電子商務中的機器學習：塑造未來的 11 個趨勢

已發表: 2023-08-01

新冠肺炎 (COVID-19) 大流行引發在線支出激增 55% 後，電子商務市場的風暴已經過去。

更多的購物車被拋在後面。贏得客戶信任更加困難。競爭非常激烈。

隨著電子商務機器學習的發展處於領先地位，品牌正在轉向先進技術來在競爭對手中佔據一席之地。解讀客戶並預測他們的下一步行動是核心。

在本博客中，我們將探討當前引領趨勢的電子商務中機器學習的 11 個關鍵用例。如果您熟悉底層技術，請隨意跳過接下來的兩部分並直接深入研究這些熱門主題。

機器學習的工作原理——基本要素

機器學習（ML）是人工智能的一個子領域，它使計算機能夠從數據中學習並隨著時間的推移完善這種學習，而無需明確編程。

機器學習的本質在於設計算法——計算機遵循的指令——可以做出明智的預測或決策。

將機器學習視為教計算機釣魚。最初，我們給它一根釣魚竿（算法）並教它如何釣魚（用數據訓練模型）。一旦它學會了，它就可以在海洋的任何部分（新數據）自行捕魚（做出預測或決策）。

這個巨大的數據海洋可以採取多種形式，從交易記錄或人口統計等結構化類型到電子郵件、客戶評論、社交媒體帖子、點擊流數據、圖像和視頻等非結構化數據。

機器學習可以使用歷史和實時數據來預測未來的結果。我們提供的數據越多樣化、高質量，我們的計算機的預測和決策能力就越好。

機器學習已進入各個行業。它用於 Netflix 上的個性化內容推薦、Google 地圖上的準確到達時間、摩根大通的可疑交易檢測、沃爾瑪的需求預測、Siri 的語言理解、特斯拉自動駕駛汽車的安全增強等等。

電子商務中機器學習的類型：仔細觀察

電子商務和各個行業的機器學習有五種主要類型：

監督學習：這種類型使用標記數據（數據和相應的答案）。例如，預測客戶流失可能需要根據客戶購買歷史（特徵）以及客戶是否留下或離開（標籤）來訓練模型。常見算法包括線性回歸、決策樹和支持向量機。
無監督學習：與監督學習不同，這種方法依賴於機器自行發現未標記數據中的隱藏模式。例如，無監督學習可以幫助電子商務企業根據購買行為將客戶分組，而無需預先定義這些組。在這一類中，K均值聚類和主成分分析是常用的算法。
強化學習：這種類型更多的是嘗試和錯誤。機器與其環境交互並學習根據獎勵和懲罰做出決策。它可用於優化倉庫佈局，例如，通過學習的放置來減少物品檢索時間。這裡常見的算法是 Q-Learning。
生成式人工智能：生成式人工智能是一種無監督學習，因其能夠創建與其訓練集相似的新數據點而脫穎而出。電子商務網站可能會利用這項技術來創建新的產品設計或逼真的虛擬模型圖像。 GAN（生成對抗網絡）是流行的模型。
深度學習：這種形式的機器學習受到人腦結構的啟發，特別擅長處理大量數據。深度學習模型使用具有多層（因此稱為“深度”）的“神經網絡”來逐步從原始輸入中提取更高級別的特徵。在電子商務機器學習中，這種方法用於圖像識別（識別圖像中的產品）和自然語言處理（用人類語言理解和響應客戶詢問）。這是聊天機器人和產品推薦系統背後的技術。機器學習在電子商務中的實際應用：

