电子商务中最好的机器学习用例

作者 : IT 大叔 本文共2211个字,预计阅读时间需要6分钟 发布时间: 2020-09-18

电子商务–是最早利用机器学习的所有优势的行业之一。Zaos,Asos –拥有整个人工智能(AI)和深度学习部门的公司。他们投入大量资金,以更好地了解客户,为特定客户提供个性化服务,改善客户体验并自动执行手动流程。电子商务行业中的推荐引擎和机器学习可以直接转化为利润,并通过更好的客户获取来增加公司的市场份额。

1.推荐引擎(推荐系统)

电子商务中的机器学习几乎没有关键的用例。个性化和推荐引擎是全球电子商务领域中最热门的趋势。借助人工智能和大量数据的处理,您可以彻底分析亿万用户的在线活动。在此基础上,您可以创建针对特定客户或群体的产品推荐(自动细分)。

让我们看看电子商务中的推荐引擎如何工作。通过分析网站上当前流量的收集的大数据,可以确定客户端使用了哪些子页面。您可以确定他在寻找什么以及他大部分时间都在哪里度过。基于各种信息:先前客户活动的概况,其喜好(例如,喜欢的颜色),社交媒体数据,位置和天气-结果将显示在个性化页面上,并带有最可能使他们感兴趣的建议产品。

2.网站内容的个性化

网站或移动应用程序上适当个性化的内容可提高转化率和客户参与度。借助机器学习算法,可以选择最佳内容。因此,算法可以基于对大量结构化和非结构化数据(包括图像和文本)的处理来找到数据中的模式。

AI算法考虑了各种因素,例如:喜欢的样式和颜色,图像强度,活动历史记录,偏好等。网站上的结果会根据每个人的个人偏好进行调整。通过这种方式,电子商务中的推荐可以帮助您增加收入。

3.机器学习,用于电子商务中的动态定价

在动态定价的情况下,机器学习会非常有用,并且可以改善您的KPI。这种帮助来自ML算法从数据中学习新模式的能力。这些算法不断从新信息中学习并检测新的需求和趋势。

这就是为什么在线零售商可以使用ML模型进行动态定价的原因。而不是简单的降价促销。电子商务公司可以从预测模型中受益,该模型可以使它们确定每种特定产品的最佳价格

您可以选择要约,最佳价格并显示实时折扣,这也将考虑仓库的状态,这样做可以最大化销售并优化库存。

4.使用AI进行A / B测试

A / B测试使产品(例如网站)适合消费者。几乎80%的A / B测试变体均未产生阳性结果。进行此过程非常困难且费力,这就是为什么人工智能方法一定会为您提供帮助的原因:

  • 选择平台(产品)功能的过程自动化应通过使用遗传算法进行更改。这是基于算法可能对产品提出的最佳建议更改。例如,注意到页面上更大的“购买”按钮使销售额增加了1%,因此我们可以检查其进一步扩大是否可以改善结果。

  • 根据客户的特征(年龄,性别,费用,偏好等)和内容的个性化(针对其需求的产品),使用无人监督的ML模型将客户自动分为几类。例如,对于40岁以上的女性,页面的主要颜色将是勃艮第的颜色,而对于20岁以下的男性,页面的主要颜色将是蓝色。

  • 通过使用自学习AI算法,而不是重复而繁琐的工作,可以更快地找到页面/产品的最佳选择。它使在线零售商可以将数量级从几个月缩短到几天。

5.在电子商务中使用机器学习进行预测

  • 预测给定的用户是否会实时购买特定产品类别中的商品 -以便卖方可以做出相应的反应(例如,致电该人或发送包含引人入胜的内容的电子邮件)。例如,当客户考虑购买时,它使您有机会增加转化次数。

  • 预测用户是否 在特定时间回来以及将进行哪些购买。这将有助于将正确的营销信息与该人匹配,以增加将来购买的转化并鼓励该人返回。

  • 客户生命周期价值预测(CLTV或LTV) –预测特定用户在您的商店中花费的金额。准确估计未来客户价值可以有效分配营销费用,识别和照顾高价值客户,并减少损失风险。

  • 客户流失预测将发现有离开风险的客户。实施的解决方案将使您对可能停止向您购买商品的客户做出快速反应。这样的系统将提高保留率,并为您带来稳定的收入来源。

  • 客户规模的预测 –个性化尺寸建议可以减少公司和客户的退款。它降低了公司或客户的成本,并绝对提高了客户满意度。

  • 对特定产品类别的需求预测 –这将有助于满足将来所有客户的需求和趋势。这将导致客户很乐意返回您的在线商店,在该商店中,大多数商品都可以购买并且可以立即购买。

6.图像处理

零售商在AI和图像识别系统上进行投资,以影响客户(购买者)的行为并实现流程自动化。投资具有视觉搜索可能性的计算机视觉技术可以帮助您匹配客户的照片,例如在线上出售的类似衣服。这可以根据用户通常会购买的产品类别(什么颜色,什么品牌)以及来自社交媒体(例如Instagram,Twitter,Facebook,vkontakte)的数据,通过用户的偏好来定义。

另一个用例可能是根据照片自动完成有关主题的信息(文章是什么,要添加什么类别,颜色如何)。

7.使用电子商务中的机器学习提高搜索引擎的质量

用户使用搜索引擎快速找到所需内容。他们花越来越少的时间和耐心来提出查询,等待结果并进行分析。这就是为什么需要个性化的搜索查询结果的原因。

个性化的搜索引擎可能会发挥越来越重要的作用。它基于具有短期和长期用户偏好,历史记录或先前查询的机器学习模型。与基于传统信息检索(IR)技术的非个性化搜索引擎相比,此类搜索引擎能够更好地提高用户的转化率。

8.智能聊天机器人,改善客户服务

基于NLP和AI的智能聊天机器人可以解释单个用户的问题并分别回答。虚拟助手的作用是模仿最好的顾问,以最有效的方式在购买过程中帮助电子商店的用户。例如,帮助获得产品,建议最佳定价解决方案,在交易过程中执行。

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