14 min læsning

Fra data til profit: Maskinlærings indflydelse på e-handel

AI & ML

AR/VR/MR

E-handel

Tendenser

I en verden, hvor det er blevet afgørende at kunne forudsige kundens næste handling, håber maskinlæring (ML) at være en magisk pille for virksomheder. ML ser på store mængder data for at forudsige kundeadfærd og optimere alt fra personalisering til lagerstyring.

I denne artikel vil vi vise dig, hvordan maskinlæring og E-handel arbejder sammen, og hvordan maskinlæring kan bruges i e-handel til at øge din bundlinje.

ML's rolle i e-handel

Det globale ML-marked var $19,20 milliarder værd i 2022 og forventes at stige til $225,91 milliarder i 2030.

Det virker stort, ikke?

Og det er alt sammen på grund af et par vigtige tendenser, der ændrer, hvordan virksomheder og kunder interagerer i online shopping-verdenen.

Personliggørelse

Købere i dag forventer anbefalinger baseret på deres tidligere adfærd, og når brands gør det rigtigt, stiger konverteringerne. Det handler om at få hver eneste shoppingoplevelse til at føles som om, den er skræddersyet til dig.

Omnichannel-oplevelse

I takt med at køberne i stigende grad forventer at kunne købe online og afhente i butikken, eller endda browse i butikken og købe online, bliver grænserne mellem digital og fysisk shopping stadig mere udviskede.

Social handel

Platforme som Instagram og TikTok er ved at blive til online markedspladser, hvor man kan købe produkter. Denne blanding af underholdning og e-handel gør det nemmere end nogensinde at shoppe.

Bæredygtighed

Flere og flere kunder bekymrer sig om planeten og vælger mærker, der deler deres værdier. Fra bæredygtig emballage til etisk fremstillede materialer - grønt er det nye sort i e-handelsverdenen.

Typer af maskinlæring til e-handel

Maskinlæring ændrer fundamentalt, hvordan e-handel fungerer i backend, så virksomheder kan analysere data og træffe bedre beslutninger i processer, der er betydeligt mere komplekse.

I det følgende vil du opdage de vigtigste typer af maskinlæringsteknologi inden for e-handel.

Overvåget læring

Denne form for læring bruger data, der indeholder både input og output. Hvis du f.eks. prøver at forudsige, om en kunde vil forlade eller blive, kan input være ting som deres købsadfærd, og output er, om de blev eller forlod os.

For at komme med forudsigelser ser en model på mønstre i tidligere data, f.eks. hvordan kunder opførte sig, før de sagde op, og bruger disse mønstre til at forudsige fremtidig adfærd. Typiske algoritmer til dette formål omfatter neurale netværk, logistisk regression, beslutningstræer og supportvektormaskiner.

Ikke-overvåget læring

I stedet for at have mærkede data (hvor vi kender resultatet), får maskinen rå, umærkede data og skal selv finde mønstre eller strukturer. Det er sådan, uovervåget læring fungerer.

Almindelige algoritmer, der bruges i ikke-overvåget læring, er K-means-clustering, som grupperer lignende elementer sammen, og Principal Component Analysis (PCA), som forenkler komplekse data ved at fokusere på de vigtigste funktioner. Disse værktøjer hjælper maskinen med at finde skjulte mønstre uden at have brug for foruddefinerede etiketter.

Forstærkningslæring

Denne type læring er som at lære maskinen gennem forsøg og fejl, på samme måde som mennesker lærer af deres fejl. Maskinen interagerer med sit miljø, foretager handlinger og modtager feedback i form af belønninger eller sanktioner. Over tid lærer den, hvilke handlinger der fører til de bedste resultater.

En hyppigt anvendt algoritme inden for reinforcement learning er Q-learning, som hjælper maskinen med at beslutte den bedste handling i hver situation baseret på tidligere erfaringer.

Generativ AI

Denne type maskinlæring indebærer, at systemet trænes i at skabe nye data, der ligner de data, det blev trænet på. I modsætning til andre typer læring, der fokuserer på at klassificere eller forudsige, fokuserer generativ AI på at skabe noget nyt.

