14 min å lese

Fra data til fortjeneste: Maskinlæringens innvirkning på e-handel

AI OG ML

AR/VR/MR

eCommerce

Trender

I en verden der det er blitt helt avgjørende å kunne forutsi kundens neste handling, håper maskinlæring (ML) å være en magisk pille for bedrifter. ML ser på enorme mengder data for å forutsi kundeatferd og optimalisere alt fra personalisering til lagerstyring.

I denne artikkelen vil vi vise deg hvordan maskinlæring og eCommerce og hvordan maskinlæring kan brukes i e-handel for å øke bunnlinjen.

MLs rolle i e-handel

Det globale ML-markedet var verdt $19,20 milliarder kroner i 2022 og forventes å øke til $225,91 milliarder kroner innen 2030.

Virker stort, ikke sant?

Og alt dette skyldes noen viktige trender som endrer hvordan bedrifter og kunder samhandler i netthandelen.

Personalisering

Dagens kunder forventer anbefalinger basert på tidligere atferd, og når merkevarer gjør det riktig, øker konverteringen. Det handler om å få hver shoppingopplevelse til å føles som om den er skreddersydd akkurat for deg.

Omnikanal-opplevelse

Etter hvert som kundene i stadig større grad forventer å kunne kjøpe på nettet og hente i butikken, eller til og med surfe i butikken og kjøpe på nettet, blir grensene mellom digital og fysisk handel stadig mer utydelige.

Sosial handel

Plattformer som Instagram og TikTok er i ferd med å bli til markedsplasser på nett der du kan kjøpe produkter. Denne blandingen av underholdning og e-handel gjør shopping enklere enn noensinne.

Bærekraft

Stadig flere kunder bryr seg om planeten og velger merker som deler deres verdier. Fra bærekraftig emballasje til etisk fremskaffede materialer - grønt er det nye sort i netthandelens verden.

Typer maskinlæring for e-handel

Maskinlæring endrer fundamentalt hvordan e-handel fungerer på backend, slik at selskaper kan analysere data og ta bedre beslutninger i prosesser som er betydelig mer komplekse.

I det følgende vil du oppdage de viktigste typene maskinlæringsteknologi innen e-handel.

Overvåket læring

Denne typen læring bruker data som inneholder både input og output. Hvis du for eksempel prøver å forutsi om en kunde vil forlate eller bli værende, kan inndataene være for eksempel kjøpsatferden deres, og utdataene er om de blir værende eller forlater oss.

For å kunne forutsi noe, ser en modell på mønstre i tidligere data, for eksempel hvordan kundene oppførte seg før de sluttet, og bruker disse mønstrene til å forutsi fremtidig atferd. Typiske algoritmer for dette formålet inkluderer nevrale nettverk, logistikkregresjon, beslutningstrær og støttevektormaskiner.

Ikke-veiledet læring

I stedet for å ha merkede data (der vi kjenner resultatet), får maskinen rå, umerkede data og må finne mønstre eller strukturer på egen hånd. Det er slik ikke-veiledet læring fungerer.

Vanlige algoritmer som brukes i ikke-veiledet læring, er K-means-klynging, som grupperer lignende elementer sammen, og Principal Component Analysis (PCA), som forenkler komplekse data ved å fokusere på de viktigste funksjonene. Disse verktøyene hjelper maskinen med å finne skjulte mønstre uten at det er behov for forhåndsdefinerte etiketter.

Forsterkningslæring

Denne typen læring er som å lære maskinen gjennom prøving og feiling, på samme måte som mennesker lærer av sine feil. Maskinen samhandler med omgivelsene, utfører handlinger og får tilbakemeldinger i form av belønning eller straff. Over tid lærer den hvilke handlinger som fører til de beste resultatene.

En algoritme som ofte brukes i forsterkningslæring, er Q-læring, som hjelper maskinen med å avgjøre hva som er den beste handlingen i hver enkelt situasjon, basert på tidligere erfaringer.

Generativ AI

Denne typen maskinlæring innebærer at systemet trenes opp til å skape nye data som ligger tett opp til dataene det ble trent opp på. I motsetning til andre typer læring som fokuserer på å klassifisere eller forutsi, fokuserer generativ AI på å skape noe nytt.

