Codzienność podmiotów z sektora eCommerce jest determinowana m.in. przez pojawiające się trendy w zakresie automatyzacji procesów oraz wdrażania systemów opartych na sztucznej inteligencji. W jakim stopniu machine learning, czyli uczenie maszynowe, jest w stanie odmienić oblicze handlu elektronicznego?
Czym w praktyce jest uczenie maszynowe?
Wizerunek robotów nieco uległ zmianie w ostatnich latach. Coraz mniej osób utożsamia je z humanoidalną postacią rodem ze świata “Jetsonów”. To często po prostu ważne z punktu widzenia obsługi klienta narzędzia oraz aplikacje. Ich zadaniem jest m.in. zwiększenie komfortu użytkownika podczas styczności z e-sklepem. Klienci mają do dyspozycji łatwiejszą w obsłudze stronę, której usprawnienia pozwalają np. znacznie szybciej znaleźć właściwy produkt. Korzyści czerpią także właściciele portali eCommerce, ponieważ zyskują więcej informacji o odwiedzających platformę sprzedażową, co umożliwia przeprowadzić optymalizację zgodną z nawykami zakupowymi grupy potencjalnych nabywców.
Przewaga handlu elektronicznego nad jego tradycyjną formą wynika w dużej mierze z braku ograniczeń czasowych. Warto podążyć tym tropem i postawić na ustawiczną obsługę klienta, szczególnie poza standardowymi godzinami otwarcia. Gdy pracownicy kończą dzień pracy, roboty przejmują odpowiedzialność za kontakt z przeglądającymi stronę. Analiza najczęściej zadawanych pytań pomaga w udzielaniu adekwatnych odpowiedzi i dopasowaniu ich w zależności od opisanej sytuacji przez algorytm aplikacji. To klasyczny przykład prostego wykorzystania machine learning w działalności eCommerce.
Rozwiązania automatyzujące przyjmują różne formy, na co wpływ ma specyfika konkretnego zadania. O ile opracowanie aplikacji do generowania prostych odpowiedzi (chatbotów) można zastąpić dostępnym powszechnie narzędziem, to napisanie programu np. do szczegółowego rozpoznania potrzeb klienta wymaga większego wysiłku i nakładów finansowych. Niemniej jednak, inwestycja jest opłacalna. Jakie sposoby wykorzystania uczenia maszynowego warto zastosować?
Skuteczne wykorzystanie machine learning
Głównym założeniem machine learning jest wykorzystanie wiedzy pozyskanej w stosunkowo krótkim czasie od tysięcy użytkowników. Suma informacji pozwala lepiej podejmować decyzje na podstawie dostępnych danych. W ten sposób odpowiednią opieką może być otoczona każda grupa docelowa wyselekcjonowana przez wdrożony system. To jasna odpowiedź na potrzeby rynku eCommerce, bazującego na ruchu pozyskanym z wyników wyszukiwania.
Uczenie maszynowe pozwala m.in. poprawiać frazy wpisywane przez użytkowników, którzy dysponują niepełną wiedzą o produkcie. Inteligentne wyszukiwanie może także zawierać opcję podpowiedzi kierującej na dany typ asortymentu lub w stronę konkretnych produktów. To forma ułatwienia podobna do pomocy oferowanej przez pracownika sklepu stacjonarnego, który daje wskazówki klientowi zorientowanymi na towar z konkretnej kategorii, ale już nie na wybrany model czy produkt określonej marki.
Zastosowanie podpowiedzi ma też jeszcze jedną zaletę. Na podstawie wpisywanych słów można ustalić, które frazy są najpopularniejsze i powinny być głównym bohaterem pozycjonowania. Lub odwrotnie - które z nich wymagają lepszego SEO, aby nazwa kategorii lub produktu mocno utkwiła w pamięci członków docelowej grupy odbiorców komunikatów marketingowych firmy.
Ku zaawansowanym technologiom
Bardziej skomplikowane algorytmy odpowiadają również za m.in. tworzenie rekomendacji na podstawie wybieranych produktów, co wspomaga kierowanie uwagi na konkretną grupę asortymentu. Projektowanie ścieżki zakupowej jest dla branży eCommerce już nie melodią przyszłością, lecz wymogiem teraźniejszości, więc pieniędzy zainwestowanych w technologie oparte na uczeniu maszynowym z pewnością nie należy żałować.
