Машинное обучение для электронной коммерции и малого и среднего бизнеса

Учиться никогда не поздно – на самом деле, сейчас самое подходящее время. Если вы управляете небольшой или средней компанией или занимаетесь электронной коммерцией, то, узнав больше о своих клиентах, вы сможете принимать лучшие бизнес-решения, чем когда-либо. Не нужно ходить от двери к двери: машинное обучение (ML) сделает все за вас.

В то время как ИИ имитирует человеческие способности, технология машинного обучения обучает машину тому, как учиться — по сути, это сотрудник-самоучка, обрабатывающий и интерпретирующий данные о потребителях, что особенно важно для интернет-магазинов.

Алгоритмы машинного обучения можно найти в различных приложениях искусственного интеллекта. Мы расскажем вам больше о двух основных преимуществах и пяти вещах, которые вы можете реализовать в своей стратегии электронной коммерции и роста.

Преимущества машинного обучения для сайтов электронной коммерции и малого и среднего бизнеса

Преимущества машинного обучения выходят за рамки улучшения продаж электронной коммерции. С помощью машинного обучения вы можете создать бизнес-преимущества для каждого отдела вашего бизнеса электронной коммерции. Повысьте эффективность и производительность, улучшите поддержку клиентов и принимайте более эффективные кадровые решения. Вот как машинное обучение помогает малым и средним предприятиям и веб-сайтам электронной коммерции.

Помогает выявить закономерности и тенденции

Загляните в голову среднестатистического клиента, узнайте, что его движет и что ему нужно — до того, как он это сделает. Алгоритмы машинного обучения выявляют тенденции и обнаруживают закономерности на основе данных, при этом вам не нужно указывать, что вы ищете. Это гарантирует, что вы действительно получите точную и достоверную информацию, а не то, что вы, возможно, надеялись найти. Извини.

Каждое действие, которое мы предпринимаем в Интернете, оставляет цифровой след. От предыдущих покупок до онлайн-взаимодействий — мы оставляем после себя много ценной информации. Это звучит как Большой Брат, но будьте уверены: с текущими правилами конфиденциальности и действующими системами они на самом деле не будут знать, кто вы, а что за человек, если это менее страшно.

Машинное обучение собирает все эти данные и объединяет их в персону или профиль, которые могут помочь онлайн-компаниям повысить качество обслуживания клиентов — просто потому, что они понимают, с кем они взаимодействуют. Привет, лучшие отношения! Онлайн, по крайней мере. И с предприятиями. Но до сих пор!

Это точно и автоматизировано

Как мы уже говорили, машинное обучение ищет реальные шаблоны, а вы не толкаете его в каком-то желаемом направлении. Он может невероятно быстро обрабатывать большие объемы данных. Это позволяет предпринимать соответствующие действия в нужное время. После внедрения технологии машинного обучения вы можете заняться чем-то другим и позволить ему делать то, что у него получается лучше всего.

Машинное обучение полностью автоматизировано и очень точно, особенно по сравнению с ручным анализом данных клиентов. Это повышает производительность и эффективность вашего отдела маркетинга и продаж. Это экономит время и (давайте послушаем все вместе!) деньги! Это также относится к поддержке клиентов, если вы внедрите в нее ML. Узнайте, как позже, потому что сейчас мы выделим 5 способов использования машинного обучения.

Пять способов использовать возможности машинного обучения для вашего сайта электронной коммерции или малого и среднего бизнеса

Искусственный интеллект и машинное обучение — это не просто инструменты для крупных организаций: все больше и больше предприятий малого и среднего бизнеса и веб-сайтов электронной коммерции внедряют их для увеличения продаж и снижения затрат. Вот пять способов сделать то же самое.

1. Рекомендация продукта и персонализация

Вы знаете, когда вы в супермаркете и идете к кассе, где вы натыкаетесь на все те конфеты, которые вы жаждали, но которых не было в вашем списке? Итак, вы берете сникерс, потому что это не имеет значения для общей суммы, верно? Представьте, если бы бизнес электронной коммерции мог сделать то же самое.

Они могут. Большая часть интернет-магазинов покажет вам, что «вас также может заинтересовать», после того, как вы добавите один товар в корзину.

