E-ticarette Makine Öğrenimi: Geleceği Şimdi Şekillendiren 11 Trend

Çevrimiçi harcamalarda %55'lik bir artışa yol açan COVID-19 salgınının ardından e-ticaret pazarında fırtına dindi.

Daha fazla alışveriş sepeti geride kalıyor. Müşteri güvenini kazanmak daha zordur. Rekabet yoğun.

Markalar, e-ticaret için makine öğreniminin geliştirilmesine öncülük ederken, rakiplerine ayak uydurmak için ileri teknolojiye yöneliyor. Müşterileri deşifre etmek ve bir sonraki hareketlerini tahmin etmek çok önemlidir.

Bu blogda, e-ticarette şu anda trendi belirleyen 11 temel makine öğrenimi kullanım örneğine bakıyoruz. Altta yatan teknolojiye aşina iseniz, sonraki iki bölümü atlamaktan çekinmeyin ve doğrudan bu sıcak konulara dalın.

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır — Temel Temel Bilgiler

Makine öğrenimi veya ML, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve bu öğrenmeyi açıkça programlanmadan zaman içinde iyileştirmesini sağlayan yapay zekanın bir alt alanıdır.

Makine öğreniminin özü, bilinçli tahminler veya kararlar verebilen algoritmalar (bilgisayarın izleyeceği talimatlar) tasarlamada yatar.

Makine öğrenimini bilgisayara balık tutmayı öğretmek olarak düşünün. Başlangıçta, ona bir olta (algoritma) veriyoruz ve nasıl balık tutulacağını öğretiyoruz (modeli verilerle eğitmek). Bir kez öğrendiğinde, okyanusun herhangi bir yerinde (yeni veriler) kendi başına balık tutabilir (tahminlerde veya kararlar alabilir).

Bu geniş veri okyanusu, işlem kayıtları veya demografik istatistikler gibi yapılandırılmış türlerden e-postalar, müşteri incelemeleri, sosyal medya gönderileri, tıklama verileri, resimler ve videolar gibi yapılandırılmamış verilere kadar birçok biçimde olabilir.

Makine öğrenimi, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için hem geçmiş hem de gerçek zamanlı verileri kullanabilir. Ne kadar çeşitli ve yüksek kaliteli veriler sağlarsak, bilgisayarımız tahmin etme ve karar verme konusunda o kadar iyi hale gelir.

Makine öğrenimi çeşitli endüstrilerde kendine yer bulmuştur. Netflix'te kişiselleştirilmiş içerik önerileri, Google Haritalar'da doğru varış süreleri, JPMorgan Chase'te şüpheli işlem tespiti, Walmart'ta talep tahmini, Siri'nin dil anlayışı, Tesla'nın otonom araçları için güvenlik geliştirmeleri ve daha fazlası için kullanılır.

E-ticarette Makine Öğrenimi Türleri: Daha Yakından Bakış

E-ticarette ve çeşitli sektörlerde beş ana makine öğrenimi türü vardır:

