Merkataritza Elektronikoaren Aurpegi Berria: Makina Ikaskuntzaren eragina Industrian

Merkataritza elektronikoa eta ikaskuntza automatikoa

Inoiz aurreikusi al zenuen ordenagailuek beren erabakiak hartzeko ereduak ezagutu eta ikasteko gai izango zirela? Zure erantzuna ezezkoa izan bazen, merkataritza elektronikoaren industriako aditu askoren itsasontzi berean zaude; inork ezin zuen bere egungo egoera aurreikusi.

Hala ere, ikaskuntza automatikoak zeresan handia izan du merkataritza elektronikoaren bilakaeran azken hamarkadetan. Ikus dezagun merkataritza elektronikoa non dagoen une honetan eta nola ikaskuntza automatikoko zerbitzu hornitzaileak itxuratuko du etorkizun ez oso urrunean.

Zer ari da aldatzen merkataritza elektronikoaren industrian?

Batzuen ustez, merkataritza elektronikoa fenomeno berri samarra da, erosketak egiteko modua funtsean eraldatu duena, arloko aurrerapen teknologikoen ondorioz. Hori ez da guztiz horrela, ordea.

Nahiz eta teknologiak zeresan handia izan gaur egun dendekin harremanetan jartzeko moduan, merkataritza elektronikoak 40 urte baino gehiago daramatza eta orain inoiz baino handiagoa da.

Txikizkako merkataritza elektronikoaren salmentak 4.28 bilioi dolarra iritsi ziren 2020an, eta txikizkako merkataritza elektronikoaren diru-sarrerak 5.4 bilioi dolar 2022an espero ziren.

Statista

Baina teknologia beti egon bada, nola aldatzen ari da ikaskuntza automatikoa industria? Sinplea da. Adimen artifiziala analisi sistema sinpleen irudia kentzen ari da, benetan zein indartsua eta eraldatzailea izan daitekeen erakusteko.

Aurreko urteetan, adimen artifiziala eta ikaskuntza automatikoa garatu gabe eta sinpleegiak ziren beren exekuzioan benetan distira egiteko euren aplikazio posibleei dagokienez. Hala ere, jada ez da horrela.

Markek ahots bidezko bilaketa bezalako kontzeptuak erabil ditzakete beren produktuak bezeroen aurrean sustatzeko, ikaskuntza automatikoa eta chatbot-ak bezalako teknologiak hedatzen ari diren heinean. AI-ak inbentarioaren aurreikuspenarekin eta backend laguntzarekin ere lagun dezake.

Ikaskuntza automatikoa eta gomendio motorrak

Merkataritza elektronikoan teknologia honen aplikazio nagusi anitz daude. Mundu mailan, gomendio motorrak joerarik beroenetako bat dira. Ehunka milioi pertsonaren lineako jarduera sakon ebaluatu dezakezu ikasketa automatikoko algoritmoak erabiliz eta datu kopuru izugarriak erraz prozesatzen. Bezero edo bezero talde jakin baterako produktuen gomendioak egiteko erabil dezakezu (segmentazio automatikoa) haien interesen arabera.

Nola funtzionatzen du?

Bezero batek zein azpi-orri erabiltzen dituen asma dezakezu egungo webguneko trafikoari buruz eskuratutako datu handiak ebaluatuz. Esan zenezake zer bilatzen zuen eta non igaro zuen bere denbora gehiena. Gainera, emaitzak orri pertsonalizatu batean emango dira informazio-iturri anitzetan oinarritutako iradokitako elementuekin: aurreko bezeroen jardueren profila, interesak (adibidez, zaletasunak), eguraldia, kokapena eta sare sozialetako datuak.

Machine Learning eta Chatbot-ak

Datu egituratuak aztertuz, ikaskuntza automatikoaren bidez bultzatutako txat-botek erabiltzaileekin elkarrizketa "gizatikoagoa" sor dezakete. Chatbot-ak informazio generikoarekin programatu daitezke kontsumitzaileen kontsultei erantzuteko ikasketa automatikoa erabiliz. Funtsean, botak zenbat eta jende gehiagorekin elkarreragin, orduan eta hobeto ulertuko ditu merkataritza elektronikoko gune baten produktuak/zerbitzuak. Galderak eginez, chatbot-ek kupoi pertsonalizatuak eman ditzakete, saltzeko aukera potentzialak deskubritu eta bezeroaren epe luzerako beharrei erantzun. Webgune baterako chatbot pertsonalizatu bat diseinatzeko, eraikitzeko eta integratzeko kostua 28,000 dolar ingurukoa da. Enpresa txikien mailegu bat erraz erabil daiteke hori ordaintzeko. 

Ikaskuntza automatikoa eta bilaketa-emaitzak

Erabiltzaileek ikaskuntza automatikoa erabil dezakete bilaketa-kontsultetan oinarrituta bilatzen dutena zehazki aurkitzeko. Gaur egun, bezeroek merkataritza elektronikoko gune batean produktuak bilatzen dituzte gako-hitzak erabiliz, beraz, gunearen jabeak bermatu behar du gako-hitz horiek erabiltzaileek bilatzen dituzten produktuei esleitu zaizkiela.

