機械学習で e コマースの売り上げを伸ばす方法

Netflix のアルゴリズムは、あなたの興味に基づいてシリーズをおすすめします。

Amazon は購入履歴を分析して関連商品を表示します。

Spotify は、普段聴いている曲と似た曲でプレイリストを作成します。

これらは、機械学習の無限の可能性のほんの一例に過ぎません。これは、多くの e コマース ストアがすでに実装しているオンライン ショッピングの未来を形作るテクノロジーです。

しかし、機械学習とは正確には何に関するものなのでしょうか? そして、さらに重要なことは、それがどのように売上を伸ばすのに役立つのでしょうか?

この投稿ですべてを学習しようとしています。

興味ある？

3、2、1…

機械学習は e コマースとどのような関係がありますか?

最初から始めましょう。

機械学習は、人工知能の分野の 1 つです。

具体的には、自動機械学習を研究する部門です。

機械学習の目標は、人間の介入なしに、独自に学習および進化できる情報システムを開発することです。

プロセスは基本的に次のとおりです。

• アルゴリズムは膨大な量のデータを収集します。
• このようなデータを分析してパターンを検出します。
• これらのパターンから結論を引き出し、動作を修正し、プロセスを最適化して効率を高めます。

こう書くと少し抽象的に聞こえるかもしれません。

でも心配はいりません。 これが具体的な例です。

機械学習の仕組み: ケーススタディ

チャットボットは、機械学習から最も恩恵を受ける e コマース ツールの 1 つです。

次のシナリオを想像してください。

1. ある人があなたの Web サイトにアクセスし、チャットボットに次のように尋ねます。 」
2. チャットボットは、「標準配送の費用は 3.99 ドルです。 」
3. 次に、その人は「卸売注文に割引を適用しますか? 」と尋ねます。 」
4. チャットボットは、「 50 ドル以上の注文の場合、送料は無料です。 」

さて、この同じ状況（送料を尋ねた人が卸売注文の割引について問い合わせる）が何度も発生することを想像してみてください。

つまり、パターンがあります。

チャットボットはそれを検出し、今後、誰かがあなたのストアの送料について尋ねるときはいつでも、標準送料と卸売注文コストの両方を表示することを決定します.

そして、それは自動的に行われます...その方法を「教える」必要はありません。

このスキルは、あらゆる e コマース ストアにとって大きな可能性を秘めています。

機械学習のおかげで強化できる e コマース ストアの 4 つの側面

それは今のところ十分な理論です。 それでは、実際の取引を見てみましょう。 自動学習 AI を使用して、e コマースのストア プロセスを最適化するにはどうすればよいでしょうか (それにより、費用を最小限に抑え、売り上げを伸ばすことができます)。

多くのオプションがありますが、それらを 4 つの大きなカテゴリにグループ化しました。

• 顧客体験
• 在庫管理
• 販売戦略
• カスタマー・ロイヤルティ

それぞれ見てみましょう。

1. 顧客体験

顧客体験とは、ビジネスとやり取りした後に人が残される全体的な認識です。

機械学習がこの認識をポジティブなものにするのにどのように役立つか見てみましょう.

️ ユーザーをよりよく理解するチャットボット

チャットボットは 24 時間 365 日対応可能な営業担当者であるため、オンライン ストアでの顧客サービスを改善するためには必須です。

そして、それ自体で学習することもできれば、なおさらです。

前の例は氷山の一角にすぎません。 機械学習のおかげで、チャットボットは次のことができます。

• ユーザーの最も頻繁なクエリを特定します (たとえば、それらを FAQ として表示します)。
• 多義語、同義語、日常語の理解をますます改善し、メッセージに対してより適切で文脈に基づいた応答を提供します。
• より自然でインタラクティブな言語を開発します。

学習可能なチャットボットは「オープン」と呼ばれ、高品質の顧客サービスを提供するための非常に興味深いオプションです。

️ 顧客ごとにパーソナライズされた検索結果

同じ日に 2 人の異なる人が e コマース ストアを訪れたとします。

• 最初の人は、内部検索エンジンをまっすぐに探して、「スマートフォン」と入力します。 しばらく結果を閲覧した後、彼らは 1 つを選択して購入します。
• 2 番目のユーザーは、ブラウジング メニューをスクロールし、「ラップトップ」カテゴリをクリックして、最終的に 1 つ購入します。

数日後、2 人とも再び Web サイトにアクセスし、内部検索エンジンに「ケース」と入力します。

これを取得します：

• スマホを購入した方には、結果1位でスマホケースをプレゼント。
• 逆に、検索エンジンはラップトップ ケースを 2 番目の人に返します。

これは、機械学習を実装できる AI を利用した内部検索エンジンがあれば可能です。

検索履歴や以前の購入などに基づいてパーソナライズされた結果を提供するために、これらの検索エンジンが顧客を理解できることは驚くべきことです。

これにより、ショッピング体験が向上し、コンバージョンが増加します。

注意: 今説明したような検索エンジンが必要な場合は、この投稿の最後をお見逃しなく

2.在庫管理

eコマースストアの在庫を管理するように設計されたソフトウェアであるPIMの問題については、すでに他の場所で確認しています.

PIM と機械学習を組み合わせたらどうなるでしょうか?

これは、システムが次のことができることを意味します。

• 需要が急増する特定の失効を検出して予測し、在庫切れにならないようにします。
• 売れ行きが落ちている商品をお知らせし、備蓄を防ぎます。
• サプライヤーへの出荷を自動化します。

在庫管理は重要な e コマース タスクです。なぜなら、特定のアイテムが数日間不足するという「小さな」ことが売上を失う可能性があるからです。

これと同じトピックについて、あなたが興味を持つかもしれないいくつかの投稿を次に示します。

• PIMとは何か知っていますか？ 在庫を (はるかに) 迅速に管理できるソフトウェアの詳細をご覧ください
• 在庫管理：売上を増やし、在庫管理コストを削減する方法

3.販売戦略

AI を活用した機械学習のアプリケーションは、認知度と売上の向上にも役立ちます。

私たちはあなたのためにそれを分解します.

️リアルタイムの価格更新

いつでも知ることができると想像してください：

• 競合他社が価格を上げているか下げているか。
• 彼らが持っているオファー。
• 売上の増減があるとき。

そして、その情報から、自社製品の価格をリアルタイムで更新できます。

もちろん、人間がこれらの要因を 24 時間年中無休で管理することは事実上不可能です。

しかし、AI を搭載したシステムは確実に管理できます。

たとえば、家庭用品の e コマース ストアがあるとします。 毎年、アースデイなどのエコイベントが近づくと、エコプロダクツの売上が伸びます。

AI を使用すると、そのパターンを特定し、将来の需要の急増を予測できます。

それだけではありません。 需要の変動に応じて価格が自動的に増減するため、可能な限り最高の利益を得ることができます。

これはダイナミックプライシング戦略と呼ばれ、非常に有利な手法です。

️ クロスセリングの最適化

クロスセリングとは、関連するさまざまな商品をユーザーに提供して、まとめて購入する戦略です。

では、機械学習はここでどのように役立つのでしょうか?

写真の e コマースを所有しているとします。

eコマースのすべてのトランザクションを分析した後、AI ツールがパターンを検出します。 顧客が初めて一眼レフ カメラを購入するとき、ほとんどの顧客は次のものも一緒に購入します。

• 広角レンズです。
• 望遠レンズです。
• UVフィルター。

その場合、人が一眼レフ カメラのカードを見ているときに、そのようなアイテムが関連商品としてサイトに表示されます。

顧客ロイヤルティ プログラム

機械学習がリテンション率の向上に役立つ方法はたくさんありますが、最も興味深い 2 つの方法を紹介します。

️ 商品の返品について

顧客の心を読んで、いつ「返品」ボタンをクリックしようとしているかを知ることができたらどうでしょうか?

たとえば、e コマース ストアの AI が同じユーザーを検出したとします。

• チャットボット経由で返品ポリシーについて尋ねました。
• 最近購入した製品の製品カードにアクセスしました。
• 類似商品を見ています。

AI のおかげで、以前にも同じパターンが他の顧客で検出されており、その顧客も返品を考えている可能性が高いです。

そのため、その状況を予測して次のことが可能です。

• 購入に不都合があったかどうか、購入を変更したいかどうかを尋ねるメールを顧客に送信し、代替手段があることを説明します。
• 製品を交換したい場合に備えて、他の同様の製品を見せてください。

そのため、最終的に製品を返品することにしたとしても、彼らは受け取ったケアをとても気に入っており、再びあなたから購入する可能性がさらに高くなります.

️解約率を予測する

AI は、忠実な顧客が e コマース ストアでの購入をやめようとしている時期を特定することもできます。

たとえば、次の可能性があります。

• ウェブサイトにアクセスする頻度を減らします。
• 毎回少額の買い物をしましょう。

これを知っていれば、その顧客を呼び戻すためのさまざまなアクションを開始できます。限定割引を送信したり、顧客が興味を持つ可能性のある新製品を表示したりできます…

注: この問題に興味がある場合は、解約率を下げる方法に関する詳細な投稿をご覧ください。

eコマースストアを「機械学習」モードに設定する準備はできていますか?

答えなければならない質問は 1 つだけです。

「自分の e コマース ストアに人工知能と機械学習を実装するにはどうすればよいですか? 」

最も簡単な方法は、このテクノロジを使用する外部のソフトウェア プロバイダーを見つけることです。

ドゥーファインダーは完璧な例です。

Doofinder は、自律学習が可能なスマートな (AI ベースの) 検索エンジンです。

これにより、前述のように、すべての顧客の検索結果をパーソナライズできます。 さらに、次のこともできます。

• 同義語の理解 (NLP テクノロジーのおかげ)。
• さまざまなタイプの検索 (画像、音声など) の処理。
• 最も宣伝したい製品を最初に表示するために、検索結果を再編成します。
• 結果のない検索を減らします。
• カタログを拡張する機会を特定する (ユーザーが検索しているが、現在販売していない製品から)。

これらの機能は (とりわけ) 、Doofinder を使用する e コマース ストアの売上を最大 10% および 20% 増加させます。

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