在跳轉到 ML 在電子商務中的 11 個關鍵用例列表之前，讓我們看看一些行業重量級人物如何有效地將 ML 與其定制電子商務解決方案相結合：

亞馬遜憑藉其基於機器學習的推薦引擎徹底改變了電子商務，該引擎佔其銷售額的 35%。亞馬遜還利用大數據的力量，每 10 分鐘調整一次價格，從而使利潤增長了 25%。
阿里巴巴利用 ML 進行電子商務來檢測和過濾假冒產品。這增強了信任，減少了糾紛。
Pinterest採用計算機視覺技術來仔細檢查每個 Pin 圖的內容。這有助於過濾濫用和欺騙性內容，優化廣告定位，並每天安排近 3000 億個 Pin 圖。
中國最大的在線零售商之一京東利用機器學習創建了超高效的供應鏈。這項技術將他們的採購自動化率提高到 85%，同時還將庫存周轉時間減少到大約一個月。
Asos 的收入增長了三倍，退貨損失減少了一半。
優衣庫使用語音識別和機器學習引導顧客前往附近的商店，以便快速找到他們在智能手機上搜索的商品。
Dollar Shave Club利用數據和機器學習的力量來預測客戶可能購買哪些 DSC 產品。

無論規模大小，電子商務的挑戰和目標都是相同的。即使疫情導致經濟放緩，專家預測電子商務市場在短短三年內仍將超過 8.1 萬億美元。空間正在填滿。

對於電子商務企業主來說，跟踪趨勢不是一種選擇；而是一種選擇。這是一個要求。

因此，這是我們今天在電子商務中部署機器學習的終極指南：

1. 智能搜索解決方案——滿足他們的需求

當客戶啟動搜索欄時，他們可能已經準備好進行購買。像“限量版玫瑰金iPhone 13”這樣的詳細查詢是關於明確的購買意圖。但想像一下，當不相關的玫瑰金手錶或耳環擾亂結果時，他們會感到沮喪。

或者，考慮這樣一個場景：客戶在朋友家裡看到了一盞獨特的燈，並想要一盞類似的燈。但是，他們如何在不知道“工業閣樓式鐵籠檯燈”確切名稱的情況下搜索它呢？

在電子商務機器學習的支持下，智能搜索改變了遊戲規則。它會返回相關結果並直觀地修復拼寫錯誤，將“Nkie”解釋為“Nike”，確保您的客戶不會錯過完美的跑鞋。

機器學習以多種方式增強搜索能力：

使用產品詳細信息和圖像識別自動建議產品類別和描述
當用戶開始在搜索欄中輸入時促進自動完成
即時修復拼寫錯誤
支持視覺搜索，客戶上傳照片，系統會找到最接近的匹配商品
檢測圖像中的單個元素並將它們用作獨立的搜索項
促進語音激活搜索

2. 個性化商品推薦——定制購物

還記得您最近在 eBay 上進行的瘋狂購物嗎？甚至在您的手指點擊搜索欄之前，定制的建議就會出現。 eBay 怎麼會知道你的想法？秘密在於智能數據解釋。

通過使用機器學習的各種算法，電子商務平台可以分析客戶的瀏覽歷史記錄、過去的購買記錄、購物車內容，甚至類似用戶的行為。這種分析會產生預測性的產品建議。因此，當您瀏覽老式黑膠唱片時，您更有可能看到相關物品，例如電唱機或黑膠清潔套件，而不是隨機的廚房用具。

此類推薦引擎背後的機制如下：

向人群學習——協作過濾：這種技術可以深入了解用戶過去的購物習慣，以及其他具有相似品味的購物者所做的選擇。例如，如果購物者 A 購買了海明威、菲茨杰拉德和塞林格的書籍，而購物者 B 選擇了海明威和菲茨杰拉德的書籍，那麼按理說，B 也可能會喜歡一點塞林格的書。
內容最了解— 基於內容的過濾：此方法根據對產品功能的分析，建議與用戶之前表現出興趣的項目類似的項目。如果客戶一直在考慮高像素相機，系統可以建議其他高分辨率相機。
兩全其美——混合系統：將內容和協同過濾相結合，混合系統可以生成更準確的建議。例如，Netflix 使用混合方法，同時考慮用戶行為和電影特徵。
深入研究——深度學習技術：更複雜的技術，如卷積神經網絡 (CNN) 或循環神經網絡 (RNN)，可以更深入地研究數據，找到傳統技術可能遺漏的模式。他們的“直覺”表明，尋找露營裝備的顧客可能還需要登山鞋。