En populær model til dette er GANs (generative adversarial networks), som består af to dele: Den ene genererer nye data, og den anden evaluerer dem for at afgøre, om de er realistiske nok. De to dele konkurrerer med hinanden, hvilket hjælper modellen med at blive bedre og skabe mere overbevisende resultater over tid. Denne tilgang bruges ofte til at skabe billeder.

Uanset hvilken ML-type, kan vi hjælpe dig med at få den til at fungere for din e-handelsvirksomhed

Sådan bruger du maskinlæring i e-handel

Maskinlæring inden for e-handel fokuserer primært på to nøgleområder: forbedring af den interne forretningsdrift og forbedring af kundeoplevelsen. Men hvis vi graver lidt dybere, vil vi se, at antallet af maskinlæringsløsninger til e-handel strækker sig langt videre.

Nedenfor kan du se nogle eksempler på maskinlæring i e-handel, som fremmer innovation og effektivitet.

Personlige kundeoplevelser

At tilpasse forældede marketingstrategier ville indebære at sende masse-e-mails til en kundebase med foruddefinerede rabatter. Men med hjælp fra ML kan rabatstrategier variere på tværs af individer afhængigt af deres tidligere købsadfærd.

At sende relevante tilbud til folk gør det muligt at øge kundeloyaliteten takket være de store chancer for en faktisk konvertering. Kunderne elsker, når de får tilbud, der er skræddersyet til deres interesser, så de føler sig tilfredse og bliver til tilbagevendende kunder.

På platforme som H&M er funktioner som den personlige startside, Styleboard og Visual Search afhængige af ML til at anbefale styles og matchende varer baseret på brugerdata, herunder browserhistorik, trends og billeder, der deles af andre kunder. ML-algoritmer optimerer også checkout-oplevelser ved at tilbyde skræddersyede betalings- og kampagnemuligheder baseret på regionale præferencer og tidligere kundeadfærd.

De vigtigste fordele ved maskinlæring til e-handel

Personlige oplevelser skaber loyalitet, holder kunderne engagerede og får dem til at vende tilbage for at handle.
Krydssalg og mersalg baseret på individuel adfærd inspirerer kunderne til at lægge ekstra varer i indkøbskurven.
Relevante og rettidige nudges, som påmindelser eller rabatter, hjælper med at gennemføre køb.
Indsigt i kundernes præferencer giver bedre lagerplanlægning og distribution.

Dynamisk prissætning

Lad os sige, at du sælger en række produkter, fra elektronik til tøj. Som tiden går, begynder du at se bærbare højttalere blive et salgshit. I stedet for at vente på menneskelig indgriben dukker ML-algoritmer op. De overvåger efterspørgslen i mikrosekunder for at bestemme antallet af forespørgsler på det pågældende produkt og foreslår at hæve prisen, når der er en stigning. Samtidig sporer ML dine konkurrenters priser og justerer dine priser i overensstemmelse hermed.

For at undgå at overvælde dig med fakta, der ikke er ordentligt dokumenteret, kan du i stedet overveje et eksempel fra den virkelige verden. Adspert's prisværktøjsom er skabt med AWS-services som Amazon SageMaker, bruger en maskinlæringsmodel til dynamisk at ændre prisen på produkter baseret på faktorer som synlighed, fortjenstmargener og konkurrence. Dette værktøj hjælper sælgere med at holde deres produkter synlige, hvilket i sidste ende øger salget.

I et andet scenarie kan vi forestille os, at du har en loyal kundebase. ML belønner denne loyalitet ved at tilbyde ekstra værdi til dine kunder. Den analyserer, hvornår kunderne har tendens til at købe det samme produkt i en bestemt periode, og sætter et personligt prismærke på det i den periode eller tilbyder fristende rabatter.