1. Denetimli Öğrenme: Bu tür, etiketlenmiş verileri (veriler ve karşılık gelen cevaplar) kullanır. Örneğin, müşteri kaybını tahmin etmek, müşterinin satın alma geçmişi (özellikler) ve müşterinin kalıp kalmadığı (etiketler) hakkında bir model eğitmeyi içerebilir. Yaygın algoritmalar arasında Lineer Regresyon, Karar Ağaçları ve Destek Vektör Makineleri bulunur.
2. Denetimsiz Öğrenme: Denetimli öğrenmeden farklı olarak bu yaklaşım, makinenin etiketlenmemiş verilerdeki gizli kalıpları kendi başına keşfetmesine dayanır. Örneğin, denetimsiz öğrenme, bir e-ticaret işletmesinin müşterileri, bu grupları önceden tanımlamadan satın alma davranışına göre gruplara ayırmasına yardımcı olabilir. Bu kategoride, K-means kümeleme ve Temel Bileşen Analizi yaygın olarak kullanılan algoritmalardır.
3. Takviyeli Öğrenme: Bu tür daha çok deneme yanılma ile ilgilidir. Makine çevresi ile etkileşime girer ve ödüllere ve cezalara dayalı kararlar vermeyi öğrenir. Örneğin, öğrenilen yerleşimler yoluyla öğe alma süresini azaltarak ambar yerleşimini optimize etmek için kullanılabilir. Burada yaygın bir algoritma Q-Learning'dir.
4. Generative AI: Generative AI, eğitim setine benzer yeni veri noktaları oluşturma yeteneği nedeniyle öne çıkan bir denetimsiz öğrenme türüdür. Bir e-ticaret sitesi, yeni ürün tasarımları veya gerçekçi sanal model görüntüleri oluşturmak için bu teknolojiden yararlanabilir. GAN'lar (Generated Adversarial Networks) popüler modellerdir.
5. Derin Öğrenme: Makine öğreniminin bu biçimi, insan beyninin yapısından esinlenmiştir ve özellikle büyük miktarda veriyi işlemede iyidir. Derin öğrenme modelleri, ham girdiden daha yüksek seviyeli özellikleri kademeli olarak çıkarmak için birkaç katmanlı (dolayısıyla "derin") "sinir ağlarını" kullanır. E-ticaret makine öğreniminde, bu yöntem görüntü tanıma (görüntülerdeki ürünleri tanımlama) ve doğal dil işleme (müşteri sorularını insan dilinde anlama ve yanıtlama) için kullanılır. Chatbot'ların ve ürün tavsiye sistemlerinin arkasındaki teknolojidir. E-ticarette Makine Öğreniminin Gerçek Dünya Uygulamaları:

E-ticarette makine öğreniminin 11 temel kullanım durumu listemize geçmeden önce, bazı endüstri ağır toplarının makine öğrenimini özel e-ticaret çözümleriyle nasıl etkili bir şekilde harmanladığını görelim:

1. Amazon, satışlarının %35'ini sağlayan makine öğrenimi destekli öneri motoruyla e-ticarette devrim yarattı. Büyük verinin gücünden yararlanan Amazon, fiyatları da her 10 dakikada bir ayarlayarak %25'lik bir kâr artışı sağlıyor.
2. Alibaba, sahte ürünleri tespit etmek ve filtrelemek için e-ticaret için Makine Öğreniminden yararlanır. Bu, güveni artırdı ve anlaşmazlıkları azalttı.
3. Pinterest, her Pinin içeriğini incelemek için bilgisayarla görme teknolojisinden yararlanır. Bu, kötü niyetli ve yanıltıcı içeriği filtrelemeye, reklam konumlandırmasını optimize etmeye ve günlük olarak yaklaşık 300 milyar Pin düzenlemeye yardımcı olur.
4. Çin'in en büyük çevrimiçi perakendecilerinden biri olan JD.com , ultra verimli bir tedarik zinciri oluşturmak için makine öğrenimini kullandı. Bu teknoloji, tedarik otomasyon oranını %85'e yükseltirken aynı zamanda envanter devir hızını yaklaşık bir aya düşürdü.
5. Asos, gelirlerde üç kat artış gördü ve getirilerden kaynaklanan kayıplarını yarıya indirdi.
6. Uniqlo, müşterileri akıllı telefonlarında aradıkları öğeleri hızlı bir şekilde bulmaları için yakındaki mağazalara yönlendirmek için ses tanıma ve makine öğrenimi kullanır.
7. Dollar Shave Club, müşterilerin hangi DSC ürünlerini satın alacağını tahmin etmek için verilerin ve makine öğreniminin gücünden yararlanır.

E-ticaret zorlukları ve hedefleri, ölçekten bağımsız olarak aynı şeyi yansıtır. Uzmanlar, pandemi kaynaklı bir yavaşlamada bile e-ticaret pazarının sadece üç yıl içinde 8,1 trilyon doları aşacağını tahmin ediyor. Alan doluyor.

E-ticaret işletme sahipleri için trendleri izlemek bir seçenek değildir; Bu bir gerekliliktir.

İşte bugün e-ticarette makine öğrenimini devreye almak için nihai rehberimiz:

1. Akıllı Arama Çözümleri― Aradıklarını Sunuyor

Müşteriler arama çubuğunu açtıklarında muhtemelen bir satın alma işlemi yapmaya hazırdırlar. "Sınırlı sayıda pembe altın iPhone 13" gibi ayrıntılı bir sorgu, net bir satın alma niyetiyle ilgilidir. Ancak ilgisiz pembe altın saatler veya küpeler sonuçları karıştırdığında hayal kırıklıklarını hayal edin.

Alternatif olarak, bir müşterinin bir arkadaşının evinde benzersiz bir lamba gördüğü ve benzerini istediği bir senaryo düşünün. Ancak, tam adını bilmeden “Endüstriyel Loft Tarzı Demir Kafes Masa Lambası” nasıl ararlar?

E-ticaret makine öğrenimi ile desteklenen akıllı arama oyunu değiştirir. İlgili sonuçları verir ve "Nkie"yi "Nike" olarak yorumlayarak yazım hatalarını sezgisel olarak düzeltir ve müşterinizin mükemmel koşu ayakkabısını kaçırmamasını sağlar.

Makine öğrenimi, aramayı çeşitli şekillerde güçlendirir:

• Ürün ayrıntılarını ve görüntü tanımayı kullanarak ürün kategorilerini ve açıklamalarını otomatik olarak önerme
• Kullanıcılar arama çubuğuna yazmaya başladığında otomatik tamamlamayı kolaylaştırmak
• Yazım hatalarını anında düzeltme
• Müşterilerin fotoğraf yüklediği ve sistemin mevcut en yakın eşleşen öğeleri bulduğu güçlü görsel arama
• Görüntülerdeki bireysel öğeleri algılama ve bunları bağımsız arama öğeleri olarak kullanma
• Sesle etkinleştirilen aramaları kolaylaştırma

2. Kişiselleştirilmiş Ürün Önerileri― Özel Hazırlanmış Alışveriş

eBay'deki en son alışveriş çılgınlığınızı hatırlayın. Daha parmaklarınız arama çubuğuna basmadan önce size özel öneriler belirdi. eBay aklınızı nasıl biliyor gibiydi? Sır, akıllı veri yorumlamasındadır.

E-ticaret platformları, makine öğreniminin çeşitli algoritmalarını kullanarak bir müşterinin tarama geçmişini, geçmişteki satın alımlarını, alışveriş sepeti içeriklerini ve hatta benzer kullanıcıların davranışlarını analiz edebilir. Bu analiz, tahmini ürün önerilerine yol açar. Bu nedenle, eski bir vinil plağa göz attığınızda, rastgele mutfak aletlerinden ziyade plak çalarlar veya vinil temizleme kitleri gibi ilgili öğelerin gösterilme olasılığı daha yüksektir.

Bu tür öneri motorlarının arkasındaki mekanizma şu şekildedir:

