Kako strojno učenje pomaga strankam pri nakupu storitev in izdelkov?
Strojno učenje (ML), podmnožica umetne inteligence (AI), je temeljito preoblikovalo način, kako stranke komunicirajo s storitvami, izdelki, rešitvami in drugim ter jih kupujejo. Z izkoriščanjem ogromnih količin podatkov lahko algoritmi ML zaznajo vzorce, naredijo napovedi in zagotovijo prilagojene izkušnje, ki močno povečajo zadovoljstvo strank in poslovno učinkovitost.
V svojem bistvu strojno učenje vključuje urjenje algoritmov na velikih naborih podatkov za prepoznavanje vzorcev in sprejemanje odločitev na podlagi novih podatkov. Ta zmožnost je še posebej koristna na področju interakcij s strankami in nakupovalnega vedenja. Tukaj je več načinov, kako strojno učenje pomaga strankam v tem kontekstu:
1. Prilagojena priporočila:
Ena najbolj vidnih aplikacij strojnega učenja v interakcijah s strankami je ustvarjanje prilagojenih priporočil. Platforme za e-trgovino, kot je Amazon, in storitve pretakanja, kot je Netflix, uporabljajo algoritme ML za analizo preteklih vedenj in preferenc uporabnikov. Ti algoritmi lahko predvidijo, kateri izdelki ali vsebine bodo uporabnika verjetno zanimali, in tako zagotovijo prilagojene predloge. Na primer, če stranka pogosto kupuje znanstvenofantastične knjige, bo mehanizem za priporočila dal prednost podobnim žanrom, kar bo povečalo verjetnost dodatnih nakupov.
2. Izboljšana podpora strankam:
Strojno učenje je revolucioniralo podporo strankam z uvedbo chatbotov in virtualnih pomočnikov. Ta orodja, ki jih poganja AI, lahko v realnem času obravnavajo široko paleto poizvedb strank ter zagotavljajo takojšnje odgovore in rešitve. Z analizo preteklih interakcij s strankami lahko klepetalni roboti predvidijo najpogostejše težave in ponudijo ustrezne rešitve ter izboljšajo odzivne čase in zadovoljstvo strank. Poleg tega napredna obdelava naravnega jezika (NLP) omogoča tem sistemom, da razumejo zapletene poizvedbe in se odzovejo nanje, zaradi česar so učinkovitejši od tradicionalnih skriptnih odgovorov.
3. Dynamic Cena:
Algoritmi strojnega učenja so ključni pri izvajanju dinamičnih cenovnih strategij. Z analizo dejavnikov, kot so povpraševanje, konkurenca, vedenje strank in tržni pogoji, lahko modeli ML prilagodijo cene v realnem času, da optimizirajo prodajo in dobičkonosnost. Storitve deljenja prevozov, kot je Uber, na primer uporabljajo dinamično določanje cen za prilagoditev cen vozovnic glede na trenutno povpraševanje in ponudbo. To zagotavlja, da cene ostanejo konkurenčne, hkrati pa poveča prihodke in razpoložljivost za stranke.
4. Odkrivanje in preprečevanje goljufij:
Strojno učenje igra ključno vlogo pri prepoznavanju in preprečevanju goljufivih dejavnosti v spletnih transakcijah. Z analizo vzorcev v transakcijskih podatkih lahko algoritmi ML zaznajo anomalije, ki lahko kažejo na goljufivo vedenje. Na primer, če strankin nakupovalni vzorec nenadoma bistveno odstopa od njenega običajnega vedenja, lahko sistem označi transakcijo za nadaljnji pregled. Ta proaktivni pristop pomaga zaščititi stranke pred goljufijami in povečuje zaupanje v spletne platforme.
