Машинне навчання в електронній комерції – прогнозування поведінки клієнтів та персоналізація пропозиції

Інтернет і комп'ютери революціонізували спосіб, у який ми робимо покупки. Поява інтернет-магазинів дала багатьом споживачам можливість придбати майже будь-яку річ за допомогою декількох кліків. Зі зростанням конкуренції в інтернет-торгівлі сьогодні важливо не тільки пропонувати привабливі ціни, але й вміти передбачати потреби користувачів. Саме тут стає у нагоді машинне навчання в електронній комерції. Як розумно використовувати цю технологію і чи варто її впроваджувати? Ми розглянемо це явище в цій статті.

Машинне навчання в електронній комерції – прогнозування поведінки клієнтів та персоналізація пропозиції

Хоча може здатися, що в технологічному плані в сфері продажів ми вже досягли всього, машине навчання в електронній комерції сприяє тому, що світ інтернет-продажів переживає свою другу молодість.

Машинне навчання полягає у використанні алгоритмів, що навчаються на основі даних про поведінку клієнтів. . Завдяки цьому асортимент магазину легко персоналізувати та впровадити більшу автоматизацію.

Що це насправді означає на практиці? Перш за все, інтернет-магазини більше не аналізують лише взаємодію споживачів, яка вже відбулася, а здатні передбачати, що відбудеться пізніше.  Машина вчиться, якими продуктами ми конкретно цікавимося, що охоче додаємо, а що потім видаляємо з кошика, і навіть чому взагалі відмовляємося від нього. .

Те, як машинне навчання в електронній комерції може допомогти вам краще пізнати своїх клієнтів, можна розділити на кілька областей:

• сегментацію клієнтів,  
• аналіз кошика покупок,
• рекомендації щодо продуктів,  
• прогнозування попиту,
• оптимізацію цін.

Таке рішення допоможе вам адаптувати свою пропозицію до потреб клієнта, враховуючи його індивідуальні купівельні звички.  Це не залишається без впливу на конверсію та задоволеність користувача. . Важливо, що алгоритми навчаються самостійно. Вони швидко розпізнають певні моделі покупок, що дозволяє швидко приймати бізнес-рішення на основі реальних даних.

Машинне навчання в електронній комерції підтримує не тільки маркетингові, але й логістичні заходи. Якщо  інтегруєте аналітичні системи з логістичною платформою , ви можете швидко реагувати на мінливі ринкові умови. У сфері онлайн-продажів це дуже цінна навичка.

Як  машина  Електронна комерція допомагає аналізувати поведінку клієнтів?

Машинне навчання в електронній комерції дозволяє проводити глибокий аналіз поведінки клієнтів шляхом збору та інтерпретації величезних обсягів даних. Алгоритм  детально відстежує дії користувача на сайті : перевіряє час, проведений на ній, і скільки з нього було витрачено на перегляд товару, дивиться, на які рекомендовані товари натиснув користувач і коли відбулося завершення покупки або повне відмова від транзакції.

Аналіз цих даних допоможе вам зрозуміти, які з пропонованих вами продуктів є дійсно привабливими, що працює в маркетинговому плані, а що іноді призводить до втрати клієнтів. .

Аналіз поведінки також дозволяє сегментувати користувачів. Може  розділяти їх залежно від їхніх уподобань та історії покупок . Маючи в своєму розпорядженні таку інформацію, ви можете створювати персоналізовані пропозиції, адаптовані до конкретних груп, що збільшує ймовірність покупки.

Через деякий час алгоритм також здатний  передбачати поведінку клієнтів , коли він буде готовий до покупки, які продукти можуть його зацікавити і чи існує ризик, що він покине кошик.

Завдяки машинному навчанню в електронній комерції аналіз даних відбувається в режимі реального часу, завдяки чому ви можете майже миттєво реагувати на зміни в поведінці клієнтів. Наприклад, якщо в результаті аналізу машина помітить раптове зростання попиту на конкретний продукт, ви можете швидко збільшити його експозицію в рекомендаціях і змінити промоцію.

У цьому контексті інтеграція API з логістичними системами, такими як InPost, дозволяє автоматизувати створення відправлень та оновлення стану запасів на складі. . Завдяки цьому ви можете оперативно реагувати на прогнози попиту та максимально персоналізувати пропозицію магазину.

Персоналізація пропозиції завдяки  машина  навчання в електронній комерції

Найбільш помітним ефектом впровадження машинного навчання в електронній комерції є максимальна персоналізація пропозиції. Алгоритми, навчаючись, враховують дані з багатьох джерел; вони досліджують архівні покупки та поточну поведінку клієнтів. На цій основі вони створюють персоналізовані  рекомендації щодо продуктів . Завдяки цьому кожен з ваших клієнтів отримає пропозицію, адаптовану до своїх уподобань та звичок покупця.

Персоналізація набуває різних форм . Це може бути показ товарів, схожих на ті, які клієнт раніше переглядав, рекомендації новинок у магазині на основі попередніх інтересів, а навіть створення динамічних цін і акцій. Результат? Клієнт відчуває, що магазин розуміє його потреби. Це впливає на лояльність і прихильність до бренду.

Однак пам'ятайте, що для того, щоб все працювало як слід, хороший алгоритм повинен супроводжуватися відповідною маркетинговою комунікацією. Впровадивши в своєму магазині машинне навчання, ви отримаєте сегментацію клієнтів і дізнаєтеся, які у них комунікаційні переваги. Таким чином ви дізнаєтеся, що краще до них доходить: новини, push-повідомлення чи реклама в соціальних мережах. 

Приклади ефективного впровадження  машина  навчання в електронній комерції

Впровадження машинного навчання в електронній комерції можна зустріти як у великих глобальних мережах, так і в менших інтернет-магазинах. Одним із прикладів є Amazon. Amazon ефективно використовує отримані дані та застосовує їх для рекомендацій продуктів «для вас». Все це відбувається на основі історії покупок та переглянутих продуктів.

Рекомендації в режимі реального часу також добре зарекомендували себе в моді. . Чудовим прикладом цього є платформа Heuritech. Це інноваційна система, яка щодня аналізує понад 3 мільйони фотографій, розміщених у соціальних мережах, і генерує об'єктивні дані про поточний стан ринку моди. 

Алгоритм чудово справляється з виявленням понад 2000 характеристик продуктів: розпізнає візерунки, кольори, тканини, дрібні деталі і навіть цілі лінійки продуктів. Heuritech досліджує поведінку різних споживачів; свої дані базує на інфлюенсерах, знаменитостях і звичайних споживачах.

Як це допомагає модним компаніям? Маючи доступ до цих даних, магазини можуть ефективно прогнозувати, які товари будуть популярними в наступних сезонах, які кольори та візерунки будуть актуальними, а також як персоналізувати пропозицію для конкретних груп своїх клієнтів.

Чи варто впроваджувати  машина  learning для свого магазину?

Машинне навчання в електронній комерції — це не тільки інструмент для аналізу даних. Це спосіб реально збільшити продажі та поліпшити досвід ваших клієнтів. Алгоритми, що навчаються на доступних даних, дозволять вам  передбачати поведінку користувачів, адаптувати до них пропозицію, автоматизувати маркетингові та логістичні процеси , а в кінцевому підсумку приймати найкращі бізнес-рішення.

Якщо ви вирішите інтегрувати дані з такою системою, як InPost API, ви отримаєте автоматизацію відправлень і ефективне оновлення запасів на складі, що сприяє швидкій реакції на прогнози попиту. . Ви також можете більш точно підбирати асортимент магазину відповідно до потреб своїх клієнтів. 

Впровадження машинного навчання вигідне не тільки для великих мереж, але й для менших магазинів. Це допоможе вам збільшити продажі, завоювати лояльність користувачів та ефективніше управляти операційними процесами. Впровадження такого аналізу дозволить вам краще конкурувати з більшими гравцями. Ви зможете ефективно оптимізувати свої маркетингові та логістичні заходи, мінімізуючи ризик недоступності товарів і збільшуючи конверсію.