Умный поиск :
Многие посетители вашего интернет-магазина имеют представление о том, что им нужно, но они могут не знать названия конкретного товара или даже того, какой товар отвечает их потребностям.
Имея достаточно большой набор данных, вы можете определить, какие результаты лучше соответствуют потребностям людей по их предыдущему поведению.
Анализируя данные и выясняя, какие товары сочетаются друг с другом, вы можете рекомендовать похожие товары и даже осуществлять перекрестные продажи товаров, которые часто покупают вместе ваши пользователи.
Рекомендации
Персонализация и система рекомендаций — самая горячая тенденция в мировой электронной коммерции.
Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения для электронной коммерции и обработке огромного количества данных, можно тщательно анализировать онлайн-активность сотен миллионов пользователей.
Такие компании, как Netflix, YouTube, Amazon и др. используют рекомендательные системы, учитывая опыт других клиентов, и рекомендуют продукты, которые покупают люди, живущие рядом с клиентом, по возрасту, полу и так далее.
Маркетинговые кампании:
Привлечение новых клиентов требует гораздо больше затрат, чем удержание существующих.
Алгоритм машинного обучения может определить, какие покупатели с наибольшей вероятностью покинут ваш сайт, основываясь на таком поведении, как: реже возвращаются в ваш магазин, совершают меньшие покупки и т.д.
На основе полученных результатов мы можем нацеливать покупателей с помощью стимулов, рекомендаций, электронных писем и т.д.
Управление спросом и предложением:
Если вы управляете успешным интернет-магазином, вам необходимо следить за своими запасами, дозаказывать товары, прогнозировать тенденции спроса, координировать действия подрядчиков, работать с производителями, поставщиками, почтовыми службами и соответствующим образом управлять доходами.
Отслеживая все свои запасы и прогнозируя будущие тенденции в спросе, предложении и даже движении денежных средств, вы можете быть уверены, что с помощью Al вы не будете авиакомпанией, которая перегружает рейсы или летает вхолостую.
Вы будете авиакомпанией, которая с абсолютной уверенностью планирует свое расписание на следующий год.
Улучшенное обслуживание клиентов:
Чат-боты — один из самых доступных примеров машинного обучения в электронной коммерции. Эти боты помогают в решении распространенных вопросов и направляют посетителей к конкретным товарам.
Бот с поддержкой Al может использовать все взаимодействия, чтобы учиться и корректировать свои будущие ответы. Чем больше чат-бот используется, тем более человечным он кажется и тем более качественную информацию он предоставляет.
Оптимизация цены :
Цена является одним из основных факторов, определяющих выбор по крайней мере для 47% покупателей, согласно исследованию Big Commerce.
Даже такие крупные гиганты, как Amazon, Flipkart, Uber, авиакомпании, Airbnb занимаются оптимизацией цен.
Мы также можем учитывать другие факторы, такие как спрос и предложение, проводимые акции, время дня и года, место доставки и т.д.
Обработка и распознавание изображений:
В идеале эта система позволяет покупателю просто загрузить фотографию, которую он сделал дома или в магазине.
Затем система обрабатывает ее на серверах магазина и мгновенно выдает ответ с информацией о наличии товара, текущей цене, доставке, чтобы покупатель знал, где его купить.