14 min läsning

Från data till vinst: Maskininlärningens inverkan på e-handeln

AI och ML

AR/VR/MR

eCommerce

Trender

I en värld där det har blivit allt viktigare att kunna förutse kundens nästa handling hoppas maskininlärning (ML) kunna bli ett magiskt piller för företag. ML tittar på stora mängder data för att förutsäga kundbeteenden och optimera allt från personalisering till lagerhantering.

I den här artikeln vill vi visa dig hur maskininlärning och eCommerce och hur maskininlärning kan användas inom e-handel för att öka din vinst.

ML:s roll inom e-handel

Den globala ML-marknaden var värd $19,20 miljarder kronor 2022 och förväntas stiga till $225,91 miljarder år 2030.

Verkar stort, eller hur?

Och allt detta beror på några viktiga trender som förändrar hur företag och kunder interagerar i online-shoppingvärlden.

Personalisering

Dagens kunder förväntar sig rekommendationer baserade på deras tidigare beteende, och när varumärken gör det rätt ökar konverteringen. Allt handlar om att få varje shoppingupplevelse att kännas som om den var skräddarsydd just för dig.

Omnichannel-upplevelse

Eftersom köparna i allt högre grad förväntar sig att kunna köpa online och hämta i butik, eller till och med bläddra i butiken och köpa online, fortsätter gränserna mellan digital och fysisk shopping att suddas ut.

Social handel

Plattformar som Instagram och TikTok förvandlas till marknadsplatser online där du kan köpa produkter. Den här mixen av underhållning och e-handel gör shopping enklare än någonsin.

Hållbarhet

Allt fler shoppare bryr sig om planeten och väljer varumärken som delar deras värderingar. Från hållbara förpackningar till etiskt framställda material - grönt är det nya svarta i e-handelsvärlden.

Typer av maskininlärning för e-handel

Maskininlärning förändrar i grunden hur e-handeln fungerar på backend, vilket gör det möjligt för företag att analysera data och fatta bättre beslut i processer som är betydligt mer komplexa.

Härnäst kommer du att upptäcka de viktigaste typerna av maskininlärningsteknik inom e-handel.

Övervakad inlärning

Den här typen av inlärning använder data som innehåller både indata och utdata. Om du till exempel försöker förutsäga om en kund kommer att lämna eller stanna kvar, kan indata vara saker som deras köpbeteende och utdata är om de stannade eller lämnade.

För att göra förutsägelser tittar en modell på mönster i tidigare data, till exempel hur kunder betedde sig innan de blev kundlösa, och använder dessa mönster för att förutsäga framtida beteende. Typiska algoritmer för detta ändamål inkluderar neurala nätverk, logistisk regression, beslutsträd och supportvektormaskiner.

Oövervakad inlärning

I stället för att ha märkta data (där vi vet resultatet) får maskinen råa, omärkta data och måste hitta mönster eller strukturer på egen hand. Det är så här oövervakad inlärning fungerar.

Vanliga algoritmer som används vid oövervakad inlärning är K-means-klustring, som grupperar liknande objekt tillsammans, och Principal Component Analysis (PCA), som förenklar komplexa data genom att fokusera på de viktigaste funktionerna. Dessa verktyg hjälper maskinen att hitta dolda mönster utan att behöva några fördefinierade etiketter.

Förstärkningsinlärning

Denna typ av inlärning innebär att maskinen lär sig genom försök och misstag, på samma sätt som människor lär sig av sina misstag. Maskinen interagerar med sin omgivning, vidtar åtgärder och får återkoppling i form av belöningar eller bestraffningar. Med tiden lär den sig vilka åtgärder som leder till de bästa resultaten.

En algoritm som ofta används inom reinforcement learning är Q-learning, som hjälper maskinen att avgöra vad som är bäst att göra i varje situation baserat på tidigare erfarenheter.