5. Predvideno vzdrževanje in servis:
Za stranke, ki kupujejo izdelke, ki zahtevajo vzdrževanje, kot so vozila ali industrijska oprema, lahko strojno učenje ponudi rešitve za napovedno vzdrževanje. Z analizo podatkov iz senzorjev in zgodovinskih zapisov vzdrževanja lahko modeli ML predvidijo, kdaj bo komponenta verjetno odpovedala, in priporočijo preventivno vzdrževanje. To ne samo zmanjša čas nedelovanja, ampak tudi podaljša življenjsko dobo izdelka, kar stranki zagotavlja pomembno vrednost.
6. Izboljšano iskanje in odkrivanje:
Strojno učenje izboljša funkcionalnost iskanja na spletnih mestih za e-trgovino, kar strankam olajša iskanje, kar iščejo. Z razumevanjem konteksta in namena iskalnih poizvedb lahko algoritmi ML zagotovijo natančnejše in ustreznejše rezultate iskanja. Na primer, če stranka išče »poletne obleke«, lahko sistem da prednost izdelkom, ki so v trendu, visoko ocenjeni in sezonsko primerni. To izboljša celotno nakupovalno izkušnjo in poveča verjetnost nakupa.
7. Analiza občutka za stranke:
Tehnike strojnega učenja, zlasti tiste, povezane z NLP, se uporabljajo za analizo mnenj in povratnih informacij strank. Z obdelavo velikih količin besedilnih podatkov lahko modeli ML ocenijo razpoloženje strank in prepoznajo pogoste teme ali težave. Podjetja lahko te informacije uporabijo za izboljšanje svojih izdelkov in storitev, obravnavanje skrbi strank in povečanje splošnega zadovoljstva. Na primer, če veliko število strank izrazi nezadovoljstvo z določeno funkcijo, lahko podjetje prednostno obravnava izboljšave na tem področju.
8. Ciljno usmerjene marketinške akcije:
Strojno učenje podjetjem omogoča ustvarjanje visoko ciljno usmerjenih trženjskih kampanj z analizo podatkov o strankah in segmentiranjem ciljnih skupin na podlagi različnih atributov, kot so demografija, nakupovalno vedenje in preference. To omogoča bolj prilagojene in učinkovite marketinške strategije. Podjetje lahko na primer uporablja modele ML za prepoznavanje strank z visoko vrednostjo in prilagajanje tržnih sporočil njihovim posebnim potrebam in interesom, s čimer poveča verjetnost sodelovanja in konverzije.
9. Inventory Management:
Učinkovito upravljanje zalog je pomembno za zagotavljanje, da lahko kupci kupijo izdelke, ki jih želijo, ne da bi se soočili z zalogami ali zamudami. Algoritmi strojnega učenja lahko predvidijo povpraševanje po različnih izdelkih na podlagi preteklih podatkov o prodaji, sezonskih trendov in drugih dejavnikov. To podjetjem pomaga vzdrževati optimalno raven zalog, s čimer se zmanjša tveganje prevelikih ali premajhnih zalog. Trgovec lahko na primer uporabi modele ML za napovedovanje povpraševanja po zimskih oblačilih in ustrezno prilagodi svojo zalogo, s čimer strankam zagotovi dostop do izdelkov, ki jih potrebujejo v sezoni.
10. Izboljšana uporabniška izkušnja:
Strojno učenje lahko znatno izboljša celotno uporabniško izkušnjo na digitalnih platformah. Z analizo vedenja in preferenc uporabnikov lahko modeli ML prilagodijo postavitev, vsebino in navigacijo spletnih mest in aplikacij. Spletno mesto za e-trgovino lahko na primer uporablja ML za prilagajanje domače strani za vsakega uporabnika, pri čemer poudarja izdelke in kategorije, ki ustrezajo njegovim zanimanjem. To ustvarja privlačnejšo in prijetnejšo nakupovalno izkušnjo ter stranke spodbuja, da preživijo več časa na platformi in opravijo več nakupov.
