如何通过机器学习提高您的电子商务销售额

Netflix 的算法会根据您的兴趣推荐剧集。

亚马逊分析您的购买历史以向您展示相关产品。

Spotify 创建播放列表，其中包含与您通常收听的歌曲相似的歌曲。

这些只是机器学习无限可能性中的几个例子：一种塑造在线购物未来的技术，许多电子商务商店已经在实施。

但是机器学习到底是什么？ 而且，更重要的是，它如何帮助您进行更多销售？

您将在这篇文章中了解所有内容。

你感兴趣吗？

好吧，系好安全带，因为它在 3、2、1...

机器学习与电子商务有什么关系？

让我们从头开始。

机器学习是人工智能的分支之一。

具体来说，它是研究自动机器学习的一个分支。

机器学习的目标是开发能够自行学习和发展的信息系统，而无需人工干预教学。

流程基本上是这样的：

• 算法收集大量数据。
• 它分析这些数据以检测模式。
• 它从这些模式中得出结论，修改行为并优化流程以提高效率。

这么说可能听起来有点抽象。

但别担心； 这是一个具体的例子。

机器学习的工作原理：案例研究

聊天机器人是从机器学习中受益最多的电子商务工具之一。

想象一下这个场景：

1. 有人访问您的网站并询问聊天机器人：“您的运费是多少？ ”
2. 聊天机器人回复：“标准运费为 3.99 美元。 ”
3. 然后这个人问：“你对批发订单申请折扣吗？ ”
4. 聊天机器人回复说：“对于超过 50 美元的订单，运费是免费的。 ”

现在，想象一下同样的情况（一个人询问运费，然后询问批发订单的折扣）多次发生。

换句话说，有一个模式。

聊天机器人检测到它并决定，从现在开始，每当有人询问您商店的运费时，它都会显示标准运费和批发订单费用。

它会自动完成……而无需您“教”它如何操作。

这项技能对于任何电子商务商店都具有不可思议的潜力。

借助机器学习，您可以加强电子商务商店的 4 个方面

这就是现在足够的理论。 现在让我们看看真正的交易。 您如何使用自动学习 AI 来优化您的电子商务商店流程（从而最大限度地减少开支并促进销售）？

有很多选择，但我们将它们分为 4 大类：

• 客户体验
• 库存管理
• 销售策略
• 客户忠诚度

让我们看看他们每个人。

1. 客户体验

客户体验是一个人在与您的业务互动后留下的整体看法。

让我们看看机器学习如何帮助使这种看法成为一种积极的看法。

️ 更了解用户的聊天机器人

聊天机器人是 24/7 全天候可用的销售人员，这使其成为改善在线商店客户服务的必备工具。

如果它也能够自己学习，那就更好了。

前面的例子只是冰山一角。 由于机器学习，聊天机器人可以：

• 识别用户最常见的查询（例如，将它们显示为常见问题解答）。
• 越来越多地提高其对多义词、同义词、普通语言的理解，并对消息提供更充分、基于上下文的响应。
• 开发一种更自然和互动的语言。

能够学习的聊天机器人被称为“开放”，代表了提供高质量客户服务的一个非常有趣的选择。

️ 每个客户的个性化搜索结果

让我们想象两个不同的人在同一天访问您的电子商务商店。

• 第一个人直接寻找内部搜索引擎并输入“智能手机”。 浏览了一会儿结果后，他们选择了一个并购买了它。
• 第二个滚动浏览菜单，点击“笔记本电脑”类别并最终购买一台。

