Wajah Baru E-Commerce: Dampak Pembelajaran Mesin di Industri

E-niaga dan Pembelajaran Mesin

Pernahkah Anda mengantisipasi bahwa komputer mungkin dapat mengenali dan mempelajari pola untuk membuat keputusan sendiri? Jika jawaban Anda tidak, Anda berada di kapal yang sama dengan banyak pakar di industri e-commerce; tidak ada yang bisa memprediksi keadaannya saat ini.

Namun, pembelajaran mesin telah memainkan peran penting dalam evolusi e-commerce selama beberapa dekade terakhir. Mari kita lihat di mana e-commerce sekarang dan bagaimana penyedia layanan pembelajaran mesin akan membentuknya dalam waktu yang tidak terlalu lama.

Apa yang Berubah di Industri E-commerce?

Beberapa orang mungkin percaya bahwa e-commerce adalah fenomena yang relatif baru yang secara fundamental mengubah cara kita berbelanja, karena kemajuan teknologi di lapangan. Itu tidak sepenuhnya terjadi, namun.

Meskipun teknologi memainkan peran besar dalam cara kita berinteraksi dengan toko saat ini, e-commerce telah ada selama lebih dari 40 tahun dan sekarang lebih besar dari sebelumnya.

Penjualan e-commerce ritel di seluruh dunia mencapai 4.28 triliun dolar pada 2020, dengan pendapatan e-ritel diperkirakan mencapai 5.4 triliun dolar pada 2022.

statista

Tetapi jika teknologi selalu ada, bagaimana pembelajaran mesin mengubah industri sekarang? Itu mudah. Kecerdasan buatan menghilangkan citra sistem analisis sederhana untuk menunjukkan betapa kuat, dan transformatifnya hal itu.

Pada tahun-tahun sebelumnya, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin terlalu tidak berkembang dan sederhana dalam pelaksanaannya untuk benar-benar bersinar dalam hal aplikasi yang memungkinkan. Namun, itu tidak lagi terjadi.

Merek dapat menggunakan konsep seperti penelusuran suara untuk mempromosikan produk mereka di depan pelanggan karena teknologi seperti pembelajaran mesin dan chatbot menjadi lebih umum. AI juga dapat membantu dengan perkiraan inventaris dan dukungan backend.

Pembelajaran Mesin dan Mesin Rekomendasi

Ada beberapa aplikasi utama dari teknologi ini dalam e-commerce. Pada skala global, mesin rekomendasi adalah salah satu tren terpanas. Anda dapat mengevaluasi aktivitas online ratusan juta orang secara menyeluruh menggunakan algoritme pembelajaran mesin dan memproses sejumlah besar data dengan mudah. Anda dapat menggunakannya untuk menghasilkan rekomendasi produk untuk pelanggan atau kelompok pelanggan tertentu (segmentasi otomatis) berdasarkan minat mereka.

Bagaimana cara kerjanya?

Anda dapat mengetahui sub-halaman mana yang digunakan klien dengan mengevaluasi data besar yang diperoleh tentang lalu lintas situs web saat ini. Anda bisa tahu apa yang dia cari dan di mana dia menghabiskan sebagian besar waktunya. Selanjutnya, hasil akan diberikan pada halaman yang dipersonalisasi dengan item yang disarankan berdasarkan berbagai sumber informasi: profil aktivitas pelanggan sebelumnya, minat (misalnya, hobi), cuaca, lokasi, dan data media sosial.

Pembelajaran Mesin dan Chatbots

Dengan menganalisis data terstruktur, chatbot yang didukung oleh pembelajaran mesin dapat menciptakan percakapan yang lebih “manusiawi” dengan pengguna. Chatbots dapat diprogram dengan informasi umum untuk menjawab pertanyaan konsumen menggunakan pembelajaran mesin. Pada dasarnya, semakin banyak orang yang berinteraksi dengan bot, semakin baik bot tersebut akan memahami produk/layanan situs e-commerce. Dengan mengajukan pertanyaan, chatbots dapat memberikan kupon yang dipersonalisasi, mengungkap kemungkinan peningkatan penjualan, dan memenuhi kebutuhan jangka panjang pelanggan. Biaya merancang, membangun, dan mengintegrasikan chatbot khusus untuk situs web kira-kira $28,000. Pinjaman usaha kecil dapat dengan mudah digunakan untuk membayar ini. 

Pembelajaran Mesin dan Hasil Pencarian

Pengguna dapat memanfaatkan pembelajaran mesin untuk menemukan dengan tepat apa yang mereka cari berdasarkan kueri penelusuran mereka. Pelanggan saat ini mencari produk di situs e-commerce menggunakan kata kunci, sehingga pemilik situs harus menjamin bahwa kata kunci tersebut telah ditetapkan ke produk yang dicari pengguna.

Pembelajaran mesin dapat membantu dengan mencari sinonim dari kata kunci yang umum digunakan, serta frasa sebanding yang digunakan orang untuk pertanyaan yang sama. Kapasitas teknologi ini untuk mencapai ini berasal dari kemampuannya untuk mengevaluasi situs web dan analitiknya. Akibatnya, situs e-niaga dapat menempatkan produk berperingkat tinggi di bagian atas halaman sambil memprioritaskan rasio klik dan konversi sebelumnya. 

Hari ini, raksasa suka eBay telah menyadari pentingnya hal ini. Dengan lebih dari 800 juta item yang ditampilkan, perusahaan dapat memperkirakan dan menawarkan hasil pencarian yang paling relevan menggunakan kecerdasan buatan dan analitik. 

Pembelajaran Mesin dan Penargetan E-niaga

Tidak seperti toko fisik, di mana Anda dapat berbicara dengan pelanggan untuk mengetahui apa yang mereka inginkan atau butuhkan, toko online dibombardir dengan sejumlah besar data klien.

Akibatnya, segmentasi klien sangat penting untuk industri e-commerce, karena memungkinkan bisnis untuk menyesuaikan metode komunikasi mereka untuk setiap pelanggan individu. Pembelajaran mesin dapat membantu Anda memahami keinginan pelanggan dan memberi mereka pengalaman pembelian yang lebih disesuaikan.

Pembelajaran Mesin dan Pengalaman Pelanggan

Perusahaan e-niaga dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk memberikan pengalaman yang lebih personal bagi pelanggan mereka. Pelanggan saat ini tidak hanya lebih suka tetapi juga menuntut untuk berkomunikasi dengan merek favorit mereka secara pribadi. Pengecer dapat menyesuaikan setiap koneksi dengan pelanggan mereka menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, sehingga menghasilkan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Selain itu, mereka dapat mencegah terjadinya masalah layanan pelanggan dengan menggunakan pembelajaran mesin. Dengan pembelajaran mesin, tingkat pengabaian keranjang tidak diragukan lagi akan menurun dan penjualan pada akhirnya akan meningkat. Bot dukungan pelanggan, tidak seperti manusia, dapat memberikan jawaban yang tidak memihak kapan saja, siang atau malam. 

Pembelajaran Mesin dan Deteksi Penipuan

Anomali lebih mudah dikenali ketika Anda memiliki lebih banyak data. Dengan demikian, Anda dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk melihat tren dalam data, memahami apa yang 'normal' dan apa yang tidak, dan menerima peringatan saat terjadi kesalahan.

'Deteksi penipuan' adalah aplikasi yang paling umum untuk ini. Pelanggan yang membeli barang dagangan dalam jumlah besar dengan kartu kredit curian atau yang membatalkan pesanan mereka setelah barang dikirim adalah masalah umum bagi pengecer. Di sinilah pembelajaran mesin masuk.

Pembelajaran Mesin dan Harga Dinamis

Dalam hal penetapan harga dinamis, pembelajaran mesin dalam e-niaga bisa sangat bermanfaat dan dapat membantu Anda meningkatkan KPI Anda. Kemampuan algoritma untuk mempelajari pola baru dari data adalah sumber kegunaan ini. Akibatnya, algoritme tersebut terus-menerus mempelajari dan mendeteksi permintaan dan tren baru. Alih-alih mengandalkan pengurangan harga sederhana, bisnis e-commerce dapat mengambil manfaat dari model prediktif yang dapat membantu mereka mengetahui harga ideal untuk setiap produk. Anda dapat memilih penawaran terbaik, harga terbaik, dan menunjukkan diskon waktu nyata, sambil mempertimbangkan strategi terbaik untuk meningkatkan penjualan dan pengoptimalan inventaris.

Untuk menyimpulkan

Cara pembelajaran mesin membentuk industri e-commerce tidak terhitung jumlahnya. Penerapan teknologi ini berdampak langsung pada layanan pelanggan dan pertumbuhan bisnis di industri e-commerce. Perusahaan Anda akan meningkatkan layanan pelanggan, dukungan pelanggan, efisiensi, dan produksi, serta membuat keputusan SDM yang lebih baik. Algoritme pembelajaran mesin untuk e-niaga akan terus menjadi layanan yang signifikan bagi bisnis e-niaga seiring dengan perkembangannya.

Lihat Daftar Perusahaan Machine Learning Vendorland

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.