Rozszerzenie pomocy w zakresie uczenia maszynowego w handlu elektronicznym

Uczenie maszynowe można sklasyfikować jako aplikację, która zapewnia systemowi możliwość automatycznego uczenia się i progresywnego zwiększania jego wydajności na podstawie doświadczenia bez specjalnego programowania. Ten postęp technologiczny otworzył drzwi dla automatyzacji, która jest o wiele bardziej inteligentna, a także pomaga skrócić o połowę czas, który ludzie poświęcali na ręczne procesy.

Będąc aplikacją AI (Artificial Intelligence), skrócił czasochłonną pracę zespołów analityków do kilku sekund samej technologii. Ogromny wzrost tego MI w pewnym stopniu zakłóca handel elektroniczny.

Dzięki konkurencyjnemu pędowi branży eCommerce, każdy sprzedawca musi oferować swoim klientom lepsze i wygodniejsze środowisko podczas zakupów online. Dlatego ogromna liczba detalistów wskoczyła do pociągu uczenia maszynowego, aby sprostać wyzwaniu realizacji i sprostania wysokim oczekiwaniom klientów.

Poniżej przedstawiamy kilka obszarów, w których uczenie maszynowe okazuje się punktem zwrotnym dla eCommerce:

1. Jakość danych

W dzisiejszym świecie opartym na danych utrzymanie jakości danych staje się niezbędne. Ta konserwacja zawsze pozostaje najwyższym priorytetem dla każdego rodzaju biznesu internetowego.

Dla każdego sprzedawcy eCommerce dość trudno jest utrzymać skuteczne śledzenie operacji i dokładne prowadzenie interakcji z klientami i historii zakupów. Rozwój uczenia maszynowego umożliwia dokładne gromadzenie i przechowywanie danych oraz dalsze obniżanie kosztów przez sprzedawców detalicznych. W modelach ML za każdym razem, gdy przesyłane są nowe dane, automatycznie rozpoczynają one naukę, działanie i dostarczanie dokładnych wyników. To radykalnie wpłynęło na tradycyjne metodologie jakości danych.

2. Obszary wyszukiwania (rozszerzenia zapytań i powiązane zapytania itp.)

Jednym z najlepszych sposobów na pozyskanie i zatrzymanie klienta/kupującego jest zapewnienie tego, czego szuka, w kilku prostych krokach bez żadnych kłopotów. Tyle razy widzimy rozwijaną listę za każdym razem, gdy wpisujemy słowo w polu wyszukiwania, wszystko to odbywa się za pomocą tej inteligentnej technologii. Pomaga nam w zrozumieniu zapytania i dalej, rozszerzając zapytanie o synonim wprowadzonego słowa, poprawiając pisownię i wiele innych aspektów, według których możemy zinterpretować zapytanie.

Wiele sklepów eCommerce korzysta z uczenia maszynowego, aby dostroić się do odpowiednich informacji w celu dostarczania lepszych silników predykcyjnych i rekomendacji, które dokładnie dostarczają klientom to, czego szukają.

Zasadniczo uczenie maszynowe pomogło sprzedawcom zbudować odpowiedni model, który jest dokładniejszy niż ręczne wyszukiwanie w dowolnym sklepie internetowym.

3. Przewidywanie rezygnacji

Jednym z głównych problemów firm każdej wielkości, w tym start-upów, jest utrata klienta. Przewidywanie rezygnacji zasadniczo pomaga w wykrywaniu klientów, którzy są bardziej skłonni do anulowania usługi lub subskrypcji od firmy.

Główną rolę w przewidywaniu rezygnacji odgrywa uczenie maszynowe, które jest składnikiem sztucznej inteligencji i gdzie inteligencję buduje się na podstawie wielu przykładów. Pomaga w przewidywaniu, utrzymując, analizując i porównując historię każdego istniejącego klienta w określonym przedziale czasu. Proces ten pomaga w utrzymaniu klientów i przewidywaniu klientów zagrożonych odejściem.

4. Rekomendacja produktu

Poziom konkurencji w eCommerce nigdy nie był tak intensywny jak teraz. Dlatego oferowanie potencjalnym klientom odpowiednich rekomendacji opartych na ich gustach odgrywa kluczową rolę w przekształceniu odwiedzającego w kupującego, a następnie w lojalnego.

MI pomogło eCommerce w opracowaniu unikalnych rekomendacji silników, które mogą pomóc klientom w uzyskaniu takiego doświadczenia zakupowego, w którym większość odpowiednich produktów jest wyświetlana w czasie rzeczywistym. Platforma uczenia maszynowego jest tutaj wykorzystywana do wykonywania czynności, takich jak zbieranie, przechowywanie, ładowanie i analizowanie danych każdej osoby, która natknie się na witrynę.

Za każdym razem, gdy nowy użytkownik kupuje produkt i kieruje się do koszyka, system automatycznie wyświetla listę podobnych produktów lub produktów, które wybrali inni kupujący wybierając ten sam. A dla stałych klientów system zna już smak i preferencje, które ma pokazać w rekomendacjach produktów. Pomaga odwiedzającym odkrywać więcej i ostatecznie kupować więcej.

Uruchamianie rekomendacji produktów na platformie eCommerce zapewnia elastyczność i skalowalność rozwiązań, które chcesz uruchomić.

5. Obsługa klienta (postępy w rozpoznawaniu mowy i przetwarzaniu języka naturalnego poprzez głębokie uczenie)

Dla każdego sprzedawcy internetowego bardzo istotne jest usprawnienie działań związanych z obsługą klienta. Potrzeby obsługi klienta / wsparcia są 24×7 i nie jest możliwe, aby ludzka skłonność była dostępna na szybkie odpowiedzi i rozwiązania.

W dzisiejszych czasach automatyzacja to nie tylko ciągłe dostarczanie tych samych nagranych wiadomości. Dzięki inteligentnej automatyzacji i chatbotom obsługa klienta została bardziej spersonalizowana w zależności od potrzeb klienta i historii niektórych konkretnych zadań. W ciągu ostatnich kilku lat obsługa klienta stała się proaktywną częścią biznesu, a nie reaktywną. Na przykład otrzymujesz e-maile dotyczące wygaśnięcia subskrypcji jest częścią proaktywnego uczenia maszynowego stojącego za systemem. Niewątpliwie przekazanie wszystkich usług obsługi klienta technologii brzmi naprawdę przerażająco. Istnieje jednak wiele sposobów, w jakie automatyzacja pomaga firmom w pewnym stopniu zaspokoić potrzeby.

Uczenie maszynowe nabiera ogromnego znaczenia przez jednego z największych na świecie sprzedawców detalicznych i pomaga im osiągnąć wysoką wydajność i oszczędności. Dzięki swojej inteligencji może pomóc Ci osiągnąć bezkonkurencyjną pozycję na rynku eCommerce. Jeśli potrzebujesz pomocy w wykorzystaniu uczenia maszynowego w handlu elektronicznym , możesz skontaktować się z naszym zespołem w The Brihaspati Infotech . Chętnie Ci pomożemy.