電子商務和 SMB 的機器學習

學習永遠不會太晚——事實上，現在是最好的時機。 如果您經營一家中小型公司或電子商務企業，那麼更多地了解您的客戶將幫助您做出比以往更好的業務決策。 無需挨家挨戶：機器學習 (ML) 為您解決問題。

雖然人工智能是關於模仿人類能力，但機器學習技術訓練機器學習如何學習——它基本上是一個自學成才的員工處理和解釋消費者數據，這對在線零售商來說尤其重要。

機器學習算法可以在各種人工智能應用中找到。 我們將向您詳細介紹兩大優勢以及您可以在電子商務和增長戰略中實施的五件事。

ML 對電子商務網站和 SMB 的好處

機器學習的好處不僅僅是提高電子商務銷售。 借助 ML，您可以為電子商務業務的每個部門創造業務優勢。 提高效率和生產力，提供更好的客戶支持，並做出更好的人力資源決策。 以下是 ML 如何幫助 SMB 和電子商務網站。

它有助於識別模式和趨勢

深入了解您的普通客戶，了解他們的動機，以及他們需要什麼——在他們這樣做之前。 機器學習算法可以識別趨勢並從數據中發現模式，而無需指定要查找的內容。 這可以確保您真正獲得準確和真實的信息，而不是您可能希望找到的信息。 對不起。

我們在網上採取的每一項行動都會留下數字足跡。 從以前的購買到在線互動——我們留下了很多有價值的信息。 這聽起來很老大哥，但請放心：在當前的隱私準則和系統到位的情況下，他們實際上不會知道你是誰，如果不那麼可怕的話，他們不會知道你是什麼樣的人。

機器學習收集所有這些數據並將其組合成一個角色或個人資料，這可以幫助在線企業創造更好的客戶體驗——僅僅是因為他們了解與誰互動。 你好，更好的關係！ 至少在網上。 並與企業。 但是還是！

它是準確和自動化的

正如我們所說，ML 搜索實際模式，而無需您將其推向某個期望的方向。 它可以非常快速地處理大量數據。 這使您能夠在正確的時間採取適當的行動。 在部署機器學習技術之後，您實際上可以自由地去做其他事情，讓它做它最擅長的事情。

機器學習是完全自動化的並且非常準確，尤其是與客戶數據的手動分析相比。 這可以提高您的營銷和銷售部門的生產力和效率。 它節省了時間和（讓我們一起來聽聽！）金錢！ 如果您在其中實施 ML，這也適用於客戶支持。 稍後了解如何，因為現在我們將重點介紹使用 ML 的 5 種方法。

為您的電子商務網站或 SMB 利用 ML 力量的五種方法

人工智能和機器學習不僅僅是大型組織的工具——越來越多的中小型企業和電子商務網站正在實施它以促進銷售和降低成本。 這裡有五種方法可以讓你做同樣的事情。

1.產品推薦和個性化

您知道當您在超市並前往收銀台時，您偶然發現了您一直渴望的所有糖果，但它不在您的清單上？ 所以你拿一個士力架，因為它對總數沒有影響，對吧？ 想像一下，如果電子商務業務也能做到這一點。

他們能。 在您將一件商品添加到購物籃後，大部分網店都會向您展示“您可能還感興趣”的內容。

這本身並不是什麼新鮮事。 但是，雖然傳統的產品推薦會根據產品在每個人中的受歡迎程度來顯示產品，但推薦引擎有助於創建個性化的購物體驗：它會顯示個人推薦。

使用預測分析，這種人工智能技術大大提高了轉化率和客戶參與度。 80% 的購物者更有可能從提供個性化體驗的公司購買。 那是一大堆購物者。

小企業主和那些剛開始為他們的電子商務平台使用 ML 的人可能對從哪裡獲取所有必要的數據感到有點不知所措。 例如，通過在您的網站上實施測驗以收集有關您的客戶的信息，從小處著手，而不會讓人感覺非常侵入。

2. 實施動態定價和重定向

這不僅僅是展示合適的產品——合適的價格也在消費者的決策過程中發揮著重要作用。 ML 檢測消費者行為的需求和變化。 借助這些預測模型，您可以提供實時折扣，幫助您調整價格以增加銷售額或提高利潤。

有時產品和價格不是問題。 是時候了。 ML 幫助這家電子商務零售商實施智能重定向活動，以便在適當的時候提醒訪問者註意其產品。 除了重新定位之外，這種策略還有助於追加銷售和整體客戶保留。

3. 改進搜索引擎

這些年來，我們搜索的方式發生了巨大變化。 搜索引擎已經成為我們生活的標準組成部分，我們與他們“交談”的方式顯示了這種關係的變化。 就像在許多關係中一樣：我們希望他們理解我們想要的一切，而不是真正說出我們想要什麼。

我們使用搜索引擎來尋找我們需要的東西。 但是，如果這些引擎能夠為我們提供比我們自己想像的更好的選擇，它就會改變整個遊戲。 ML 能夠使用具有短期和長期用戶偏好、歷史記錄和先前查詢的機器學習模型來做到這一點。

請記住，即使 ML 可以從用戶那裡減去所有這些信息，您的網站也應該為此做好準備。 ML 希望匹配關鍵字和同義詞，即您歸因於您的產品的關鍵字，因此請確保這些關鍵字就位。

4.聊天機器人

有些人只需要朝著正確的方向輕推。 也許他們正在尋找有關交貨信息的鏈接。 如果您有一個客戶代理花時間在上面，那很好，但不是很划算。

智能聊天機器人可以解釋個人用戶的問題並單獨回复。 同時，您的服務代理可以專注於更緊迫的查詢並提供更個性化的支持。

智能聊天機器人嚴重依賴機器學習。 他們進行的對話越多，他們就會顯得越人性化。 但隨著時間的推移，根據您的投資，他們可以學會做更多事情，例如識別潛在的追加銷售機會，或找出客戶的長期需求。

5. 供需預測

最後但同樣重要的是：雖然 ML 可以幫助您預測哪些產品最適合個人消費者，但它還可以幫助您優化供應鏈。 簡而言之：通過預測客戶行為，它還可以預測所需的庫存並幫助進行供應鏈管理。

將電子商務工作與庫存管理聯繫起來不僅可以提高銷售額和客戶忠誠度，還可以帶來好處。 沒有不必要的庫存意味著更好的現金流——這一切都歸功於機器學習。

Alex Birch 是亞馬遜 FBA 業務的聯合創始人，也是所有營銷和搜索的愛好者。 最初來自英國曼徹斯特，但現在在陽光明媚的巴塞羅那享受生活。 在 LinkedIn 上與他聯繫。