机器学习在电子商务中的 11 个实际应用

在 COVID-19 大流行引发在线支出激增 55%后，电子商务市场的风暴已经过去。

更多的购物车被抛在后面。赢得客户信任更加困难。竞争非常激烈。

随着电子商务机器学习的发展处于领先地位，品牌正在转向先进技术以在竞争对手中占据一席之地。解读客户并预测他们的下一步行动是核心。

在本博客中，我们将探讨当前引领趋势的电子商务中机器学习的 11 个关键用例。如果您熟悉底层技术，请随意跳过接下来的两部分并直接深入研究这些热门主题。

内容概述

• 机器学习的工作原理 - 基本要素
• 电子商务中的机器学习类型
• 机器学习在电子商务中的实际应用
• 包起来

机器学习的工作原理——基本要素

机器学习（ML）是人工智能的一个子领域，它使计算机能够从数据中学习并随着时间的推移完善这种学习，而无需明确编程。

机器学习的本质在于设计算法——计算机遵循的指令——可以做出明智的预测或决策。

将机器学习视为教计算机钓鱼。最初，我们给它一根钓鱼竿（算法）并教它如何钓鱼（用数据训练模型）。一旦它学会了，它就可以在海洋的任何部分（新数据）自行捕鱼（做出预测或决策）。

这个巨大的数据海洋可以采取多种形式，从交易记录或人口统计等结构化类型到电子邮件、客户评论、社交媒体帖子、点击流数据、图像和视频等非结构化数据。

机器学习可以使用历史和实时数据来预测未来的结果。我们提供的数据越多样化、高质量，我们的计算机的预测和决策能力就越好。

机器学习已进入各个行业。它用于 Netflix 上的个性化内容推荐、Google 地图上的准确到达时间、摩根大通的可疑交易检测、沃尔玛的需求预测、Siri 的语言理解、特斯拉自动驾驶汽车的安全增强等等。

电子商务中的机器学习类型

电子商务和各个行业的机器学习有五种主要类型：

1. 监督学习：这种类型使用标记数据（数据和相应的答案）。例如，预测客户流失可能需要根据客户购买历史（特征）以及客户是否留下或离开（标签）来训练模型。常见算法包括线性回归、决策树和支持向量机。

   
   

2. 无监督学习：与监督学习不同，这种方法依赖于机器自行发现未标记数据中的隐藏模式。例如，无监督学习可以帮助电子商务企业根据购买行为将客户分组，而无需预先定义这些组。在这一类中，K均值聚类和主成分分析是常用的算法。

   
   

3. 强化学习：这种类型更多的是尝试和错误。机器与其环境交互并学习根据奖励和惩罚做出决策。例如，它可用于优化仓库布局，通过学习的放置来减少物品检索时间。这里常见的算法是 Q-Learning。

   
   

4. 生成式人工智能。生成式人工智能是一种无监督学习，因其能够创建与其训练集相似的新数据点而脱颖而出。电子商务网站可能会利用这项技术来创建新的产品设计或逼真的虚拟模型图像。 GAN（生成对抗网络）是流行的模型。

   
   

5. 深度学习：这种形式的机器学习受到人脑结构的启发，特别擅长处理大量数据。深度学习模型使用具有多层（因此称为“深度”）的“神经网络”来逐步从原始输入中提取更高级别的特征。在电子商务机器学习中，这种方法用于图像识别（识别图像中的产品）和自然语言处理（用人类语言理解和响应客户询问）。这是聊天机器人和产品推荐系统背后的技术。

   
   

机器学习在电子商务中的实际应用

在跳转到 ML 在电子商务中的 11 个关键用例列表之前，让我们看看一些行业重量级人物如何将 ML 与其定制电子商务解决方案有效地融合在一起：

1. 亚马逊凭借其基于机器学习的推荐引擎彻底改变了电子商务，该引擎推动了其销售额的 35% 。利用大数据的力量，亚马逊还每10分钟调整一次价格，导致利润增长25% 。

   
   

2. 阿里巴巴利用 ML 进行电子商务来检测和过滤假冒产品。这增强了信任，减少了纠纷。

   
   

3. Pinterest采用计算机视觉技术来仔细检查每个 Pin 图的内容。这有助于过滤滥用和欺骗性内容，优化广告定位，并每天安排近 3000 亿个 Pin 图。

   
   

4. 中国最大的在线零售商之一京东利用机器学习创建了超高效的供应链。这项技术将他们的采购自动化率提高到 85% ，同时还将库存周转时间减少到大约一个月。

   
   

5. Asos 的收入增长了三倍，退货损失减少了一半。

   
   

6. 优衣库使用语音识别和机器学习引导顾客前往附近的商店，以便快速找到他们在智能手机上搜索的商品。

   
   

