Ми спостерігаємо процес машинного навчання, навіть не помічаючи цього. Кожен, хто хоч раз користувався Alexa чи запитував щось у Siri, мав нагоду переконатись у спроможності цих особистих помічників навчатись і оброблювати мовленнєві команди, впорядковуючи їх у шаблони, з кожним новим запитанням. Що б ви не запитали, врешті ви отримаєте відповідь.
Але машинне навчання здобуває визнання не лише у сфері особистих помічників. У електронній комерції воно має значний потенціал для покращення конкурентоздатності бізнесу у своїй ніші. І така потреба існує, адже наприкінці 2018 року обіг підприємств електронної торгівлі зріс вже до близько 2 774 мільярдів доларів.
Тож ось як машинне навчання трансформує електронну комерцію.
-
Досвід користувача
Найзначніші зміни завдяки машинному навчанню відбуваються у зміні відчуттів та реакцій при взаємодії з комп’ютером чи іншим електронним пристроєм.
Споживачі хочуть отримувати персоналізовану інформацію від бренду і все більше вимагають її. Вони прагнуть спілкування та контенту, який має цінність лише для них особисто. Таку можливість дають штучний інтелект та машинне навчання. Ці технології «запам’ятовують» інформацію про кожного користувача, групують користувачів залежно від їхньої поведінки при купівлі та враховують інші демографічні характеристики, а також можуть розпізнавати цих користувачів коли ті повертаються – вітати їх поіменно тощо. Вони також здатні робити припущення на основі записаних вподобань.
Усе це дозволяє користувачеві зрозуміти що його впізнали та цінують як особистість.
-
Пошукові результати
Чого хочуть усі без винятку власники бізнесу – це вищі рейтинги у пошукових результатах. Машинне навчання використовується для видачі найбільш актуальних пошукових результатів щойно споживач потрапляє – і особливо повертається – на сайт інтернет-магазину. Це особливо корисно тим компаніям, що пропонують велике розмаїття товарів. Результати, що найкраще відповідають запиту, можуть пропонуватись потенційному покупцеві щойно машина запам’ятає його/її поведінку під час останнього відвідування сайту.
-
Ретаргентинг
Компанії можуть збирати важливу інформацію про споживачів коли вони знаходяться на сайті або у фізичному магазині.
Наразі штучний інтелект відстежує поведінку інтернет-користувача і пропонує кожному клієнту цільову рекламу на основі його/її поведінки. Ми всі стикались з цим.
Але у майбутньому штучний інтелект робитиме набагато більше. З розвитком технології розпізнавання обличчя можна буде відстежувати поведінку окремого покупця у фізичному магазині. Незабаром те, що покупці бачитимуть в інтернеті, залежатиме від того, на що вони звернули увагу у реальному житті.
-
Розпізнавання зображень та функція редагування
Оце дійсно круте нововведення. Якщо покупець звернув увагу на щось у фізичному магазині, пристрої на зразок Pinterest Lens дають йому/їй можливість зробити фотографію предмета та миттєво знайти онлайн магазини, де цей предмет є у наявності.
Далі більше. Дослідники з університету Каліфорнії що у Берклі та Adobe спільно працюють над програмою редагування зображень. Штучний інтелект зможе створювати реалістичне зображення використовуючи нарис товару щоб надалі використати його для візуального пошуку.
-
Штучний інтелект та голосовий пошук/рекомендації щодо товару
Ми вже мали нагоду скористатись цією функцією в обмеженому вигляді. Ми можемо запустити онлайн пошук голосовою командою на смартфоні. Наприклад, можна надіслати запит про світильники для стелі і Google видасть зображення та сайти де їх можна придбати.
Штучний інтелект піднімає планку. На основі створених моделей поведінки покупця (через аналіз даних, алгоритми знаходитимуть наші дані, як покупців, по усьому інтернету) штучний інтелект робитиме припущення щодо наступних побажань покупця. Підприємства електронної комерції зможуть буквально створювати віртуальних особистих «шопперів», що задаватимуть правильні запитання та пропонуватимуть потрібні товари.
-
Безпека від шахраїв
Деякі індустрії зазнають значних збитків від шахрайства – тур агентства, авіалінії, страхові компанії та навіть представники роздрібної торгівлі. Кредитні картки можна вкрасти і наробити з ними покупок на значну суму перш ніж втрату буде помічено власником.
Штучний інтелект може внести свій вклад у вирішення проблеми: на основі зібраної раніше інформації він розпізнає які моделі поведінки є звичними, а які – ні. І потім повідомляти про аномалії.
-
Ціни
Збираючи інформацію про ціни та поведінкові фактори при купівлі, що залежать від ціни, власники підприємств електронної комерції можуть встановлювати діапазон цін, що є найбільш привабливим для покупців.
Наостанок
Переваги використання штучного інтелекту та машинного навчання у електронній комерції очевидні. Деякі функції вже реалізовані, інші – вже на порозі. З розвитком технологій все більше компаній отримуватимуть вигоду від їх впровадження.