11 ứng dụng thực tế của Machine Learning trong thương mại điện tử

Cơn bão đã qua trên thị trường thương mại điện tử sau đại dịch COVID-19 khiến . chi tiêu trực tuyến tăng 55% Nhiều giỏ hàng bị bỏ lại phía sau. Giành được lòng tin của khách hàng còn khó hơn. Sự cạnh tranh rất khốc liệt. Các thương hiệu đang chuyển sang sử dụng công nghệ tiên tiến để vượt lên trên các đối thủ, với dành cho thương mại điện tử đang dẫn đầu. Giải mã khách hàng và dự đoán động thái tiếp theo của họ là trọng tâm. sự phát triển của công nghệ máy học Trong blog này, chúng tôi xem xét 11 trường hợp sử dụng chính của trong thương mại điện tử hiện đang tạo ra xu hướng. Nếu bạn đã quen thuộc với công nghệ cơ bản, vui lòng bỏ qua hai phần tiếp theo và đi thẳng vào các chủ đề nóng hổi này. máy học Tổng quan nội dung Cách thức hoạt động của Machine Learning - The Bare Essentials Các loại máy học trong thương mại điện tử Các ứng dụng thực tế của Machine Learning trong thương mại điện tử kết thúc Cách thức hoạt động của Machine Learning — Những điều cần thiết cơ bản Học máy, hay ML, là một cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và tinh chỉnh quá trình học hỏi này theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng. lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo Bản chất của ML nằm ở việc thiết kế các thuật toán—các hướng dẫn để máy tính tuân theo—có thể đưa ra các dự đoán hoặc quyết định sáng suốt. Hãy nghĩ về học máy như dạy máy tính câu cá. Ban đầu, chúng tôi đưa cho nó một chiếc cần câu (thuật toán) và dạy nó cách câu cá (đào tạo mô hình bằng dữ liệu). Sau khi học được, nó có thể tự câu cá (đưa ra dự đoán hoặc quyết định) ở bất kỳ phần nào của đại dương (dữ liệu mới). Biển dữ liệu rộng lớn này có thể có nhiều dạng, từ các loại có cấu trúc như hồ sơ giao dịch hoặc thống kê nhân khẩu học đến dữ liệu phi cấu trúc như email, đánh giá của khách hàng, bài đăng trên mạng xã hội, dữ liệu luồng nhấp chuột, hình ảnh và video. ML có thể sử dụng cả dữ liệu lịch sử và thời gian thực để dự đoán kết quả trong tương lai. Dữ liệu chúng ta cung cấp càng đa dạng và chất lượng cao thì máy tính của chúng ta càng dự đoán và ra quyết định tốt hơn. ML đã tìm được đường vào các ngành công nghiệp khác nhau. Nó được sử dụng để đề xuất nội dung được cá nhân hóa trên Netflix, thời gian đến chính xác trên Google Maps, phát hiện giao dịch đáng ngờ tại JPMorgan Chase, dự báo nhu cầu tại Walmart, hiểu ngôn ngữ của Siri, cải tiến an toàn cho xe tự hành của Tesla, v.v. Các loại máy học trong thương mại điện tử Có năm loại máy học chính trong thương mại điện tử và trong các ngành khác nhau: : Loại này sử dụng dữ liệu có nhãn (dữ liệu và câu trả lời tương ứng). Ví dụ: dự đoán sự rời bỏ của khách hàng có thể liên quan đến việc đào tạo một mô hình về lịch sử mua hàng của khách hàng (tính năng) và liệu khách hàng ở lại hay rời đi (nhãn). Các thuật toán phổ biến bao gồm Hồi quy tuyến tính, Cây quyết định và Máy vectơ hỗ trợ. Supervised Learning : Không giống như học có giám sát, phương pháp này dựa vào máy để tự khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu chưa được gắn nhãn. Chẳng hạn, học tập không