Machine learning spotykamy coraz częściej w e-commerce
E-commerce jest jedną z pierwszych branż, które zaczęły wykorzystywać wszystkie korzyści płynące z udziału machine learning. Jedne z pierwszych firm, które zaczęły korzystać z pomocy sztucznej inteligencji (AI) to m.in. Zalando, Asos. Firmy te stale inwestują, aby mieć lepszą wiedzę o swoim kliencie, spersonalizować ofertę dla jego potrzeb, poprawić jego obsługę i zautomatyzować procesy manualne. System rekomendacji i wykorzystanie machine learning w branży e-commerce bezpośrednio przekłada się na zyski i zwiększa udział firm w rynku dzięki lepszemu pozyskiwaniu klientów.
Zespół konsultantów Addepto machine learning przeanalizował, które rozwiązania mają obecnie największy potencjał. Poniżej znajduje się kilka przykładów zastosowań uczenia maszynowego. Mogą one pomóc spieniężyć Twoje dane i poprawić obsługę klienta.
1. System rekomendacji
Machine learning w e-commerce ma niewiele kluczowych przypadków zastosowania. System personalizacji i rekomendacji jest najgorętszym trendem w globalnej przestrzeni e-commerce. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i przetwarzaniu ogromnych ilości danych, można dokładnie przeanalizować aktywność online setek milionów użytkowników. Na jego podstawie można tworzyć rekomendacje produktów, dostosowane do konkretnego klienta lub grupy (auto-segmentacja).
Analizując zebrane dane o aktualnym ruchu na stronach internetowych można określić, z których podstron korzystał klient. Można określić również, czego szukał i gdzie spędzał większość czasu. Na podstawie różnych informacji: profilu dotychczasowej aktywności klienta, jego preferencji (np. ulubionego koloru), danych z mediów społecznościowych, lokalizacji i pogody – wyniki zostaną wyświetlone na spersonalizowanej stronie z sugerowanymi produktami, które najprawdopodobniej go zainteresują.
2. Personalizacja treści na stronie internetowej
Odpowiednio spersonalizowana treść na stronie internetowej lub aplikacji mobilnej zwiększa konwersję i zaangażowanie klienta. Wybór najlepszej treści jest możliwy dzięki algorytmom machine learning. Dzięki temu algorytmy mogą znaleźć wzorce z dużej ilości danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych (w tym obrazów i tekstu).
Algorytmy AI biorą pod uwagę różne czynniki, takie jak: ulubiony styl i kolor, intensywność obrazu, historię aktywności, preferencje itp. Wyniki na stronie internetowej są dostosowywane do osobistych preferencji każdej osoby. W ten sposób rekomendacja w e-commerce może pomóc w zwiększeniu Twoich przychodów.
3. Machine Learning dla dynamicznego ustalania cen w e-commerce
Machine Learning może być bardzo pomocny w przypadku dynamicznej wyceny i może poprawić Twoje KPI. Pomoc ta wynika z możliwości uczenia się nowych wzorców na podstawie danych za pomocą algorytmów ML. Algorytmy te stale uczą się na podstawie nowych informacji i wykrywają nowe wymagania i trendy.
Z tego powodu właśnie sprzedawcy internetowi mogą wykorzystywać modele ML do dynamicznego ustalania cen. Zamiast prostego obniżania cen firmy handlu elektronicznego mogłyby skorzystać z modeli predykcyjnych, które pozwolą im na określenie najlepszej ceny dla każdego produktu.
Można wybrać ofertę, optymalną cenę i wyświetlić zniżki w czasie rzeczywistym, które będą również uwzględniać stan magazynu, co ma na celu maksymalizację sprzedaży i optymalizację zapasów.
4. Badania A/B z wykorzystaniem AI
Testy A/B umożliwiają dostosowanie produktu (np. strony internetowej) do potrzeb konsumentów. Prawie 80% wariantów testów A/B nie daje pozytywnych wyników. Przeprowadzenie tego procesu jest bardzo trudne i pracochłonne, dlatego metody sztucznej inteligencji z pewnością mogą być pomocne.
Automatyzacja procesu doboru cech platformy (produktu), które powinny zostać zmienione poprzez zastosowanie algorytmu genetycznego. Bazuje to na najlepszych proponowanych zmianach w produkcie, które algorytm może zaoferować. Dla przykładu zauważenie, że większy przycisk „KUP” na stronie zwiększył sprzedaż o 1%, możemy sprawdzić, czy jego dalsze powiększenie może poprawić wyniki.
Automatyczna segmentacja klientów na grupy wykorzystuje bezobsługowe modele ML w zależności od ich charakterystyki (wiek, płeć, wydatki, preferencje itp.) oraz personalizacja treści (produkt na ich potrzeby). Na przykład dla kobiet powyżej 40 roku życia głównym kolorem strony będzie burgund, natomiast dla mężczyzn poniżej 20 roku życia będzie to kolor niebieski.
Szybsze znajdowanie optymalnych opcji stron / produktów poprzez zastosowanie samouczących się algorytmów AI zamiast powtarzalnej i żmudnej pracy może być niezwykle korzystne. Dzięki temu sprzedawcy internetowi mogliby skrócić czas żmudnej pracy z kilku miesięcy do kilku dni.
5. Przewidywania z wykorzystaniem machine learning w e-commerce
Przewidywanie, czy dany użytkownik dokona zakupu w określonej kategorii produktu w czasie rzeczywistym – tak, aby sprzedawca mógł odpowiednio zareagować (np. zadzwonić do tej osoby lub wysłać e-mail z angażującą treścią) daje możliwość zwiększenia konwersji np. w czasie, gdy klient rozważa dokonanie zakupu.
Przewidywanie również czy użytkownik będzie wracał i jakich zakupów dokona w określonym czasie może pomóc również w dopasowaniu właściwego komunikatu marketingowego do tej osoby, aby zwiększyć konwersję przyszłego zakupu i zachęcić ją do powrotu.
Właściwa ocena dożywotniej wartości klienta (CLTV lub LTV) pomaga przewidzieć, ile pieniędzy dany użytkownik wyda w Twoim sklepie. Dokładne oszacowanie przyszłej wartości klienta pozwala na efektywną alokację wydatków marketingowych, identyfikację i opiekę nad klientami o wysokiej wartości oraz pozwala zmniejszyć straty.
Określenie kiedy nastąpi rezygnacja klientów pozwoli odkryć, którzy są niezdecydowani i bardziej chętni do opuszczenia sklepu. Wdrożone rozwiązanie pozwoli Ci szybko reagować na klientów, którzy prawdopodobnie przestaną od Ciebie kupować. Taki system zwiększy wskaźnik utrzymania klientów i zapewni Ci stabilny strumień przychodów.
Przewidywanie wielkości klienta – spersonalizowane rekomendacje wielkości zmniejszają obciążenia zarówno dla firmy jak i dla klientów. Zmniejsza to koszty ponoszone przez firmę lub klientów i zdecydowanie zwiększa zadowolenie klientów.
Przewidywanie popytu na określone kategorie produktów – pomoże zaspokoić wszystkie potrzeby i trendy klientów w przyszłości. Dzięki temu klienci chętnie wrócą do Twojego sklepu internetowego, w którym większość towarów jest dostępna i można je od razu kupić.
6. Przetwarzanie obrazów
Sprzedawcy detaliczni inwestują w SI i systemy rozpoznawania obrazu, aby wpływać na zachowania klientów (kupujących), a także na automatyzację procesów. Inwestycja w komputerową technologię wizyjną z możliwością wizualnego wyszukiwania może pomóc w dopasowaniu zdjęć klientów np. z podobnymi ubraniami sprzedawanymi online. Można to określić na podstawie preferencji użytkownika w oparciu o kategorię produktów, które najczęściej kupuje (jaki kolor, jaka marka) oraz na podstawie danych z mediów społecznościowych (np. Instagram, twitter, facebook, vkontakte).
Innym przypadkiem użycia może być automatyczne uzupełnianie informacji o przedmiocie na podstawie zdjęcia (jaki jest artykuł, jaka kategoria, jaki kolor). Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, przeczytaj o Computer Vision Solutions.
7. Poprawa jakości wyszukiwarki za pomocą machine learning w e-commerce
Użytkownicy używają wyszukiwarek, aby szybko znaleźć to, czego potrzebują. Mają coraz mniej czasu i cierpliwości, aby formułować zapytania, czekać na wyniki i analizować je. Dlatego też istnieje potrzeba spersonalizowanych wyników wyszukiwania.
Spersonalizowana wyszukiwarka, mogłaby odgrywać coraz większą rolę. Opiera się ona na modelach machine learning z krótko- i długoterminowymi preferencjami użytkownika, historią lub poprzednimi zapytaniami. Takie wyszukiwarki są w stanie lepiej zwiększyć konwersję użytkownika niż niespersonalizowane wyszukiwarki oparte na tradycyjnych technikach wyszukiwania informacji (IR).
8. Inteligentne czaty w celu poprawy obsługi klienta
Inteligentny bot czatujący oparty na NLP i AI może interpretować pytania indywidualnych użytkowników i odpowiadać na nie indywidualnie. Rolą wirtualnych asystentów jest naśladowanie najlepszych konsultantów, aby mogli jak najefektywniej pomagać użytkownikom e-sklepów w procesie zakupu. Na przykład pomóc w dotarciu do produktów, zaproponować najlepsze rozwiązania cenowe, przeprowadzić przez proces transakcyjny.