En populær modell som brukes til dette, er GAN (generative adversarial networks), som består av to deler: Den ene genererer nye data, og den andre evaluerer dem for å avgjøre om de er realistiske nok. De to delene konkurrerer med hverandre, noe som bidrar til at modellen blir bedre og skaper mer overbevisende resultater over tid. Denne tilnærmingen brukes ofte til å skape bilder.

Uansett hvilken ML-type, kan vi hjelpe deg med å få den til å fungere for e-handelsvirksomheten din

Slik bruker du maskinlæring i e-handel

Maskinlæring innen e-handel fokuserer først og fremst på to hovedområder: forbedring av den interne forretningsdriften og bedre kundeopplevelser. Men hvis vi graver litt dypere, vil vi se at antallet maskinlæringsløsninger for e-handel strekker seg langt utover dette.

Nedenfor ser du noen eksempler på maskinlæring i e-handel som fremmer innovasjon og effektivitet.

Personaliserte kundeopplevelser

Å tilpasse utdaterte markedsføringsstrategier innebærer å sende masseutsendelser av e-post med forhåndsdefinerte rabatter til en kundebase. Med hjelp av ML kan imidlertid rabattstrategiene variere fra person til person, avhengig av tidligere kjøpsatferd.

Ved å sende relevante tilbud til folk kan man øke kundelojaliteten, takket være de store sjansene for en faktisk konvertering. Kundene elsker å få tilbud som er skreddersydd etter deres interesser, noe som gjør dem fornøyde og gjør dem til tilbakevendende kunder.

På plattformer som H&M er funksjoner som den personaliserte startsiden, Styleboard og Visual Search avhengig av ML for å anbefale stiler og matchende varer basert på brukerdata, inkludert nettleserhistorikk, trender og bilder delt av andre kunder. ML-algoritmer optimaliserer også kasseopplevelsen ved å tilby skreddersydde betalings- og kampanjealternativer basert på regionale preferanser og tidligere kundeatferd.

Viktige fordeler med maskinlæring for e-handel

Personlige opplevelser skaper lojalitet, og gjør at kundene engasjerer seg og kommer tilbake for å handle.
Kryssalg og mersalg basert på individuell atferd inspirerer kundene til å legge ekstra varer i handlekurven.
Relevante og betimelige nudges, som påminnelser eller rabatter, bidrar til å fullføre kjøpene.
Innsikt i kundenes preferanser gir bedre lagerplanlegging og distribusjon.

Dynamisk prising

La oss si at du selger en rekke produkter, fra elektronikk til klær. Etter hvert som tiden går, begynner du å se at bærbare høyttalere blir en salgssuksess. I stedet for å vente på menneskelig inngripen, dukker ML-algoritmer opp. De overvåker etterspørselen i mikrosekunder for å finne ut hvor mange forespørsler det er om det aktuelle produktet, og foreslår å øke prisen når det er en økning. Samtidig sporer ML prisene til konkurrentene dine og justerer prisene dine deretter.

For å unngå å overvelde deg med fakta som ikke er godt nok dokumentert, kan du i stedet ta utgangspunkt i et eksempel fra den virkelige verden. Adsperts prisingsverktøysom er laget med AWS-tjenester som Amazon SageMaker, bruker en maskinlæringsmodell til å dynamisk endre prisen på produkter basert på faktorer som synlighet, fortjenestemarginer og konkurranse. Dette verktøyet hjelper selgere med å holde produktene sine synlige, noe som til syvende og sist øker salget.

La oss tenke oss at du har en lojal kundebase. ML belønner denne lojaliteten ved å tilby kundene ekstra verdi. Den analyserer når kundene pleier å kjøpe det samme produktet i løpet av en bestemt periode, og setter en personlig prislapp på det i den perioden eller tilbyr fristende rabatter.

Viktige fordeler med maskinlæring for e-handel

Prisjusteringer i sanntid utnytter etterspørselsøkninger og maksimerer lønnsomheten.
Automatisert prising reduserer behovet for manuelle justeringer.
ML oppdager prisfølsomme produkter og justerer prisene for å øke konverteringsraten.
Personlige priser og rabatter oppmuntrer til gjentatt handel.

