5 کاربرد یادگیری ماشینی که عملیات تجارت الکترونیک را متحول می کند
اگر فکر می کنید که نقش هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک هنوز در مراحل اولیه خود است، به نحوه عملکرد آمازون نگاه کنید. به یاد داشته باشید که چگونه پلتفرم آنچه را که ممکن است بخواهید در آینده بخرید را توصیه می کند؟ یا چگونه به یاد می آورد – و به یاد می آورد – آخرین بار چه چیزی را خریدید؟
این جادوی هوش مصنوعی در بازی است.
مانند آمازون، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک بسیاری وجود دارند که از پتانسیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهره می‌برند و قدرت استفاده از یادگیری ماشین را در تجارت الکترونیک نشان می‌دهند.
در واقع، تحقیقات Tractica ادعا می کند که انتظار می رود هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک تا سال 2025 به 36.8 میلیارد دلار برسد. واضح است که هوش مصنوعی تجارت الکترونیک در یک روند صعودی است و در سال 2021 به رونق خود ادامه خواهد داد.
برای این منظور، بیایید به یک تعریف یادگیری ماشینی ساده، انواع مختلف آن و کاربردهای متنوع در بخش تجارت الکترونیک نگاه کنیم.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
یادگیری ماشینی (Machine Learning ) چیست؟
اگرچه به نظر می رسد مفهومی پیچیده باشد، اما یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است و به سادگی فرآیند آموزش یک برنامه/الگوریتم کامپیوتری برای سازگاری مداوم و “یادگیری” از محیط خود برای ایجاد بهبود در وظیفه داده شده است. برای انجام این کار از مدل های ریاضی استفاده می کند.
انواع الگوریتم های یادگیری ماشینی
به طور معمول، سه نوع الگوریتم یادگیری ماشینی وجود دارد که می توانند بر اساس وظیفه داده شده و محیط یادگیری مورد استفاده استفاده شوند:
الگوریتم های یادگیری بدون نظارت:
الگوریتم یادگیری بدون نظارت یک الگوریتم مبتنی بر داده است که از برچسب ها استفاده نمی کند. در عوض، داده‌های کوهستانی را تغذیه می‌کند و با ابزارهای مناسب برای سنجش ویژگی‌های داده‌های گفته شده، توانمند می‌شود. وظیفه اصلی این الگوریتم گروه بندی، خوشه بندی و/یا سازماندهی حجم عظیمی از داده ها است تا یک انسان (یا الگوریتم هوشمند دیگری) بتواند آن را درک کند. این ویژگی الگوریتم های یادگیری بدون نظارت به تنهایی می تواند بهره وری را برای صنایع و شرکت ها در سراسر طیف افزایش دهد.
الگوریتم های یادگیری تحت نظارت:
الگوریتم یادگیری نظارت شده یک الگوریتم وظیفه گرا است و یکی از پرکاربردترین مقوله های یادگیری ماشینی است زیرا پیاده سازی و استفاده آسان از آن آسان است. چیزی که آن را منحصر به فرد می کند این است که بر روی یک کار واحد متمرکز شده است. این نوع یادگیری است که به احتمال زیاد با آن مواجه خواهید شد، زیرا در بسیاری از کاربردهای رایج زیر به نمایش گذاشته شده است.
در اینجا نحوه عملکرد الگوریتم یادگیری نظارت شده آمده است:
- شما داده هایی را که باید وارد کنید در قالب مثال هایی با ‘labels’ روی آنها ایجاد می کنید.
- سپس، الگوریتم یادگیری را با این جفت‌های مثال-برچسب تغذیه می‌کنید.
- الگوریتم به سمت پیش بینی برچسب برای هر مثال کار می کند.
- شما بازخورد مربوط به اینکه آیا الگوریتم پاسخ درست را پیش بینی کرده است (یا نه) ارائه می دهید.
- با گذشت زمان، هر چه تعداد نمونه‌های بیشتری را تغذیه کنید، الگوریتم «self-learns» تا زمانی که بتواند کار را به درستی مشاهده، پیش‌بینی و انجام دهد.