De vigtigste fordele ved maskinlæring til e-handel

Prisjusteringer i realtid udnytter stigninger i efterspørgslen og maksimerer rentabiliteten.
Automatiseret prissætning reducerer behovet for manuelle justeringer.
ML opdager prisfølsomme produkter og justerer priserne for at øge konverteringsraten.
Personlige priser og rabatter opmuntrer til gentagne forretninger.

Styring af lagerbeholdning

Leverandører bruger maskinlæringsmodeller til e-handel for bedre at forstå salgs- og sæsontendenser. Modellen giver dem mulighed for at forudsige efterspørgslen nøjagtigt, hvilket igen hjælper med at undgå udsolgt af bedst sælgende produkter (og gøre kunderne kede af det) eller overlager af dårligt sælgende varer, hvilket fører til for store lagerbeholdninger og højere lageromkostninger.

Ved at fjerne den manuelle sporing af lagerbeholdningen kan ML fremme automatiserede politikker for genbestilling eller omfordeling af lagerbeholdningen.

Hvis et produkt, der tilbydes et bestemt sted, sælges hurtigt, kan systemet genbestille produktet fra leverandører eller automatisk overføre lagerbeholdningen fra et andet sted. Derudover kan ML forudse forstyrrelser i forsyningskæden og endda finde alternativer, som f.eks. at skifte leverandør eller ændre forsendelsesruten.

Her er endnu et eksempel, som kan hjælpe dig med at få overblik. Walmart bruger AI og maskinlæring til at optimere lagerstyringen og levere en enestående julehandelssæson. Med historiske data, forudsigende analyser og avancerede forsyningskædesystemer giver Walmart kunderne mulighed for at finde de produkter, de har brug for, på det rigtige tidspunkt og sted, samtidig med at omkostningerne holdes nede.

De vigtigste fordele ved maskinlæring til e-handel

Genopfyldning justerer lagerbeholdningen i realtid og forhindrer afbrydelser.
Lagerdistributionen er optimeret til hurtigere levering på tværs af lagre.
Potentielle udsving eller overskydende lagerbeholdning opdages tidligt.
Produkter, der bevæger sig langsomt, identificeres med henblik på rettidige kampagner eller oprydning.
Lagerlayout og ordreplukningsprocesser er optimeret.

Smartere søgning på websteder

Når kunderne søger efter produkter på din e-handelsplatform, træder maskinlæring til som en klog personlig shopper. Den sporer, hvad de har klikket på, købt og kigget på før, og bruger derefter disse data til at tilpasse søgeresultaterne.

Så hvis en kunde har en svaghed for et bestemt mærke af sneakers, vil et ML-drevet websted vise disse sko først, selv om søgeforespørgslen er lidt forkert eller indeholder en skrivefejl. Ikke flere "Mente du...?"-pop-ups - bare resultater, der giver mening med det samme. Hvis de pludselig begynder at kigge på vandrestøvler eller en ny farve, vil maskinlæring skifte gear og prioritere disse ting i søgeresultaterne. Med tiden begynder en hjemmesides søgefunktion at forudsige, hvad kunderne vil have, og hjælper dem med at finde det hurtigere.

Endnu et eksempel fra den virkelige verden til at inspirere og illustrere pointen. Alibabas AI-innovationer, såsom Taobao Wenwen, forbedrer søgeresultaterne ved at tilbyde personlige produktanbefalinger, opsummere fordele og ulemper og levere multimedieindhold som videoer og livestreams, der er direkte knyttet til søgeforespørgsler.

De vigtigste fordele ved maskinlæring til e-handel

Nøjagtige, personaliserede søgeresultater gør det mere sandsynligt, at kunderne gennemfører køb.
Skræddersyede søgeoplevelser skaber en følelse af personalisering, hvilket fremmer tillid og loyalitet.
Færre forespørgsler til kundesupport om at finde produkter frigør ressourcer til andre forretningsprioriteter.
Maskinlæring tilpasser sig voksende produktkataloger og kundebaser uden at gå på kompromis med effektiviteten.

