Eコマースのヘルプを拡張する機械学習

機械学習は、特別にプログラムされていなくても、経験から自動的に学習し、パフォーマンスを段階的に向上させる機能をシステムに提供するアプリケーションとして分類できます。 この技術の進歩により、自動化への扉が開かれました。これは、よりインテリジェントであり、人間が手動で処理するために使用されていた時間を半分に短縮するのにも役立ちます。

AI（人工知能）のアプリケーションであるため、アナリストのチームの時間のかかる作業をテクノロジー自体の数秒に短縮しました。 このMIの巨大な成長は、eコマースをある程度混乱させています。

eコマース業界の競争力により、オンラインショッピングを行う際に、小売業者が顧客により良い、より便利な環境を提供することが不可欠になっています。 そのため、顧客の高い期待を実現し、それに応えるという課題を克服するために、膨大な数の小売業者が機械学習の列に飛び込みました。

以下は、機械学習がeコマースのターニングポイントとして証明されているいくつかの分野です。

1.データ品質

現在のデータ駆動型の世界では、データの品質維持が不可欠になりつつあります。 このメンテナンスは、あらゆる種類のオンラインビジネスにとって常に最優先事項です。

どのeコマース小売業者にとっても、業務を効果的に追跡し、顧客とのやり取りや購入履歴を正確に維持することは非常に困難です。 機械学習の台頭により、データを正確に収集して保存できるようになり、小売業者のコストをさらに削減できます。 MLモデルでは、新しいデータが送信されるたびに、正確な結果の学習、実行、提供が自動的に開始されます。 これは、データ品質の従来の方法論に劇的な影響を与えました。

2.検索領域（クエリ拡張、および関連するクエリなど）

顧客/買い物客を作り、維持するための最良の方法の1つは、面倒なことなく、いくつかの簡単な手順で彼/彼女が探しているものを提供することです。 検索ボックスに単語を入力するたびにドロップダウンリストが表示されることがよくありますが、これはすべてこのインテリジェントなテクノロジーで行われています。 これは、クエリの理解に役立ち、さらに、入力された単語の同義語、スペル修正、およびクエリを解釈できる他の複数のファセットを使用してクエリを拡張するのに役立ちます。

多くのeコマースストアは、機械学習を利用して、顧客が探しているものを正確に提供する、より優れた予測エンジンと推奨事項を提供するための関連情報を調整しています。

基本的に、機械学習は、小売業者がオンラインストアの手動検索よりも正確な関連モデルを構築するのに役立ちました。

3.チャーン予測

新興企業を含むあらゆる規模の企業の主な懸念事項の1つは、顧客を失うことです。 チャーン予測は、基本的に、会社からのサービスまたはサブスクリプションをキャンセルする可能性が高い顧客を検出するのに役立ちます。

チャーン予測の背後にある主要な役割は、人工知能のコンポーネントであり、いくつかの例を参照してインテリジェンスを構築する機械学習によって果たされます。 これは、特定の期間におけるすべての既存の顧客の実績を維持、分析、および比較することにより、予測に役立ちます。 このプロセスは、顧客維持と、離れるリスクのある顧客の事前予測に役立ちます。

4.製品の推奨事項

eコマースの競争のレベルは今ほど激しくはありませんでした。 したがって、潜在的な顧客に彼らの好みに基づいて関連する推奨を提供することは、訪問者を購入者に、そしてさらに忠実なものに変える上で中心的な役割を果たします。

MIは、eコマースが独自のエンジン推奨事項を開発するのを支援しました。これにより、顧客は、関連する製品のほとんどがリアルタイムで表示されるようなショッピング体験を得ることができます。 ここでの機械学習プラットフォームは、ウェブサイトに出くわすすべての個人のデータの収集、保存、読み込み、分析などのアクティビティを実行するために使用されています。

新しいユーザーが商品を購入してカートに向かうたびに、システムは、類似商品または他の購入者が同じ商品を選択したときに選択した商品のリストを自動的に表示します。 そして、リピーターの場合、システムは製品の推奨事項に表示する味と好みをすでに知っています。 それは訪問者がより多くを探索し、最終的にはより多くを購入するのに役立ちます。

eコマースプラットフォームで製品の推奨事項を実行すると、実行したいソリューションに柔軟性とスケーラビリティが提供されます。

5.カスタマーサポート（ディープラーニングによる音声認識と自然言語処理の進歩）

オンライン小売業者にとって、顧客サービスの取り組みを合理化することは非常に重要です。 カスタマーサービス/サポートのニーズは24時間365日であり、人間の傾向が迅速な対応と解決策に利用できるようにすることは不可能です。

今日、自動化とは、同じ録音メッセージを何度も配信することだけを意味するのではありません。 インテリジェントな自動化とチャットボットにより、顧客サービスは、特定のタスクに関する顧客のニーズと履歴に応じて、よりパーソナライズされています。 過去数年間で、カスタマーサポートは事後対応ではなく積極的なビジネスの一部になりました。 たとえば、サブスクリプションの有効期限に関するメールを受信するのは、システムの背後にあるプロアクティブな機械学習の一部です。 間違いなく、すべてのカスタマーサポートサービスをテクノロジーに引き渡すのは本当に怖いようです。 ただし、自動化が企業のニーズをある程度満たすのに役立つ方法はいくつかあります。

機械学習は、世界最大の小売業者の1つによって非常に重要になり、高効率とコスト削減を実現するのに役立っています。 それはあなたがそのインテリジェンスでeコマース市場で無敵の地位を達成するのを助けることができます。 eコマースでの機械学習の利用についてさらにサポートが必要な場合は、 TheBrihaspatiInfotechのチームにお問い合わせください。 喜んでお手伝いさせていただきます。