Zostaw swoje dane kontaktowe, a prześlemy Ci nasz oficjalny dokument e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Politykę Prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Dziękuję!

Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.

Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.

Dlaczego uczenie maszynowe jest dobre dla handlu detalicznego i e-commerce?

Co przychodzi ci do głowy, gdy myślisz o uczeniu maszynowym? Może to samochód Tesli z autopilotem lub robot wyprodukowany przez Boston Dynamics? Większość powszechnie znanych Rozwiązania uczenia maszynowego (ML) są pewnego rodzaju fenomenem, który (przynajmniej na razie) trudno sobie wyobrazić w naszym codziennym życiu.

Ale uczenie maszynowe to nie tylko takie ekskluzywne i (na razie) czasami nawet niepraktyczne produkty. W rzeczywistości prawie każda osoba na Ziemi dotyka ML niemal każdego dnia.

Mówimy o handel detaliczny i e-commerce. Kupujemy rzeczy każdego dnia, a większość z nich jest sprzedawana za pomocą różnych aplikacji Machine Learning.

Ale czy ML jest naprawdę pomocny i opłacalny dla takich firm? Znajdziemy odpowiedź na to pytanie (spoiler: zdecydowanie tak).

Handel elektroniczny może czerpać wiele korzyści z rozwiązań Machine Learning.

Podnieś poziom obsługi klienta i sprzedaży dzięki inteligentniejszemu oprogramowaniu opartemu na danych.

10 najlepszych zastosowań ML dla biznesu w 2021 r.

Zasadniczo istnieją dwa główne kierunki pracy ML w handlu detalicznym i e-commerce: ulepszanie wewnętrznych procesów biznesowych lub doświadczeń klientów. Jeśli jednak zagłębimy się nieco bardziej w temat, zobaczymy, że liczba możliwych zastosowań uczenia maszynowego nie sprowadza się do tych dwóch. Gdzie więc w szczególności ML może być i jest wykorzystywany?
Efektywna kontrola zapasów i zarządzanie zapasami

Zarządzanie zapasami wpływa na przepływy finansowe firmy zarówno bezpośrednio, jak i pośrednio. Przykładowo, nadmierne gromadzenie zapasów powoduje, że gromadzą się one bez żadnego celu, co może nawet prowadzić do problemu martwych zapasów. Z kolei zbyt małe zapasy mogą skutkować kosztami alternatywnymi i rozczarowaniem klientów, którzy nie mogli znaleźć potrzebnego produktu, co zrujnuje wizerunek sprzedawcy.

Uczenie maszynowe może na przykład pomóc w rozwiązaniu szerokiego zakresu problemów związanych z inwentaryzacją:

Śledzenie produktów w celu uniknięcia niedopasowań lub pomyłek, które mogą znacząco wpłynąć na doświadczenia klientów;
Wdrożenie ML może również pomóc w optymalizacji całego zarządzania zapasami, dzięki czemu dostawa towarów będzie szybsza, co zwiększy zadowolenie klientów;

Wykorzystanie uczenia maszynowego w przewidywaniu stanów magazynowych pomaga uniknąć nadmiaru i niedoboru zapasów, co poprawi wady finansowe firmy, a także wrażenia klientów

Dokładniejsze prognozowanie popytu i sprzedaży
Ten punkt jest bardzo podobny do poprzedniego. Analiza danych historycznych, takich jak sprzedaż w ciągu ostatnich 3-4 lat, z uwzględnieniem niektórych zmiennych pobocznych (takich jak sytuacja gospodarcza i polityczna) za pomocą uczenia maszynowego umożliwia przewidywanie, jak będzie przebiegać sprzedaż w przyszłości, co pozwala na bardziej precyzyjne i opłacalne tworzenie planów produkcyjnych, logistycznych i marketingowych. Co więcej, ML pozwala wykrywać nowe trendy rynkowe, zanim zauważą je wszyscy konkurenci, dzięki czemu zyskujesz przewagę czasową na wdrożenie zmian lub wprowadzenie nowych produktów i zdobycie większego udziału w rynku.
Utrzymanie predykcyjne

Kolejnym ważnym punktem dla każdej firmy jest stan sprzętu. Drobne usterki zdarzają się regularnie i to jest w porządku, nic nie jest idealne. Ale krytyczne awarie mogą mieć zbyt wysoką cenę.

Dlatego coraz więcej firm zaczyna praktykować konserwację predykcyjną. Dają one Machine Learning zestaw danych o tym, jak system działa w swojej normie, a po nauczeniu algorytm ostrzega o awariach, pozwalając firmie naprawić je, zanim będzie za późno.

Udoskonalanie wyników wyszukiwania i wyszukiwanie wizualne

W tej dziedzinie aplikacje ML są szeroko stosowane już od dłuższego czasu. Dzięki uczeniu maszynowemu wyszukiwarka może lepiej zrozumieć, czego w szczególności szuka klient, nawet jeśli zapytanie nie jest kompletne lub dokładne.

Technologia wyszukiwania wizualnego znacznie ułatwia użytkownikom znalezienie pożądanych towarów - wystarczy przesłać obraz i wybrać spośród podobnych opcji różnych marek. Może również pomóc w wykrywaniu piractwa i podróbek, aby zapobiec ich dystrybucji i utracie zysków.

Dynamiczne ustalanie cen

Kiedy ostatnio zamawiałeś Ubera? Czy cena była wyższa ze względu na wysoki popyt?

To dynamiczne ustalanie cen. W oparciu o stosunek dostępnych kierowców do zamówień, aplikacja oblicza cenę. Jeśli jest zbyt wiele zamówień, Uber podniesie cenę za przejazd, aby przyciągnąć więcej taksówkarzy na drogi, aby zaspokoić popyt. To spełnienie marzeń ekonomistów, prawda?

Stosując ML do decyzji cenowych, można osiągnąć taki efekt, który będzie miał pozytywny wpływ na przepływy finansowe marki. Zasadniczo, po nauczeniu się na dostarczonych danych, ML będzie w stanie obliczyć idealną cenę dla konkretnego towaru w danym momencie, co prowadzi do zwiększenia sprzedaży i wzrostu przychodów.

Up-selling i cross-selling
Chodzi o spersonalizowane rekomendacje. Kiedy klient odwiedza stronę internetową i wkłada przedmiot do koszyka (na przykład smartfon), system najprawdopodobniej zaproponuje coś powiązanego i prawdopodobnie potrzebnego (np. etui ochronne i szkło). A może wybrany towar ma lepszą alternatywę (w magazynie jest inny smartfon, który ma lepsze właściwości). Pozwalając uczeniu maszynowemu na tworzenie ofert powiązanych przedmiotów lub możliwych ulepszeń, firma może uzyskać znacznie większe przychody.
Wciągające doświadczenie klienta

W dzisiejszych czasach prowadzenie działalności gospodarczej to nie tylko świadczenie usług czy sprzedaż towarów. Chodzi również o to, w jaki sposób marka wchodzi w interakcje z klientami.

Era czekania przez wieki, aż w call center pojawi się wolny specjalista, który rozwiąże problem klienta, dobiegła końca. Wszystko musi być szybkie, wygodne i wyglądać naturalnie.

Można to osiągnąć dzięki technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP). Algorytm uczenia maszynowego można nauczyć rozpoznawania mowy lub tekstu i pobierania informacji o intencjach klienta. Następnie możliwe jest przeniesienie klienta do specjalisty ds. profilu przechodzącego przez call center, oszczędzając w ten sposób czas klienta i zwiększając jego doświadczenie interakcji z marką.

Rozwiązanie to można wdrożyć jako chatbota lub wirtualnego asystenta, gdy klient dzwoni na numer infolinii marki.

Segmentacja klientów i ukierunkowane kampanie marketingowe

Innym obszarem zastosowania uczenia maszynowego jest marketing ukierunkowany. ML może analizować informacje o klientach i segmentować je zgodnie z ich zachowaniami zakupowymi. ML umożliwia marketerom przejście od ogólnych kampanii dla wszystkich klientów do bardziej dostosowanych ofert we właściwym czasie, które idealnie pasują do każdej grupy odbiorców i tworzą zachęty do zakupu. Przy tym samym budżecie marketingowym i przydzielonych zasobach można osiągnąć wyższą konwersję, zwiększyć sprzedaż i lojalność wobec marki.

Przewidywanie i zapobieganie rezygnacji

Zawsze mamy do czynienia z napływem klientów. Niektórzy z nich przychodzą, ale niektórzy odchodzą.

Z pomocą algorytmów uczenia maszynowego można analizować powody rezygnacji w bardziej szczegółowy sposób, segmentować je w klastry zgodnie z ich zachowaniami zakupowymi i identyfikować tych, którzy prawdopodobnie wkrótce zrezygnują. Co więcej, algorytm uczenia maszynowego może wykryć ledwo zauważalne (ręcznie) korelacje i wzorce, dając w ten sposób dokładniejszy obraz przyczyn rezygnacji. Dzięki temu można reagować na czas i dostarczać klientom bardziej dopasowane oferty, aby zminimalizować to nieprzyjemne zjawisko.

Monitorowanie mediów społecznościowych przy użyciu NLP

Tworzenie kampanii marketingowych jest ważne, ale wiedza o tym, jak postrzegana jest Twoja marka, ma kluczowe znaczenie. Zbieranie informacji zwrotnych od klientów daje możliwość zobaczenia mocnych i słabych stron marki.

Informacje zwrotne mogą być zbierane bezpośrednio, ale istnieje również opcja otrzymywania informacji o postrzeganiu marki pośrednio, za pośrednictwem mediów społecznościowych.

Przypisując algorytm uczenia maszynowego do analizy postów i komentarzy w mediach społecznościowych dotyczących Twojej marki, możesz zbudować model tego, jak marka jest postrzegana przez potencjalnych i obecnych klientów: co im się w niej podoba, a co nie. Może mają jakiś pomysł na to, jak ją ulepszyć.

Wszystkie te informacje pomogą zrozumieć, czy zmierzasz we właściwym kierunku.

Zamiast konkluzji

Uczenie maszynowe jest więc naprawdę pomocne. Zwiększa przychody, pozwala lepiej zrozumieć, jak wszystko idzie, daje możliwość uniknięcia strat i optymalizacji procesów biznesowych... a nawet czatowania z klientami zamiast zmuszania ich do czekania w kolejce do następnego dostępnego specjalisty.

I choć wydaje się to dość kosztowne, to jednak się opłaci. Dlaczego więc nie wzmocnić biznesu tak uniwersalnym narzędziem, które może tak bardzo pomóc?

Dziękujemy za ocenę!
Dziękuję za komentarz!

Spis treści

Oceń ten artykuł:

4/5

4.9/5 (42 opinie)

Powiązane treści

Blog
Small cover Software development trends 2024
Blog
Mała osłona tokenizacji danych
Blog
Small cover Artificial intelligence in diagnostics market (1)
Blog
Blog
Mała okładka Ewolucja transakcji P2P
Blog
Tokenizacja Sprint
Blog
okładka
Blog
Blockchain w łańcuchu dostaw: przypadki użycia
Blog
Najważniejsze trendy w rozwoju oprogramowania
Blog
Inteligencja decyzyjna
Blog
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej
Blog
Język Google' Carbon może zastąpić C++
Blog

Przyniósł nam wyzwanie?

    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 Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

    Co będzie dalej?

    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

    2

    Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

    3

    Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

    4

    Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    strzałka