Forebyggelse af svindel og sikkerhed

Maskinlæring i e-handel analyserer kundeadfærd for at etablere normale mønstre og hurtigt opdage eventuelle afvigelser eller uregelmæssigheder. Det kan f.eks. markere transaktioner, der kommer fra et uventet sted, eller en pludselig stigning i køb af høj værdi.

Når ML opdager noget mistænkeligt, kan systemet gribe ind med det samme, f.eks. blokere transaktionen eller bede om ekstra bekræftelse, mens legitime kunder kan handle frit. Efterhånden som svindlerne finder på nye taktikker, bliver systemet klogere ved at opdatere sig selv med nye data.

Det betyder, at maskinlæring i e-handel kan reducere svindel, bevare kundernes tillid og fokusere på vækst uden konstant at overvåge for trusler. Det perfekte eksempel på dette er Amazons ML-løsninger til afsløring af svindel der vurderer risikoen med det samme, hvilket giver virksomheder mulighed for at handle med det samme. Mistænkelig aktivitet kan blokeres eller afvises på stedet, mens pålidelige transaktioner fortsætter uden problemer.

Lad os se nærmere på eBay. De investerer årligt millioner i teknologier, partnerskaber og menneskelige ressourcer for at bekæmpe ulovlige annoncer. Platformen bruger en kombination af automatiserede filtre, billedgenkendelse, maskinlæringsværktøjer og manuel gennemgang af agenter til proaktivt at opdage og fjerne problematiske annoncer, før de vises på webstedet.

De vigtigste fordele ved maskinlæring til e-handel

Forebyggelse af svigagtige transaktioner i realtid hjælper virksomheder med at undgå tilbageførsler og økonomiske tab.
Kunderne føler sig mere trygge ved at handle på en platform, der beskytter mod svindel, hvilket fører til større tillid og gentagne køb.
Med færre falske positiver oplever legitime kunder færre forstyrrelser ved kassen, hvilket forbedrer chancerne for at gennemføre køb.
Et sikkert shoppingmiljø forbedrer en virksomheds omdømme, hvilket kan tiltrække nye kunder.

Markedsføringsstrategi

En markedsføringsstrategi for en netbutik, der fungerer godt, kan blive endnu mere effektiv, når e-handelsmarkedsføring med maskinlæring er involveret. ML-algoritmer kan f.eks. segmentere kunder ud fra deres købsvaner, browserhistorik og præferencer, så virksomheder kan sende personlige tilbud eller anbefalinger. Den kan også identificere kunder, der sandsynligvis vil forlade virksomheden, ved at analysere deres aktivitet og give virksomhederne mulighed for at tage proaktive skridt, f.eks. ved at sende målrettede fastholdelsestilbud.

Det er bemærkelsesværdigt, at virksomheder som Starbucks bruger AI til at analysere kundeadfærd og tilbyde personaliserede kampagner eller anbefalinger gennem deres Deep Brew-program. AI muliggør en mere effektiv segmentering for at målrette den rigtige besked til den rigtige målgruppe på det rigtige tidspunkt.

De vigtigste fordele ved maskinlæring til e-handel

ML personaliserer marketingbudskaber, hvilket fører til større kundeengagement gennem relevant indhold og tilbud.
Predictive analytics hjælper med at ramme de rigtige kunder med skræddersyede tilbud, hvilket resulterer i bedre konverteringsrater.
ML-drevne modeller til forudsigelse af churn identificerer risikokunder, hvilket muliggør proaktive fastholdelsesstrategier, der reducerer churn.
ML optimerer annoncemålretning og budgetallokering, hvilket resulterer i mere omkostningseffektive marketingkampagner med højere ROI.

A/B-test med AI

Traditionel A/B-test indebærer, at man opretter flere versioner af en webside for at finde ud af, hvilken der klarer sig bedst. Det er langsomt, kedeligt og ærlig talt lidt gammeldags. I modsætning hertil fremskynder maskinlæring processen. Den tester og optimerer dynamisk hvert eneste lille element på en side - CTA-knappen, farveskemaet eller layoutet - på tværs af forskellige parametre som konverteringsrater og klik.

