如何通過機器學習提高您的電子商務銷售額

Netflix 的算法會根據您的興趣推薦劇集。

亞馬遜分析您的購買歷史以向您展示相關產品。

Spotify 創建播放列表，其中包含與您通常收聽的歌曲相似的歌曲。

這些只是機器學習無限可能性中的幾個例子：一種塑造在線購物未來的技術，許多電子商務商店已經在實施。

但是機器學習到底是什麼？ 而且，更重要的是，它如何幫助您進行更多銷售？

您將在這篇文章中了解所有內容。

你感興趣嗎？

好吧，係好安全帶，因為它在 3、2、1...

機器學習與電子商務有什麼關係？

讓我們從頭開始。

機器學習是人工智能的分支之一。

具體來說，它是研究自動機器學習的一個分支。

機器學習的目標是開發能夠自行學習和發展的信息系統，而無需人工干預教學。

流程基本上是這樣的：

• 算法收集大量數據。
• 它分析這些數據以檢測模式。
• 它從這些模式中得出結論，修改行為並優化流程以提高效率。

這麼說可能聽起來有點抽象。

但別擔心； 這是一個具體的例子。

機器學習的工作原理：案例研究

聊天機器人是從機器學習中受益最多的電子商務工具之一。

想像一下這個場景：

1. 有人訪問您的網站並詢問聊天機器人：“您的運費是多少？ ”
2. 聊天機器人回复：“標準運費為 3.99 美元。 ”
3. 然後這個人問：“你對批發訂單申請折扣嗎？ ”
4. 聊天機器人回复說：“對於超過 50 美元的訂單，運費是免費的。 ”

現在，想像一下同樣的情況（一個人詢問運費，然後詢問批發訂單的折扣）多次發生。

換句話說，有一個模式。

聊天機器人檢測到它並決定，從現在開始，每當有人詢問您商店的運費時，它都會顯示標準運費和批發訂單費用。

它會自動完成……而無需您“教”它如何操作。

這項技能對於任何電子商務商店都具有不可思議的潛力。

借助機器學習，您可以加強電子商務商店的 4 個方面

這就是現在足夠的理論。 現在讓我們看看真正的交易。 您如何使用自動學習 AI 來優化您的電子商務商店流程（從而最大限度地減少開支並促進銷售）？

有很多選擇，但我們將它們分為 4 大類：

• 客戶體驗
• 庫存管理
• 銷售策略
• 客戶忠誠度

讓我們看看他們每個人。

1. 客戶體驗

客戶體驗是一個人在與您的業務互動後留下的整體看法。

讓我們看看機器學習如何幫助使這種看法成為一種積極的看法。

️ 更了解用戶的聊天機器人

聊天機器人是 24/7 全天候可用的銷售人員，這使其成為改善在線商店客戶服務的必備工具。

如果它也能夠自己學習，那就更好了。

前面的例子只是冰山一角。 由於機器學習，聊天機器人可以：

• 識別用戶最常見的查詢（例如，將它們顯示為常見問題解答）。
• 越來越多地提高其對多義詞、同義詞、普通語言的理解，並對消息提供更充分、基於上下文的響應。
• 開發一種更自然和互動的語言。

能夠學習的聊天機器人被稱為“開放”，代表了提供高質量客戶服務的一個非常有趣的選擇。

️ 每個客戶的個性化搜索結果

讓我們想像兩個不同的人在同一天訪問您的電子商務商店。

• 第一個人直接尋找內部搜索引擎並輸入“智能手機”。 瀏覽了一會兒結果後，他們選擇了一個併購買了它。
• 第二個滾動瀏覽菜單，點擊“筆記本電腦”類別並最終購買一台。

