eコマースとSMBの機械学習

学ぶのに遅すぎることはありません。実際、今が最高の時期です。 中小企業やeコマースビジネスを運営している場合、顧客についてもっと知ることは、これまで以上に優れたビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。 戸別訪問する必要はありません。機械学習（ML）があなたに代わってトリックを行います。

AIは人間の能力を模倣することを目的としていますが、機械学習テクノロジーは、学習方法について機械をトレーニングします。これは基本的に、オンライン小売業者にとって特に重要な、消費者データを処理および解釈する独学の従業員です。

機械学習アルゴリズムは、さまざまな人工知能アプリケーションに含まれています。 eコマースと成長戦略で実装できる2つの主なメリットと5つのことについて詳しく説明します。

eコマースサイトおよびSMBに対するMLの利点

MLのメリットは、eコマースの売上を向上させるだけではありません。 MLを使用すると、eコマースビジネスのすべての部門にビジネス上の利点をもたらすことができます。 効率と生産性を向上させ、より良い顧客サポートを提供し、より良い人事決定を下します。 MLがSMBとeコマースWebサイトをどのように支援するかを次に示します。

パターンとトレンドを特定するのに役立ちます

平均的な顧客の頭の中に入って、何が彼らを動かしているのか、そして彼らが何を必要としているのかを彼らがする前に知ってください。 機械学習アルゴリズムは、探しているものを指定しなくても、傾向を識別し、データからパターンを発見します。 これにより、おそらく見つけたいと思っていたものではなく、実際に正確で真の情報を確実に取得できます。 ごめん。

私たちがオンラインで行うすべての行動は、デジタルフットプリントを残します。 以前の購入からオンラインでのやり取りまで、貴重な情報をたくさん残しています。 これは非常にビッグブラザーのように聞こえますが、安心してください。現在のプライバシーガイドラインとシステムが整っているため、実際にはあなたが誰であるかはわかりません。

機械学習はこのすべてのデータを収集し、それをペルソナまたはプロファイルに結合します。これは、オンラインビジネスが、誰とやり取りしているのかを理解しているという理由だけで、より良い顧客体験を生み出すのに役立ちます。 こんにちは、より良い関係！ 少なくともオンライン。 そして企業と。 それでも！

正確で自​​動化されています

すでに述べたように、MLは実際のパターンを検索しますが、希望する方向にプッシュする必要はありません。 大量のデータを信じられないほど高速に処理できます。 これにより、適切なタイミングで適切なアクションを実行できます。 機械学習テクノロジーを導入した後は、実際に自由に他のことを行って、それが最も得意とすることを実行させることができます。

機械学習は完全に自動化されており、特に顧客データの手動分析と比較して非常に正確です。 これにより、マーケティングおよび営業部門の生産性と効率が向上します。 それは時間と（それをすべて一緒に聞いてみましょう！）お金を節約します！ MLを実装する場合、これはカスタマーサポートにも当てはまります。 MLを利用する5つの方法を紹介するので、後でその方法を確認してください。

eコマースサイトまたはSMBでMLのパワーを活用する5つの方法

人工知能と機械学習は、大規模な組織向けのツールだけではありません。売り上げを伸ばし、コストを削減するために、ますます多くのSMBとeコマースWebサイトがそれを実装しています。 これがあなたが同じことをするための5つの方法です。

1.製品の推奨とパーソナライズ

あなたがスーパーマーケットにいて、チェックアウトに向かうとき、あなたはあなたが切望していたすべてのキャンディーに出くわすのを知っています、しかしそれはあなたのリストにありませんでしたか？ 合計は関係ないので、スニッカーズを手に入れますよね？ eコマースビジネスでも同じことができると想像してみてください。

彼らはできます。 ウェブショップの大部分は、バスケットに1つのアイテムを追加した後、「あなたも興味があるかもしれない」ことを示します。

それ自体は新しいことではありません。 しかし、従来の製品レコメンデーションは、すべての人の間での人気に基づいて製品を表示しますが、レコメンデーションエンジンは、パーソナライズされたショッピングエクスペリエンスを作成するのに役立ちます。つまり、個々のレコメンデーションを表示します。

このAIテクノロジーは、予測分析を使用して、コンバージョンと顧客エンゲージメントを大幅に向上させます。 買い物客の80％は、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供する会社から購入する可能性が高くなります。 それはたくさんの買い物客です。

中小企業の所有者やeコマースプラットフォームでMLを使い始めたばかりの人は、必要なすべてのデータをどこから取得するかについて少し無知だと感じるかもしれません。 たとえば、Webサイトにクイズを実装して、顧客に関する情報を収集することで、煩わしさを感じさせずに、小規模から始めます。

2.動的な価格設定とリターゲティングを実装します

適切な製品を表示するだけでなく、適切な価格も消費者の意思決定プロセスに大きな役割を果たします。 MLは、消費者の行動の要求と変化を検出します。 これらの予測モデルを使用すると、リアルタイムの割引を提供して、売上を増やしたりマージンを改善したりするために価格を調整するのに役立ちます。

製品と価格が問題にならない場合もあります。 タイミングです。 MLは、eコマース小売業者がスマートリターゲティングキャンペーンを実施して、適切なタイミングで製品を訪問者に思い出させるのに役立ちます。 この戦術は、リターゲティングに加えて、アップセルと全体的な顧客維持にも役立ちます。

3.検索エンジンを改善する

私たちの検索方法は、ここ数年で劇的に変化しました。 検索エンジンは私たちの生活の標準的な部分になりました、そして私たちがそれらと「話す」方法は関係のこの変化を示しています。 多くの関係のように、私たちは実際に私たちが何を望んでいるのかを言わずに、私たちが望むすべてを彼らに理解してもらいたいのです。

検索エンジンを使用して、必要なものを見つけます。 しかし、これらのエンジンが私たちが実際に考えていたよりもさらに優れたオプションを提供できる場合、それはゲーム全体を変えます。 MLは、短期および長期のユーザー設定、履歴、以前のクエリを備えた機械学習モデルを使用してこれを行うことができます。

MLはユーザーからこのすべての情報を差し引くことができますが、Webサイトはこれに備えておく必要があることに注意してください。 MLは、キーワードと同義語、つまり製品に帰属するキーワードを一致させたいので、これらが適切に配置されていることを確認してください。

4.チャットボット

一部の人々は正しい方向に微調整する必要があります。 多分彼らは配達に関する情報へのリンクを探しています。 それに時間を費やしている顧客エージェントがいる場合、それは素晴らしいことですが、あまり費用対効果が高くありません。

インテリジェントなチャットボットは、個々のユーザーの質問を解釈し、それらに個別に応答できます。 一方、サービスエージェントは、より差し迫ったクエリに集中し、よりパーソナライズされたサポートを提供できます。

スマートチャットボットは機械学習に大きく依存しています。 彼らが持つ会話が多ければ多いほど、彼らはより人間的に見えるでしょう。 しかし、時間の経過とともに、投資に応じて、潜在的なアップセルの機会を特定したり、顧客の長期的なニーズを見つけたりするなど、さらに多くのことを学ぶことができます。

5.供給と需要の予測

最後になりましたが、MLは、どの製品が個々の消費者に最もよく売れるかを予測するのに役立ちますが、サプライチェーンを最適化するのにも役立ちます。 簡単に言えば、顧客の行動を予測することで、必要な在庫も予測し、サプライチェーン管理に役立ちます。

eコマースの取り組みを在庫管理にリンクすることで、売上と顧客ロイヤルティの向上以上のメリットが得られます。 不要な在庫がないということは、キャッシュフローが向上することを意味します。これはすべて機械学習のおかげです。

Alex Birchは、Amazon FBAビジネスの共同創設者であり、マーケティングと検索のすべてを愛しています。 もともとは英国のマンチェスター出身ですが、現在は日当たりの良いバルセロナでの生活を楽しんでいます。 LinkedInで彼とつながりましょう。