Generativ AI

Denna typ av maskininlärning innebär att systemet tränas i att skapa nya data som är mycket lika de data som det tränades på. Till skillnad från andra typer av inlärning som fokuserar på att klassificera eller förutsäga, fokuserar generativ AI på att skapa något nytt.

En populär modell för detta är GAN (generative adversarial networks), som består av två delar: den ena genererar nya data och den andra utvärderar dem för att avgöra om de är tillräckligt realistiska. De två delarna konkurrerar med varandra, vilket hjälper modellen att förbättras och skapa mer övertygande resultat över tid. Detta tillvägagångssätt används ofta vid skapandet av bilder.

Oavsett ML-typ kan vi hjälpa dig att få den att fungera för ditt e-handelsföretag

Hur man använder maskininlärning inom e-handel

Maskininlärning inom e-handel fokuserar främst på två nyckelområden: att förbättra den interna affärsverksamheten och höja kundupplevelsen. Men om vi gräver lite djupare ser vi att antalet maskininlärningslösningar för e-handel sträcker sig långt bortom.

Se nedan för några exempel på maskininlärning inom e-handel som driver innovation och effektivitet.

Personliga kundupplevelser

Att anpassa föråldrade marknadsföringsstrategier skulle innebära att man skickar massmejl till en kundbas med fördefinierade rabatter. Med hjälp av ML kan dock rabattstrategier skilja sig åt mellan olika individer beroende på deras tidigare köpbeteende.

Att skicka relevanta erbjudanden till människor gör det möjligt att öka kundlojaliteten, tack vare de stora chanserna till en faktisk konvertering. Kunderna älskar när de får erbjudanden som är skräddarsydda efter deras intressen, vilket får dem att känna sig nöjda och göra dem till återkommande kunder.

På plattformar som H&M förlitar sig funktioner som den personliga startsidan, Styleboard och Visual Search på ML för att rekommendera stilar och matchande artiklar baserat på användardata, inklusive surfhistorik, trender och bilder som delas av andra kunder. ML-algoritmer optimerar också kassaupplevelsen genom att tillhandahålla skräddarsydda betalnings- och kampanjalternativ baserade på regionala preferenser och tidigare kundbeteende.

Viktiga fördelar med maskininlärning för e-handel

Personliga upplevelser skapar lojalitet, vilket gör att kunderna förblir engagerade och återvänder för att handla.
Korsförsäljning och merförsäljning som baseras på individuellt beteende inspirerar kunderna att lägga till extra varor i kundvagnen.
Relevanta och lägliga knuffar, som påminnelser eller rabatter, hjälper till att slutföra köpet.
Insikter om kundernas preferenser ger bättre lagerplanering och distribution.

Dynamisk prissättning

Låt oss säga att du säljer en rad olika produkter, från elektronik till kläder. Allt eftersom tiden går börjar du se att bärbara högtalare blir en försäljningshit. Istället för att vänta på mänskligt ingripande dyker ML-algoritmer upp. De övervakar efterfrågan på mikrosekunder för att avgöra antalet förfrågningar om produkten i fråga och lägger fram ett förslag om att höja priset när det sker en topp. Samtidigt följer ML dina konkurrenters priser och justerar dina priser därefter.

För att undvika att du blir överväldigad av fakta som saknar bevis, kan du i stället ta ett exempel från verkligheten. Adspert's prissättningsverktygsom skapats med AWS-tjänster som Amazon SageMaker, använder en maskininlärningsmodell för att dynamiskt omprissätta produkter baserat på faktorer som synlighet, vinstmarginaler och konkurrens. Detta verktyg hjälper säljare att hålla sina produkter synliga, vilket i slutändan ökar försäljningen.

I ett annat scenario, låt oss föreställa oss att du har en lojal kundbas. ML belönar denna lojalitet genom att erbjuda mervärde till dina kunder. Det analyserar när kunderna tenderar att köpa samma produkt under en viss period och sätter en personlig prislapp på den för den tidsramen eller erbjuder frestande rabatter.