SalesForce 強調，當購物者點擊推薦產品時，網站停留時間從 2.9 分鐘躍升至平均 12.9 分鐘。此外，如果網站提供產品建議，其回頭客率會上升 56%。

麥肯錫強調了這一點，並透露算法驅動的推薦影響著流媒體平台上 75% 的觀看選擇，並推動了 35% 的亞馬遜購買。

3. 智能定價——設定合適的價格以實現利潤最大化

定價並不是一件容易的事。它需要關注競爭對手、季節、市場變化、當地需求，甚至天氣。

當您進行國際運輸時，任務會變成一個謎題，涉及當地規則、運輸成本和區域市場費率等因素。

儘管如此，價格仍然是關鍵。即使比競爭對手略有上升，也會促使客戶放棄購物車。

當銷售下滑時，我們不必緊抓固定價格和倉促降價，而是有一個解決方案——在機器學習的指導下進行價格調整。他們幫助預測最優惠的價格，確定何時需要折扣，或在時機成熟時敦促追加銷售。

通過電子商務機器學習，可以立即評估所有影響因素，從而在您的網站上實現動態定價。

4. 客戶細分——為獨特的客戶創造獨特的體驗

讓我們退後一步，想像一家商店裡擠滿了顧客，每個人的購物習慣、偏好和預算都是獨一無二的。解決這種多樣性似乎令人畏懼。但電子商務中的機器學習通過客戶細分簡化了這一過程，根據共同特徵對客戶進行分組，以進行個性化營銷。

以艾米麗為例，她是一位熱愛書籍的忠實顧客。機器學習利用預測分析等技術來計算她的客戶終身價值 (CLV)。它預示艾米麗可能會對定制的忠誠度計劃做出積極的反應。這一預測一語中的，使 Emily 的購買量增加了一倍，並提高了營銷工作的成本效率。

然後來認識一下約翰，根據 ML 的流失預測算法，他是一位零星買家，瀕臨成為流失客戶。及時為他喜愛的戶外裝備提供折扣，重新激發了他的興趣，從而避免了潛在的客戶流失。

通過更清晰地了解客戶，電子商務中的機器學習可以為您的商店增添個性化風格。它將它從一刀切的模式轉變為“為我量身定制”的目的地，確保每個人，從忠誠的艾米麗到搖擺不定的約翰，都能找到他們需要的東西。

5. 聊天機器人——觸手可及的無縫客戶服務

管理客戶支持並不是一件明確的事情。過於依賴員工，您最終會得到一個規模龐大、成本高昂的團隊來處理可以通過常見問題解答頁面解決的問題。但全自動系統缺乏人性化，這可能會讓客戶感到沮喪。

機器學習驅動的聊天機器人成為理想的解決方案。它們具有成本效益，可提供全天候支持，無需全天候發薪。他們比你的平均回复者要多。通過學習用戶個人資料和過去的行為，他們可以定制答案，提高轉化機會。

智能聊天機器人配備了深度學習和自然語言處理功能，充當您的客戶服務士兵。他們回答問題、處理投訴、推薦產品、處理付款和跟踪交貨。他們很擅長自己的工作。

此外，聊天機器人正在變得越來越好。他們不僅要學習理解客戶所說的內容，還要理解他們如何表達。借助情感分析和情感人工智能，聊天機器人不再只是一種工具。它成為一個傾聽者、一個移情者。它將客戶服務變成了更多東西。下面探索一下。

6. 情感分析——理解情緒以提高客戶參與度

顧客說話。在評論中，在社交媒體上，他們會傾訴自己的想法，而且常常充滿情感。他們說，“引人入勝”，或者“冬天的救星”。不僅僅是言語，還有滿足或缺乏滿足的象徵。現在想像一下聽到這個消息並做出回應的企業。

