14 min lukea

Tiedoista voittoon: Koneoppimisen vaikutus verkkokauppaan

AI & ML

AR/VR/MR

Verkkokauppa

Suuntaukset

Maailmassa, jossa asiakkaan seuraavan toimen ennustamisesta on tullut välttämätöntä, koneoppimisesta (ML) toivotaan taikapilleriä yrityksille. ML tarkastelee valtavia määriä dataa ennustaakseen asiakkaiden käyttäytymistä ja optimoidakseen kaiken personoinnista varastonhallintaan.

Tässä artikkelissa haluamme näyttää sinulle, miten koneoppiminen ja Verkkokauppa työskentelevät yhdessä ja miten koneoppimista voidaan käyttää verkkokaupassa parantamaan tulosta.

ML:n rooli verkkokaupassa

Maailmanlaajuisten ML-markkinoiden arvo oli $19,20 miljardia euroa vuonna 2022, ja niiden odotetaan nousevan $19,20 miljardiin euroon vuonna 2022. $225,91 miljardia euroa vuoteen 2030 mennessä..

Vaikuttaa valtavalta, eikö?

Kaikki tämä johtuu muutamasta keskeisestä suuntauksesta, jotka muuttavat yritysten ja asiakkaiden vuorovaikutusta verkko-ostosmaailmassa.

Personointi

Ostajat odottavat nykyään suosituksia, jotka perustuvat heidän aiempaan käyttäytymiseensä, ja kun brändit tekevät sen oikein, konversiot kasvavat. Tärkeintä on saada jokainen ostokokemus tuntumaan siltä, että se on räätälöity juuri sinua varten.

Omnichannel-kokemus

Kun ostajat yhä useammin odottavat ostavansa verkosta ja hakevansa tuotteensa kaupasta tai jopa selaavansa myymälässä ja ostavansa verkosta, digitaalisen ja fyysisen ostamisen väliset rajat hämärtyvät entisestään.

Sosiaalinen kaupankäynti

Instagramin ja TikTokin kaltaiset alustat ovat muuttumassa verkkomarkkinapaikoiksi, joilla voi ostaa tuotteita. Tämä viihteen ja sähköisen kaupankäynnin yhdistelmä tekee ostosten tekemisestä helpompaa kuin koskaan.

Kestävä kehitys

Yhä useammat ostajat välittävät planeetasta ja valitsevat tuotemerkkejä, jotka jakavat heidän arvonsa. Kestävistä pakkauksista eettisesti hankittuihin materiaaleihin, vihreä on uusi musta sähköisen kaupankäynnin maailmassa.

Sähköisen kaupankäynnin koneoppimisen tyypit

Koneellinen oppiminen muuttaa perusteellisesti sähköisen kaupankäynnin taustapuolen toimintatapoja, sillä sen avulla yritykset voivat analysoida tietoja ja tehdä parempia päätöksiä prosesseissa, jotka ovat huomattavasti monimutkaisempia.

Seuraavaksi tutustut sähköisen kaupankäynnin koneoppimisteknologian keskeisiin tyyppeihin.

Valvottu oppiminen

Tällaisessa oppimisessa käytetään dataa, joka sisältää sekä syötteen että tuloksen. Jos esimerkiksi yrität ennustaa, lähteekö vai jääkö asiakas, syötteenä voi olla esimerkiksi asiakkaan ostokäyttäytyminen, ja tuloksena on, jäikö vai lähtiikö asiakas.

Ennusteiden tekemiseksi malli tarkastelee aiempien tietojen malleja, kuten sitä, miten asiakkaat käyttäytyivät ennen kuin he irtisanoutuivat, ja käyttää näitä malleja ennustamaan tulevaa käyttäytymistä. Tyypillisiä algoritmeja tähän tarkoitukseen ovat neuroverkot, logistinen regressio, päätöspuut ja tukivektorikoneet.

Valvomaton oppiminen

Sen sijaan, että koneella olisi merkittyjä tietoja (joissa tiedämme lopputuloksen), sille annetaan raakoja, merkitsemättömiä tietoja, ja sen on löydettävä kuvioita tai rakenteita itse. Näin toimii valvomaton oppiminen.

Yleisiä valvomattomassa oppimisessa käytettäviä algoritmeja ovat K-means-klusterointi, joka ryhmittelee samankaltaiset kohteet yhteen, ja pääkomponenttianalyysi (PCA), joka yksinkertaistaa monimutkaista dataa keskittymällä tärkeimpiin ominaisuuksiin. Nämä työkalut auttavat konetta löytämään piilotettuja kuvioita ilman ennalta määritettyjä merkintöjä.

