Eコマースは機械学習の恩恵を受けるのでしょうか、それとも新たな脅威に直面するのでしょうか？

eコマース革命はデジタルの進歩と自動化を背景に構築されましたが、次世代の機械学習とAIは敵か味方か？

機械学習は、今日のシステムがあなたとあなたを自分らしくするための基本的なことについて学ぶために使用する方法です。それはあなたの年齢や性別の一般化や特徴を超えて見え、あなたが漫画の犬や絵文字の大ファンであることに気づきますが、あなたと同じ髪の毛を持っている人だけです。

電子商取引の分野では、機械学習を使用して、顧客が何を好み、どのように情報を見て購入してもらうかをゆっくりと学習しています。新しいオプションと情報を使用してテストと適応を行い、顧客に到達するための最良の方法を徐々に改善します。

これは多くの機会を備えた素晴らしいツールですが、注意を払っていない場合、その可能性の中に隠れることはいくつかのリスクです。何が助けになるか、何が傷つくかを見てみましょう。

直感的な検索と表示
機械学習のよりエキサイティングなアプリケーションの1つは、必要なものを検索する機能です。現在、eコマースストアで商品を見つけるには、好みの単語を使用して商品を検索する必要があります。eコマースストアの所有者は、検索結果に同じ単語を使用して、必要なものと一致するものを期待する必要があります。彼らは提案する。

機械学習は、最も基本的なレベルでより広範な同義語のセットをサポートすることにより、それを強化します。スマート機械学習は、提供する名詞の同義語と、同じタイプの問題に人々が使用する類似のフレーズを探します。漏れている蛇口と滴る流しは同じ結果をもたらすはずですが、今日の検索では必ずしもそうとは限りません。

これらすべてに加えて機械学習が追加する追加のレイヤーは、サイトと指標を学習する機能に由来します。そのため、よりスマートな検索エンジンでは、クリック率と既存のコンバージョンに優先順位を付けたり、顧客評価の高い商品を最上位に配置したり、現在在庫に基づいて結果を制限したりすることができます。

検索結果を使用して動的に異なるページコンテンツを配信し、個々の顧客に基づいて、広告から顧客が気に入ったもののセクションまで、アイテムやコンテナを表示することもできます。欠点、またはビジネスに対する潜在的な脅威は、綿密に監視されていないシステムが一部の製品と検索結果の表示を制限する可能性があることです。

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システムをチェックせずに継続的に微調整させると、販売されていない商品の宣伝が停止し、販売が継続的に不足すると、宣伝やリンクがさらに押し下げられる可能性があります。暴走した検索で製品を非表示にしないでください。

チャットボットの可能性
メニューオプションが変更された可能性があるため、最近銀行、信用調査機関、またはロボットの声で注意を払うように言われた人に電話をかけなければならなかったときのことを思い出してください。インターネットでは、eコマース製品のページ、FAQ、カート、その他の場所の顧客の訪問など、スマートチャットボットのおかげで顧客がその欲求不満を経験する必要がないようにすることができます。

非構造化データを理解することにより、「今日はどうでしたか」などの質問に答えます。 「10マイナス2」の代わりに—チャットボットは、偽物を感じたり、無回答で人々を苛立たせたりすることのない、現実的な会話を提供できるようになりました。スマートチャットボットのおかげで、カスタマーサービス担当者は幅広いデータで24時間年中無休で質問に答えることができます。

チャットボットとは、中小企業が24時間体制でサポートを提供できることを意味し、その時間に誰かにお金を払う必要はありません。機械学習は、チャットボットに一般的な情報をプログラムして顧客の質問に答えることができるため、効果を発揮します。より多くの人とやり取りするため、機械学習により、チャットボットはオンラインストアとサービスの詳細を学習できるようになります。

当初、チャットボットを使用すると、配送オプション、色、サイズチャート、その他の公式オプションなどの基本情報に顧客を誘導できます。最終的には、より高度な機械学習を採用することで、潜在的なアップセルを特定したり、クーポンを提供するために顧客に質問したり、顧客の長期的なニーズに対応したりするチャットボットを利用できるようになります。

カスタマーサービスで働いていない限り、チャットボットが脅威であるとは想像しがたいです。ここでのトリッキーな問題は、顧客とその好みを学習するシステムです。かなりの量のチャットボットがサードパーティのサービスから提供されており、質問に回答したり、ソーシャルメディアの投稿を自動的に生成したりする目的で、顧客データの一部を収集または使用している可能性があります。

データの使用方法に関しては気密に合意し、データが匿名化されていることを確認してください。そうしないと、データを認識している顧客を動揺させる可能性があります。

彼らがあなたのサイトに行った後、彼らはサービスまたは彼らのアドレスを含むものの電子メールを受け取りました。

価格設定とABテスト
機械学習は、チャットボット以外にも、航空運賃が特定の価格を下回ったときにメールで通知したり、30日ごとに浄水器を再注文するように促したりするさまざまな仮想購入支援の機会を生み出します。 Eコマースブランドは、このデータレビューをさらに一歩進めて、特定のポイントまで価格を下げるクーポンなどの機会を探したり、商品を購入する特定のホリデーシーズンやホリデーシーズンに先立って節約したりして、支出の増加を促すことができます。年。

25ドル未満で2枚入手できるときにオンラインでTシャツを購入することがわかっている場合は、今すぐそのしきい値に達する取引を送信できます。そして来月、私は価格を27ドルに下げるオファーを試して、あなたが噛むかどうかを確認することができます。

機械学習は、これらのしきい値を特定し、それに応じてオファーを送信するために必要な多くの当て推量と手作業を取り除きます。システムは、プロファイルと購買習慣データを使用して、マージン、既存の在庫、およびリピートビジネスに関するさまざまなしきい値基準を満たす潜在的な販売を作成することを自分自身に教えることができます。

より高いレベルのパーソナライズには、より多くの顧客アバターまたはマーケティングペルソナが必要であり、最終的には、新しい顧客を一般化するのが難しいため、これは大きなセットになる可能性があります。そのため、商品のコスト範囲とオファーの継続期間のバランスをとる必要があります。 1つの価格が表示され、すぐにクリックしないで、割引価格を再度見つけることができない場合、顧客は動揺する可能性があります。

付加価値：フルフィルメントの改善
機械学習は、顧客に少し余分なものを提供する大きな可能性を秘めています。多くの場合、配送が最大の違いを生むと考えており、機械学習は優先配送オプションを決定するだけでなく、より速いものへの無料バンプが売り上げを伸ばす時期をテストすることもできます。

さらに、スマートシステムは既存のデータを使用して、サプライヤまたはディストリビュータが一致できるものに基づいて、それらの約束が在庫レベルおよび出荷時間と一致することを確認できます。また、希少性を高めて販売を促進する機会もあります。eコマースの巨人が次の20分以内に注文すれば明日入手できると言ったときに、このようなものを見たことがあるかもしれません。

ボットはまた、パッケージステータスの一貫した更新を提供し、傾向分析を行って、それらのメッセージが受信され、望まれ、効果的であるときにコマースブランドを示すのに役立ちます。

機械学習の真の付加価値は、過剰な約束を防ぎ、ウェブサイトと提供するショッピング体験を改善するための最善の方法に確実に取り組むことができることです。データと機械学習をスマートに使用することで、顧客がサイトに到着して検索し、購入決定を促し、信頼できるサービスと情報をフォローアップするまで、配信のすべてのポイントで運用を改善できます。

eコマースオファリングに機械学習を実装する
機械学習の可能性を確認したので、登録して会社で機械学習を開始する準備が整いました。素晴らしい！それは簡単な部分です。それをあなたのサイトに追加するのは難しい部分です。製品、サービス、サイトをよりスマートにするために、学ぶこととレビューすることがたくさんあります。

ITチームまたはパートナーは、機械学習の実装を開始するためにいくつかのことが必要になります。

エンドアプリケーションがブランドについて知る必要のある情報にアクセスできるデータベースまたは既存のデータベースへのアクセス。
APIに基づいて利用可能なサービスとパートナーに影響を与える可能性のあるプログラミング言語。
対処したい問題やニーズを含め、可能な限り完全な、必要なアルゴリズムの説明。
開発者が比較のための基準を持っているように、あなたが好きな、またはあなたが望むものと同様に操作したサービスまたは要素の例。
あなたの聴衆のサイズ。たとえば、多数の顧客と連携する必要がある場合、または分散アプリケーションを計画している場合は、Hadoopエコシステムになってしまう可能性が高くなりますが、データと用途の小さなセットは、機械学習にJavaとC++を使用できます。エンジン。
定義、目標、ニーズ、および使用法のリストを作成すると、開発者に提供する計画を立てたり、内部チームに次のステップを理解するために提供したりするのに役立ちます。

幸いなことに、すぐに使い始めることができるAPIのおかげで、ますます多くの企業が参入の基準を下げています。したがって、誰かがあなたが望む結果を達成するために使用できるパッケージをまとめた可能性があります。

たとえば、Googleは、Androidアプリがデバイスのカメラを使用してバーコードをスキャンし、テキストを認識し、顔や基本的な感情や属性を検出できるようにするMobileVisionAPIを提供しています。

幅広い用途を持つさまざまな機械学習プログラムもあり、必要に応じてそれらを定義できます。デシジョンツリーのように動作するエンジンを選択すると、広告をフィードしたり、

使用しているメール、インタラクションまたはオーディエンスに関する情報、および成功または失敗した結果と見なすもの。

このユースケースでは、意思決定ツリーのように機能するエンジンが、最終的にどの広告がユーザーにクリックを促すかを学習できるようになります。たとえば、広告のクーポンを変更することで、完全な販売につながる可能性が高い金額や割引率を知ることができます。最終的には、これを使用して、相対的な売上高が最も高くなる可能性が最も高い取引を知ることができます。また、エンジンを使用して、リアルタイムの結果に基づいてクーポンを調整しながら、マーケティングキャンペーンのパラメーターを設定できます。

それは長い道のりですが、今日利用できるテクノロジーで実行可能です。

チャットボットとスマートパートナーから始める
機械学習にゆっくりと取り組みたい場合は、ウェブサイトのチャットオプションから始めることをお勧めします。これは、より迅速なターンアラウンドのために構築できるさまざまな既存のプロジェクトがあるためです。

GitHubにアクセスすると、すぐに電源を入れてトレーニングできるチャットボットエンジンのホストを見つけることができます。トレーニングデータも無料で利用でき、あなたを支援するために購入できます。トレーニングウォークスルーを使用して、既知の単語列と会話の本質的なコレクションに基づいて応答を生成する方法を確認します。

トレーニングと言語ベースを使用または購入することで、誰かがチャットボットをプログラムして一般的な質問に答え、その後ゆっくりと顧客について学び始めることができます。チームまたは開発パートナーは、チャットボットに共有および宣伝する内容に関する情報を提供することもできます。

機械学習ベースのチャットボットはPythonなどの言語で記述されているため、言語とコードに精通していない限り、誰かを雇って支援してもらうことになります。プロのパートナーは、GoogleのTensorFlowなどのテクノロジーに関する推奨事項を作成することもできます。これは、ゼロから構築する場合に役立ちます。

今日のデータの世界にはさまざまな複雑なシステムが含まれており、機械学習は、一部のeコマースブランドを当初の予想よりもさらにテクノロジーの領域に押し上げ、収益性も高める可能性のある触媒の1つです。
あなたの可能性を実現することは、適切なテクノロジーと適切なパートナーまたはチームを選択することに要約されます。

著者について：Jake Rheudeは、eコマースから生まれたeコマースフルフィルメントウェアハウスであるRedStagFulfillmentのビジネス開発ディレクターです。彼はeコマースとビジネス開発で長年の経験があります。余暇には、ジェイクはビジネスについて読んだり、自分の経験を他の人と共有したりすることを楽しんでいます。