• Kalabalıktan Öğrenme — İşbirlikçi Filtreleme: Bu teknik, benzer zevklere sahip diğer alışveriş yapanların yaptığı seçimlerle birlikte bir kullanıcının geçmiş alışveriş alışkanlıklarına bakar. Örneğin, müşteri A Hemingway, Fitzgerald ve Salinger'ın kitaplarını satın aldıysa ve müşteri B Hemingway ve Fitzgerald'ı seçtiyse, B'nin de Salinger'dan biraz keyif alması mantıklıdır.
• İçerik En İyisini Bilir — İçerik Tabanlı Filtreleme: Bu yöntem, ürün özelliklerinin analizine dayanarak, kullanıcının daha önce ilgi gösterdiği öğelere benzeyen öğeler önerir. Bir müşteri yüksek megapikselli kameralar düşünüyorsa, sistem başka yüksek çözünürlüklü kameralar önerebilir.
• Her İki Dünyanın En İyisi — Hibrit Sistemler: İçeriği ve işbirliğine dayalı filtrelemeyi birleştiren hibrit sistemler daha da doğru öneriler üretebilir. Örneğin Netflix, hem kullanıcı davranışını hem de film özelliklerini hesaba katan hibrit bir yaklaşım kullanır.
• Derin Dalış — Derin Öğrenme Teknikleri: Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) veya Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) gibi daha karmaşık teknikler, geleneksel tekniklerin gözden kaçırabileceği kalıpları bularak verileri daha derinden araştırır. Bunlar, kamp malzemeleri arayan bir müşterinin yürüyüş ayakkabılarına da ihtiyaç duyabileceğini öne süren "sezgilerdir".

SalesForce, alışveriş yapanlar önerilen bir ürünü tıkladığında sitede kalma süresinin 2,9 dakikadan ortalama 12,9 dakikaya sıçradığını vurguluyor. Ayrıca, ürün önerileri sunan bir sitenin geri dönen müşteri oranı %56 artıyor.

McKinsey, algoritmaya dayalı önerilerin akış platformlarındaki görüntüleme tercihlerinin %75'ini etkilediğini ve Amazon'un satın almalarının %35'ini sağladığını ortaya koyarak bunun altını çiziyor.

3. Akıllı Fiyatlandırma― Kar Maksimizasyonu için Doğru Fiyatı Belirleme

Fiyatlandırma kolay bir iş değildir. Rakiplere, mevsimlere, pazar değişimlerine, yerel talebe ve hatta hava durumuna dikkat edilmesini gerektirir.

Uluslararası gönderi yaptığınızda görev, yerel kurallar, nakliye maliyetleri ve bölgesel pazar fiyatları gibi faktörleri birbirine bağlayan bir bilmeceye dönüşür.

Yine de fiyat çok önemli. Rakiplerin üzerinde hafif bir yükseliş bile müşterilerin alışveriş sepetlerini terk etmelerine neden olabilir.

Satışlar düştüğünde sabit fiyatlara ve ani indirimlere tutunmak yerine, bir çözüm var: makine öğrenimi tarafından yönlendirilen fiyat ayarlamaları. Birincil fiyatları tahmin etmeye, indirimlerin ne zaman gerekli olduğunu belirlemeye veya olgunlaştığında ek satışları teşvik etmeye yardımcı olurlar.

E-ticaret için makine öğrenimi ile, etkileyen tüm faktörler anında değerlendirilebilir ve sitenizde dinamik fiyatlandırmaya olanak tanır.

4. Müşteri Segmentasyonu― Benzersiz Müşteriler İçin Benzersiz Deneyimler Yaratmak

Geri adım atalım ve her biri alışveriş alışkanlıkları, tercihleri ​​ve bütçeleri farklı olan müşterilerle dolu bir mağazayı hayal edelim. Bu çeşitliliği ele almak göz korkutucu görünebilir. Ancak e-ticarette makine öğrenimi, kişiselleştirilmiş pazarlama için müşterileri ortak özelliklere göre gruplandırarak müşteri segmentasyonu ile bunu basitleştirir.

Kitap seven sadık bir müşteri olan Emily'yi ele alalım. Tahmine dayalı analitik gibi tekniklerden yararlanan makine öğrenimi, Müşteri Yaşam Boyu Değerini (CLV) hesaplar. Emily'nin ısmarlama bir sadakat programına olumlu yanıt verebileceğini öngörüyor. Tahmin, eve isabet ederek Emily'nin satın almalarının iki katına çıkmasına ve pazarlama çabalarınızın maliyet verimliliğinin artmasına neden oluyor.