Beholdningsforvaltning

Leverandører bruker maskinlæringsmodeller for e-handel for å få en bedre forståelse av salgs- og sesongtrender. Modellen gjør dem i stand til å forutsi etterspørselen nøyaktig, noe som i sin tur bidrar til å unngå utsolgte bestselgere (og opprørte kunder) eller overlagring av varer som selger dårlig, noe som fører til for store varelagre og høyere lagerkostnader.

Ved å fjerne den manuelle lagersporingen kan ML fremme automatiserte retningslinjer for ombestilling eller omfordeling av lagerbeholdningen.

Hvis et produkt som tilbys på et bestemt sted, selger raskt, kan systemet automatisk ombestille produktet fra leverandørene eller overføre lagerbeholdningen fra et annet sted. I tillegg kan ML forutse forstyrrelser i forsyningskjeden og til og med finne alternativer, for eksempel ved å bytte leverandør eller endre fraktrute.

Her er et eksempel til som kan hjelpe deg med å få et bedre perspektiv. Walmart bruker kunstig intelligens og maskinlæring for å optimalisere lagerstyringen og levere en eksepsjonell julehandel. Med historiske data, prediktive analyser og avanserte forsyningskjedesystemer lar Walmart kundene finne produktene de trenger til rett tid og på rett sted, samtidig som kostnadene holdes lave.

Viktige fordeler med maskinlæring for e-handel

Påfylling justerer lagerbeholdningen i sanntid, slik at avbrudd unngås.
Lagerdistribusjonen er optimalisert for raskere levering på tvers av lagrene.
Potensielle lagerbeholdninger eller overskuddslager oppdages tidlig.
Langsomt omsettende produkter identifiseres for kampanjer eller klarering i tide.
Lagerlayout og ordreplukkprosesser optimaliseres.

Smartere nettsøk

Når kundene søker etter produkter på e-handelsplattformen din, griper maskinlæring inn som en kyndig personlig shopper. Den sporer hva de har klikket på, kjøpt og surfet på tidligere, og bruker deretter disse dataene til å tilpasse søkeresultatene.

Så hvis en kunde er svak for et bestemt joggesko-merke, vil et ML-drevet nettsted vise disse skoene først, selv om søket er litt feil eller inneholder en skrivefeil. Ingen flere "Mente du ...?"-vinduer - bare resultater som gir mening umiddelbart. Hvis de plutselig begynner å lete etter tursko eller en ny farge, vil maskinlæring skifte gir og prioritere disse elementene i søkeresultatene. Over tid vil søkefunksjonen på et nettsted begynne å forutsi hva kundene vil ha, og hjelpe dem med å finne det raskere.

Et annet eksempel fra den virkelige verden som kan inspirere og illustrere poenget. Alibabas AI-innovasjoner, som Taobao Wenwen, forbedrer søkeresultatene ved å tilby personlige produktanbefalinger, oppsummere fordeler og ulemper og tilby multimediainnhold som videoer og livestrømmer som er direkte knyttet til søk.

Viktige fordeler med maskinlæring for e-handel

Nøyaktige, personaliserte søkeresultater gjør det mer sannsynlig at kundene fullfører kjøp.
Skreddersydde søkeopplevelser skaper en følelse av personalisering, noe som fremmer tillit og lojalitet.
Færre henvendelser fra kundesupporten om å finne produkter frigjør ressurser til andre forretningsprioriteringer.
Maskinlæring tilpasser seg voksende produktkataloger og kundebaser uten at det går på bekostning av effektiviteten.

Forebygging av svindel og sikkerhet

Maskinlæring i e-handel analyserer kundeatferd for å etablere normale mønstre og raskt oppdage eventuelle avvik eller uregelmessigheter. Det kan for eksempel være transaksjoner som kommer fra et uventet sted, eller en plutselig økning i kjøp av høy verdi.

Når ML oppdager noe mistenkelig, kan systemet iverksette umiddelbare tiltak, som å blokkere transaksjonen eller be om ekstra verifisering, samtidig som legitime kunder kan handle fritt. Etter hvert som svindlerne finner på nye taktikker, blir systemet smartere ved å oppdatere seg selv med nye data.

Dette betyr at maskinlæring for e-handel kan redusere svindel, opprettholde kundenes tillit og fokusere på vekst uten konstant overvåking av trusler. Det perfekte eksempelet på dette er Amazons ML-løsninger for oppdagelse av svindel som evaluerer risiko umiddelbart, noe som gir bedrifter muligheten til å handle umiddelbart. Mistenkelig aktivitet kan blokkeres eller avvises på stedet, mens pålitelige transaksjoner kan gjennomføres uten problemer.

La oss ta en nærmere titt på eBay. De investerer årlig millioner av kroner i teknologi, partnerskap og menneskelige ressurser for å bekjempe ulovlige oppføringer. Plattformen bruker en kombinasjon av automatiserte filtre, bildegjenkjenning, maskinlæringsverktøy og manuell gjennomgang av agenter for å proaktivt oppdage og fjerne problematiske oppføringer før de vises på nettstedet.

Viktige fordeler med maskinlæring for e-handel

Ved å forhindre falske transaksjoner i sanntid kan bedrifter unngå tilbakeføringer og økonomiske tap.
Kundene føler seg tryggere når de handler på en plattform som beskytter mot svindel, noe som fører til høyere tillit og gjentatte kjøp.
Med færre falske positiver opplever legitime kunder færre forstyrrelser i kassen, noe som øker sjansene for at de fullfører kjøpet.
Et sikkert shoppingmiljø forbedrer bedriftens omdømme, noe som kan tiltrekke seg nye kunder.

Markedsføringsstrategi

En markedsføringsstrategi for nettbutikker som gir gode resultater, kan bli enda mer effektiv med maskinlæring i e-handelsmarkedsføringen. ML-algoritmer kan for eksempel segmentere kunder basert på kjøpsvaner, nettleserhistorikk og preferanser, noe som gjør det mulig for bedrifter å sende personaliserte tilbud eller anbefalinger. De kan også identifisere kunder som sannsynligvis vil slutte å bruke nettbutikken ved å analysere aktiviteten deres, slik at bedriften kan iverksette proaktive tiltak, for eksempel ved å sende målrettede tilbud for å holde på kundene.

Det er verdt å merke seg at selskaper som Starbucks bruker kunstig intelligens til å analysere kundeatferd og tilby personaliserte kampanjer eller anbefalinger gjennom Deep Brew-programmet sitt. AI muliggjør en mer effektiv segmentering, slik at man kan målrette riktig budskap til riktig målgruppe til riktig tid.

Viktige fordeler med maskinlæring for e-handel

ML personaliserer markedsføringsbudskap, noe som fører til økt kundeengasjement gjennom relevant innhold og relevante tilbud.
Forutseende analyser hjelper deg med å treffe de riktige kundene med skreddersydde tilbud, noe som resulterer i bedre konverteringsrater.
ML-drevne modeller for å forutsi kundefrafall identifiserer risikokunder, noe som muliggjør proaktive strategier for å redusere kundefrafall.
ML optimaliserer annonsemålretting og budsjettallokering, noe som resulterer i mer kostnadseffektive markedsføringskampanjer med høyere avkastning.

A/B-testing med kunstig intelligens

Tradisjonell A/B-testing innebærer å lage flere versjoner av en nettside for å finne ut hvilken som gir best resultater. Det er tregt, kjedelig og, ærlig talt, litt gammeldags. Maskinlæring akselererer derimot prosessen. Den tester og optimaliserer dynamisk hvert eneste lille element på en side - CTA-knappen, fargeskjemaet eller oppsettet - på tvers av ulike beregninger som konverteringsfrekvenser og klikk.

Og det beste av alt? Den kan analysere og tilpasse seg kontinuerlig, og identifisere den beste konfigurasjonen raskere enn noe menneske kunne gjort. Så i stedet for å kjøre eksperimenter i flere dager eller uker, kan AI finjustere sidene på få minutter.

Viktige fordeler med maskinlæring for e-handel

Dynamiske justeringer resulterer i sider som konverterer besøkende til kunder på en mer effektiv måte.
ML optimaliserer elementer basert på brukeratferd, noe som skaper en mer skreddersydd opplevelse.
Ved å kontinuerlig forbedre sideelementene maksimerer ML verdien av hvert eneste besøk på nettstedet.
ML kan håndtere komplekse tester på tvers av flere sider eller plattformer, og kan skaleres uten ekstra innsats.

Logistikk og driftseffektivitet

Se for deg at du legger inn en bestilling på nettet og får den levert på døren nesten umiddelbart. Denne hastigheten er mulig takket være maskinlæring som tar utgangspunkt i store mengder data - dine handlevaner, lagernivåer og til og med veiforholdene - og bruker dem til å ta raske beslutninger som optimaliserer leveringstider og logistikk.

Ta Walmart, for eksempel. AI brukes til å kuratere produktkataloger, analysere kunde- og shoppingtrender og fremskynde logistikken for tredjepartsselgere som bruker Walmart Fulfillment Services. I mellomtiden bruker Amazon generativ AI for å ta ting et skritt videre. De optimaliserer leveringsrutene, forbedrer lagerrobotikken og forutser hvor varelageret bør plasseres for å gjøre levering samme dag til en realitet.

Viktige fordeler med maskinlæring for e-handel

Datadrevne leveringsruter og prediktiv lagerplassering gir raskere ordreoppfyllelse.
Smartere robotteknologi og ML-drevne systemer gjør driften raskere, reduserer manuelt arbeid og forbedrer nøyaktigheten.
Effektiv ruting og lagerhåndtering reduserer transport- og driftskostnadene.
Raffinert logistikk reduserer transportavstandene og minimerer karbonavtrykket.

Visuelle og stemmestyrte innovasjoner

Når kundene laster opp bilder eller tar bilder, analyserer ML-algoritmer bildene, matcher dem med produktkataloger og foreslår lignende varer. Visuelle anbefalinger gjør også shoppingopplevelsen mer personlig basert på brukerens tidligere atferd. Virtuelle prøver, drevet av utvidet virkelighet (AR), slik at kundene kan se hvordan produkter som klær eller tilbehør vil se ut på dem før de kjøper.

Et godt eksempel her er den velkjente L'Oréal Paris. Merket har inngått et samarbeid med ModiFace, som er ledende innen skjønnhetsteknologi, for å skape en oppslukende virtuell sminkesimulator. Virtual Try On-funksjonen er drevet av utvidet virkelighet for å levere realistiske sminkesimuleringer, noe som hjelper brukerne med å tilpasse skjønnhetsopplevelsen sin.

Med stemmesøk kan kundene finne produkter ved hjelp av naturlige språkkommandoer. ML-drevne stemmeassistenter gir også kundestøtte i sanntid, ved å svare på spørsmål eller hjelpe til med ordresporing. Ved hjelp av Azure AI-teknologi, ASOS integrerte språkmodeller og trenddata for å kuratere motevalg umiddelbart, med vekt på kundepreferanser og de nyeste motetrendene.

Viktige fordeler med maskinlæring for e-handel

Visuell og talestyrt teknologi gjør det mulig for merkevarer å skape en sammenhengende opplevelse på tvers av nettsteder, mobilapper, stemmeassistenter og sosiale medier.
Konsekvent visuell merkevarebygging (logoer, farger) og unike stemmeelementer (tone, stil) bidrar til å forsterke merkevareidentiteten.
Stemmeinteraksjoner kan gi innsikt i kundenes følelser og preferanser, og visuelle data avslører hvordan kundene reagerer på spesifikt innhold.
Stemmeteknologi muliggjør håndfri interaksjon, noe som gir større tilgjengelighet for personer med funksjonshemninger og gjør det enklere for dem som er på farten å komme i kontakt med en merkevare.

Sentimentanalyse og sosial lytting

ML går lenger enn bare søkeord; den forstår kontekst, sarkasme og emosjonelle undertoner, og fanger opp følelser som ellers ville blitt oversett. Dette gjør det mulig for bedrifter å løse problemer raskere og holde fingeren på pulsen når det gjelder trender, slik at de kan justere strategiene sine deretter.