7. Dollar Shave Club利用数据和机器学习的力量来预测客户可能购买哪些 DSC 产品。

无论规模大小，电子商务面临的挑战和目标都是相同的。即使疫情导致经济放缓，专家预测电子商务市场在短短三年内仍将超过 8.1 万亿美元。空间正在填满。

对于电子商务企业主来说，跟踪趋势不是一种选择；而是一种选择。这是一个要求。

因此，这是我们今天在电子商务中部署机器学习的终极指南：

1. 智能搜索解决方案——满足他们的需求

当客户启动搜索栏时，他们可能已经准备好进行购买。像“限量版玫瑰金iPhone 13”这样的详细查询是关于明确的购买意图。但想象一下，当不相关的玫瑰金手表或耳环扰乱结果时，他们会感到沮丧。

或者，考虑这样一个场景：客户在朋友家里看到了一盏独特的灯，并想要一盏类似的灯。但是，他们如何在不知道“工业阁楼式铁笼台灯”确切名称的情况下搜索它呢？

在电子商务机器学习的支持下，智能搜索改变了游戏规则。它会返回相关结果并直观地修复拼写错误，将“Nkie”解释为“Nike”，确保您的客户不会错过完美的跑鞋。

机器学习以多种方式增强搜索能力：

• 使用产品详细信息和图像识别自动建议产品类别和描述
• 当用户开始在搜索栏中输入时促进自动完成
• 即时修复拼写错误
• 支持视觉搜索，客户上传照片，系统会找到最接近的匹配商品
• 检测图像中的单个元素并将它们用作独立的搜索项
• 促进语音激活搜索

2. 个性化商品推荐——定制购物

还记得您最近在 eBay 上进行的疯狂购物吗？甚至在您的手指点击搜索栏之前，就会出现量身定制的建议。 eBay 怎么会知道你的想法？秘密在于智能数据解释。

通过使用机器学习的各种算法，电子商务平台可以分析客户的浏览历史记录、过去的购买记录、购物车内容，甚至类似用户的行为。这种分析会产生预测性的产品建议。因此，当您浏览老式黑胶唱片时，您更有可能看到相关物品，例如电唱机或黑胶清洁套件，而不是随机的厨房用具。

此类推荐引擎背后的机制如下：

• 向人群学习——协作过滤：这种技术可以洞察用户过去的购物习惯，以及其他具有相似品味的购物者所做的选择。例如，如果购物者 A 购买了海明威、菲茨杰拉德和塞林格的书籍，而购物者 B 选择了海明威和菲茨杰拉德的书籍，那么按理说，B 也可能会喜欢一点塞林格的书。

  
  

• 内容最了解 - 基于内容的过滤：此方法根据对产品功能的分析，建议与用户之前表现出兴趣的项目类似的项目。如果客户一直在考虑高像素相机，系统可以建议其他高分辨率相机。

  
  

• 两全其美 - 混合系统：将内容和协作过滤相结合，混合系统可以生成更准确的建议。例如，Netflix 使用混合方法，同时考虑用户行为和电影特征。

  
  

• 深入研究——深度学习技术：更复杂的技术，如卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN)，可以更深入地研究数据，找到传统技术可能错过的模式。他们的“直觉”表明，寻找露营装备的顾客可能还需要登山鞋。

SalesForce 强调，当购物者点击推荐产品时，网站停留时间从 2.9 分钟跃升至平均 12.9 分钟。此外，如果网站提供产品建议，其回头客率会上升 56%。

麦肯锡强调了这一点，并透露算法驱动的推荐影响着流媒体平台上 75% 的观看选择，并推动了 35% 的亚马逊购买。

3. 智能定价——设定合适的价格以实现利润最大化

定价并不是一件容易的事。它需要关注竞争对手、季节、市场变化、当地需求，甚至天气。

当您进行国际运输时，任务会变成一个谜题，涉及当地规则、运输成本和区域市场费率等因素。

尽管如此，价格仍然是关键。即使比竞争对手略有上升，也会促使客户放弃购物车。

当销售下滑时，我们不必紧抓固定价格和仓促降价，而是有一个解决方案——在机器学习的指导下进行价格调整。他们帮助预测最优惠的价格，确定何时需要折扣，或在时机成熟时敦促追加销售。

通过电子商务机器学习，可以立即评估所有影响因素，从而在您的网站上实现动态定价。

4. 客户细分——为独特的客户创造独特的体验

让我们退后一步，想象一家商店里挤满了顾客，每个人的购物习惯、偏好和预算都是独一无二的。解决这种多样性似乎令人畏惧。但电子商务中的机器学习通过客户细分简化了这一过程，根据共同特征对客户进行分组以进行个性化营销。

以艾米丽为例，她是一位热爱书籍的忠实顾客。机器学习利用预测分析等技术来计算她的客户终身价值 (CLV)。它预示艾米丽可能会对定制的忠诚度计划做出积极的反应。这一预测一语中的，使 Emily 的购买量增加了一倍，并提高了营销工作的成本效率。

然后来认识一下约翰，根据 ML 的流失预测算法，他是一位零星买家，濒临成为流失客户。及时为他喜爱的户外装备提供折扣，重新激发了他的兴趣，从而避免了潜在的客户流失。

通过更清晰地了解客户，电子商务中的机器学习为您的商店增添了个性化的风格。它将它从一刀切的模式转变为“为我量身定制”的目的地，确保每个人，从忠诚的艾米丽到摇摆不定的约翰，都能找到他们需要的东西。

5. 聊天机器人——触手可及的无缝客户服务

管理客户支持并不是一件明确的事情。过于依赖员工，您最终会得到一个规模庞大、成本高昂的团队来处理可以通过常见问题解答页面解决的问题。但全自动系统缺乏人性化，这可能会让客户感到沮丧。

机器学习驱动的聊天机器人成为理想的解决方案。它们具有成本效益，可提供全天候支持，无需全天候发薪。他们比你的平均回复者要多。通过学习用户个人资料和过去的行为，他们可以定制答案，提高转化机会。

智能聊天机器人配备了深度学习和自然语言处理功能，充当您的客户服务士兵。他们回答问题、处理投诉、推荐产品、处理付款和跟踪交货。他们很擅长自己的工作。

此外，聊天机器人正在变得越来越好。他们不仅要学习理解客户所说的内容，还要理解他们如何表达。借助情感分析和情感人工智能，聊天机器人不再只是一种工具。它成为一个倾听者、一个移情者。它将客户服务变成了更多东西。下面探索一下。

6. 情感分析——理解情绪以提高客户参与度

顾客说话。在评论中，在社交媒体上，他们会倾诉自己的想法，而且常常充满情感。他们说，“引人入胜”，或者“冬天的救星”。不仅仅是言语，还有满足或缺乏满足的象征。现在想象一下听到这个消息并做出回应的企业。

那么，埋藏在海量数据之下的单独投诉又如何呢？产品故障，在沮丧中播出。企业如何在喧嚣中捕捉到这个信号？

这就是由电子商务机器学习支持的情感分析发挥作用的地方。

情感分析可识别词语背后的情感基调，将“不错”解释为竖起大拇指，以确保企业了解客户的感受。

使用 NLP、深度学习和一些 ML 算法，情感分析可以通过多种方式帮助您的电子商务业务。它破译产品评论和评论以获取洞察以改进产品，监控社交媒体热度以衡量公众对营销活动的反应，并发现客户服务问题以提高满意度。

但这还不是全部。当情感分析融入聊天机器人时，可以发挥更出色的作用。它使您的机器人具有感知能力。以下是您可以从高情商聊天机器人中获得的信息：

• 量身定制的客户体验：这些机器人读取客户聊天中的语气、情绪和感受，调整响应以适应。其结果是提供更具同理心、个性化的客户体验，从而提高忠诚度和满意度。

  
  

• 主动对话：他们不是观望类型。这些机器人根据客户的浏览行为或过去的互动来吸引客户，提供了一种明智的追加销售或交叉销售方式。

  
  

• 吸引人的反馈：他们是很好的倾听者，以吸引人的方式收集客户的意见，以清楚地了解他们的好恶。

  
  

• 购物车恢复：情商机器人会向顾客推送废弃的购物车，提供帮助或完成购买的理由。

  
  

• 趋势发现：这些机器人是出色的趋势发现者，可以发现客户交互中的模式并提供有用的输入来改进产品、服务或客户支持。

  
  

• 客户维护者：他们还留意不满情绪，通过情绪分析捕捉不满意的客户，并适时提供优惠或消息以防止客户流失。

7. 全渠道策略——触达客户所在位置

在营销舞台上，全渠道扮演着主角。如果做得好，它可以带来更高的保留率、转化率和收入峰值。但秘密并不在于更多的人力，而在于机器学习。

举例来说，一位顾客在不同设备之间切换，在线浏览衬衫，然后最终在店内购买一件衬衫。机器学习就像影子一样追踪这一旅程，捕捉跨平台的全貌。它构建了单一、统一的客户档案，打破了设备孤岛。

想象一下另一个人抛弃了装满衣服的推车。机器学习不会错失这个机会。它会触发个性化的电子邮件提醒或定制报价，推动买家完成交易。

电子商务的机器学习可以让您随时掌握客户行为的脉搏。它记录了哪些广告点击、哪些内容吸引人以及哪些电子邮件被打开，并将所有这些因素纳入其方程式中。而且它并不止于分析；它能够学习、预测和个性化。

8. 社交商务——利用社会力量来利用销售机会

社交商务是新的大事。它融合了在线购物和我们都喜欢的社交聊天。 Statista 预测，到 2026 年，社交商务销售额可能会达到惊人的 2.9 万亿美元。

社交媒体上的人们不喜欢传统广告。许多人觉得它们很烦人。影响者营销中心表示，关键是将广告整合到社交媒体帖子中。让它们变得有用且有趣，而不仅仅是销售。

如何？电子商务的机器学习给出了答案。

机器学习会悄悄地将海量数据（点赞、分享、固定、转发、评论）处理成有意义的见解。顾客从来不知道自己想要哪种手工咖啡？机器学习将其添加到他们的 feed 中，无需猜测。

它在用户喜欢的内容之间建立了联系。它知道，如果您喜欢手工肥皂，您可能也会喜欢有机面油。如果您喜欢质朴的家居装饰，手工雕刻的木钟怎么样？

在社交媒体中，机器学习可以引导客户实现完美契合。这不是令人印象深刻吗？

9. 恰到好处的库存——智能备货，实现理想的产品组合

库存管理是一盘棋，远见卓识是关键。它需要对数据和市场格局有战略性的理解。

库存过多的仓库会占用推动业务发展的资金。对于易腐烂或快速贬值的商品来说，它们每天都处于静止状态，其价值就会减少。最终的失误？现金流枯竭，产品货架空空如也。

经营一家成功的在线商店就是明智地指挥你的作品：监控库存、重新订购商品、预测需求趋势、协调承包商、与制造商、供应商、邮件服务联络以及管理收入。

这再次是电子商务中机器学习的亮点。

它依赖于庞大的历史数据数据库，监视库存中的每一件商品，预测供应、需求和现金流动态。

它支持您跨多个维度的库存管理决策：

• 当特定商品落满灰尘时建议追加销售
• 解读受季节性或趋势影响的产品需求符文，建议更大的订单
• 优化您的供应链，从简化交付路线到调度
• 实行动态定价，根据供需和市场情况调整价格
• 自动补货以维持理想的库存水平
• 发现行动缓慢的企业，防止库存积压并释放存储空间

此外，如上所述，复杂的机器学习平台能够分析来自社交媒体的数据。他们筛选趋势、病毒瞬间和名人影响力，提醒企业关注下一个“it”产品。流行时尚单品突然火爆？机器学习可以发现这一点，预测需求激增，并提出库存调整建议。

不再缺货。没有错过任何机会。企业抓住时机，利用流行商品。

10. 预防欺诈——保护您的商业交易

欺诈对电子商务造成了沉重打击。从信用卡使用被盗到客户数据库泄露或操纵退货，电子商务欺诈会造成金钱损失、侵蚀信任并赶走客户。

机器学习不仅解决了欺诈检测问题，而且还重塑了欺诈检测。

它使用“异常检测”，算法分析数百万笔交易，发现异常交易。这在速度和规模方面超出了人类的能力，但对于机器学习来说却是例行公事。从设备类型和位置到时区，机器学习会标记不一致的情况，例如超支、地址不匹配、使用不同卡重复订单、意外的国际订单或可疑的退货和评论。

通过聚类分析，机器学习可以识别有风险的客户群、产品和时期，使企业能够主动防范欺诈企图。通过社交网络分析，它可以通过映射和审查帐户、设备和电子邮件之间的链接来发现协调的欺诈团伙。

此外，电子商务中的机器学习算法可以根除虚假评论。语言、IP地址、评论频率，甚至购买后的时间——一切都逃不过他们的监视。

11. 明智的退货策略——让退货为您服务

四分之一的顾客故意将购物车装得满满当当，因为他们知道有些人会回到货架上。这种犹豫不决、担心服装不合身或质量低劣的行为让商家付出了高昂的代价。在消费者看不见的情况下，每次退货都会引发一系列多米诺骨牌任务：清洁、重新包装和准备转售。如果产品回来时已经损坏了？这是一个明显的损失。

电子商务的机器学习算法可以通过准确的产品建议来应对超额回报。质量控制变得更加敏锐，可以从历史数据和反馈中预测和拦截潜在的故障。产品描述真实，抑制了因误导性描述而产生的不满。

更重要的是，机器学习可以根据客户历史记录、产品类型和价格等各种因素来预测退货可能性。在时尚领域，机器学习变成了虚拟裁缝，提供适合个人尺寸的尺码建议。

机器学习控制退货，保护商家的利润并提高客户满意度。

包起来

所以你有它。以下是机器学习目前掀起波澜的 11 种方式。在电子商务中采用机器学习：

• 增强您对客户偏好的了解
• 提高您的销售额并扩大平均订单价值
• 删减不必要的流程
• 提供超越人类能力的深刻见解

储存客户数据而不进行分析？这就像拥有一把钥匙却永远无法打开门一样。将机器学习集成到电子商务中并不是要跟上时代的步伐，而是要设定步伐并引领比赛。

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