E-Ticaretin Yeni Yüzü: Endüstride Makine Öğreniminin Etkisi

E-ticaret ve Makine Öğrenimi

Bilgisayarların kendi kararlarını vermek için kalıpları tanıyıp öğrenebileceğini hiç tahmin ettiniz mi? Cevabınız hayır ise, e-ticaret sektöründeki birçok uzmanla aynı gemidesiniz; şu anki durumunu kimse tahmin edemezdi.

Bununla birlikte, makine öğrenimi, son birkaç on yılda e-ticaretin evriminde önemli bir rol oynamıştır. Gelin e-ticaretin şu anda nerede olduğuna ve nasıl olduğuna bir göz atalım. makine öğrenimi hizmet sağlayıcıları çok da uzak olmayan bir gelecekte şekillendirecektir.

E-Ticaret Sektöründe Neler Değişiyor?

Bazıları, e-ticaretin, alandaki teknolojik gelişmeler sayesinde alışveriş yapma şeklimizi kökten değiştiren nispeten yeni bir fenomen olduğuna inanabilir. Ancak durum tam olarak böyle değil.

Teknoloji bugün mağazalarla nasıl ilişki kurduğumuz üzerinde büyük bir rol oynasa da, e-ticaret 40 yılı aşkın bir süredir var ve şimdi her zamankinden daha büyük.

Dünya çapında perakende e-ticaret satışları 4.28'de 2020 trilyon dolara ulaşırken, e-perakende gelirlerinin 5.4'de 2022 trilyon dolara ulaşması bekleniyor.

(Statista)

Ancak teknoloji her zaman var olduysa, makine öğrenimi şimdi sektörü nasıl değiştiriyor? Basit. Yapay zeka, gerçekten ne kadar güçlü ve dönüştürücü olabileceğini göstermek için basit analiz sistemlerinin imajını ortadan kaldırıyor.

Daha önceki yıllarda, yapay zeka ve makine öğrenimi, olası uygulamaları açısından gerçekten parlamak için çok gelişmemiş ve yürütme açısından basitti. Ancak, artık durum böyle değil.

Markalar, makine öğrenimi ve sohbet robotları gibi teknolojiler daha yaygın hale geldikçe, ürünlerini müşterilerinin önünde tanıtmak için sesli arama gibi kavramları kullanabilir. AI ayrıca envanter tahmini ve arka uç desteği ile yardımcı olabilir.

Makine Öğrenimi ve Öneri Motorları

Bu teknolojinin e-ticarette birden fazla ana uygulaması vardır. Küresel ölçekte, öneri motorları en sıcak trendlerden biridir. Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak ve çok büyük miktarda veriyi kolaylıkla işleyerek yüz milyonlarca kişinin çevrimiçi etkinliğini kapsamlı bir şekilde değerlendirebilirsiniz. İlgi alanlarına göre belirli bir müşteri veya müşteri grubu (otomatik segmentasyon) için ürün önerileri üretmek için kullanabilirsiniz.

Nasıl çalışır?

Mevcut web sitesi trafiğinde elde edilen büyük verileri değerlendirerek bir müşterinin hangi alt sayfaları kullandığını anlayabilirsiniz. Neyin peşinde olduğunu ve zamanının çoğunu nerede geçirdiğini söyleyebilirdiniz. Ayrıca sonuçlar, birden fazla bilgi kaynağına dayalı olarak önerilen öğelerle kişiselleştirilmiş bir sayfada sağlanacaktır: önceki müşteri etkinliklerinin profili, ilgi alanları (örneğin hobiler), hava durumu, konum ve sosyal medya verileri.

Makine Öğrenimi ve Sohbet Robotları

Makine öğrenimiyle desteklenen sohbet robotları, yapılandırılmış verileri analiz ederek kullanıcılarla daha "insan" bir konuşma oluşturabilir. Chatbotlar, makine öğrenimini kullanarak tüketici sorularına yanıt vermek için genel bilgilerle programlanabilir. Esasen, bot ne kadar çok insanla etkileşime girerse, bir e-ticaret sitesinin ürünlerini/hizmetlerini o kadar iyi anlayacaktır. Sohbet robotları, sorular sorarak kişiselleştirilmiş kuponlar verebilir, potansiyel satış olanaklarını ortaya çıkarabilir ve müşterinin uzun vadeli ihtiyaçlarını karşılayabilir. Bir web sitesi için özel bir chatbot tasarlamanın, inşa etmenin ve entegre etmenin maliyeti yaklaşık 28,000 dolar. Bunun için küçük bir işletme kredisi kolayca kullanılabilir. 

Makine Öğrenimi ve Arama Sonuçları

Kullanıcılar, arama sorgularına göre tam olarak aradıklarını bulmak için makine öğrenimini kullanabilir. Müşteriler şu anda bir e-ticaret sitesinde anahtar kelimeleri kullanarak ürün aramaktadır, bu nedenle site sahibi, bu anahtar kelimelerin kullanıcıların aradığı ürünlere atandığını garanti etmelidir.