幾天后，他們再次訪問該網站並在內部搜索引擎中輸入“案例”。

現在得到這個：

• 購買智能手機的人會在第一個結果中獲得智能手機外殼。
• 相反，搜索引擎會將筆記本電腦包返回給第二個人。

如果您有一個能夠實現機器學習的 AI 驅動的內部搜索引擎，這是可能的。

這些搜索引擎如何能夠理解您的客戶，以便根據他們的搜索歷史、以前的購買等為他們提供個性化的結果，這真是令人驚訝……

這有利於購物體驗並提高轉化率。

注意：如果你想要一個像我們剛剛描述的那樣的搜索引擎，不要錯過這篇文章的結尾

2. 庫存管理

我們已經在其他地方審查了 PIM 問題——旨在控制您的電子商務商店庫存的軟件。

如果我們將 PIM 與機器學習結合起來會怎樣？

這意味著您的系統可以：

• 檢測並預測特定的失誤，在這些失誤中，您的需求會達到峰值，並且不會缺貨。
• 通知您有關銷售下降的產品，以便您防止囤積。
• 自動向供應商發貨。

庫存控制是一項關鍵的電子商務任務，因為某件商品在幾天內用完某件“小事”可能會讓您失去銷售額。

以下是一些您可能對同一主題感興趣的帖子：

• 你知道什麼是PIM嗎？ 詳細了解可讓您（更快）管理庫存的軟件
• 庫存控制：如何增加銷量，降低庫存管理成本

3. 銷售策略

人工智能驅動的機器學習應用程序還可以幫助您提高知名度和銷售額。

我們將為您分解。

️ 實時價格更新

想像一下，您可以隨時知道：

• 您的競爭對手是漲價還是降價。
• 他們有什麼優惠。
• 何時會增加（或減少）銷售額。

根據這些信息，您可以實時更新自己產品的價格。

當然，人類幾乎不可能 24/7 全天候控制這些因素。

但是一個人工智能驅動的系統肯定可以管理。

例如，假設您有一家家居用品電子商務商店。 每年，隨著地球日或任何其他生態活動的臨近，生態產品的銷售量都會增加。

借助人工智能，您可以發現這種模式並預測未來的需求高峰。

不僅如此。 價格會根據需求波動自動增加或減少，因此您可以獲得盡可能高的利潤。

這被稱為動態定價策略，它是一種非常有利的技術。

️ 交叉銷售優化

交叉銷售是一種策略，包括為用戶提供各種相關產品，以便他們一起購買。

那麼機器學習在這裡如何發揮作用呢？

想像一下，您現在擁有一個攝影電子商務。

在分析您電子商務上的每筆交易後，人工智能工具會檢測到一種模式。 當客戶第一次購買反光相機時，他們中的大多數人也會一起購物：

• 一個廣角鏡頭。
• 一個長焦鏡頭。
• 紫外線過濾器。

在這種情況下，只要有人在看反光相機的卡片，網站就會顯示相關產品等項目。

客戶忠誠度計劃

機器學習可以通過多種方式幫助您提高留存率，我們將看到其中最有趣的兩種。

️ 預期產品退貨

如果您能讀懂客戶的想法並知道他們何時會點擊“退貨”按鈕會怎樣？

例如，您的電子商務商店的 AI 可能檢測到同一用戶：

• 已通過聊天機器人詢問您的退貨政策。
• 訪問了最近購買的產品的產品卡片。
• 正在查看類似產品。

多虧了人工智能，以前在其他客戶身上也檢測到了同樣的模式，他們很可能也在考慮退貨。

因此，可以預見這種情況並且：

• 向客戶發送一封電子郵件，詢問他們在購買時是否有任何不便並想更改它，並解釋他們擁有的替代方案。
• 向他們展示其他類似的產品，以防他們想要交換產品。

因此，即使他們最終決定退貨，他們也會非常喜歡他們所獲得的關懷，更有可能再次向您購買。

️ 預測流失率

人工智能還能夠識別忠誠客戶何時將停止在您的電子商務商店中購買。

例如，他們可能：

• 減少訪問您的網站的頻率。
• 每次都進行較小的購買。

如果您知道這一點，您可以採取不同的行動來吸引該客戶：發送獨家折扣，展示他們可能感興趣的新產品……

注意：如果你對這個問題感興趣，這裡有一篇關於如何降低流失率的詳盡文章。

您準備好將您的電子商務商店設置為“機器學習”模式嗎？

只剩下一個問題需要回答：

“如何在我的電子商務商店中實施人工智能和機器學習？ ”

最簡單的事情是找到使用該技術的外部軟件提供商。

Doofinder 就是一個很好的例子。

Doofinder 是一個能夠自主學習的智能（基於 AI）搜索引擎。

如上所述，這允許為每個客戶個性化搜索結果。 此外，它還能夠：

• 理解同義詞（感謝 NLP 技術）。
• 處理不同類型的搜索（圖像、語音等）。
• 重新組織搜索結果，以便首先顯示您最想推廣的產品。
• 減少無結果搜索。
• 確定擴展目錄的機會（用戶搜索但您目前不銷售的產品）。

這些功能（以及許多其他功能）將使用 Doofinder 的電子商務商店的銷售額提高了 10% 和 20%。

你想知道它能為你做的一切嗎？

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