Og det bedste af det hele? Den kan analysere og tilpasse sig løbende og identificere den bedste konfiguration hurtigere, end noget menneske ville kunne. Så i stedet for at køre eksperimenter i dage eller uger kan AI finjustere sider på få minutter.

De vigtigste fordele ved maskinlæring til e-handel

Dynamiske justeringer resulterer i sider, der mere effektivt konverterer besøgende til kunder.
ML optimerer elementer baseret på brugeradfærd og skaber en mere skræddersyet oplevelse.
Ved løbende at forbedre sideelementerne maksimerer ML værdien af hvert besøg på hjemmesiden.
ML kan håndtere komplekse test på tværs af flere sider eller platforme og skalere uden ekstra indsats.

Logistik og operationel effektivitet

Forestil dig, at du afgiver en onlineordre og modtager den næsten øjeblikkeligt. Den slags hastighed er drevet af maskinlæring, der tager store mængder data - dine indkøbsvaner, lagerbeholdninger, selv vejforhold - og bruger dem til at træffe hurtige beslutninger, der optimerer leveringstider og logistik.

Tag for eksempel Walmart. AI bruges til at kuratere produktkataloger, analysere kunde- og shoppingtrends og fremskynde logistikken for tredjepartssælgere, der bruger Walmart Fulfillment Services. I mellemtiden udnytter Amazon generativ AI til at tage tingene et skridt videre. De optimerer leveringsruter, forbedrer lagerrobotter og forudsiger, hvor lageret skal placeres for at gøre levering samme dag til en realitet.

De vigtigste fordele ved maskinlæring til e-handel

Datadrevne leveringsruter og forudsigelig lagerplacering giver hurtigere ordreopfyldelse.
Smartere robotteknologi og ML-drevne systemer fremskynder driften, reducerer manuelt arbejde og forbedrer nøjagtigheden.
Effektiv ruteplanlægning og lagerhåndtering reducerer transport- og driftsomkostningerne.
Raffineret logistik reducerer transportafstande og minimerer CO2-aftryk.

Visuelle og stemmemæssige innovationer

Når kunder uploader billeder eller tager fotos, analyserer ML-algoritmer det visuelle, matcher dem med produktkataloger og foreslår lignende varer. Visuelle anbefalinger gør også shoppingoplevelsen personlig baseret på brugerens tidligere adfærd. Virtuelle prøver, drevet af augmented reality (AR), giver kunderne mulighed for at se, hvordan produkter som tøj eller tilbehør ville se ud på dem, før de køber.

Et godt eksempel her er den velkendte L'Oréal Paris. Mærket har indgået et samarbejde med ModiFace, der er førende inden for skønhedsteknologi, om at skabe en fordybende virtuel makeup-simulator. Virtual Try On-funktionen er drevet af augmented reality for at levere realistiske makeup-simuleringer, der hjælper brugerne med at personliggøre deres skønhedsoplevelse.

Stemmesøgning giver kunderne mulighed for at finde produkter ved hjælp af naturlige sprogkommandoer. ML-drevne stemmeassistenter giver også kundesupport i realtid, besvarer spørgsmål eller hjælper med ordresporing. Ved hjælp af Azure AI-teknologier, ASOS integrerede sprogmodeller og trenddata til at sammensætte modevalg med det samme og lægge vægt på kundernes præferencer og de nyeste modetrends.

De vigtigste fordele ved maskinlæring til e-handel

Visuelle og stemmestyrede teknologier gør det muligt for brands at opretholde en sammenhængende oplevelse på tværs af hjemmesider, mobilapps, stemmeassistenter og sociale medieplatforme.
Konsekvent visuel branding (logoer, farver) og unikke stemmeelementer (tone, stil) er med til at forstærke brandidentiteten.
Stemmeinteraktioner kan give indsigt i kundernes følelser og præferencer, og visuelle data afslører, hvordan kunderne reagerer på specifikt indhold.
Stemmeteknologi muliggør håndfri interaktion, hvilket giver større tilgængelighed for mennesker med handicap og gør det nemmere for dem, der er på farten, at engagere sig i et brand.

