Pasuryan Anyar E-Commerce: Dampak Pembelajaran Mesin ing Industri

E-commerce lan Machine Learning

Apa sampeyan wis ngira yen komputer bisa ngenali lan sinau pola kanggo nggawe keputusan dhewe? Yen jawaban sampeyan ora, sampeyan ana ing prau sing padha karo akeh ahli ing industri e-commerce; ora ana sing bisa ngramal kahanan saiki.

Nanging, machine learning nduwe peran penting ing evolusi e-commerce sajrone sawetara dekade kepungkur. Ayo goleki ing ngendi e-commerce saiki lan kepiye carane panyedhiya layanan machine learning bakal mbentuk ing mangsa sing ora adoh banget.

Apa Owah-owahan ing Industri E-commerce?

Sawetara bisa uga percaya yen e-commerce minangka fenomena sing relatif anyar sing wis ngowahi cara kita blanja, amarga kemajuan teknologi ing lapangan. Nanging, ora kabeh kedadeyan.

Sanajan teknologi nduweni peran gedhe babagan cara kita melu ing toko saiki, e-commerce wis ana luwih saka 40 taun lan saiki luwih gedhe tinimbang saiki.

Penjualan e-commerce eceran ing saindenging jagad tekan 4.28 triliun dolar ing 2020, kanthi bathi e-retail samesthine bakal tekan 5.4 triliun dolar ing 2022.

statista

Nanging yen teknologi wis ana, kepiye carane sinau mesin ngganti industri saiki? Iku prasaja. Kecerdasan buatan ngilangi gambar sistem analisis sing prasaja kanggo nuduhake sepira kuat, lan transformatif, pancen bisa.

Ing taun-taun sadurunge, intelijen buatan lan pembelajaran mesin durung dikembangake lan gampang dieksekusi supaya bisa ditrapake kanthi bener. Nanging, sing ora ana maneh.

Merek bisa nggunakake konsep kaya panelusur swara kanggo promosi produk ing ngarepe pelanggan amarga teknologi kaya machine learning lan chatbots dadi luwih umum. AI uga bisa mbantu prakiraan inventaris lan dhukungan backend.

Machine Learning lan Rekomendasi Engines

Ana macem-macem aplikasi utama teknologi iki ing e-commerce. Ing skala global, mesin rekomendasi minangka salah sawijining tren sing paling populer. Sampeyan bisa ngevaluasi kanthi lengkap kegiatan online atusan yuta wong nggunakake algoritma pembelajaran mesin lan ngolah data sing akeh banget kanthi gampang. Sampeyan bisa nggunakake aplikasi kasebut kanggo ngasilake rekomendasi produk kanggo pelanggan utawa klompok pelanggan tartamtu (segmentasi otomatis) adhedhasar kapentingane.

Carane ora iku bisa?

Sampeyan bisa nemtokake sub-kaca sing digunakake klien kanthi ngevaluasi data gedhe babagan lalu lintas situs web saiki. Sampeyan bisa ngomong apa dheweke sawise lan ing ngendi dheweke ngginakaken mayoritas wektu. Salajengipun, asil bakal diwenehake ing kaca sing dipersonalisasi kanthi item sing disaranake adhedhasar macem-macem sumber informasi: profil aktivitas pelanggan sadurunge, kapentingan (contone, hobi), cuaca, lokasi, lan data media sosial.

Machine Learning lan Chatbots

Kanthi nganalisa data terstruktur, chatbots sing didhukung dening machine learning bisa nggawe obrolan sing luwih "manungsa" karo pangguna. Chatbots bisa diprogram nganggo informasi umum kanggo mangsuli pitakon konsumen nggunakake pembelajaran mesin. Ateges, luwih akeh wong sing sesambungan karo bot, luwih apik bakal ngerti produk / layanan situs e-commerce. Kanthi takon, chatbots bisa menehi kupon pribadi, nemokake kemungkinan upsell potensial, lan ngatasi kabutuhan jangka panjang pelanggan. Biaya ngrancang, mbangun, lan nggabungake chatbot khusus kanggo situs web kira-kira $28,000. Utangan bisnis cilik bisa digunakake kanggo mbayar iki. 

Machine Learning lan Asil Panelusuran

Pangguna bisa nggunakake machine learning kanggo nemokake kanthi tepat apa sing digoleki adhedhasar pitakon telusuran. Pelanggan saiki nggoleki produk ing situs e-commerce nggunakake tembung kunci, mula pemilik situs kudu njamin yen tembung kunci kasebut wis ditugasake menyang produk sing digoleki pangguna.

