Ето кои са 5-те основни начина, по които машинното обучение променя е-търговията:

#1 Интелигентни препоръки и персонализация

Една от най-горещите тенденции в момента определено е свързана с възможностите за персонализация и интелигентни препоръки. Използвайки алгоритми за машинно обучение и обработка на огромни обеми от данни, е-търговците могат да анализират онлайн активността на стотиците милиони потребители, за да опознаят навиците, вкусовете и предпочитанията им.

От трафика на сайта например може да се определи кои подстраници са били посетени, за колко време и защо, какви продукти са били избрани и съответно впоследствие купени. На база на това ML решенията могат не само да създават препоръки за стоки, предназначени за конкретен клиент или група, но също така да показват изцяло персонализирано съдържание на всеки отделен потребител.

# 2 Ценова оптимизация

Не е изненадващо, че цената е сред най-важните характеристики, когато става дума за реализирането на покупка. Ако тя е по-висока от тази на конкурентите, има голяма вероятност потребителите по-често да се отказват и да напускат съответния е-магазин. Също така при предлагането на международни доставки цената трябва да е съобразена с локацията на клиента и това са само част от факторите, които влияят върху крайната стойност.

Чрез машинното обучение тези фактори могат да бъдат оценени за части от секундата, като сайтът показва динамични цени, които са най-актуални за всеки отделен клиент спрямо множество от критерии. В допълнение технологията предотвратява недоразумения като "колко е това в моята валута", "включена ли е доставката" и други.

Не на последно място алгоритмите продължават да се учат от новата информация и да откриват нови тенденции. На база на предиктивните модели системата може да определя най-добра цена за всеки продукт, спрямо която търговците да правят отстъпки, съобразени с техните складови наличности, и да максимализират печалбите си. Всъщност Amazon все още е лидер в тази област и променя цените на всеки 10 минути, което е пет пъти по-бързо от Walmart и Best Buy.

# 3 Подобряване на търсачката

Предлагането на търсене по ключови думи е само една от най-основните стъпки, когато става дума за улеснено намиране на продуктите. За да се осигури най-доброто изживяване за клиентите, които имат все по-малко време и търпение да чакат за резултати и да ги анализират, търговците трябва да осигурят персонализирани резултати и при заявките за търсене.

Използвайки модели за машинно обучение с краткосрочните и дългосрочните предпочитания на потребителите, историята или предишни търсения, системата предлага онези резултати, които отговарят най-добре на нуждите на съответния клиент. А чрез анализ на данните и определяне кои продукти вървят заедно могат да се дават препоръки за кръстосани продажби. Използването на технологията води до повече кликане на страниците с резултатите, по-висок коефициент на конверсия и по-голяма средна стойност на поръчката.

#4 Умен чатбот

Ролята на виртуалните асистенти е да имитират хората консултанти, за да помогнат на потенциалните и настоящите клиенти в процеса на покупка по най-ефективния начин. 8 от 10 потребители, които са си взаимодействали с чатбот, споделят, че са имали цялостно положително изживяване.

Един интелигентен чатбот, базиран на обработка на естествен език и изкуствен интелект, може да тълкува потребителските въпроси и да им отговаря индивидуално. Той не просто използва предварително определени реплики, а може да се учи от всеки проведен разговор.

# 5 Прогнозиране

Използването на машинно обучение за прогнозиране е ключова възможност, която дешифрира поведението на клиентите и предвижда как те ще постъпят в бъдеще. Тя е особено важна както за провеждането на маркетинг кампании и гарантирането на устойчив поток от приходи, така и за осигуряването на по-добро цялостно обслужване.

Този тип алгоритми позволяват да се определи кога и за какви продуктови категории има вероятност даден клиент да се върне на сайта и на база на тази информация да се отправят правилните маркетинг послания в точния момент. Например, ако потребителят по-рядко посещава сайта, автоматично може да се генерира отстъпка за лоялен клиент и да се насърчи по-честото му връщане за следващо пазаруване.

Също така чрез машинното обучение може да се определи колко пари ще изхарчи всеки определен потребител в магазина. Точното идентифициране на бъдещата стойност на потребителя позволява ефективно разпределяне на разходите за маркетинг. Съответно по този начин могат да се открият клиентите, които има по-голям шанс да напуснат, и бързо да се реагира за тяхното задържане.

До 2025 г. приходите, генерирани с помощта на изкуствен интелект, в е-търговията ще достигнат 36,8 млрд. долара (Tractica), а приложенията на ML алгоритмите ще продължат да се увеличават. Затова се възползвайте от техните възможности, за да разберете по-добре своите клиенти, да увеличите своите продажби и да намалите ненужната работа. Започнете от въвеждането на една опция и продължете, когато сте готови, но не отлагайте много, защото бъдещето вече е тук.