Ardından, ML'nin kayıp tahmin algoritmaları tarafından tanımlandığı şekliyle, süresi dolmuş bir müşteri olmanın eşiğinde olan, ara sıra bir alıcı olan John ile tanışın. Ona tercih ettiği dış mekan ekipmanlarında zamanında indirimler teklif etmek, ilgisini yeniden canlandırarak olası bir müşteri kaybını önler.

E-ticarette makine öğrenimi, müşterilerinizin daha net bir resmini çizerek mağazanıza kişiselleştirilmiş bir dokunuş katar. Onu herkese uyan tek bir modelden "benim için yapılmış" bir varış noktasına dönüştürerek, sadık Emily'den kararsız John'a kadar herkesin ihtiyaç duyduğu şeyi bulmasını sağlar.

5. Chatbot'lar―Kusursuz Müşteri Hizmetleri Parmaklarınızın Ucunda

Müşteri desteğini yönetmek kesin bir mesele değildir. İnsan personeline çok fazla güvenirseniz, bir SSS sayfası tarafından ele alınabilecek soruları ele alan oldukça büyük, maliyetli bir ekiple karşı karşıya kalırsınız. Ancak tam otomatik bir sistemde insan dokunuşu yoktur ve bu da müşterilerin hüsrana uğramasına neden olabilir.

Makine öğrenimi destekli sohbet robotları ideal bir çözüm olarak ortaya çıkıyor. Uygun maliyetlidirler ve 24 saat bordro olmadan 24 saat destek sağlarlar. Ve ortalama yanıtlayıcılarınızdan daha fazlasıdır. Kullanıcı profillerinden ve geçmiş davranışlarından öğrenerek yanıtları uyarlayarak dönüşüm şansını artırırlar.

Derin öğrenme ve doğal dil işleme ile donanmış akıllı sohbet robotları, müşteri hizmetleri askerleriniz gibi hareket eder. Soruları cevaplar, şikayetleri ele alır, ürün önerir, ödemeleri işler ve teslimatları takip ederler. İşlerinde iyiler.

Ayrıca, chatbot'lar daha iyi hale geliyor. Sadece müşterinin ne dediğini değil, nasıl söylediğini de anlamayı öğreniyorlar. Duyarlılık analizi ve duygusal yapay zeka ile bir sohbet robotu bir araçtan daha fazlası haline gelir. Dinleyici olur, empati kurar. Müşteri hizmetlerini daha fazla bir şeye dönüştürür. Aşağıda keşfedin.

6. Duyarlılık Analizi ―Müşteri Bağlılığını Geliştirmek için Duyguları Anlamak

Müşteriler konuşur. İncelemelerde, sosyal medyada, genellikle duygularla kaplı düşünceleri dökerler. "Sayfa çevirici" veya "kışın cankurtaran" diyorlar. Sadece kelimeler değil, tatminin veya tatminsizliğin belirtileri. Şimdi bunu duyup cevap veren işletmeyi hayal edin.

Peki ya veri dağları altında gömülü tek başına bir şikayet? Hayal kırıklığıyla yayınlanan bir ürün hatası. Bir işletme gürültünün ortasında bu sinyali nasıl yakalayabilir?

E-ticaret makine öğrenimi tarafından desteklenen duyarlılık analizinin devreye girdiği yer burasıdır.

Duyarlılık analizi, kelimelerin altında yatan duygusal tonu ayırt eder ve işletmenin müşterilerin duygularını anlamasını sağlamak için "fena değil" ifadesini bir başparmak yukarıya olarak yorumlar.

NLP, derin öğrenme ve bazı makine öğrenimi algoritmalarını kullanan duygu analizi, e-ticaret işinize çeşitli şekillerde yardımcı olabilir. Teklifleri iyileştirmek için ürün incelemelerini ve yorumlarını deşifre eder, pazarlama kampanyalarına halkın tepkisini ölçmek için sosyal medyadaki vızıltıları izler ve memnuniyet düzeylerini artırmak için müşteri hizmetleri aksaklıklarını ortaya çıkarır.

