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Dai dati al profitto: L'impatto dell'apprendimento automatico sull'e-commerce

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Tendenze

In un mondo in cui prevedere le prossime azioni dei clienti è diventato essenziale, l'apprendimento automatico (ML) spera di essere una pillola magica per le aziende. Il ML analizza grandi quantità di dati per prevedere i comportamenti dei clienti e ottimizzare tutto, dalla personalizzazione alla gestione dell'inventario.

In questo articolo vogliamo mostrarvi come l'apprendimento automatico e il eCommerce e come l'apprendimento automatico possa essere utilizzato nell'e-commerce per incrementare i profitti.

Il ruolo del ML nell'e-commerce

Il mercato globale della ML ha raggiunto il valore di $19,20 miliardi di euro nel 2022 e si prevede che salirà fino a $225,91 miliardi di euro entro il 2030.

Sembra enorme, vero?

Tutto ciò è dovuto ad alcune tendenze chiave che stanno cambiando il modo in cui le aziende e i clienti interagiscono nel mondo dello shopping online.

Personalizzazione

Oggi gli acquirenti si aspettano raccomandazioni basate sul loro comportamento passato e quando i marchi lo fanno bene, le conversioni aumentano. Tutto sta nel far sentire ogni esperienza di acquisto come se fosse stata creata su misura per voi.

Esperienza omnichannel

Poiché gli acquirenti si aspettano sempre di più di acquistare online e ritirare in negozio, o addirittura di curiosare in negozio e acquistare online, i confini tra acquisti digitali e fisici continuano a confondersi.

Commercio sociale

Piattaforme come Instagram e TikTok si stanno trasformando in mercati online dove è possibile acquistare prodotti. Questo mix di intrattenimento ed e-commerce rende lo shopping più facile che mai.

Sostenibilità

Sempre più acquirenti si preoccupano del pianeta e scelgono marchi che condividono i loro valori. Dal packaging sostenibile ai materiali di provenienza etica, il verde è il nuovo nero nel mondo dell'e-commerce.

Tipi di apprendimento automatico per l'e-commerce

L'apprendimento automatico sta modificando radicalmente il modo in cui l'e-commerce opera nel backend, consentendo alle aziende di analizzare i dati e prendere decisioni migliori in processi notevolmente più complessi.

A seguire, scoprirete i principali tipi di tecnologia di apprendimento automatico nell'e-commerce.

Apprendimento supervisionato

Questo tipo di apprendimento utilizza dati che contengono sia input che output. Ad esempio, se si sta cercando di prevedere se un cliente se ne andrà o resterà, l'input potrebbe essere costituito da elementi come il suo comportamento di acquisto e l'output è se è rimasto o se se ne è andato.

Per fare previsioni, un modello esamina gli schemi dei dati passati, ad esempio il comportamento dei clienti prima del loro abbandono, e utilizza tali schemi per prevedere il comportamento futuro. Gli algoritmi tipici per questo scopo sono le reti neurali, la regressione logistica, gli alberi decisionali e le macchine vettoriali di supporto.

Apprendimento non supervisionato

Invece di disporre di dati etichettati (di cui conosciamo il risultato), la macchina riceve dati grezzi e non etichettati e deve trovare da sola modelli o strutture. È così che funziona l'apprendimento non supervisionato.

Gli algoritmi comuni utilizzati nell'apprendimento non supervisionato sono il clustering K-means, che raggruppa elementi simili, e l'analisi delle componenti principali (PCA), che semplifica i dati complessi concentrandosi sulle caratteristiche più importanti. Questi strumenti aiutano la macchina a trovare modelli nascosti senza bisogno di etichette predefinite.

Apprendimento per rinforzo

Questo tipo di apprendimento è come insegnare alla macchina per tentativi ed errori, come gli esseri umani imparano dai loro errori. La macchina interagisce con l'ambiente, compie azioni e riceve un feedback attraverso premi o penalità. Con il tempo, impara quali azioni portano ai risultati migliori.

Un algoritmo spesso utilizzato nell'apprendimento per rinforzo è il Q-learning, che aiuta la macchina a decidere l'azione migliore da intraprendere in ogni situazione sulla base delle esperienze passate.

