В протонАвтоМЛ мы работали с десятками сотен компаний над улучшением их продаж. Типичное распространенное приложение для ускорения роста электронной коммерции -
№1. Сегментация клиентов, персонализация услуг и таргетированная кампания:
Когда покупатель заходит в обычный магазин, продавец обычно подходит к нему и спрашивает, что они ищут.
Он или она также направляет дополнительные запросы, чтобы понять вкус и предпочтения клиента. Кроме того, продавец также наблюдает за поведением покупателя, языком тела и другими невербальными сигналами, которые помогают ему или ей лучше обслуживать покупателя.
Когда у покупателя возникают сомнения, вопросы или опасения, продавец немедленно обращается к ним и побуждает покупателя совершить покупку. Другими словами, продавец сегментирует клиентов и предлагает целевые и персонализированные услуги.
У веб-сайтов электронной коммерции нет такой роскоши. Покупатели обычно делают покупки в Интернете для удобства, а не для получения впечатления. Обычно они имеют в виду конкретный продукт. Если они легко найдут это, они могут его купить.
Как только они найдут продукт, и если у них возникнут какие-либо сомнения по этому поводу, на этом этапе нет никого, кто бы сразу ответил на эти сомнения и подтолкнул покупателя к покупке.
Поэтому, в отличие от офлайн-магазинов, интернет-магазины предлагают ограниченные возможности для обеспечения оптимального обслуживания клиентов, которое может стимулировать продажи и увеличить доход.
Чтобы обеспечить опыт, аналогичный тому, что покупатель получил бы в магазине, розничным продавцам электронной коммерции необходимо собирать огромные объемы данных и разбираться в них. Здесь может помочь машинное обучение. Это может помочь розничным продавцам электронной коммерции проводить целевые кампании, которые могут превратить потенциальных покупателей в реальных.
№2. Оптимизированная цена:
Интернет-покупатели обычно очень чувствительны к цене. Если продукт стоит столько же, сколько стоит в магазине, покупатели могут чувствовать себя более комфортно, идя в магазин и оценивая его из первых рук, прежде чем покупать.
Покупатели также нередко сравнивают цены на товары на различных платформах электронной коммерции, чтобы найти лучшее предложение.
Предприятия электронной коммерции добились больших успехов благодаря внедрению динамического ценообразования. Машинное обучение может изменять и корректировать цены, одновременно принимая во внимание различные факторы.
Эти факторы включают цены конкурентов, спрос на продукцию, день недели, время суток, тип клиента и т. Д.
№3. Защита от мошенничества:
Возвратные платежи - это кошмар любого интернет-магазина. У большинства покупателей, особенно начинающих, создается впечатление, что компании электронной коммерции недостаточно защищены.
Компании электронной торговли уязвимы для мошенничества. Розничные продавцы электронной коммерции должны быть очень осторожны. Компании, особенно онлайн, нередко закрывают магазин из-за плохой репутации.
Поэтому компании не должны срезать углы, когда дело доходит до обнаружения и предотвращения любого вида мошенничества. Машинное обучение может значительно сократить масштабы мошенничества. Он может быстро обрабатывать пачки исчерпывающих, повторяющихся данных и пресекать мошеннические действия в зародыше, заранее обнаруживая любые аномалии.
№4. Оптимизированные результаты поиска:
Не все покупатели хорошо разбираются в ключевых словах. Не весь поиск интеллектуален. Чтобы совершить покупку, покупатели должны найти то, что они ищут. Не только это, они должны уметь делать это легко.
У вас может быть каждый продукт на вашем сайте электронной коммерции. Однако это не принесет вам пользы, если покупатель не сможет найти то, что он действительно ищет, с удобством.
Результаты поиска не могут быть основаны только на ключевых словах. Машинное обучение может выявить закономерности в поиске, покупках и предпочтениях, которые обеспечивают оптимальные результаты поиска. Результаты поиска, основанные на этих факторах, могут показать покупателям именно то, что они ищут, а также предложить похожие товары.
№5. Рекомендации по продукту:
Покупатели могут заходить в магазин, зная, чего они хотят. Однако отличный продавец может предугадывать потребности клиентов и рекомендовать продукты еще до того, как покупатели осознают, что они им нужны.
Рекомендации по продукту могут существенно увеличить доход. Достичь этого на онлайн-платформе становится сложно, поскольку для этого требуется выявить закономерности в продажах и покупательском поведении.
Многие розничные продавцы электронной коммерции использовали машинное обучение для успешного создания механизма рекомендаций по продуктам.
Они могут определять тенденции в покупательском поведении и предлагать покупателю подходящие товары. McKinsey and Company обнаружили, что 75% того, что клиенты смотрели на Netflix, основывалось на рекомендациях по продуктам. 35% покупок на Amazon были совершены по товарным рекомендациям.
№6. Служба поддержки:
В этой конкурентной деловой среде покупатели ожидают не только хорошего продукта. Также они оценивают качество поддержки клиентов.
Большинство клиентов боятся звонить по этим бесплатным номерам горячей линии, прислушиваться к бесконечным пунктам меню и изо всех сил пытаться связаться с реальным человеком, который может им помочь. Никто не ждет отсроченных и обезличенных ответов по электронной почте от сотрудников службы поддержки.
Для большинства организаций оставаться в курсе запросов на обслуживание клиентов может быть очень непросто. Автоматизация поддержки клиентов и включение самообслуживания могут помочь как розничному продавцу, так и покупателю.
Машинное обучение можно использовать по-разному, чтобы помочь клиентам и повысить их удовлетворенность. Отличный пример - использование чат-ботов. Чат-боты могут выявлять и решать проблемы, разговаривая с клиентом естественным образом. Машинное обучение может помочь предприятиям предлагать первоклассную персонализированную поддержку клиентов в широком масштабе.
№7. Управление спросом и предложением:
Все предприятия прибегают к прогнозированию, чтобы согласовать спрос и предложение. Чтобы делать хорошие прогнозы, розничные продавцы электронной коммерции должны основывать свои решения, в первую очередь, на данных.
Чтобы принимать обоснованные решения на основе данных, компании должны обрабатывать как можно больше данных. Также важно убедиться, что данные точны и правильно обрабатываются.
Машинное обучение может обрабатывать исчерпывающие объемы данных точно и намного быстрее. Машинное обучение также может изучать данные, чтобы получить как можно больше информации. Это позволяет не только прогнозировать, но и помогает онлайн-компаниям улучшать свои продукты и услуги.
№8. Многоканальный маркетинг на базе машинного обучения
Мы уже знаем, что омниканальный маркетинг способствует более высокому удержанию клиентов, более высокому количеству покупок и большему вовлечению. Нельзя отрицать то, что он может сделать для электронной торговли.
Однако, учитывая, что омниканальный маркетинг сосредоточен на данных о клиентах, большее количество данных может только улучшить его работу в вашем интернет-магазине.
Поскольку машинное обучение работает на основе сбора данных и улучшения алгоритмов с течением времени по мере добавления новых данных, ваша омниканальная маркетинговая стратегия может быть только усилена с помощью этих постоянно обновляемых данных.
Например, представьте, что вы запускаете процесс автоматизации омниканального маркетинга и автоматически выбираете каналы в зависимости от того, как клиент взаимодействовал с ними в прошлом. Или, возможно, рабочий процесс автоматически переупорядочивается, чтобы отправить идеальное сообщение, которое лучше всего найдет отклик у вашего покупателя в зависимости от того, как он делал покупки или просматривал страницы в последнее время. Более того, ваши данные будут автоматически обновляться и изучаться в зависимости от того, как ваш клиент ведет себя с течением времени. Чем больше данных он собирает, тем лучше становится.