Ama hepsi bu kadar değil. Duyarlılık analizi, bir chatbot'a dahil edildiğinde daha dikkat çekici bir iş çıkarabilir. Botunuza hissetme yeteneği verir. İşte duygusal zekaya sahip chatbot'unuzdan elde edebileceğiniz şeyler:

• Uyarlanmış Müşteri Deneyimi: Bu robotlar, müşteri sohbetlerindeki tonu, duyarlılığı ve duyguları okur ve yanıtları uyacak şekilde ayarlar. Sonuç, sadakati ve memnuniyeti artıran daha empatik, kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimidir.
• Proaktif Konuşmalar: Bekle ve gör türleri değildir. Bu robotlar, müşterilerin göz atma davranışlarına veya geçmiş etkileşimlerine dayalı olarak etkileşime girerek ek satış veya çapraz satış için akıllı bir yol sağlar.
• İlgi Çekici Geribildirim: İyi birer dinleyicidirler, beğenip beğenmediklerine dair net bir fikir vermek için müşteri görüşlerini ilgi çekici bir şekilde toplarlar.
• Alışveriş Sepeti Kurtarma: Duygusal olarak zeki robotlar, terk edilmiş sepetleri olan müşterilere ping atarak satın alma işlemini tamamlamaları için bir el veya bir sebep sunar.
• Trend Belirleme: Bu robotlar, müşteri etkileşimlerinde kalıplar bulan ve ürünleri, hizmetleri veya müşteri desteğini geliştirmek için yararlı girdiler sağlayan harika trend gözlemcileridir.
• Müşteri Koruyucular: Ayrıca memnuniyetsizliğe dikkat ederler, duyarlılık analizi ile memnun olmayan müşterileri yakalarlar ve kayıplarını önlemek için iyi zamanlanmış bir teklif veya mesaja adım atarlar.

7. Çok Kanallı Stratejiler―Müşterilere Bulundukları Yerde Ulaşmak

Pazarlama tiyatrosunda çok kanallı, başrolü oynuyor. Doğru yapıldığında, daha yüksek elde tutma, dönüşüm oranları ve gelir artışlarının kilidini açar. Ancak işin sırrı daha fazla insan gücünde değil, makine öğreniminde.

Örneğin, cihazlar arasında geçiş yapan, çevrimiçi gömleklere göz atan ve sonunda mağazadan bir gömlek satın alan bir müşteriyi ele alalım. Makine öğrenimi, platformlar arasında tam resmi yakalayarak bu yolculuğu bir gölge gibi izler. Cihaz silolarını yıkarak tek, birleşik bir müşteri profili oluşturur.

Elbiselerle dolu bir arabayı terk eden birini düşünün. Makine öğrenimi bunun kaçırılmış bir fırsat olmasına izin vermez. Alıcıyı tamamlamaya teşvik eden kişiselleştirilmiş bir e-posta hatırlatıcısını veya özel bir teklifi tetikler.

Müşteri davranışının nabzını tutan e-ticaret için makine öğrenimidir. Hangi reklamların tıkladığını, hangi içeriğin cezbedici olduğunu ve hangi e-postaların açıldığını not ederek hepsini denklemlerine dahil eder. Ve analiz etmekle de bitmiyor; öğrenir, tahmin eder ve kişiselleştirir.

8. Sosyal Ticaret―Satış Fırsatlarından Yararlanmak için Sosyal Güçten Yararlanma

Sosyal ticaret yeni büyük şey. Hepimizin sevdiği sosyal gevezelik ile çevrimiçi alışverişin bir karışımı. 2026 yılına kadar Statista, sosyal ticaret satışlarının şaşırtıcı bir şekilde 2,9 trilyon ABD dolarına ulaşacağını tahmin ediyor.

Sosyal medyadaki insanlar geleneksel reklamların hayranı değildir. Birçoğu onları rahatsız edici buluyor. Influencer Marketing Hub, anahtarın reklamları sosyal medya gönderilerine entegre etmek olduğunu söylüyor. Onları yalnızca satış amaçlı değil, faydalı ve ilgi çekici hale getirin.

