Lämna dina kontaktuppgifter så skickar vi vårt whitepaper till dig via e-post
Jag samtycker till att mina personuppgifter behandlas för att skicka personligt marknadsföringsmaterial i enlighet med Integritetspolicy. Genom att bekräfta inlämningen samtycker du till att få marknadsföringsmaterial
Tack!

Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.

Innowise är ett internationellt företag som utvecklar mjukvara för hela cykeln som grundades 2007. Vi är ett team på över 1600+ IT-proffs som utvecklar mjukvara för andra företag yrkesverksamma över hela världen.
Om oss
Innowise är ett internationellt företag som utvecklar mjukvara för hela cykeln som grundades 2007. Vi är ett team på över 1600+ IT-proffs som utvecklar mjukvara för andra företag yrkesverksamma över hela världen.

Varför maskininlärning är bra för detaljhandel och e-handel

Vad tänker du på när du tänker på maskininlärning? Kanske är det en Teslas bil med autopilot eller en robot producerad av Boston Dynamics? De flesta av de allmänt kända Maskininlärningslösningarna (ML) är något slags fenomen som (åtminstone för tillfället) är svårt att föreställa sig att användas i våra vanliga liv varje dag.

Men maskininlärning handlar inte bara om sådana exklusiva och (ännu för tillfället) ibland till och med opraktiska produkter. Egentligen berör nästan varje person på jorden ML nästan varje dag.

Vi pratar om detaljhandel och e-handel. Vi köper saker varje dag och det mesta säljs med hjälp av olika Maskininlärningsapplikationer.

Men är ML verkligen användbart och lönsamt för sådana företag? Vi kommer att hitta ett svar på detta (spoiler: det är definitivt).

E-handel kan extrahera mycket värde från maskininlärningslösningar.

Höj din kundupplevelse och försäljning med smartare, datadriven programvara.

Topp 10 applikationer av ML för företag 2021

I grund och botten finns det två huvudsakliga arbetsriktningar för ML inom detaljhandel och e-handel: förbättra inre affärsprocesser eller kundupplevelse. Men om vi gräver lite djupare in i ämnet ser vi att antalet möjliga applikationer för maskininlärning inte kokar ner till dessa två. Så, där särskilt ML kan vara och används?
Effektiv lagerstyrning och lagerhantering

Lagerhantering påverkar företagets finansiella flöden både direkt och indirekt. Till exempel får överlagringsartiklar lager staplade upp utan något syfte, vilket till och med kan leda till ett dött lagerproblem. Tvärtom kan understocking leda till möjlighetskostnader och besvikna kunder som inte kunde hitta den nödvändiga artikeln, vilket kommer att förstöra säljarens image.

Maskininlärning kan hjälpa till att lösa ett brett spektrum av lagerrelaterade problem, till exempel:

Spåra produkter så att det inte finns några missmatchningar eller mix-ups, vilket dramatiskt kan påverka kundupplevelsen;
Implementering av ML kan också hjälpa till genom att optimera hela lagerhanteringen, vilket gör leveransen av varor snabbare, vilket kommer att förbättra kundupplevelsen;

Att använda maskininlärning i lagerförutsägelse hjälper till att undvika över- och understockning, vilket kommer att förbättra företagets ekonomiska brister såväl som kundupplevelsen

Mer exakt efterfrågan och försäljningsprognoser
Denna punkt är ungefär som den föregående. Analys av historiska data som försäljning under tidigare 3-4 år med tanke på vissa sidovariabler (som ekonomisk och politisk situation) med maskininlärning gör det möjligt att förutsäga hur försäljningen kommer att gå i framtiden, vilket gör det möjligt att göra Produktions-, Logistik- och marknadsplaner mer exakta och kostnadseffektiva. Och dessutom gör ML det möjligt att upptäcka nya marknadstrender innan alla konkurrenter märker dem, så att du får tidsfördelen att genomföra förändringar eller lansera nya produkter och tjäna högre marknadsandelar.
Förebyggande underhåll

En annan viktig punkt för alla företag är utrustningens skick. Små brister uppstår regelbundet och det är okej, ingenting är perfekt. Men kritiska misslyckanden kan komma till ett pris som är för högt för att täcka.

Det är därför fler och fler företag börjar träna förutsägbart underhåll. De ger maskininlärning en uppsättning data om hur systemet fungerar i sin norm och efter att ha lärt sig algoritmen varnar om fel, så att företag fixar dem innan det är för sent.

Sökmotor resultat raffinering och visuell sökning

På detta område har ML-applikationer redan använts i stor utsträckning under lång tid. Tack vare maskininlärning kan en sökmotor bättre förstå vad en kund söker efter, även om begäran inte är fullständig eller korrekt.

Den visuella söktekniken gör det mycket lättare för användarna att hitta önskade varor – allt de behöver är att ladda upp en bild och välja mellan liknande alternativ av olika märken. Det kan också bidra till att upptäcka piratkopiering och förfalskningar för att förhindra deras distribution och förlust av vinst.

Dynamisk prissättning

När beställde du en Uber senast? Var det ett högre pris på grund av hög efterfrågan?

Det är dynamisk prissättning. Baserat på förhållandet mellan tillgängliga drivrutiner och beställningar beräknar appen priset. Om det finns för många beställningar kommer Uber att höja priset för en åktur för att få fler taxichaufförer till vägarna så att efterfrågan skulle uppfyllas. Det är en ekonoms dröm som går i uppfyllelse, eller hur?

Genom att tillämpa ML på prissättningsbeslut är det möjligt att uppnå en sådan effekt, vilket kommer att ha en positiv inverkan på ett varumärkes finansiella flöde. I grund och botten, efter att ha läst på tillhandahållna data, kommer ML att kunna beräkna det perfekta priset för en viss vara vid ett visst ögonblick, vilket leder till högre försäljnings-och intäktstillväxt.

Merförsäljning och korsförsäljning
Det handlar om personliga rekommendationer. När en kund besöker en webbplats och lägger en vara i kundvagnen (till exempel en smartphone) kommer systemet sannolikt att erbjuda något relaterat och eventuellt nödvändigt (som skyddsfodral och glas). Eller kanske det valda godet har något bättre alternativ (det finns en annan smartphone i lager som har bättre egenskaper). Genom att låta maskininlärning komponera erbjudanden för relaterade artiklar eller möjliga uppgraderingar kan ett företag få mycket större intäkter.
Uppslukande kundupplevelse

Numera handlar det inte bara om att tillhandahålla tjänster eller sälja varor. Det handlar också om hur varumärket interagerar med kunderna.

Tiden att vänta i åldrar medan det kommer att finnas en gratis specialist på ett callcenter för att lösa kundens problem är över. Allt måste vara snabbt, bekvämt och se naturligt ut.

Detta kan uppnås med NLP-teknik (Natural Language Processing). En maskininlärningsalgoritm kan läras att känna igen tal eller text och hämta information om kundens avsikter. Efter detta är det möjligt att överföra kunden till profilspecialisten som passerar callcenteret, vilket sparar tid för kunden och förbättrar sin upplevelse av interaktion med varumärket.

Denna lösning kan implementeras som en chatbot eller en virtuell assistent när en kund ringer ett varumärkes hotline-nummer.

Kundsegmentering och riktade marknadsföringskampanjer

Ett annat användningsområde för maskininlärning är riktad marknadsföring. ML kan analysera information om kunder och segmentera dem efter deras köpbeteende. ML ger marknadsförare möjlighet att byta från allmänna kampanjer för alla kunder till mer skräddarsydda erbjudanden vid rätt tidpunkt som idealiskt passar varje publik och skapar incitament för köp. Med samma marknadsföringsbudget och tilldelade resurser når du högre konvertering, ökar försäljningen och ökar varumärkeslojaliteten.

Churn förutsägelse och förebyggande

Det finns alltid ett flöde av kunder. Några av dem kommer, men andra går.

Med hjälp av ML-algoritmer är det möjligt att analysera churn-orsakerna på ett mer detaljerat sätt, segmentera dem i kluster enligt deras köpbeteende och identifiera de som sannolikt kommer att churn snart. Dessutom kan en maskininlärningsalgoritm upptäcka knappt märkbara (manuellt) korrelationer och mönster, vilket ger en mer exakt bild av churnskäl. Så du kan svara i tid och ge kunderna mer skräddarsydda erbjudanden för att minimera detta obehagliga fenomen.

Övervakning av sociala medier med NLP

Att sätta upp marknadsföringskampanjer är viktigt, men att veta hur ditt varumärke uppfattas är viktigt. Att samla feedback från kunder ger möjlighet att se starka och svaga sidor av ett varumärke.

Denna feedback kan samlas in direkt, men det finns också ett alternativ att få information om varumärkesuppfattning indirekt via sociala medier.

Genom att tilldela en maskininlärningsalgoritm för att analysera inlägg och kommentarer på sociala medier om ditt varumärke kan du bygga en modell för hur varumärket ses av potentiella och nuvarande kunder: vad de tycker om varumärket, vad de inte gör. kanske har de en uppfattning om hur man kan förbättra.

All denna information hjälper till att förstå om du rör dig i rätt riktning.

Istället för slutsats

Maskininlärning är verkligen till hjälp. Öka intäkterna, ge bättre förståelse för hur allt går, ge möjligheter att undvika förluster och optimera affärsprocesser... och till och med chatta med kunder istället för att få dem att vänta i kö för nästa tillgängliga specialist.

Och även om det verkar vara ganska dyrt, kommer det att löna sig. Så varför inte öka ett företag med ett sådant universellt verktyg som kan göra så mycket hjälp?

Tack för ditt betyg!
Tack för din kommentar!

Innehållsförteckning

Betygsätt den här artikeln:

4/5

4,9/5 (42 recensioner)

Relaterat innehåll

Blogg
Small cover The evolution of P2P transactions
Blogg
juniora utvecklare
Blogg
Framtidens smarta hem
Blogg
De viktigaste trenderna inom mjukvaruutveckling
Blogg
10 programvaruarkitekturmönster du borde veta om
Blogg
Beslutsunderrättelseverksamhet
Blogg
Artificiell intelligens i vården
Blogg
Google's Carbon-språk kan ersätta C++
Blogg
Blogg

Har du en utmaning för oss?

    Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information
    Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre
     
    Bifoga ytterligare dokument vid behov
    Ladda upp filen

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

    Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.

    Vad händer härnäst?

    1

    Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

    2

    Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

    3

    Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

    4

    Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.

    Tack!

    Ditt meddelande har skickats.
    Vi behandlar din begäran och kontaktar dig så snart som möjligt.

    Tack!

    Ditt meddelande har skickats.
    Vi behandlar din begäran och kontaktar dig så snart som möjligt.

    pil