Vahvistusoppiminen

Tämäntyyppinen oppiminen on ikään kuin koneen opettamista kokeilemalla ja erehtymällä, samaan tapaan kuin ihminen oppii virheistään. Kone on vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa, tekee toimenpiteitä ja saa palautetta palkintojen tai rangaistusten muodossa. Ajan myötä se oppii, mitkä toimet johtavat parhaaseen lopputulokseen.

Vahvistusoppimisessa usein käytetty algoritmi on Q-oppiminen, joka auttaa konetta päättämään, mikä on paras toiminta kussakin tilanteessa aikaisempien kokemusten perusteella.

Generatiivinen AI

Tämäntyyppinen koneoppiminen tarkoittaa, että järjestelmä koulutetaan luomaan uutta dataa, joka muistuttaa läheisesti sitä dataa, johon se on koulutettu. Toisin kuin muissa oppimistyypeissä, joissa keskitytään luokitteluun tai ennustamiseen, generatiivisessa AI:ssä keskitytään uuden luomiseen.

Suosittu malli, jota käytetään tähän, on GAN (generative adversarial networks), joka koostuu kahdesta osasta: toinen tuottaa uutta dataa ja toinen arvioi sitä sen määrittämiseksi, onko se tarpeeksi realistista. Nämä kaksi osaa kilpailevat keskenään, mikä auttaa mallia parantumaan ja luomaan ajan myötä vakuuttavampia tuloksia. Tätä lähestymistapaa käytetään usein kuvien luomisessa.

Olipa ML-tyyppi mikä tahansa, voimme auttaa sinua saamaan sen toimimaan verkkokauppayrityksessäsi.

Miten koneoppimista käytetään verkkokaupassa

Verkkokaupan koneoppiminen keskittyy pääasiassa kahteen keskeiseen osa-alueeseen: sisäisten liiketoimintojen parantamiseen ja asiakaskokemuksen parantamiseen. Jos kuitenkin kaivamme hieman syvemmälle, huomaamme, että verkko-kaupankäynnin koneoppimisratkaisujen määrä ulottuu paljon laajemmalle.

Alla on joitakin esimerkkejä koneoppimisesta verkkokaupassa, joka edistää innovointia ja tehokkuutta.

Henkilökohtaiset asiakaskokemukset

Vanhentuneiden markkinointistrategioiden räätälöintiin kuuluisi massasähköpostien lähettäminen asiakaskunnalle ennalta määritellyin alennuksin. ML:n avulla alennusstrategiat voivat kuitenkin vaihdella yksilöiden välillä riippuen heidän aiemmasta ostokäyttäytymisestään.

Lähettämällä ihmisille relevantteja tarjouksia voidaan lisätä asiakasuskollisuutta, koska todellisen konversion mahdollisuus on suuri. Asiakkaat pitävät siitä, kun he saavat kiinnostuksen kohteidensa mukaan räätälöityjä tarjouksia, jolloin he tuntevat olonsa tyytyväiseksi ja heistä tulee kanta-asiakkaita.

Alustoissa, kuten H&M, ominaisuudet, kuten henkilökohtainen aloitussivu, Styleboard ja Visual Search, perustuvat ML:ään, joka suosittelee tyylejä ja vastaavia tuotteita käyttäjätietojen perusteella, mukaan lukien selaushistoria, trendit ja muiden asiakkaiden jakamat kuvat. ML-algoritmit optimoivat myös kassakokemuksia tarjoamalla räätälöityjä maksu- ja myynninedistämisvaihtoehtoja alueellisten mieltymysten ja aiempien asiakkaiden käyttäytymisen perusteella.

Koneoppimisen keskeiset hyödyt sähköisessä kaupankäynnissä

Henkilökohtaiset kokemukset edistävät uskollisuutta, pitävät asiakkaat sitoutuneina ja palaavat ostoksille.
Yksilölliseen käyttäytymiseen perustuva ristiinmyynti ja lisämyynti innostavat asiakkaita lisäämään lisää tuotteita ostoskoriinsa.
Asianmukaiset ja oikea-aikaiset ärsykkeet, kuten muistutukset tai alennukset, auttavat ostosten loppuunsaattamisessa.
Asiakkaiden mieltymyksistä saadut tiedot ohjaavat parempaa varastosuunnittelua ja jakelua.

Dynaaminen hinnoittelu

Oletetaan, että myyt erilaisia tuotteita elektroniikasta vaatteisiin. Ajan myötä kannettavista kaiuttimista alkaa tulla myyntimenestys. Sen sijaan, että odottaisit ihmisen toimia, ML-algoritmit ponnahtavat esiin. Ne tarkkailevat kysyntää mikrosekunneissa määrittääkseen, kuinka paljon kyseistä tuotetta kysytään, ja tekevät ehdotuksen hinnan korottamisesta, kun hintapiikki kasvaa. Samaan aikaan ML seuraa kilpailijoiden hintoja ja mukauttaa hintoja sen mukaisesti.

Jotta et hukuttaisi sinua faktoilla, joista puuttuu kunnon todisteet, ota sen sijaan todellinen esimerkki. Adspertin hinnoittelutyökalu, joka on luotu AWS:n palveluilla, kuten Amazon SageMakerilla, käyttää koneoppimismallia tuotteiden dynaamiseen hinnoitteluun sellaisten tekijöiden kuin näkyvyyden, voittomarginaalien ja kilpailun perusteella. Tämä työkalu auttaa myyjiä pitämään tuotteensa näkyvillä, mikä lopulta lisää myyntiä.

Kuvitellaan, että sinulla on uskollinen asiakaskunta. ML palkitsee tämän uskollisuuden tarjoamalla asiakkaillesi lisäarvoa. Se analysoi, milloin ostajilla on tapana ostaa sama tuote tietyn ajanjakson aikana, ja asettaa sille henkilökohtaisen hintalapun kyseiselle ajanjaksolle tai tarjoaa houkuttelevia alennuksia.

Koneoppimisen keskeiset hyödyt sähköisessä kaupankäynnissä

Reaaliaikaiset hinnanmuutokset hyödyntävät kysynnän nousua ja maksimoivat kannattavuuden.
Automatisoitu hinnoittelu vähentää manuaalisia mukautuksia.
ML havaitsee hintaherkät tuotteet ja mukauttaa hinnoittelua konversiolukujen nostamiseksi.
Henkilökohtainen hinnoittelu ja alennukset kannustavat toistamiseen.

Varastonhallinta

Myyjät käyttävät koneoppimismalleja verkkokaupassa ymmärtääkseen paremmin myyntiä ja kausitrendejä. Mallin avulla he voivat ennustaa kysyntää tarkasti, mikä puolestaan auttaa välttämään myydyimpien tuotteiden varastojen loppumista (ja asiakkaiden pahoittamista) tai huonosti myyvien tuotteiden ylivarastointia, mikä johtaa liiallisiin varastoihin ja korkeampiin varastointikustannuksiin.

Manuaalisen varastonseurannan poistaminen mahdollistaa ML:n automatisoidun uudelleentilauksen tai varastojen uudelleenjaon.

Jos tietyssä paikassa tarjottava tuote myydään nopeasti, järjestelmä voi tilata tuotteen uudelleen toimittajilta tai siirtää varastoa toisesta paikasta automaattisesti. Lisäksi ML voi ennakoida toimitusketjun häiriöitä ja jopa etsiä vaihtoehtoja, kuten vaihtaa toimittajaa tai muuttaa toimitusreittiä.

Seuraavassa on vielä yksi esimerkki, jonka pitäisi auttaa näkemyksesi ohjaamisessa. Walmart käyttää AI:tä ja koneoppimista optimoidakseen varastonhallinnan ja tarjotakseen poikkeuksellisen jouluostoskauden. Historiatietojen, ennakoivan analytiikan ja kehittyneiden toimitusketjujärjestelmien avulla Walmart antaa asiakkaiden löytää tarvitsemansa tuotteet oikeaan aikaan ja oikeassa paikassa ja pitää samalla kustannukset alhaisina.

Koneoppimisen keskeiset hyödyt sähköisessä kaupankäynnissä

Täydennystoiminto mukauttaa varastoa reaaliaikaisesti, mikä estää häiriöt.
Varastojen jakelu on optimoitu varastojen välisen toimituksen nopeuttamiseksi.
Mahdolliset varastovajeet tai ylimääräinen varasto havaitaan ajoissa.
Hitaasti liikkuvat tuotteet tunnistetaan ajoissa myynninedistämistä tai poistamista varten.
Varaston ulkoasu ja tilausten poimintaprosessit on optimoitu.

Älykkäämpi sivustohaku

Kun ostajat selaavat tuotteita verkkokauppa-alustallasi, koneoppiminen toimii kuin asiantunteva henkilökohtainen ostaja. Se seuraa, mitä he ovat klikanneet, ostaneet ja selanneet aiemmin, ja käyttää näitä tietoja hakutulosten muokkaamiseen.

Jos asiakas on siis mieltynyt tiettyyn lenkkarimerkkiin, ML-powered-sivusto näyttää nämä kengät ensimmäisenä, vaikka hakukysely olisi hieman virheellinen tai sisältäisi kirjoitusvirheen. Ei enää ponnahdusikkunoita "Tarkoititko...?" - vain tuloksia, joissa on heti järkeä. Jos asiakas alkaa yhtäkkiä etsiä vaelluskenkiä tai uutta väriä, koneoppiminen vaihtaa vaihteita ja asettaa nämä tuotteet etusijalle hakutuloksissa. Ajan myötä sivuston hakutoiminto alkaa ennustaa, mitä asiakkaat haluavat, ja auttaa heitä löytämään sen nopeammin.

Taas yksi käytännön esimerkki, joka innostaa ja havainnollistaa asiaa. Alibaban AI-innovaatiot, kuten Taobao Wenwen, parantavat hakutuloksia tarjoamalla henkilökohtaisia tuotesuosituksia, tiivistämällä hyviä ja huonoja puolia ja tarjoamalla multimediasisältöä, kuten videoita ja livestreameja, jotka on sidottu suoraan hakukyselyihin.

Koneoppimisen keskeiset hyödyt sähköisessä kaupankäynnissä

Tarkat, yksilölliset hakutulokset saavat asiakkaat todennäköisemmin tekemään ostoksia.
Räätälöidyt hakukokemukset luovat tunteen henkilökohtaisuudesta, mikä edistää luottamusta ja uskollisuutta.
Tuotteiden löytämiseen liittyvien asiakastukikyselyjen väheneminen vapauttaa resursseja muihin liiketoiminnan painopisteisiin.
Koneoppiminen mukautuu kasvaviin tuoteluetteloihin ja asiakaskohteisiin tehokkuudesta tinkimättä.

Petostentorjunta ja turvallisuus

Verkkokaupan koneoppiminen analysoi asiakkaiden käyttäytymistä normaalien mallien määrittämiseksi ja poikkeamien tai poikkeavuuksien havaitsemiseksi nopeasti. Se voi esimerkiksi huomata odottamattomasta paikasta tulevat maksutapahtumat tai äkillisen piikin arvokkaissa ostoksissa.

Kun ML havaitsee jotain epäilyttävää, järjestelmä voi ryhtyä välittömiin toimiin, kuten estää maksutapahtuman tai pyytää lisävarmennusta, mutta antaa laillisten asiakkaiden tehdä ostoksia vapaasti. Kun huijarit kehittävät uusia taktiikoita, järjestelmä kehittyy älykkäämmäksi päivittämällä itseään tuoreilla tiedoilla.

Tämä tarkoittaa, että verkkokaupan koneoppiminen voi vähentää petoksia, ylläpitää asiakkaiden luottamusta ja keskittyä kasvuun ilman jatkuvaa uhkien tarkkailua. Täydellinen esimerkki tästä on Amazonin petosten havaitsemisen ML-ratkaisut jotka arvioivat riskin välittömästi ja antavat yrityksille mahdollisuuden toimia välittömästi. Epäilyttävä toiminta voidaan estää tai kieltää heti, kun taas luotettavat maksutapahtumat etenevät ongelmitta.

Tutustutaanpa tarkemmin eBay. Ne investoivat vuosittain miljoonia teknologioihin, kumppanuuksiin ja henkilöresursseihin laittomien ilmoitusten torjumiseksi. Alusta käyttää automaattisten suodattimien, kuvantunnistuksen, koneoppimisvälineiden ja agenttien manuaalisen tarkistuksen yhdistelmää havaitakseen ja poistaakseen ongelmalliset ilmoitukset ennakoivasti ennen kuin ne ilmestyvät sivustolle.

Koneoppimisen keskeiset hyödyt sähköisessä kaupankäynnissä

Petollisten tapahtumien estäminen reaaliaikaisesti auttaa yrityksiä välttämään maksujen palautuksia ja taloudellisia tappioita.
Asiakkaat tuntevat olonsa turvallisemmaksi tehdessään ostoksia alustalla, joka suojaa petoksilta, mikä johtaa suurempaan luottamukseen ja uusintaostoihin.
Kun vääriä positiivisia tuloksia on vähemmän, lailliset asiakkaat kokevat vähemmän häiriöitä kassalla, mikä parantaa ostosten loppuunsaattamismahdollisuuksia.
Turvallinen ostoympäristö parantaa yrityksen mainetta, mikä voi houkutella uusia asiakkaita.

Markkinointistrategia

Hyvin toimiva verkkokaupan markkinointistrategia voi olla vieläkin tehokkaampi, kun mukana on koneoppimista hyödyntävä verkkokaupan markkinointi. ML-algoritmit voivat esimerkiksi segmentoida asiakkaita heidän ostotottumustensa, selaushistoriansa ja mieltymystensä perusteella, jolloin yritykset voivat lähettää henkilökohtaisia tarjouksia tai suosituksia. Se voi myös tunnistaa asiakkaat, jotka todennäköisesti vaihtavat työpaikkaa, analysoimalla heidän toimintaansa, jolloin yritykset voivat ryhtyä ennakoiviin toimiin, kuten lähettää kohdennettuja tarjouksia asiakaspysyvyyden parantamiseksi.

On huomionarvoista, että Starbucksin kaltaiset yritykset käyttävät AI:tä analysoidakseen asiakkaiden käyttäytymistä ja tarjotakseen yksilöllisiä kampanjoita tai suosituksia Deep Brew -ohjelmansa kautta. AI mahdollistaa tehokkaamman segmentoinnin, jonka avulla voidaan kohdistaa oikea viesti oikealle yleisölle oikeaan aikaan.

Koneoppimisen keskeiset hyödyt sähköisessä kaupankäynnissä

ML personoi markkinointiviestejä, mikä lisää asiakkaiden sitoutumista relevantin sisällön ja tarjousten avulla.
Ennustava analytiikka auttaa kohdentamaan räätälöityjä tarjouksia oikeille asiakkaille, mikä parantaa konversiolukuja.
ML-ohjatut poistuman ennustemallit tunnistavat riskiasiakkaat ja mahdollistavat ennakoivan sitouttamisstrategian, joka vähentää poistumaa.
ML optimoi mainonnan kohdentamisen ja budjetin kohdentamisen, mikä johtaa kustannustehokkaampiin ja korkeamman ROI:n markkinointikampanjoihin.

A/B-testaus AI:llä

Perinteisessä A/B-testauksessa luodaan useita versioita verkkosivusta, jotta voidaan määrittää, mikä niistä toimii paremmin. Se on hidasta, työlästä ja suoraan sanottuna hieman vanhanaikaista. Sen sijaan koneoppiminen nopeuttaa prosessia. Se testaa ja optimoi dynaamisesti sivun jokaista pientä elementtiä - CTA-painiketta, värimaailmaa tai ulkoasua - erilaisilla mittareilla, kuten konversioluvuilla ja klikkauksilla.

Ja mikä parasta? Se pystyy analysoimaan ja mukautumaan jatkuvasti ja tunnistamaan parhaan kokoonpanon nopeammin kuin kukaan ihminen pystyisi. Sen sijaan, että kokeiluja tehtäisiin päiviä tai viikkoja, AI voi hienosäätää sivuja muutamassa minuutissa.

Koneoppimisen keskeiset hyödyt sähköisessä kaupankäynnissä

Dynaamiset mukautukset johtavat sivuihin, jotka muuttavat kävijät asiakkaiksi tehokkaammin.
ML optimoi elementtejä käyttäjän käyttäytymisen perusteella ja luo räätälöidymmän kokemuksen.
ML maksimoi jokaisen verkkosivuvierailun arvon parantamalla jatkuvasti sivuelementtejä.
ML pystyy käsittelemään monimutkaista testausta useilla sivuilla tai alustoilla ja skaalautumaan ilman lisätyötä.

Logistiikka ja toiminnan tehokkuus

Kuvittele, että teet verkkotilauksen ja saat sen ovellesi lähes välittömästi. Tällainen nopeus perustuu koneoppimiseen, joka käyttää valtavia määriä tietoa - ostotottumuksiasi, varastotasojasi ja jopa tieolosuhteita - ja tekee sen perusteella nopeita päätöksiä toimitusaikojen ja logistiikan optimoimiseksi.

Esimerkiksi Walmart. AI:tä käytetään tuotekatalogien kuratointiin, asiakkaiden ja ostotrendien analysointiin ja logistiikan nopeuttamiseen Walmart Fulfillment Services -palveluja käyttäville kolmansien osapuolten myyjille. Samaan aikaan Amazon hyödyntää generatiivista AI:tä viedäkseen asiat askeleen pidemmälle. Se optimoi toimitusreittejä, parantaa varastorobotiikkaa ja ennustaa, minne varastot tulisi sijoittaa, jotta saman päivän toimituksista tulisi todellisuutta.

Koneoppimisen keskeiset hyödyt sähköisessä kaupankäynnissä

Tietoon perustuvat toimitusreitit ja ennakoiva varastosijoittelu nopeuttavat tilausten täyttämistä.
Älykkäämpi robotiikka ja ML-ohjatut järjestelmät nopeuttavat toimintoja, vähentävät manuaalista työtä ja parantavat tarkkuutta.
Tehokas reititys ja varastonkäsittely vähentävät kuljetus- ja toimintakuluja.
Hienostunut logistiikka lyhentää kuljetusmatkoja ja minimoi hiilijalanjäljen.

Visuaaliset ja ääni-innovaatiot

Kun asiakkaat lataavat kuvia tai ottavat valokuvia, ML-algoritmit analysoivat kuvat, vertaavat niitä tuoteluetteloihin ja ehdottavat samankaltaisia tuotteita. Visuaaliset suositukset myös personoivat ostokokemuksen käyttäjän aikaisemman käyttäytymisen perusteella. Lisätyn todellisuuden avulla toteutetut virtuaaliset kokeilut (AR) avulla asiakkaat voivat nähdä, miltä tuotteet, kuten vaatteet tai asusteet, näyttävät heidän päällään ennen ostamista.

Hyvä esimerkki tästä on tunnettu L'Oréal Paris. Brändi on tehnyt yhteistyötä kauneusteknologian johtavan yrityksen ModiFacen kanssa luodakseen virtuaalisen meikkisimulaattorin. Virtual Try On -ominaisuus perustuu lisättyyn todellisuuteen ja tarjoaa realistisia meikkisimulaatioita, jotka auttavat käyttäjiä henkilökohtaistamaan kauneuskokemuksensa.

Äänihaku antaa asiakkaille mahdollisuuden löytää tuotteita luonnollisen kielen komentojen avulla. ML-ohjatut puheavustajat tarjoavat myös reaaliaikaista asiakastukea, vastaavat kysymyksiin tai auttavat tilausten seurannassa. Käyttämällä Azure AI-teknologioita, ASOS integroituja kielimalleja ja trenditietoja, joiden avulla voidaan kuratoida muotivalikoimia välittömästi ja korostaa asiakkaiden mieltymyksiä ja uusimpia muotitrendejä.

Koneoppimisen keskeiset hyödyt sähköisessä kaupankäynnissä

Visuaalisten ja ääniteknologioiden avulla brändit voivat ylläpitää yhtenäistä kokemusta verkkosivustoilla, mobiilisovelluksissa, ääniavustimissa ja sosiaalisen median alustoilla.
Yhtenäinen visuaalinen brändi (logot, värit) ja ainutlaatuiset äänielementit (sävy, tyyli) auttavat vahvistamaan brändi-identiteettiä.
Puhevuorovaikutuksen avulla voidaan saada tietoa asiakkaiden tunnelmista ja mieltymyksistä, ja visuaaliset tiedot paljastavat, miten asiakkaat reagoivat tiettyyn sisältöön.
Ääniteknologia mahdollistaa handsfree-vuorovaikutuksen, mikä parantaa vammaisten mahdollisuuksia ja tarjoaa liikkeellä oleville henkilöille paremmat mahdollisuudet olla yhteydessä brändiin.

Tunneanalyysi ja sosiaalinen kuuntelu

ML on muutakin kuin pelkkiä avainsanoja; se ymmärtää asiayhteyden, sarkasmin ja emotionaaliset sävyt, jolloin se pystyy vangitsemaan tunteet, jotka muuten saattaisivat jäädä huomaamatta. Näin yritykset voivat puuttua huolenaiheisiin nopeammin ja pitää sormensa trendien pulssilla ja mukauttaa strategioitaan sen mukaisesti.

Hyvä esimerkki tästä on Amazon, joka on hyödyntänyt AI:tä auttaakseen käyttäjiä navigoimaan ja ymmärtämään arvosteluja nopeasti esimerkiksi luomalla yhteenvetokohteita, jotka kuvaavat arvostelujen yhteisiä teemoja ja tunteita.

Sosiaalisessa kuuntelussa käytetään kehittyneitä työkaluja, joilla seurataan sosiaalista mediaa ja verkkoalustoja merkityksellisten mainintojen, hashtagien tai avainsanojen varalta. Niillä voidaan myös analysoida tunteita, mikä on samanlaista kuin sentimenttianalyysi, mutta keskittyy laajemmin aiheeseen liittyviin keskusteluihin yksittäisten arvostelujen tai palautteen sijaan.

Zaran lähestymistapa kuluttajien tarpeiden ymmärtämiseen ja tuotetarjonnan mukauttamiseen perustuu pitkälti reaaliaikaiseen asiakaspalautteeseen. Yritys käyttää sosiaalisesta mediasta ja sähköpostikyselyistä saatuja tietoja kerätäkseen tietoa suoraan asiakaskunnaltaan.

Koneoppimisen keskeiset hyödyt sähköisessä kaupankäynnissä

Välittömät tiedot siitä, miltä asiakkaista tuntuu, mahdollistavat nopean reagoinnin esiin nouseviin ongelmiin tai myönteisten suuntausten hyödyntämisen.
Yritykset voivat puuttua kipupisteisiin, parantaa tuotteita ja luoda yksilöllisempiä markkinointistrategioita.
Sosiaalinen kuuntelu auttaa yrityksiä seuraamaan julkista mielipidettä ja havaitsemaan nopeasti mahdolliset PR-kriisit tai negatiiviset suuntaukset ennen kuin ne eskaloituvat.
Brändit voivat käyttää kerättyä palautetta markkinoinnin, tuotekehityksen ja asiakaspalvelustrategioiden kehittämiseen.

Chatbotit automaattiseen asiakastukeen

Nämä chatbotit perustuvat luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP), jonka avulla ne ymmärtävät käyttäjän kyselyitä ja vastaavat niihin tarkasti.

Jos asiakas esimerkiksi kysyy: "Milloin tilaukseni #12345 saapuu?", chatbot tunnistaa tarkoituksen (kysymys toimituksesta) ja poimii avaintiedon (tilausnumeron). Sen jälkeen se hakee tarvittavat tiedot tietokannasta ja antaa selkeän vastauksen, kuten: "Tilauksesi on määrä toimittaa huomenna."

Koneoppimisen keskeiset hyödyt sähköisessä kaupankäynnissä

Chatbotit käsittelevät kyselyitä ja vastaavat niihin sekunneissa ja antavat oikea-aikaisia ja hyödyllisiä vastauksia.
Yritykset voivat vähentää tukitiimien työtaakkaa ja leikata toimintakustannuksia chatbottien avulla, sillä ne ovat aina käytettävissä ja valmiina auttamaan asiakkaita milloin tahansa.
Chatbotit sopivat erinomaisesti laajamittaiseen toimintaan, sillä ne käsittelevät samanaikaisesti tuhansia pyyntöjä.
Chatbotit oppivat ja sopeutuvat jokaisen uuden vuorovaikutuksen myötä, mikä parantaa niiden tarkkuutta ja hyödyllisyyttä ajan myötä.

Koneoppiminen verkkokaupassa: asiakkaidemme menestystarinoita

Mainoskampanjan analytiikka-alusta

Innowise kehitti AI-käyttöisen analytiikka-alustan, joka käyttää ML:ää mainoskampanjoiden optimointiin sovittamalla käyttäjien kyselyt yhteen relevantimpien mainosten kanssa, parantamalla avainsanojen kattavuutta ja mainosten relevanssia. Ratkaisu lisäsi mainosklikkauksia 53%, lyhensi mainosten luomiseen kuluvaa aikaa 25% ja saavutti 92% kattavuuden käyttäjien kyselyihin.

Verkkosivujen rakentaminen ja sisällön tuottaminen AI-tools

Tiimimme integroi OpenAI:n GPT-mallit koodittomaan verkkosivuston rakennusalustaan, joka mahdollistaa AI:n käyttämän koodin tuottamisen ja sisällön luomisen. Ratkaisu lyhensi verkkosivujen mukauttamiseen kuluvaa aikaa 60%, paransi hakukoneoptimointia optimoiduilla metakuvauksilla ja paransi hakukoneiden sijoituksia 17%.

AI-käyttöinen verkkosovellusten ekosysteemi

Muutimme asiakkaamme digitaalisen median ekosysteemin integroimalla edistyksellisiä AI-ratkaisuja verkkosovellusten nykyaikaistamiseksi, käyttäjäkokemuksen parantamiseksi ja toiminnan tehokkuuden optimoimiseksi. Tärkeimpiä saavutuksia ovat kuukausittaisten kävijöiden määrän kasvu 12% ja ammattivalokuvauskustannusten vähentäminen 66% tekstistä kuvaan -teknologian avulla. AI.

ML voi optimoida, personoida ja skaalata liiketoimintaasi - katsotaan, mikä sopii sinulle parhaiten!

Koneoppimisen esteet ja rajoitukset verkkokaupassa

Toki sähköisen kaupankäynnin ML mahdollistaa personoidut ostokokemukset, ennakoi asiakkaiden tarpeita ja ohjaa liiketoimintapäätöksiä uskomattoman tarkasti. Kaiken innostuksen takana on kuitenkin joukko haasteita, jotka jäävät usein huomaamatta.

Katsotaanpa tarkemmin, mitä esteitä koneoppimisella varustettu sähköinen kaupankäynti voi kohdata ja mitä näiden esteiden voittamiseksi voidaan tehdä.

Haaste

Ratkaisu

ML-mallit perustuvat suuriin määriin korkealaatuista dataa, mutta sähköisen kaupankäynnin yritykset kamppailevat usein puutteellisten ja epäjohdonmukaisten tietokokonaisuuksien kanssa.

Käytä tietojen puhdistustyökaluja ja -tekniikoita tietojen esikäsittelyyn ja virheiden poistamiseen ennen niiden syöttämistä ML-malleihin. Kumppanuus tietojen rikastamiseen erikoistuneen kolmannen osapuolen kanssa voi myös täyttää tietokokonaisuuksissa olevia aukkoja.

ML:n sisällyttäminen olemassa oleviin sähköisen kaupankäynnin järjestelmiin, kuten CRM- tai ERP-järjestelmiin, voi olla monimutkaista ja aikaa vievää.

Valitse ML-alustat, jotka tarjoavat API:ita ja liitäntöjä, jotka helpottavat integrointia suosittuihin CRM-, ERP- tai markkinointityökaluihin. Tee yhteistyötä kokeneiden integraatioasiantuntijoiden kanssa, jotta saat sujuvan yhteensovittamisen olemassa olevien järjestelmien kanssa.

ML-mallien kouluttamiseen käytetyt historiatiedot voivat sisältää harhoja, kuten tiettyjen asiakassegmenttien tai kausivaihteluiden aliedustuksen.

Tarkastetaan säännöllisesti tietokokonaisuuksia ja malleja harhojen tunnistamiseksi ja vähentämiseksi. Käytä tekniikoita, kuten uudelleen otantaa, algoritmisia oikeudenmukaisuuden mukautuksia ja monipuolista tiedonkeruuta, harhojen vähentämiseksi.

ML-mallien kehittäminen, kouluttaminen ja käyttöönotto edellyttää huomattavia investointeja teknologiaan, osaamiseen ja infrastruktuuriin.

Aloita pienestä ja laajenna investointeja vähitellen, kun saavutat mitattavia tuloksia. ML-kehityksen ulkoistaminen kokeneille kumppaneille voi myös alentaa alkukustannuksia ja samalla saada käyttöönsä syvällistä asiantuntemusta.

Rajoitetun mittakaavan sovelluksia varten kehitetyt ML-mallit eivät välttämättä kykene skaalautumaan tehokkaasti, erityisesti kun tietojen monimutkaisuus kasvaa.

Hyödynnä modulaarisia arkkitehtuureja ja pilvi-infrastruktuuria kasvavien tietokokonaisuuksien ja käyttäjäkantojen käsittelemiseksi. Käytä työkaluja, kuten AutoML:ää tai valmiiksi koulutettuja malleja, vähentämään skaalautumisen monimutkaisuutta.

Viimeistellään

Koneoppimisalgoritmien käyttöönotto verkkokaupassa saattaa olla aluksi kallista, mutta tehokkuus ja sijoitetun pääoman tuotto tekevät siitä epäilemättä arvokasta pitkällä aikavälillä. Yritykset voivat kehittää kilpailuetua, lisätä tyytyväisyysastetta ja ansaita enemmän voittoa integroimalla tällaisia työkaluja. Tiimimme auttaa sinua mielellään käyttämään koneoppimista verkkokaupassa hyödyksesi.

Volha Ralko Sähköisen kaupankäynnin toimituspäällikkö

Päivämäärä: helmikuu 14, 2025

Volha Ralko Sähköisen kaupankäynnin toimituspäällikkö

Päivämäärä: helmikuu 14, 2025

Sisällysluettelo

Ota yhteyttä

Varaa puhelu tai täytä alla oleva lomake, niin otamme sinuun yhteyttä, kun olemme käsitelleet pyyntösi.

Nimi

Yritys

Sähköposti

Puhelin

Viesti

Lähetä meille ääniviesti

Liitä asiakirjoja

Lataa tiedosto

Voit liittää 1 enintään 2 Mt:n tiedoston. Hyväksytyt tiedostomuodot: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikkaamalla Lähetä, annat suostumuksesi siihen, että Innowise käsittelee henkilötietojasi meidän Tietosuojakäytäntö antaa sinulle asiaankuuluvia tietoja. Antamalla puhelinnumerosi suostut siihen, että voimme ottaa sinuun yhteyttä puheluiden, tekstiviestien ja viestisovellusten kautta. Puhelu-, viesti- ja datahintoja voidaan soveltaa.

Voit myös lähettää meille pyyntösi
osoitteeseen contact@innowise.com

Mitä tapahtuu seuraavaksi?

Kun olemme vastaanottaneet ja käsitelleet pyyntösi, otamme sinuun yhteyttä ja kerromme yksityiskohtaisesti projektin tarpeet ja allekirjoitamme NDA-sopimuksen luottamuksellisuuden varmistamiseksi.

Tutkittuaan toiveesi, tarpeesi ja odotuksesi tiimimme suunnittelee projektin ehdotuksen, jossa esitetään työn laajuus, tiimin koko, aika- ja kustannusarviot.

Järjestämme kanssasi tapaamisen, jossa keskustellaan tarjouksesta ja sovitaan yksityiskohdista.

Lopuksi allekirjoitamme sopimuksen ja aloitamme projektisi toteuttamisen heti.