Варианты использования машинного обучения в электронной коммерции

Электронная торговля — это покупка и продажа товаров и услуг через Интернет. Он проводится на компьютерах, планшетах, смартфонах и других интеллектуальных устройствах. Сегодня почти все можно купить через электронную коммерцию. Это может заменить обычные магазины, хотя некоторые предприятия предпочитают поддерживать и то, и другое.

Ниже приведены пять вариантов использования машинного обучения для электронной коммерции.

1. Персонализация.

Сегодняшние потребители не хотят, чтобы с ними обращались как с одним из многих клиентов. Они предпочитают персонализированный клиентский опыт. Это такая персонализация, которая сохраняет лояльность клиента к вашему бренду. Если вы не можете их предоставить, они найдут конкурента, который сможет.

Ваш сайт может отображать рекомендации продуктов для каждого пользователя на основе его известных предпочтений. Такой механизм рекомендаций — отличный способ персонализировать клиентский опыт. Это также технология, используемая чрезвычайно успешными брендами, такими как Amazon и Netflix.

2. Поиск по сайту.

Любой, кто недавно использовал Google, может сказать вам, что онлайн-поиск прошел долгий путь. Однако слишком часто поиск по сайту в магазинах электронной коммерции не оправдывает себя. Если вы не знаете точно, что печатать, может быть безумно сложно найти нужные продукты. Этому нет оправдания в эпоху больших данных и машинного обучения. Интеллектуальные алгоритмы — при правильном использовании — упрощают выполнение интеллектуального поиска.

Многие посетители вашего интернет-магазина будут иметь представление о том, что им нужно. Чего они могут не знать, так это названия конкретного продукта. Или даже какой предмет удовлетворил бы их потребности. Таким образом, ваш поиск по сайту должен быть достаточно интеллектуальным, чтобы предлагать правильное решение. Это не зависит от того, что набирается в строке поиска.

3. Управление спросом и предложением.

Когда вы приступите к делу, электронная коммерция, как и многие другие сферы бизнеса, зависит от спроса и предложения. Как интернет-магазин, вы должны убедиться, что у вас есть нужный запас в нужном количестве, чтобы удовлетворить потребности потребителей. Эти потребности меняются со временем. Таким образом, чем активнее ваши запасы и управление цепочками поставок, тем лучше. Вот почему прогнозирование спроса так важно для интернет-магазинов. Способность предсказывать изменяющиеся потребности клиентов позволяет вам оставаться впереди конкурентов. Машинное обучение помогает делать точные прогнозы в реальном времени.

Управление вашей цепочкой поставок имеет важное значение для успеха в секторе электронной коммерции. Уравновешивание потребительского спроса такими расходами, как дополнительные расходы и логистика, — вот как добиться успеха. С помощью машинного обучения вы можете легко обрабатывать все соответствующие числа.

4. Обнаружение мошенничества.

В наш век осведомленности о кибербезопасности вы можете подумать, что мошенничество в электронной торговле ушло в прошлое. К сожалению, вы ошибетесь. Стоимость, которую онлайн-ритейлеры теряют из-за мошенничества, продолжает неуклонно расти. Таким образом, обнаружение мошенничества и защита от мошенничества являются важными процессами для всех интернет-магазинов. Технология машинного обучения может усилить эти процессы и сделать их более эффективными.

Огромный объем данных, которые могут обрабатывать алгоритмы машинного обучения, также помогает в обнаружении мошенничества. Они могут анализировать данные о клиентах, когда речь идет о реальных транзакциях.

5. Динамическое ценообразование в электронной коммерции

Машинное обучение в электронной коммерции может быть очень полезным в случае динамического ценообразования и может улучшить ваши KPI. Эта полезность исходит из способности алгоритма ML изучать новые шаблоны из данных. В результате эти алгоритмы постоянно учатся на новой информации и обнаруживают новые требования и тенденции.

Вот почему интернет-магазины могут использовать модели машинного обучения в индустрии электронной коммерции для динамического ценообразования. Вместо простой уценки. Компании электронной коммерции могут извлечь выгоду из моделей прогнозирования, которые позволят им определить лучшую цену для каждого конкретного продукта. Вы можете выбрать предложение, оптимальную цену и отображать скидки в режиме реального времени, которые также будут учитывать состояние склада. Это делается для максимизации продаж и оптимизации товарных запасов. Алгоритм машинного обучения имеет возможность изучать закономерности из данных. Алгоритм постоянно учится на новой информации и выявляет новые потребности и тенденции.