Ikaskuntza automatikoa lagun dezake erabili ohi diren gako-hitzen sinonimoak bilatuz, baita jendeak galdera bera egiteko erabiltzen dituen esaldi konparagarriak ere. Teknologia honek hori lortzeko duen gaitasuna webgune bat eta haren analitikak ebaluatzeko duen gaitasunetik dator. Ondorioz, merkataritza elektronikoko guneek balorazio altuko produktuak jar ditzakete orriaren goialdean, klik tasak eta aurreko bihurketak lehenetsiz. 

Gaur, erraldoiak bezala eBay honen garrantziaz jabetu dira. 800 milioi elementu baino gehiago erakutsita, konpainiak bilaketa-emaitza garrantzitsuenak aurreikusteko eta eskaintzeko gai da adimen artifiziala eta analisiak erabiliz. 

Machine Learning eta merkataritza elektronikoaren bideratzea

Denda fisiko batean ez bezala, non bezeroekin hitz egin dezakezun zer nahi duten edo behar duten jakiteko, lineako dendak bezeroen datu kopuru handiekin bonbardatzen dira.

Ondorioz, bezeroen segmentazioa funtsezkoa da merkataritza elektronikoaren industriarako, enpresei beren komunikazio-metodoak bezero bakoitzari egokitzeko aukera ematen baitie. Ikaskuntza automatikoa zure bezeroen nahiak ulertzen lagun zaitzake eta erosketa-esperientzia egokituagoa eskaintzen diezu.

Machine Learning eta Bezeroaren Esperientzia

Merkataritza elektronikoko enpresek ikaskuntza automatikoa erabil dezakete bezeroei esperientzia pertsonalizatuagoa eskaintzeko. Gaur egungo bezeroek nahiago izateaz gain, euren marka gogokoekin modu pertsonalean komunikatzea ere eskatzen dute. Merkatariek bezeroekiko konexio bakoitza egokitu dezakete adimen artifiziala eta ikaskuntza automatikoa erabiliz, bezeroen esperientzia hobea izateko.

Gainera, bezeroarentzako arreta-arazoak gertatzea saihestu dezakete ikasketa automatikoa erabiliz. Ikaskuntza automatikoarekin, gurdiak uzteko tasak gutxituko lirateke eta azkenean salmentak handituko lirateke. Bezeroarentzako laguntza-botek, gizakiek ez bezala, erantzun alboratuak eman ditzakete eguneko edo gaueko edozein unetan. 

Machine Learning eta iruzurra detektatzeko

Datu gehiago dituzunean anomaliak errazago antzematen dira. Horrela, ikaskuntza automatikoa erabil dezakezu datuen joerak ikusteko, zer den "normala" eta zer ez ulertzeko eta zerbait gaizki doanean alertak jasotzeko.

'Iruzurra hautematea' da horretarako gehien erabiltzen den aplikazioa. Lapurtutako kreditu-txartelekin salgai kopuru handiak erosten dituzten bezeroak edo produktuak entregatu ondoren eskaerak bertan behera uzten dituzten bezeroak ohiko arazoak dira merkatarientzat. Hor sartzen da ikaskuntza automatikoa.

Machine Learning eta prezio dinamikoak

Prezio dinamikoen kasuan, merkataritza elektronikoko ikaskuntza automatikoa oso onuragarria izan daiteke eta zure KPIak hobetzen lagun zaitzake. Algoritmoek datuetatik eredu berriak ikasteko duten gaitasuna da erabilgarritasun horren iturria. Ondorioz, algoritmo horiek etengabe ikasten eta detektatzen ari dira eskaera eta joera berriak. Prezioen murrizketa sinpleetan oinarritu beharrean, merkataritza elektronikoko negozioek produktu bakoitzaren prezio aproposa zehazten lagun diezaieketen eredu iragargarrien onura izan dezakete. Eskaintza onena, preziorik onena eta denbora errealeko deskontuak erakutsi ditzakezu, salmentak eta inbentarioa optimizatzeko estrategia onena kontuan hartuta.

Laburbildu

Ikaskuntza automatikoa merkataritza elektronikoaren industria moldatzen ari den moduak ugariak dira. Teknologia honen aplikazioek eragin zuzena dute bezeroen zerbitzuan eta merkataritza elektronikoaren industrian negozioaren hazkundean. Zure enpresak bezeroarentzako zerbitzua, bezeroarentzako arreta, eraginkortasuna eta produkzioa hobetuko lituzke, baita HR erabaki hobeak ere. Merkataritza elektronikorako makina ikasteko algoritmoek zerbitzu garrantzitsua izaten jarraituko dute merkataritza elektronikoko negozioarentzat eboluzionatzen duten heinean.

Ikusi Vendorland-en Machine Learning enpresen zerrenda

Zer deritzozu?

Gune honek Akismet-ek spam erabiltzen du. Ikasi zure iruzkina nola prozesatu den.