14 min read

Od danych do zysków: Wpływ uczenia maszynowego na handel elektroniczny

AI I ML

AR/VR/MR

Handel elektroniczny

Trendy

W świecie, w którym przewidywanie kolejnych działań klienta stało się niezbędne, uczenie maszynowe (ML) ma nadzieję być magiczną pigułką dla firm. ML analizuje ogromne ilości danych, aby przewidywać zachowania klientów i optymalizować wszystko, od personalizacji po zarządzanie zapasami.

W tym artykule chcemy pokazać, w jaki sposób uczenie maszynowe i Handel elektroniczny i w jaki sposób uczenie maszynowe może być wykorzystywane w handlu elektronicznym w celu zwiększenia zysków.

Rola uczenia maszynowego w handlu elektronicznym

Globalny rynek ML był wart $19,20 miliarda w 2022 roku i oczekuje się, że wzrośnie do $225,91 mld euro do 2030 r..

Wydaje się ogromne, prawda?

A wszystko to za sprawą kilku kluczowych trendów zmieniających sposób interakcji firm i klientów w świecie zakupów online.

Personalizacji

Kupujący oczekują dziś rekomendacji opartych na ich wcześniejszych zachowaniach, a kiedy marki robią to dobrze, konwersje rosną. Chodzi o to, aby każde doświadczenie zakupowe sprawiało wrażenie, że zostało stworzone specjalnie dla Ciebie.

Doświadczenie omnichannel

Ponieważ kupujący coraz częściej oczekują, że będą kupować online i odbierać w sklepie, a nawet przeglądać w sklepie i kupować online, granice między zakupami cyfrowymi i fizycznymi nadal się zacierają.

Handel społecznościowy

Platformy takie jak Instagram i TikTok zamieniają się w internetowe rynki, na których można kupować produkty. To połączenie rozrywki i handlu elektronicznego sprawia, że zakupy są łatwiejsze niż kiedykolwiek.

Zrównoważony rozwój

Coraz więcej kupujących dba o planetę i wybiera marki, które podzielają ich wartości. Od zrównoważonych opakowań po etycznie pozyskiwane materiały, zieleń to nowa czerń w świecie e-commerce.

Rodzaje uczenia maszynowego dla eCommerce

Uczenie maszynowe zasadniczo zmienia sposób, w jaki handel elektroniczny działa na zapleczu, umożliwiając firmom analizowanie danych i podejmowanie lepszych decyzji w procesach, które są znacznie bardziej złożone.

W dalszej części artykułu poznasz kluczowe rodzaje technologii uczenia maszynowego w eCommerce.

Uczenie nadzorowane

Ten rodzaj uczenia się wykorzystuje dane, które zawierają zarówno dane wejściowe, jak i wyjściowe. Na przykład, jeśli próbujesz przewidzieć, czy klient odejdzie, czy zostanie, danymi wejściowymi mogą być takie rzeczy, jak jego zachowanie zakupowe, a danymi wyjściowymi jest to, czy został, czy odszedł.

Aby tworzyć prognozy, model analizuje wzorce w danych z przeszłości, takie jak zachowanie klientów przed rezygnacją, i wykorzystuje te wzorce do przewidywania przyszłych zachowań. Typowe algorytmy do tego celu obejmują sieci neuronowe, regresję logistyczną, drzewa decyzyjne i maszyny wektorów nośnych.

Uczenie się bez nadzoru

Zamiast etykietowanych danych (gdzie znamy wynik), maszyna otrzymuje surowe, nieoznakowane dane i musi samodzielnie znaleźć wzorce lub struktury. Tak właśnie działa uczenie bez nadzoru.

Typowe algorytmy stosowane w uczeniu bez nadzoru to grupowanie K-średnich, które grupuje podobne elementy razem, oraz analiza głównych składowych (PCA), która upraszcza złożone dane, koncentrując się na najważniejszych cechach. Narzędzia te pomagają maszynie znaleźć ukryte wzorce bez konieczności stosowania predefiniowanych etykiet.

