E-Ticaret ve KOBİ'ler için Makine Öğrenimi

Öğrenmek için asla geç değildir – aslında, şimdi en iyi zamandır. Küçük ve orta ölçekli bir şirket veya e-ticaret işletmesi işletiyorsanız, müşterileriniz hakkında daha fazla bilgi edinmek, her zamankinden daha iyi iş kararları vermenize yardımcı olacaktır. Kapı kapı dolaşmanıza gerek yok: Makine Öğrenimi (ML) işinizi görür.

AI, insan yeteneklerini taklit etmekle ilgili olsa da, makine öğrenimi teknolojisi, bir makineyi nasıl öğreneceği konusunda eğitir - temel olarak, çevrimiçi perakendeciler için özellikle önemli olan tüketici verilerini işleyen ve yorumlayan kendi kendini yetiştiren bir çalışandır.

Makine Öğrenimi algoritmaları, çeşitli Yapay Zeka uygulamalarında bulunabilir. Size e-ticaret ve büyüme stratejinizde uygulayabileceğiniz iki ana avantaj ve beş şey hakkında daha fazla bilgi vereceğiz.

e-Ticaret Siteleri ve KOBİ'ler için Makine Öğreniminin Faydaları

Makine öğreniminin faydaları, e-ticaret satışlarını iyileştirmenin ötesine geçer. ML ile e-ticaret işinizin her departmanı için iş avantajları yaratabilirsiniz. Verimliliği ve üretkenliği artırın, daha iyi müşteri desteği sağlayın ve daha iyi İK kararları alın. ML'nin KOBİ'lere ve e-Ticaret web sitelerine nasıl yardımcı olduğu aşağıda açıklanmıştır.

Kalıpları ve eğilimleri belirlemeye yardımcı olur

Ortalama bir müşterinizin zihnine girin, onları harekete geçiren şeyin ne olduğunu ve neye ihtiyaç duyduklarını onlar yapmadan önce öğrenin. Makine Öğrenimi algoritmaları, aradığınızı belirtmek zorunda kalmadan eğilimleri belirler ve verilerden kalıpları keşfeder. Bu, bulmayı umduğunuz şey yerine, gerçekten doğru ve gerçek bilgileri almanızı sağlar. Afedersiniz.

Çevrimiçi olarak gerçekleştirdiğimiz her eylem dijital bir ayak izi bırakır. Önceki satın alımlardan çevrimiçi etkileşimlere kadar - çok sayıda değerli bilgiyi arkamızda bırakıyoruz. Bu kulağa çok Büyük Birader gibi geliyor ama içiniz rahat olsun: mevcut gizlilik kuralları ve yürürlükteki sistemlerle, gerçekte kim olduğunuzu bilmeyecekler, bu daha az korkutucuysa ne tür bir insan olduğunuzu bilmeyecekler.

Machine Learning, tüm bu verileri toplar ve çevrimiçi işletmelerin daha iyi bir müşteri deneyimi oluşturmasına yardımcı olabilecek bir kişi veya profilde birleştirir - yalnızca kiminle etkileşimde bulunduklarını anladıkları için. Merhaba, daha iyi ilişkiler! En azından çevrimiçi. Ve işletmelerle. Ama hala!

Bu doğru ve otomatik

Söylediğimiz gibi, ML siz onu istediğiniz yöne itmeden gerçek kalıpları arar. Büyük hacimli verileri inanılmaz derecede hızlı işleyebilir. Bu, doğru zamanda uygun önlemleri almanızı sağlar. Bir Makine Öğrenimi teknolojisini yerleştirdikten sonra, aslında başka bir şey yapmakta ve en iyi yaptığı şeyi yapmasına izin vermekte özgürsünüz.

Makine Öğrenimi, özellikle müşteri verilerinin manuel analiziyle karşılaştırıldığında, tamamen otomatiktir ve çok doğrudur. Bu, pazarlama ve satış departmanınız için üretkenliği ve verimliliği artırır. Zamandan ve (hepsini birlikte dinleyelim!) paradan tasarruf ettirir! ML'yi buna uygularsanız, bu müşteri desteği için de geçerlidir. Nasıl yapılacağını daha sonra öğrenin, çünkü şimdi makine öğreniminden yararlanmanın 5 yolunu vurgulayacağız.

E-Ticaret siteniz veya KOBİ'niz için makine öğreniminin gücünden yararlanmanın beş yolu

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi yalnızca büyük kuruluşlar için araçlar değildir - giderek daha fazla KOBİ ve e-ticaret web sitesi, satışları artırmak ve maliyetleri düşürmek için bunu uyguluyor. İşte sizin de aynısını yapmanız için beş yol.

1. Ürün tavsiyesi ve kişiselleştirme

Süpermarketteyken ve kasaya gittiğinizde, canınızın çektiği tüm o şekerlere rastlarsınız, ama o şeker listenizde yok muydu? Yani toplam için önemli olmayacağı için bir Snickers aldın, değil mi? E-ticaret işinin de aynı şeyi yapıp yapamayacağını hayal edin.

Yapabilirler. Web mağazalarının en büyük kısmı, sepetinize bir ürün ekledikten sonra “neyle ilgilenebileceğinizi” size gösterecektir.

Bu kendi başına yeni bir şey değil. Ancak geleneksel ürün önerileri, ürünleri herkes arasındaki popülerliğine göre gösterirken, bir öneri motoru kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri oluşturmaya yardımcı olur: bireysel öneriler gösterir.

Tahmine dayalı analitiği kullanan bu AI teknolojisi, dönüşümü ve müşteri katılımını önemli ölçüde artırır. Alışveriş yapanların %80'inin kişiselleştirilmiş deneyimler sunan bir şirketten satın alma olasılığı daha yüksektir. Bu bir sürü alışveriş yapan kişi.

Küçük işletme sahipleri ve e-ticaret platformları için ML ile yeni başlayanlar, gerekli tüm verileri nereden alacakları konusunda biraz bilgisiz hissedebilirler. Örneğin, müşterileriniz hakkında çok müdahaleci hissettirmeden bilgi toplamak için web sitenizde testler uygulayarak küçük başlayın.

2. Dinamik fiyatlandırma ve yeniden hedeflemeyi uygulayın

Bu sadece doğru ürünü göstermekle ilgili değil – doğru fiyat, tüketicilerin karar verme sürecinde de büyük rol oynuyor. ML, tüketicilerin davranışlarındaki talepleri ve değişiklikleri tespit eder. Bu tahmine dayalı modellerle, gerçek zamanlı indirimler sunabilir, satışları artırmak veya marjları iyileştirmek için fiyatları ayarlamanıza yardımcı olabilirsiniz.

Bazen sorun ürün ve fiyat değildir. Zamanlama. ML, e-ticaret perakendecisinin, ziyaretçilerine zamanı geldiğinde ürünlerini hatırlatmak için akıllı yeniden hedefleme kampanyaları oluşturmasına yardımcı olur. Bu taktik, yeniden hedeflemenin yanı sıra, yukarı satış ve genel müşteri elde tutma için de yararlıdır.

3. Arama motorlarını iyileştirin

Arama şeklimiz yıllar içinde büyük ölçüde değişti. Arama motorları hayatımızın standart bir parçası haline geldi ve onlarla “konuşmamız” ilişkideki bu değişikliği gösteriyor. Birçok ilişkide olduğu gibi: aslında ne istediğimizi söylemeden istediğimiz her şeyi anlamalarını isteriz.

İhtiyacımız olanı bulmak için arama motorlarını kullanırız. Ancak bu motorlar bize kendimiz hakkında düşündüğümüzden daha iyi seçenekler sunabiliyorsa, bu tüm oyunu değiştirir. ML bunu, kısa ve uzun vadeli kullanıcı tercihleri, geçmişi ve önceki sorguları olan bir makine öğrenimi modeli kullanarak yapabilir.

ML, kullanıcılardan tüm bu bilgileri çıkarabilse de web sitenizin buna hazırlıklı olması gerektiğini unutmayın. ML, ürünlerinizle ilişkilendirdiğiniz anahtar kelimelerle eş anlamlı kelimeleri eşleştirmek ister, bu nedenle bunların yerinde olduğundan emin olun.

4. Sohbet botları

Bazı insanlar sadece doğru yönde bir dürtüye ihtiyaç duyar. Belki teslimatlarla ilgili bilgi için bir bağlantı arıyorlardır. Bunun için zaman harcayan bir müşteri temsilciniz varsa, bu güzel ama çok uygun maliyetli değil.

Akıllı bir sohbet robotu, bireysel kullanıcıların sorularını yorumlayabilir ve onlara ayrı ayrı yanıt verebilir. Bu arada, servis temsilciniz daha acil sorgulara odaklanabilir ve daha kişiselleştirilmiş destek sağlayabilir.

Akıllı sohbet robotları, büyük ölçüde Makine Öğrenimine güvenir. Ne kadar çok sohbet ederlerse, o kadar insan görünürler. Ancak zamanla ve yatırımınıza bağlı olarak, potansiyel satış fırsatlarını belirlemek veya müşterinin uzun vadeli ihtiyaçlarını bulmak gibi çok daha fazlasını yapmayı öğrenebilirler.

5. Arz ve Talep Tahmini

Son olarak: ML, bireysel tüketicilere en çok hangi ürünlerin satılacağını tahmin etmenize yardımcı olurken, aynı zamanda tedarik zincirinizi optimize etmenize de yardımcı olur. Basitçe söylemek gerekirse: müşteri davranışını tahmin ederek, gerekli stoğu da tahmin eder ve tedarik zinciri yönetimine yardımcı olur.

E-Ticaret çabalarını envanter yönetimine bağlamak, artan satışların ve müşteri sadakatinin ötesinde faydalar sunar. Gereksiz stok olmaması, daha iyi nakit akışı anlamına gelir - hepsi Makine Öğrenimi sayesinde.

Alex Birch, bir Amazon FBA Business Kurucu Ortağı ve pazarlama ve arama ile ilgili her şeyin sevgilisidir. Aslen Manchester, İngiltere'den ama şimdi güneşli Barselona'da hayatın tadını çıkarıyor. LinkedIn'de onunla bağlantı kurun.