Bộ mặt mới của thương mại điện tử: Tác động của máy học trong ngành

Thương mại điện tử và Máy học

Bạn có bao giờ dự đoán rằng máy tính có thể nhận ra và học các mẫu để đưa ra quyết định của riêng chúng không? Nếu câu trả lời của bạn là không, bạn đang ở cùng con thuyền với rất nhiều chuyên gia trong ngành thương mại điện tử; không ai có thể đoán được tình trạng hiện tại của nó.

Tuy nhiên, máy học đã đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của thương mại điện tử trong vài thập kỷ qua. Hãy cùng xem thương mại điện tử hiện đang ở đâu và như thế nào nhà cung cấp dịch vụ học máy sẽ định hình nó trong một tương lai không xa.

Có gì thay đổi trong ngành thương mại điện tử?

Một số người có thể tin rằng thương mại điện tử là một hiện tượng tương đối mới đã làm thay đổi cơ bản cách chúng ta mua sắm, nhờ vào những tiến bộ công nghệ trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, đó không hoàn toàn là trường hợp.

Mặc dù công nghệ đóng một vai trò lớn trong cách chúng ta tương tác với các cửa hàng ngày nay, nhưng thương mại điện tử đã tồn tại hơn 40 năm và hiện tại nó đang lớn hơn bao giờ hết.

Doanh số thương mại điện tử bán lẻ trên toàn thế giới đạt 4.28 nghìn tỷ đô la vào năm 2020, với doanh thu bán lẻ điện tử dự kiến ​​đạt 5.4 nghìn tỷ đô la vào năm 2022.

Statista

Nhưng nếu công nghệ luôn tồn tại, thì giờ đây, học máy đang thay đổi ngành công nghiệp như thế nào? Nó đơn giản. Trí tuệ nhân tạo đang loại bỏ hình ảnh của các hệ thống phân tích đơn giản để cho thấy nó có thể thực sự mạnh mẽ và biến đổi đến mức nào.

Trong những năm trước đó, trí tuệ nhân tạo và máy học còn quá chưa phát triển và quá trình thực thi đơn giản để thực sự tỏa sáng về các ứng dụng khả thi của chúng. Tuy nhiên, điều đó không còn xảy ra nữa.

Các thương hiệu có thể sử dụng các khái niệm như tìm kiếm bằng giọng nói để quảng cáo sản phẩm của họ trước khách hàng khi các công nghệ như học máy và chatbot ngày càng trở nên phổ biến. AI cũng có thể hỗ trợ dự báo hàng tồn kho và hỗ trợ phụ trợ.

Công cụ khuyến nghị và học máy

Có nhiều ứng dụng chính của công nghệ này trong thương mại điện tử. Trên phạm vi toàn cầu, công cụ khuyến nghị là một trong những xu hướng nóng nhất. Bạn có thể đánh giá kỹ lưỡng hoạt động trực tuyến của hàng trăm triệu người bằng cách sử dụng các thuật toán máy học và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách dễ dàng. Bạn có thể sử dụng nó để đưa ra các đề xuất sản phẩm cho một khách hàng hoặc một nhóm khách hàng cụ thể (tự động phân đoạn) dựa trên sở thích của họ.

Học như thế nào?

Bạn có thể tìm ra những trang con nào mà khách hàng đã sử dụng bằng cách đánh giá dữ liệu lớn thu được về lưu lượng truy cập trang web hiện tại. Bạn có thể biết anh ấy theo đuổi những gì và anh ấy đã dành phần lớn thời gian ở đâu. Hơn nữa, kết quả sẽ được cung cấp trên một trang được cá nhân hóa với các mục được đề xuất dựa trên nhiều nguồn thông tin: hồ sơ về các hoạt động của khách hàng trước đây, sở thích (ví dụ: sở thích), thời tiết, vị trí và dữ liệu truyền thông xã hội.

Học máy và Chatbots

Bằng cách phân tích dữ liệu có cấu trúc, chatbot được hỗ trợ bởi máy học có thể tạo ra một cuộc trò chuyện “giống người” hơn với người dùng. Chatbots có thể được lập trình với thông tin chung để trả lời các câu hỏi của người tiêu dùng bằng cách sử dụng máy học. Về cơ bản, bot càng tương tác với nhiều người, bot càng hiểu rõ hơn về sản phẩm / dịch vụ của một trang thương mại điện tử. Bằng cách đặt câu hỏi, chatbot có thể đưa ra các phiếu giảm giá được cá nhân hóa, khám phá các khả năng bán thêm tiềm năng và giải quyết nhu cầu lâu dài của khách hàng. Chi phí thiết kế, xây dựng và tích hợp một chatbot tùy chỉnh cho một trang web là khoảng 28,000 đô la. Một khoản vay cho doanh nghiệp nhỏ có thể dễ dàng được sử dụng để trả cho khoản này. 

Học máy và kết quả tìm kiếm

Người dùng có thể sử dụng công nghệ máy học để tìm chính xác những gì họ đang tìm kiếm dựa trên truy vấn tìm kiếm của họ. Khách hàng hiện đang tìm kiếm sản phẩm trên trang thương mại điện tử bằng cách sử dụng từ khóa, vì vậy chủ sở hữu trang web phải đảm bảo rằng những từ khóa đó đã được gán cho sản phẩm mà người dùng đang tìm kiếm.

