Legg igjen kontaktinformasjonen din, så sender vi deg vår whitepaper på e-post.
Jeg samtykker i å behandle personopplysningene mine for å sende personlig tilpasset markedsføringsmateriell i samsvar med Retningslinjer for personvern. Ved å bekrefte innsendingen samtykker du i å motta markedsføringsmateriell.
Takk skal du ha!

Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.

Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på mer enn 1600+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.
Om oss
Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på mer enn 1600+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.

Hvorfor maskinlæring er bra for detaljhandel og netthandel

Hva tenker du på når du tenker på maskinlæring? Kanskje det er en Tesla-bil med autopilot eller en robot produsert av Boston Dynamics? De fleste av de mest kjente Løsninger for maskinlæring (ML) er et slags fenomen som (i hvert fall foreløpig) er vanskelig å forestille seg brukt i våre vanlige liv hver dag.

Men maskinlæring handler ikke bare om slike eksklusive og (foreløpig) noen ganger til og med upraktiske produkter. Faktisk berører nesten alle mennesker på jorden ML nesten hver dag.

Vi snakker om detaljhandel og e-handel. Vi kjøper ting hver dag, og det meste selges ved hjelp av ulike maskinlæringsapplikasjoner.

Men er ML virkelig nyttig og lønnsomt for slike virksomheter? Vi skal finne et svar på dette (spoiler: det er det definitivt).

eCommerce can extract a lot of value from Machine Learning solutions.

Elevate your customer experience and sales with smarter, data-powered software.

Topp 10 anvendelser av ML for næringslivet i 2021

I utgangspunktet er det to hovedretninger for ML i detaljhandel og e-handel: forbedring av interne forretningsprosesser eller kundeopplevelse. Men hvis vi graver litt dypere i emnet, vil vi se at antall mulige applikasjoner for maskinlæring ikke koker ned til disse to. Så, hvor spesielt ML kan brukes og brukes?
Effektiv lagerkontroll og lagerstyring

Lagerstyring påvirker virksomhetens finansielle strømmer både direkte og indirekte. For eksempel fører overlagring av varer til at varelageret hoper seg opp uten noen hensikt, noe som til og med kan føre til et problem med døde varer. På den annen side kan for lite lagerbeholdning føre til alternativkostnader og skuffede kunder som ikke finner varen de trenger, noe som vil ødelegge selgerens omdømme.

Maskinlæring kan for eksempel bidra til å løse et bredt spekter av lagerrelaterte problemer:

Sporing av produkter slik at det ikke oppstår feil eller forvekslinger, noe som kan påvirke kundeopplevelsen dramatisk;
Implementering av ML kan også bidra ved å optimalisere hele lagerstyringen, og dermed gjøre levering av varer raskere, noe som vil forbedre kundeopplevelsen;

Bruk av maskinlæring i lagerforutsigelse bidrar til å unngå over- og underbeholdning, noe som vil forbedre virksomhetens økonomiske feil så vel som kundeopplevelsen.

Mer nøyaktige prognoser for etterspørsel og salg
Dette punktet ligner mye på det forrige. Å analysere historiske data som salg i løpet av de siste 3-4 årene med tanke på noen sidevariabler (som økonomisk og politisk situasjon) med maskinlæring gjør det mulig å forutsi hvordan salget vil gå i fremtiden, noe som gjør det mulig å gjøre produksjons-, logistikk- og markedsføringsplaner mer presise og kostnadseffektive. Og i tillegg gjør ML det mulig å oppdage nye markedstrender før alle konkurrentene legger merke til dem, slik at du får tidsfordelen til å implementere endringer eller lansere nye produkter og tjene høyere markedsandeler.
Forutseende vedlikehold

Et annet viktig poeng for enhver bedrift er utstyrets tilstand. Små feil oppstår regelmessig, og det er greit, ingenting er perfekt. Men kritiske feil kan ha en pris som er for høy til å dekke.

Derfor begynner flere og flere selskaper å praktisere prediktivt vedlikehold. De gir maskinlæring et sett med data om hvordan systemet fungerer i sin norm, og etter å ha lært algoritmen varsler om feil, slik at virksomheten kan fikse dem før det er for sent.

Raffinering av søkemotorresultater og visuelt søk

På dette feltet har ML-applikasjoner vært mye brukt i lang tid allerede. Takket være maskinlæring kan en søkemotor bedre forstå hva en kunde søker etter, selv når forespørselen ikke er fullstendig eller nøyaktig.

Den visuelle søketeknologien gjør det mye enklere for brukerne å finne de ønskede varene - alt de trenger er å laste opp et bilde og velge mellom lignende alternativer fra forskjellige merker. Det kan også bidra til å oppdage piratkopiering og forfalskninger for å forhindre distribusjon og tap av fortjeneste.

Dynamisk prising

Når bestilte du sist en Uber? Var det en høyere pris på grunn av høy etterspørsel?

Det er dynamisk prissetting. Basert på forholdet mellom tilgjengelige sjåfører og bestillinger beregner appen prisen. Hvis det er for mange bestillinger, vil Uber øke prisen for en tur for å få flere drosjesjåfører til veiene slik at etterspørselen blir oppfylt. Det er en økonoms drøm som går i oppfyllelse, ikke sant?

Ved å bruke ML på prisbeslutninger er det mulig å oppnå en slik effekt, noe som vil ha en positiv innvirkning på merkevarens økonomiske flyt. I utgangspunktet, etter å ha lært på oppgitte data, vil ML være i stand til å beregne den perfekte prisen for en bestemt vare på et bestemt tidspunkt, noe som fører til høyere salgs- og inntektsvekst.

Mersalg og kryssalg
Det handler om personlige anbefalinger. Når en kunde besøker et nettsted og legger en vare i handlekurven (for eksempel en smarttelefon), vil systemet mest sannsynlig tilby noe relatert og muligens nødvendig (som beskyttelsesdeksel og glass). Eller kanskje den valgte varen har et bedre alternativ (det er en annen smarttelefon på lager som har bedre egenskaper). Ved å la maskinlæring komponere tilbud for relaterte varer eller mulige oppgraderinger, kan en bedrift få mye større inntekter.
Oppslukende kundeopplevelse

I dag handler det å drive virksomhet ikke bare om å tilby tjenester eller selge varer. Det handler også om hvordan merkevaren samhandler med kundene.

Tiden da man måtte vente i evigheter på en ledig spesialist på et kundesenter for å løse kundens problem, er over. Alt må være raskt, praktisk og se naturlig ut.

Dette kan oppnås med NLP-teknologi (Natural Language Processing). En maskinlæringsalgoritme kan læres opp til å gjenkjenne tale eller tekst og hente informasjon om kundens intensjoner. Etter dette er det mulig å overføre kunden til profilspesialisten som passerer kundesenteret, og dermed spare tid for kunden og forbedre opplevelsen av interaksjonen med merkevaren.

Denne løsningen kan implementeres som en chatbot eller en virtuell assistent når en kunde ringer et varemerkes hotline-nummer.

Kundesegmentering og målrettede markedsføringskampanjer

Et annet bruksområde for maskinlæring er målrettet markedsføring. ML kan analysere informasjon om kunder og segmentere dem i henhold til deres kjøpsatferd. ML gjør det mulig for markedsførere å bytte fra generelle kampanjer for alle kunder til mer skreddersydde tilbud til rett tid som ideelt sett passer hver målgruppe og skaper insentiver for kjøp. Med samme markedsføringsbudsjett og tildelte ressurser oppnår du høyere konvertering, øker salget og øker merkevarelojaliteten.

Forutsigelse og forebygging av frafall

Det er alltid en strøm av kunder. Noen av dem kommer, men noen går.

Ved hjelp av ML-algoritmer er det mulig å analysere årsakene til churn på en mer detaljert måte, segmentere dem i klynger i henhold til deres kjøpsatferd og identifisere de som sannsynligvis vil churn snart. Videre kan en maskinlæringsalgoritme oppdage knapt merkbare (manuelt) korrelasjoner og mønstre, og dermed gi et mer nøyaktig bilde av årsakene til kundefrafall. Dermed blir du i stand til å reagere i tide og gi kundene mer skreddersydde tilbud for å minimere dette ubehagelige fenomenet.

Overvåking av sosiale medier ved hjelp av NLP

Det er viktig å sette i gang markedsføringskampanjer, men det er avgjørende å vite hvordan merkevaren oppfattes. Å innhente tilbakemeldinger fra kunder gir en mulighet til å se sterke og svake sider ved en merkevare.

Denne tilbakemeldingen kan innhentes direkte, men det er også mulig å motta informasjon om merkevareoppfatningen indirekte, via sosiale medier.

Ved å bruke en maskinlæringsalgoritme til å analysere innlegg og kommentarer i sosiale medier om merkevaren din, kan du bygge en modell av hvordan merkevaren oppfattes av potensielle og nåværende kunder: hva de liker med merkevaren, hva de ikke liker. Kanskje har de en idé om hvordan de kan forbedre seg.

All denne informasjonen vil hjelpe deg med å forstå om du beveger deg i riktig retning.

I stedet for konklusjon

Så maskinlæring er virkelig nyttig. Det øker inntektene, gir bedre forståelse av hvordan alt går, gir muligheter til å unngå tap og optimalisere forretningsprosesser ... og til og med chatte med kunder i stedet for å la dem vente i kø på neste tilgjengelige spesialist.

Og selv om det ser ut til å være ganske dyrt, vil det lønne seg. Så hvorfor ikke gi virksomheten et løft med et så universelt verktøy som kan være til så mye hjelp?

Takk for din vurdering!
Takk for din kommentar!

Innholdsfortegnelse

Ranger denne artikkelen:

4/5

4.9/5 (42 anmeldelser)

Relatert innhold

Blogg
Blogg
Små omslag Utviklingen av P2P-transaksjoner
Blogg
juniorutviklere
Blogg
Fremtidens smarte hjem
Blogg
De viktigste trendene innen programvareutvikling
Blogg
10 programvarearkitekturmønstre du bør kjenne til
Blogg
Kunstig intelligens i helsevesenet
Blogg
Google's Carbon-språk kan erstatte C++
Blogg
Blogg

Har du gitt oss en utfordring?

    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 for å gi deg relevant informasjon.

    Hva skjer videre?

    1

    Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

    2

    Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

    3

    Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

    4

    Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt.
    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt.
    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    pil