11. Glasovno in vizualno iskanje:
Napredek strojnega učenja je omogočil razvoj zmožnosti glasovnega in vizualnega iskanja. Glasovno iskanje strankam omogoča interakcijo z digitalnimi platformami z uporabo naravnega jezika, zaradi česar je postopek iskanja bolj intuitiven in dostopen. Vizualno iskanje strankam omogoča nalaganje slik in iskanje podobnih izdelkov, kar izboljša postopek odkrivanja. Stranka lahko na primer fotografira obleko, ki ji je všeč, in z vizualnim iskanjem poišče podobne izdelke na spletnem mestu e-trgovine. Te funkcije strankam olajšajo iskanje, kar iščejo, in izboljšajo splošno nakupovalno izkušnjo.
12. Programi zadrževanja strank in zvestobe:
Strojno učenje lahko podjetjem pomaga oblikovati in izvajati učinkovite programe zadrževanja strank in zvestobe. Z analizo podatkov o strankah lahko modeli ML prepoznajo vzorce in vedenja, ki kažejo na zvestobo strank ali potencialni odliv. Podjetja lahko te informacije uporabijo za razvoj prilagojenih strategij zadrževanja, kot so ciljne promocije, prilagojene ponudbe in nagrade za zvestobo. Podjetje lahko na primer uporablja ML za prepoznavanje strank, ki so v nevarnosti, da bodo odpadle, in jim ponudi posebne popuste ali spodbude, da jih spodbudi, da ostanejo. To podjetjem pomaga obdržati dragocene stranke in zgraditi dolgoročne odnose.
13. Razvoj izdelkov in inovacije:
Strojno učenje lahko zagotovi dragocene vpoglede, ki spodbujajo razvoj izdelkov in inovacije. Z analizo povratnih informacij strank, vzorcev uporabe in tržnih trendov lahko modeli ML prepoznajo priložnosti za nove izdelke ali izboljšave obstoječih. Podjetja lahko te informacije uporabijo za razvoj izdelkov, ki bolje izpolnjujejo potrebe in želje strank. Na primer, tehnološko podjetje lahko uporabi ML za analizo povratnih informacij uporabnikov o svoji programski opremi in prepozna funkcije, ki jih stranke najbolj zahtevajo. To podjetju omogoča, da daje prednost razvojnim prizadevanjem in zagotavlja izdelke, za katere je večja verjetnost, da bodo uspeli na trgu.
14. Optimizacija dobavne verige:
Strojno učenje lahko optimizira različne vidike dobavne verige, s čimer zagotovi, da so izdelki strankam dostavljeni učinkovito in stroškovno učinkovito. Z analizo podatkov dobaviteljev, ponudnikov logistike in trgovcev na drobno lahko modeli ML prepoznajo ozka grla, predvidijo povpraševanje in optimizirajo poti. To podjetjem pomaga zmanjšati stroške, izboljšati dobavne roke in povečati zadovoljstvo strank. Na primer, trgovec na drobno lahko uporabi ML za napovedovanje povpraševanja po različnih izdelkih in ustrezno prilagodi svojo dobavno verigo, s čimer zagotovi, da so izdelki na voljo, ko jih kupci potrebujejo.
15. Vpogled v stranke in analitika:
Strojno učenje podjetjem omogoča globok vpogled v vedenje in želje strank. Z analizo podatkov iz različnih virov, kot so zapisi o transakcijah, družbeni mediji in interakcije na spletnih mestih, lahko modeli ML odkrijejo vzorce in trende, ki so osnova za poslovne odločitve. To podjetjem pomaga bolje razumeti svoje stranke in razviti strategije, ki so v skladu z njihovimi potrebami in željami. Trgovec lahko na primer uporablja ML za analizo nakupovalnih vzorcev in prepoznavanje trendov, kot je povečano povpraševanje po trajnostnih izdelkih. Te informacije lahko vodijo razvoj izdelkov, trženje in prizadevanja za upravljanje zalog.
