전자 상거래의 새로운 얼굴: 기계 학습이 업계에 미치는 영향

전자상거래 및 기계 학습

컴퓨터가 스스로 결정을 내리기 위해 패턴을 인식하고 학습할 수 있을 것이라고 예상한 적이 있습니까? 당신의 대답이 아니오라면, 당신은 전자 상거래 업계의 많은 전문가들과 같은 배를 타고 있습니다. 아무도 그의 현재 상태를 예측할 수 없었습니다.

그러나 기계 학습은 지난 수십 년 동안 전자 상거래의 발전에 중요한 역할을 했습니다. 전자 상거래가 현재 어디에 있으며 어떻게 기계 학습 서비스 제공업체 머지 않은 미래에 형성될 것입니다.

전자 상거래 산업의 변화는 무엇입니까?

일부 사람들은 전자 상거래가 해당 분야의 기술 발전으로 인해 우리가 쇼핑하는 방식을 근본적으로 변화시킨 비교적 새로운 현상이라고 생각할 수 있습니다. 그러나 완전히 그런 것은 아닙니다.

오늘날 우리가 상점과 관계를 맺는 방식에 기술이 큰 역할을 하지만 전자 상거래는 40년 이상 존재했으며 그 어느 때보다 규모가 커졌습니다.

4.28년 전 세계 소매 전자 상거래 매출은 2020조 5.4억 달러에 이르렀고 전자 소매 수익은 2022년 XNUMX조 XNUMX억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

Statista

그러나 기술이 항상 주변에 있었다면 머신 러닝이 현재 업계를 어떻게 변화시키고 있습니까? 간단 해. 인공 지능은 단순한 분석 시스템의 이미지를 없애고 그것이 진정으로 얼마나 강력하고 혁신적일 수 있는지 보여줍니다.

초창기에는 인공 지능과 기계 학습이 너무 미개발되었고 실행이 단순하여 가능한 응용 프로그램의 측면에서 진정으로 빛을 발했습니다. 그러나 더 이상 그렇지 않습니다.

브랜드는 기계 학습 및 챗봇과 같은 기술이 보편화됨에 따라 음성 검색과 같은 개념을 사용하여 고객 앞에서 제품을 홍보할 수 있습니다. AI는 인벤토리 예측 및 백엔드 지원도 지원할 수 있습니다.

기계 학습 및 추천 엔진

전자 상거래에서 이 기술의 여러 주요 응용 프로그램이 있습니다. 전 세계적으로 추천 엔진은 가장 핫한 트렌드 중 하나입니다. 머신 러닝 알고리즘을 사용하고 방대한 양의 데이터를 손쉽게 처리하여 수억 명의 온라인 활동을 철저히 평가할 수 있습니다. 이를 사용하여 관심사를 기반으로 특정 고객 또는 고객 그룹(자동 세분화)에 대한 제품 추천을 생성할 수 있습니다.

어떻게 진행합니까?

현재 웹 사이트 트래픽에 대해 수집된 대용량 데이터를 평가하여 클라이언트가 사용하는 하위 페이지를 파악할 수 있습니다. 그가 무엇을 쫓았고 대부분의 시간을 어디에서 보냈는지 알 수 있습니다. 또한 이전 고객 활동 프로필, 관심사(예: 취미), 날씨, 위치 및 소셜 미디어 데이터와 같은 여러 정보 소스를 기반으로 제안된 항목이 포함된 개인화된 페이지에 결과가 제공됩니다.

기계 학습 및 챗봇

기계 학습으로 구동되는 챗봇은 구조화된 데이터를 분석하여 사용자와 보다 "인간적인" 대화를 생성할 수 있습니다. 챗봇은 기계 학습을 사용하여 소비자 질문에 응답하기 위해 일반 정보로 프로그래밍할 수 있습니다. 기본적으로 봇이 더 많은 사람들과 상호 작용할수록 전자 상거래 사이트의 제품/서비스를 더 잘 이해하게 됩니다. 질문을 통해 챗봇은 개인화된 쿠폰을 제공하고 잠재적인 상향 판매 가능성을 발견하며 고객의 장기적인 요구를 해결할 수 있습니다. 웹사이트용 맞춤형 챗봇을 설계, 구축 및 통합하는 데 드는 비용은 대략 $28,000입니다. 소기업 대출은 이를 지불하는 데 쉽게 사용할 수 있습니다. 

기계 학습 및 검색 결과

사용자는 기계 학습을 활용하여 검색어를 기반으로 원하는 것을 정확하게 찾을 수 있습니다. 고객은 현재 전자 상거래 사이트에서 키워드를 사용하여 제품을 검색하므로 사이트 소유자는 해당 키워드가 사용자가 찾고 있는 제품에 할당되었는지 확인해야 합니다.

기계 학습은 일반적으로 사용되는 키워드의 동의어와 동일한 질문에 대해 사람들이 사용하는 유사한 구문을 찾아 도움을 줄 수 있습니다. 이를 달성하기 위한 이 기술의 능력은 웹사이트 및 해당 분석을 평가하는 능력에서 비롯됩니다. 결과적으로 전자 상거래 사이트는 클릭률과 이전 전환에 우선 순위를 두면서 높은 평가를 받은 제품을 페이지 상단에 배치할 수 있습니다. 

오늘날 거인들은 이베이 이것의 중요성을 깨달았습니다. 800억 개 이상의 항목이 표시되는 이 회사는 인공 지능 및 분석을 사용하여 가장 관련성 높은 검색 결과를 예측하고 제공할 수 있습니다. 

머신 러닝 및 전자 상거래 타겟팅

고객과 대화하여 고객이 원하거나 필요로 하는 것을 배울 수 있는 실제 매장과 달리 온라인 매장은 엄청난 양의 고객 데이터로 가득 차 있습니다.

그 결과, 클라이언트 세분화 기업이 각 개별 고객에 맞게 커뮤니케이션 방법을 조정할 수 있기 때문에 전자 상거래 산업에 매우 중요합니다. 머신 러닝은 고객의 요구를 이해하고 고객에게 보다 맞춤화된 구매 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝과 고객 경험

전자 상거래 회사는 기계 학습을 사용하여 고객에게 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 오늘날 고객들은 선호하는 브랜드일 뿐만 아니라 개인적으로 선호하는 브랜드와 소통하기를 원합니다. 소매업체는 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 고객과의 각 연결을 맞춤화하여 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

또한 머신 러닝을 사용하여 고객 관리 문제가 발생하는 것을 방지할 수 있습니다. 기계 학습을 사용하면 장바구니 포기율이 확실히 줄어들고 결국에는 매출이 증가할 것입니다. 고객 지원 봇은 인간과 달리 밤낮을 가리지 않고 편견 없는 답변을 제공할 수 있습니다. 

기계 학습 및 사기 탐지

데이터가 많을수록 이상 징후를 더 쉽게 발견할 수 있습니다. 따라서 기계 학습을 사용하여 데이터의 추세를 확인하고 '정상'인 것과 그렇지 않은 것을 이해하고 문제가 발생하면 경고를 받을 수 있습니다.

이를 위한 가장 보편적인 애플리케이션은 '사기 탐지'입니다. 도난당한 신용 카드로 엄청난 양의 상품을 구매하거나 상품이 배송된 후 주문을 취소하는 고객은 소매업체의 일반적인 문제입니다. 여기서 머신러닝이 등장합니다.

기계 학습 및 동적 가격 책정

동적 가격 책정의 경우 전자 상거래의 기계 학습은 매우 유용할 수 있으며 KPI를 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터에서 새로운 패턴을 학습하는 알고리즘의 능력은 이러한 유용성의 원천입니다. 결과적으로 이러한 알고리즘은 새로운 요청과 추세를 지속적으로 학습하고 감지합니다. 전자 상거래 비즈니스는 단순한 가격 인하에 의존하는 대신 각 제품에 대한 이상적인 가격을 파악하는 데 도움이 되는 예측 모델의 이점을 누릴 수 있습니다. 최고의 제안, 최적의 가격을 선택하고 실시간 할인을 표시하는 동시에 판매 및 재고 최적화를 위한 최상의 전략을 고려합니다.

합계하기

기계 학습이 전자 상거래 산업을 형성하는 방식은 셀 수 없이 많습니다. 이 기술의 응용 프로그램은 전자 상거래 산업의 고객 서비스 및 비즈니스 성장에 직접적인 영향을 미칩니다. 귀사는 고객 서비스, 고객 지원, 효율성 및 생산을 개선하고 더 나은 HR 결정을 내릴 것입니다. 전자 상거래를 위한 기계 학습 알고리즘은 전자 상거래 비즈니스가 발전함에 따라 계속해서 중요한 서비스가 될 것입니다.

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