Uczenie ze wzmocnieniem

Ten rodzaj uczenia się przypomina uczenie maszyny metodą prób i błędów, podobnie jak ludzie uczą się na własnych błędach. Maszyna wchodzi w interakcję ze swoim środowiskiem, podejmuje działania i otrzymuje informacje zwrotne w postaci nagród lub kar. Z czasem uczy się, które działania prowadzą do najlepszych wyników.

Często stosowanym algorytmem wykorzystywanym w uczeniu ze wzmocnieniem jest Q-learning, który pomaga maszynie zdecydować o najlepszym działaniu w każdej sytuacji na podstawie wcześniejszych doświadczeń.

Generatywna sztuczna inteligencja

Ten rodzaj uczenia maszynowego zakłada, że system jest szkolony w zakresie tworzenia nowych danych, które ściśle przypominają dane, na których został przeszkolony. W przeciwieństwie do innych rodzajów uczenia się, które koncentrują się na klasyfikowaniu lub przewidywaniu, generatywna sztuczna inteligencja koncentruje się na tworzeniu czegoś nowego.

Popularnym modelem wykorzystywanym w tym celu jest GAN (generative adversarial networks), który składa się z dwóch części: jedna generuje nowe dane, a druga ocenia je, aby określić, czy są wystarczająco realistyczne. Obie części konkurują ze sobą, pomagając modelowi ulepszać się i tworzyć bardziej przekonujące wyniki w miarę upływu czasu. Podejście to jest często stosowane w tworzeniu obrazów.

Bez względu na typ ML, możemy pomóc Ci sprawić, by działał on w Twojej firmie eCommerce

Jak wykorzystać uczenie maszynowe w eCommerce?

Uczenie maszynowe w eCommerce koncentruje się przede wszystkim na dwóch kluczowych obszarach: usprawnianiu wewnętrznych operacji biznesowych i podnoszeniu jakości obsługi klienta. Jeśli jednak zagłębimy się nieco głębiej, zobaczymy, że liczba rozwiązań uczenia maszynowego dla eCommerce wykracza daleko poza te obszary.

Poniżej znajduje się kilka przykładów uczenia maszynowego w handlu elektronicznym, które napędzają innowacje i wydajność.

Spersonalizowane doświadczenia klientów

Dostosowywanie przestarzałych strategii marketingowych polegałoby na wysyłaniu masowych wiadomości e-mail do bazy klientów z predefiniowanymi rabatami. Jednak z pomocą ML strategie rabatowe mogą różnić się w zależności od osoby, w zależności od jej wcześniejszych zachowań zakupowych.

Wysyłanie ludziom odpowiednich ofert umożliwia zwiększenie lojalności klientów dzięki wysokim szansom na rzeczywistą konwersję. Klienci uwielbiają, gdy otrzymują oferty dostosowane do ich zainteresowań, dzięki czemu czują się usatysfakcjonowani i stają się stałymi klientami.

W platformach takich jak H&M, funkcje takie jak spersonalizowana strona startowa, Styleboard i Visual Search polegają na ML, aby polecać style i pasujące elementy w oparciu o dane użytkownika, w tym historię przeglądania, trendy i obrazy udostępniane przez innych klientów. Algorytmy ML optymalizują również doświadczenia przy kasie, zapewniając dostosowane opcje płatności i promocji w oparciu o preferencje regionalne i wcześniejsze zachowania klientów.

Kluczowe korzyści uczenia maszynowego dla eCommerce

Spersonalizowane doświadczenia sprzyjają lojalności, utrzymując zaangażowanie klientów i ich powroty do sklepu.
Cross-selling i upselling oparte na indywidualnych zachowaniach inspirują klientów do dodawania dodatkowych produktów do koszyka.
Odpowiednie i aktualne bodźce, takie jak przypomnienia lub rabaty, pomagają sfinalizować zakupy.
Wgląd w preferencje klientów pozwala lepiej planować zapasy i dystrybucję.

