فهرست مطالب

Toggle

سیستم پیشنهاد

Recommendation System

یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک موارد استفاده کلیدی دارد. شخصی سازی و موتور توصیه داغترین ترند های فعلی در فضای تجارت الکترونیک جهانی است. با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجارت الکترونیکی و پردازش حجم عظیمی از داده ها، می توانید فعالیت آنلاین صدها میلیون کاربر را به طور کامل تجزیه و تحلیل کرده و بر اساس آن متناسب با مشتری یا گروه بندی خاص (تقسیم بندی خودکار) محصولات مناسب را به مشتریان توصیه کنید. اما موتور توصیه در تجارت الکترونیکی چگونه کار می کند؟
با به کارگیری موتور توصیه میتوانید با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ جمع آوری شده در مورد ترافیک فعلی در وب سایت ها، درک کنید که مشتری از کدام زیر صفحات استفاده کرده است، به دنبال چه چیزی بوده و بیشتر وقت خود را در کجا گذرانده است. علاوه بر این، بر اساس اطلاعات مختلف مانند مشخصات فعالیت قبلی مشتری، ترجیحات او (به عنوان مثال رنگ مورد علاقه)، داده های رسانه های اجتماعی، موقعیت مکانی و آب و هوا اطلاعات بیشتری در مورد مشتری کشف می شود و نتایج در یک صفحه شخصی سازی شده با محصولات پیشنهادی که به احتمال زیاد برای آن ها جالب است، نمایش داده می شود.
شرکت هایی مانند Netflix ،YouTube ، Amazon و … از موتورهای توصیه بر اساس پایتون استفاده می کنند که به راحتی با میکروسرویس های آن ها تعامل دارند. سیستم های توصیه به شما این امکان را می دهند که بر اساس تجربه سایر مشتریان و محصولات خریداری شده توسط افرادی که در نزدیکی مشتری زندگی می کنند، توصیه کنید. و این تنها اولین نمونه از نحوه عملکرد موفقیت آمیز یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک است

شخصی سازی محتوا

Personalization Content

محتوای شخصی سازی شده در وب سایت یا برنامه تلفن همراه باعث افزایش مشارکت جذب مشتری می شود. انتخاب بهترین محتوا به لطف الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجارت الکترونیکی امکان پذیر شده است. این الگوریتم ها می توانند الگوهایی را در داده ها بر اساس پردازش مقدار زیادی داده ساختار یافته و بدون ساختار (شامل تصاویر و متن) پیدا کنند. الگوریتم های یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک عوامل مختلفی مانند: سبک و رنگ مورد علاقه، شدت تصویر، سابقه فعالیت، ترجیحات مشتریان و غیره را در نظر می گیرد، نتایج موجود در وب سایت با ترجیحات شخصی هر فرد تطبیق داده می شود و به این ترتیب استفاده از یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک می تواند به شما در افزایش درآمد کمک کند.

قیمت گذاری پویا

Dynamic Pricing

یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک می تواند در قیمت گذاری پویا بسیار مفید باشد و KPI (شاخص های اصلی عملکرد) شما را بهبود بخشد. این بهبود از توانایی الگوریتم یادگیری ماشین در یادگیری الگوهای جدید از داده ها ناشی می شود؛ این الگوریتم ها به طور مداوم از اطلاعات جدید یاد می گیرند و خواسته ها و ترند های جدید را تشخیص می دهند.
به همین دلیل است که فروشندگان آنلاین می توانند از مدل های یادگیری ماشین در صنعت تجارت الکترونیک برای قیمت گذاری پویا به جای تخفیف و قیمت گذاری ساده استفاده کنند. شرکت های تجارت الکترونیک می توانند از مدل های پیش بینی کننده ای استفاده کنند که به آن ها امکان تعیین بهترین قیمت برای هر محصول خاص را می دهد. شما می توانید پیشنهاد، قیمت مطلوب و نمایش تخفیفات در زمان واقعی را انتخاب کنید، که وضعیت انبار را نیز در نظر می گیرد. این کار برای به حداکثر رساندن فروش و بهینه سازی موجودی انجام می شود.

تست های A/B

A/B Tests

تست های A/B باعث می شود محصول (به عنوان مثال وب سایت) با مصرف کنندگان سازگار شود. تقریبا 80 درصد از انواع آزمون های A / B نتایج مثبتی ندارند. انجام این فرآیند بسیار سخت و پر زحمت است، به همین دلیل الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجارت الکترونیکی قطعاً در موارد زیر به کمک شما می آیند:

• خودکارسازی فرآیند انتخاب ویژگی های پلتفرمی (محصولی) که باید با استفاده از الگوریتم ژنتیک تغییر کند. این بر اساس بهترین تغییرات پیشنهادی در محصول است که ممکن است یک الگوریتم ارائه دهد. به عنوان مثال با توجه به اینکه دکمه بزرگتر «خرید» در صفحه فروش را 1 درصد افزایش داده است، می توان بررسی کرد که آیا بزرگ شدن بیشتر آن می تواند نتایج را بهبود بخشد یا خیر.
• دسته بندی خودکار مشتریان با استفاده از مدل های یادگیری ماشین بدون نظارت برای تجارت الکترونیکی بر اساس ویژگی های آن ها (سن، جنسیت، هزینه، ترجیحات و غیره) و شخصی سازی محتوا (محصول مناسب برای نیازهای آن ها). به عنوان مثال برای زنان بالای 40 سال، رنگ اصلی صفحه قرمز است در حالی که برای مردان زیر 20 سال آبی است.
• یافتن سریعتر گزینه های بهینه برای صفحات/محصولات با استفاده از الگوریتم های خودآموز هوش مصنوعی به جای انجام کارهای تکراری و خسته کننده یکی از موارد مهم است. یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک به فروشندگان آنلاین اجازه می دهد تا سفارشات بزرگ را از ماه به روز کوتاه کنند.

پیش بینی ها

Predictions

• پیش بینی اینکه آیا کاربر خاصی در یک دسته بندی خاص محصولی را می خرد یا خیر، به طوری که فروشنده بتواند بر اساس آن واکنش نشان دهد (به عنوان مثال با آن شخص تماس بگیرید یا ایمیلی با محتوای جذاب ارسال کند). این به شما این امکان را می دهد تا در حالی که مشتری به عنوان مثال در حال خرید است، میزان تبدیل را افزایش دهید.
• پیش بینی اینکه آیا کاربر برمی گردد یا چه خریدهایی را در زمان های معین انجام می دهد، به تطبیق پیام بازاریابی مناسب با آن شخص برای افزایش تبدیل خریدهای بعدی و ترغیب فرد به بازگشت کمک می کند.
• پیش بینی ارزش طول عمر مشتری (CLTV یا LTV) برای پیش بینی اینکه یک کاربر خاص در فروشگاه شما چقدر هزینه خواهد کرد. برآورد دقیق ارزش مشتریان آینده امکان تخصیص موثر هزینه های بازاریابی، شناسایی و مراقبت از مشتریان با ارزش بالا و کاهش مواجهه با زیان را فراهم می آورد.
• پیش بینی میزان رویگردانی مشتری، مشتریانی را که از دست دادن آنها خطرناک است پیدا می کند .راهکار پیاده سازی شده توسط یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک به شما این امکان را می دهد تا به سرعت نسبت به مشتریانی که احتمالاً خرید از شما را متوقف می کنند واکنش نشان دهید. چنین سیستمی میزان ماندگاری را افزایش می دهد و جریان ثابتی از درآمد را برای شما به ارمغان می آورد.
• پیش بینی تقاضا برای هر دسته از محصولات، به برآوردن همه نیازهای مشتری و ترندهای آینده کمک می کند. این باعث می شود که مشتریان از بازگشت به فروشگاه آنلاین شما که اکثر کالاها در آن موجود است و می توانند بلافاصله خریداری شوند، خوشحال شوند.

پردازش تصویر

Image Processing

فروشندگان روی هوش مصنوعی و سیستم های تشخیص تصویر سرمایه گذاری می کنند تا بر رفتار مشتریان (خریداران) اثر بگذارند و همچنین خودکارسازی فرآیندها را بهبود دهند. سرمایه گذاری در فناوری بینایی رایانه ای با امکان جستجوی بصری می تواند به شما در تطبیق عکس های مشتریان به عنوان مثال با لباس های مشابه که به صورت آنلاین فروخته می شود، کمک کند. این را می توان با ترجیحات کاربر بر اساس دسته محصولاتی که شخص معمولاً می خرید (چه رنگی، چه مارکی) و بر اساس داده های رسانه های اجتماعی مانند اینستاگرام، توییتر و فیس بوک تعریف کرد.
یکی دیگر از کاربردهای یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک می تواند تکمیل خودکار اطلاعات مربوط به موضوع بر اساس عکس باشد (مقاله چیست، چه دسته ای را باید اضافه کرد، چه رنگی دارد و …).

بهبود کیفیت موتور جستجو

Improving Search Engine

کاربران از موتورهای جستجو استفاده می کنند تا آنچه نیاز دارند را به سرعت پیدا کنند. آن ها زمان و صبر کمی برای فرموله کردن سوالات، اتنظار برای نتایج و تجزیه و تحلیل آن ها دارند. به همین دلیل است که نیاز به نتایج شخصی شده جستجوها وجود دارد.
یک موتور جستجوی شخصی سازی شده می تواند نقش مهمی را ایفا کند. این موتور جستجو بر اساس مدل های یادگیری ماشین با ترجیحات کوتاه مدت و بلند مدت کاربر، سابقه یا پرس و جوهای قبلی کاربر است. همچنین این موتورهای جستجو می توانند بر اساس تکنیک های بازیابی اطلاعات سنتی (IR)، میزان تبدیل کاربر را بهتر از موتورهای جستجوی شخصی سازی نشده افزایش دهند.
این امر به ویژه برای غول هایی مانند eBay اهمیت دارد. eBay با داشتن بیش از 800 میلیون محصول در وب سایت خود، از هوش مصنوعی و داده ها برای پیش بینی و نشان دادن مرتبط ترین نتایج جستجو استفاده می کند.

ربات های چت هوشمند

Smart Chat-Bots

یک ربات چت هوشمند مبتنی بر NLP و AI می تواند سوالات تک تک کاربران را تفسیر کرده و به صورت جداگانه به آن ها پاسخ دهد. نقش دستیاران مجازی، تقلید از بهترین مشاوران برای کمک به کاربران فروشگاه های الکترونیکی در طی فرآیند خرید به موثرترین شکل ممکن است. کمک در رسیدن به محصولات، پیشنهاد بهترین راه حل های قیمت گذاری و پیش بردن فرآیند معامله از جمله کمک های این دستیاران است.

تشخیص کلاهبرداری

Fraud Detection

هزینه ای که فروشگاه های اینترنتی به دلیل کلاهبرداری متقبل می شوند همچنان به طور پیوسته در حال افزایش است. بنابراین شناسایی موارد کلاهبرداری و حفاظت فرآیندهای مهم برای همه فروشگاه های آنلاین اهمیت دارد. الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجارت الکترونیکی می توانند این فرآیندها را بهبود بخشیده و آن ها را موثرتر کنند.