В этом нет ничего нового. Но в то время как традиционные рекомендации по продуктам показывают продукты на основе их популярности среди всех, механизм рекомендаций помогает создавать персонализированные впечатления от покупок: он показывает индивидуальные рекомендации.

Используя прогнозную аналитику, эта технология искусственного интеллекта существенно увеличивает конверсию и вовлеченность клиентов. 80% покупателей с большей вероятностью совершат покупку в компании, которая предлагает персонализированный опыт. Это целая куча покупателей.

Владельцы малого бизнеса и те, кто только начинает использовать машинное обучение для своей платформы электронной коммерции, могут не знать, откуда взять все необходимые данные. Начните с малого, например, разместив на своем веб-сайте викторины для сбора информации о ваших клиентах, не делая их слишком навязчивыми.

2. Внедрите динамическое ценообразование и ретаргетинг

Дело не только в том, чтобы показать правильный продукт — правильная цена также играет большую роль в процессе принятия решений потребителями. ML выявляет потребности и изменения в поведении потребителей. С помощью этих прогностических моделей вы можете предлагать скидки в режиме реального времени, помогая вам корректировать цены для увеличения продаж или повышения маржи.

Иногда проблема не в продукте и цене. Это время. Машинное обучение помогает интернет-магазину проводить интеллектуальные ретаргетинговые кампании, чтобы напомнить посетителям о своих продуктах, когда придет время. Помимо ретаргетинга, эта тактика также полезна для дополнительных продаж и общего удержания клиентов.

3. Улучшить поисковые системы

То, как мы ищем, резко изменилось за эти годы. Поисковые системы стали стандартной частью нашей жизни, и то, как мы «разговариваем» с ними, показывает это изменение в отношениях. Как и во многих отношениях: мы хотим, чтобы они понимали все, что мы хотим, не говоря о том, чего мы хотим.

Мы используем поисковые системы, чтобы найти то, что нам нужно. Но если эти движки смогут дать нам даже лучшие варианты, чем мы на самом деле думали о себе, это изменит всю игру. ML может сделать это, используя модель машинного обучения с краткосрочными и долгосрочными пользовательскими настройками, историей и предыдущими запросами.

Имейте в виду, что хотя ML может вычитать всю эту информацию из пользователей, ваш сайт должен быть готов к этому. ML хочет сопоставить ключевые слова и синонимы, ключевые слова, которые вы приписали своим продуктам, поэтому убедитесь, что они на месте.

4. Чат-боты

Некоторым людям просто нужен толчок в правильном направлении. Может быть, они ищут ссылку на информацию о поставках. Если у вас есть агент по работе с клиентами, который тратит на это время, это хорошо, но не очень рентабельно.

Интеллектуальный чат-бот может интерпретировать вопросы отдельных пользователей и отвечать на них индивидуально. Между тем, ваш сервисный агент может сосредоточиться на более насущных вопросах и предоставлять более персонализированную поддержку.

Умные чат-боты в значительной степени полагаются на машинное обучение. Чем больше у них разговоров, тем более человечными они будут казаться. Но со временем и в зависимости от ваших вложений они могут научиться делать гораздо больше, например, определять потенциальные возможности дополнительных продаж или выяснять долгосрочные потребности клиентов.

5. Прогнозирование спроса и предложения

И последнее, но не менее важное: хотя машинное обучение помогает вам предсказать, какие продукты будут лучше всего продаваться отдельным потребителям, оно также помогает оптимизировать вашу цепочку поставок. Проще говоря: прогнозируя поведение клиентов, он также прогнозирует необходимый запас и помогает в управлении цепочкой поставок.

Связывание усилий в области электронной коммерции с управлением запасами предлагает преимущества, помимо увеличения продаж и лояльности клиентов. Отсутствие ненужных запасов означает лучший денежный поток — и все благодаря машинному обучению.

Алекс Берч — соучредитель Amazon FBA Business и любитель всего, что связано с маркетингом и поиском. Родом из Манчестера, Великобритания, но сейчас наслаждаюсь жизнью в солнечной Барселоне. Свяжитесь с ним в LinkedIn.