aaa Now reading:
4 sposoby na poprawę wyników sklepu online dzięki machine learning

4 sposoby na poprawę wyników sklepu online dzięki machine learning

Avatar Arkadiusz Krysik
22 marca 2021
clock icon 5 min
Machine learning dla ecommerce

Machine learning, czyli uczenie maszynowe, coraz częściej zaczyna pojawiać się w różnych aspektach naszej codzienności. Wiele aplikacji rozrywkowych takich jak YouTube czy TikTok stosuje algorytmy oparte o ML w celu zapewniania swoim użytkownikom kolejnych dawek rozrywki i nowego contentu.

Uczenie maszynowe znajduje swoje zastosowania także w innych aspektach działalności internetowej, a jedną z nich są coraz częściej sklepy online.

W dzisiejszym artykule na naszym blogu:

  • Co to znaczy Machine Learning?
  • Jakie zastosowanie ma uczenie maszynowe w e-commerce?
  • Jakie rozwiązania oparte o technologię machine learning warto wdrożyć do sklepu internetowego?
machine learning dla e-commerce

Na czym polega Machine Learning?


Machine learning w skrócie to jedna z podkategorii sztucznej inteligencji.

Uczenie maszynowe obejmuje tworzenie algorytmów lub programów, które na podstawie dostępnych zbiorów danych są w stanie się uczyć, wyciągać wnioski i się samodoskonalić.

Wszystko to robią bez konieczności ingerencji człowieka. Więcej na temat Machine learning i różnic pomiędzy ML, AI i DL pisaliśmy wcześniej w tym poście na naszym blogu.


Jak machine learning może pomóc witrynom e-commerce


W ostatnich latach coraz więcej największych graczy na globalnym rynku e-commerce wykorzystuje różne rozwiązania oparte o machine learning w celu usprawnienia działania swojej witryny i zwiększenia sprzedaży.

Najważniejsze zastosowanie ML w sprzedaży internetowej znalazło w poprawianiu personalizacji i poprawianiu doświadczeń klientów.

Biorąc pod uwagę bardzo szybko rozwijający się rynek i stale powiększającą się konkurencję sposób, w jaki potencjalni klienci postrzegają markę oraz jak oceniają ich interakcje ze stroną, jest absolutnie kluczowy do osiągnięcia sukcesu.

Właśnie w tym aspekcie uczenie maszynowe może okazać się niezwykle pomocne, analizując zachowania klientów sklepu w czasie rzeczywistym i dostosowując prezentowany content specjalnie do ich potrzeb i oczekiwań.

Więcej o zastosowaniu i zaletach sztucznej inteligencji i machine learning w branży e-commerce pisaliśmy już w tym poście na naszym blogu.


Najlepsze narzędzia dla sklepów internetowych opartych o machine learning


Rozwiązania oparte o uczenie maszynowe już nie są dostępne jedynie do największych platform e-commerce takich jak Allegro czy Amazon.

W ostatnich latach powstało bardzo wiele ciekawych rozwiązań wykorzystujących najnowocześniejszą technologię, jednak przeznaczonych także dla mniejszych sklepów prowadzonych przez niezależnych inwestorów.

Często ich instalacja, integracja i obsługa nie wymaga specjalistycznej wiedzy z zakresu IT, a mogą znacznie poprawić zarówno wizualną prezentację sklepu, jak i poprawić jego konkurencyjność na rynku.

Poniżej przedstawimy kilka najciekawszych przykładów wykorzystania machine learning w praktyce:


1. Spersonalizowane rekomendacje produktowe


Rekomendacje produktowe są obecnie najpopularniejszym wykorzystaniem algorytmów machine learning na rynku sprzedaży internetowej.

Systemy rekomendacji korzystające z ML za pośrednictwem o plików cookies zbierają informacje na temat klientów sklepu, a następnie wykorzystują je w celu przedstawiania każdemu z nich spersonalizowanej listy produktów, którymi najprawdopodobniej byliby zainteresowani.

machine learning dla e-commerce
Co więcej, niektóre modele mogą także przypominać klientom o przedmiocie, którego mogą potrzebować, ale o którym zapomnieli.

Wówczas przed samą finalizacją zamówienia algorytm proponuje klientom produkty uzupełniające, które pasują do tych z koszyka zakupowego.

Wszystko to pozytywnie wpływa na współczynnik konwersji oraz zwiększa średnie wartości zamówień klientów sklepu.

Według badań Barilliance spersonalizowane rekomendacje produktowe mogą odpowiadać za nawet 31% przychodów sklepów internetowych oraz 12% wzrost ogólnej sprzedaży.

Więcej o zaletach systemu rekomendacji dla biznesu pisaliśmy wcześniej na blogu.


2. Inteligentne chatboty


Chatboty wspierane przez uczenie maszynowe mogą zapewnić bardziej „ludzką” rozmowę z użytkownikami dzięki lepszemu zrozumieniu nieustrukturyzowanych danych.

Korzystając z uczenia maszynowego, chatboty można zaprogramować z ogólnymi informacjami, aby odpowiadać na zapytania klientów.

machine learning dla e-commerce
Im więcej bot wchodzi w interakcję z ludźmi, tym lepiej będzie w stanie zrozumieć witrynę e-commerce i jej produkty/usługi.

Systemy takie jak YotPo, Chatfuel lub ManyChat, które - w oparciu o machine learning - oferują sklepom internetowym kompleksowe chatboty zintegrowane zarówno z ich stronami, jak i kanałami społecznościowymi.

Przewiduje się, że już wkrótce chatboty będą obsługiwać nawet 85% interakcji z użytkownikami sklepów internetowych, a 31% marketerów uważa, że technologia ta będzie miała największy wpływ na kształtowanie się rynku e-commerce niż jakiekolwiek inne rozwiązanie oparte o machine learning.

Integracja inteligentnych chatbotów może być bardzo ważnym krokiem zapewniającym konkurencyjność sklepu w przyszłości.


3. Ustalanie cen produktów i testy A/B


Użytkownicy, mając dostęp do szeregu porównywarek cen, bez trudu mogą porównać oferty wielu witryn i wybrać tę najbardziej atrakcyjną.

Ze względu na to istotnym, z punktu widzenia właściciela sklepu, jest stałe kontrolowanie kształtowania się cen i dostosowywanie swojej oferty.

Jednak przy inwentarzu składającym się nierzadko z kilkuset czy nawet kilku tysięcy produktów może się to okazać niezwykle czasochłonnym zajęciem.

Na szczęście i w tym aspekcie prowadzenia działalności w internecie rozwiązania machine learning przychodzą z pomocą.

Narzędzia takie jak Minderest czy Syte są w stanie w czasie rzeczywistym analizować kształtowanie się cen wybranych produktów na rynku i dostosowywać ofertę tak, by była ona konkurencyjna oraz maksymalizować popyt.

Biorąc pod uwagę, że nawet 46% sklepów internetowych w Stanach Zjednoczonych nie śledzi na bieżąco swoich stanów magazynowych i popytu na oferowane produkty, zaangażowanie ML w tym aspekcie działalności zapewni właścicielowi strategiczną przewagę.


4. Automatyzacja marketingu


W ostatnich latach na rynku e-commerce coraz bardziej popularna staje się strategia omnichannel łącząca w jedną spójną całość różne kanały marketingowe i promocyjne firmy.

Marketing wielokanałowy zapewnia większą retencję klientów, wyższy współczynnik zakupów i większe zaangażowanie.

machine learning dla e-commerce
Potencjał tej strategii dla sprzedaży w sieci jest ogromny. Pomóc w jej wdrażaniu mogą liczne narzędzia do automatyzacji marketingu oparte o machine learning takich jak GetResponse bądź SalesManago.

Biorąc pod uwagę, że uczenie maszynowe działa w oparciu o gromadzenie danych i ulepszanie algorytmów na ich podstawie, strategia marketingu multichannel może być znacznie skuteczniejsza dzięki danym aktualizowanym i analizowanym w czasie rzeczywistym.


Słowo na koniec


Machine learning jest obecnie jednym z największych trendów na rynku e-commerce, a integracja różnych rozwiązań opartych o tą technologię powinno być ważnym elementem strategii rozwoju każdego sklepu online.



arrow-up icon