Dynamiczne ustalanie cen

Załóżmy, że sprzedajesz szereg produktów, od elektroniki po odzież. W miarę upływu czasu zaczynasz dostrzegać, że przenośne głośniki stają się hitem sprzedaży. Zamiast czekać na interwencję człowieka, pojawiają się algorytmy ML. Monitorują one popyt w mikrosekundach, aby określić liczbę zapytań o dany produkt i umieścić sugestię, aby podnieść cenę, gdy nastąpi skok. Jednocześnie ML śledzi ceny konkurencji i odpowiednio je dostosowuje.

Aby uniknąć przytłoczenia faktami, które nie mają odpowiednich dowodów, rozważmy przykład z prawdziwego świata. Narzędzie cenowe Adspert, stworzone przy użyciu usług AWS, takich jak Amazon SageMaker, wykorzystuje model uczenia maszynowego do dynamicznej zmiany cen produktów w oparciu o takie czynniki, jak widoczność, marże zysku i konkurencja. Narzędzie to pomaga sprzedawcom zachować widoczność ich produktów, co ostatecznie zwiększa sprzedaż.

W innym scenariuszu, wyobraźmy sobie, że masz bazę lojalnych klientów. ML nagradza tę lojalność, oferując klientom dodatkowe korzyści. Analizuje, kiedy kupujący mają tendencję do kupowania tego samego produktu w określonym okresie i ustawia spersonalizowaną cenę na ten okres lub oferuje kuszące rabaty.

Kluczowe korzyści uczenia maszynowego dla eCommerce

Dostosowywanie cen w czasie rzeczywistym pozwala wykorzystać wzrost popytu, maksymalizując rentowność.
Zautomatyzowana wycena pozwala ograniczyć ręczne korekty.
ML wykrywa produkty wrażliwe cenowo i dostosowuje ceny, aby zwiększyć współczynniki konwersji.
Spersonalizowane ceny i rabaty zachęcają do ponownych zakupów.

Zarządzanie zapasami

Sprzedawcy wykorzystują modele uczenia maszynowego w handlu elektronicznym, aby lepiej zrozumieć sprzedaż i trendy sezonowe. Model pozwala im na dokładne prognozowanie popytu, co z kolei pomaga uniknąć wyczerpywania zapasów najlepiej sprzedających się produktów (i denerwowania klientów) lub nadmiernego gromadzenia słabo sprzedających się produktów, co prowadzi do nadmiernych zapasów i wyższych kosztów magazynowania.

Usunięcie ręcznego śledzenia zapasów pozwala ML na zautomatyzowaną zmianę kolejności lub redystrybucję zapasów.

Przypuśćmy, że produkt oferowany w określonej lokalizacji szybko się sprzedaje, system może zmienić kolejność produktów od dostawców lub automatycznie przenieść zapasy z innej lokalizacji. Ponadto ML może przewidywać zakłócenia w łańcuchu dostaw, a nawet szukać alternatyw, takich jak zmiana dostawców lub zmiana trasy wysyłki.

Oto jeszcze jeden przykład, który powinien pomóc ukierunkować twoją perspektywę. Walmart wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do optymalizacji zarządzania zapasami i zapewnienia wyjątkowego sezonu zakupów świątecznych. Dzięki danym historycznym, analityce predykcyjnej i zaawansowanym systemom łańcucha dostaw, Walmart pozwala klientom znaleźć potrzebne produkty we właściwym czasie i miejscu, a wszystko to przy jednoczesnym utrzymaniu niskich kosztów.

Kluczowe korzyści uczenia maszynowego dla eCommerce

Uzupełnianie zapasów dostosowuje się w czasie rzeczywistym, zapobiegając zakłóceniom.
Dystrybucja zapasów jest zoptymalizowana pod kątem szybszej dostawy w różnych magazynach.
Potencjalne braki lub nadwyżki zapasów są wcześnie wykrywane.
Wolno rotujące produkty są identyfikowane w celu terminowej promocji lub wyprzedaży.
Układ magazynu i procesy kompletacji zamówień są zoptymalizowane.

Inteligentniejsze wyszukiwanie witryn

Gdy kupujący szukają produktów na Twojej platformie e-commerce, uczenie maszynowe wkracza do akcji niczym doświadczony osobisty sprzedawca. Śledzi to, co kliknęli, kupili i przeglądali wcześniej, a następnie wykorzystuje te dane do dostosowania wyników wyszukiwania.