Máy học có thể giúp ích bằng cách tìm kiếm các từ đồng nghĩa của các từ khóa thường được sử dụng, cũng như các cụm từ có thể so sánh mà mọi người sử dụng cho cùng một câu hỏi. Khả năng của công nghệ này để đạt được điều này bắt nguồn từ khả năng đánh giá một trang web và các phân tích của nó. Do đó, các trang thương mại điện tử có thể đặt các sản phẩm được đánh giá cao ở đầu trang trong khi ưu tiên tỷ lệ nhấp chuột và chuyển đổi trước đó. 

Ngày nay, những người khổng lồ thích eBay đã nhận ra tầm quan trọng của điều này. Với hơn 800 triệu mục được hiển thị, công ty có thể dự báo và đưa ra các kết quả tìm kiếm phù hợp nhất bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích. 

Học máy và Nhắm mục tiêu thương mại điện tử

Không giống như một cửa hàng thực, nơi bạn có thể nói chuyện với khách hàng để tìm hiểu những gì họ muốn hoặc cần, các cửa hàng trực tuyến có lượng lớn dữ liệu khách hàng.

Kết quả là, phân khúc khách hàng rất quan trọng đối với ngành thương mại điện tử, vì nó cho phép các doanh nghiệp điều chỉnh phương thức giao tiếp của họ cho phù hợp với từng khách hàng. Máy học có thể giúp bạn hiểu mong muốn của khách hàng và cung cấp cho họ trải nghiệm mua hàng phù hợp hơn.

Học máy và trải nghiệm khách hàng

Các công ty thương mại điện tử có thể sử dụng máy học để cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa hơn cho khách hàng của họ. Khách hàng ngày nay không chỉ thích mà còn có nhu cầu giao tiếp với các nhãn hiệu yêu thích của họ theo cách cá nhân. Các nhà bán lẻ có thể điều chỉnh từng kết nối với khách hàng của họ bằng cách sử dụng trí thông minh nhân tạo và máy học, mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn.

Hơn nữa, họ có thể ngăn chặn các vấn đề chăm sóc khách hàng xảy ra bằng cách sử dụng máy học. Với máy học, tỷ lệ bỏ qua giỏ hàng chắc chắn sẽ giảm và doanh số bán hàng cuối cùng sẽ tăng lên. Không giống như con người, bot hỗ trợ khách hàng có thể đưa ra các câu trả lời không thiên vị vào bất kỳ thời điểm nào trong ngày hay đêm. 

Học máy và phát hiện gian lận

Các điểm bất thường sẽ dễ phát hiện hơn khi bạn có nhiều dữ liệu hơn. Do đó, bạn có thể sử dụng công nghệ máy học để xem các xu hướng trong dữ liệu, hiểu điều gì là 'bình thường' và điều gì không và nhận cảnh báo khi có sự cố.

'Phát hiện gian lận' là ứng dụng phổ biến nhất cho việc này. Khách hàng mua một lượng lớn hàng hóa bằng thẻ tín dụng bị đánh cắp hoặc hủy đơn đặt hàng sau khi hàng đã được giao là những vấn đề phổ biến đối với các nhà bán lẻ. Đây là lúc máy học ra đời.

Học máy và Định giá động

Trong trường hợp đặt giá động, máy học trong thương mại điện tử có thể cực kỳ có lợi và có thể giúp bạn nâng cao KPI của mình. Khả năng học các mẫu mới từ dữ liệu của các thuật toán là nguồn gốc của tính hữu ích này. Kết quả là, các thuật toán đó không ngừng học hỏi và phát hiện các yêu cầu và xu hướng mới. Thay vì dựa vào việc giảm giá đơn thuần, các doanh nghiệp thương mại điện tử có thể hưởng lợi từ các mô hình dự đoán có thể giúp họ tìm ra mức giá lý tưởng cho từng sản phẩm. Bạn có thể chọn ưu đãi tốt nhất, giá tốt nhất và hiển thị chiết khấu theo thời gian thực, đồng thời cân nhắc chiến lược tốt nhất để tăng doanh số bán hàng và tối ưu hóa khoảng không quảng cáo.

Tóm lại

Các cách mà máy học đang định hình ngành thương mại điện tử là vô số. Các ứng dụng của công nghệ này có tác động trực tiếp đến dịch vụ khách hàng và tăng trưởng kinh doanh trong ngành thương mại điện tử. Công ty của bạn sẽ cải thiện dịch vụ khách hàng, hỗ trợ khách hàng, hiệu quả và sản xuất, cũng như đưa ra các quyết định nhân sự tốt hơn. Các thuật toán học máy cho thương mại điện tử sẽ tiếp tục có ích cho hoạt động kinh doanh thương mại điện tử khi chúng phát triển.

Xem Danh sách các công ty Máy học của Vendorland

Bạn nghĩ gì?

Trang web này sử dụng Akismet để giảm spam. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu nhận xét của bạn.