Что такое машинное обучение?
Если «Машинное обучение» слишком сложное, чтобы понять смысл этой фразы, вы можете заменить его на «самообучающиеся компьютерные алгоритмы».
Кем бы вы ни были, что бы вы ни делали, вы не можете не слышать о машинном обучении снова и снова в эти дни. Это потому, что эта отрасль информатики была в центре внимания многих задач, связанных с данными. Но что такое машинное обучение?
Проще говоря, машинное обучение использует данные, информатику, математические алгоритмы и все доступные инструменты для прогнозирования поведения человека в самых разных областях, от расчета вероятности социальных волнений до вещей, которые могут представлять интерес для клиентов. , что люди могут делать в свои будние вечера, по каким ссылкам они могут щелкнуть в своих электронных письмах и других невообразимых уголках человеческого опыта.
Что машинное обучение может вам предложить
Мы можем разделить преимущества использования машинного обучения на четыре основных вида:
● Поощрение клиентов с помощью персонализированных услуг.
Используя историю поиска, действия в Интернете и все данные, собранные от определенного клиента, машинное обучение может предлагать специализированные рекомендации с гораздо более высокой процентной точностью, чем любые другие маркетинговые методы.
Если вы хотите узнать больше, ознакомьтесь с разделом Способы персонализации покупок в Интернете.
● Автоматизированное интерактивное обслуживание клиентов
Вы управляете Интернет-магазином одежды, и вы должны присутствовать в любой момент.
С другой стороны, вы не можете позволить сотруднику присутствовать все время. Если это так, вы можете внедрить чат-ботов в свою систему для общения с клиентами.
Если запрос не сложный, машинное обучение может предоставить клиентам основные ответы. Тогда вы можете справиться с этим лично, если это необходимо.
● Машинное обучение, ваш частный детектив
Мы все знаем об угрозах безопасности транзакций, защите данных клиентов, всевозможных онлайн-мошенничествах и так далее. Машинное обучение, знакомое со всеми рутинными моделями вашего бизнеса, может обнаружить любое скрытое движение на вашем веб-сайте интернет-магазина одежды, чтобы гарантировать безопасность сети.
● Организация бизнеса
Управление запасами, прием заказов, доставка и другие неотъемлемые задачи вашей работы находятся в центре вашего бизнеса, и они должны выполняться как можно более удовлетворительно для обеих сторон, вас и клиента.
Имея все связанные данные в своих алгоритмах, машинное обучение может заставить вас гордиться всеми этими разделами работы.
Машинное обучение и оптимизация коэффициента конверсии
Коэффициент конверсии, представляющий собой количество посетителей, которых вы успешно превратили в покупателей, является важным фактором прибыльности бизнеса. Вам необходимо тщательно проанализировать достоверную информацию и наилучшим образом использовать результат для достижения этой цели.
Какой мозг способен предсказывать поведение клиентов и корректировать предложения в соответствии с их потребностями и предпочтениями? Правильно, машинное обучение!
Для получения дополнительной информации следуйте разделу Оптимизация коэффициента конверсии в модной электронной коммерции.
Создавайте более продуктивные маркетинговые кампании
Вы создаете каждую маркетинговую кампанию на основе соответствующей информации и изо всех сил стараетесь сделать ее более плодотворной; но это не всегда окупается. Отчасти это связано с тем, что у нас, как у людей, меньше возможностей обработки для изучения, сравнения и запоминания огромного количества данных за короткий период времени. Но это могут сделать машины.
Другими словами, приложения машинного обучения могут сделать данные действенными. Вот почему они могут помочь вам разработать более продуктивные маркетинговые кампании. Они могут сделать более точную сегментацию клиентов и проложить путь для нацеливания на лучшую группу потенциальных покупателей. В этом процессе они знакомят их с вашими товарами, предлагают наиболее подходящие варианты, уговаривают отбросить все сомнения и нажать на кнопку «добавить в таблицу».
Принятие решений более обоснованно
Обработка взаимосвязей, повторяющихся закономерностей и аномалий во всех собранных данных и передача их математическим алгоритмам определенно предоставит менеджеру магазина одежды хорошо изученные детали, на которые можно положиться при принятии решений.