那麼，埋藏在海量數據之下的單獨投訴又如何呢？產品故障，在沮喪中播出。企業如何在喧囂中捕捉到這個信號？

這就是由電子商務機器學習支持的情感分析發揮作用的地方。

情感分析可識別詞語背後的情感基調，將“不錯”解釋為豎起大拇指，以確保企業了解客戶的感受。

使用 NLP、深度學習和一些 ML 算法，情感分析可以通過多種方式幫助您的電子商務業務。它破譯產品評論和評論以獲取洞察以改進產品，監控社交媒體熱度以衡量公眾對營銷活動的反應，並發現客戶服務問題以提高滿意度。

但這還不是全部。當情感分析融入聊天機器人時，可以發揮更出色的作用。它使您的機器人具有感知能力。以下是您可以從高情商聊天機器人中獲得的信息：

量身定制的客戶體驗：這些機器人讀取客戶聊天中的語氣、情緒和感受，調整響應以適應客戶的需求。其結果是提供更具同理心、個性化的客戶體驗，從而提高忠誠度和滿意度。
主動對話：他們不是觀望類型。這些機器人根據客戶的瀏覽行為或過去的互動來吸引客戶，提供了一種明智的追加銷售或交叉銷售方式。
吸引人的反饋：他們是很好的傾聽者，以吸引人的方式收集客戶的意見，以清楚地了解他們的好惡。
購物車恢復：情商機器人會向顧客發出廢棄購物車的信息，提供幫助或完成購買的理由。
趨勢發現：這些機器人是出色的趨勢發現者，可以發現客戶交互中的模式並提供有用的輸入來改進產品、服務或客戶支持。
客戶維護者：他們還留意不滿情緒，通過情緒分析捕捉不滿意的客戶，並適時提供優惠或信息以防止客戶流失。

7. 全渠道策略——觸達客戶所在位置

在營銷舞台上，全渠道扮演著主角。如果做得好，它可以帶來更高的保留率、轉化率和收入峰值。但秘密並不在於更多的人力，而在於機器學習。

舉例來說，一位顧客在不同設備之間切換，在線瀏覽襯衫，然後最終在店內購買一件襯衫。機器學習就像影子一樣追踪這一旅程，捕捉跨平台的全貌。它構建了單一、統一的客戶檔案，打破了設備孤島。

想像一下另一個人拋棄了裝滿衣服的推車。機器學習不會錯失這個機會。它會觸發個性化的電子郵件提醒或定制報價，推動買家完成交易。

電子商務的機器學習可以讓您掌握客戶行為的脈搏。它記錄了哪些廣告點擊、哪些內容吸引人以及哪些電子郵件被打開，並將所有這些因素納入其方程式中。而且它並不止於分析；它能夠學習、預測和個性化。

8. 社交商務——利用社會力量來利用銷售機會

社交商務是新的大事。它融合了在線購物和我們都喜歡的社交聊天。 Statista 預測，到 2026 年，社交商務銷售額可能會達到驚人的 2.9 萬億美元。

社交媒體上的人們不喜歡傳統廣告。許多人覺得它們很煩人。影響者營銷中心表示，關鍵是將廣告整合到社交媒體帖子中。讓它們變得有用且有趣，而不僅僅是銷售。

如何？電子商務的機器學習給出了答案。

機器學習會悄悄地將海量數據（點贊、分享、固定、轉發、評論）處理成有意義的見解。顧客從來不知道自己想要哪種手工咖啡？機器學習將其添加到他們的 feed 中，無需猜測。