الگوریتم های یادگیری تقویتی:
به بیان ساده، برنامه های کاربردی یادگیری تقویتی یک الگوریتم یادگیری رفتار محور است که با انجام اشتباهات زیاد یاد می گیرد. به این فکر کنید که یک بزرگسال درگیر تقویت مثبت (یا منفی) برای آموزش چیزی به کودک است. در اینجا نحوه عملکرد الگوریتم برنامه یادگیری تقویتی آورده شده است:
- شما یک سیگنال مثبت به الگوریتمی اختصاص می دهید که آن را با رفتار خوب مرتبط می کند.
- به طور مشابه، شما یک سیگنال منفی برای رفتارهای بد تعیین می کنید.
- با گذشت زمان، این تقویت مداوم ترجیح دادن رفتارهای خوب بر رفتارهای بد به الگوریتم اجازه می دهد تا خودآموزی کند و اشتباهات کمتر و کمتری انجام دهد.
تحول در بخش تجارت الکترونیک
اکنون که اصول اولیه را می‌دانید، بیایید بفهمیم که چگونه از آنها برای ارتقاء تجربه تجارت الکترونیک به سطح بعدی استفاده می‌شود.
1. شخصی سازی محتوا و توصیه های محصول
80 درصد خریداران به طور فعال از برندی خرید می کنند که تجربیات شخصی ارائه می دهد.
بیایید با آن روبرو شویم. دانسته یا ندانسته، همه ما با شخصی‌سازی محتوا در وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک در مقیاس و در اشکال مختلف مانند:
- توصیه‌های محصول: اگر هنوز در مورد استفاده از ابزارهای Recommendation Engine فکر نمی‌کنید، مورد استفاده آمازون را در نظر بگیرید که ادعا می‌کند موتور توصیه آن 35 درصد از فروش آن را به خود اختصاص می‌دهد! این ابزار یادگیری ماشینی کار می کند زیرا الگوریتم قادر است الگوهای کاربر مناسب را بر اساس رفتار مشتری و خرید قبلی پیش بینی کند:
- پیشنهادات صفحه اصلی شخصی شده: هر سطل محتوا برای نیازها و ترجیحات کاربر سفارشی شده است. همانطور که قبلا ذکر شد، هیچ کس شخصی سازی را بهتر از آمازون انجام نمی دهد:
- معاملات و پیشنهادات پیشنهادی: یادگیری ماشینی می‌تواند بهترین پیشنهادها را پیش‌بینی کند و معاملاتی که مشتریان شما به آنها دست پیدا می‌کنند و در نتیجه باعث افزایش فروش و همچنین رضایت کاربر می‌شوند:
- توصیه‌های ایمیل شخصی‌سازی شده: یادگیری ماشینی به شما امکان می‌دهد با پیش‌بینی اینکه گیرنده در چه ساعت و روزی از هفته ایمیل را باز می‌کند، مناسب‌ترین زمان برای ارسال خبرنامه‌های ایمیل سفارشی یا ایمیل‌های مربوط به سفارش را درک کنید. این بهینه سازی مستقیماً بر نرخ باز کردن، نرخ کلیک و غیره تأثیر می گذارد.
- تغییرات در محتوای پویا: این شامل فیلتر کردن تصاویر، محصولات و غیره، و ارسال هشدارها و پیام‌های سفارشی برای هر خریدار است. به عنوان مثال، ویژگی “Fit Search” Fit Connect را در نظر بگیرید، که فیلتر مبتنی بر تناسب را ارائه می دهد که محصولات موجود در اندازه های مناسب را به نمایش می گذارد.
آنچه مهم است توجه داشته باشید این است که این “شخصی سازی بیش از حد” بر اساس داده های کلیدی مشتری در طول سفر آنها است، مانند رفتار خرید گذشته، تاریخچه مرور، تبلیغات پولی، جمعیت شناسی، ترجیحات شخصی، فعالیت رسانه های اجتماعی و غیره. اینجاست که الگوریتم های یادگیری ماشین وارد عمل می شوند.
پشته فناوری تجارت الکترونیک امروزی از انواع داده های مشتری محور از هر شناور تا هر صفحه و پیوند دنبال شده برای هدایت شخصی سازی در سطح عمیق تری استفاده می کند – به طوری که احساس می شود وب سایت تجارت الکترونیک واقعاً کاربر را درک می کند و می تواند ذهن آنها را بخواند!
نکته کلیدی: برای ارائه سفارشی‌سازی هم‌زمان، و همچنین تجربه‌ای مداوم و متقابل، باید روی برنامه‌های یادگیری ماشینی مناسب سرمایه‌گذاری کنید که می‌توانند داده‌های کاربر را درک کنند – و اعمال کنند و عناصر مهمی مانند زبان، مکان، ارز، معاملات و تخفیف‌ها را اصلاح کنند و تجربه را از طریق و از طریق شخصی‌سازی کنند. به علاوه، یادگیری ماشینی می‌تواند به طور هوشمندانه رفتار خرید را بارها و بارها تجزیه و تحلیل کند و در نهایت محصولاتی را توصیه کند که مشتریان شما حتی نمی‌دانند می‌خواهند!
2. بهینه سازی قیمت
بهینه‌سازی قیمت برای ایجاد مجموعه‌ای از مشتریان وفادار که برای همیشه به دنبال «معامله بهتر» هستند، کلیدی است. اگر قیمت‌های وب‌سایت شما بر اساس عوامل متعددی (مثلاً: قیمت‌های رقیب، تقاضا، زمان روز، بخش مشتری و غیره) بهینه‌سازی نشده باشد، هر دقیقه مشتریان خود را از دست خواهید داد.
در این زمینه نیز، فناوری یادگیری ماشینی می تواند کمک کند و قیمت ها را بر اساس عوامل مختلفی که در بالا ذکر شد، فوراً تغییر دهد.
نگاهی به فناوری قیمت گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی Feedvisor بیندازید، که به شما امکان می دهد قیمت ها را بهینه کنید و در قیمت گذاری پویا شرکت کنید:
نکته کلیدی: یک سیستم قیمت‌گذاری پویا، که توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین هدایت می‌شود، پایه و اساس فروش ثابت و ارگانیک را در هر بار ایجاد می‌کند. به علاوه، به مدیران قیمت‌گذاری اجازه می‌دهد تا از سرعت و دقت برای تصمیم‌گیری‌های مربوط به قیمت‌گذاری محصولات – در مقیاس، استفاده کنند.
3. تست AB با یادگیری ماشین
حقیقت را بگوییم، تست A/B یک وب سایت تجارت الکترونیک نیاز به کار سخت زیادی دارد و کار نسبتاً پر زحمتی است. اینجاست که یادگیری ماشین واقعاً می درخشد. ابزارهای تخصصی یادگیری ماشین مانند Nosto به شما این امکان را می‌دهند که تست A/B/n، تقسیم و چند متغیره را در پارامترهای مختلف مانند توصیه‌های محصول، محتوا، دسته‌بندی تجاری و غیره اجرا کنید.
در اینجا یک تفکیک سریع از انواع وظایف تست A/B است که می تواند بدون زحمت و کارآمد انجام دهد:
- می‌تواند فرآیند تست A/B را خودکار کند و ویژگی‌های ایده‌آلی را پیشنهاد کند که می‌تواند فروش و/یا رضایت مشتری را افزایش دهد. به عنوان مثال، این الگوریتم‌ها می‌توانند رفتار کاربر را در انواع A/B تجزیه و تحلیل کنند و ترفندهایی مانند برجسته‌تر کردن دکمه CTA یا گنجاندن یک تصویر در بنر صفحه اصلی را پیشنهاد کنند.
- می‌تواند به‌طور خودکار مشتریان را با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی بدون نظارت بر اساس ویژگی‌های متنوعی مانند جمعیت‌شناسی، ترجیحات، و غیره به گروه‌هایی دسته‌بندی کند.
نکته کلیدی: استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی خودآموز برای تست A/B پلت فرم/محصول شما به شما امکان می دهد گزینه های “بهینه” را سریع و دقیق پیدا کنید. این امر مالی و عملیاتی منطقی است زیرا نیازی نیست منابع خود را برای کارهای تکراری و خسته کننده سرمایه گذاری کنید زیرا یادگیری ماشینی می تواند از آنها مراقبت کند.
4. پردازش تصویر
مدل‌های یادگیری ماشینی اساس سیستم‌های تشخیص تصویر را تشکیل می‌دهند که به شما امکان می‌دهد قابلیت‌های جستجوی مشتری محور پیشرفته‌تری را ارائه دهید. این چگونه کار می کند؟ در اینجا به این صورت است:
فرض کنید مشتری شما در حال جستجوی آنلاین یک محصول است. آنها چند نتیجه نامربوط می گیرند و تصمیم می گیرند که سایت را رها کنند. اینجاست که یادگیری ماشین می‌تواند کمک کند زیرا می‌تواند عناصر کلیدی در تصاویر مانند اشیا، افراد، محتوا، اقدامات و غیره را شناسایی کند و گزینه‌های مرتبط را ارائه دهد و در نتیجه بر رفتار مشتری تأثیر مثبت بگذارد.
