โฉมหน้าใหม่ของอีคอมเมิร์ซ: ผลกระทบของการเรียนรู้ของเครื่องในอุตสาหกรรม
คุณเคยคาดคิดหรือไม่ว่าคอมพิวเตอร์อาจสามารถรับรู้และเรียนรู้รูปแบบต่างๆ เพื่อตัดสินใจด้วยตนเอง? หากคำตอบของคุณคือไม่ แสดงว่าคุณอยู่ในเรือลำเดียวกันกับผู้เชี่ยวชาญมากมายในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ไม่มีใครสามารถทำนายสถานะปัจจุบันได้
อย่างไรก็ตาม แมชชีนเลิร์นนิงมีบทบาทสำคัญในวิวัฒนาการของอีคอมเมิร์ซในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา มาดูกันว่าตอนนี้อีคอมเมิร์ซอยู่ที่ไหนและอย่างไร ผู้ให้บริการการเรียนรู้ของเครื่อง จะหล่อหลอมมันในอนาคตอันใกล้
อะไรเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ?
บางคนอาจเชื่อว่าอีคอมเมิร์ซเป็นปรากฏการณ์ที่ค่อนข้างใหม่ซึ่งได้เปลี่ยนวิธีการซื้อสินค้าของเราโดยพื้นฐาน อันเนื่องมาจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในสาขานี้ อย่างไรก็ตามนั่นไม่ใช่ทั้งหมด
แม้ว่าเทคโนโลยีจะมีบทบาทอย่างมากในการมีส่วนร่วมกับร้านค้าในปัจจุบัน แต่อีคอมเมิร์ซมีมานานกว่า 40 ปีแล้ว และตอนนี้ก็ยิ่งใหญ่กว่าที่เคย
ยอดค้าปลีกอีคอมเมิร์ซทั่วโลกแตะ 4.28 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2020 โดยรายรับจากอีคอมเมิร์ซคาดว่าจะสูงถึง 5.4 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2022
Statista
แต่ถ้าเทคโนโลยีมีอยู่เสมอมา แมชชีนเลิร์นนิงเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมอย่างไรในตอนนี้ มันง่าย ปัญญาประดิษฐ์กำลังลบล้างภาพของระบบการวิเคราะห์อย่างง่ายเพื่อแสดงให้เห็นว่ามันมีประสิทธิภาพและสามารถเปลี่ยนแปลงได้เพียงใด
ในปีก่อนหน้านี้ ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงยังไม่ได้รับการพัฒนาและใช้งานง่ายเกินไปที่จะโดดเด่นในแง่ของการใช้งานที่เป็นไปได้ อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่กรณีอีกต่อไป
แบรนด์อาจใช้แนวคิดเช่นการค้นหาด้วยเสียงเพื่อโปรโมตผลิตภัณฑ์ของตนต่อหน้าลูกค้าเนื่องจากเทคโนโลยีเช่นการเรียนรู้ของเครื่องและแชทบอทเป็นที่แพร่หลายมากขึ้น AI ยังสามารถช่วยในการพยากรณ์สินค้าคงคลังและการสนับสนุนแบ็กเอนด์
แมชชีนเลิร์นนิงและเครื่องมือแนะนำ
เทคโนโลยีนี้มีการใช้งานที่สำคัญหลายอย่างในอีคอมเมิร์ซ ในระดับโลก เครื่องมือแนะนำเป็นหนึ่งในแนวโน้มที่ร้อนแรงที่สุด คุณสามารถประเมินกิจกรรมออนไลน์ของผู้คนหลายร้อยล้านคนอย่างละเอียดโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างง่ายดาย คุณสามารถใช้เพื่อจัดทำคำแนะนำผลิตภัณฑ์สำหรับลูกค้าเฉพาะหรือกลุ่มลูกค้า (การแบ่งส่วนอัตโนมัติ) ตามความสนใจของพวกเขา
มันทำงานอย่างไร?
คุณสามารถทราบได้ว่าลูกค้าใช้หน้าย่อยใดโดยการประเมินข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับจากการเข้าชมเว็บไซต์ปัจจุบัน คุณสามารถบอกได้ว่าเขากำลังติดตามอะไรและใช้เวลาส่วนใหญ่ไปที่ไหน นอกจากนี้ ผลลัพธ์จะแสดงบนหน้าเพจส่วนบุคคลพร้อมรายการแนะนำตามแหล่งข้อมูลหลายแห่ง: โปรไฟล์ของกิจกรรมของลูกค้าก่อนหน้า ความสนใจ (เช่น งานอดิเรก) สภาพอากาศ ตำแหน่ง และข้อมูลโซเชียลมีเดีย
แมชชีนเลิร์นนิงและแชทบอท
ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง แชทบอทที่ขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิงสามารถสร้างการสนทนาที่ "เป็นมนุษย์" กับผู้ใช้ได้มากขึ้น แชทบอทสามารถตั้งโปรแกรมด้วยข้อมูลทั่วไปเพื่อตอบคำถามของผู้บริโภคโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิง โดยพื้นฐานแล้ว ยิ่งบอทโต้ตอบกับผู้คนมากเท่าไหร่ บอทก็จะยิ่งเข้าใจผลิตภัณฑ์/บริการของไซต์อีคอมเมิร์ซมากขึ้นเท่านั้น ด้วยการถามคำถาม แชทบอทสามารถให้คูปองส่วนบุคคล เปิดเผยความเป็นไปได้ในการขายต่อ และตอบสนองความต้องการระยะยาวของลูกค้า ค่าใช้จ่ายในการออกแบบ สร้าง และรวม Chatbot แบบกำหนดเองสำหรับเว็บไซต์อยู่ที่ประมาณ $28,000 สามารถใช้เงินกู้ธุรกิจขนาดเล็กเพื่อชำระเงินได้
แมชชีนเลิร์นนิงและผลการค้นหา
ผู้ใช้สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อค้นหาสิ่งที่ต้องการได้อย่างแม่นยำตามคำค้นหา ปัจจุบันลูกค้าค้นหาผลิตภัณฑ์บนไซต์อีคอมเมิร์ซโดยใช้คำหลัก ดังนั้นเจ้าของไซต์จึงต้องรับประกันว่าคำหลักเหล่านั้นถูกกำหนดให้กับผลิตภัณฑ์ที่ผู้ใช้กำลังมองหา
แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยได้โดยการค้นหาคำพ้องความหมายของคีย์เวิร์ดที่ใช้กันทั่วไป รวมถึงวลีที่เปรียบเทียบกันได้ที่ผู้คนใช้ในคำถามเดียวกัน ความสามารถของเทคโนโลยีในการบรรลุเป้าหมายนี้เกิดจากความสามารถในการประเมินเว็บไซต์และการวิเคราะห์ ด้วยเหตุนี้ ไซต์อีคอมเมิร์ซจึงสามารถวางผลิตภัณฑ์ที่ได้รับคะแนนสูงไว้ด้านบนสุดของหน้า ในขณะเดียวกันก็จัดลำดับความสำคัญของอัตราการคลิกและ Conversion ก่อนหน้า
วันนี้ยักษ์ชอบ อีเบย์ ได้เล็งเห็นถึงความสำคัญของเรื่องนี้ ด้วยกว่า 800 ล้านรายการที่แสดง บริษัทสามารถคาดการณ์และนำเสนอผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์
แมชชีนเลิร์นนิงและการกำหนดเป้าหมายอีคอมเมิร์ซ
ร้านค้าออนไลน์ต่างจากหน้าร้านจริง ซึ่งคุณสามารถพูดคุยกับลูกค้าเพื่อเรียนรู้สิ่งที่พวกเขาต้องการหรือต้องการ ร้านค้าออนไลน์เต็มไปด้วยข้อมูลลูกค้าจำนวนมหาศาล
เป็นผลให้ การแบ่งส่วนลูกค้า เป็นสิ่งสำคัญสำหรับอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ เนื่องจากช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถปรับวิธีการสื่อสารให้เข้ากับลูกค้าแต่ละรายได้ แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยให้คุณเข้าใจความต้องการของลูกค้าและมอบประสบการณ์การซื้อที่เหมาะกับพวกเขามากขึ้น
การเรียนรู้ของเครื่องและประสบการณ์ของลูกค้า
บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวยิ่งขึ้นให้กับลูกค้า ลูกค้าในปัจจุบันไม่เพียงแต่ชื่นชอบเท่านั้น แต่ยังต้องการสื่อสารกับแบรนด์โปรดของตนในลักษณะส่วนตัวด้วย ผู้ค้าปลีกสามารถปรับแต่งการเชื่อมต่อแต่ละรายการกับลูกค้าโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ส่งผลให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้น
นอกจากนี้ยังสามารถป้องกันปัญหาการดูแลลูกค้าไม่ให้เกิดขึ้นได้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง อัตราการละทิ้งรถเข็นจะลดลงอย่างไม่ต้องสงสัย และยอดขายก็จะเพิ่มขึ้นในที่สุด บอทการสนับสนุนลูกค้าซึ่งแตกต่างจากมนุษย์ สามารถให้คำตอบที่เป็นกลางได้ตลอดเวลาทั้งกลางวันและกลางคืน
การเรียนรู้ของเครื่องและการตรวจจับการฉ้อโกง
ความผิดปกติจะมองเห็นได้ง่ายขึ้นเมื่อคุณมีข้อมูลมากขึ้น ดังนั้น คุณสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อดูแนวโน้มของข้อมูล ทำความเข้าใจว่าอะไรคือ 'ปกติ' และอะไรที่ไม่ปกติ และรับการแจ้งเตือนเมื่อมีสิ่งผิดปกติเกิดขึ้น
'การตรวจจับการฉ้อโกง' เป็นแอปพลิเคชั่นที่แพร่หลายที่สุดสำหรับสิ่งนี้ ลูกค้าที่ซื้อสินค้าจำนวนมากด้วยบัตรเครดิตที่ถูกขโมยไป หรือผู้ที่ยกเลิกคำสั่งซื้อหลังจากส่งสินค้าแล้ว มักเป็นปัญหาสำหรับผู้ค้าปลีก นี่คือที่มาของการเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่องและราคาแบบไดนามิก
ในกรณีของการกำหนดราคาแบบไดนามิก แมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งและสามารถช่วยคุณปรับปรุง KPI ของคุณได้ ความสามารถของอัลกอริทึมในการเรียนรู้รูปแบบใหม่จากข้อมูลเป็นที่มาของประโยชน์นี้ ด้วยเหตุนี้ อัลกอริธึมเหล่านั้นจึงเรียนรู้และตรวจจับคำขอและแนวโน้มใหม่ๆ อยู่เสมอ แทนที่จะพึ่งพาการลดราคาอย่างง่าย ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถได้รับประโยชน์จากแบบจำลองการคาดการณ์ที่สามารถช่วยให้พวกเขาหาราคาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ได้ คุณสามารถเลือกข้อเสนอที่ดีที่สุด กำหนดราคาดีที่สุด และแสดงส่วนลดแบบเรียลไทม์ได้ ในขณะเดียวกันก็พิจารณากลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการเพิ่มยอดขายและการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง
เพื่อสรุป
วิธีการที่แมชชีนเลิร์นนิงสร้างอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซนั้นมีมากมายนับไม่ถ้วน การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีนี้ส่งผลโดยตรงต่อการบริการลูกค้าและการเติบโตของธุรกิจในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ บริษัทของคุณจะปรับปรุงการบริการลูกค้า การสนับสนุนลูกค้า ประสิทธิภาพ และการผลิต ตลอดจนทำการตัดสินใจด้านทรัพยากรบุคคลให้ดีขึ้น อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับอีคอมเมิร์ซจะยังคงให้บริการที่สำคัญต่อธุรกิจอีคอมเมิร์ซเมื่อมีการพัฒนา