Tak więc, jeśli klient ma słabość do konkretnej marki trampek, witryna oparta na ML pokaże te buty w pierwszej kolejności, nawet jeśli zapytanie jest nieco błędne lub zawiera literówkę. Koniec z wyskakującymi okienkami "Czy miałeś na myśli...?" - tylko wyniki, które natychmiast mają sens. Jeśli nagle zaczną zwracać uwagę na buty turystyczne lub nowy kolor, uczenie maszynowe zmieni biegi, nadając priorytet tym elementom w wynikach wyszukiwania. Z biegiem czasu funkcja wyszukiwania witryny zaczyna przewidywać, czego chcą klienci i pomaga im szybciej to znaleźć.

Kolejny przykład z prawdziwego świata, który inspiruje i ilustruje ten punkt. Innowacje Alibaba w zakresie sztucznej inteligencji, takie jak Taobao Wenwen, poprawiają wyniki wyszukiwania, oferując spersonalizowane rekomendacje produktów, podsumowując zalety i wady oraz dostarczając treści multimedialne, takie jak filmy i transmisje na żywo, bezpośrednio powiązane z zapytaniami wyszukiwania.

Kluczowe korzyści uczenia maszynowego dla eCommerce

Dokładne, spersonalizowane wyniki wyszukiwania sprawiają, że klienci chętniej dokonują zakupów.
Dostosowane doświadczenia wyszukiwania tworzą poczucie personalizacji, wspierając zaufanie i lojalność.
Zmniejszona liczba zapytań do obsługi klienta dotyczących wyszukiwania produktów zwalnia zasoby na inne priorytety biznesowe.
Uczenie maszynowe dostosowuje się do rosnących katalogów produktów i baz klientów bez poświęcania wydajności.

Zapobieganie oszustwom i bezpieczeństwo

Uczenie maszynowe w handlu elektronicznym analizuje zachowania klientów w celu ustalenia normalnych wzorców i szybkiego wykrywania wszelkich odchyleń lub anomalii. Na przykład, może to oznaczać transakcje pochodzące z nieoczekiwanej lokalizacji lub nagły wzrost zakupów o wysokiej wartości.

Gdy ML wykryje coś podejrzanego, system może podjąć natychmiastowe działania, takie jak zablokowanie transakcji lub poproszenie o dodatkową weryfikację, jednocześnie pozwalając legalnym klientom na swobodne zakupy. W miarę jak oszuści wymyślają nowe taktyki, system staje się mądrzejszy, aktualizując się o nowe dane.

Oznacza to, że uczenie maszynowe w handlu elektronicznym może zmniejszyć liczbę oszustw, utrzymać zaufanie klientów i skupić się na rozwoju bez ciągłego monitorowania zagrożeń. Doskonałym tego przykładem jest Rozwiązania ML firmy Amazon do wykrywania oszustw które natychmiast oceniają ryzyko, dając firmom możliwość natychmiastowego działania. Podejrzana aktywność może zostać zablokowana lub odrzucona na miejscu, podczas gdy zaufane transakcje przebiegają bez zakłóceń.

Przyjrzyjmy się bliżej eBay. Firma ta inwestuje miliony rocznie w technologie, partnerstwa i zasoby ludzkie w celu zwalczania nielegalnych ofert. Platforma wykorzystuje połączenie automatycznych filtrów, rozpoznawania obrazów, narzędzi uczenia maszynowego i ręcznej weryfikacji przez agentów, aby proaktywnie wykrywać i usuwać problematyczne oferty, zanim pojawią się na stronie.

Kluczowe korzyści uczenia maszynowego dla eCommerce

Zapobieganie nieuczciwym transakcjom w czasie rzeczywistym pomaga firmom uniknąć obciążeń zwrotnych i strat finansowych.
Klienci czują się bezpieczniej robiąc zakupy na platformie, która chroni przed oszustwami, co prowadzi do większego zaufania i ponownych zakupów.
Przy mniejszej liczbie fałszywych alarmów, legalni klienci doświadczają mniej zakłóceń podczas realizacji transakcji, co zwiększa szanse na sfinalizowanie zakupów.
Bezpieczne środowisko zakupowe poprawia reputację firmy, co może przyciągnąć nowych klientów.

Strategia marketingowa

Strategia marketingowa sklepu internetowego, która działa dobrze, może być jeszcze bardziej skuteczna, gdy w grę wchodzi marketing e-commerce oparty na uczeniu maszynowym. Na przykład algorytmy ML mogą segmentować klientów na podstawie ich nawyków zakupowych, historii przeglądania i preferencji, umożliwiając firmom wysyłanie spersonalizowanych ofert lub rekomendacji. Mogą również identyfikować klientów, którzy prawdopodobnie zrezygnują, analizując ich aktywność i umożliwiając firmom podejmowanie proaktywnych kroków, takich jak wysyłanie ukierunkowanych ofert retencyjnych.

Warto zauważyć, że firmy takie jak Starbucks wykorzystują sztuczną inteligencję do analizowania zachowań klientów i oferowania spersonalizowanych promocji lub rekomendacji za pośrednictwem programu Deep Brew. Sztuczna inteligencja umożliwia bardziej efektywną segmentację w celu kierowania właściwych komunikatów do właściwych odbiorców we właściwym czasie.

Kluczowe korzyści uczenia maszynowego dla eCommerce

ML personalizuje komunikaty marketingowe, prowadząc do większego zaangażowania klientów dzięki odpowiednim treściom i ofertom.
Analityka predykcyjna pomaga dotrzeć do właściwych klientów z dopasowanymi ofertami, co skutkuje poprawą współczynników konwersji.
Modele przewidywania rezygnacji oparte na ML identyfikują zagrożonych klientów, umożliwiając proaktywne strategie zatrzymania, które zmniejszają rezygnację.
ML optymalizuje kierowanie reklam i alokację budżetu, co skutkuje bardziej opłacalnymi kampaniami marketingowymi o wyższym ROI.

Testy A/B ze sztuczną inteligencją

Tradycyjne testy A/B polegają na tworzeniu wielu wersji strony internetowej w celu określenia, która z nich działa lepiej. Jest to powolne, żmudne i, szczerze mówiąc, nieco staroświeckie. Natomiast uczenie maszynowe przyspiesza ten proces. Dynamicznie testuje i optymalizuje każdy mały element na stronie - przycisk CTA, schemat kolorów lub układ - pod kątem różnych wskaźników, takich jak współczynniki konwersji i kliknięcia.

A co najlepsze? Może analizować i dostosowywać się w sposób ciągły, identyfikując najlepszą konfigurację szybciej niż jakikolwiek człowiek. Tak więc, zamiast przeprowadzać eksperymenty przez dni lub tygodnie, sztuczna inteligencja może dostroić strony w ciągu kilku minut.

Kluczowe korzyści uczenia maszynowego dla eCommerce

Dynamiczne dostosowania skutkują stronami, które skuteczniej przekształcają odwiedzających w klientów.
ML optymalizuje elementy w oparciu o zachowanie użytkownika, tworząc bardziej dopasowane doświadczenie.
Poprzez ciągłe ulepszanie elementów strony, ML maksymalizuje wartość każdej wizyty na stronie.
ML może obsługiwać złożone testy na wielu stronach lub platformach, skalując się bez dodatkowego wysiłku.

Logistyka i wydajność operacyjna

Wyobraź sobie, że składasz zamówienie online i otrzymujesz je niemal natychmiast. Ten rodzaj szybkości jest napędzany przez uczenie maszynowe, które pobiera ogromne ilości danych - Twoje nawyki zakupowe, poziomy zapasów, a nawet warunki drogowe - i wykorzystuje je do podejmowania szybkich decyzji, które optymalizują czas dostawy i logistykę.

