Как искусственный интеллект и машинное обучение влияют на будущее электронной коммерции?

Электронная коммерция существует с середины 90-х годов, что делает ее распространенной уже более двадцати пяти лет. Не будет ошибкой сказать, что за этот период он полностью изменил способ ведения бизнеса во всем мире. Сегодня даже самые неорганизованные секторы мира движутся вперед к цифровизации и онлайн-бизнесу. Итак, достигла ли электронная коммерция точки насыщения?

Многие компании по всему миру сделали шаг вперед в области электронной коммерции, адаптировавшись к машинному обучению и искусственному интеллекту (ИИ). Пришло время предприятиям внедрить эти технологии, чтобы повысить прибыльность и качество продукции/услуг.

Текущий ландшафт электронной коммерции

По данным Statista, в 2019 году около 1,92 миллиарда человек приобрели товары или услуги в Интернете. В том же году объем продаж электронной розничной торговли во всем мире превысил 3,5 триллиона долларов США. Таким образом, доказано, что электронная коммерция занимает важное место в бизнес-деятельности. Следует отметить, что эта тенденция продолжает развиваться во всем мире.

ИИ и машинное обучение были названы последними инновациями и факторами будущего роста электронной коммерции и мобильной коммерции (мобильной коммерции). Это две тенденции, которые в настоящее время исследуют различные исследовательские организации по всему миру. В одном из своих исследований Accenture предсказала, что к 2035 году оптовая и розничная торговля могут увеличить прибыльность на 59% благодаря этим двум технологиям.

В другом исследовании Statista прогнозируется, что мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта будет быстро расти и к 2025 году достигнет 126 миллиардов долларов США. Это будет охватывать различные приложения, такие как обработка естественного языка, роботизированная автоматизация процессов и машинное обучение.

В настоящее время можно с уверенностью сказать, что ИИ и машинное обучение — это будущие факторы роста электронной коммерции, и онлайн-бренды должны инвестировать в них, чтобы завтра стать лидерами рынка.

Рекомендуется для вас: когда вам следует подумать о редизайне вашего веб-сайта электронной коммерции?

Какие аспекты охватывают искусственный интеллект и машинное обучение?

До сих пор в этой статье мы показали вам, где будущее электронной коммерции. Но теперь вы прочтете о том, что такое искусственный интеллект и машинное обучение, и об их влиянии на электронную коммерцию.

Искусственный интеллект

Как следует из названия, основное внимание в этой технологии уделяется тому, чтобы заставить машины демонстрировать человеческое поведение. Это включает в себя обучение, рассуждение, восприятие, адаптацию и многое другое. Это общий термин, который охватывает машинное обучение. ИИ строит систему с комплексным протоколом, который позволяет машине учиться на огромном наборе данных, которые она имеет или имеет.

Как следует из названия, основное внимание в этой технологии уделяется тому, чтобы заставить машины демонстрировать человеческое поведение. Это включает в себя обучение, рассуждение, восприятие, адаптацию и многое другое. Кроме того, это общий термин, охватывающий машинное обучение. ИИ строит систему с комплексным протоколом, который позволяет машине учиться на огромном наборе данных, которые у нее были или есть.

Искусственный интеллект позволяет машине работать самостоятельно, а также машинам работать вместе. Вы должны знать о текущем акценте на оцифровке; в ближайшие годы то же самое будет заложено в умной автоматизации, и именно так ИИ оставит значительный след в будущем электронной коммерции и мобильной коммерции (мобильной коммерции).

Наряду с этим ИИ может более точно прогнозировать и анализировать поведение человека. Эта точка имеет множество применений, которые мы рассмотрим в следующей части блога.

Машинное обучение

Как вы читали выше, машинное обучение является частью искусственного интеллекта. Он блокирует протокол в машинах, которые позволяют себе расширять свою базу знаний. При этом он без труда просматривает огромные массивы данных за считанные секунды. Кроме того, точность прогнозов остается неизменной.

Многие крупные предприятия внедрили машинное обучение в свои системы, чтобы иметь более широкий и подробный анализ поведения потребителей. Со временем его использование становится все более популярным благодаря инновационным продуктам и системам. Следовательно, повышение качества предложений электронной коммерции.

Способы интеграции ИИ с онлайн-покупками

Постпандемические онлайн-покупки переживают небывалый период. Многие онлайн-бренды разработали свои системы искусственного интеллекта и интегрировали их. Ниже приведены основные способы, которыми ИИ изменил пользовательский опыт.

1. Чтобы определить неприближенные цели

Информация может быть ключом ко всему. Для этого вам необходимо ввести в систему информацию о вашей текущей потребительской базе. Это позволит узнать о вашем целевом рынке и даже предоставить вам некоторый анализ текущих данных.

На основе ваших существующих данных о клиентах система будет перечислять профили в ваших учетных записях в социальных сетях, которые не посещаются, потребителей, которых вы можете потерять, посещения веб-сайтов, которые не конвертируются, в то время как она даже будет искать новых людей для таргетинга из социальных сетей или других источников. разные среды.

2. Чат-боты

Сегодня почти на любом веб-сайте, который вы посещаете, может быть значок в виде окна чата, который пытается привлечь ваше внимание. Раньше пользователи игнорировали его, поскольку считали его агрессивным руководителем отдела продаж, пытающимся продвигать продукты/услуги.

С осознанием того, что чат-боты представляют собой автоматизированные системы ответов на основные запросы пользователей, которые даже действуют как средство связи с компаниями, если это необходимо, пользователи начали их использовать. Хороший чат-бот должен иметь человеческий тон письма, хорошее понимание языка (даже жаргон, жаргон и т. д.) и быстрый/точный ответ.