Et godt eksempel her er Amazon, som har utnyttet kunstig intelligens for å hjelpe brukerne med å navigere raskt og forstå anmeldelser, for eksempel ved å generere sammendrag som fanger opp felles temaer og følelser fra anmeldelser.

Sosial lytting bruker avanserte verktøy for å overvåke sosiale medier og nettplattformer for å finne relevante omtaler, emneknagger eller nøkkelord. De kan også analysere stemningen, på samme måte som sentimentanalyse, men med et bredere fokus på samtaler rundt et tema i stedet for individuelle anmeldelser eller tilbakemeldinger.

Zaras tilnærming til å forstå forbrukernes behov og tilpasse produkttilbudet er i stor grad avhengig av tilbakemeldinger fra kundene i sanntid. Selskapet bruker data fra sosiale medier og e-postundersøkelser for å samle innsikt direkte fra kundebasen.

Viktige fordeler med maskinlæring for e-handel

Umiddelbar tilgang til hvordan kundene har det, gjør det mulig å reagere raskt på nye problemer eller utnytte positive trender.
Virksomheter kan ta tak i smertepunkter, forbedre produkter og lage mer persontilpassede markedsføringsstrategier.
Sosial lytting hjelper bedrifter med å overvåke hvordan offentligheten oppfatter dem, slik at de raskt kan identifisere potensielle PR-kriser eller negative trender før de eskalerer.
Varemerker kan bruke tilbakemeldingene som samles inn, til å legge strategier for markedsføring, produktutvikling og kundeservice.

Chatbots for automatisert kundestøtte

Disse chatbotene baserer seg på naturlig språkbehandling (NLP), noe som gjør dem i stand til å forstå og svare på brukernes spørsmål med stor nøyaktighet.

Hvis en kunde for eksempel spør: "Når kommer bestillingen min #12345?", identifiserer chatboten hensikten (et spørsmål om levering) og trekker ut nøkkelinformasjonen (bestillingsnummeret). Deretter henter den relevante detaljer fra databasen og gir et tydelig svar, for eksempel "Bestillingen din er planlagt levert i morgen."

Viktige fordeler med maskinlæring for e-handel

Chatbots behandler og besvarer spørsmål på få sekunder, og gir raske og nyttige svar.
Virksomheter kan redusere arbeidsbelastningen på supportteamene og kutte driftskostnadene med chatboter, ettersom de alltid er på og klare til å hjelpe kundene når som helst.
Chatbots er ideelle for storskalaoperasjoner, ettersom de kan håndtere tusenvis av forespørsler samtidig.
Chatbotene lærer og tilpasser seg for hver nye interaksjon, og blir mer nøyaktige og nyttige over tid.

Maskinlæring i e-handel: våre kunders suksesshistorier

Plattform for analyse av annonsekampanjer

Innowise utviklet en AI-drevet analyseplattform som bruker ML til å optimalisere annonsekampanjer ved å matche brukerforespørsler med de mest relevante annonsene, noe som forbedrer søkeorddekningen og annonserelevansen. Løsningen økte antall annonseklikk med 53%, reduserte tiden det tok å generere annonser med 25% og oppnådde en dekning av brukerforespørsler på 92%.

Nettstedsbygging og innholdsgenererende AI-verktøy

Teamet vårt integrerte OpenAIs GPT-modeller i en plattform for bygging av nettsteder uten kode, noe som muliggjorde AI-drevet kodegenerering og innholdsskaping. Resultatet var at løsningen reduserte tiden det tok å tilpasse nettstedet med 60%, forbedret SEO med optimaliserte metabeskrivelser og økte søkemotorrangeringene med 17%.

AI-drevet økosystem for webapper

Vi forvandlet kundens digitale medieøkosystem ved å integrere avanserte AI-løsninger for å modernisere nettapper, oppgradere brukeropplevelsen og optimalisere driftseffektiviteten. Blant de viktigste resultatene er en økning i antall månedlige besøkende på 12% og en reduksjon i kostnadene til profesjonell fotografering på 66% ved hjelp av tekst-til-bilde-generativ AI.