它在用戶喜歡的內容之間建立了聯繫。它知道，如果您喜歡手工肥皂，您可能也會喜歡有機面油。如果您喜歡質樸的家居裝飾，手工雕刻的木鐘怎麼樣？

在社交媒體中，機器學習可以引導客戶實現完美契合。這不是令人印象深刻嗎？

9. 恰到好處的庫存——智能備貨，實現理想的產品組合

庫存管理是一盤棋，遠見卓識是關鍵。它需要對數據和市場格局有戰略性的理解。

庫存過多的倉庫會佔用推動業務發展的資金。對於易腐爛或快速貶值的商品來說，它們每天都處於靜止狀態，其價值就會減少。最終的失誤？現金流枯竭，產品貨架空空如也。

經營一家成功的在線商店就是明智地指揮你的作品：監控庫存、重新訂購商品、預測需求趨勢、協調承包商、與製造商、供應商、郵件服務聯絡以及管理收入。

這再次是電子商務中機器學習的閃光點。

它依賴於龐大的歷史數據數據庫，監視庫存中的每一件商品，預測供應、需求和現金流動態。

它支持您跨多個維度的庫存管理決策：

當特定商品落滿灰塵時建議追加銷售
解讀受季節性或趨勢影響的產品需求符文，建議更大的訂單
優化您的供應鏈，從簡化交付路線到調度
實行動態定價，根據供需和市場情況調整價格
自動補貨以維持理想的庫存水平
發現行動緩慢的企業，防止庫存積壓並釋放存儲空間

此外，如上所述，複雜的機器學習平台能夠分析來自社交媒體的數據。他們篩選趨勢、病毒瞬間和名人影響力，提醒企業關注下一個“it”產品。流行時尚單品突然火爆？機器學習可以發現這一點，預測需求激增，並提出庫存調整建議。

不再缺貨。沒有錯過任何機會。企業抓住時機，利用流行商品。

10. 預防欺詐——保護您的商業交易

欺詐給電子商務造成了嚴重損失。從信用卡使用被盜到客戶數據庫洩露或操縱退貨，電子商務欺詐會造成金錢損失、削弱信任並趕走客戶。

機器學習不僅解決了欺詐檢測問題，而且還重塑了欺詐檢測。

它使用“異常檢測”，算法分析數百萬筆交易，發現異常交易。這在速度和規模方面超出了人類的能力，但對於機器學習來說卻是例行公事。從設備類型和位置到時區，機器學習會標記不一致的情況，例如超支、地址不匹配、使用不同卡重複訂單、意外的國際訂單或可疑的退貨和評論。

通過聚類分析，機器學習可以識別有風險的客戶群、產品和時期，使企業能夠主動防範欺詐企圖。通過社交網絡分析，它可以通過映射和審查帳戶、設備和電子郵件之間的鏈接來發現協調的欺詐團伙。

此外，電子商務中的機器學習算法可以根除虛假評論。語言、IP 地址、評論頻率，甚至購買後的時間——一切都逃不過他們的監視。

11. 明智的退貨策略——讓退貨為您服務

四分之一的顧客故意將購物車裝得滿滿噹噹，因為他們知道有些人會回到貨架上。這種猶豫不決、擔心服裝不合身或質量低劣的行為讓商家付出了高昂的代價。在消費者看不見的情況下，每次退貨都會引發一系列多米諾骨牌任務：清潔、重新包裝和準備轉售。如果產品回來時已經損壞了？這是一個明顯的損失。

電子商務的機器學習算法可以通過準確的產品建議來應對超額回報。質量控制變得更加敏銳，可以從歷史數據和反饋中預測和攔截潛在的故障。產品描述真實，抑制了因誤導性描述而產生的不滿。

更重要的是，機器學習可以根據客戶歷史記錄、產品類型和價格等各種因素來預測退貨可能性。在時尚領域，機器學習變成了虛擬裁縫，提供適合個人尺寸的尺碼建議。

機器學習控制退貨，保護商家的利潤並提高客戶滿意度。

包起來

所以你有它。以下是機器學習目前掀起波瀾的 11 種方式。在電子商務中採用機器學習：

增強您對客戶偏好的了解
提高您的銷售額並擴大平均訂單價值
刪減不必要的流程
提供超越人類能力的深刻見解

儲存客戶數據而不進行分析？這就像擁有一把鑰匙卻永遠無法打開門一樣。將機器學習融入電子商務並不是要跟上時代的步伐，而是要引領潮流並引領比賽。

不要讓您的數據白白浪費。 ITRex 致力於幫助您將其轉化為有意義的客戶體驗並增加利潤。

最初於 2023 年 6 月 30 日發佈於 https://itrexgroup.com。