giám sát có thể giúp một doanh nghiệp thương mại điện tử phân chia khách hàng thành các nhóm dựa trên hành vi mua hàng mà không cần xác định trước các nhóm này. Trong danh mục này, K-mean phân cụm và Phân tích thành phần chính là các thuật toán thường được sử dụng. Học không giám sát : Loại này thiên về thử và sai. Máy tương tác với môi trường của nó và học cách đưa ra quyết định dựa trên phần thưởng và hình phạt. Chẳng hạn, nó có thể được sử dụng để tối ưu hóa cách bố trí nhà kho bằng cách giảm thời gian truy xuất mặt hàng thông qua các vị trí đã học. Một thuật toán phổ biến ở đây là Q-Learning. Học tăng cường . là một loại hình học tập không giám sát nổi bật nhờ khả năng tạo các điểm dữ liệu mới tương tự như tập huấn luyện của nó. Trang web thương mại điện tử có thể tận dụng công nghệ này để tạo ra các thiết kế sản phẩm mới hoặc hình ảnh mô hình ảo thực tế. GAN (Mạng đối thủ được tạo) là các mô hình phổ biến. AI sáng tạo AI sáng tạo : Hình thức ML này được lấy cảm hứng từ cấu trúc của bộ não con người và đặc biệt tốt trong việc xử lý lượng lớn dữ liệu. Các mô hình học sâu sử dụng 'mạng lưới thần kinh' với nhiều lớp (do đó là 'sâu') để dần dần trích xuất các tính năng cấp cao hơn từ đầu vào thô. Trong học máy thương mại điện tử, phương pháp này được sử dụng để nhận dạng hình ảnh (xác định sản phẩm trong hình ảnh) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng bằng ngôn ngữ của con người). Đó là công nghệ đằng sau chatbot và hệ thống giới thiệu sản phẩm. Học sâu Các ứng dụng thực tế của Machine Learning trong thương mại điện tử Trước khi chuyển sang danh sách 11 trường hợp sử dụng chính của ML trong thương mại điện tử, hãy xem cách một số đối thủ nặng ký trong ngành đã kết hợp ML một cách hiệu quả với của họ: các giải pháp thương mại điện tử tùy chỉnh đã cách mạng hóa thương mại điện tử với công cụ đề xuất do ML cung cấp, đang . Khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn, Amazon cũng điều chỉnh giá cứ sau 10 phút, dẫn đến . Amazon thúc đẩy 35% doanh số bán hàng của công ty lợi nhuận tăng 25% tận dụng ML cho thương mại điện tử để phát hiện và lọc ra các sản phẩm giả mạo. Điều này đã nâng cao lòng tin và giảm tranh chấp. Alibaba sử dụng công nghệ thị giác máy tính để xem xét kỹ lưỡng nội dung của từng Ghim. Điều này giúp lọc ra nội dung lạm dụng và lừa đảo, tối ưu hóa vị trí quảng cáo và sắp xếp gần 300 tỷ Ghim hàng ngày. Pinterest , một trong những nhà bán lẻ trực tuyến lớn nhất của Trung Quốc, đã sử dụng máy học để tạo ra một chuỗi cung ứng cực kỳ hiệu quả. Công nghệ này , đồng thời giảm vòng quay hàng tồn kho xuống còn khoảng một tháng. JD.com đã nâng tỷ lệ tự động hóa mua sắm của họ lên 85% đã thấy và giảm một nửa khoản lỗ của họ từ lợi nhuận. Asos doanh thu tăng gấp ba lần sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói và ML để để nhanh chóng tìm thấy các mặt hàng mà họ đã tìm kiếm trên điện thoại thông minh của mình. Uniqlo hướng dẫn khách hàng đến các cửa hàng gần đó khai thác sức mạnh của dữ liệu và ML để dự đoán những sản phẩm DSC mà khách hàng có khả năng mua. Dollar Shave Club Các thách thức và mục tiêu thương mại điện tử giống nhau, bất