Индустрия электронной коммерции является одной из самых быстроразвивающихся отраслей. За последнее десятилетие эта отрасль превратилась из своей ранней стадии в неотъемлемую часть мировой розничной торговли. Из-за карантина COVID-19 людям приходится совершать больше покупок в Интернете, чтобы оставаться в безопасности, или из-за того, что необходимые им продукты недоступны в закрытых местных магазинах из-за пандемии, рост электронной коммерции вступил в ускоренную фазу.
Электронная коммерция объединяет людей через границы и открывает мир для продавцов.
Гигантские компании, такие как Amazon и Alibaba, базируются в США и Китае, соответственно, эти два гиганта онлайн-торговли расширились, чтобы охватить потребителей по всему миру.
Это было бы невозможно без помощи Data Science. ,
Существует несколько приложений машинного обучения практически для каждой области операций электронной коммерции. От управления запасами до обслуживания клиентов. Машины играют заметную роль в развитии этих областей.
Из этих многочисленных машин обучающие приложения, я объясню некоторые из них в этом блоге.

Сегментация клиентов

Сегментация клиентов — это процесс, с помощью которого бизнес делит своих клиентов на основе общих характеристик, таких как демографические данные или поведение, чтобы они могли более эффективно продавать этим клиентам.

очень важно найти этих клиентов и ориентироваться на них. С помощью алгоритма машинного обучения (например, k-Means, иерархический и т. д.) можно выполнить сегментацию клиентов. Это может помочь компании разработать эффективную стратегию для ориентации на своих клиентов и понять, чем похожи определенные сегменты клиентов. Эта информация может быть использована для разработки персонализированного релевантного контента для различных клиентских баз. Машинное обучение также может помочь предприятиям определить правильного клиента во время запуска нового продукта для определенного региона.

Система рекомендаций

Системы рекомендаций помогают улучшить работу пользователя на сайте, создавая индивидуальные рекомендации для каждого типа пользователей. Это даст пользователю лучший опыт поиска продукта и приведет к более активному участию пользователей на сайте. Можно разработать алгоритм машинного обучения, который может предсказать, чего хотят клиенты, и предложить этот продукт клиенту. Сайт, как и системы предложений Amazon, настолько хорош, что обеспечивает колоссальные 35% продаж Amazon, что в сумме составляет 37,5 миллиардов долларов дохода.

Динамическое ценообразование

Динамический алгоритм ценообразования может быть разработан с использованием машинного обучения для оптимизации цен на продукты в соответствии с данными рынка и потребителей, чтобы привлечь больше клиентов и увеличить прибыль. В то время как традиционные алгоритмы динамического ценообразования используют исторические данные для оценки лучших цен, современные алгоритмы динамического ценообразования используют больше данных, а также возможности искусственного интеллекта и машинного обучения для лучшего прогнозирования рыночных тенденций и соответствующей оптимизации цен.

Прогнозирование продаж

Прогнозирование продаж осуществляется путем анализа покупательского поведения клиентов и играет важную роль в современной бизнес-аналитике.
На основе прошлого набора данных компании можно разработать алгоритм машинного обучения, который может прогнозировать будущие продажи этих продаж или продукция этого концерна. Это прогнозирование помогает бизнес-организациям вносить улучшения, вносить изменения в бизнес-планы и предоставлять решение для хранения запасов.

Обнаружение и защита от мошенничества

Мошенничество в электронной торговле растет по мере увеличения количества безналичных транзакций. Участники электронной коммерции должны позаботиться о разработке системы управления рисками. Это включает в себя осведомленность о риске канала (например, мобильный, онлайн, персонал/терминал и сеть). С помощью машинного обучения можно создать контролируемую среду с четко определенными слоями, которые следуют циклу транзакций и доказывают свою устойчивость к неустанным попыткам преступников найти слабые места и ударить по ним.

Оптимизация результатов поиска

В ходе опроса интернет-магазинов было обнаружено, что 39% компаний электронной коммерции борются с релевантностью и показывают своим клиентам плохие результаты, и из-за этого 40% потребителей покинули веб-сайт компании и совершили покупку в другом месте, потому что они были перегружены слишком большим объемом информации. много вариантов.

Машинное обучение может выявлять закономерности в поиске, покупках и предпочтениях, что обеспечивает оптимальные результаты поиска. Результаты поиска, основанные на этих факторах, могут показывать клиентам именно то, что они ищут, а также предлагать похожие товары. Это делает поиск на месте великолепным инструментом для достижения баланса между намерениями клиентов и целями компаний, поскольку оптимизация почти наверняка приведет к увеличению доходов и прибыли.

Заключение

Электронная коммерция — это отрасль, в которой приложения машинного обучения напрямую влияют на обслуживание клиентов и рост бизнеса. С помощью приложений машинного обучения в электронной коммерции вы можете создать бизнес-преимущества для каждого отдела — от взаимодействия с клиентами до управления запасами.
Кроме того, улучшите обслуживание клиентов, повысьте эффективность и производительность, улучшите поддержку клиентов, а также сделайте более информированными и информативными. управляемые решения. Теперь это во многом часть повседневной жизни, и поэтому мы можем сказать, что если вы занимаетесь электронной коммерцией и не пользуетесь машинным обучением, вы остаетесь позади.