Nasıl? E-ticaret için makine öğrenimi bu sorunun yanıtını veriyor.

Makine öğrenimi, beğeniler, paylaşımlar, raptiyeler, retweetler, yorumlar gibi dağlarca veriyi sessizce anlamlı içgörülere dönüştürür. Bir müşterinin istediğini asla bilmediği o esnaf kahvesi mi? Makine öğrenimi, herhangi bir tahminde bulunmadan akışlarına getirir.

Kullanıcıların beğendikleri arasında bağlantılar kurar. El yapımı sabunları seviyorsanız, organik yüz yağlarının da tadını çıkarabileceğinizi anlıyor. Rustik ev dekoruyla ilgileniyorsanız, el oyması ahşap bir saate ne dersiniz?

Sosyal medyada makine öğrenimi, müşterileri mükemmel uyum için yönlendirebilir. Bu etkileyici değil mi?

9. Tam Doğru Envanter―İdeal Ürün Karması için Akıllı Stoklama

Envanter yönetimi, öngörünün anahtar olduğu bir satranç oyunudur. Verilerin ve pazar ortamının stratejik olarak anlaşılmasını gerektirir.

Aşırı stoklanmış bir depo, işletmenizi ileriye taşıyabilecek fonları bağlar. Çabuk bozulan veya çabuk değer kaybeden mallar için, durağan oldukları her gün, değerleri azalır. Nihai yanlış adım mı? Boş ürün raflarıyla kuru bir nakit akışı.

Başarılı bir çevrimiçi mağaza işletmek, ürünlerinizi akıllıca yönetmekle ilgilidir: stokları izlemek, öğeleri yeniden sıralamak, talep eğilimlerini tahmin etmek, yüklenicileri koordine etmek, üreticiler, tedarikçiler, posta hizmetleri ile bağlantı kurmak ve geliri yönetmek.

Bu, e-ticarette makine öğreniminin bir kez daha parladığı yerdir.

Geniş bir geçmiş veri tabanına dayanarak envanterinizdeki her parçayı izleyerek arz, talep ve nakit akışı dinamiklerini tahmin eder.

Birden çok boyutta envanter yönetimi kararlarınızı destekler:

• Belirli öğeler toz topladığında ek satış önermek
• Mevsimsellik veya trendlerden etkilenen ürün talebinin rünlerini okumak, daha büyük siparişler önermek
• Teslimat rotalarını düzenlemekten planlamaya kadar tedarik zincirinizi optimize etme
• Fiyatları arz, talep ve piyasa koşullarına göre ayarlamak için dinamik fiyatlandırma uygulamak
• İdeal stok seviyelerini korumak için yeniden stokları otomatikleştirme
• Fazla stoğu önlemek ve depolama alanını boşaltmak için yavaş hareket edenleri tespit etme

Ayrıca, yukarıda belirtildiği gibi, gelişmiş makine öğrenimi platformları, sosyal medyadan gelen verileri analiz etme yeteneğine sahiptir. Trendleri, viral anları ve ünlülerin etkisini gözden geçirerek işletmeleri bir sonraki 'it' ürünü konusunda uyarırlar. Popüler bir moda ürünü sahnede parlıyor mu? Makine öğrenimi bunu tespit eder, talep artışını tahmin eder ve envanter ayarlamaları önerir.

Artık stok yok. Kaçırılan fırsat yok. İşletmeler, trend olan ürünlerden yararlanarak anı yakalar.

10. Dolandırıcılığı Önleme―Ticari İşlemlerinizi Koruma

Dolandırıcılık, e-ticarette ağır bir bedel alır. Çalınan kredi kartı kullanımından müşteri veri tabanı ihlallerine veya manipüle edilmiş iadelere kadar, e-ticaret dolandırıcılığı parayı akıtır, güveni aşındırır ve müşterileri uzaklaştırır.

Makine öğrenimi sadece dolandırıcılık tespitini çözmekle kalmıyor, onu yeniden keşfediyor.