Makine öğrenimi, yaygın olarak kullanılan anahtar kelimelerin eş anlamlılarını ve aynı soru için insanların kullandığı karşılaştırılabilir kelime öbeklerini arayarak yardımcı olabilir. Bu teknolojinin bunu başarma kapasitesi, bir web sitesini ve analitiğini değerlendirme yeteneğinden kaynaklanmaktadır. Sonuç olarak, e-ticaret siteleri tıklama oranlarına ve önceki dönüşümlere öncelik verirken yüksek puanlı ürünleri sayfanın en üstüne yerleştirebilir. 

Bugün devler, eBay bunun önemini kavradılar. 800 milyondan fazla öğenin görüntülenmesiyle şirket, yapay zeka ve analitiği kullanarak en alakalı arama sonuçlarını tahmin edebiliyor ve sunabiliyor. 

Makine Öğrenimi ve E-ticaret Hedefleme

Müşterilerle konuşarak ne istediklerini veya neye ihtiyaç duyduklarını öğrenebileceğiniz fiziksel bir mağazanın aksine, çevrimiçi mağazalar çok büyük miktarda müşteri verisi bombardımanına tutulur.

Sonuç olarak, müşteri segmentasyonu işletmelerin iletişim yöntemlerini her bir müşteriye göre uyarlamalarına izin verdiği için e-ticaret endüstrisi için kritik öneme sahiptir. Makine öğrenimi, müşterilerinizin isteklerini anlamanıza ve onlara daha özel bir satın alma deneyimi sunmanıza yardımcı olabilir.

Makine Öğrenimi ve Müşteri Deneyimi

E-ticaret şirketleri, müşterileri için daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sağlamak için makine öğrenimini kullanabilir. Günümüzde müşteriler, favori markalarıyla kişisel bir şekilde iletişim kurmayı sadece tercih etmekle kalmıyor, aynı zamanda talep ediyor. Perakendeciler, yapay zeka ve makine öğrenimi kullanarak müşterileriyle olan her bağlantıyı özelleştirebilir ve bu da daha iyi bir müşteri deneyimi sağlar.

Ayrıca, makine öğrenimini kullanarak müşteri hizmetleri sorunlarının oluşmasını önleyebilirler. Makine öğrenimi ile, alışveriş sepetini terk etme oranları şüphesiz azalacak ve satışlar eninde sonunda artacaktır. Müşteri destek botları, insanlardan farklı olarak, günün veya gecenin herhangi bir saatinde tarafsız cevaplar verebilir. 

Makine Öğrenimi ve Dolandırıcılık Tespiti

Daha fazla veriye sahip olduğunuzda anormallikleri tespit etmek daha kolaydır. Böylece, verilerdeki eğilimleri görmek, neyin 'normal' olup neyin olmadığını anlamak ve bir şeyler ters gittiğinde uyarı almak için makine öğrenimini kullanabilirsiniz.

'Dolandırıcılık tespiti' bunun için en yaygın uygulamadır. Çalıntı kredi kartlarıyla büyük miktarlarda ürün satın alan veya ürünler teslim edildikten sonra siparişlerini iptal eden müşteriler, perakendecilerin ortak sorunlarıdır. Makine öğreniminin devreye girdiği yer burasıdır.

Makine Öğrenimi ve Dinamik Fiyatlandırma

Dinamik fiyatlandırma söz konusu olduğunda, e-ticarette makine öğrenimi son derece faydalı olabilir ve KPI'larınızı geliştirmenize yardımcı olabilir. Algoritmaların verilerden yeni örüntüler öğrenebilmesi bu kullanışlılığın kaynağıdır. Sonuç olarak, bu algoritmalar sürekli olarak yeni istekleri ve eğilimleri öğreniyor ve tespit ediyor. E-ticaret işletmeleri, basit fiyat indirimlerine güvenmek yerine, her bir ürün için ideal fiyatı bulmalarına yardımcı olabilecek tahmine dayalı modellerden yararlanabilir. Satışları ve envanter optimizasyonunu artırmak için en iyi stratejiyi düşünürken en iyi teklifi, en iyi fiyatlandırmayı seçebilir ve gerçek zamanlı indirimler gösterebilirsiniz.

Sonuç olarak

Makine öğreniminin e-ticaret endüstrisini şekillendirme yolları sayısızdır. Bu teknolojinin uygulamaları, e-ticaret endüstrisinde müşteri hizmetleri ve iş büyümesi üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. Şirketiniz müşteri hizmetlerini, müşteri desteğini, verimliliği ve üretimi iyileştirecek ve daha iyi İK kararları alacaktır. E-ticaret için makine öğrenimi algoritmaları, geliştikçe e-ticaret işine önemli bir hizmet sunmaya devam edecek.

Vendorland'ın Makine Öğrenimi Şirketleri Listesini Görüntüle

Ne düşünüyorsunuz?

Bu site spam'i azaltmak için Akismet'i kullanıyor. Yorum verilerinizin nasıl işlendiğini öğrenin.