Прежде чем я начну писать свое понимание упомянутой темы, я просто предполагаю, что это не только я, но и другие люди. телефоны, вкладки и здесь много я действительно много значит много :p ~ (обычно делаю).

Таким образом, правильное определение термина Электронная коммерция означает — (электронная коммерция) относится ко всей онлайн-деятельности, которая включает покупку и продажу товаров и услуг. . Другими словами, электронная коммерция — это процесс проведения транзакций в Интернете.

Когда в этом процессе ведения электронной коммерции на онлайн-платформе добавление машинного обучения (ML) дает несколько преимуществ. Модернизация технологий всегда очень полезна, чтобы устранить недостатки и сделать их более актуальными и простыми в использовании не только для клиентов, но и для компаний, которые их контролируют. Это также помогает увеличить продажи, привлечь клиентов на веб-сайт, предоставить клиентам более качественные рекомендации по их продуктам. И когда мы видим это со стороны компаний с точки зрения бизнеса, это помогает им увеличивать свою прибыль, обслуживание клиентов, оптимизацию цен, управление веб-сайтом, лучшее обнаружение мошенничества, прогнозирование будущих тенденций бизнеса с текущими продажами и т. д. И наиболее важные приложения ML помогают предприятия электронной коммерции, чтобы персонализировать свои предложения, оптимизировать свои операции и опережать своих конкурентов.

Некоторые из важных вариантов использования области применения машинного обучения в индустрии электронной коммерции:

  1. Более высокий коэффициент конверсии. Машинное обучение может повысить коэффициент конверсии за счет оптимизации поисковых систем на сайте и предоставления рекомендаций по продуктам на веб-сайтах электронной коммерции. Применение ИИ для создания «умных» результатов, которые больше соответствуют тому, как клиент действует и думает. Обработка естественного языка более точно предсказывает, что ищут клиенты. Рекомендации по продуктам могут быть изменены на основе истории покупок клиента. И то, и другое приводит к тому, что клиенты быстро находят то, что хотят. — Продажа увеличится в конце получения прибыли.
  2. Прогноз оттока. Прогноз оттока — это скорость, с которой потребители отказываются от бренда. Легче продавать существующим клиентам, чем новым, поэтому важно иметь эффективную маркетинговую стратегию удержания. Машинное обучение может оптимизировать отток клиентов, точно прогнозируя, когда клиенты могут быть на грани ухода с вашей платформы.
  3. Обнаружение мошенничества. Платформы электронной коммерции используют алгоритмы машинного обучения для обнаружения мошеннических транзакций и предотвращения возвратных платежей. Модели машинного обучения обучены анализировать транзакционные данные и выявлять закономерности и аномалии, свидетельствующие о мошенническом поведении.
  4. Управление запасами. Предприятия электронной коммерции используют алгоритмы машинного обучения для оптимизации уровня своих запасов и прогнозирования спроса на продукты. Модели ML обучаются на исторических данных о продажах, сезонных тенденциях и внешних факторах, таких как погодные условия и социальные события, для прогнозирования спроса на продукт.
  5. Динамическое ценообразование. Цены непостоянны и могут меняться довольно часто в условиях постоянно меняющегося состояния мировых рынков. Решение для машинного обучения, которое учитывает изменения в материалах, стоимости доставки и производства и автоматически меняет цены, обеспечивает сохранение нормы прибыли.
  6. Чат-боты для обслуживания клиентов. Предприятия электронной коммерции используют алгоритмы машинного обучения для разработки чат-ботов и виртуальных помощников для обслуживания и поддержки клиентов. Чат-боты обучаются на исторических взаимодействиях с клиентами, чтобы предоставлять персонализированные ответы и решать запросы клиентов в режиме реального времени.
  7. Рекомендации по продуктам. Данные о клиентах бесценны для компаний, занимающихся электронной торговлей. Использование истории покупок, социальных сетей, поисковых запросов или действий в корзине позволяет платформам рекомендовать похожие продукты и побуждать посетителей совершать дополнительные покупки.
  8. Улучшенное обслуживание клиентов. Платформы электронной коммерции открыты круглосуточно и без выходных, и ожидается, что служба поддержки клиентов будет делать то же самое. Это, конечно, не всегда возможно, но машинное обучение может сделать это возможным, предлагая автоматические ответы на основные запросы клиентов, прежде чем обращаться к людям с более сложными проблемами. Это повышает удовлетворенность клиентов и побуждает к покупкам.
  9. Персональные рекомендации. Современные потребители не хотят, чтобы их заставляли чувствовать себя просто еще одним номером. Они хотят, чтобы опыт покупок соответствовал их вкусам. Машинное обучение может сделать это, анализируя прошлое поведение, чтобы лучше предсказать конкретные продукты, которые могут заинтересовать клиентов. Индивидуальный опыт означает, что больше внимания уделяется продуктам, к которым клиенты имеют доказанную привязанность. Это может означать более высокие коэффициенты конверсии.
  10. Прогнозная аналитика. Предприятия электронной коммерции используют модели машинного обучения для прогнозирования поведения и тенденций клиентов, например для предсказания того, какие продукты клиенты, скорее всего, купят или какие клиенты, скорее всего, уйдут. Это помогает компаниям ориентироваться на конкретных клиентов с помощью персонализированных маркетинговых кампаний и удерживать клиентов.

Вывод:

Применение ML в индустрии электронной коммерции широко распространено, что значительно улучшит качество обслуживания клиентов по сравнению с текущим. Получение надлежащих отзывов от клиентов для предоставления им лучшего круглосуточного обслуживания с помощью чат-ботов еще больше поможет увеличить уровень покупок и, таким образом, принесет пользу компаниям в увеличении их прибыли и предоставлении клиентам большего количества предложений, скидок, персонализированных рекомендаций. Поскольку индустрия электронной коммерции продолжает расти, мы можем ожидать, что машинное обучение будет играть еще более важную роль в формировании будущего онлайн-покупок.

Спасибо за ваше время.