Algoritmaların milyonlarca işlemi analiz ederek sıra dışı olanları tespit ettiği 'anormallik tespiti'ni kullanır. Hız ve ölçek açısından insan kapasitesinin ötesinde bir başarı, ancak makine öğrenimi için rutin. Makine öğrenimi, cihaz türü ve konumundan saat dilimine kadar fazla harcama, adres uyumsuzlukları, farklı kartlarla tekrarlanan siparişler, sürpriz uluslararası siparişler veya şüpheli iadeler ve incelemeler gibi tutarsızlıkları işaretler.

Küme analizi ile makine öğrenimi, riskli müşteri segmentlerini, ürünleri ve dönemleri belirleyerek işletmelerin dolandırıcılık girişimlerine karşı proaktif olmalarını sağlar. Ve sosyal ağ analizi ile hesaplar, cihazlar ve e-postalar arasındaki bağlantıları haritalandırarak ve inceleyerek koordineli dolandırıcılık halkalarını ortaya çıkarır.

Ayrıca, e-ticaretteki makine öğrenimi algoritmaları sahte incelemeleri ortadan kaldırır. Dil, IP adresi, inceleme sıklığı ve hatta satın alma tarihinden itibaren geçen süre - dikkatli bakışlarından hiçbir şey kaçmaz.

11. Akıllı İade Stratejileri―İadelerin Sizin İçin Çalışmasını Sağlamak

Müşterilerin dörtte biri, bazılarının rafa geri döneceğini bilerek, kasıtlı olarak sepetlerini ağzına kadar dolduruyor. Bu kararsızlık dansı, üzerinize uymayan giysilerden korkma veya kalitesiz kalite tüccarlara pahalıya mal olur. Tüketici tarafından görülmeyen her iade, bir domino taşı görevi başlatır: temizleme, yeniden paketleme ve yeniden satışa hazırlama. Ürün mahvolmuş olarak geri gelirse? Bu kesin bir kayıp.

E-ticaret için makine öğrenimi algoritmaları, doğru ürün önerileri yoluyla fazla getirilerle mücadele edebilir. Kalite kontrol, geçmiş verilerden ve geri bildirimden potansiyel başarısızlıkları tahmin ederek ve yakalayarak daha keskin hale gelir. Ürün tasvirleri kulağa gerçek gibi geliyor ve yanıltıcı açıklamalardan kaynaklanan memnuniyetsizliği frenliyor.

Dahası, makine öğrenimi tahminleri, müşteri geçmişi, ürün türü ve fiyat gibi çeşitli faktörlerden dönüş olasılığını tahmin eder. Moda dünyasında makine öğrenimi, sanal terziye dönüşür ve bireysel boyutlara özel boyut önerileri sunar.

Makine öğrenimi, satıcının kâr hanesini koruyarak ve müşteri memnuniyetini artırarak getirileri dizginler.

Sarma

İşte buradasın. Bunlar, makine öğreniminin şu anda dalga yaratmasının 11 yolu. E-ticarette makine öğrenimini benimsemek:

• Müşterinizin tercihlerine ilişkin anlayışınızı geliştirir
• Satışlarınızı artırır ve ortalama sipariş değerini yükseltir
• Gereksiz işlemleri ortadan kaldırır
• İnsan yeteneklerini aşan derin içgörüler sunar

Müşteri verilerini analiz etmeden stoklamak mı? Bir anahtara sahip olmak ama asla kapıyı açmamak gibi. Makine öğrenimini e-ticarete entegre etmek, zamana ayak uydurmak değil, hızı belirlemek ve yarışa liderlik etmekle ilgilidir.

Verilerinizin boşa gitmesine izin vermeyin. ITRex, bunu anlamlı müşteri deneyimlerine ve artan kârlara dönüştürmenize yardımcı olmak için burada.

İlk olarak 30 Haziran 2023'te https://itrexgroup.com adresinde yayınlandı.