Балансировка цены и Карманный (динамическое ценообразование)
Допустим, с помощью маркетинга, оптимизации SEO и других доступных инструментов вы смогли привлечь потенциальных клиентов на свой сайт. Вы знаете, сколько они готовы потратить? Что делать, если ваши продукты намного дороже для них?
Эту проблему, представляя покупателям доступные товары, персонализированные скидки и другие рекламные акции, можно легко решить с помощью большого мозга, машинного обучения.
Прогноз оттока
Прогнозирование оттока — это подсчет количества людей, которые отказываются от бренда и совершают покупки в другом месте. Заводить новых друзей НЕОБХОДИМО (особенно в маркетинге вашего бизнеса), но вам также всегда понадобятся ваши старые друзья. Как насчет того, чтобы применить это правило к бизнесу электронной коммерции?
Если вы сможете определить ключевые моменты, которые могут привести покупателей к тому, что они передумают и покинут ваш интернет-магазин одежды, вы сможете убедить их остаться еще немного. Машинное обучение помогает в этом процессе, чтобы ваши старые добрые друзья не бросили вас.
Что следует учитывать при использовании машинного обучения
Может быть, есть какие-то направления работы, какие-то операционные потребности, с которыми вы можете справиться самостоятельно, но это относится к компетенции экспертов. Итак, посидите со своим эго и обязательно упомяните:
- Понять его природу и функции
- Оставьте это эксперту
- Найдите слабые места в своих операциях, чтобы работать над ними
Три успешных примера использования машинного обучения в электронной коммерции
Виртуальная примерка
Покупательские привычки клиентов меняются, и опыт онлайн-покупок становится все более обширным. Более того, пандемия стала вызовом для брендов, чтобы сохранить продажи на плаву, и онлайн-покупки также стали для них логичной альтернативой.
Но есть некоторые товары, которые каждый покупатель может захотеть попробовать в первую очередь. Кто не хочет надеть рубашку, не заплатив за нее? И здесь на помощь приходит виртуальная примерка.
Приложения Virtual Try-On предоставляют клиентам инструмент на основе искусственного интеллекта, позволяющий виртуально носить различные продукты (очки, обувь, косметику…) и пробовать их.
Эта технология оказалась выгодной для обеих сторон совершения покупок: покупателя и продавца. Интернет-магазины одежды, такие как Robosize, оснащенные приложениями Virtual Try-On, действуют как терпеливые продавцы, давая покупателям столько времени, сколько им нужно, чтобы носить все товары, которые они так долго искали, тратя часы на размышления об этом, спрашивая мнение своих друзей, чтобы окончательно принять решение о его покупке.
Поиск продукта по изображению
Этот инструмент является еще одним продуктом технологии машинного обучения, который позволяет покупателям использовать изображение продукта для поиска того же продукта или похожих продуктов в самоуправляемом архиве изображений интернет-магазина.
Представьте, что вы видите футболку на актрисе в ночном шоу и влюбляетесь в нее. Собираетесь звонить на телеканал, чтобы разыскать марку и найти любимую футболку? Нет необходимости делать это. Просто сделайте снимок и найдите его в интернет-магазинах одежды.
Амазонка Алекса
Использование Alexa, виртуального помощника Amazon, работающего на технологии распознавания голоса, позволяет интернет-магазинам принимать заказы голосом; еще один удобный способ облегчить процесс покупок.
Пользователи Alexa могут помочь ему получить больше личной информации о себе, имея идентификатор. Таким образом, Alexa может определить возможные предметы, представляющие интерес для пользователя, и сделать покупки быстрыми, приятными и продуктивными.
Заключение
Простой взгляд на статистику может сказать вам все, что вы должны знать об эффективности машинного обучения и его влиянии на увеличение доходов. Машинное обучение превышает все финансирование ИИ во всем мире на 28 миллиардов долларов, и, согласно тому же отчету, 80% людей заявили, что ИИ помог увеличить доходы (к 2020 году). Так что неудивительно, что согласно другому исследованию, проведенному IBM, 35% компаний сообщают об использовании ИИ в своем бизнесе, и еще 42% респондентов говорят, что изучают ИИ.
Ссылка: Машинное обучение в электронной коммерции: три успешных кейса