Weźmy na przykład Walmart. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do selekcjonowania katalogów produktów, analizowania trendów klientów i zakupów oraz przyspieszania logistyki dla zewnętrznych sprzedawców korzystających z usług Walmart Fulfillment Services. Tymczasem Amazon wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję, aby pójść o krok dalej. Optymalizuje trasy dostaw, usprawnia robotykę magazynową i przewiduje, gdzie należy umieścić zapasy, aby wysyłka tego samego dnia stała się rzeczywistością.

Kluczowe korzyści uczenia maszynowego dla eCommerce

Trasy dostaw oparte na danych i predykcyjne rozmieszczenie zapasów zapewniają szybszą realizację zamówień.
Inteligentniejsza robotyka i systemy oparte na ML przyspieszają operacje, ograniczając pracę ręczną i poprawiając dokładność.
Wydajne wyznaczanie tras i obsługa zapasów zmniejszają koszty transportu i koszty operacyjne.
Udoskonalona logistyka zmniejsza odległości transportu, minimalizując ślad węglowy.

Innowacje wizualne i głosowe

Gdy klienci przesyłają obrazy lub robią zdjęcia, algorytmy ML analizują wizualizacje, dopasowują je do katalogów produktów i sugerują podobne produkty. Rekomendacje wizualne personalizują również zakupy w oparciu o wcześniejsze zachowania użytkownika. Wirtualne przymierzalnie, oparte na rzeczywistości rozszerzonej (AR), pozwalają klientom zobaczyć, jak produkty takie jak odzież lub akcesoria wyglądałyby na nich przed zakupem.

Dobrym przykładem jest tutaj dobrze znany L'Oréal Paris. Marka nawiązała współpracę z liderem technologii kosmetycznych ModiFace, aby stworzyć wciągający wirtualny symulator makijażu. Funkcja Virtual Try On jest napędzana przez rzeczywistość rozszerzoną, aby zapewnić realistyczne symulacje makijażu, pomagając użytkownikom spersonalizować ich wrażenia kosmetyczne.

Wyszukiwanie głosowe pozwala klientom znaleźć produkty za pomocą poleceń w języku naturalnym. Asystenci głosowi ML zapewniają również obsługę klienta w czasie rzeczywistym, odpowiadając na pytania lub pomagając w śledzeniu zamówień. Wykorzystanie technologii AI Azure, ASOS zintegrowane modele językowe i dane dotyczące trendów w celu natychmiastowego wyboru mody, podkreślając preferencje klientów i najnowsze trendy w modzie.

Kluczowe korzyści uczenia maszynowego dla eCommerce

Technologie wizualne i głosowe pozwalają markom zachować spójność w witrynach internetowych, aplikacjach mobilnych, asystentach głosowych i platformach mediów społecznościowych.
Spójny branding wizualny (logo, kolory) i unikalne elementy głosowe (ton, styl) pomagają wzmocnić tożsamość marki.
Interakcje głosowe mogą zapewnić wgląd w nastroje i preferencje klientów, a dane wizualne ujawniają, w jaki sposób klienci reagują na określone treści.
Technologia głosowa umożliwia interakcję bez użycia rąk, oferując większą dostępność dla osób niepełnosprawnych i wygodę dla osób w podróży, aby zaangażować się w markę.

Analiza nastrojów i social listening

ML wykracza poza proste słowa kluczowe; rozumie kontekst, sarkazm i podteksty emocjonalne, wychwytując nastroje, które w przeciwnym razie mogłyby zostać przeoczone. Pozwala to firmom szybciej reagować na obawy i trzymać rękę na pulsie trendów, odpowiednio dostosowując swoje strategie.

Dobrym przykładem jest tutaj Amazonktóra wykorzystała sztuczną inteligencję, aby pomóc użytkownikom w szybkiej nawigacji i zrozumieniu recenzji, na przykład poprzez generowanie podsumowań, które wychwytują wspólne tematy i nastroje z recenzji.

Social listening wykorzystuje zaawansowane narzędzia do monitorowania mediów społecznościowych i platform internetowych pod kątem odpowiednich wzmianek, hashtagów lub słów kluczowych. Mogą one również analizować sentyment, podobnie jak analiza sentymentu, ale z szerszym naciskiem na rozmowy na dany temat, a nie pojedyncze recenzje lub opinie.