Sentimentanalyse og social lytning

ML går ud over simple nøgleord; den forstår kontekst, sarkasme og følelsesmæssige undertoner og fanger følelser, der ellers ville blive overset. Det giver virksomheder mulighed for at løse problemer hurtigere og holde fingeren på pulsen i forhold til tendenser og justere deres strategier i overensstemmelse hermed.

Et godt eksempel her er Amazonsom har udnyttet AI til at hjælpe brugerne med hurtigt at navigere i og forstå anmeldelser, f.eks. ved at generere sammenfattende højdepunkter, der fanger fælles temaer og følelser fra anmeldelser.

Social lytning bruger avancerede værktøjer til at overvåge sociale medier og onlineplatforme for relevante omtaler, hashtags eller nøgleord. De kan også analysere stemninger, som ligner sentimentanalyse, men med et bredere fokus på samtaler om et emne i stedet for individuelle anmeldelser eller feedback.

Zara's tilgang til at forstå forbrugernes behov og tilpasse sit produktudbud er stærkt afhængig af kundefeedback i realtid. Virksomheden bruger data fra sociale medier og e-mailundersøgelser til at indsamle viden direkte fra sin kundebase.

De vigtigste fordele ved maskinlæring til e-handel

Øjeblikkelig adgang til, hvordan kunderne har det, gør det muligt at reagere hurtigt på nye problemer eller udnytte positive tendenser.
Virksomheder kan adressere smertepunkter, forbedre produkter og skabe mere personlige marketingstrategier.
Social lytning hjælper virksomheder med at overvåge offentlighedens opfattelse og hurtigt identificere potentielle PR-kriser eller negative tendenser, før de eskalerer.
Brands kan bruge den indsamlede feedback til at informere om strategier for markedsføring, produktudvikling og kundeservice.

Chatbots til automatiseret kundesupport

Disse chatbots er afhængige af naturlig sprogbehandling (NLP) i deres kerne, så de kan forstå og svare på brugerforespørgsler med nøjagtighed.

Hvis en kunde f.eks. spørger: "Hvornår ankommer min ordre #12345?", identificerer chatbotten hensigten (et spørgsmål om levering) og udtrækker nøgleoplysningerne (ordrenummeret). Derefter henter den de relevante detaljer fra databasen og giver et klart svar, f.eks: "Din ordre er planlagt til levering i morgen."

De vigtigste fordele ved maskinlæring til e-handel

Chatbots behandler og besvarer forespørgsler på få sekunder og giver rettidige og hjælpsomme svar.
Virksomheder kan reducere arbejdsbyrden for supportteams og reducere driftsomkostningerne med chatbots, da de altid er på og klar til at hjælpe kunderne når som helst.
Chatbots er ideelle til store operationer, da de kan håndtere tusindvis af forespørgsler på samme tid.
Med hver ny interaktion lærer og tilpasser chatbots sig og forbedrer deres nøjagtighed og anvendelighed over tid.

Maskinlæring i e-handel: vores kunders succeshistorier

Platform til analyse af annoncekampagner

Innowise udviklede en AI-drevet analyseplatform, der bruger ML til at optimere annoncekampagner ved at matche brugerforespørgsler med de mest relevante annoncer, forbedre søgeordsdækningen og annoncerelevansen. Løsningen øgede antallet af annonceklik med 53%, reducerede annoncegenereringstiden med 25% og opnåede 92% dækning af brugerforespørgsler.

Opbygning af hjemmeside og generering af indhold AI-tools

Vores team integrerede OpenAI's GPT-modeller i en platform til opbygning af hjemmesider uden kode, hvilket muliggjorde AI-drevet kodegenerering og oprettelse af indhold. Resultatet var, at løsningen reducerede tiden til tilpasning af hjemmesiden med 60%, forbedrede SEO med optimerede metabeskrivelser og øgede placeringen på søgemaskinerne med 17%.

