกด้วย

โดยใช้ 'การตรวจจับความผิดปกติ' ซึ่งอัลกอริธึมจะวิเคราะห์ธุรกรรมเป็นล้านรายการ โดยระบุรายการที่ผิดปกติ มันเป็นความสำเร็จที่เหนือความสามารถของมนุษย์ในแง่ของความเร็วและขนาด ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำเป็นประจำสำหรับ ML จากประเภทอุปกรณ์และตำแหน่งที่ตั้งไปจนถึงโซนเวลา ML จะระบุความไม่สอดคล้องกัน เช่น การใช้จ่ายมากเกินไป ที่อยู่ไม่ตรงกัน การสั่งซื้อซ้ำด้วยบัตรที่แตกต่างกัน คำสั่งซื้อระหว่างประเทศที่น่าประหลาดใจ หรือการส่งคืนและรีวิวที่น่าสงสัย

ด้วยการวิเคราะห์คลัสเตอร์ ML จะระบุกลุ่มลูกค้า ผลิตภัณฑ์ และระยะเวลาที่มีความเสี่ยง ช่วยให้ธุรกิจสามารถป้องกันความพยายามในการฉ้อโกงได้ และด้วยการวิเคราะห์โซเชียลเน็ตเวิร์ก มันค้นพบเครือข่ายการฉ้อโกงที่ประสานกัน โดยการทำแผนที่และกลั่นกรองลิงก์ระหว่างบัญชี อุปกรณ์ และอีเมล

ยิ่งไปกว่านั้น อัลกอริธึม ML ในอีคอมเมิร์ซจะกำจัดรีวิวปลอม ภาษา, ที่อยู่ IP, ความถี่ในการตรวจสอบ หรือแม้แต่เวลาที่ผ่านไปตั้งแต่ซื้อ — ไม่มีอะไรรอดพ้นสายตาที่จับตามองของพวกเขาได้

11. กลยุทธ์การคืนสินค้าอย่างชาญฉลาด—ทำให้การคืนสินค้าได้ผลสำหรับคุณ

ลูกค้า 1 ใน 4 มีความตั้งใจที่จะเติมสินค้าในรถเข็นจนล้นตลาด โดยรู้ว่าลูกค้าบางส่วนจะกลับไปที่ชั้นวางสินค้า การเต้นรำด้วยความไม่แน่ใจ ความกลัวเสื้อผ้าที่ไม่พอดีตัว หรือคุณภาพต่ำทำให้พ่อค้าต้องเสียค่าใช้จ่ายอย่างมาก โดยที่ผู้บริโภคมองไม่เห็น การส่งคืนแต่ละครั้งจะแบ่งงานออกเป็นโดมิโน ได้แก่ การทำความสะอาด การบรรจุใหม่ และการเตรียมพร้อมสำหรับการขายต่อ หากสินค้ากลับมาเจ๊ง? มันเป็นการสูญเสียสิ้นเชิง

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับอีคอมเมิร์ซสามารถต่อสู้กับผลตอบแทนส่วนเกินผ่านคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ถูกต้อง การควบคุมคุณภาพจะคมชัดยิ่งขึ้น คาดการณ์และสกัดกั้นความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นจากข้อมูลประวัติและข้อเสนอแนะ การแสดงภาพผลิตภัณฑ์เป็นเรื่องจริง ยับยั้งความไม่พอใจที่เกิดจากคำอธิบายที่ทำให้เข้าใจผิด

ยิ่งกว่านั้น ML คาดการณ์ความเป็นไปได้ที่จะกลับมาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ประวัติลูกค้า ประเภทผลิตภัณฑ์ และราคา ในโลกแห่งแฟชั่น ML เปลี่ยนช่างตัดเสื้อเสมือนจริง โดยเสนอคำแนะนำขนาดที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละมิติ

ML กุมบังเหียนผลตอบแทน ปกป้องผลกำไรของผู้ค้า และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

ห่อ

ดังนั้นคุณมีมัน นี่คือ 11 วิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงกำลังสร้างกระแสในขณะนี้ การยอมรับการเรียนรู้ของเครื่องในอีคอมเมิร์ซ:

• เพิ่มความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับการตั้งค่าของลูกค้า
• เพิ่มยอดขายของคุณและขยายมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย
• ตัดทอนกระบวนการที่ไม่จำเป็นออก
• นำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่เกินความสามารถของมนุษย์

กักตุนข้อมูลลูกค้าโดยไม่วิเคราะห์? เหมือนมีกุญแจแต่ไขประตูไม่ได้ การผสานรวมแมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซไม่ได้เกี่ยวกับการตามให้ทันเวลา แต่เป็นเรื่องของการกำหนดจังหวะและเป็นผู้นำการแข่งขัน

อย่าปล่อยให้ข้อมูลของคุณเสียเปล่า ITRex พร้อมช่วยคุณเปลี่ยนให้เป็นประสบการณ์ของลูกค้าที่มีความหมายและเพิ่มผลกำไร

เผยแพร่ครั้งแรกที่ https://itrexgroup.com เมื่อวันที่ 30 มิถุนายน 2023