5個可以應用於電商的AI解決方案

a laptop computer sitting on top of a wooden table

自疫情開始後,電子商務就正式邁入了紅海的階段。由於消費者有超多的電商平台可供選擇,要留住顧客變得越來越困難。加上Apple、Google等公司推出了cookieless的隱私權政策,導致2022年所有經營電商的公司一片愁雲慘霧。

好加在,到了2023年,AI技術開始大幅進步,透過機器學習的技術,電商有了更多更好的解決方案。

機器學習是人工智能的一環,為當今零售商創造了巨大的價值。機器學習算法使用多個數據集進行訓練,隨著經驗的累積,性能會不斷提高。那麼,機器學習在電商中的應用有哪些呢?

讓我們來聊聊電商導入機器學習(ML)之後的5個應用案例:

  1. 商品推薦:機器學習在電商中最廣泛使用的應用是推薦引擎。一個有效的商品推薦引擎可以主要提高您的收入和平均訂單價值(AOV)。

推薦算法是一個強大的數據過濾工具,它使用機器學習算法為客戶推薦最相關的商品。這些算法會根據最近購買的商品、購買習慣、喜好的顏色、通常的預算等相關細節來推薦顧客最有可能購買的商品。

參考資料:Algolia

  1. 動態定價:在當今競爭激烈的市場中,定價策略至關重要。企業清楚地知道,購買者在確定購買之前喜歡比較不同電商平台上同一產品的價格。如今,大大小小的零售商和電商平台都利用機器學習算法提供動態定價。

機器學習使零售商能夠根據供應、需求、最低價格、營運成本、競爭等因素來調整價格。手動執行這些操作將極為困難。機器學習自動化大量數據收集、處理和分析,以實時提供更好的動態定價。這也有助於企業預測早期趨勢和預測尚無交易數據的產品需求。

  1. 優化搜尋結果:作為一個電商平台,擁有充足的商品庫存非常重要,但更重要的是讓顧客能夠方便地找到他們想要的商品。因此,搜尋功能的效率是決定顧客是否留在您平台上的關鍵因素。

雖然搜尋是基於關鍵字進行的,但並非所有買家都能熟練地使用它們。為了讓買家更容易找到商品,機器學習提供了一個解決方案。機器學習算法通過識別搜尋、購買、點擊和偏好等方面的模式來實現搜尋結果的優化。基於機器學習的搜尋結果有助於顧客輕鬆找到他們需要的產品,並推薦相似和相關的商品。

  1. 檢測和防範詐欺:初次網購的消費者通常對電商平台的安全性感到擔憂。此外,電商公司往往容易受到涉及用戶數據、交易詳情等的欺詐活動。這些數據泄露不僅對消費者造成損害,還損害了公司的聲譽,迫使它們停業。

因此,公司有必要投資於像機器學習和人工智能這樣的先進技術來檢測和防止欺詐。機器學習在欺詐檢測方面可以輕鬆處理大量數據並發現異常行為,從而防止欺詐。這意味著機器處理數據和標記異常比人工分析更有效率並且更快。

  1. 預測:管理需求和供應對於維持公司順利運營至關重要。為了準確預測需求並確保充足的供應,必須對關鍵決策提供數據支持。

機器學習算法能夠處理大量數據,這使得機器學習成為準確管理需求和供應的實用解決方案。機器學習算法還可以分析數據並得出有助於公司更好地了解顧客並改進其產品的見解。而在2023年,會有更多簡易的機器學習工具來幫助電商,也一定會越來越多的公司願意投資於科技解決方案,以賦予他們的顧客更多能力並優化他們的產品。

參考資料:

  1. Nyckel
  2. Google推全託管機器學習平臺Vertex AI,簡化模型開發工作

#本文部分內容來自ChatGPT4的補充

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