AI-drevet webapp-økosystem

Vi transformerede vores kundes digitale medieøkosystem ved at integrere avancerede AI-løsninger til at modernisere webapps, opgradere brugeroplevelsen og optimere driftseffektiviteten. De vigtigste resultater omfatter en stigning på 12% i antallet af månedlige besøgende og en reduktion på 66% i omkostningerne til professionel fotografering ved hjælp af tekst-til-billede-generativ AI.

ML kan optimere, personalisere og skalere din virksomhed - lad os finde ud af, hvad der er bedst for dig!

Vejspærringer og begrænsninger for maskinlæring i e-handel

Ja, ML til e-handel giver personlige shoppingoplevelser, forudsiger kundernes behov og driver forretningsbeslutninger med utrolig præcision. Men bag al begejstringen ligger en række udfordringer, som ofte går ubemærket hen.

Lad os se nærmere på de forhindringer, som e-handel med maskinlæring kan møde, og hvad der kan gøres for at navigere i disse forhindringer.

Udfordring

Løsning

ML-modeller er stærkt afhængige af store mængder data af høj kvalitet, men e-handelsvirksomheder kæmper ofte med ufuldstændige og inkonsekvente datasæt.

Brug datarensningsværktøjer og -teknikker til at forbehandle data og fjerne fejl, før de indlæses i ML-modeller. Et samarbejde med en tredjepartsudbyder, der er specialiseret i databerigelse, kan også udfylde huller i datasæt.

Det kan være komplekst og tidskrævende at indarbejde ML i eksisterende e-handelssystemer, såsom CRM eller ERP.

Vælg ML-platforme, der tilbyder API'er og konnektorer til lettere integration med populære CRM-, ERP- eller marketingværktøjer. Arbejd sammen med erfarne integrationsspecialister for at få en gnidningsløs tilpasning til eksisterende systemer.

Historiske data, der bruges til at træne ML-modeller, kan indeholde skævheder, som f.eks. underrepræsentation af specifikke kundesegmenter eller sæsonmæssige tendenser.

Gennemgå regelmæssigt datasæt og modeller for at identificere og mindske bias. Brug teknikker som re-sampling, algoritmiske fairness-justeringer og forskelligartet dataindsamling til at reducere bias.

Udvikling, træning og implementering af ML-modeller kræver betydelige investeringer i teknologi, talent og infrastruktur.

Start i det små, og øg gradvist investeringerne, efterhånden som du opnår målbare resultater. Outsourcing af ML-udvikling til erfarne partnere kan også sænke startomkostningerne og samtidig give adgang til dybtgående ekspertise.

ML-modeller, der er lavet til apps i begrænset skala, kan mangle kapacitet til at skalere effektivt, især med stigende datakompleksitet.

Udnyt modulære arkitekturer og cloud-infrastruktur til at håndtere voksende datasæt og brugerbaser. Brug værktøjer som AutoML eller prætrænede modeller til at reducere kompleksiteten ved opskalering.

Lad os færdiggøre

De indledende omkostninger ved at implementere maskinlæringsalgoritmer til e-handel kan være høje, men effektiviteten og investeringsafkastet vil utvivlsomt gøre det værdifuldt i det lange løb. Virksomheder kan udvikle en konkurrencefordel, øge tilfredsheden og tjene mere ved at integrere sådanne værktøjer. Vores team vil med glæde hjælpe dig med at bruge maskinlæring i e-handel til din fordel.

Volha Ralko Delivery Manager i e-handel

Dato: 14. februar 2025

Volha Ralko Delivery Manager i e-handel

Dato: 14. februar 2025

Indholdsfortegnelse

Kontakt os

Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

Navn

Virksomhed

E-mail

Telefon

Besked

Send os en talebesked

Vedhæft dokumenter

Upload fil

Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

Du kan også sende os din anmodning
til contact@innowise.com

Hvad sker der nu?

Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.