Zara's Podejście do zrozumienia potrzeb konsumentów i dostosowania oferty produktowej opiera się w dużej mierze na opiniach klientów w czasie rzeczywistym. Firma wykorzystuje dane z mediów społecznościowych i ankiet e-mailowych, aby zbierać spostrzeżenia bezpośrednio od swojej bazy klientów.

Kluczowe korzyści uczenia maszynowego dla eCommerce

Natychmiastowy dostęp do odczuć klientów pozwala szybko reagować na pojawiające się problemy lub wykorzystywać pozytywne trendy.
Firmy mogą rozwiązywać problemy, ulepszać produkty i tworzyć bardziej spersonalizowane strategie marketingowe.
Social listening pomaga firmom monitorować odbiór społeczny, szybko identyfikując potencjalne kryzysy PR lub negatywne trendy przed ich eskalacją.
Marki mogą wykorzystywać zebrane informacje zwrotne do opracowywania strategii marketingowych, rozwoju produktów i obsługi klienta.

Chatboty do zautomatyzowanej obsługi klienta

Te chatboty opierają się na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), co pozwala im rozumieć i precyzyjnie odpowiadać na zapytania użytkowników.

Przykładowo, jeśli klient zapyta: "Kiedy dotrze moje zamówienie #12345?", chatbot zidentyfikuje intencję (pytanie o dostawę) i wyodrębni kluczowe informacje (numer zamówienia). Następnie pobiera odpowiednie szczegóły z bazy danych i udziela jasnej odpowiedzi, takiej jak: "Twoje zamówienie ma zostać dostarczone jutro".

Kluczowe korzyści uczenia maszynowego dla eCommerce

Chatboty przetwarzają zapytania i odpowiadają na nie w ciągu kilku sekund, zapewniając terminowe i pomocne odpowiedzi.
Firmy mogą zmniejszyć obciążenie zespołów wsparcia i obniżyć koszty operacyjne dzięki chatbotom, ponieważ są one zawsze włączone i gotowe do pomocy klientom w dowolnym momencie.
Chatboty są idealne do operacji na dużą skalę, ponieważ jednocześnie obsługują tysiące żądań.
Z każdą nową interakcją chatboty uczą się i dostosowują, poprawiając swoją dokładność i użyteczność w miarę upływu czasu.

Uczenie maszynowe w eCommerce: historie sukcesu naszych klientów

Platforma analityczna kampanii reklamowych

Innowise opracowało platformę analityczną opartą na sztucznej inteligencji, która wykorzystuje ML do optymalizacji kampanii reklamowych poprzez dopasowywanie zapytań użytkowników do najbardziej trafnych reklam, poprawiając pokrycie słów kluczowych i trafność reklam. Rozwiązanie to zwiększyło liczbę kliknięć reklam o 53%, skróciło czas generowania reklam o 25% i osiągnęło pokrycie 92% zapytań użytkowników.

Narzędzia AI do tworzenia stron internetowych i generowania treści

Nasz zespół zintegrował modele GPT OpenAI z platformą do tworzenia stron internetowych bez kodu, umożliwiając generowanie kodu i tworzenie treści za pomocą sztucznej inteligencji. W rezultacie rozwiązanie to skróciło czas dostosowywania witryny o 60%, poprawiło SEO dzięki zoptymalizowanym meta opisom i zwiększyło rankingi wyszukiwarek o 17%.

Ekosystem aplikacji internetowych oparty na sztucznej inteligencji

Przekształciliśmy ekosystem mediów cyfrowych naszego klienta, integrując zaawansowane rozwiązania AI w celu modernizacji aplikacji internetowych, poprawy komfortu użytkowania i optymalizacji wydajności operacyjnej. Kluczowe osiągnięcia obejmują wzrost miesięcznej liczby odwiedzających o 12% i redukcję kosztów profesjonalnej fotografii o 66% dzięki generowaniu tekstu na obraz za pomocą sztucznej inteligencji.

ML może zoptymalizować, spersonalizować i skalować Twój biznes - znajdźmy to, co najlepsze dla Ciebie!

Blokady i ograniczenia uczenia maszynowego w eCommerce

Oczywiście, eCommerce ML wspiera spersonalizowane doświadczenia zakupowe, przewidywanie potrzeb klientów i podejmowanie decyzji biznesowych z niewiarygodną precyzją. Ale za całą ekscytacją kryje się szereg wyzwań, które często pozostają niezauważone.

Przyjrzyjmy się bliżej przeszkodom, jakie może napotkać e-handel oparty na uczeniu maszynowym i co można zrobić, aby je pokonać.

Wyzwanie

Wdrożenie

Modele ML opierają się w dużej mierze na dużych ilościach wysokiej jakości danych, ale firmy zajmujące się handlem elektronicznym często borykają się z niekompletnymi i niespójnymi zestawami danych.

Korzystaj z narzędzi i technik czyszczenia danych, aby wstępnie przetworzyć dane i wyeliminować błędy przed wprowadzeniem ich do modeli ML. Współpraca z zewnętrznym dostawcą specjalizującym się we wzbogacaniu danych może również wypełnić luki w zbiorach danych.

Włączenie ML do istniejących systemów e-commerce, takich jak CRM lub ERP, może być złożone i czasochłonne.

Wybierz platformy ML, które oferują interfejsy API i konektory ułatwiające integrację z popularnymi narzędziami CRM, ERP lub marketingowymi. Współpracuj z doświadczonymi specjalistami ds. integracji, aby uzyskać płynne dostosowanie do istniejących systemów.

Dane historyczne wykorzystywane do uczenia modeli ML mogą zawierać błędy, takie jak niedostateczna reprezentacja określonych segmentów klientów lub trendów sezonowych.

Regularny audyt zestawów danych i modeli w celu zidentyfikowania i złagodzenia stronniczości. Używaj technik, takich jak ponowne próbkowanie, algorytmiczne korekty sprawiedliwości i zróżnicowane gromadzenie danych w celu zmniejszenia stronniczości.

Opracowywanie, szkolenie i wdrażanie modeli ML wymaga znacznych inwestycji w technologię, talent i infrastrukturę.

Zacznij od małych inwestycji i stopniowo skaluj inwestycje w miarę osiągania wymiernych wyników. Outsourcing rozwoju ML do doświadczonych partnerów może również obniżyć koszty początkowe przy jednoczesnym dostępie do dogłębnej wiedzy specjalistycznej.

Modele ML stworzone dla aplikacji o ograniczonej skali mogą nie być w stanie efektywnie skalować się, zwłaszcza przy rosnącej złożoności danych.

Wykorzystanie modułowych architektur i infrastruktury chmury do obsługi rosnących zbiorów danych i baz użytkowników. Korzystaj z narzędzi takich jak AutoML lub wstępnie wytrenowane modele, aby zmniejszyć złożoność skalowania.

Sfinalizujmy

Początkowy koszt wdrożenia algorytmów uczenia maszynowego dla eCommerce może być wysoki, ale wydajność i zwrot z inwestycji bez wątpienia sprawią, że będzie on wartościowy w dłuższej perspektywie. Firmy mogą uzyskać przewagę konkurencyjną, zwiększyć wskaźniki satysfakcji i osiągnąć większe zyski dzięki integracji takich narzędzi. Nasz zespół z przyjemnością pomoże Ci wykorzystać uczenie maszynowe w eCommerce.

Volha Ralko Kierownik ds. dostaw w eCommerce

Data: 14 lutego 2025 r.

Volha Ralko Kierownik ds. dostaw w eCommerce

Data: 14 lutego 2025 r.

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać dane osobowe użytkownika zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podanie numeru telefonu i przesłanie niniejszego formularza jest równoznaczne z wyrażeniem zgody na kontakt za pośrednictwem wiadomości tekstowej SMS. Mogą obowiązywać opłaty za wiadomości i transmisję danych. Możesz odpowiedzieć STOP, aby zrezygnować z dalszych wiadomości. Aby uzyskać więcej informacji, odpowiedz POMOC.