kể quy mô. Ngay cả khi sự suy giảm do đại dịch gây ra, các chuyên gia dự báo thị trường thương mại điện tử sẽ vượt quá 8,1 nghìn tỷ đô la chỉ sau ba năm. Không gian đang được lấp đầy. Đối với chủ sở hữu doanh nghiệp thương mại điện tử, theo dõi xu hướng không phải là một lựa chọn; đó là một yêu cầu. Vì vậy, đây là hướng dẫn cuối cùng của chúng tôi để triển khai học máy trong thương mại điện tử ngày nay: 1. Giải pháp tìm kiếm thông minh― Cung cấp những gì họ tìm kiếm Khi khách hàng kích hoạt thanh tìm kiếm, có khả năng họ đã sẵn sàng mua hàng. Một truy vấn chi tiết như “iPhone 13 màu vàng hồng phiên bản giới hạn” là về ý định mua rõ ràng. Nhưng hãy tưởng tượng sự thất vọng của họ khi đồng hồ hoặc bông tai vàng hồng không liên quan làm lộn xộn kết quả. Ngoài ra, hãy xem xét tình huống một khách hàng nhìn thấy một chiếc đèn độc đáo ở nhà một người bạn và muốn có một chiếc tương tự. Nhưng, làm thế nào để họ tìm kiếm “Đèn bàn lồng sắt kiểu gác xép công nghiệp” mà không biết tên chính xác của nó? Tìm kiếm thông minh, được hỗ trợ bởi công nghệ máy học thương mại điện tử, sẽ thay đổi cuộc chơi. Nó trả về các kết quả có liên quan và sửa lỗi chính tả một cách trực quan, diễn giải “Nkie” thành “Nike”, đảm bảo khách hàng của bạn không bỏ lỡ đôi giày chạy bộ hoàn hảo. ML tăng cường tìm kiếm theo một số cách: Tự động đề xuất danh mục và mô tả sản phẩm, sử dụng chi tiết sản phẩm và nhận dạng hình ảnh Tạo điều kiện tự động hoàn thành khi người dùng bắt đầu nhập vào thanh tìm kiếm Sửa lỗi chính tả nhanh chóng Hỗ trợ tìm kiếm trực quan, nơi khách hàng tải ảnh lên và hệ thống tìm thấy các mặt hàng phù hợp nhất hiện có Phát hiện các yếu tố riêng lẻ trong hình ảnh và sử dụng chúng làm mục tìm kiếm độc lập Hỗ trợ tìm kiếm kích hoạt bằng giọng nói 2. Đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa― Mua sắm tùy chỉnh Hãy nhớ cuộc mua sắm gần đây nhất của bạn, chẳng hạn như eBay. Ngay cả trước khi ngón tay của bạn chạm vào thanh tìm kiếm, các đề xuất phù hợp sẽ xuất hiện. Làm thế nào mà eBay dường như biết được suy nghĩ của bạn? Bí mật là diễn giải dữ liệu thông minh. Bằng cách sử dụng các thuật toán ML khác nhau, các nền tảng thương mại điện tử có thể phân tích lịch sử duyệt web của khách hàng, các giao dịch mua trước đây, nội dung giỏ hàng và thậm chí cả hành vi của những người dùng tương tự. Phân tích này dẫn đến đề xuất sản phẩm dự đoán. Vì vậy, khi bạn duyệt tìm một bản ghi vinyl cổ điển, bạn có nhiều khả năng được hiển thị các mặt hàng liên quan như máy ghi âm hoặc bộ dụng cụ làm sạch vinyl hơn là các thiết bị nhà bếp ngẫu nhiên. Cơ chế đằng sau như vậy là như sau: các công cụ đề xuất : Kỹ thuật này xem xét thói quen mua sắm trước đây của người dùng, cùng với các lựa chọn của những người mua sắm khác có sở thích tương tự. Ví dụ: nếu người mua sắm A đã mua sách của Hemingway, Fitzgerald và Salinger, còn người mua hàng B đã chọn Hemingway và Fitzgerald, thì có lý do là B cũng có thể thích một chút về Salinger. Học hỏi từ đám đông – Lọc cộng tác : Phương pháp này đề xuất các mặt hàng giống với những mặt hàng mà người dùng đã thể hiện sự quan tâm trước đây, dựa trên phân tích các tính năng của sản phẩm. Nếu khách hàng đang xem xét máy ảnh có độ phân giải cao, hệ thống có thể đề xuất các máy ảnh có độ phân giải cao khác. Nội dung biết rõ nhất – Lọc dựa trên nội dung : Kết hợp nội dung và lọc cộng tác, hệ thống kết hợp có thể tạo ra các đề xuất chính xác hơn nữa. Ví dụ: Netflix sử dụng phương pháp kết hợp có tính đến cả hành vi của người dùng và đặc điểm của phim. Điều tốt nhất của cả hai thế giới – Hệ thống kết hợp : Các kỹ thuật phức tạp hơn như Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) hoặc Mạng thần kinh tái phát (RNN) nghiên cứu sâu hơn về dữ liệu, tìm ra các mẫu mà các kỹ thuật truyền thống có thể bỏ sót. Chúng là 'trực giác' gợi ý rằng khách hàng đang tìm kiếm dụng cụ cắm trại cũng có thể cần giày đi bộ đường dài. Lặn sâu – Kỹ thuật học sâu Lực lượng bán hàng nhấn mạnh rằng thời gian dừng trang web tăng khi người mua sắm nhấp vào sản phẩm được đề xuất. Ngoài ra, tỷ lệ khách hàng quay lại của một trang web tăng 56% nếu trang web đưa ra đề xuất sản phẩm. từ 2,9 phút lên trung bình 12,9 phút nhấn mạnh điều này, tiết lộ rằng các đề xuất dựa trên thuật toán ảnh hưởng đến 75% lựa chọn xem trên nền tảng phát trực tuyến và thúc đẩy 35% giao dịch mua của Amazon. McKinsey 3. Đặt giá thông minh― Đặt giá phù hợp để tối đa hóa lợi nhuận Định giá không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Nó đòi hỏi phải để mắt đến các đối thủ, mùa vụ, sự thay đổi của thị trường, nhu cầu địa phương và thậm chí cả thời tiết. Khi bạn vận chuyển quốc tế, nhiệm vụ trở thành một câu đố, đan xen các yếu tố như quy tắc địa phương, chi phí vận chuyển và giá thị trường khu vực. Tuy nhiên, giá cả là mấu chốt. Ngay cả một mức tăng nhẹ so với các đối thủ cạnh tranh cũng có thể khiến khách hàng từ bỏ giỏ hàng của họ. Thay vì bám vào giá cố định và giảm giá vội vàng khi doanh số sụt giảm, có một giải pháp — điều chỉnh giá, được hướng dẫn bởi máy học. Chúng giúp dự báo giá cơ bản, xác định chính xác khi nào cần giảm giá hoặc thúc giục bán thêm khi chín muồi. Với công nghệ máy học dành cho thương mại điện tử, tất cả các yếu tố ảnh hưởng có thể được đánh giá ngay lập tức, cho phép định giá động trên trang web của bạn. 4. Phân khúc khách hàng― Tạo trải nghiệm độc đáo cho những khách hàng độc đáo Hãy lùi lại và hình dung một cửa hàng chật ních khách hàng, mỗi người có một thói quen, sở thích và ngân sách mua sắm khác nhau. Giải quyết sự đa dạng này có vẻ khó khăn. Nhưng công nghệ máy học trong thương mại điện tử đơn giản hóa nó bằng cách phân khúc khách hàng, nhóm khách hàng theo các đặc điểm chung để tiếp thị được cá nhân hóa. Lấy Emily, một khách hàng trung thành yêu sách. Máy học, tận dụng các kỹ thuật như phân tích dự đoán, tính toán Giá trị vòng đời khách hàng (CLV) của cô ấy. Nó báo trước rằng Emily có thể phản ứng tích cực với một chương trình khách hàng thân thiết tùy chỉnh. Dự đoán trúng đích, dẫn đến việc mua hàng của Emily tăng gấp đôi và nâng cao hiệu quả chi phí cho nỗ lực tiếp thị của bạn. Sau đó, hãy gặp John, một người mua lẻ tẻ sắp trở thành khách hàng mất hiệu lực, như được xác định bởi các thuật toán dự đoán rời bỏ của ML. Cung cấp cho anh ấy các khoản giảm giá kịp thời đối với thiết bị ngoài trời ưa thích của anh ấy đã khơi dậy sự quan tâm của anh ấy, tiết kiệm được một lượng khách hàng tiềm năng bị mất. Bằng cách vẽ ra một bức tranh rõ ràng hơn về khách hàng của bạn, công nghệ máy học trong thương mại điện tử sẽ thêm nét cá nhân hóa vào cửa hàng của bạn. Nó biến nó từ mô hình một kích cỡ phù hợp với tất cả thành điểm đến “dành riêng cho tôi”, đảm bảo mọi người từ Emily trung thành đến John dao động đều tìm thấy thứ họ cần. 5. Chatbots―Dịch vụ khách hàng liền mạch trong tầm tay Quản lý hỗ trợ khách hàng không phải là một vấn đề rõ ràng. Phụ thuộc quá nhiều vào nhân viên con người và bạn sẽ có một đội ngũ khá lớn, tốn kém để xử lý các yêu cầu có thể được giải quyết bằng trang Câu hỏi thường gặp. Nhưng một hệ thống hoàn toàn tự động lại thiếu sự tiếp xúc của con người, điều này có thể khiến khách hàng cảm thấy thất vọng. nổi lên như một giải pháp lý tưởng. Chúng tiết kiệm chi phí, cung cấp hỗ trợ suốt ngày đêm mà không cần trả lương suốt ngày đêm. Và họ nhiều hơn những người trả lời trung bình của bạn. Bằng cách học hỏi từ hồ sơ người dùng và hành vi trong quá khứ, họ điều chỉnh câu trả lời, tăng cơ hội chuyển đổi. Chatbot do ML hỗ trợ Được trang bị khả năng học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các chatbot thông minh hoạt động như những người lính dịch vụ khách hàng của bạn. Họ trả lời các câu hỏi, xử lý khiếu nại, đề xuất sản phẩm, xử lý thanh toán và theo dõi việc giao hàng. Họ giỏi trong công việc của họ. Hơn nữa, chatbot đang trở nên tốt hơn. Họ đang học cách hiểu không chỉ những gì khách hàng nói mà còn cả cách họ nói. Với khả năng phân tích tình cảm và AI cảm xúc, chatbot không chỉ là một công cụ. Nó trở thành một người lắng nghe, một người đồng cảm. Nó biến dịch vụ khách hàng thành một thứ gì đó hơn thế nữa. Khám phá bên dưới. 6. Phân tích tình cảm ―Hiểu cảm xúc để cải thiện mức độ tương tác của khách hàng Khách hàng nói chuyện. Trong các bài đánh giá, trên phương tiện truyền thông xã hội, họ bộc lộ những suy nghĩ, thường được bọc trong tình cảm. Họ nói: “Người lật trang,” hay “cứu cánh trong mùa đông.” Không chỉ là lời nói, mà còn là biểu hiện của sự hài lòng hoặc thiếu nó. Bây giờ hãy tưởng tượng doanh nghiệp nghe thấy điều này và trả lời. Và còn một khiếu nại đơn độc, bị chôn vùi dưới hàng núi dữ liệu thì sao? Một trục trặc sản phẩm, được phát sóng trong sự thất vọng. Làm thế nào một doanh nghiệp có thể bắt được tín hiệu này giữa tiếng ồn? Đây là lúc phân tích tình cảm được hỗ trợ bởi máy học thương mại điện tử bước vào. Phân tích cảm tính giúp phân biệt giai điệu cảm xúc nằm bên dưới các từ, diễn giải cụm từ “không tệ” như một ý kiến tán thành để đảm bảo doanh nghiệp hiểu được cảm xúc của khách hàng. Sử dụng NLP, học sâu và một số thuật toán ML, phân tích tình cảm có thể giúp doanh nghiệp thương mại điện tử của bạn theo nhiều cách khác nhau. Nó giải mã các bài đánh giá và nhận xét về sản phẩm để có thông tin chi tiết nhằm tinh chỉnh các dịch vụ, theo dõi tin đồn trên mạng xã hội để đo lường phản ứng của công chúng đối với các chiến dịch tiếp thị và tìm ra các điểm vướng mắc trong dịch vụ khách hàng để nâng cao mức độ hài lòng. Nhưng đó không phải là tất cả. Phân tích tình cảm có thể thực hiện một công việc đáng chú ý hơn khi được tích hợp vào một chatbot. Nó cung cấp cho bot của bạn khả năng cảm nhận. Và đây là những gì bạn có thể nhận được từ chatbot thông minh về mặt cảm xúc của mình: : Những bot này đọc giọng điệu, tình cảm và cảm xúc trong các cuộc trò chuyện của khách hàng, điều chỉnh phản hồi cho phù hợp. Kết quả là trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa, đồng cảm hơn giúp tăng cường lòng trung thành và sự hài lòng. Trải nghiệm khách hàng phù hợp : Họ không phải là kiểu chờ xem. Các bot này thu hút khách hàng dựa trên hành vi duyệt web hoặc các tương tác trước đây của họ, cung cấp một cách thông minh để bán thêm hoặc bán chéo. Cuộc trò chuyện chủ động : Họ là những người lắng nghe tốt, thu thập ý kiến của khách hàng theo cách hấp dẫn để đưa ra cái nhìn rõ ràng về những điều họ thích và không thích. Phản hồi hấp dẫn : Các bot thông minh về mặt cảm xúc gửi thông báo cho khách hàng về những chiếc xe bị bỏ rơi, đề nghị giúp đỡ hoặc đưa ra lý do để hoàn tất giao dịch mua. Phục hồi giỏ hàng : Những bot này là những công cụ phát hiện xu hướng tuyệt vời, tìm kiếm các mẫu trong tương tác của khách hàng và cung cấp thông tin đầu vào hữu ích để cải thiện sản phẩm, dịch vụ hoặc hỗ trợ khách hàng. Phát hiện xu hướng : Họ cũng cảnh giác với sự bất mãn, nắm bắt những khách hàng không hài lòng bằng phân tích tình cảm và đưa ra lời đề nghị hoặc thông điệp đúng lúc để ngăn chặn sự rời bỏ của họ. Người giữ chân khách hàng 7. Chiến lược đa kênh ―Tiếp cận khách hàng ở bất cứ đâu Trong lĩnh vực tiếp thị, đa kênh đóng vai trò dẫn đầu. Nếu thực hiện đúng, nó sẽ mở ra tỷ lệ giữ chân, tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu tăng đột biến. Nhưng bí mật không nằm ở việc có nhiều nhân lực hơn – mà nằm ở học máy. Lấy ví dụ, một khách hàng chuyển đổi giữa các thiết bị, xem áo sơ mi trực tuyến trước khi cuối cùng mua một chiếc tại cửa hàng. ML theo dõi hành trình này như một cái bóng, ghi lại bức tranh toàn cảnh trên các nền tảng. Nó tạo ra một hồ sơ khách hàng thống nhất, duy nhất, phá vỡ các silo thiết bị. Hãy tưởng tượng một người khác đã bỏ rơi một chiếc xe chở đầy váy. ML không để đây là một cơ hội bị bỏ lỡ. Nó kích hoạt lời nhắc email được cá nhân hóa hoặc ưu đãi tùy chỉnh, thúc đẩy người mua hoàn thành. Đó là công nghệ máy học dành cho thương mại điện tử giúp bạn nắm bắt được hành vi của khách hàng. Nó ghi lại quảng cáo nào được nhấp vào, nội dung nào thu hút và email nào được mở, đưa tất cả vào phương trình của nó. Và nó không chỉ dừng lại ở việc phân tích; nó học hỏi, dự đoán và cá nhân hóa. 8. Thương mại xã hội―Khai thác sức mạnh xã hội để khai thác cơ hội bán hàng Thương mại xã hội là điều lớn lao mới. Đó là sự kết hợp giữa mua sắm trực tuyến với cuộc trò chuyện xã hội mà tất cả chúng ta đều yêu thích. Đến năm 2026, Statista dự đoán rằng doanh số bán hàng thương mại xã hội . có thể đạt mức đáng kinh ngạc là 2,9 nghìn tỷ đô la Mỹ Mọi người trên phương tiện truyền thông xã hội không phải là người hâm mộ quảng cáo truyền thống. Nhiều người thấy chúng phiền phức. Trung tâm tiếp thị người ảnh hưởng cho biết chìa khóa là tích hợp quảng cáo vào các bài đăng trên mạng xã hội. Làm cho chúng hữu ích và thú vị, không chỉ bán hàng. Làm sao? Máy học cho thương mại điện tử nắm giữ câu trả lời. ML lặng lẽ xử lý hàng núi dữ liệu ―lượt thích, lượt chia sẻ, ghim, tin nhắn lại, bình luận—thành những thông tin chi tiết có ý nghĩa. Đó là cà phê thủ công mà khách hàng không bao giờ biết họ muốn? ML đưa nó vào nguồn cấp dữ liệu của họ, không cần phỏng đoán. Nó rút ra các liên kết giữa những gì người dùng thích. Nó hiểu rằng nếu bạn yêu thích xà phòng thủ công, bạn cũng có thể thích các loại dầu dưỡng da mặt hữu cơ. Nếu bạn thích trang trí nhà mộc mạc, bạn nghĩ sao về một chiếc đồng hồ bằng gỗ chạm khắc thủ công? Trên phương tiện truyền thông xã hội, ML có thể hướng dẫn khách hàng tìm kiếm sự phù hợp hoàn hảo. Điều đó không ấn tượng sao? 9. Hàng tồn kho vừa phải―Dự trữ thông minh cho hỗn hợp sản phẩm lý tưởng Quản lý hàng tồn kho là một ván cờ trong đó tầm nhìn xa là chìa khóa. Nó đòi hỏi sự hiểu biết chiến lược về dữ liệu và bối cảnh thị trường. Một nhà kho chứa quá nhiều hàng liên kết với các quỹ có thể thúc đẩy doanh nghiệp của bạn phát triển. Đối với những hàng hóa mau hỏng hoặc mất giá nhanh, mỗi ngày chúng tĩnh, giá trị của chúng giảm đi. Sai lầm cuối cùng? Dòng tiền cạn kiệt với kệ sản phẩm trống rỗng. Điều hành một cửa hàng trực tuyến thành công đồng nghĩa với việc chỉ huy các sản phẩm của bạn một cách khôn ngoan: theo dõi kho hàng, sắp xếp lại các mặt hàng, dự đoán xu hướng nhu cầu, điều phối nhà thầu, liên hệ với nhà sản xuất, nhà cung cấp, dịch vụ thư tín và quản lý doanh thu. Đây lại một lần nữa là nơi máy học trong thương mại điện tử tỏa sáng. Nó theo dõi mọi mặt hàng trong kho của bạn, dự báo động lực cung, cầu và dòng tiền, dựa trên cơ sở dữ liệu lịch sử rộng lớn. Nó hỗ trợ các quyết định quản lý khoảng không quảng cáo của bạn trên nhiều khía cạnh: Đề xuất bán thêm khi các mặt hàng cụ thể thu thập bụi Đọc các dấu hiệu về nhu cầu sản phẩm bị ảnh hưởng bởi tính thời vụ hoặc xu hướng, đề xuất các đơn đặt hàng lớn hơn Tối ưu hóa chuỗi cung ứng của bạn, từ hợp lý hóa các tuyến giao hàng đến lập kế hoạch Thực hiện định giá động để điều chỉnh giá theo cung, cầu và điều kiện thị trường Tự động bổ sung hàng để duy trì mức tồn kho lý tưởng Phát hiện những người di chuyển chậm để ngăn chặn tình trạng quá tải và giải phóng không gian lưu trữ Hơn nữa, như đã đề cập ở trên, các nền tảng ML tinh vi có khả năng phân tích dữ liệu từ mạng xã hội. Họ sàng lọc các xu hướng, khoảnh khắc lan truyền và ảnh hưởng của người nổi tiếng, thông báo cho các doanh nghiệp về sản phẩm 'nó' tiếp theo. Một mặt hàng thời trang phổ biến bùng lên trên hiện trường? Công nghệ máy học phát hiện ra điều đó, dự đoán nhu cầu tăng đột biến và đưa ra lời khuyên điều chỉnh hàng tồn kho. Không còn tình trạng hết hàng. Không bỏ lỡ cơ hội. Các doanh nghiệp nắm bắt thời điểm, tận dụng các mặt hàng thịnh hành. 10. Phòng Chống Gian Lận―Bảo Vệ Các Giao Dịch Kinh Doanh Của Bạn Gian lận gây thiệt hại nặng nề cho thương mại điện tử. Từ việc sử dụng thẻ tín dụng bị đánh cắp đến vi