Machine learning bisa mbantu kanthi nggoleki sinonim saka tembung kunci sing umum digunakake, uga frasa sing bisa dibandhingake sing digunakake wong kanggo pitakonan sing padha. Kapasitas teknologi iki kanggo entuk iki asale saka kemampuan kanggo ngevaluasi situs web lan analytics. Akibaté, situs e-commerce bisa nyelehake produk kanthi peringkat dhuwur ing sisih ndhuwur kaca nalika ngutamakake tingkat klik lan konversi sadurunge. 

Dina iki, raksasa kaya eBay wis nyadari pentinge iki. Kanthi luwih saka 800 yuta item sing ditampilake, perusahaan bisa ngramal lan nawakake asil telusuran sing paling relevan nggunakake intelijen buatan lan analytics. 

Machine Learning lan Penargetan E-commerce

Ora kaya toko fisik, ing ngendi sampeyan bisa ngomong karo pelanggan kanggo sinau apa sing dikarepake utawa dibutuhake, toko online dibombardir karo data klien sing akeh banget.

Akibaté, segmentasi klien kritis kanggo industri e-commerce, amarga ngidini bisnis kanggo ngatur cara komunikasi kanggo saben customer individu. Pembelajaran mesin bisa mbantu sampeyan ngerti kepinginan pelanggan lan menehi pengalaman tuku sing luwih cocog.

Machine Learning lan Pengalaman Pelanggan

Perusahaan e-dagang bisa nggunakake pembelajaran mesin kanggo nyedhiyakake pengalaman sing luwih pribadi kanggo para pelanggan. Pelanggan saiki ora mung seneng nanging uga njaluk komunikasi karo merek favorit kanthi cara pribadi. Pengecer bisa nyetel saben sambungan karo pelanggan nggunakake intelijen buatan lan pembelajaran mesin, sing ngasilake pengalaman pelanggan sing luwih apik.

Salajengipun, padha bisa nyegah masalah customer care saka kedaden kanthi nggunakake machine learning. Kanthi learning machine, tarif abandonment cart mesthi bakal mudhun lan dodolan bakal mundhak. Bot dhukungan pelanggan, ora kaya manungsa, bisa menehi jawaban sing ora bias kapan wae awan utawa wengi. 

Machine Learning lan Deteksi Penipuan

Anomali luwih gampang ditemokake nalika sampeyan duwe data liyane. Mangkono, sampeyan bisa nggunakake machine learning kanggo ndeleng tren ing data, ngerti apa sing 'normal' lan apa ora, lan nampa tandha yen ana masalah.

'Deteksi penipuan' minangka aplikasi sing paling umum kanggo iki. Pelanggan sing tuku barang dagangan akeh kanthi kertu kredit sing dicolong utawa sing mbatalake pesenan sawise barang dikirim minangka masalah umum kanggo pengecer. Iki ngendi machine learning teka.

Machine Learning lan Rega Dinamis

Ing kasus rega dinamis, machine learning ing e-commerce bisa banget migunani lan bisa mbantu sampeyan nambah KPI. Kemampuan algoritma kanggo sinau pola anyar saka data minangka sumber kegunaan iki. Akibaté, algoritma kasebut terus sinau lan ndeteksi panjaluk lan tren anyar. Tinimbang ngandelake pengurangan rega sing gampang, bisnis e-commerce bisa entuk manfaat saka model prediktif sing bisa mbantu dheweke ngerteni rega sing cocog kanggo saben produk. Sampeyan bisa milih tawaran paling apik, rega paling apik, lan nuduhake diskon nyata-wektu, kabeh nalika nimbang strategi paling apik kanggo nambah dodolan lan optimasi persediaan.

Kanggo Sum Up

Cara machine learning mbentuk industri e-commerce ora kaetung. Aplikasi teknologi iki duwe pengaruh langsung marang layanan pelanggan lan pertumbuhan bisnis ing industri e-commerce. Perusahaan sampeyan bakal nambah layanan pelanggan, dhukungan pelanggan, efisiensi, lan produksi, uga nggawe keputusan HR sing luwih apik. Algoritma pembelajaran mesin kanggo e-commerce bakal terus dadi layanan penting kanggo bisnis e-commerce nalika berkembang.

Deleng Dhaptar Perusahaan Machine Learning Vendorland

Apa sampeyan mikir?

Situs iki nggunakake Akismet kanggo ngurangi spam. Sinau babagan proses data sampeyan.