Generative AI

Questo tipo di apprendimento automatico implica che il sistema sia addestrato a creare nuovi dati che assomigliano molto a quelli su cui è stato addestrato. A differenza di altri tipi di apprendimento che si concentrano sulla classificazione o sulla previsione, l'IA generativa si concentra sulla creazione di qualcosa di nuovo.

Un modello molto utilizzato a questo scopo è quello delle GAN (reti generative avversarie), che consiste in due parti: una genera nuovi dati e l'altra li valuta per determinare se sono abbastanza realistici. Le due parti competono tra loro, aiutando il modello a migliorare e a creare risultati più convincenti nel tempo. Questo approccio è spesso utilizzato nella creazione di immagini.

Indipendentemente dal tipo di ML, possiamo aiutarvi a farlo funzionare per la vostra attività di eCommerce.

Come utilizzare l'apprendimento automatico nell'e-commerce

Il machine learning nell'e-commerce si concentra principalmente su due aree chiave: il miglioramento delle operazioni aziendali interne e l'elevazione dell'esperienza dei clienti. Tuttavia, se scaviamo un po' più a fondo, vedremo che il numero di soluzioni di machine learning per l'eCommerce si estende ben oltre.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di machine learning nell'e-commerce che favoriscono l'innovazione e l'efficienza.

Esperienze personalizzate per i clienti

La personalizzazione di strategie di marketing obsolete prevede l'invio di e-mail di massa a una base di clienti con sconti predefiniti. Tuttavia, con l'aiuto del ML, le strategie di sconto possono variare da un individuo all'altro in base al suo comportamento di acquisto passato.

L'invio di offerte pertinenti permette di aumentare la fedeltà dei clienti, grazie alle elevate possibilità di conversione. I clienti amano ricevere offerte personalizzate in base ai loro interessi, che li fanno sentire soddisfatti e li trasformano in clienti abituali.

In piattaforme come H&M, funzioni come la pagina iniziale personalizzata, la Styleboard e la Visual Search si affidano al ML per consigliare stili e articoli corrispondenti in base ai dati dell'utente, tra cui la cronologia di navigazione, le tendenze e le immagini condivise da altri clienti. Gli algoritmi di ML ottimizzano anche le esperienze di checkout, fornendo opzioni di pagamento e promozionali personalizzate in base alle preferenze regionali e al comportamento passato dei clienti.

I principali vantaggi dell'apprendimento automatico per l'e-commerce

Le esperienze personalizzate favoriscono la fidelizzazione, mantenendo i clienti impegnati e tornando a fare acquisti.
Il cross-selling e l'upselling basati sul comportamento individuale spingono i clienti ad aggiungere altri articoli al carrello.
I nudge pertinenti e tempestivi, come i promemoria o gli sconti, aiutano a completare gli acquisti.
Le informazioni sulle preferenze dei clienti guidano una migliore pianificazione e distribuzione delle scorte.

Prezzi dinamici

Supponiamo che vendiate una serie di prodotti, dall'elettronica all'abbigliamento. Con il passare del tempo, iniziate a vedere gli altoparlanti portatili diventare un successo di vendite. Invece di aspettare l'intervento dell'uomo, si attivano gli algoritmi di ML. Monitorano la domanda in microsecondi per determinare il numero di richieste per il prodotto in questione e suggeriscono di aumentare il prezzo quando c'è un picco. Allo stesso tempo, gli algoritmi di ML monitorano i prezzi della concorrenza e li adeguano di conseguenza.

Per evitare di sommergervi di fatti privi di prove adeguate, prendete invece in considerazione un esempio del mondo reale. Strumento di tariffazione di Adspert creato con servizi AWS come Amazon SageMaker, utilizza un modello di apprendimento automatico per riprezzare dinamicamente i prodotti in base a fattori come la visibilità, i margini di profitto e la concorrenza. Questo strumento aiuta i venditori a mantenere visibili i loro prodotti, incrementando così le vendite.

In un altro scenario, immaginiamo che abbiate una base di clienti fedeli. ML premia questa fedeltà offrendo un valore aggiunto ai vostri clienti. Analizza quando gli acquirenti tendono a comprare lo stesso prodotto in un determinato periodo e stabilisce un prezzo personalizzato per quel periodo o offre sconti allettanti.

I principali vantaggi dell'apprendimento automatico per l'e-commerce

Gli aggiustamenti dei prezzi in tempo reale capitalizzano le impennate della domanda, massimizzando la redditività.
La tariffazione automatica riduce le regolazioni manuali.
L'analisi ML rileva i prodotti sensibili al prezzo e regola i prezzi per aumentare i tassi di conversione.
Prezzi e sconti personalizzati incoraggiano la ripetizione dell'attività.

Gestione dell'inventario

I venditori utilizzano modelli di apprendimento automatico per l'e-commerce per comprendere meglio le vendite e le tendenze stagionali. Il modello consente di prevedere con precisione la domanda e, di conseguenza, di evitare l'esaurimento dei prodotti più venduti (e il conseguente malcontento dei clienti) o l'eccesso di articoli poco venduti, con conseguenti scorte eccessive e costi di stoccaggio più elevati.

L'eliminazione del monitoraggio manuale dell'inventario consente al ML di adottare politiche automatizzate di riordino o ridistribuzione delle scorte.

Se un prodotto offerto in una particolare sede si vende rapidamente, il sistema può riordinare il prodotto dai fornitori o trasferire automaticamente le scorte da un'altra sede. Inoltre, il ML può anticipare le interruzioni della catena di fornitura e persino cercare alternative, come cambiare fornitore o modificare il percorso di spedizione.

Ecco un altro esempio che dovrebbe aiutarvi a orientare la vostra prospettiva. Walmart utilizza l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per ottimizzare la gestione dell'inventario e offrire una stagione dello shopping eccezionale. Grazie a dati storici, analisi predittive e sistemi avanzati di supply chain, Walmart consente ai clienti di trovare i prodotti di cui hanno bisogno al momento e nel luogo giusti, il tutto mantenendo bassi i costi.

I principali vantaggi dell'apprendimento automatico per l'e-commerce

Il rifornimento adegua le scorte in tempo reale, evitando interruzioni.
La distribuzione dell'inventario è ottimizzata per una consegna più rapida tra i vari magazzini.
I potenziali stock o le scorte in eccesso vengono individuati tempestivamente.
I prodotti a bassa rotazione vengono identificati per essere promossi o eliminati tempestivamente.
Il layout del magazzino e i processi di prelievo degli ordini sono ottimizzati.

Ricerca del sito più intelligente

Quando gli acquirenti cercano prodotti sulla vostra piattaforma di e-commerce, l'apprendimento automatico interviene come un esperto personal shopper. Rileva ciò su cui hanno cliccato, acquistato e navigato in precedenza, quindi utilizza questi dati per modificare i risultati della ricerca.

Così, se un cliente ha un debole per una particolare marca di scarpe da ginnastica, un sito ML-powered mostrerà quelle scarpe per prime, anche se la query di ricerca è un po' sbagliata o contiene un errore di battitura. Niente più pop-up "Volevi dire...?", ma solo risultati che hanno un senso immediato. Se all'improvviso si cominciano a vedere scarpe da trekking o un nuovo colore, l'apprendimento automatico cambierà marcia, dando la priorità a questi articoli nei risultati di ricerca. Con il tempo, la funzione di ricerca di un sito inizia a prevedere ciò che i clienti desiderano e li aiuta a trovarlo più rapidamente.

Un altro esempio del mondo reale per ispirare e illustrare il punto. Le innovazioni AI di Alibaba, come Taobao Wenwen, migliorano i risultati di ricerca offrendo consigli personalizzati sui prodotti, riassumendo i pro e i contro e fornendo contenuti multimediali come video e livestream direttamente collegati alle query di ricerca.

I principali vantaggi dell'apprendimento automatico per l'e-commerce

Risultati di ricerca accurati e personalizzati rendono i clienti più propensi a completare gli acquisti.
Le esperienze di ricerca personalizzate creano un senso di personalizzazione, favorendo la fiducia e la fedeltà.
La riduzione delle richieste di assistenza ai clienti per la ricerca di prodotti libera risorse per altre priorità aziendali.
L'apprendimento automatico si adatta a cataloghi di prodotti e basi di clienti in crescita senza sacrificare l'efficienza.

Prevenzione delle frodi e sicurezza

L'apprendimento automatico nell'e-commerce analizza il comportamento dei clienti per stabilire i modelli normali e rilevare rapidamente eventuali deviazioni o anomalie. Ad esempio, potrebbe segnalare transazioni provenienti da un luogo inaspettato o un improvviso picco di acquisti di valore elevato.

Quando ML individua qualcosa di sospetto, il sistema può intervenire immediatamente, bloccando la transazione o richiedendo ulteriori verifiche, lasciando che i clienti legittimi acquistino liberamente. Man mano che i truffatori escogitano nuove tattiche, il sistema diventa più intelligente aggiornandosi con nuovi dati.

Ciò significa che l'apprendimento automatico dell'e-commerce può ridurre le frodi, mantenere la fiducia dei clienti e concentrarsi sulla crescita senza monitorare costantemente le minacce. L'esempio perfetto è Soluzioni ML di Amazon per il rilevamento delle frodi che valutano il rischio istantaneamente, dando alle aziende la possibilità di agire immediatamente. Le attività sospette possono essere bloccate o negate sul posto, mentre le transazioni affidabili procedono senza intoppi.

Diamo uno sguardo più approfondito a eBay. L'azienda investe ogni anno milioni di euro in tecnologie, partnership e risorse umane per combattere le inserzioni illegali. La piattaforma utilizza una combinazione di filtri automatici, riconoscimento delle immagini, strumenti di apprendimento automatico e revisione manuale da parte degli agenti per individuare e rimuovere in modo proattivo le inserzioni problematiche prima che appaiano sul sito.

I principali vantaggi dell'apprendimento automatico per l'e-commerce

Prevenire le transazioni fraudolente in tempo reale aiuta le aziende a evitare chargeback e perdite finanziarie.
I clienti si sentono più sicuri negli acquisti su una piattaforma che protegge dalle frodi, il che porta a una maggiore fiducia e ad acquisti ripetuti.
Con un minor numero di falsi positivi, i clienti legittimi subiscono meno interruzioni durante il checkout, migliorando le possibilità di completare gli acquisti.
Un ambiente di acquisto sicuro migliora la reputazione di un'azienda, che può attirare nuovi clienti.

Strategia di marketing

Una strategia di marketing per negozi online che funziona bene può essere ancora più efficace se si coinvolge il machine learning e-commerce marketing. Ad esempio, gli algoritmi di ML possono segmentare i clienti in base alle loro abitudini di acquisto, alla cronologia di navigazione e alle preferenze, consentendo alle aziende di inviare offerte o raccomandazioni personalizzate. Possono anche identificare i clienti che probabilmente si ritireranno, analizzando la loro attività e consentendo alle aziende di adottare misure proattive, come l'invio di offerte di fidelizzazione mirate.

È degno di nota il fatto che aziende come Starbucks utilizzino l'IA per analizzare il comportamento dei clienti e offrire promozioni o consigli personalizzati attraverso il loro programma Deep Brew. L'IA consente una segmentazione più efficiente per indirizzare il messaggio giusto al pubblico giusto al momento giusto.

I principali vantaggi dell'apprendimento automatico per l'e-commerce

Il ML personalizza i messaggi di marketing, portando a un maggiore coinvolgimento dei clienti attraverso contenuti e offerte pertinenti.
L'analisi predittiva aiuta a indirizzare i clienti giusti con offerte personalizzate, migliorando i tassi di conversione.
I modelli di previsione dell'abbandono basati su ML identificano i clienti a rischio, consentendo strategie di retention proattive che riducono l'abbandono.
ML ottimizza il targeting degli annunci e l'allocazione del budget, con il risultato di campagne di marketing più efficaci dal punto di vista dei costi e del ROI.

Test A/B con l'intelligenza artificiale

L'A/B testing tradizionale prevede la creazione di più versioni di una pagina web per determinare quale sia la più performante. È lento, noioso e, francamente, un po' vecchio stile. L'apprendimento automatico, invece, accelera il processo. Testa e ottimizza dinamicamente ogni singolo elemento di una pagina (il pulsante CTA, la combinazione di colori o il layout) in base a diverse metriche come i tassi di conversione e i clic.

E la parte migliore? È in grado di analizzare e adattarsi continuamente, identificando la configurazione migliore più velocemente di quanto potrebbe fare un essere umano. Così, invece di eseguire esperimenti per giorni o settimane, l'intelligenza artificiale può mettere a punto le pagine in pochi minuti.

I principali vantaggi dell'apprendimento automatico per l'e-commerce

Le regolazioni dinamiche si traducono in pagine che convertono i visitatori in clienti in modo più efficace.
Il ML ottimizza gli elementi in base al comportamento dell'utente, creando un'esperienza più personalizzata.
Migliorando continuamente gli elementi della pagina, ML massimizza il valore di ogni visita al sito web.
ML può gestire test complessi su più pagine o piattaforme, scalando senza sforzi aggiuntivi.

Logistica ed efficienza operativa

Immaginate di fare un ordine online e di riceverlo a casa vostra quasi istantaneamente. Questo tipo di velocità è alimentata dall'apprendimento automatico che prende in considerazione grandi quantità di dati - le vostre abitudini di acquisto, i livelli di inventario, persino le condizioni stradali - e li utilizza per prendere decisioni rapide che ottimizzano i tempi di consegna e la logistica.

Prendiamo ad esempio Walmart. L'intelligenza artificiale viene utilizzata per curare i cataloghi di prodotti, analizzare le tendenze dei clienti e degli acquisti e accelerare la logistica per i venditori terzi che utilizzano Walmart Fulfillment Services. Nel frattempo, Amazon sfrutta l'IA generativa per fare un ulteriore passo avanti. Sta ottimizzando i percorsi di consegna, migliorando la robotica di magazzino e prevedendo dove posizionare l'inventario per rendere la spedizione in giornata una realtà.

I principali vantaggi dell'apprendimento automatico per l'e-commerce

I percorsi di consegna basati sui dati e il posizionamento predittivo delle scorte consentono una più rapida evasione degli ordini.
La robotica più intelligente e i sistemi basati sul ML accelerano le operazioni, riducendo il lavoro manuale e migliorando l'accuratezza.
L'efficienza del routing e della gestione dell'inventario riducono le spese di trasporto e le spese operative.
La logistica perfezionata riduce le distanze di trasporto, minimizzando l'impronta di carbonio.

Innovazioni visive e vocali

Quando i clienti caricano immagini o scattano foto, gli algoritmi di ML analizzano le immagini, le confrontano con i cataloghi dei prodotti e suggeriscono articoli simili. Le raccomandazioni visive personalizzano anche l'esperienza di acquisto in base al comportamento passato dell'utente. Le prove virtuali, grazie alla realtà aumentata (AR), consentono ai clienti di vedere come starebbero prodotti come abiti o accessori prima di acquistarli.

Un buon esempio è il ben noto L'Oréal Parigi. Il marchio ha collaborato con ModiFace, leader nelle tecnologie di bellezza, per creare un simulatore di trucco virtuale immersivo. La funzione Virtual Try On è alimentata dalla realtà aumentata per offrire simulazioni realistiche del trucco, aiutando gli utenti a personalizzare la loro esperienza di bellezza.

La ricerca vocale consente ai clienti di trovare i prodotti utilizzando comandi in linguaggio naturale. Gli assistenti vocali basati su ML forniscono anche un supporto in tempo reale ai clienti, rispondendo alle domande o aiutando a tracciare gli ordini. Utilizzando le tecnologie AI Azure, ASOS ha integrato i modelli linguistici e i dati sulle tendenze per curare istantaneamente le selezioni di moda, mettendo in risalto le preferenze dei clienti e le ultime tendenze della moda.

I principali vantaggi dell'apprendimento automatico per l'e-commerce

Le tecnologie visive e vocali consentono ai marchi di mantenere un'esperienza coesa tra siti web, applicazioni mobili, assistenti vocali e piattaforme di social media.
Un visual branding coerente (logo, colori) ed elementi di voce unici (tono, stile) aiutano a rafforzare l'identità del marchio.
Le interazioni vocali possono fornire indicazioni sul sentiment e sulle preferenze dei clienti, mentre i dati visivi rivelano come i clienti rispondono a contenuti specifici.
La tecnologia vocale consente di interagire a mani libere, offrendo una maggiore accessibilità per le persone con disabilità e una maggiore comodità per chi è in movimento per entrare in contatto con un marchio.

Analisi del sentimento e ascolto sociale

Il ML va oltre le semplici parole chiave; comprende il contesto, il sarcasmo e le sfumature emotive, cogliendo sentimenti che altrimenti potrebbero essere trascurati. In questo modo le aziende possono rispondere più rapidamente alle preoccupazioni e tenere il polso delle tendenze, adattando di conseguenza le proprie strategie.

Un buon esempio è Amazon, che ha sfruttato l'intelligenza artificiale per aiutare gli utenti a navigare e comprendere rapidamente le recensioni, ad esempio generando punti salienti di sintesi che catturano i temi e i sentimenti comuni delle recensioni.

Il social listening utilizza strumenti avanzati per monitorare i social media e le piattaforme online alla ricerca di menzioni, hashtag o parole chiave rilevanti. Possono anche analizzare il sentiment, simile alla sentiment analysis, ma con un focus più ampio sulle conversazioni intorno a un argomento piuttosto che sulle singole recensioni o feedback.

Zara per comprendere le esigenze dei consumatori e adattare la propria offerta di prodotti si basa molto sul feedback dei clienti in tempo reale. L'azienda utilizza i dati dei social media e i sondaggi via e-mail per raccogliere informazioni direttamente dalla sua base di clienti.

I principali vantaggi dell'apprendimento automatico per l'e-commerce

L'accesso immediato alle sensazioni dei clienti consente di rispondere prontamente ai problemi emergenti o di capitalizzare le tendenze positive.
Le aziende possono affrontare i punti dolenti, migliorare i prodotti e creare strategie di marketing più personalizzate.
L'ascolto sociale aiuta le aziende a monitorare la percezione pubblica, identificando rapidamente potenziali crisi di PR o tendenze negative prima che si aggravino.
I marchi possono utilizzare i feedback raccolti per informare le strategie di marketing, sviluppo dei prodotti e assistenza ai clienti.

Chatbot per l'assistenza clienti automatizzata

Questi chatbot si basano sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che consente loro di comprendere e rispondere con precisione alle domande degli utenti.

Ad esempio, se un cliente chiede: "Quando arriverà il mio ordine #12345?", il chatbot identifica l'intento (una domanda sulla consegna) ed estrae le informazioni chiave (il numero d'ordine). Quindi recupera i dettagli rilevanti dal database e fornisce una risposta chiara, come ad esempio: "La consegna del suo ordine è prevista per domani".

I principali vantaggi dell'apprendimento automatico per l'e-commerce

I chatbot elaborano e rispondono alle domande in pochi secondi, fornendo risposte tempestive e utili.
Le aziende possono ridurre il carico di lavoro dei team di assistenza e tagliare i costi operativi grazie ai chatbot, che sono sempre attivi e pronti ad assistere i clienti in qualsiasi momento.
I chatbot sono ideali per operazioni su larga scala, in quanto gestiscono simultaneamente migliaia di richieste.
A ogni nuova interazione, i chatbot imparano e si adattano, migliorando nel tempo la loro precisione e utilità.

Machine learning nell'eCommerce: le storie di successo dei nostri clienti

Piattaforma di analisi delle campagne pubblicitarie

Innowise ha sviluppato una piattaforma analitica alimentata dall'intelligenza artificiale che utilizza il ML per ottimizzare le campagne pubblicitarie abbinando le query degli utenti agli annunci più pertinenti, migliorando la copertura delle parole chiave e la pertinenza degli annunci. La soluzione ha aumentato i clic sugli annunci di 53%, ha ridotto il tempo di generazione degli annunci di 25% e ha ottenuto una copertura delle richieste degli utenti di 92%.

Strumenti IA per la creazione di siti web e la generazione di contenuti

Il nostro team ha integrato i modelli GPT di OpenAI in una piattaforma di costruzione di siti web senza codice, consentendo la generazione di codice e la creazione di contenuti da parte dell'intelligenza artificiale. Di conseguenza, la soluzione ha ridotto i tempi di personalizzazione del sito web di 60%, ha migliorato la SEO con meta-descrizioni ottimizzate e ha incrementato le classifiche dei motori di ricerca di 17%.

Ecosistema di web app alimentate dall'intelligenza artificiale

Abbiamo trasformato l'ecosistema dei media digitali del nostro cliente, integrando soluzioni AI avanzate per modernizzare le app web, migliorare l'esperienza dell'utente e ottimizzare l'efficienza operativa. I risultati principali includono un aumento di 12% dei visitatori mensili e una riduzione di 66% dei costi della fotografia professionale grazie all'intelligenza artificiale generativa da testo a immagine.

Il ML può ottimizzare, personalizzare e scalare la vostra attività: scopriamo cosa è meglio per voi!

Ostacoli e limiti dell'apprendimento automatico nell'e-commerce

Certo, il ML per l'eCommerce consente di creare esperienze di acquisto personalizzate, di prevedere le esigenze dei clienti e di guidare le decisioni aziendali con incredibile precisione. Ma dietro tutto questo entusiasmo si nascondono una serie di sfide che spesso passano inosservate.

Vediamo più da vicino quali sono gli ostacoli che il commercio elettronico basato sull'apprendimento automatico può incontrare e cosa si può fare per superarli.

Sfida

Soluzione

I modelli di ML si basano molto su grandi volumi di dati di alta qualità, ma le aziende del commercio elettronico spesso devono fare i conti con set di dati incompleti e incoerenti.

Utilizzate strumenti e tecniche di pulizia dei dati per preprocessare i dati ed eliminare gli errori prima di inserirli nei modelli di ML. Anche la collaborazione con un fornitore di terze parti specializzato nell'arricchimento dei dati può colmare le lacune dei set di dati.

L'integrazione del ML nei sistemi di e-commerce esistenti, come i CRM o gli ERP, può essere complessa e richiedere molto tempo.

Scegliete piattaforme di ML che offrano API e connettori per facilitare l'integrazione con i più diffusi strumenti CRM, ERP o di marketing. Collaborate con specialisti di integrazione esperti per ottenere un allineamento senza problemi con i sistemi esistenti.

I dati storici utilizzati per l'addestramento dei modelli di ML possono contenere distorsioni, come la sottorappresentazione di specifici segmenti di clientela o di tendenze stagionali.

Verificare regolarmente i set di dati e i modelli per identificare e ridurre i pregiudizi. Utilizzare tecniche come il ricampionamento, le correzioni di equità algoritmica e la raccolta di dati diversificati per ridurre i pregiudizi.

Lo sviluppo, la formazione e l'implementazione di modelli di ML richiedono notevoli investimenti in tecnologia, talenti e infrastrutture.

Iniziate in piccolo e scalate gradualmente gli investimenti man mano che ottenete risultati misurabili. Anche l'esternalizzazione dello sviluppo della ML a partner esperti può ridurre i costi iniziali e consentire l'accesso a competenze approfondite.

I modelli di ML realizzati per applicazioni su scala limitata possono non avere la capacità di scalare in modo efficiente, soprattutto con l'aumento della complessità dei dati.

Sfruttare architetture modulari e infrastrutture cloud per gestire set di dati e basi di utenti in crescita. Utilizzare strumenti come AutoML o modelli pre-addestrati per ridurre la complessità della scalata.

Finalizziamo

Il costo iniziale dell'implementazione di algoritmi di apprendimento automatico per l'e-commerce potrebbe essere elevato, ma l'efficienza e il ritorno sugli investimenti lo renderanno senza dubbio prezioso nel lungo periodo. Le aziende possono sviluppare un vantaggio competitivo, aumentare i tassi di soddisfazione e ottenere maggiori profitti integrando tali strumenti. Il nostro team sarà lieto di aiutarvi a utilizzare il machine learning nell'e-commerce a vostro vantaggio.

Volha Ralko Responsabile consegne nell'eCommerce

Data: 14 febbraio 2025

Volha Ralko Responsabile consegne nell'eCommerce

Data: 14 febbraio 2025

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