La tecnologia sta avanzando a una velocità vertiginosa. "Intelligenza artificiale", "Realtà aumentata" e "Apprendimento automatico" sono le parole d'ordine del giorno. È sbalorditivo come siano in grado di fare ciò che pensavamo potessimo solo noi esseri mortali.

Non solo fanno queste cose, le fanno anche meglio. È sorprendente vedere quanto valore stanno creando per le aziende oggi.

Parliamo di come l'apprendimento automatico, un tipo di intelligenza artificiale (AI), ha rivoluzionato il settore dell'e-commerce. In poche parole, l'apprendimento automatico è un metodo che utilizza l'esperienza per migliorare le prestazioni per un periodo di tempo. I computer migliorano e adattano automaticamente i propri processi senza alcuna programmazione mirata da parte dell'uomo. Puoi sempre saperne di più su questo argomento Iscrivendoti al sito e sfruttando tutte le risorse rese gratis e disponibili .

Il machine learning sta aiutando le società di sviluppo di e-commerce a portare l'esperienza del cliente a un livello completamente nuovo. Li rende anche più agili. Li aiuta a generare entrate in modi che non avrebbero mai potuto fare in precedenza. Esistono diversi modi in cui il potere dell'apprendimento automatico può liberare il pieno potenziale di un'attività di e-commerce.

Sembra che l'e-commerce sia in un costante stato di reinvenzione. Sono cambiate così tante cose nel corso degli anni e l'apprendimento automatico sembra essere un solido punto di svolta. Giusto per mettere le cose in prospettiva, ecco alcune statistiche che gettano luce sullo stato attuale del settore dell'e-commerce e su come l'apprendimento automatico lo sta influenzando:

• Statista prevede che le entrate derivanti dalle vendite di e -commerce al dettaglio in tutto il mondo ammonteranno a $ 4,88 trilioni di dollari . Mostra che l'e-commerce crescerà al tasso del 20% ogni anno.

• L'e-commerce mobile sta crescendo a un ritmo ancora più rapido. È stato stimato che entro la fine del 2022 rappresenterebbe oltre il 70% del traffico e-commerce totale .

• Gartner prevede che entro il 2021 l'AI gestirà oltre l' 80% di tutte le interazioni con i clienti .

• Entro la fine del 2021, la realtà aumentata genererà oltre 120 miliardi di dollari di entrate.

1 ) Segmentazione dei clienti, personalizzazione dei servizi e campagne

Quando un cliente entra in un negozio fisico, un venditore di solito si avvicina al cliente e gli chiede cosa sta cercando. Inoltre, effettua ulteriori indagini per comprendere i gusti e le preferenze del cliente. Inoltre, il venditore osserva anche il comportamento del cliente, il linguaggio del corpo e altri segnali non verbali che lo aiutano a servire meglio il cliente.

Quando il cliente ha un dubbio, una domanda o una preoccupazione, il venditore lo affronta immediatamente e incoraggia il cliente a effettuare l'acquisto. In altre parole, il venditore segmenta il cliente e offre un servizio mirato e personalizzato.

I siti di e-commerce non hanno questo lusso. I clienti di solito acquistano online per comodità piuttosto che per esperienza. Di solito hanno in mente un prodotto specifico. Se lo trovano facilmente, possono acquistarlo.

Una volta trovato il prodotto, qualora avesse dei dubbi in merito, non c'è nessuno a quel punto che possa rispondere immediatamente a quei dubbi e spingere il cliente verso l'acquisto.

Pertanto, a differenza dei negozi offline, i negozi online offrono un ambito limitato per fornire un'esperienza cliente ottimizzata in grado di guidare le vendite e aumentare le entrate.

Per fornire un'esperienza simile a quella che un cliente avrebbe in negozio, i rivenditori di e-commerce devono raccogliere enormi quantità di dati e dar loro un senso. È qui che l'apprendimento automatico può aiutare. Può aiutare i rivenditori di e-commerce a eseguire campagne mirate in grado di convertire potenziali acquirenti in effettivi.

2 ) Prezzi ottimizzati

Gli acquirenti online sono generalmente molto sensibili al prezzo. Se un prodotto costa quanto quello che fa in negozio, i clienti potrebbero sentirsi più a loro agio ad andare in negozio e valutarlo in prima persona prima di acquistarlo.

Inoltre, non è raro che gli acquirenti confrontino i prezzi dei prodotti su varie piattaforme di e-commerce per trovare l'offerta migliore.

Le attività di e-commerce hanno riscontrato molto successo implementando prezzi dinamici. L'apprendimento automatico può modificare e riadattare i prezzi tenendo conto di vari fattori contemporaneamente.

Questi fattori includono i prezzi della concorrenza, la domanda del prodotto, il giorno della settimana, l'ora del giorno, il tipo di cliente, ecc. Ti rendi conto di quanto la possibilità di cambiare un prezzo "Real Time" a livello marketing quanto sia Potente ? Come un commesso che vuole farti uno sconto o alzarti il prezzo ma Virtuale !

3 ) Protezione dalle frodi

I chargeback sono l'incubo di ogni rivenditore di e-commerce. La maggior parte degli acquirenti, soprattutto quelli alle prime armi, ha l'impressione che le aziende di e-commerce non siano abbastanza sicure.

Le società di e-commerce sono vulnerabili ad attività fraudolente. i rivenditori di e-commerce devono stare molto attenti. Non è raro che le aziende, soprattutto quelle online, chiudano i negozi a causa di una cattiva reputazione.

Le aziende non devono quindi tagliare gli angoli quando si tratta di rilevare e prevenire qualsiasi tipo di frode. L'apprendimento automatico può eliminare in modo significativo l'ambito delle attività fraudolente. Può elaborare rapidamente risme di dati esaustivi e ripetitivi e può stroncare attività fraudolente sul nascere, rilevando proattivamente eventuali anomalie.

4 ) Risultati di ricerca ottimizzati

Non tutti gli acquirenti sono bravi con le parole chiave. Non tutta la ricerca è intelligente. Per effettuare un acquisto, gli acquirenti devono essere in grado di trovare ciò che stanno cercando. Non solo, devono essere in grado di farlo facilmente.

Potresti avere tutti i prodotti sotto il sole sul tuo sito di e-commerce. Tuttavia, ciò non ti farà bene se il cliente non riesce a trovare ciò che sta effettivamente cercando, convenientemente.

I risultati della ricerca non possono essere basati solo sulle parole chiave. L'apprendimento automatico può rivelare modelli di ricerca, acquisti e preferenze che consentono risultati di ricerca ottimali. I risultati di ricerca basati su questi fattori possono mostrare ai clienti esattamente quello che stanno cercando e suggerire anche articoli simili .

5 ) Raccomandazioni sul prodotto

Gli acquirenti possono entrare in un negozio sapendo cosa vogliono. Tuttavia, un eccellente venditore può anticipare le esigenze dei clienti e consigliare i prodotti anche prima che i clienti si rendano conto di averne bisogno.

I consigli sui prodotti possono aumentare notevolmente le entrate. Questo diventa difficile da ottenere su una piattaforma online in quanto richiede l'identificazione di modelli di comportamento di vendita e acquisto.

Molti rivenditori di e-commerce hanno sfruttato l'apprendimento automatico per creare con successo un motore di raccomandazione del prodotto.

Sono in grado di identificare le tendenze nel comportamento di acquisto per suggerire prodotti adatti a un acquirente. McKinsey and Company ha rilevato che il 75% di ciò che i clienti hanno guardato su Netflix si basava sui consigli sui prodotti. Il 35% degli acquisti effettuati su Amazon è dovuto ai consigli sui prodotti.

6 ) Servizio Clienti

In questo ambiente aziendale competitivo, i clienti non si aspettano solo un buon prodotto. Valutano anche la qualità dell'assistenza clienti.

La maggior parte dei clienti teme di chiamare quei numeri verdi gratuiti, ascoltare infinite opzioni di menu e lottare per connettersi a una persona reale che possa aiutarli. Nessuno attende con impazienza risposte e-mail in ritardo e impersonali ricevute dagli ID dell'assistenza clienti.

Per la maggior parte delle organizzazioni, rimanere al passo con le richieste del servizio clienti può essere molto impegnativo. L'automazione dell'assistenza clienti e l'abilitazione del self-service possono aiutare sia il rivenditore che il cliente.

L'apprendimento automatico può essere utilizzato in molti modi per aiutare i clienti e migliorare la soddisfazione dei clienti. Un ottimo esempio è l' uso dei chatbot .

I chatbot possono identificare e risolvere i problemi conversando con il cliente in modo naturale. Il machine learning può aiutare le aziende a offrire un'assistenza clienti di qualità superiore e personalizzata su larga scala.

7 ) Gestione della domanda e dell'offerta

Tutte le aziende ricorrono alla previsione per abbinare domanda e offerta. Per prevedere bene, i rivenditori di e-commerce devono basare le loro decisioni principalmente sui dati, tra le altre cose.

Per prendere solide decisioni basate sui dati, le aziende devono elaborare quanti più dati possibile. È anche importante assicurarsi che i dati siano accurati e che vengano elaborati correttamente.

L'apprendimento automatico può elaborare quantità esaustive di dati in modo accurato e molto più veloce. L'apprendimento automatico può anche studiare i dati per fornire quante più informazioni possibili. Ciò consente non solo la previsione, ma aiuta anche le aziende online a migliorare i propri prodotti e servizi.

8 ) Marketing omnicanale potenziato dal machine learning

Sappiamo già che il marketing omnicanale garantisce una maggiore fidelizzazione dei clienti, un tasso di acquisto più elevato e un maggiore coinvolgimento . Non si può negare cosa può fare per l'e-commerce.

Tuttavia, dato che il marketing omnicanale è incentrato sui dati dei clienti, più dati possono solo migliorare il modo in cui funziona per il tuo negozio online.

Dato che l'apprendimento automatico funziona in base alla raccolta di dati e al miglioramento degli algoritmi nel tempo man mano che vengono aggiunti più dati, la tua strategia di marketing omnicanale può essere resa più potente solo con questi dati in costante aggiornamento.

Ad esempio, immagina di mettere in atto un flusso di lavoro di automazione del marketing omnicanale e di avere i canali selezionati automaticamente in base a come il cliente si è impegnato con loro in passato. O forse un flusso di lavoro che si riordina automaticamente per inviare il messaggio perfetto che risuonerà meglio con il tuo cliente in base a come ha fatto acquisti o navigato di recente. Non solo, i tuoi dati si aggiorneranno automaticamente e apprenderanno in base a come si comporta il tuo cliente nel tempo, più dati compila, meglio diventa.

Conclusione

L'apprendimento automatico nell'e-commerce è destinato a restare. Come abbiamo discusso, ha alcune potenti applicazioni nell'e-commerce.

Sempre più rivenditori di e-commerce stanno abbracciando l'apprendimento automatico e traendo molto valore da esso. Per le aziende che cercano di automatizzare processi manuali noiosi, laboriosi e costosi, l'apprendimento automatico può essere una risorsa enorme. Può fornire ai rivenditori online informazioni significative sui propri clienti. Possono aiutare le aziende online a generare più clic, convertire potenziali clienti in clienti, trattenerli e persino costruire solide relazioni con i clienti.

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