머신 러닝으로 전자 상거래 매출을 높이는 방법

Netflix의 알고리즘은 사용자의 관심사를 기반으로 시리즈를 추천합니다.

아마존은 구매 내역을 분석하여 관련 상품을 보여줍니다.

Spotify는 일반적으로 듣는 노래와 유사한 노래로 재생 목록을 만듭니다.

이것은 기계 학습의 무한한 가능성 중 몇 가지 예에 불과합니다. 온라인 쇼핑의 미래를 형성하는 기술은 이미 많은 전자 상거래 상점에서 구현하고 있습니다.

그러나 머신 러닝은 정확히 무엇에 관한 것입니까? 그리고 더 중요한 것은 더 많은 매출을 올리는 데 어떻게 도움이 될까요?

이 게시물에서 모든 것을 배우려고 합니다.

당신은 관심이 있습니까?

글쎄, 3, 2, 1에 켜져 있기 때문에 버클을 채우십시오 ...

기계 학습은 전자 상거래와 어떤 관련이 있습니까?

처음부터 시작합시다.

머신 러닝은 인공 지능의 한 분야입니다.

특히 자동 머신 러닝을 연구하는 지점입니다.

기계 학습의 목표는 인간의 개입 없이 스스로 학습하고 진화할 수 있는 정보 시스템을 개발하는 것입니다.

프로세스는 기본적으로 다음과 같습니다.

• 알고리즘은 엄청난 양의 데이터를 수집합니다.
• 이러한 데이터를 분석하여 패턴을 감지합니다.
• 이러한 패턴에서 결론을 도출하고, 행동을 수정하고, 프로세스를 최적화하여 효율성을 높입니다.

그렇게 말하면 조금 추상적으로 들릴 수 있습니다.

그러나 걱정하지 마십시오. 여기에 구체적인 예가 있습니다.

기계 학습 작동 방식: 사례 연구

챗봇은 머신 러닝의 혜택을 가장 많이 받는 전자 상거래 도구 중 하나입니다.

이 시나리오를 상상해보십시오.

1. 한 사람이 귀하의 웹사이트에 방문하여 챗봇에게 " 배송비는 얼마입니까? "
2. 챗봇은 “ 일반 배송료는 3.99달러다. "
3. 그런 다음 그 사람이 묻습니다. " 도매 주문에 할인을 적용합니까? "
4. 이에 챗봇은 “ 50달러 이상 주문시 배송비는 무료다. "

이제 이와 같은 상황(배송비를 묻고 도매 주문에 대한 할인을 묻는 사람)이 여러 번 발생한다고 상상해보십시오.

즉, 패턴이 있습니다.

챗봇은 이를 감지하고 이제부터 누군가가 매장의 배송비에 대해 물을 때마다 표준 배송 및 도매 주문 비용을 모두 표시하도록 결정합니다.

그리고 그것은 당신이 그것을 하는 방법을 '가르칠' 필요 없이 자동으로 그렇게 할 것입니다.

이 기술은 모든 전자 상거래 상점에 대한 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다.

기계 학습으로 강화할 수 있는 전자 상거래 상점의 4가지 측면

지금은 이론으로 충분합니다. 이제 진짜 거래를 보자. 자동 학습 AI를 사용하여 전자 상거래의 매장 ​​프로세스를 최적화하려면 어떻게 해야 합니까(따라서 비용 최소화 및 매출 증대)?

많은 옵션이 있지만 4가지 큰 범주로 그룹화했습니다.

• 고객 경험
• 주식 관리
• 판매 전략
• 고객 충성도

각각을 봅시다.

1. 고객 경험

고객 경험은 비즈니스와 상호 작용한 후 사람이 남기는 전반적인 인식입니다.

기계 학습이 이러한 인식을 긍정적으로 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 봅시다.

️ 사용자를 더 잘 이해하는 챗봇

챗봇은 연중무휴 24시간 이용 가능한 영업사원이므로 온라인 상점에서 고객 서비스를 개선하기 위해 꼭 필요한 존재입니다.

또한 스스로 학습할 수 있다면 더욱 좋습니다.

앞의 예는 빙산의 일각에 불과합니다. 기계 학습 덕분에 챗봇은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 사용자의 가장 지속적인 쿼리를 식별합니다(예: FAQ로 표시).
• 다의어, 동의어, 일반 언어에 대한 이해를 점차 향상시키고 메시지에 대한 보다 적절하고 컨텍스트 기반 응답을 제공합니다.
• 보다 자연스럽고 상호 작용하는 언어를 개발하십시오.

학습이 가능한 챗봇을 '개방형'이라고 하며 고품질의 고객 서비스를 제공하는 매우 흥미로운 옵션입니다.

️ 고객별 맞춤 검색 결과

같은 날 두 명의 다른 사람이 전자 상거래 상점을 방문한다고 가정해 보겠습니다.

• 첫 번째 사람은 내부 검색 엔진을 직접 찾아 "스마트폰"을 입력합니다. 잠시 결과를 검색한 후 하나를 선택하여 구매합니다.
• 두 번째는 브라우징 메뉴를 스크롤하고 "노트북" 카테고리를 클릭하고 결국 하나를 구매합니다.

며칠 후 두 사람은 다시 웹사이트를 방문하여 내부 검색 엔진에 '케이스'를 입력합니다.

이제 이것을 얻으십시오:

• 스마트폰을 구매한 사람은 첫 번째 결과에서 스마트폰 케이스를 받습니다.
• 반대로 검색 엔진은 랩톱 케이스를 두 번째 사람에게 반환합니다.

머신 러닝을 구현할 수 있는 AI 기반 내부 검색 엔진이 있다면 가능합니다.

이러한 검색 엔진이 검색 기록, 이전 구매 등을 기반으로 개인화된 결과를 제공하기 위해 고객을 이해하는 방법은 놀랍습니다. …

이는 쇼핑 경험에 도움이 되고 전환율을 높입니다.

주의 : 우리가 방금 설명한 것과 같은 검색 엔진을 갖고 싶다면 이 게시물의 끝을 놓치지 마세요.

2. 재고관리

전자 상거래 상점의 재고를 제어하도록 설계된 소프트웨어인 다른 곳에서 이미 PIM 문제를 검토했습니다.

PIM과 머신 러닝을 결합하면 어떻게 될까요?

이는 시스템이 다음을 수행할 수 있음을 의미합니다.

• 수요가 급증하여 재고가 소진되지 않도록 해야 하는 특정 경과를 감지하고 예측합니다.
• 재고가 쌓이는 것을 방지하기 위해 판매가 떨어지는 제품에 대해 알려줍니다.
• 공급업체에 대한 배송을 자동화합니다.

재고 관리는 중요한 전자 상거래 작업입니다. 왜냐하면 며칠 동안 특정 품목이 소진되는 것과 같이 '작은 것'이 판매 손실을 초래할 수 있기 때문입니다.

다음은 동일한 주제에 대해 관심을 가질 만한 몇 가지 게시물입니다.

• PIM이 무엇인지 아십니까? 재고를 훨씬 빠르게 관리할 수 있는 소프트웨어에 대해 자세히 알아보십시오.
• 재고 관리: 매출을 늘리고 재고 관리 비용을 줄이는 방법

3. 판매 전략

AI 기반 머신 러닝 애플리케이션은 가시성과 매출 증대에도 도움이 될 수 있습니다.

우리는 당신을 위해 그것을 분해합니다.

️ 실시간 가격 업데이트

당신이 항상 알 수 있다고 상상해보십시오.

• 경쟁자가 가격을 인상하거나 인하하는지 여부.
• 그들이 가지고 있는 제안.
• 매출의 증가(또는 감소)가 있을 때.

그리고 그 정보를 바탕으로 자신의 제품 가격을 실시간으로 업데이트할 수 있습니다.

물론 인간이 이러한 요소를 연중무휴로 통제하는 것은 사실상 불가능합니다.

그러나 AI 기반 시스템은 확실히 관리할 수 있습니다.

예를 들어 가정용품 전자 상거래 상점이 있다고 가정해 보겠습니다. 매년 지구의 날이나 다른 생태 행사가 다가오면 에코 제품의 판매가 증가합니다.

AI를 사용하면 해당 패턴을 파악하고 향후 수요 급증을 예측할 수 있습니다.

그뿐만이 아닙니다. 가격은 수요 변동에 따라 자동으로 오르거나 내리므로 최대한의 이익을 얻을 수 있습니다.

이를 동적 가격 책정 전략이라고 하며 매우 유리한 기술입니다.

️ 교차 판매 최적화

교차 판매는 사용자에게 다양한 관련 제품을 제공하여 함께 구매하는 전략입니다.

그렇다면 여기서 기계 학습이 어떻게 유용할 수 있습니까?

이제 사진 전자 상거래를 소유하고 있다고 상상해보십시오.

전자 상거래의 모든 거래를 분석한 후 AI 도구는 패턴을 감지합니다. 고객이 리플렉스 카메라를 처음 구입할 때 대부분 다음과 같은 항목도 함께 쇼핑합니다.

• 광각 렌즈입니다.
• 망원 렌즈입니다.
• UV 필터.

이 경우 사람이 리플렉스 카메라의 카드를 볼 때마다 사이트는 관련 상품과 같은 항목을 표시합니다.

고객 충성도 프로그램

기계 학습이 유지율을 높이는 데 도움이 될 수 있는 많은 방법이 있으며 가장 흥미로운 두 가지 방법을 살펴보겠습니다.

️ 반품 예상

고객의 마음을 읽고 그들이 "반품" 버튼을 클릭하려고 할 때를 알 수 있다면 어떨까요?

예를 들어 전자 상거래 상점의 AI가 동일한 사용자를 감지할 수 있습니다.

• 챗봇을 통해 반품 정책에 대해 질문했습니다.
• 최근에 구매한 제품의 제품 카드를 방문했습니다.
• 유사한 제품을 보고 있습니다.

AI 덕분에 이전에 다른 고객들에게서도 같은 패턴이 감지됐고, 그들도 제품을 반품할 생각을 하고 있을 가능성이 큽니다.

따라서 해당 상황을 예상하고 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고객에게 구매에 불편함을 느꼈는지, 구매를 변경하고 싶은지 묻는 이메일을 보내고 대안을 설명합니다.
• 제품 교환을 원할 경우에 대비하여 다른 유사한 제품을 보여주십시오.

따라서 결국 그들이 제품을 반품하기로 결정하더라도 그들이 받은 보살핌을 너무나 사랑할 것이고 다시 당신에게서 구매할 가능성이 훨씬 더 커질 것입니다.

️ 이탈률 예측

또한 AI는 충성도가 높은 고객이 전자 상거래 상점에서 구매를 중단하려고 할 때 식별할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 경우가 가능합니다.

• 웹사이트 방문 빈도를 줄이십시오.
• 매번 더 작은 구매를 하십시오.

이 사실을 알고 있다면 고객을 다시 데려오기 위해 다양한 조치를 취할 수 있습니다. 독점 할인을 발송하고 고객이 관심을 가질 만한 신제품을 보여줍니다…

참고 : 이 문제에 관심이 있는 경우 이탈률을 줄이는 방법에 대한 철저한 게시물이 있습니다.

전자 상거래 상점을 '머신 러닝' 모드로 설정할 준비가 되셨습니까?

대답해야 할 질문은 하나뿐입니다.

" 전자 상거래 상점에서 인공 지능 및 기계 학습을 구현하려면 어떻게 해야 합니까? "

가장 간단한 방법은 이 기술을 사용하는 외부 소프트웨어 공급자를 찾는 것입니다.

Doofinder는 완벽한 예입니다.

Doofinder는 자율 학습이 가능한 스마트(AI 기반) 검색 엔진 입니다.

이를 통해 위에서 언급한 바와 같이 모든 고객에 대한 검색 결과를 개인화할 수 있습니다. 또한 다음을 수행할 수 있습니다.

• 동의어 이해(NLP 기술 덕분에).
• 다양한 유형의 검색 처리(이미지, 음성 등...).
• 가장 홍보하고 싶은 제품이 먼저 보이도록 검색 결과를 재구성합니다.
• 결과 없는 검색을 줄입니다.
• 카탈로그를 확장할 기회를 식별합니다(사용자가 검색하지만 현재 판매하지 않는 제품).

이러한 기능(다른 많은 기능 중에서) 은 Doofinder를 사용하는 전자 상거래 상점의 매출을 최대 10% 및 20%까지 증가시킵니다.

그것이 당신을 위해 할 수 있는 모든 것을 알고 싶습니까?

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