16. Izkušnje razširjene resničnosti (AR) in virtualne resničnosti (VR).:
Strojno učenje igra ključno vlogo pri razvoju izkušenj obogatene resničnosti (AR) in virtualne resničnosti (VR) za stranke. Te tehnologije zagotavljajo poglobljene in interaktivne izkušnje, ki izboljšajo nakupovalni proces. Na primer, aplikacije AR lahko strankam omogočijo, da si pred nakupom vizualizirajo, kako bo videti pohištvo v njihovem domu, medtem ko lahko VR ustvari virtualne razstavne prostore, kjer lahko stranke raziskujejo izdelke v realističnem okolju. Algoritmi strojnega učenja lahko analizirajo interakcije strank s temi tehnologijami, da zagotovijo prilagojena priporočila in izboljšajo splošno izkušnjo.
17. Kartiranje potovanja strank:
Strojno učenje lahko podjetjem pomaga načrtovati pot stranke in prepoznati ključne stične točke, ki vplivajo na odločitve o nakupu. Z analizo podatkov iz različnih interakcij, kot so obiski spletnih strani, sodelovanje v družabnih medijih in obiski v trgovini, lahko modeli ML ustvarijo celovit pogled na pot stranke. To podjetjem pomaga razumeti, kako se stranke premikajo skozi različne faze nakupovalnega procesa, in prepoznati priložnosti za izboljšanje izkušnje. Trgovec lahko na primer uporablja ML za analizo poti kupca in prepozna boleče točke, kot so dolgi časi blagajne ali zmedena navigacija, ter sprejme ukrepe za odpravo teh težav.
18. Personalizacija v realnem času:
Strojno učenje omogoča personalizacijo uporabniške izkušnje v realnem času. Z analizo podatkov v realnem času lahko modeli ML prilagodijo vsebino, priporočila in ponudbe glede na trenutni kontekst in vedenje stranke. To ustvarja bolj dinamično in privlačno izkušnjo, ki se prilagaja potrebam in željam stranke. Na primer, spletno mesto za e-trgovino lahko uporablja ML za prilagajanje domače strani za vsakega obiskovalca, pri čemer poudarja izdelke, ki so pomembni za njihova trenutna zanimanja in zgodovino brskanja. To poveča verjetnost konverzije in poveča zadovoljstvo strank.
19. Razvoj izdelkov na podlagi razpoloženja:
Strojno učenje lahko analizira razpoloženje kupcev za informiranje o razvoju izdelkov in inovacijah. Z obdelavo velikih količin besedilnih podatkov iz ocen, družbenih medijev in drugih virov lahko modeli ML identificirajo skupne teme in občutke, povezane z izdelki in storitvami. To podjetjem pomaga razumeti, kaj je strankam všeč in kaj ne, ter na podlagi podatkov sprejemati odločitve za izboljšanje svoje ponudbe. Podjetje lahko na primer uporablja ML za analizo mnenj strank in prepoznavanje funkcij, ki so pogosto hvaljene ali kritizirane. Te informacije lahko usmerjajo prizadevanja za razvoj izdelkov in zagotovijo, da so novi izdelki usklajeni z željami strank.
20. Vedenjska analitika:
Strojno učenje podjetjem omogoča izvajanje napredne vedenjske analitike, s čimer pridobijo vpogled v interakcijo strank z njihovimi izdelki in storitvami. Z analizo podatkov o vedenju strank, kot so vzorci brskanja, razmerje med prikazi in kliki ter zgodovina nakupov, lahko modeli ML prepoznajo trende in vzorce, ki so osnova za poslovne strategije. Spletno mesto za e-trgovino lahko na primer uporablja ML za analizo vedenja strank in prepoznavanje dejavnikov, ki vplivajo na odločitve o nakupu, kot so ocene izdelkov, cene in promocije. Te informacije lahko usmerjajo trženje, prodajo in razvoj izdelkov.
21. Glasovni pomočniki in pametne naprave:
Strojno učenje poganja glasovne pomočnike in pametne naprave, ki izboljšujejo uporabniško izkušnjo. Glasovni pomočniki, kot so Google Assistant, Amazon Alexa in Apple Siri, uporabljajo algoritme ML za razumevanje in odgovarjanje na vprašanja strank ter zagotavljajo priročen in prostoročen način za interakcijo z digitalnimi platformami. Pametne naprave, kot so pametni zvočniki in sistemi za avtomatizacijo doma, uporabljajo ML za učenje iz vedenja uporabnikov in zagotavljajo prilagojene izkušnje. Na primer, pametni zvočnik lahko uporablja ML za učenje uporabnikovih glasbenih preferenc in ustvarjanje prilagojenih seznamov predvajanja. Te tehnologije strankam olajšajo dostop do informacij in storitev ter izboljšujejo udobje in zadovoljstvo.
22. Napoved življenjske vrednosti stranke (CLV).:
Strojno učenje lahko predvidi življenjsko vrednost kupca (CLV), kar podjetjem pomaga prepoznati stranke z visoko vrednostjo in učinkovito razporediti vire. Z analizo podatkov o vedenju strank, zgodovini nakupov in demografskih podatkih lahko modeli ML ocenijo prihodnjo vrednost stranke za podjetje. Te informacije lahko usmerjajo strategije trženja in zadrževanja ter zagotavljajo, da podjetja svoja prizadevanja osredotočijo na stranke, za katere je verjetno, da bodo ustvarile največjo vrednost. Trgovec lahko na primer uporabi ML za identifikacijo strank z visokim CLV in jim ponudi prilagojene promocije in nagrade za spodbujanje ponovnih nakupov.
23. Spremljanje in vključevanje v družbene medije:
Strojno učenje lahko analizira podatke družbenih medijev za spremljanje razpoloženja in angažiranosti strank. Z obdelavo velikih količin objav, komentarjev in interakcij v družabnih medijih lahko modeli ML prepoznajo trende, občutke in vplivneže, ki vplivajo na blagovno znamko. To podjetjem pomaga razumeti, kako stranke zaznavajo njihove izdelke in storitve, ter učinkoviteje sodelujejo z njimi. Podjetje lahko na primer uporablja ML za analizo podatkov družbenih medijev in prepoznavanje ključnih vplivnežev, ki spodbujajo pogovore o njihovi blagovni znamki. Te informacije lahko usmerjajo vplivno trženje in prizadevanja za sodelovanje v družbenih medijih.
24. Prilagajanje vsebine:
Strojno učenje omogoča podjetjem, da prilagodijo vsebino za vsako stranko in tako ustvarijo bolj privlačno in ustrezno izkušnjo. Z analizo podatkov o preferencah, vedenju in interakcijah strank lahko modeli ML priporočijo vsebino, ki je v skladu z interesi stranke. Na primer, spletno mesto z novicami lahko uporablja ML za prilagajanje domače strani za vsakega obiskovalca, pri čemer poudarja članke, ki so pomembni za njihove interese in zgodovino branja. To poveča sodelovanje in spodbudi stranke, da preživijo več časa na platformi.
25. Napoved odliva strank:
Strojno učenje lahko predvidi odliv strank, s čimer podjetjem pomaga prepoznati stranke, ki jim grozi odhod, in sprejeti proaktivne ukrepe, da jih obdržijo. Z analizo podatkov o vedenju strank, interakcijah in povratnih informacijah lahko modeli ML identificirajo vzorce, ki kažejo na potencialni odliv. Te informacije lahko usmerjajo strategije zadrževanja, kot so prilagojene ponudbe, ciljane promocije in izboljšana podpora strankam. Naročniška storitev lahko na primer uporablja ML za prepoznavanje strank, ki bodo verjetno preklicale naročnino, in jim ponudi posebne spodbude, da ostanejo.
26. Prodajna napoved:
Strojno učenje lahko izboljša napovedovanje prodaje z analizo zgodovinskih podatkov o prodaji, tržnih trendov in drugih dejavnikov. Modeli ML lahko napovedujejo prihodnjo prodajo z večjo natančnostjo, kar podjetjem pomaga učinkoviteje načrtovati svoje zaloge, trženje in prodajne strategije. Na primer, trgovec na drobno lahko uporablja ML za napovedovanje prodaje za različne kategorije izdelkov in temu primerno prilagodi ravni svojih zalog, s čimer zagotovi, da ima na zalogi prave izdelke za izpolnitev povpraševanja strank.
27. Segmentacija strank:
Strojno učenje omogoča podjetjem, da učinkoviteje segmentirajo svojo bazo strank in ustvarijo ciljno usmerjene marketinške in prodajne strategije. Z analizo podatkov o vedenju strank, demografskih podatkih in preferencah lahko modeli ML identificirajo različne segmente strank s podobnimi lastnostmi. To podjetjem pomaga prilagoditi tržna sporočila in ponudbe vsakemu segmentu, s čimer se poveča verjetnost sodelovanja in konverzije. Trgovec lahko na primer uporablja ML za segmentacijo svoje baze strank v različne skupine, kot so pogosti kupci, občasni nakupovalci in kupci, ki prvič odidejo v nakup, ter ustvari prilagojene marketinške akcije za vsako skupino.
28. Priporočila za izdelek:
Strojno učenje lahko izboljša priporočila za izdelke z analizo podatkov o vedenju strank, njihovih željah in interakcijah. Modeli ML lahko prepoznajo izdelke, ki bodo verjetno zanimivi za vsako stranko, in zagotovijo prilagojena priporočila. Spletno mesto za e-trgovino lahko na primer uporablja ML za priporočanje izdelkov na podlagi strankine zgodovine brskanja, zgodovine nakupov in podobnih profilov strank. To poveča verjetnost dodatnih nakupov in izboljša celotno nakupovalno izkušnjo.
29. Analiza povratnih informacij strank:
Strojno učenje lahko analizira povratne informacije strank, da prepozna skupne teme, občutke in področja za izboljšave. Z obdelavo velikih količin besedilnih podatkov iz ocen, anket in družbenih medijev lahko modeli ML zagotovijo dragocen vpogled v mnenja in izkušnje strank. To podjetjem pomaga razumeti, kaj je strankam všeč in kaj ne, ter na podlagi podatkov sprejemati odločitve za izboljšanje svojih izdelkov in storitev. Podjetje lahko na primer uporablja ML za analizo povratnih informacij strank in odkrivanje ponavljajočih se težav, kot so napake izdelkov ali slabe storitve za stranke, ter sprejme ukrepe za reševanje teh težav.
30. Optimizacija poti strank:
Strojno učenje lahko optimizira pot stranke z analizo podatkov o interakcijah in vedenju strank. Modeli ML lahko identificirajo ključne stične točke in boleče točke na poti strank, kar podjetjem pomaga izboljšati celotno izkušnjo. Spletno mesto za e-trgovino lahko na primer uporablja ML za analizo poti stranke in prepoznavanje dejavnikov, ki vplivajo na odločitve o nakupu, kot so navigacija po spletnem mestu, informacije o izdelku in postopek dokončanja nakupa. Te informacije lahko usmerjajo izboljšave spletnega mesta in uporabniške izkušnje ter tako povečajo verjetnost konverzije in zadovoljstva.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kakšne so metrike ocenjevanja uspešnosti modela?
- Kaj je linearna regresija?
- Ali je mogoče združiti različne modele ML in zgraditi glavni AI?
- Kateri so nekateri najpogostejši algoritmi, ki se uporabljajo pri strojnem učenju?
- Kako ustvariti različico modela?
- Kako uporabiti 7 korakov ML v primeru primera?
- Kako lahko strojno učenje uporabimo za podatke o gradbenih dovoljenjih?
- Zakaj so bile tabele AutoML ukinjene in kaj jih je nasledilo?
- Kakšna je naloga interpretacije logotipov, ki jih narišejo igralci v kontekstu umetne inteligence?
- Ko se v gradivu govori o "izbiri pravega algoritma", ali to pomeni, da v bistvu vsi možni algoritmi že obstajajo? Kako vemo, da je algoritem "pravi" za določen problem?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning