Ki gondolta volna az internet megjelenése előtt, hogy a számítógépek egy napon majd képesek lesznek felismerni és megtanulni bizonyos mintákat, és maguktól döntenek?
Ez a fajta technológiai fejlődés az e-kereskedelemben is megjelent természetesen.
A gépi tanulásnak sok olyan alkalmazása van ezen a területen is, amely már messze túlmutat az analitikai elemzéseken. Olyannyira fejlődik ez az iparág, hogy szinte bárki megtanulhatja akár online kurzusokon keresztül is, hogy mik a gépi tanulás alapvető folyamatai.
A technológiai- és digitális haladás nagymértékben függ attól, hogy az egyes szegmensekbe mennyire tud majd beépülni a gépi tanulás. Most ezeket a lehetőségeket vesszük górcső alá.
Jobb keresés és megjelenítés
A gépi tanulás lehetőséget adhat a felhasználóknak arra, hogy a keresési lekérdezés alapján pontosan megtalálják, amit keresnek. Jelenleg a felhasználók kulcsszavak alapján találnak rá termékekre a webáruházakban, ezért a webáruház tulajdonosának meg kell győződnie arról, hogy azokat a kulcsszavakat rendelte-e a termékekhez, amelyekre a felhasználók rákeresnek.
A módszer ezt azzal fokozhatja, hogy támogatja a szélesebb körű szinonimákat. Az intelligens gépi tanulás már képes arra, hogy a használt kulcsszavak szinonimáit keresse, valamint az emberek által használt hasonló kifejezéseket is vizsgálja.
Tehát ez az eljárás már olyan képességekkel van felruházva, hogy képes elemezni egy weboldal e-kereskedelmi mutatóit, nagyobb fókuszt helyezve ezzel az olyan adatokra, mint a kattintási arány vagy a konverziós ráta.
A gépi tanulás azt is meg tudja jósolni, hogy mit akarnak az ügyfelek, majd a termékjavaslatokat az igényeikhez alakítja. Például egy webshop tulajdonos beállíthatja a keresési eredményeket alapértelmezettként, mégpedig úgy, hogy „Relevancia” vagy „Kiemeltek termékek” szerint állítja be a keresési kulcsszavakat.
Egy modern e-kereskedelmi keresőmotor az ügyfél profilja alapján már képes arra, hogy a rendszer megjósolja, mit szeretne látni az ügyfél ahelyett, hogy felsorolna minden olyan terméket, amely megfelel a kulcsszavas keresésnek. Ezáltal az e-kereskedő nagyobb konverziós aránnyal tud értékesíteni az online térben.
Chatbotok
A gépi tanulással támogatott chatbotok „emberibb” beszélgetést folytathatnak a felhasználókkal. Ezzel az eljárással a chatbotokba ún. makrók, automata válaszok építhetőek be, hogy reagáljanak az ügyfelek kérdéseire.
Minél több információt kap a chatbot a felhasználótól, annál pontosabb választ tud adni a kérdéseikre, ezáltal magasabb minőségben tudja kiszolgálni az ügyfeleit.
A chatbotok például alkalmasak lehetnek arra, hogy beazonosítsuk az ügyfelek hosszútávú igényeit és részükre upselling ajánlatokat, személyre szabott kuponokat küldhessünk.
Sokféle ingyenes, vagy megfizethető árú chatbot érhető már el a hazai piacon, beleértve a Shoprenter moduljait is.
Bár mindez jól hangzik egy dolgot mindig szem előtt kell tartani, mégpedig azt, hogy az ügyfél személyes adatait tiszteletben kell tartani. A chatbotok többsége harmadik féltől származó alkalmazás, így előfordulhat, hogy az ügyfelek adatait gyűjti vagy felhasználja kérdések megválaszolásához, közösségi média tartalmak automatikus létrehozásához.
Új technológiák használata esetén GDPR szabályozásnak megfelelően fontos feltüntetni a weboldalon, hogy mennyi adat használható fel és gondoskodni kell azok anonimitásáról is.
Személyre szabott promóciós üzenetek
A gépi tanulás módszere az online értékesítésben is sokféle lehetőséget kínál számos funkcióval arra, hogy az online vásárlás során segítségünkre legyen.
Remek példa rá a felhasználók figyelmeztetése abban az esetben, amikor az árak egy meghatározott határérték alá esnek. Ilyenkor automatikus értesítéseket küldhetünk a vásárlóknak.
Egy légtechnikával foglalkozó webáruház emlékeztetheti az ügyfeleit arra, hogy néhány hónaponként cseréljék ki a légkondicionálójuk szűrőjét.
A gépi tanulás segítségével könnyebbé válik a fogyasztói szegmensek azonosítása, és lehetővé teszik az online vállalkozóknak, hogy promóciós tartalmat küldjenek differenciált árképzéssel.
Ezeknek a rendszereknek a segítségével olyan értékesítési kampányokat hozhatunk létre, amely során a felhasználóink profilozásával és a vásárlási adatok elemzésével jövedelmezőbbé tehetjük vállalkozásunkat.
Ajánlói motorok fejlesztése
A legjelentősebb oka annak, hogy az Amazon továbbra is uralja az e-kereskedelmi szektort, hogy teljes egészében gépi tanulásra épülő ajánlói motort használnak.
Az ajánlói motorokat úgy kell elképzelni, mint a magazinokat, vagy cukorkákat, amelyeket egy bolt pénztáránál helyeznek el.
Ezek célja: felhívni az ügyfelek figyelmét egy olyan árucikkre, amelyre szükségük lehet, de nem tették még a kosarukba.
Forrás: rejoiner.com
Az Amazon ajánlói motorja több millió adat alapján tanulja meg és elemzi a korábbi felhasználói viselkedés mintáit. Ezután a motor képes megjósolni azt:
- hogyan fog böngészni egy új felhasználó a weboldalon,
- mi az, ami érdekelheti a felhasználót,
- hogyan fog viselkedni egy adott látogató, a hasonló profilú emberek múltbéli viselkedése alapján.
Amikor a felhasználó sikeres vásárlást hajt végre, az ajánlói motor elemzi, hogy az ajánlások sikeresek voltak-e vagy sem, ami fontos adat az algoritmus továbbfejlesztése érdekében.
Retargeting, upselling és kedvezmények
Nem lesz minden weboldal látogatóból vásárló is. Lehet, hogy egyesek csak termékinformációkat keresnek, vagy vannak, akik valóban hozzáadnak valamit a kosárhoz, de a végén fennáll az esélye, hogy elállnak a vásárlástól.
A gépi tanulás segíthet abban, hogy minél többen teljesítsék vásárlásaikat a dinamikus retargeting, upselling ajánlatok és a kedvezmények révén.
Ez a módszer lehetővé teszi az e-kereskedők számára, hogy a potenciális vásárlókat még célzottabb ajánlatokkal érjék el a felhasználói adatok elemzésével. A kapott adatok alapján megtudhatják, mi működött a hasonló profilú vásárlók esetében, a régebbi retargeting akciókat illetően.
Bizonyos esetekben működhet egy Facebook-remarketing hirdetés, más esetekben például egy időhöz kötött kedvezmény érvényesülhet a kosárban hagyott termékre. Minden attól függ, hogy mit mutatnak az elemzési adatok.
A gépi tanulás algoritmusa több millió profilon megy keresztül, elemezve az emberek viselkedését annak érdekében, hogy megjósolja, mi fog valószínűleg működni, amikor megpróbálja a webáruházat működtető cég konvertálni az ügyfelet.
Csalások felderítése és ez elleni védekezés
Az e-kereskedelemben elburjánzott az a probléma, hogy az ügyfelek lopott hitelkártyával vásárolnak, vagy visszavonják a fizetést a termék kiszállítása után. Az ilyen csalások felderítése és megelőzése szinte lehetetlen gépi tanulás nélkül. Ez a technológia képes arra, hogy az ismétlődő adatokat gyorsan feldolgozza, és megelőzze a csalást még mielőtt megtörténne.
Erre egy kitűnő megoldás a Fraudwatch applikáció, amely képes arra, hogy megelőzze a csalásokat.
Emellett a gépi tanulás képes azonosítani az adatok mintáit, meghatározni a „normális” viselkedést és értesíteni az adminokat, ha valami „gyanús”.
Hatékonyabb készletgazdálkodás
Az e-kereskedelem egyik tartós problémája a készletgazdálkodás. Megdöbbentő tény az, hogy hiába vannak dollármilliárdok lekötve tőkében, az Egyesült Államok vállalatainak 46%-a nem követi készletét.
Az eladók néha túlértékesítenek, a szállítmányok túl sokára érkeznek meg, vagy az előrejelzés téves volt. Ez kihat a logisztika alapelvére, miszerint:
- a megfelelő termékeket,
- a megfelelő helyen,
- megfelelő mennyiségben szállítják ki.
A készletgazdálkodás során különösen az e-kereskedők ütközhetnek nehézségekbe akkor, ha ez manuálisan történik. Ez sajnos hatással lehet a pontos értékesítési előrejelzésekre, ami később cash-flow problémákhoz is vezethet.
A gépi tanulás sokkal pontosabbá teheti a jövőbeni keresleti előrejelzéseket. Ez nemcsak az ellátási lánc egyszerűbb kezelését jelenti, hanem annak a lehetőségét is magában hordozza, hogy webshop tulajdonosként jobban megértsük ügyfeleink viselkedését.
A módszer algoritmusainak segítségével a készletfeltöltés automatizálható a régebbi és a jelenlegi értékesítési elemzések alapján. Ez a folyamat konfigurálható az ügyfelek igényei alapján.
Trendelemzés
Mielőtt belekezdenél a termékek értékesítésébe, érdemes elemezned az adott termékkört aszerint, hogy:
- a legkeresettebb termékek közé tartozik-e,
- egy átlagos termékről van-e szó,
- elavulttá vált-e már az adott termék?
A trendelemzés hatással van a beszerzésre is, legyen az külső szállítótól származó vagy belső beszerzésből származó termék, ezért a beszerzés során fontos erre odafigyelned.
A gépi tanulás segítségével ez könnyen elérhető, mivel elemzi és összehasonlítja a termékismertetőket, értékeléseket és a közösségi média jelenlétet. Az alacsony besorolású termékek levehetőek a terméklistáról.
+1: A leghasznosabb gépi tanulási eszközök az e-kereskedelemben
A Choice.AI segít személyre szabott e-kereskedelmi céloldalak létrehozásában, beleértve az intelligens banner hirdetéseket valós időben.
A Granify figyeli az online vásárlók viselkedését számos tulajdonság elemzésével. Ez alapján személyre szabott ösztönzőket és árakat mutat.
A Personali eszközét az eladások növelése érdekében alkalmazhatod. Az adatkutatók és a viselkedéskutató-közgazdászok által kifejlesztett gépi tanulási algoritmusok precíz célzást végeznek intelligens ösztönzőkkel.
A Wacul-AI felhasználóbarát javaslatokat és megoldásokat nyújt az egész webáruház fejlesztésére. Az adatok elemzésével egyszerű tanácsokat ad, melyek igazodnak az előre jelzett jövőbeli eredményekhez.
Konklúzió
Az ügyfelek személyre szabott élményeket várnak el és ha nem figyeled az igényeiket, akkor félő, hogy máshol vásárolnak. Az igényük kielégítésének egyetlen módja az, ha a webáruház tulajdonos megérti preferenciáikat, amely minden ügyfél esetében más és más.
Mivel a mai világban az ügyféllel szinte minden interakció digitális, a webshop tulajoknak nagy mennyiségű ügyféladatot kell gyűjteniük, beleértve a demográfiai, a pszichográfiai és a viselkedési adatokat is.
A legbonyolultabb rész az, hogy ezekből az adatokból, hogyan lehetséges az értékesítési és marketing döntésekhez kinyerni a legértékesebb információkat. Ekkor lép be a képbe a gépi tanulás.
A gépi tanulási algoritmusok felmérik az egyedi vásárlói készlet- és viselkedési adatokat, hogy pontosan megjósolják, mit akarnak a vásárlók.
Ezek a mélyebb elemzések olyan lehetőségeket tárhatnak fel, amelyekről még nem is tudtál, hogy léteznek. Így az online vállalkozások sokkal mélyebben kiépíthetik a vásárlói bizalmat, vevői elégedettséget.