几天后，他们再次访问该网站并在内部搜索引擎中输入“案例”。

现在得到这个：

• 购买智能手机的人会在第一个结果中获得智能手机外壳。
• 相反，搜索引擎会将笔记本电脑包返回给第二个人。

如果您有一个能够实现机器学习的 AI 驱动的内部搜索引擎，这是可能的。

这些搜索引擎如何能够理解您的客户，以便根据他们的搜索历史、以前的购买等为他们提供个性化的结果，这真是令人惊讶……

这有利于购物体验并提高转化率。

注意：如果你想要一个像我们刚刚描述的那样的搜索引擎，不要错过这篇文章的结尾

2. 库存管理

我们已经在其他地方审查了 PIM 问题——旨在控制您的电子商务商店库存的软件。

如果我们将 PIM 与机器学习结合起来会怎样？

这意味着您的系统可以：

• 检测并预测特定的失误，在这些失误中，您的需求会达到峰值，并且不会缺货。
• 通知您有关销售下降的产品，以便您防止囤积。
• 自动向供应商发货。

库存控制是一项关键的电子商务任务，因为某件商品在几天内用完某件“小事”可能会让您失去销售额。

以下是一些您可能对同一主题感兴趣的帖子：

• 你知道什么是PIM吗？ 详细了解可让您（更快）管理库存的软件
• 库存控制：如何增加销量，降低库存管理成本

3. 销售策略

人工智能驱动的机器学习应用程序还可以帮助您提高知名度和销售额。

我们将为您分解。

️ 实时价格更新

想象一下，您可以随时知道：

• 您的竞争对手是涨价还是降价。
• 他们有什么优惠。
• 何时会增加（或减少）销售额。

根据这些信息，您可以实时更新自己产品的价格。

当然，人类几乎不可能 24/7 全天候控制这些因素。

但是一个人工智能驱动的系统肯定可以管理。

例如，假设您有一家家居用品电子商务商店。 每年，随着地球日或任何其他生态活动的临近，生态产品的销售量都会增加。

借助人工智能，您可以发现这种模式并预测未来的需求高峰。

不仅如此。 价格会根据需求波动自动增加或减少，因此您可以获得尽可能高的利润。

这被称为动态定价策略，它是一种非常有利的技术。

️ 交叉销售优化

交叉销售是一种策略，包括为用户提供各种相关产品，以便他们一起购买。

那么机器学习在这里如何发挥作用呢？

想象一下，您现在拥有一个摄影电子商务。

在分析您电子商务上的每笔交易后，人工智能工具会检测到一种模式。 当客户第一次购买反光相机时，他们中的大多数人也会一起购物：

• 一个广角镜头。
• 一个长焦镜头。
• 紫外线过滤器。

在这种情况下，只要有人在看反光相机的卡片，网站就会显示相关产品等项目。

客户忠诚度计划

机器学习可以通过多种方式帮助您提高留存率，我们将看到其中最有趣的两种。

️ 预期产品退货

如果您能读懂客户的想法并知道他们何时会点击“退货”按钮会怎样？

例如，您的电子商务商店的 AI 可能检测到同一用户：

• 已通过聊天机器人询问您的退货政策。
• 访问了最近购买的产品的产品卡片。
• 正在查看类似产品。

多亏了人工智能，以前在其他客户身上也检测到了同样的模式，他们很可能也在考虑退货。

因此，可以预见这种情况并且：

• 向客户发送一封电子邮件，询问他们在购买时是否有任何不便并想更改它，并解释他们拥有的替代方案。
• 向他们展示其他类似的产品，以防他们想要交换产品。

因此，即使他们最终决定退货，他们也会非常喜欢他们所获得的关怀，更有可能再次向您购买。

️ 预测流失率

人工智能还能够识别忠诚客户何时将停止在您的电子商务商店中购买。

例如，他们可能：

• 减少访问您的网站的频率。
• 每次都进行较小的购买。

如果您知道这一点，您可以采取不同的行动来吸引该客户：发送独家折扣，展示他们可能感兴趣的新产品……

注意：如果你对这个问题感兴趣，这里有一篇关于如何降低流失率的详尽文章。

您准备好将您的电子商务商店设置为“机器学习”模式吗？

只剩下一个问题需要回答：

“如何在我的电子商务商店中实施人工智能和机器学习？ ”

最简单的事情是找到使用该技术的外部软件提供商。

Doofinder 就是一个很好的例子。

Doofinder 是一个能够自主学习的智能（基于 AI）搜索引擎。

如上所述，这允许为每个客户个性化搜索结果。 此外，它还能够：

• 理解同义词（感谢 NLP 技术）。
• 处理不同类型的搜索（图像、语音等）。
• 重新组织搜索结果，以便首先显示您最想推广的产品。
• 减少无结果搜索。
• 确定扩展目录的机会（用户搜索但您目前不销售的产品）。

这些功能（以及许多其他功能）将使用 Doofinder 的电子商务商店的销售额提高了 10% 和 20%。

你想知道它能为你做的一切吗？

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