Viktiga fördelar med maskininlärning för e-handel

Prisjusteringar i realtid utnyttjar efterfrågeökningar och maximerar lönsamheten.
Automatiserad prissättning minskar behovet av manuella justeringar.
ML upptäcker priskänsliga produkter och justerar prissättningen för att öka konverteringsgraden.
Personliga priser och rabatter uppmuntrar till återkommande affärer.

Lagerhantering

Leverantörer använder maskininlärningsmodeller för e-handel för att bättre förstå försäljnings- och säsongstrender. Modellen gör det möjligt för dem att exakt förutse efterfrågan, vilket i sin tur bidrar till att undvika slutförsäljning av bästsäljande produkter (och upprörda kunder) eller överlagring av lågsäljande artiklar, vilket leder till överdrivna lager och högre lagringskostnader.

Genom att ta bort den manuella lagerspårningen kan ML utveckla automatiserade policyer för ombeställning eller omfördelning av lager.

Om en produkt som erbjuds på en viss plats säljer snabbt kan systemet automatiskt beställa om produkten från leverantörer eller överföra lager från en annan plats. Dessutom kan ML förutse störningar i leveranskedjan och till och med söka alternativ, t.ex. byta leverantör eller ändra transportväg.

Här är ytterligare ett exempel som kan hjälpa dig att få perspektiv. Walmart använder AI och maskininlärning för att optimera lagerhanteringen och leverera en exceptionell julhandel. Med hjälp av historiska data, prediktiv analys och avancerade system för leveranskedjan kan Walmart låta kunderna hitta de produkter de behöver vid rätt tidpunkt och på rätt plats, samtidigt som kostnaderna hålls nere.

Viktiga fördelar med maskininlärning för e-handel

Påfyllning justerar lagret i realtid och förhindrar störningar.
Lagerdistributionen är optimerad för snabbare leveranser mellan olika lager.
Potentiella lagersaldon eller överskottslager upptäcks tidigt.
Produkter med låg omsättning identifieras för kampanjer eller utförsäljning i rätt tid.
Lagerlayout och processer för orderplockning optimeras.

Smartare sökning av webbplatser

När kunderna söker efter produkter på din e-handelsplattform fungerar maskininlärning som en smart personlig shoppare. Den spårar vad de har klickat på, köpt och bläddrat i tidigare och använder sedan dessa data för att justera sökresultaten.

Så om en kund är svag för ett visst märke av sneakers kommer en ML-driven webbplats att visa dessa skor först, även om sökfrågan är lite felaktig eller innehåller ett skrivfel. Inga fler popup-fönster med "Menade du...?" - bara resultat som är begripliga direkt. Om de plötsligt börjar titta på vandringskängor eller en ny färg kommer maskininlärning att växla upp och prioritera dessa objekt i sökresultaten. Med tiden börjar webbplatsens sökfunktion förutse vad kunderna vill ha och hjälpa dem att hitta det snabbare.

Ett annat exempel från verkligheten för att inspirera och illustrera poängen. Alibabas AI-innovationer, till exempel Taobao Wenwen, förbättrar sökresultaten genom att erbjuda personliga produktrekommendationer, sammanfatta för- och nackdelar och tillhandahålla multimediainnehåll som videor och livestreams direkt kopplade till sökfrågor.

Viktiga fördelar med maskininlärning för e-handel

Korrekta, personliga sökresultat gör kunderna mer benägna att slutföra köpet.
Skräddarsydda sökupplevelser skapar en känsla av personalisering, vilket främjar förtroende och lojalitet.
Minskade kundtjänstfrågor om att hitta produkter frigör resurser för andra affärsprioriteringar.
Maskininlärning anpassar sig till växande produktkataloger och kundbaser utan att göra avkall på effektiviteten.

Förebyggande av bedrägerier och säkerhet

Maskininlärning inom e-handel analyserar kundernas beteende för att fastställa normala mönster och snabbt upptäcka eventuella avvikelser eller anomalier. Det kan t.ex. handla om transaktioner som kommer från en oväntad plats eller en plötslig ökning av köp med högt värde.

När ML upptäcker något misstänkt kan systemet vidta omedelbara åtgärder, som att blockera transaktionen eller be om extra verifiering, samtidigt som legitima kunder kan handla fritt. I takt med att bedragarna hittar på nya taktiker blir systemet smartare genom att uppdatera sig med ny data.

Detta innebär att maskininlärning för e-handel kan minska bedrägerier, upprätthålla kundernas förtroende och fokusera på tillväxt utan att ständigt övervaka hot. Det perfekta exemplet på detta är Amazons ML-lösningar för upptäckt av bedrägerier som utvärderar risker direkt, vilket ger företag möjlighet att agera omedelbart. Misstänkt aktivitet kan blockeras eller nekas på plats, medan betrodda transaktioner går vidare utan problem.

Låt oss ta en djupare titt på eBay. De investerar miljoner årligen i teknik, partnerskap och mänskliga resurser för att bekämpa olagliga listor. Plattformen använder en kombination av automatiserade filter, bildigenkänning, maskininlärningsverktyg och manuell granskning av agenter för att proaktivt upptäcka och ta bort problematiska annonser innan de visas på webbplatsen.

Viktiga fördelar med maskininlärning för e-handel

Genom att förhindra bedrägliga transaktioner i realtid kan företag undvika återbetalningar och ekonomiska förluster.
Kunderna känner sig säkrare när de handlar på en plattform som skyddar mot bedrägerier, vilket leder till högre förtroende och upprepade köp.
Med färre falska positiva resultat upplever legitima kunder färre störningar i kassan, vilket förbättrar chanserna att slutföra köpet.
En säker shoppingmiljö förbättrar ett företags rykte, vilket kan locka nya kunder.

Marknadsföringsstrategi

En marknadsföringsstrategi för en webbutik som fungerar bra kan bli ännu mer effektiv när e-handelsmarknadsföring med maskininlärning är inblandad. ML-algoritmer kan till exempel segmentera kunder baserat på deras köpvanor, surfhistorik och preferenser, vilket gör det möjligt för företag att skicka personliga erbjudanden eller rekommendationer. Genom att analysera kundernas aktivitet kan man också identifiera kunder som sannolikt kommer att byta leverantör, vilket gör det möjligt för företag att vidta proaktiva åtgärder, t.ex. skicka riktade erbjudanden för att behålla kunder.

Det är anmärkningsvärt att företag som Starbucks använder AI för att analysera kundbeteende och erbjuda personliga kampanjer eller rekommendationer genom sitt Deep Brew-program. AI möjliggör en mer effektiv segmentering för att rikta rätt budskap till rätt målgrupp vid rätt tidpunkt.

Viktiga fördelar med maskininlärning för e-handel

ML personaliserar marknadsföringsmeddelanden, vilket leder till ökat kundengagemang genom relevant innehåll och relevanta erbjudanden.
Prediktiv analys hjälper till att rikta skräddarsydda erbjudanden till rätt kunder, vilket leder till förbättrad konverteringsgrad.
ML-drivna modeller för att förutse kundbortfall identifierar riskkunder, vilket möjliggör proaktiva strategier för att minska kundbortfallet.
ML optimerar annonsinriktning och budgetallokering, vilket resulterar i mer kostnadseffektiva marknadsföringskampanjer med högre avkastning.

A/B-testning med AI

Traditionell A/B-testning innebär att man skapar flera versioner av en webbsida för att avgöra vilken som fungerar bäst. Det är långsamt, tråkigt och, ärligt talat, lite gammaldags. Däremot accelererar maskininlärning processen. Det testar och optimerar dynamiskt varje litet element på en sida - CTA-knappen, färgschemat eller layouten - över olika mätvärden som konverteringsfrekvenser och klick.

