전자 상거래 및 SMB를 위한 기계 학습

배우기에 너무 늦은 때는 없습니다. 사실, 지금이 가장 좋은 시기입니다. 중소기업 또는 전자 상거래 비즈니스를 운영하는 경우 고객에 대해 더 많이 알게되면 그 어느 때보 다 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다. 집집마다 방문할 필요가 없습니다. 기계 학습(ML)이 당신을 위해 트릭을 수행합니다.

AI는 인간의 능력을 모방하는 것이지만 머신 러닝 기술은 학습 방법에 대해 기계를 훈련시킵니다. 기본적으로 직원이 스스로 학습하여 소비자 데이터를 처리하고 해석하는 것인데, 이는 온라인 소매업체에 특히 중요합니다.

기계 학습 알고리즘은 다양한 인공 지능 응용 프로그램에서 찾을 수 있습니다. 전자상거래 및 성장 전략에서 구현할 수 있는 2가지 주요 이점과 5가지 사항에 대해 자세히 알려 드리겠습니다.

전자 상거래 사이트 및 SMB를 위한 ML의 이점

ML의 이점은 전자 상거래 판매를 개선하는 것 이상입니다. ML을 사용하면 전자 상거래 비즈니스의 모든 부서에 비즈니스 이점을 제공할 수 있습니다. 효율성, 생산성을 개선하고 더 나은 고객 지원을 제공하고 더 나은 HR 결정을 내립니다. ML이 SMB 및 전자 상거래 웹 사이트를 지원하는 방법은 다음과 같습니다.

패턴과 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다.

일반 고객의 머리 속으로 들어가 고객을 감동시키는 요소와 고객이 필요로 하는 것이 무엇인지 미리 파악하세요. 기계 학습 알고리즘은 사용자가 찾고 있는 것을 지정할 필요 없이 추세를 식별하고 데이터에서 패턴을 발견합니다. 이렇게 하면 찾고자 하는 정보가 아니라 실제로 정확하고 진실한 정보를 얻을 수 있습니다. 죄송합니다.

온라인에서 수행하는 모든 작업은 디지털 발자국을 남깁니다. 이전 구매에서 온라인 상호 작용에 이르기까지 우리는 많은 귀중한 정보를 남깁니다. 이것은 매우 빅 브라더처럼 들리지만 안심하십시오. 현재의 개인 정보 보호 지침과 시스템이 갖춰져 있으면 실제로 당신이 누구인지 알지 못할 것입니다. 덜 무섭다면 어떤 사람인지 알 수 있습니다.

머신 러닝은 이 모든 데이터를 수집하고 온라인 비즈니스가 더 나은 고객 경험을 만드는 데 도움이 되는 페르소나 또는 프로필로 결합합니다. 단순히 그들이 누구와 상호 작용하는지 이해하기 때문입니다. 안녕, 더 나은 관계! 적어도 온라인. 그리고 기업과 함께. 하지만 여전히!

정확하고 자동화되어 있습니다.

우리가 말했듯이 ML은 원하는 방향으로 밀지 않고 실제 패턴을 검색합니다. 대용량 데이터를 엄청나게 빠르게 처리할 수 있습니다. 이를 통해 적시에 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 기계 학습 기술을 배치한 후에는 실제로 자유롭게 다른 일을 하고 가장 잘하는 일을 하게 할 수 있습니다.

기계 학습은 특히 고객 데이터의 수동 분석과 비교할 때 완전히 자동화되고 매우 정확합니다. 이를 통해 마케팅 및 영업 부서의 생산성과 효율성이 향상됩니다. 시간과 (모두 함께 들어봅시다!) 돈을 절약할 수 있습니다! ML을 구현하면 고객 지원에도 적용됩니다. 나중에 방법을 알아보십시오. 이제 ML을 사용하는 5가지 방법을 강조할 것이기 때문입니다.

전자 상거래 사이트 또는 SMB를 위한 ML의 기능을 활용하는 5가지 방법

인공 지능과 기계 학습은 대기업을 위한 도구일 뿐만 아니라 점점 더 많은 SMB와 전자 상거래 웹사이트에서 매출을 늘리고 비용을 절감하기 위해 구현하고 있습니다. 다음은 동일한 작업을 수행하는 5가지 방법입니다.

1. 상품 추천 및 개인화

슈퍼마켓에 가서 계산대에 갔을 때 갈망하던 모든 사탕을 우연히 발견했지만 목록에는 없었는지 아십니까? 그래서 스니커즈는 총계에서 중요하지 않기 때문에 잡는 것입니다. 그렇죠? 전자 상거래 비즈니스가 동일한 작업을 수행할 수 있다고 상상해 보십시오.

그들은 할 수있다. 웹샵의 가장 큰 부분은 장바구니에 한 항목을 추가한 후 "당신이 또한 관심을 가질 만한 것"이 무엇인지 보여줄 것입니다.

그 자체로는 새로운 것이 아닙니다. 그러나 기존의 제품 추천이 모든 사람 사이의 인기도를 기반으로 제품을 표시하는 반면 추천 엔진은 개인화된 쇼핑 경험을 만드는 데 도움이 됩니다. 즉, 개별 추천을 보여줍니다.

이 AI 기술은 예측 분석을 사용하여 전환과 고객 참여를 크게 높입니다. 쇼핑객의 80%는 개인화된 경험을 제공하는 회사에서 구매할 가능성이 더 높습니다. 정말 많은 쇼핑객입니다.

소규모 비즈니스 소유자와 전자 상거래 플랫폼을 위해 ML을 막 시작하는 사람들은 필요한 모든 데이터를 어디에서 가져와야 하는지에 대해 약간 무지할 수 있습니다. 예를 들어 웹사이트에 퀴즈를 구현하여 고객에 대한 정보를 수집하는 데 방해가 되지 않으면서 작게 시작하십시오.

2. 동적 가격 책정 및 리타겟팅 구현

올바른 제품을 보여주는 것뿐만 아니라 올바른 가격도 소비자의 의사 결정 과정에서 큰 역할을 합니다. ML은 소비자 행동의 요구와 변화를 감지합니다. 이러한 예측 모델을 사용하면 실시간 할인을 제공하여 가격을 조정하여 판매를 늘리거나 마진을 개선할 수 있습니다.

때로는 제품과 가격이 문제가 아닙니다. 타이밍이다. ML은 전자 상거래 소매업체가 적절한 시기에 방문자에게 제품을 상기시키는 스마트 리타게팅 캠페인을 배치하는 데 도움이 됩니다. 리타겟팅 외에도 이 전술은 상향 판매 및 전반적인 고객 유지에도 도움이 됩니다.

3. 검색 엔진 개선

우리가 검색하는 방식은 수년에 걸쳐 크게 바뀌었습니다. 검색 엔진은 우리 삶의 표준 부분이 되었으며 우리가 검색 엔진과 "대화"하는 방식은 이러한 관계의 변화를 보여줍니다. 많은 관계에서처럼: 우리는 그들이 우리가 원하는 것을 실제로 말하지 않고 그들이 우리가 원하는 모든 것을 이해하기를 바랍니다.

우리는 검색 엔진을 사용하여 필요한 것을 찾습니다. 그러나 이러한 엔진이 우리가 실제로 생각하는 것보다 훨씬 더 나은 옵션을 제공할 수 있다면 게임 전체가 바뀝니다. ML은 단기 및 장기 사용자 기본 설정, 기록 및 이전 쿼리가 포함된 기계 학습 모델을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.

ML이 사용자로부터 이 모든 정보를 뺄 수 있지만 웹사이트는 이에 대비해야 합니다. ML은 키워드 및 동의어, 귀하의 제품에 기여한 키워드를 일치시키려고 하므로 이들이 제자리에 있는지 확인하십시오.

4. 챗봇

어떤 사람들은 올바른 방향으로 약간만 움직여야 합니다. 배달 정보에 대한 링크를 찾고 있는지도 모릅니다. 그것에 시간을 할애하는 고객 에이전트가 있다면 그것은 좋은 일이지만 비용 효율적이지 않습니다.

지능형 챗봇은 개별 사용자의 질문을 해석하고 개별적으로 응답할 수 있습니다. 한편, 서비스 에이전트는 보다 긴급한 쿼리에 집중하고 보다 개인화된 지원을 제공할 수 있습니다.

스마트 챗봇은 머신 러닝에 크게 의존합니다. 대화가 많을수록 더 인간적으로 보일 것입니다. 그러나 시간이 지남에 따라 귀하의 투자에 따라 잠재적인 상향 판매 기회를 식별하거나 고객의 장기적인 요구 사항을 찾는 것과 같은 훨씬 더 많은 일을 하는 방법을 배울 수 있습니다.

5. 수급 예측

마지막으로 ML은 개별 소비자에게 가장 잘 팔릴 제품을 예측하는 데 도움이 되지만 공급망을 최적화하는 데도 도움이 됩니다. 간단히 말해서 고객 행동을 예측함으로써 필요한 재고도 예측하고 공급망 관리에 도움이 됩니다.

전자 상거래 노력을 재고 관리와 연결하면 판매 및 고객 충성도를 높이는 것 이상의 이점이 있습니다. 기계 학습 덕분에 불필요한 재고가 없다는 것은 더 나은 현금 흐름을 의미합니다.

Alex Birch는 Amazon FBA 비즈니스 공동 설립자이자 마케팅 및 검색의 모든 것을 사랑하는 사람입니다. 원래 영국 맨체스터 출신이지만 지금은 햇살 가득한 바르셀로나의 삶을 즐기고 있습니다. LinkedIn에서 그와 연결하십시오.