ML kan optimalisere, tilpasse og skalere virksomheten din - la oss finne ut hva som passer best for deg!

Hindringer og begrensninger for maskinlæring i e-handel

Selvsagt gir ML i e-handel mulighet til å skape personlige handleopplevelser, forutsi kundebehov og ta forretningsbeslutninger med utrolig presisjon. Men bak all begeistringen ligger det en rekke utfordringer som ofte går ubemerket hen.

La oss se nærmere på hindringene som maskinlæring i e-handel kan møte, og hva som kan gjøres for å overkomme disse hindringene.

Utfordring

Løsning

ML-modeller er avhengige av store mengder data av høy kvalitet, men e-handelsbedrifter sliter ofte med ufullstendige og inkonsekvente datasett.

Bruk datarensingsverktøy og -teknikker til å forbehandle data og eliminere feil før de mates inn i ML-modeller. Et samarbeid med en tredjepartsleverandør som spesialiserer seg på databerikelse, kan også fylle hull i datasettene.

Det kan være komplisert og tidkrevende å integrere ML i eksisterende e-handelssystemer, for eksempel CRM- eller ERP-systemer.

Velg ML-plattformer som tilbyr API-er og konnektorer for enklere integrering med populære CRM-, ERP- eller markedsføringsverktøy. Samarbeid med erfarne integrasjonsspesialister for å få en smidig tilpasning til eksisterende systemer.

Historiske data som brukes til å trene ML-modeller, kan inneholde skjevheter, for eksempel underrepresentasjon av spesifikke kundesegmenter eller sesongmessige trender.

Gjennomgå datasett og modeller regelmessig for å identifisere og redusere skjevheter. Bruk teknikker som ny prøvetaking, algoritmiske rettferdighetsjusteringer og variert datainnsamling for å redusere skjevheter.

Utvikling, opplæring og implementering av ML-modeller krever betydelige investeringer i teknologi, talent og infrastruktur.

Begynn i det små, og øk investeringene gradvis etter hvert som du oppnår målbare resultater. Ved å outsource ML-utvikling til erfarne partnere kan du også redusere startkostnadene og samtidig få tilgang til dyptgående ekspertise.

ML-modeller som er laget for apper i begrenset skala, kan mangle kapasitet til å skalere effektivt, spesielt med økende datakompleksitet.

Utnytt modulære arkitekturer og skyinfrastruktur for å håndtere voksende datasett og brukerbaser. Bruk verktøy som AutoML eller forhåndstrenede modeller for å redusere kompleksiteten ved oppskalering.

La oss fullføre

De innledende kostnadene ved å implementere maskinlæringsalgoritmer for e-handel kan være høye, men effektiviteten og avkastningen på investeringen vil utvilsomt gjøre det verdifullt i det lange løp. Virksomheter kan utvikle et konkurransefortrinn, øke tilfredsheten og tjene mer penger ved å integrere slike verktøy. Teamet vårt hjelper deg gjerne med å bruke maskinlæring i e-handel til din fordel.

Volha Ralko Delivery Manager innen e-handel

Dato: 14. februar 2025

Volha Ralko Delivery Manager innen e-handel

Dato: 14. februar 2025

Innholdsfortegnelse

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

Navn

Selskap

E-post

Telefon

Melding Ta med prosjektdetaljer, varighet, teknisk stack, behov for IT-fagfolk og annen relevant informasjon.

Spill inn en talemelding om din
prosjektet for å hjelpe oss å forstå det bedre

Legg ved ytterligere dokumenter om nødvendig

Last opp fil

Du kan legge ved opptil 1 fil på totalt 2 MB. Gyldige filer: pdf, jpg, jpeg, png

Vær oppmerksom på at når du klikker på Send-knappen, vil Innowise behandle personopplysningene dine i samsvar med vår personvernerklæring. Retningslinjer for personvern med det formål å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi et telefonnummer og sende inn dette skjemaet samtykker du til å bli kontaktet via SMS. Priser for meldinger og data kan påløpe. Du kan svare STOPP for å reservere deg mot ytterligere meldinger. Svar Hjelp for mer informasjon.