ویژگی جستجوی بصری Pinterest – لنز – مورد جالبی است که به کاربر اجازه می دهد مواردی را که از طریق دوربین گوشی خود گرفته است جستجو کند. سپس پلتفرم پین های قابل خرید مرتبط را در نتایج جستجوی بصری نمایش می دهد:
برای قابلیت‌های جستجوی بصری برتر و متنی، باید از یک ابزار یادگیری ماشینی پردازش تصویر قوی استفاده کنید – ابزاری که می‌تواند با عکس‌های مشتری شما مطابقت داشته باشد و پیشنهادات محصول مشابهی را بر اساس ترجیحات مشتری ارائه دهد.
این همه چیز نیست. داده‌های کاربر را می‌توان بر اساس دسته‌های مختلفی مانند ترجیح رنگ، انتخاب برند، رفتار رسانه‌های اجتماعی، و غیره تقسیم‌بندی کرد. در حالی که یک تقویت‌کننده تصویر هوش مصنوعی از بهینه‌سازی عکس‌های شما مطمئن می‌شود.
نکته کلیدی: یادگیری ماشینی می‌تواند به‌طور خودکار محتوا را با چسباندن برچسب‌ها به تصاویر، ویدیوها، لوگوها و حتی تصاویر غیرعکاسی برچسب‌گذاری، دسته‌بندی و جستجو کند تا تجربه جستجوی مشتری محوری بهتری داشته باشد.
5. حفاظت از تقلب
شناسایی و جلوگیری از کلاهبرداری آنلاین برای وب سایت های تجارت الکترونیک در مقیاس باید اولویت اصلی هر تجارت الکترونیکی باشد. یکی از راه‌های مطمئن برای ایمن‌سازی وب‌سایت‌تان، استفاده از برنامه‌های یادگیری ماشینی است که آموزش داده شده‌اند تا تعداد زیادی از مشتریان تکراری را با سرعتی سریع پردازش کنند و از تراکنش‌های آنلاین تقلبی جلوگیری کنند – حتی قبل از وقوع.
اساساً، اگر به نظر می‌رسد که تراکنش از مسیر خارج می‌شود (فکر کنید: پرداخت از یک دستگاه تأیید نشده انجام می‌شود، یا اگر تراکنش در ساعت‌های فرد اتفاق می‌افتد)، سیستم می‌تواند آن را به‌عنوان بالقوه تقلبی علامت‌گذاری کند و مشکل را در ابتدا برطرف کند. در مجموع، یادگیری ماشینی می‌تواند تراکنش‌های واقعی را تحلیل کند و «خریدهای واقعی» را شناسایی کند.
نکته کلیدی: وقتی صحبت از کلاهبرداری های آنلاین می شود، یادگیری ماشینی می تواند اقدامات امنیت سایبری شما را تقویت کند و به شما امکان می دهد به جای رویکرد واکنشی، یک رویکرد پیشگیرانه در پیش بگیرید، که می تواند همه چیز را تغییر دهد.
جمع بندی: نقش پویا یادگیری ماشینی در تجارت الکترونیک
بر اساس گزارشی که اخیرا منتشر شده است، این بیماری همه گیر به سرعت تغییر اساسی به سمت دنیای دیجیتالی تر را دنبال کرده است – و خرید آنلاین پیشرو است. در واقع، گفته می‌شود که این همه‌گیری برای همیشه نحوه خرید آنلاین مردم را تغییر داده است. به همین دلیل است که وب سایت های تجارت الکترونیک بیشتر و بیشتر باید در استراتژی کسب و کار خود تجدید نظر کنند. دیگر زمان حدس زدن نقش هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک گذشته است. یادگیری ماشینی آینده تجارت الکترونیک است و آینده اینجاست.
مقاله های مرتبط:
1- 10 ایده پروژه یادگیری ماشینی (ML)
2- 6 مرحله برای فعال کردن ارزش متن به نمودار سیستم های یادگیری ماشین
3- کدام پایگاه داده برای یادگیری ماشینی بهتر است؟
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها