ໃບຫນ້າໃຫມ່ຂອງ E-Commerce: ຜົນກະທົບຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນອຸດສາຫະກໍາ

ອີຄອມເມີຊ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ທ່ານເຄີຍຄາດບໍ່ວ່າຄອມພິວເຕີອາດຈະສາມາດຮັບຮູ້ ແລະຮຽນຮູ້ຮູບແບບຕ່າງໆເພື່ອເຮັດການຕັດສິນໃຈຂອງຕົນເອງ? ຖ້າຄໍາຕອບຂອງເຈົ້າບໍ່ແມ່ນ, ເຈົ້າຢູ່ໃນເຮືອດຽວກັນກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານຫລາຍຄົນໃນອຸດສາຫະກໍາອີຄອມເມີຊ; ບໍ່ມີໃຜສາມາດຄາດຄະເນສະຖານະການປະຈຸບັນຂອງມັນ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການວິວັດທະນາການຂອງອີຄອມເມີຊໃນໄລຍະສອງສາມທົດສະວັດທີ່ຜ່ານມາ. ຂໍໃຫ້ພິຈາລະນາເບິ່ງບ່ອນທີ່ e-commerce ໃນປັດຈຸບັນແລະວິທີການ ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ຈະສ້າງມັນໃນອະນາຄົດທີ່ບໍ່ໄກເກີນໄປ.

ອຸດສາຫະກໍາອີຄອມເມີຊມີການປ່ຽນແປງແນວໃດ?

ບາງຄົນອາດຈະເຊື່ອວ່າອີຄອມເມີຊເປັນປະກົດການທີ່ຂ້ອນຂ້າງໃຫມ່ທີ່ໄດ້ຫັນປ່ຽນພື້ນຖານວິທີການຊື້ເຄື່ອງຂອງພວກເຮົາ, ຍ້ອນຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີໃນພາກສະຫນາມ. ມັນບໍ່ແມ່ນກໍລະນີທັງຫມົດ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ.

ເຖິງແມ່ນວ່າເທກໂນໂລຍີມີບົດບາດອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນວິທີທີ່ພວກເຮົາມີສ່ວນຮ່ວມກັບຮ້ານຄ້າໃນມື້ນີ້, e-commerce ໄດ້ປະມານຫຼາຍກວ່າ 40 ປີແລະມັນໃຫຍ່ກວ່າໃນປັດຈຸບັນ.

ຍອດ​ມູນ​ຄ່າ​ການ​ຄ້າ​ປີກ​ອີ​ຄອມ​ເມີ​ຊ​ໃນ​ທົ່ວ​ໂລກ​ບັນລຸ​ເຖິງ 4.28 ຕື້​ໂດ​ລາ​ສະຫະລັດ​ໃນ​ປີ 2020, ໂດຍ​ຄາດ​ວ່າ​ລາຍ​ຮັບ​ຈາກ​ການ​ຄ້າ​ປີກ​ອີ​ເລັກ​ໂທຣນິກຈະ​ບັນລຸ​ເຖິງ 5.4 ພັນ​ຕື້​ໂດ​ລາ​ໃນ​ປີ 2022.

Statista

ແຕ່ຖ້າເຕັກໂນໂລຢີມີຢູ່ສະເຫມີ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນການປ່ຽນແປງອຸດສາຫະກໍາໃນປັດຈຸບັນແນວໃດ? ມັນງ່າຍດາຍ. ປັນຍາປະດິດແມ່ນເຮັດຢູ່ຫ່າງກັບຮູບພາບຂອງລະບົບການວິເຄາະທີ່ງ່າຍດາຍເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການມີອໍານາດ, ແລະການປ່ຽນແປງ, ມັນສາມາດເປັນຢ່າງແທ້ຈິງ.

ໃນຊຸມປີກ່ອນ, ປັນຍາປະດິດແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນບໍ່ມີການພັດທະນາເກີນໄປແລະງ່າຍດາຍໃນການປະຕິບັດຂອງພວກເຂົາເພື່ອສ່ອງແສງຢ່າງແທ້ຈິງກ່ຽວກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ເປັນໄປໄດ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນບໍ່ແມ່ນກໍລະນີ.

ຍີ່ຫໍ້ອາດຈະໃຊ້ແນວຄວາມຄິດເຊັ່ນ: ການຊອກຫາສຽງເພື່ອສົ່ງເສີມຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາຕໍ່ຫນ້າລູກຄ້າຍ້ອນວ່າເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະ chatbots ກາຍເປັນທີ່ແຜ່ຫຼາຍ. AI ຍັງສາມາດຊ່ວຍການພະຍາກອນສິນຄ້າຄົງຄັງແລະສະຫນັບສະຫນູນ backend.

ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ ແລະຄຳແນະນຳ

ມີຫຼາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສໍາຄັນຂອງເຕັກໂນໂລຢີນີ້ໃນອີຄອມເມີຊ. ໃນຂອບເຂດທົ່ວໂລກ, ເຄື່ອງຈັກແນະນໍາແມ່ນຫນຶ່ງໃນແນວໂນ້ມທີ່ຮ້ອນທີ່ສຸດ. ທ່ານສາມາດປະເມີນກິດຈະກໍາອອນໄລນ໌ຂອງຫຼາຍຮ້ອຍລ້ານຄົນໄດ້ຢ່າງລະອຽດໂດຍໃຊ້ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຢ່າງງ່າຍດາຍ. ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ນໍາ​ໃຊ້​ມັນ​ເພື່ອ​ຜະ​ລິດ​ຄໍາ​ແນະ​ນໍາ​ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ສໍາ​ລັບ​ລູກ​ຄ້າ​ສະ​ເພາະ​ໃດ​ຫນຶ່ງ​ຫຼື​ກຸ່ມ​ຂອງ​ລູກ​ຄ້າ (auto-segmentation) ໂດຍ​ອີງ​ໃສ່​ຄວາມ​ສົນ​ໃຈ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ.

ມັນ​ເຮັດ​ວຽກ​ແນວ​ໃດ?

ທ່ານສາມາດຄິດອອກວ່າຫນ້າຍ່ອຍໃດທີ່ລູກຄ້າໃຊ້ໂດຍການປະເມີນຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ໄດ້ມາໃນການເຂົ້າຊົມເວັບໄຊທ໌ປະຈຸບັນ. ເຈົ້າສາມາດບອກໄດ້ວ່າລາວເປັນແນວໃດ ແລະລາວໃຊ້ເວລາສ່ວນໃຫຍ່ຢູ່ໃສ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຜົນໄດ້ຮັບຈະຖືກສະຫນອງໃຫ້ຢູ່ໃນຫນ້າສ່ວນບຸກຄົນທີ່ມີລາຍການແນະນໍາໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຫຼາຍ: ໂປຼໄຟລ໌ຂອງກິດຈະກໍາຂອງລູກຄ້າທີ່ຜ່ານມາ, ຄວາມສົນໃຈ (ເຊັ່ນ: ວຽກອະດິເລກ), ສະພາບອາກາດ, ສະຖານທີ່, ແລະຂໍ້ມູນສື່ມວນຊົນສັງຄົມ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະ Chatbots

ໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, chatbots ທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດສ້າງການສົນທະນາ "ມະນຸດ" ກັບຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. Chatbots ສາມາດຖືກຕັ້ງໂຄງການດ້ວຍຂໍ້ມູນທົ່ວໄປເພື່ອຕອບຄໍາຖາມຂອງຜູ້ບໍລິໂພກໂດຍໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ຄົນທີ່ bot ພົວພັນກັບຫຼາຍ, ມັນຈະເຂົ້າໃຈຜະລິດຕະພັນ / ການບໍລິການຂອງເວັບໄຊທ໌ອີຄອມເມີຊໄດ້ດີຂຶ້ນ. ໂດຍການຖາມຄໍາຖາມ, chatbots ສາມາດໃຫ້ຄູປອງສ່ວນບຸກຄົນ, ເປີດເຜີຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຂາຍ, ແລະແກ້ໄຂຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າໃນໄລຍະຍາວ. ຄ່າ​ໃຊ້​ຈ່າຍ​ໃນ​ການ​ອອກ​ແບບ​, ການ​ກໍ່​ສ້າງ​, ແລະ​ການ​ເຊື່ອມ​ໂຍງ chatbot ທີ່​ກໍາ​ນົດ​ໄວ້​ສໍາ​ລັບ​ເວັບ​ໄຊ​ທ​໌​ແມ່ນ​ປະ​ມານ $28,000​. ເງິນກູ້ທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈ່າຍສໍາລັບການນີ້. 

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະຜົນການຄົ້ນຫາ

ຜູ້ໃຊ້ສາມາດນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອຊອກຫາສິ່ງທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງຊອກຫາຢ່າງແນ່ນອນໂດຍອີງໃສ່ຄໍາຖາມຄົ້ນຫາຂອງພວກເຂົາ. ລູກຄ້າໃນປະຈຸບັນຄົ້ນຫາຜະລິດຕະພັນຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ອີຄອມເມີຊໂດຍໃຊ້ຄໍາສໍາຄັນ, ດັ່ງນັ້ນເຈົ້າຂອງເວັບໄຊທ໌ຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າຄໍາເຫຼົ່ານັ້ນໄດ້ຖືກມອບຫມາຍໃຫ້ກັບຜະລິດຕະພັນທີ່ຜູ້ໃຊ້ກໍາລັງຊອກຫາ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຊ່ວຍໄດ້ໂດຍການຊອກຫາຄໍາສັບຄ້າຍຄືກັນຂອງຄໍາທີ່ໃຊ້ທົ່ວໄປ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບປະໂຫຍກທີ່ຄົນເຮົາໃຊ້ສໍາລັບຄໍາຖາມດຽວກັນ. ຄວາມສາມາດຂອງເທກໂນໂລຍີນີ້ເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍນີ້ແມ່ນມາຈາກຄວາມສາມາດໃນການປະເມີນເວັບໄຊທ໌ແລະການວິເຄາະຂອງມັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ເວັບໄຊທ໌ອີຄອມເມີຊສາມາດຈັດວາງຜະລິດຕະພັນທີ່ມີການຈັດອັນດັບສູງຢູ່ເທິງສຸດຂອງຫນ້າໃນຂະນະທີ່ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງອັດຕາການຄລິກຜ່ານແລະການປ່ຽນແປງທີ່ຜ່ານມາ. 

ມື້ນີ້, ຍັກໃຫຍ່ມັກ eBay ໄດ້ຮັບຮູ້ຄວາມສໍາຄັນຂອງເລື່ອງນີ້. ມີຫຼາຍກວ່າ 800 ລ້ານລາຍການທີ່ສະແດງ, ບໍລິສັດສາມາດຄາດຄະເນແລະສະເຫນີຜົນການຄົ້ນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດໂດຍໃຊ້ປັນຍາປະດິດແລະການວິເຄາະ. 

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະ ການກຳນົດເປົ້າໝາຍອີຄອມເມີຊ

ບໍ່ເຫມືອນກັບຮ້ານຄ້າທາງດ້ານຮ່າງກາຍ, ບ່ອນທີ່ທ່ານສາມາດເວົ້າກັບລູກຄ້າເພື່ອຮຽນຮູ້ສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການຫຼືຕ້ອງການ, ຮ້ານຄ້າອອນໄລນ໌ໄດ້ຖືກລະເບີດດ້ວຍຂໍ້ມູນລູກຄ້າຈໍານວນຫລາຍ.

ດັ່ງນັ້ນ, ການແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າ ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາອີຄອມເມີຊ, ຍ້ອນວ່າມັນອະນຸຍາດໃຫ້ທຸລະກິດປັບວິທີການສື່ສານຂອງພວກເຂົາໃຫ້ກັບລູກຄ້າແຕ່ລະຄົນ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າຂອງທ່ານແລະໃຫ້ປະສົບການການຊື້ທີ່ປັບແຕ່ງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະປະສົບການຂອງລູກຄ້າ

ບໍລິສັດອີຄອມເມີຊສາມາດໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອໃຫ້ປະສົບການສ່ວນບຸກຄົນຫຼາຍຂຶ້ນສໍາລັບລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ. ລູກຄ້າໃນມື້ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຕ້ອງການແຕ່ຍັງຕ້ອງການຕິດຕໍ່ສື່ສານກັບຍີ່ຫໍ້ favorite ຂອງເຂົາເຈົ້າໃນລັກສະນະສ່ວນບຸກຄົນ. ຮ້ານຄ້າປີກສາມາດປັບແຕ່ງແຕ່ລະການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາໂດຍໃຊ້ປັນຍາປະດິດແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ປະສົບການຂອງລູກຄ້າດີຂຶ້ນ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາສາມາດປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ບັນຫາການດູແລລູກຄ້າເກີດຂື້ນໂດຍການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ດ້ວຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ອັດຕາການປະຖິ້ມຂອງລົດເຂັນຈະບໍ່ມີຄວາມສົງໃສວ່າຫຼຸດລົງແລະການຂາຍຈະເພີ່ມຂຶ້ນໃນທີ່ສຸດ. bots ສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າ, ບໍ່ເຫມືອນກັບມະນຸດ, ສາມາດໃຫ້ຄໍາຕອບທີ່ບໍ່ມີອະຄະຕິໄດ້ທຸກເວລາຂອງມື້ຫຼືກາງຄືນ. 

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະການກວດຫາການສໍ້ໂກງ

ຄວາມຜິດກະຕິແມ່ນງ່າຍຕໍ່ການສັງເກດເມື່ອທ່ານມີຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ. ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອເບິ່ງແນວໂນ້ມຂອງຂໍ້ມູນ, ເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ 'ປົກກະຕິ' ແລະສິ່ງທີ່ບໍ່ແມ່ນ, ແລະໄດ້ຮັບການແຈ້ງເຕືອນເມື່ອມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງຜິດພາດ.

'ການ​ກວດ​ສອບ​ການ​ສໍ້​ໂກງ​' ແມ່ນ​ຄໍາ​ຮ້ອງ​ສະ​ຫມັກ​ທີ່​ແຜ່​ຫຼາຍ​ທີ່​ສຸດ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ນີ້​. ລູກຄ້າທີ່ຊື້ສິນຄ້າຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍດ້ວຍບັດເຄຣດິດຖືກລັກຫຼືຜູ້ທີ່ຍົກເລີກຄໍາສັ່ງຂອງພວກເຂົາຫຼັງຈາກສິນຄ້າໄດ້ຖືກຈັດສົ່ງແມ່ນບັນຫາທົ່ວໄປສໍາລັບຜູ້ຄ້າປີກ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າມາ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະລາຄາແບບໄດນາມິກ

ໃນກໍລະນີຂອງລາຄາແບບເຄື່ອນໄຫວ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນອີຄອມເມີຊສາມາດເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດແລະສາມາດຊ່ວຍທ່ານເພີ່ມ KPIs ຂອງທ່ານໄດ້. ຄວາມສາມາດຂອງ algorithms ໃນການຮຽນຮູ້ຮູບແບບໃຫມ່ຈາກຂໍ້ມູນແມ່ນແຫຼ່ງທີ່ເປັນປະໂຫຍດນີ້. ດັ່ງນັ້ນ, algorithms ເຫຼົ່ານັ້ນແມ່ນການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະກວດພົບການຮ້ອງຂໍແລະແນວໂນ້ມໃຫມ່. ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ການຫຼຸດລາຄາທີ່ງ່າຍດາຍ, ທຸລະກິດອີຄອມເມີຊສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາທີ່ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາຄິດເຖິງລາຄາທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບແຕ່ລະຜະລິດຕະພັນ. ທ່ານສາມາດເລືອກເອົາການສະເຫນີທີ່ດີທີ່ສຸດ, ລາຄາທີ່ດີທີ່ສຸດ, ແລະສະແດງສ່ວນຫຼຸດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ທັງຫມົດໃນຂະນະທີ່ພິຈາລະນາຍຸດທະສາດທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອເພີ່ມຍອດຂາຍແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງສິນຄ້າຄົງຄັງ.

ເພື່ອສົມທົບ

ວິທີການທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນການສ້າງອຸດສາຫະກໍາ e-commerce ແມ່ນນັບບໍ່ຖ້ວນ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງເຕັກໂນໂລຢີນີ້ມີຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ການບໍລິການລູກຄ້າແລະການເຕີບໂຕຂອງທຸລະກິດໃນອຸດສາຫະກໍາອີຄອມເມີຊ. ບໍລິສັດຂອງທ່ານຈະປັບປຸງການບໍລິການລູກຄ້າ, ການສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າ, ປະສິດທິພາບ, ແລະການຜະລິດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຕັດສິນໃຈ HR ທີ່ດີກວ່າ. ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສໍາລັບ e-commerce ຈະສືບຕໍ່ໃຫ້ບໍລິການທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ທຸລະກິດ e-commerce ໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາພັດທະນາ.

ເບິ່ງລາຍຊື່ບໍລິສັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂອງ Vendorland

ທ່ານຄິດແນວໃດ?

ເວັບໄຊທ໌ນີ້ໃຊ້ Akismet ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຂີ້ເຫຍື້ອ. ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານຖືກປະຕິບັດ.