Le nouveau visage du commerce électronique : l'impact de l'apprentissage automatique dans l'industrie

Avez-vous déjà anticipé que les ordinateurs pourraient être capables de reconnaître et d'apprendre des modèles afin de prendre leurs propres décisions ? Si votre réponse était non, vous êtes dans le même bateau que de nombreux experts de l'industrie du commerce électronique ; personne n'aurait pu prédire son état actuel.

Cependant, l'apprentissage automatique a joué un rôle important dans l'évolution du commerce électronique au cours des dernières décennies. Jetons un coup d'œil à la situation actuelle du commerce électronique et à la manière dont les fournisseurs de services d'apprentissage automatique le façonneront dans un avenir pas si lointain.

Qu'est-ce qui change dans l'industrie du commerce électronique ?[19659004]Certains peuvent croire que le commerce électronique est un phénomène relativement nouveau qui a fondamentalement transformé notre façon de magasiner, en raison des progrès technologiques dans le domaine. Ce n'est pas tout à fait le cas, cependant.

Même si la technologie joue un rôle important dans la manière dont nous interagissons avec les magasins aujourd'hui, le commerce électronique existe depuis plus de 40 ans et il est plus important que jamais.

Les ventes de commerce électronique au détail dans le monde ont atteint 4,28 billions de dollars en 2020, et les revenus de la vente au détail en ligne devraient atteindre 5,4 billions de dollars en 2022. ? C'est simple. L'intelligence artificielle supprime l'image de systèmes d'analyse simples pour montrer à quel point elle peut être puissante et transformatrice.

Auparavant, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique étaient trop peu développés et simples dans leur exécution pour vraiment briller. termes de leurs applications possibles. Cependant, ce n'est plus le cas.

Les marques peuvent utiliser des concepts tels que la recherche vocale pour promouvoir leurs produits auprès des clients à mesure que des technologies telles que l'apprentissage automatique et les chatbots deviennent plus répandues. L'IA peut également aider à la prévision des stocks et à la prise en charge du backend.

Machine Learning and Recommendation Engines

Il existe plusieurs applications majeures de cette technologie dans le commerce électronique. À l'échelle mondiale, les moteurs de recommandation sont l'une des tendances les plus en vogue. Vous pouvez évaluer en profondeur l'activité en ligne de centaines de millions de personnes en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique et en traitant facilement d'énormes quantités de données. Vous pouvez l'utiliser pour produire des recommandations de produits pour un client ou un groupe de clients spécifique (segmentation automatique) en fonction de leurs intérêts.

Comment ça marche ?

Vous pouvez déterminer les sous-pages utilisées par un client en évaluant acquis de grandes données sur le trafic actuel du site Web. On pouvait dire ce qu'il recherchait et où il passait le plus clair de son temps. De plus, les résultats seront fournis sur une page personnalisée avec des éléments suggérés en fonction de plusieurs sources d'informations : profil des activités précédentes des clients, intérêts (par exemple, passe-temps), météo, emplacement et données des médias sociaux.

Machine Learning et Chatbots

19659004] En analysant des données structurées, les chatbots alimentés par l'apprentissage automatique peuvent créer une conversation plus « humaine » avec les utilisateurs. Les chatbots peuvent être programmés avec des informations génériques pour répondre aux demandes des consommateurs en utilisant l'apprentissage automatique. Essentiellement, plus le bot interagit avec de personnes, mieux il comprendra les produits/services d'un site de commerce électronique. En posant des questions, les chatbots peuvent offrir des coupons personnalisés, découvrir des possibilités de ventes incitatives potentielles et répondre aux besoins à long terme du client. Le coût de conception, de construction et d'intégration d'un chatbot personnalisé pour un site Web est d'environ 28 000 $. Un prêt aux petites entreprises peut facilement être utilisé pour payer cela.

Apprentissage automatique et résultats de recherche

Les utilisateurs peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour trouver précisément ce qu'ils recherchent en fonction de leur requête de recherche. Les clients recherchent actuellement des produits sur un site de commerce électronique à l'aide de mots clés. Le propriétaire du site doit donc garantir que ces mots clés ont été attribués aux produits recherchés par les utilisateurs.

L'apprentissage automatique peut aider en recherchant des synonymes de mots clés couramment utilisés. , ainsi que des expressions comparables que les gens utilisent pour la même question. La capacité de cette technologie à atteindre cet objectif découle de sa capacité à évaluer un site Web et ses analyses. En conséquence, les sites de commerce électronique peuvent placer les produits les mieux notés en haut de la page tout en priorisant les taux de clics et les conversions précédentes.

Aujourd'hui, des géants comme eBay ont compris l'importance de cela. Avec plus de 800 millions d'articles affichés, l'entreprise est en mesure de prévoir et d'offrir les résultats de recherche les plus pertinents grâce à l'intelligence artificielle et à l'analyse.

Machine Learning et ciblage du commerce électronique

Contrairement à un magasin physique, où vous pouvez parler avec les clients pour savoir ce qu'ils veulent ou ce dont ils ont besoin, les magasins en ligne sont bombardés de quantités massives de données client.

En conséquence, la segmentation des clients est essentielle pour le secteur du commerce électronique, car elle permet aux entreprises d'adapter leurs méthodes de communication à chaque client. L'apprentissage automatique peut vous aider à comprendre les désirs de vos clients et leur offrir une expérience d'achat plus personnalisée.

L'apprentissage automatique et l'expérience client

Les entreprises de commerce électronique peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour offrir une expérience plus personnalisée à leurs clients. Aujourd'hui, les clients préfèrent non seulement mais exigent également de communiquer avec leurs marques préférées de manière personnelle. Les détaillants peuvent personnaliser chaque connexion avec leurs clients à l'aide de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, ce qui se traduit par une meilleure expérience client.

De plus, ils peuvent empêcher les problèmes de service client de se produire en utilisant l'apprentissage automatique. Avec l'apprentissage automatique, les taux d'abandon de panier diminueraient sans aucun doute et les ventes finiraient par augmenter. Les robots du support client, contrairement aux humains, peuvent fournir des réponses impartiales à toute heure du jour ou de la nuit.

Apprentissage automatique et détection de fraude

Les anomalies sont plus faciles à repérer lorsque vous disposez de plus de données. Ainsi, vous pouvez utiliser l'apprentissage automatique pour voir les tendances des données, comprendre ce qui est « normal » et ce qui ne l'est pas, et recevoir des alertes en cas de problème.

La « détection de fraude » est l'application la plus répandue pour cela. Les clients qui achètent d'énormes quantités de marchandises avec des cartes de crédit volées ou qui annulent leurs commandes après la livraison des articles sont des problèmes courants pour les détaillants. C'est là qu'intervient l'apprentissage automatique.

Apprentissage automatique et tarification dynamique

Dans le cas de la tarification dynamique, l'apprentissage automatique dans le commerce électronique peut être extrêmement bénéfique et peut vous aider à améliorer vos KPI. La capacité des algorithmes à apprendre de nouveaux modèles à partir des données est la source de cette utilité. En conséquence, ces algorithmes apprennent et détectent constamment de nouvelles demandes et tendances. Au lieu de s'appuyer sur de simples réductions de prix, les entreprises de commerce électronique pourraient bénéficier de modèles prédictifs qui peuvent les aider à déterminer le prix idéal pour chaque produit. Vous pouvez choisir la meilleure offre, le meilleur prix et afficher des remises en temps réel, tout en considérant la meilleure stratégie pour augmenter les ventes et l'optimisation des stocks.

Pour résumer

Les façons dont l'apprentissage automatique façonne l'e -industrie du commerce sont innombrables. Les applications de cette technologie ont un impact direct sur le service client et la croissance des entreprises dans le secteur du commerce électronique. Votre entreprise améliorerait le service client, le support client, l'efficacité et la production, et prendrait de meilleures décisions en matière de RH. Les algorithmes d'apprentissage automatique pour le commerce électronique continueront d'être d'une grande utilité pour le commerce électronique au fur et à mesure de leur évolution.

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