Och det bästa av allt? Den kan analysera och anpassa sig kontinuerligt och identifiera den bästa konfigurationen snabbare än någon människa skulle kunna göra. Så istället för att köra experiment i dagar eller veckor kan AI finjustera sidor på några minuter.

Viktiga fördelar med maskininlärning för e-handel

Dynamiska justeringar resulterar i sidor som konverterar besökare till kunder på ett mer effektivt sätt.
ML optimerar element baserat på användarnas beteende, vilket skapar en mer skräddarsydd upplevelse.
Genom att kontinuerligt förbättra sidelementen maximerar ML värdet av varje besök på webbplatsen.
ML kan hantera komplexa tester över flera sidor eller plattformar och skalas utan extra ansträngning.

Logistik och operativ effektivitet

Tänk dig att du gör en onlinebeställning och får den levererad till din dörr nästan omedelbart. Den typen av snabbhet drivs av maskininlärning som tar stora mängder data - dina shoppingvanor, lagernivåer, till och med vägförhållanden - och använder den för att fatta snabba beslut som optimerar leveranstider och logistik.

Ta till exempel Walmart. AI används för att sammanställa produktkataloger, analysera kund- och shoppingtrender och påskynda logistiken för tredjepartsförsäljare som använder Walmart Fulfillment Services. Samtidigt använder Amazon generativ AI för att ta saker ett steg längre. Det optimerar leveransvägar, förbättrar lagerrobotik och förutsäger var lager ska placeras för att göra frakt samma dag till verklighet.

Viktiga fördelar med maskininlärning för e-handel

Datadrivna leveransrutter och förutseende lagerplacering ger snabbare orderuppfyllnad.
Smartare robotteknik och ML-drivna system snabbar upp verksamheten, minskar det manuella arbetet och förbättrar precisionen.
Effektiv ruttplanering och lagerhantering minskar transport- och driftskostnaderna.
Förfinad logistik minskar transportavstånden och minimerar koldioxidavtrycket.

Innovationer inom bild och röst

När kunder laddar upp bilder eller tar foton analyserar ML-algoritmer det visuella, matchar dem med produktkataloger och föreslår liknande artiklar. Visuella rekommendationer gör också shoppingupplevelsen mer personlig baserat på användarens tidigare beteende. Virtuella provningar, som drivs av förstärkt verklighet (AR), kan kunderna se hur produkter som kläder eller accessoarer skulle se ut på dem innan de köper dem.

Ett bra exempel på detta är den välkända L'Oréal Paris. Varumärket har samarbetat med ModiFace, som är ledande inom skönhetsteknik, för att skapa en uppslukande virtuell makeupsimulator. Virtual Try On-funktionen drivs av förstärkt verklighet för att leverera realistiska sminksimuleringar, vilket hjälper användarna att anpassa sin skönhetsupplevelse.

Röstsökning låter kunderna hitta produkter med hjälp av kommandon på naturligt språk. ML-drivna röstassistenter ger också kundsupport i realtid, svarar på frågor eller hjälper till med orderspårning. Använda Azure AI-teknik, ASOS integrerade språkmodeller och trenddata för att direkt kunna sammanställa modeurval med fokus på kundernas preferenser och de senaste modetrenderna.

Viktiga fördelar med maskininlärning för e-handel

Med hjälp av visuell och röstbaserad teknik kan varumärken skapa en sammanhängande upplevelse på webbplatser, i mobilappar, röstassistenter och sociala medieplattformar.
Konsekvent visuell varumärkesprofilering (logotyper, färger) och unika röstelement (ton, stil) bidrar till att förstärka varumärkesidentiteten.
Röstinteraktioner kan ge insikter om kundernas känslor och preferenser, och visuella data visar hur kunderna reagerar på specifikt innehåll.
Röstteknik möjliggör handsfree-interaktion, vilket ökar tillgängligheten för personer med funktionsnedsättning och gör det enklare för dem som är på språng att interagera med ett varumärke.

Sentimentanalys och socialt lyssnande

ML går längre än bara nyckelord; den förstår sammanhang, sarkasm och känslomässiga undertoner och fångar upp känslor som annars skulle kunna förbises. Detta gör att företag kan hantera problem snabbare och hålla fingret på pulsen när det gäller trender och justera sina strategier därefter.

Ett bra exempel här är Amazonsom har utnyttjat AI för att hjälpa användare att snabbt navigera i och förstå recensioner, till exempel genom att generera sammanfattande höjdpunkter som fångar gemensamma teman och känslor från recensioner.

Social listening använder avancerade verktyg för att övervaka sociala medier och onlineplattformar efter relevanta omnämnanden, hashtags eller nyckelord. De kan också analysera sentiment, vilket liknar sentimentanalys, men med ett bredare fokus på konversationer kring ett ämne snarare än enskilda recensioner eller feedback.

Zara's för att förstå konsumenternas behov och anpassa sitt produktutbud är starkt beroende av kundfeedback i realtid. Företaget använder data från sociala medier och e-postundersökningar för att samla in insikter direkt från sin kundbas.

Viktiga fördelar med maskininlärning för e-handel

Omedelbar tillgång till hur kunderna mår gör det möjligt att snabbt reagera på nya problem eller dra nytta av positiva trender.
Företag kan ta itu med smärtpunkter, förbättra produkter och skapa mer personliga marknadsföringsstrategier.
Social listening hjälper företag att övervaka allmänhetens uppfattning och snabbt identifiera potentiella PR-kriser eller negativa trender innan de eskalerar.
Varumärkena kan använda den insamlade feedbacken för att informera om strategier för marknadsföring, produktutveckling och kundservice.

Chatbots för automatiserad kundsupport

Dessa chatbottar bygger på NLP (Natural Language Processing), vilket gör att de kan förstå och svara på användarnas frågor på ett korrekt sätt.

Om en kund till exempel frågar: "När kommer min order #12345?" identifierar chatboten avsikten (en fråga om leverans) och extraherar nyckelinformationen (ordernumret). Den hämtar sedan relevanta uppgifter från databasen och ger ett tydligt svar, t.ex: "Din order är planerad att levereras i morgon."

Viktiga fördelar med maskininlärning för e-handel

Chatbots bearbetar och besvarar frågor på några sekunder och ger snabba och hjälpsamma svar.
Företag kan minska arbetsbelastningen på supportteamen och sänka driftskostnaderna med chatbots eftersom de alltid är på plats och redo att hjälpa kunderna när som helst.
Chatbots är idealiska för storskalig verksamhet, eftersom de samtidigt hanterar tusentals förfrågningar.
Med varje ny interaktion lär sig chatbottar och anpassar sig, vilket förbättrar deras noggrannhet och användbarhet över tid.

Maskininlärning inom e-handel: våra kunders framgångshistorier

Plattform för analys av annonskampanjer

Innowise utvecklade en AI-driven analysplattform som använder ML för att optimera annonskampanjer genom att matcha användarförfrågningar med de mest relevanta annonserna, förbättra sökordstäckningen och annonsrelevansen. Lösningen ökade antalet annonsklick med 53%, minskade annonsgenereringstiden med 25% och uppnådde en täckning av användarförfrågningar på 92%.

Webbplatsbyggande och innehållsgenererande AI-verktyg

Vårt team integrerade OpenAI:s GPT-modeller i en plattform för att bygga webbplatser utan kod, vilket möjliggjorde AI-driven kodgenerering och innehållsskapande. Som ett resultat minskade lösningen tiden för anpassning av webbplatsen med 60%, förbättrade SEO med optimerade metabeskrivningar och ökade sökmotorrankingen med 17%.

AI-drivet ekosystem för webbappar

Vi förändrade ekosystemet för digitala medier hos vår kund genom att integrera avancerade AI-lösningar för att modernisera webbappar, uppgradera användarupplevelsen och optimera den operativa effektiviteten. Bland de viktigaste resultaten kan nämnas en ökning av antalet besökare per månad med 12% och en minskning av kostnaderna för professionell fotografering med 66% genom generativ AI för text-till-bild.

ML kan optimera, anpassa och skala upp ditt företag - låt oss hitta det som är bäst för dig!

Vägspärrar och begränsningar för maskininlärning inom e-handel

Visst, ML för e-handel driver personliga shoppingupplevelser, förutspår kundbehov och driver affärsbeslut med otrolig precision. Men bakom all uppståndelse ligger en rad utmaningar som ofta går obemärkta förbi.

Låt oss ta en närmare titt på de hinder som e-handel med maskininlärning kan möta och vad som kan göras för att navigera i dessa hinder.

Utmaning

Lösning

ML-modeller är starkt beroende av stora volymer data av hög kvalitet, men e-handelsföretag kämpar ofta med ofullständiga och inkonsekventa dataset.

Använd verktyg och tekniker för datarengöring för att förbehandla data och eliminera fel innan de matas in i ML-modeller. Att samarbeta med en tredjepartsleverantör som specialiserat sig på dataanrikning kan också fylla luckor i dataset.

Att integrera ML i befintliga e-handelssystem, t.ex. CRM eller ERP, kan vara komplicerat och tidskrävande.

Välj ML-plattformar som erbjuder API:er och anslutningar för enklare integration med populära CRM-, ERP- eller marknadsföringsverktyg. Samarbeta med erfarna integrationsspecialister för att få en smidig anpassning till befintliga system.

Historiska data som används för att träna ML-modeller kan innehålla felaktigheter, t.ex. underrepresentation av specifika kundsegment eller säsongstrender.

Granska regelbundet datauppsättningar och modeller för att identifiera och minska partiskhet. Använd tekniker som omprovtagning, algoritmiska rättvisejusteringar och mångsidig datainsamling för att minska partiskheten.

För att utveckla, utbilda och använda ML-modeller krävs betydande investeringar i teknik, talanger och infrastruktur.

Börja i liten skala och öka investeringarna efterhand som du uppnår mätbara resultat. Att lägga ut ML-utvecklingen på erfarna partners kan också sänka de initiala kostnaderna samtidigt som man får tillgång till djupgående expertis.

ML-modeller som skapats för appar i begränsad skala kan sakna kapacitet att skala effektivt, särskilt med ökande datakomplexitet.

Utnyttja modulära arkitekturer och molninfrastruktur för att hantera växande datamängder och användarbaser. Använd verktyg som AutoML eller förtränade modeller för att minska komplexiteten vid uppskalning.

Låt oss slutföra

Den initiala kostnaden för att implementera maskininlärningsalgoritmer för e-handel kan vara hög, men effektiviteten och avkastningen på investeringen kommer utan tvekan att göra det värdefullt på lång sikt. Företag kan utveckla en konkurrensfördel, öka kundnöjdheten och tjäna mer pengar genom att integrera sådana verktyg. Vårt team skulle gärna hjälpa dig att använda maskininlärning i e-handeln till din fördel.

Volha Ralko Leveranschef inom e-handel

Datum: 14 februari 2025

Volha Ralko Leveranschef inom e-handel

Datum: 14 februari 2025

Innehållsförteckning

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande

Skicka ett röstmeddelande till oss

Bifoga dokument

Ladda upp filen

Du kan bifoga 1 fil på upp till 2 MB. Giltiga filformat: pdf, jpg, jpeg, png.

Genom att klicka på Skicka samtycker du till att Innowise behandlar dina personuppgifter enligt våra Integritetspolicy för att förse dig med relevant information. Genom att lämna ditt telefonnummer samtycker du till att vi kan kontakta dig via röstsamtal, SMS och meddelandeappar. Samtals-, meddelande- och datataxor kan gälla.