Học máy trong thương mại điện tử: 9 trường hợp sử dụng định hình lại hoạt động mua sắm trực tuyến P2.

Kết hợp với các công nghệ khác liên quan đến AI như học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy có thể trao quyền cho các công cụ tìm kiếm với mức độ hiểu ngữ cảnh sâu hơn.

3. Công cụ tìm kiếm thông minh

Làm thế nào để khách hàng có thể tiếp cận các sản phẩm mong muốn mà không có một công cụ tìm kiếm hiệu quả? Điều này nghe có vẻ như là một vấn đề nhỏ cho đến khi chúng tôi đang xử lý một kho hàng hóa khổng lồ với hàng triệu sản phẩm để lựa chọn. Các hệ thống truyền thống dựa vào việc đối sánh các từ khóa được sử dụng để tìm kiếm trang web và những từ khóa được chọn để mô tả các sản phẩm trong kho.

Ví dụ: một công cụ điều khiển bằng học máy có thể tính đến nhiều từ đồng nghĩa hơn. Nó cũng có thể điều chỉnh quá trình tìm kiếm trang web trong thời gian thực bằng cách ưu tiên một số kết quả theo thói quen mua hàng và khẩu vị của từng người dùng.

4. Tối ưu hóa giá cả

Việc thu hút khách hàng tiềm năng bằng những quảng cáo lạ mắt sẽ không hiệu quả nếu hàng hóa bạn bán đắt hơn nhiều so với những gì họ sẵn sàng trả. Đó là lý do tại sao một số nền tảng thương mại điện tử và cửa hàng trực tuyến sử dụng công nghệ học máy để tối ưu hóa chiến lược giá của họ và nâng cao tính cá nhân hóa với các chương trình giảm giá phù hợp hoặc các chương trình khuyến mãi khác.

Kỹ thuật này, thường được gọi là định giá động, liên quan đến việc điều chỉnh giá định kỳ và tùy chỉnh (thậm chí vài phút một lần, như đối với Amazon) dựa trên dữ liệu người dùng cá nhân, lịch sử định giá của các sản phẩm tương tự, xu hướng bán hàng, ưu đãi của đối thủ cạnh tranh, nhu cầu so với cung, và nhiều hơn nữa. Mục đích, như bạn có thể mong đợi, là tối đa hóa doanh thu trong khi giảm thiểu sự rời bỏ của khách hàng.

5. Chatbots và trợ lý ảo

Tùy chỉnh không phải là bí quyết duy nhất để cải thiện trải nghiệm khách hàng kỹ thuật số và tăng giá trị lâu dài của khách hàng. Một lợi thế khác trong lỗ hổng của học máy là khả năng nâng cao đáng kể chất lượng tương tác giữa người dùng và các nền tảng mua sắm trực tuyến.

Ví dụ nổi bật nhất về sức mạnh tổng hợp này giữa học máy và thương mại điện tử chắc chắn là chatbots và trợ lý ảo, một công cụ ngày càng phổ biến trong mọi ngành và được triển khai trong vô số trường hợp sử dụng AI (đặc biệt là những trường hợp liên quan đến hỗ trợ khách hàng).

Khả năng tương tác của các chatbot hiện đại với con người dựa vào quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học sâu, biến thể mới nhất và mạnh mẽ nhất của học máy. Những công nghệ này cho phép chatbot không chỉ giải quyết các truy vấn đơn giản (như trong trường hợp bot tiêu chuẩn, dựa trên quy tắc) mà còn hiểu được bối cảnh mà chúng hoạt động và trên hết là học hỏi kinh nghiệm, tức là từ những tương tác trước đó với những người dùng khác .

Điều này dẫn đến khả năng duy trì một cuộc trò chuyện thực tế và cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng 24/7. Ví dụ: một chatbot có thể làm rõ các tùy chọn vận chuyển có sẵn, đặt câu hỏi để hiểu sở thích của khách hàng và cung cấp phiếu giảm giá tùy thuộc vào phản hồi của họ.

6. Mua sắm theo ngữ cảnh

Một ví dụ quan trọng khác về học máy trong ngành thương mại điện tử, được áp dụng cụ thể để định hướng người dùng đến sản phẩm đồng thời cung cấp cho họ trải nghiệm khách hàng tương tác hơn, đến từ các giải pháp mua sắm theo ngữ cảnh.

Được hỗ trợ bởi công nghệ học máy và thị giác máy tính, các ứng dụng này có thể xác định và làm nổi bật các sản phẩm cụ thể xuất hiện trong video trực tuyến, mang đến cho người dùng khả năng mua các mặt hàng đó mà không để lại nội dung đa phương tiện. Itransition đã cung cấp dịch vụ tư vấn và phát triển học máy để xây dựng một giải pháp như vậy cho nhà cung cấp nền tảng thương mại điện tử video AiBUY.

7. Phân tích xu hướng và tái dự trữ

Khi nói đến khía cạnh hậu cần của phân tích dự đoán thương mại điện tử , học máy có thể đóng một vai trò quan trọng trong quản lý hàng tồn kho và chuỗi cung ứng. Thật vậy, khả năng dự báo của nó có thể được tận dụng để phù hợp với cung và cầu, đặc biệt bằng cách dự đoán xu hướng bán hàng thương mại điện tử sắp tới và thiết lập kế hoạch bổ sung phù hợp. Điều này cũng có ích cho việc tối ưu hóa danh mục, do đó giảm việc sử dụng không gian tại nhà kho, chi phí bảo trì sản phẩm và nguy cơ hư hỏng thực phẩm.

Về vấn đề này, bạn có thể nghĩ về mối liên hệ giữa mua hàng và mùa lễ, nhưng không phải lúc nào cũng đơn giản. May mắn thay, các hệ thống điều khiển bằng học máy chắc chắn có thể có một bức tranh rộng hơn về những gì đang diễn ra so với “những con người đơn thuần”, vì chúng có thể tính đến vô số biến số. Chúng thường bao gồm xu hướng kinh tế, mô hình mua hàng được thúc đẩy bởi thời vụ hoặc lễ kỷ niệm, tình cảm trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, xếp hạng, v.v.

Tất cả thông tin này có thể được thu thập từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như mạng xã hội và nền tảng thương mại điện tử hoặc cửa hàng trực tuyến. Hơn nữa, nếu giải pháp ML của bạn được tích hợp với các giải pháp POS, nó có thể phân tích dữ liệu hàng tồn kho và trong trường hợp một số sản phẩm sắp hết hàng, hãy thông báo cho nhóm rằng họ cần bổ sung hàng dự trữ.

8. Tối ưu hóa giao hàng và phương tiện tự hành

Vì chúng ta đang nói về hậu cần, học máy trong bán lẻ cũng tỏ ra hữu ích để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân phối sản phẩm thông qua các giải pháp tối ưu hóa giao hàng và phương tiện tự lái.

Đối với điểm đầu tiên, ý tưởng là xử lý dữ liệu từ các trường hợp trước đó và đề xuất các phương pháp và điều kiện thám hiểm tốt nhất theo mong đợi của khách hàng. Ví dụ: nền tảng thương mại điện tử dựa trên học máy có thể quyết định cung cấp giao hàng miễn phí hoặc trong một ngày như một động lực để mua hàng nếu tùy chọn này được coi trọng như một yếu tố quyết định. Một khía cạnh khác của việc tối ưu hóa phân phối liên quan đến quá trình vận chuyển thực tế, quá trình này có thể được đẩy nhanh thông qua việc lập kế hoạch tuyến đường dựa trên học máy. Điều này ngụ ý phân tích dữ liệu giao thông thời gian thực và điều kiện thời tiết, cùng với kinh nghiệm và hiệu suất của người lái xe, để đề xuất tuyến đường nhanh nhất.

Mặt khác, Amazon đã tiến một bước xa hơn bằng cách nâng cấp phương pháp “vận chuyển được tối ưu hóa” với một hệ thống “vận chuyển dự đoán” thậm chí còn sáng tạo hơn. Nhà lãnh đạo thương mại điện tử dựa vào các thuật toán học máyđể theo dõi thói quen mua hàng của khách hàng, dự đoán đơn đặt hàng trong tương lai của họ và do đó chuyển những sản phẩm này đến một nhà kho gần hơn. Điều này có nghĩa là Amazon sẽ có thể giao những mặt hàng như vậy trong một ngày và với các phương thức vận chuyển tiêu chuẩn, tương đối rẻ ngay sau khi khách hàng thực sự đặt hàng.

Về hình thức học máy khác để phân phối sản phẩm, cụ thể là xe tự lái được hỗ trợ bởi thuật toán ML, học sâu và thị giác máy tính, cần chỉ ra rằng, hiện tại, chúng tôi vẫn đang trong lĩnh vực thử nghiệm, thay vì một giai đoạn thực hiện đầy đủ. Tuy nhiên, một số công ty tiên phong như Amazon và Kroger đang đầu tư vào những công nghệ này với kết quả khá hứa hẹn.

9. Phát hiện gian lận

Khi thế giới đột ngột chuyển sang số hóa hoàn toàn, gian lận trực tuyến và các tội phạm mạng khác ngày càng trở thành một thực tế phổ biến. Trong bối cảnh như vậy, các nền tảng thương mại điện tử có thể trở thành con mồi dễ dàng cho tin tặc và những kẻ lừa đảo.

Đó là lý do tại sao nhiều công ty đã chuyển hướng nhìn vào học máy như một vũ khí tiềm năng để bảo vệ các cổng thương mại điện tử của họ khỏi một loạt các hành động tội phạm, bao gồm cả hành vi trộm cắp danh tính và gian lận thanh toán điện tử.

Như chúng ta đã nói trước đó, các thuật toán học máy có thể dễ dàng phát hiện các mẫu lặp lại trong số các tập dữ liệu mà chúng xử lý. Nhưng điều này ngầm có nghĩa là họ cũng có thể nhận thấy nếu có điều gì đó “phá vỡ các quy tắc”. Thật vậy, học máy trong phát hiện gian lận thường được triển khai để phát hiện các hành vi bất thường giữa các tài khoản thẻ tín dụng đang được giám sát kỹ lưỡng (chẳng hạn như tần suất giao dịch ngày càng tăng) có thể là dấu hiệu của các nỗ lực gian lận.

Bắt đầu với học máy trong thương mại điện tử

Trong một thế giới đang thay đổi, bạn phải chấp nhận sự thay đổi. Và nếu có một ngành phát triển nhanh hơn gió, thì ngành đó là thương mại điện tử. Tuy nhiên, khi nói đến việc triển khai học máy trong thương mại điện tử, bạn nên áp dụng công nghệ mạnh mẽ này đồng thời tính đến một số nguyên tắc hữu ích:

• Chọn công cụ phù hợp: Để nâng cao cửa hàng điện tử của mình, bạn có thể đầu tư vào giải pháp dựa trên học máy được cá nhân hóa hoàn toàn được xây dựng từ đầu, hưởng lợi từ các công cụ nhúng của các nền tảng trực tuyến lớn (đặc biệt nếu doanh nghiệp của bạn đã dựa trên Amazon, eBay, v.v. .), hoặc chọn các giải pháp SaaS có sẵn như Granify và Deloitte’s Trellis.
• Công nghệ bổ sung với chuyên môn: Ngày nay, hầu hết các giải pháp dựa trên ML để phân tích khách hàng, tối ưu hóa giá cả và dự báo nhu cầu đều được thiết kế cẩn thận để thúc đẩy khả năng sử dụng với giao diện thân thiện với người dùng. Tuy nhiên, việc triển khai chúng có thể yêu cầu các năng lực bổ sung cần được phát triển thông qua đào tạo thích hợp, cùng với việc tạo ra các trung tâm xuất sắc để điều phối việc triển khai thực tế của chúng.
• Bắt đầu với chatbots : Những công cụ này cung cấp một sự thúc đẩy lớn cho trải nghiệm người dùng và chăm sóc khách hàng mà không yêu cầu đầu tư lớn, vì bạn có thể xây dựng bot của mình trên các giải pháp đã có sẵn hoặc phát triển một bot từ đầu. Vì vậy, hãy coi đây là một khoản đầu tư tốt đầu tiên để vượt qua ngưỡng cửa số hóa.
• Giám sát máy móc của bạn : Các hệ thống điều khiển ML gặp phải vấn đề được gọi là hộp đen, vì không ai biết chính xác cách các thuật toán học máy đưa ra kết luận của chúng. Điều này có nghĩa là họ có thể sẽ hành xử theo những cách không mong muốn hoặc thể hiện một số bất tiện. Ví dụ: công cụ đề xuất có thể tinh chỉnh quá mức cho đến khi hoàn toàn ngừng quảng cáo các sản phẩm bán chạy. Nói một cách đơn giản, hãy kiểm tra và tinh chỉnh hệ thống của bạn thường xuyên.
• Tuân thủ luật dữ liệu : Cùng với lưu lượng dữ liệu ngày càng tăng, quy định về vấn đề này cũng đã tăng lên đáng kể. Hãy suy nghĩ về các sáng kiến ​​như GDPR của EU, được thực hiện để cung cấp khuôn khổ chính thức cho việc bảo vệ dữ liệu. Bất kỳ giải pháp học máy nào cho thương mại điện tử đều phải được phát triển tuân thủ nghiêm ngặt các quy tắc như vậy, cũng do sự nhạy cảm ngày càng tăng giữa người dùng về quản lý dữ liệu cá nhân và khả năng xâm nhập cookie. Nhiều công ty mới hơn quyết định tránh gánh nặng quy định liên quan đến việc triển khai học máy và cho phép các nhà cung cấp SaaS thương mại điện tử xử lý điều đó.

Nói tóm lại, hãy coi việc học máy trong thương mại điện tử giống như quảng cáo web cho nền tảng mua sắm trực tuyến của bạn. Một khi được thực hiện một cách khôn ngoan, nó sẽ chứng tỏ là một công cụ vô giá. Nếu triển khai kém hoặc thậm chí tệ hơn, triển khai quá mức, nó có thể gây khó chịu như những quảng cáo hào nhoáng, hào nhoáng trên mạng xã hội.