Так как же ИИ вписывается в это?

Благодаря возможностям искусственного интеллекта предприятия могут гарантировать, что чат-боты обладают всеми тремя упомянутыми выше качествами и круглосуточно и без выходных онлайн, которые могут общаться на разных языках.

3. Виртуальные помощники

Эта точка может иметь два разных аватара:

• Расширенная версия чат-бота на вашем сайте.
• Другой и инновационный сервис сам по себе.

Всем нам нужна небольшая помощь в Интернете, верно? Так появились виртуальные помощники.

Возможно, вы знаете о Siri, Google Assistant и Alexa. Они подняли ИИ и машинное обучение на новый уровень. Из-за этого теперь вы можете говорить/командовать машине относительно того, что нужно сделать.

ИИ позволяет машине интерпретировать то, что вам нужно, и предпринимать необходимые действия (шаги), чтобы гарантировать, что вы получите то, что ищете.

Кроме того, виртуальные помощники требуют обработки естественного языка и местного языка наряду с машинным обучением. Оба из которых являются известными услугами ИИ.

Вам может понравиться: Базовое руководство от настройки мобильной коммерции до получения прибыли.

4. Улучшение рекомендаций

Как мы упоминали выше, этот ИИ может помочь брендам в анализе гигантских данных. Это также разработает для них схему потребительского поведения. Итак, когда пользователь посещает ваш портал. Они получат рекомендации по продуктам на основе их предыдущих взаимодействий с веб-сайтом или популярных взаимодействий на веб-сайте (если пользователь новый).

Таким образом, это помогает в развитии персонализированного восприятия для пользователя. Способность оценивать петабайты данных и при этом быть точными; может показать только ИИ (машинное обучение). Для этого ваша система разработает алгоритм, основанный на многих факторах, таких как информация об учетной записи, демографические данные, их обычные предпочтения, история транзакций и многое другое.

Машинное обучение формирует будущее электронной коммерции

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая пригодится во многих из вышеперечисленных моментов. Ниже вы прочтете о различных аспектах его воздействия.

1. Персонализация

Выше мы читали о том, как рекомендации помогают в создании персонализированного опыта для потребителей. Но это больше, чем просто рекомендации продукта.

Сегодня ни один потребитель не хочет, чтобы с ним обращались как с одним человеком в большой группе, а скорее как с единственным человеком, которому пытается служить большая группа компаний-производителей аналогичных продуктов. Это также реальный сценарий.

Предоставление вариантов персонализации на основе их взаимодействия и моделей поведения может помочь вам выделиться среди конкурентов.

С рекомендациями по продуктам то же самое может быть о блогах на ваших порталах, которые им могут понравиться, различной информации о вас, которую они могут захотеть узнать, творчески поделиться с ними своей историей покупок или поздравить их с днем ​​​​рождения, и многие другие методы.

С этой точки зрения машинное обучение позволяет онлайн-брендам сделать шаг вперед к «гиперперсонализации» онлайн-доски для пользователя.

2. Усиление безопасности

В ходе онлайн-покупок бренды рискуют не ворами и грабежами, а хакерами и другими кибермошенниками. Мошенничество в электронной коммерции также растет с развитием более широкого спектра онлайн-бизнеса.

Машинное обучение может повысить вашу безопасность, помогая обнаруживать мошенничество. Опять же, огромный объем данных и его эксклюзивный алгоритм делают свое дело. Они анализируют подлинные транзакции клиентов на предмет мошенничества и оповещают отдел обслуживания клиентов или необходимые отделы.

Имея так много данных для перекрестной проверки, они могут точно определить транзакции, которые могут быть мошенническими. Это включает в себя проверку непроверенных устройств, платежных шлюзов, аномалий заказов и многое другое.

3. Расширенное обслуживание клиентов

Интернет-бренды должны знать, что пользователям нужна правильная навигация. Благодаря этому они также могут разумно предлагать им различные продукты и услуги. Для этого с помощью машинного обучения может помочь точный поиск по сайту. Это увеличит количество результатов, связанных с поиском, а также их точность. Кроме того, пользователи могут не знать идеального слова для того, что они ищут, или могут иметь неправильное написание. С помощью машинного обучения эту проблему можно решить.

Интегрируя искусственный интеллект и машинное обучение, мы увидели выше, как бренды могут предоставлять более качественные услуги по обслуживанию клиентов. С введением виртуальной помощи и чат-ботов можно даже предоставить подробный отчет с необходимыми деталями руководителям по обслуживанию клиентов. Тем самым повышая доверие пользователя к бренду.

Вам также может понравиться: 10 советов, как увеличить продажи электронной коммерции в праздничные дни как профессионал.

Заключительные слова

Итак, к настоящему времени вы знаете, как ИИ (искусственный интеллект) и машинное обучение влияют на электронную коммерцию и даже формируют ее будущее. Поэтому, создавая или расширяя свой новый онлайн-бизнес, убедитесь, что вы используете новые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение. Наконец, всегда помните, что технология — это постоянно растущая и развивающаяся прикладная наука, поэтому вам как бизнесу необходимо убедиться, что вы применяете ее наилучшим образом, чтобы повысить свою прибыльность и удобство для пользователей.

 Эта статья написана Крисом Уотсоном. Крис — журналист, сердце которого связано со стартапами и предпринимателями. Он любит технологии, но больше всего ему нравится исследовать, как они улучшают жизнь и средства к существованию человечества. Он работает с целью поделиться своими острыми знаниями об инновациях, таких как интеллектуальные технологии для бизнеса, электронной коммерции, стартапов и предприятий.