phạm cơ sở dữ liệu khách hàng hoặc lợi nhuận bị thao túng, gian lận thương mại điện tử làm thất thoát tiền bạc, xói mòn lòng tin và khiến khách hàng bỏ đi. Máy học không chỉ giải quyết vấn đề phát hiện gian lận mà còn phát minh lại nó. Nó sử dụng 'phát hiện bất thường', trong đó các thuật toán phân tích hàng triệu giao dịch, phát hiện ra những giao dịch bất thường. Đó là một kỳ tích vượt quá khả năng của con người về tốc độ và quy mô, nhưng lại là thói quen đối với ML. Từ loại thiết bị và vị trí đến múi giờ, ML đánh dấu các điểm không nhất quán như chi tiêu quá mức, địa chỉ không khớp, lặp lại đơn đặt hàng bằng các thẻ khác nhau, đơn đặt hàng quốc tế bất ngờ hoặc trả lại và đánh giá đáng ngờ. Với phân tích cụm, ML xác định các phân khúc khách hàng, sản phẩm và giai đoạn rủi ro, giúp doanh nghiệp chủ động chống lại các nỗ lực gian lận. Và với phân tích mạng xã hội, nó phát hiện ra các vòng lừa đảo có phối hợp, bằng cách lập bản đồ và xem xét kỹ lưỡng các liên kết giữa các tài khoản, thiết bị và email. Hơn nữa, các thuật toán ML trong thương mại điện tử loại bỏ các đánh giá giả mạo. Ngôn ngữ, địa chỉ IP, tần suất xem xét hoặc thậm chí là thời gian đã trôi qua kể từ khi mua hàng – không có gì thoát khỏi cái nhìn thận trọng của họ. 11. Chiến lược trả hàng thông minh―Làm cho việc trả hàng hiệu quả với bạn Một phần tư khách hàng có ý định lấp đầy xe đẩy của họ, biết rằng một số sẽ quay trở lại kệ hàng. Sự thiếu quyết đoán, sợ quần áo không vừa vặn hoặc chất lượng kém khiến các thương nhân phải trả giá đắt. Người tiêu dùng không nhìn thấy, mỗi lần trả lại đặt ra một chuỗi nhiệm vụ domino: làm sạch, đóng gói lại và sẵn sàng để bán lại. Nếu sản phẩm trở lại bị hủy hoại? Đó là một mất mát lớn. Các thuật toán máy học dành cho thương mại điện tử có thể chống lại lợi nhuận vượt mức thông qua các đề xuất sản phẩm chính xác. Kiểm soát chất lượng trở nên sắc nét hơn, dự đoán và ngăn chặn các lỗi tiềm ẩn từ dữ liệu lịch sử và phản hồi. Mô tả sản phẩm đúng sự thật, hạn chế sự không hài lòng do mô tả sai lệch. Hơn nữa, ML dự đoán khả năng trả lại từ các yếu tố khác nhau như lịch sử khách hàng, loại sản phẩm và giá cả. Trong lĩnh vực thời trang, ML trở thành thợ may ảo, đưa ra các khuyến nghị về kích thước tùy chỉnh phù hợp với các kích thước riêng lẻ. ML kiềm chế lợi nhuận, bảo vệ lợi nhuận của người bán và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. kết thúc Vì vậy, có bạn có nó. Đây là 11 cách máy học đang tạo ra làn sóng ngay bây giờ. Nắm bắt học máy trong thương mại điện tử: Nâng cao hiểu biết của bạn về sở thích của khách hàng Tăng doanh số bán hàng của bạn và khuếch đại giá trị đặt hàng trung bình Cắt bỏ các quy trình không cần thiết Cung cấp những hiểu biết sâu sắc vượt quá khả năng của con người Dự trữ dữ liệu khách hàng mà không cần phân tích? Nó giống như việc bạn có chìa khóa nhưng không bao giờ mở được cửa. Tích hợp máy học trong thương mại điện tử không phải là bắt kịp thời đại, mà là thiết lập tốc độ và dẫn đầu cuộc đua. Đừng để dữ liệu của bạn bị lãng phí. để giúp bạn biến nó thành trải nghiệm khách hàng có ý nghĩa và tăng lợi nhuận. ITRex ở đây Cũng được xuất bản ở đây.