电子商务和 SMB 的机器学习

学习永远不会太晚——事实上，现在是最好的时机。 如果您经营一家中小型公司或电子商务企业，那么更多地了解您的客户将帮助您做出比以往更好的业务决策。 无需挨家挨户：机器学习 (ML) 为您解决问题。

虽然人工智能是关于模仿人类能力，但机器学习技术训练机器学习如何学习——它基本上是一个自学成才的员工处理和解释消费者数据，这对在线零售商来说尤其重要。

机器学习算法可以在各种人工智能应用中找到。 我们将向您详细介绍两大优势以及您可以在电子商务和增长战略中实施的五件事。

ML 对电子商务网站和 SMB 的好处

机器学习的好处不仅仅是提高电子商务销售。 借助 ML，您可以为电子商务业务的每个部门创造业务优势。 提高效率和生产力，提供更好的客户支持，并做出更好的人力资源决策。 以下是 ML 如何帮助 SMB 和电子商务网站。

它有助于识别模式和趋势

深入了解您的普通客户，了解他们的动机，以及他们需要什么——在他们这样做之前。 机器学习算法可以识别趋势并从数据中发现模式，而无需指定要查找的内容。 这可以确保您真正获得准确和真实的信息，而不是您可能希望找到的信息。 对不起。

我们在网上采取的每一项行动都会留下数字足迹。 从以前的购买到在线互动——我们留下了很多有价值的信息。 这听起来很老大哥，但请放心：在当前的隐私准则和系统到位的情况下，他们实际上不会知道你是谁，如果不那么可怕的话，他们不会知道你是什么样的人。

机器学习收集所有这些数据并将其组合成一个角色或个人资料，这可以帮助在线企业创造更好的客户体验——仅仅是因为他们了解与谁互动。 你好，更好的关系！ 至少在网上。 并与企业。 但是还是！

它是准确和自动化的

正如我们所说，ML 搜索实际模式，而无需您将其推向某个期望的方向。 它可以非常快速地处理大量数据。 这使您能够在正确的时间采取适当的行动。 在部署机器学习技术之后，您实际上可以自由地去做其他事情，让它做它最擅长的事情。

机器学习是完全自动化的并且非常准确，尤其是与客户数据的手动分析相比。 这可以提高您的营销和销售部门的生产力和效率。 它节省了时间和（让我们一起来听听！）金钱！ 如果您在其中实施 ML，这也适用于客户支持。 稍后了解如何，因为现在我们将重点介绍使用 ML 的 5 种方法。

为您的电子商务网站或 SMB 利用 ML 力量的五种方法

人工智能和机器学习不仅仅是大型组织的工具——越来越多的中小型企业和电子商务网站正在实施它以促进销售和降低成本。 这里有五种方法可以让你做同样的事情。

1.产品推荐和个性化

您知道当您在超市并前往收银台时，您偶然发现了您一直渴望的所有糖果，但它不在您的清单上？ 所以你拿一个士力架，因为它对总数没有影响，对吧？ 想象一下，如果电子商务业务也能做到这一点。

他们能。 在您将一件商品添加到购物篮后，大部分网店都会向您展示“您可能还感兴趣”的内容。

这本身并不是什么新鲜事。 但是，虽然传统的产品推荐会根据产品在每个人中的受欢迎程度来显示产品，但推荐引擎有助于创建个性化的购物体验：它会显示个人推荐。

使用预测分析，这种人工智能技术大大提高了转化率和客户参与度。 80% 的购物者更有可能从提供个性化体验的公司购买。 那是一大堆购物者。

小企业主和那些刚开始为他们的电子商务平台使用 ML 的人可能对从哪里获取所有必要的数据感到有点不知所措。 例如，通过在您的网站上实施测验以收集有关您的客户的信息，从小处着手，而不会让人感觉非常侵入。

2. 实施动态定价和重定向

这不仅仅是展示合适的产品——合适的价格也在消费者的决策过程中发挥着重要作用。 ML 检测消费者行为的需求和变化。 借助这些预测模型，您可以提供实时折扣，帮助您调整价格以增加销售额或提高利润。

有时产品和价格不是问题。 是时候了。 ML 帮助这家电子商务零售商实施智能重定向活动，以便在适当的时候提醒访问者注意其产品。 除了重新定位之外，这种策略还有助于追加销售和整体客户保留。

3. 改进搜索引擎

这些年来，我们搜索的方式发生了巨大变化。 搜索引擎已经成为我们生活的标准组成部分，我们与他们“交谈”的方式显示了这种关系的变化。 就像在许多关系中一样：我们希望他们理解我们想要的一切，而不是真正说出我们想要什么。

我们使用搜索引擎来寻找我们需要的东西。 但是，如果这些引擎能够为我们提供比我们自己想象的更好的选择，它就会改变整个游戏。 ML 能够使用具有短期和长期用户偏好、历史记录和先前查询的机器学习模型来做到这一点。

请记住，即使 ML 可以从用户那里减去所有这些信息，您的网站也应该为此做好准备。 ML 希望匹配关键字和同义词，即您归因于您的产品的关键字，因此请确保这些关键字就位。

4.聊天机器人

有些人只需要朝着正确的方向轻推。 也许他们正在寻找有关交货信息的链接。 如果您有一个客户代理花时间在上面，那很好，但不是很划算。

智能聊天机器人可以解释个人用户的问题并单独回复。 同时，您的服务代理可以专注于更紧迫的查询并提供更个性化的支持。

智能聊天机器人严重依赖机器学习。 他们进行的对话越多，他们就会显得越人性化。 但随着时间的推移，根据您的投资，他们可以学会做更多事情，例如识别潜在的追加销售机会，或找出客户的长期需求。

5. 供需预测

最后但同样重要的是：虽然 ML 可以帮助您预测哪些产品最适合个人消费者，但它还可以帮助您优化供应链。 简而言之：通过预测客户行为，它还可以预测所需的库存并帮助进行供应链管理。

将电子商务工作与库存管理联系起来不仅可以提高销售额和客户忠诚度，还可以带来好处。 没有不必要的库存意味着更好的现金流——这一切都归功于机器学习。

Alex Birch 是亚马逊 FBA 业务的联合创始人，也是所有营销和搜索的爱好者。 最初来自英国曼彻斯特，但现在在阳光明媚的巴塞罗那享受生活。 在 LinkedIn 上与他联系。