5 przykładów wykorzystania maszynowego uczenia się w e-commerce

5 przykładów wykorzystania maszynowego uczenia się w e-commerce

Technologia stale się rozwija i znajduje zastosowanie w kolejnych branżach. Nie inaczej jest z e-commerce, która jako stosunkowo młoda dziedzina biznesu, tym bardziej jest gotowa na korzystanie z nowości.

Jedną z ostatnich ciekawostek jest maszynowe uczenie się. Na czym ono polega i jak sklepy internetowe mogą na tej technologii skorzystać? Tego dowiesz się w tym artykule.

Maszynowe uczenie się – czym jest?

Maszynowe uczenie się (machine learning) jest zastosowaniem sztucznej inteligencji (AI) w taki sposób, aby była ona w stanie automatycznie uczyć się i samodoskonalić na podstawie nabieranego doświadczenia. Wszystko to odbywa się bez konieczności ciągłej ingerencji ze strony programisty. Uczenie maszynowe koncentruje się na rozwoju oprogramowania, które mając dostęp do danych, jest w stanie stale je wykorzystywać i na ich podstawie optymalizować swoje działanie.

Uczenie się to stały proces, który wynika z ciągłego zbierania i przetwarzania danych. Dzięki temu algorytm może rozpoznawać wzorce i podejmować coraz to lepsze decyzje w przyszłości na podstawie przykładów, z którymi wcześniej pracował. W ten sposób algorytm jest w stanie stale funkcjonować i rozwijać się bez bezpośredniego wkładu człowieka. Co najlepsze, wraz z upływem czasu program może nabrać tak dużego doświadczenia, że jego skuteczność działania znacznie przekroczy to, co początkowo zaplanował dla niego programista.

Czy takie podejście do tworzenia oprogramowania ma potencjał w e-commerce? Tak i to bardzo duży. Przyjrzyjmy się zatem konkretnym przykładom:

1. Rekomendowanie produktów

Personalizacja zakupów i rekomendowanie produktów to jedne z najważniejszych trendów w e-commerce. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i przetwarzaniu ogromnych ilości danych jesteś w stanie dokładnie przeanalizować aktywność online tysięcy użytkowników. Na podstawie tak zebranych informacji można tworzyć rekomendacje produktów dostosowane do konkretnego klienta lub grupy.

Analizując zebrane dane o aktualnym ruchu na stronie sklepu, można określić, na których podstronach był aktywny klient. Masz wgląd w to, czego szukał i gdzie spędzał większość czasu. Na podstawie różnych informacji, jak profil dotychczasowej aktywności, preferencje (np. ulubiony kolor), aktywność na mediach społecznościowych, czy lokalizacja, algorytm automatycznie będzie rekomendował te produkty, które mogą zainteresować kupującego. Jednocześnie działanie programu będzie tym skuteczniejsze, im większą liczbę podobnych klientów algorytm przeanalizował.

2. Personalizacja contentu

Odpowiednio spersonalizowane treści na stronie internetowej lub aplikacji mobilnej zwiększają konwersję i zaangażowanie klientów. Podobnie jak w przypadku produktów, algorytmy maszynowego uczenia się mogą znaleźć wzorce w zachowaniach klientów i odpowiednio dostosować do nich treści na stronie sklepu.

3. Optymalizacja cen

Cena to jeden z najważniejszych czynników podczas podejmowania decyzji zakupowej. Klienci często porównują koszt produktów, aby znaleźć najlepszą ofertę. Wiele sklepów dostrzegło korzyści, jakie daje wprowadzenie dynamicznych cen. Oczywiście sam proces ich dostosowywania nie jest łatwy, gdyż w grę wchodzi wiele czynników. Na pewno nie chcesz też, aby implementacja tego rozwiązania przełożyła się tak naprawdę na pomniejszenie dochodów.

Na szczęście algorytmy oparte o maszynowe uczenie się są w stanie analizować takie kwestie jak cena u konkurencji, popyt na produkty, dzień tygodnia, pora dnia, rodzaj klienta itd. Dzięki temu zaczną dostrzegać skuteczne wzorce, które pozwolą im ustalić, kiedy i jak dostosować cenę.

4. Testy A/B

Testy A/B umożliwiają dostosowanie nawet najdrobniejszych elementów strony internetowej (jak choćby kolor przycisku „Kup teraz”) tak, aby zapewnić jak największą sprzedaż i jak najlepsze doświadczenie zakupowe. Niestety, ich przeprowadzanie jest czasochłonne, a zebrane dane także trzeba odpowiednio przeanalizować. Na szczęście maszynowe uczenie się zapewni takie korzyści jak:

  • Automatyzacja procesu wyboru elementu strony, który powinien być usprawniony przez testy A/B. Dzięki temu czas poświęcony na optymalizację zwróci się w optymalny sposób.
  • Automatyczna segmentacja klientów na grupy w zależności od ich charakterystyki (wiek, płeć, budżet itp.). Klienci różnego rodzaju mogą w inny sposób reagować na zmiany wprowadzone na stronie. To, co w jednym przypadku okaże się korzystne, u innej grupy nie przyniesie dobrych zmian. Algorytmy maszynowego uczenia się będą jednak w stanie wychwycić te subtelne różnice.
  • Szybsze wyszukiwanie najlepszych kombinacji zmian. Algorytmy wykonają wiele żmudnej pracy za Ciebie, a do tego zrobią to znacznie lepiej.

5. Bezpieczeństwo

Im większa ilość danych, tym trudniej wychwycić w nich anomalie. Algorytmy maszynowego uczenia potrafią jednak dostrzec zmiany we wzorcach i określić, co jest „normalnym” zachowaniem i powiadomić administratorów, gdy coś wzbudza podejrzenia.

Klienci, którzy dokonują zakupów kradzionymi kartami kredytowymi, czy też wycofują płatność tuż po otrzymaniu towaru, są bardzo problematyczni. Wykrywanie i zapobieganie takim oszustwom jest prawie niemożliwe bez uczenia się maszynowego, które szybko przetwarza powtarzające się wzorce danych w celu wykrycia oszustw, zanim w ogóle do nich dojdzie.

Podsumowanie

Jak widać, maszynowe uczenie się ma duży potencjał, jeśli chodzi o e-commerce. Nie obawiaj się zatem zainwestować w rozwiązania związane z tą technologią, gdyż mogą one bardzo pomóc w rozwoju Twojego sklepu.

Big Data i SEO – co mają ze sobą wspólnego?
CLS, czyli nowy czynnik rankingowy. Co powinieneś o nim wiedzieć?
Komentarze
Dodaj komentarz

Twój komentarz zostanie poprawiony przez stronę w razie potrzeby.

Nowa lokalizacja