Het nieuwe gezicht van e-commerce: de impact van machinaal leren in de industrie

E-commerce en machine learning

Had je ooit verwacht dat computers patronen zouden kunnen herkennen en leren om hun eigen beslissingen te nemen? Als je antwoord nee was, zit je in hetzelfde schuitje als veel experts in de e-commerce-industrie; niemand had de huidige staat kunnen voorspellen.

Machine learning heeft de afgelopen decennia echter een belangrijke rol gespeeld in de evolutie van e-commerce. Laten we eens kijken waar e-commerce nu staat en hoe dienstverleners op het gebied van machine learning zal het in de niet al te verre toekomst vorm geven.

Wat verandert er in de e-commerce-industrie?

Sommigen geloven misschien dat e-commerce een relatief nieuw fenomeen is dat de manier waarop we winkelen fundamenteel heeft veranderd als gevolg van technologische vooruitgang in het veld. Dat is echter niet helemaal het geval.

Hoewel technologie een grote rol speelt in de manier waarop we tegenwoordig met winkels omgaan, bestaat e-commerce al meer dan 40 jaar en is het nu groter dan ooit.

De verkoop van e-commerce in de detailhandel bereikte wereldwijd 4.28 biljoen dollar in 2020, en de inkomsten uit e-retail zullen in 5.4 naar verwachting 2022 biljoen dollar bedragen.

Statista

Maar als technologie er altijd al is geweest, hoe verandert machine learning dan de industrie nu? Het is makkelijk. Kunstmatige intelligentie maakt een einde aan het imago van eenvoudige analysesystemen om te laten zien hoe krachtig en transformerend het echt kan zijn.

In eerdere jaren waren kunstmatige intelligentie en machine learning te onontwikkeld en te eenvoudig in hun uitvoering om echt te schitteren in hun mogelijke toepassingen. Dat is echter niet meer het geval.

Merken kunnen concepten zoals gesproken zoekopdrachten gebruiken om hun producten bij klanten te promoten, aangezien technologieën zoals machine learning en chatbots steeds vaker voorkomen. AI kan ook helpen bij voorraadprognoses en backend-ondersteuning.

Machine learning en aanbevelingsengines

Er zijn meerdere belangrijke toepassingen van deze technologie in e-commerce. Op wereldwijde schaal zijn aanbevelingsmotoren een van de populairste trends. U kunt de online activiteit van honderden miljoenen mensen grondig evalueren met behulp van machine learning-algoritmen en met gemak enorme hoeveelheden gegevens verwerken. U kunt het gebruiken om productaanbevelingen te produceren voor een specifieke klant of groep klanten (automatische segmentering) op basis van hun interesses.

Hoe werkt het?

U kunt achterhalen welke subpagina's een klant heeft gebruikt door de verzamelde grote gegevens over het huidige websiteverkeer te evalueren. Je kon zien waar hij naar op zoek was en waar hij het grootste deel van zijn tijd doorbracht. Bovendien zullen de resultaten worden weergegeven op een gepersonaliseerde pagina met voorgestelde items op basis van meerdere informatiebronnen: profiel van eerdere klantactiviteiten, interesses (bijv. hobby's), weers-, locatie- en sociale-mediagegevens.

Machine learning en chatbots

Door gestructureerde gegevens te analyseren, kunnen chatbots die worden aangedreven door machine learning een meer 'menselijk' gesprek met gebruikers creëren. Chatbots kunnen worden geprogrammeerd met generieke informatie om vragen van consumenten te beantwoorden met behulp van machine learning. In wezen, hoe meer mensen de bot interactie aangaat, hoe beter hij de producten/diensten van een e-commercesite zal begrijpen. Door vragen te stellen, kunnen chatbots gepersonaliseerde coupons geven, potentiële upsell-mogelijkheden ontdekken en inspelen op de langetermijnbehoeften van de klant. De kosten voor het ontwerpen, bouwen en integreren van een aangepaste chatbot voor een website bedragen ongeveer $ 28,000. Een kleine zakelijke lening kan gemakkelijk worden gebruikt om dit te betalen. 

Machine learning en zoekresultaten

Gebruikers kunnen machine learning gebruiken om precies te vinden wat ze zoeken op basis van hun zoekopdracht. Klanten zoeken momenteel naar producten op een e-commercesite met behulp van trefwoorden, dus de site-eigenaar moet garanderen dat die trefwoorden zijn toegewezen aan de producten waarnaar gebruikers op zoek zijn.

Machine learning kan helpen door te zoeken naar synoniemen van veelgebruikte zoekwoorden, evenals vergelijkbare woordgroepen die mensen voor dezelfde vraag gebruiken. Het vermogen van deze technologie om dit te bereiken vloeit voort uit het vermogen om een ​​website en de analyses ervan te evalueren. Als gevolg hiervan kunnen e-commercesites producten met een hoge rating bovenaan de pagina plaatsen, terwijl ze prioriteit geven aan klikfrequenties en eerdere conversies. 

Tegenwoordig houden reuzen van eBay hebben het belang hiervan ingezien. Met meer dan 800 miljoen weergegeven items kan het bedrijf de meest relevante zoekresultaten voorspellen en aanbieden met behulp van kunstmatige intelligentie en analyses. 

Machine learning en targeting op e-commerce

In tegenstelling tot een fysieke winkel, waar u met klanten kunt praten om te horen wat ze willen of nodig hebben, worden online winkels gebombardeerd met enorme hoeveelheden klantgegevens.

Hierdoor klantsegmentatie is van cruciaal belang voor de e-commerce-industrie, omdat het bedrijven in staat stelt hun communicatiemethoden af ​​te stemmen op elke individuele klant. Machine learning kan u helpen de wensen van uw klanten te begrijpen en hen een meer op maat gemaakte aankoopervaring te bieden.

Machine learning en de klantervaring

E-commercebedrijven kunnen machine learning gebruiken om hun klanten een meer persoonlijke ervaring te bieden. Klanten willen tegenwoordig niet alleen liever, maar eisen ook dat ze op een persoonlijke manier met hun favoriete merken communiceren. Retailers kunnen elke verbinding met hun klanten op maat maken met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning, wat resulteert in een betere klantervaring.

Bovendien kunnen ze problemen met de klantenservice voorkomen door gebruik te maken van machine learning. Met machine learning zouden de verlatingspercentages van de winkelwagen ongetwijfeld afnemen en zou de verkoop uiteindelijk toenemen. Klantenondersteuningsbots kunnen, in tegenstelling tot mensen, op elk moment van de dag of nacht onbevooroordeelde antwoorden geven. 

Machine learning en fraudedetectie

Afwijkingen zijn gemakkelijker te herkennen als u over meer gegevens beschikt. Zo kunt u machine learning gebruiken om trends in gegevens te zien, te begrijpen wat 'normaal' is en wat niet, en waarschuwingen te ontvangen wanneer er iets misgaat.

'Fraudedetectie' is hiervoor de meest voorkomende toepassing. Klanten die grote hoeveelheden goederen kopen met gestolen creditcards of die hun bestellingen annuleren nadat de artikelen zijn afgeleverd, zijn veelvoorkomende problemen voor winkeliers. Dit is waar machine learning om de hoek komt kijken.

Machine learning en dynamische prijzen

In het geval van dynamische prijsstelling kan machine learning in e-commerce zeer nuttig zijn en u helpen uw KPI's te verbeteren. Het vermogen van de algoritmen om nieuwe patronen uit data te leren is de bron van dit nut. Als gevolg hiervan leren die algoritmen voortdurend nieuwe verzoeken en trends. In plaats van te vertrouwen op eenvoudige prijsverlagingen, kunnen e-commercebedrijven profiteren van voorspellende modellen die hen kunnen helpen de ideale prijs voor elk product te bepalen. U kunt de beste aanbieding, de beste prijsstelling en realtime kortingen kiezen, terwijl u de beste strategie overweegt om de verkoop en voorraadoptimalisatie te verhogen.

Op te sommen

De manieren waarop machine learning de e-commerce-industrie vormgeeft, zijn legio. De toepassingen van deze technologie hebben een directe impact op de klantenservice en de bedrijfsgroei in de e-commerce-industrie. Uw bedrijf zou de klantenservice, klantenondersteuning, efficiëntie en productie verbeteren en betere HR-beslissingen nemen. Algoritmen voor machinaal leren voor e-commerce zullen de e-commerce-business van grote betekenis blijven terwijl ze zich ontwikkelen.

Bekijk de lijst met machine learning-bedrijven van Vendorland

Wat denk je?

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Ontdek hoe uw reactiegegevens worden verwerkt.