Miten hyödyntää koneoppimista verkkokaupassa?

Personoidut asiakaskokemukset.
Koneoppimisen avulla pystytään esimerkiksi luomaan paremmin kohdennettuja tuotesuosituksia tai optimoimaan sisältö kävijän ostohistorian ja aiemman käyttäytymisen mukaan. Varsinkin mobiililaitteella kävijä käyttää selailuun vähemmän aikaa, joten relevantit tuotteet tulisi olla heti näkyvillä.
Koneoppimisella voidaan skaalata sivustoa helposti käyttäjämäärien mukaan.
Näin suuretkaan piikit kävijämäärissä eivät kaada sivuja eivätkä sesongit muodostu ongelmaksi. Tämä on myös verkkokauppatoimittajalle kustannustehokasta, sillä kapasiteettia ei tarvitse hankkia varmuuden vuoksi, vaan siitä maksetaan todellisen tarpeen mukaisesti.
Datalähteiden yhdisteleminen myynnin edistämiseksi.
Koneoppimisen avulla rakennettu malli yhdistää esimerkiksi toiminnanohjausjärjestelmästä, Google Analyticsistä ja tuotteiden katteesta syntyvän tiedon.
Menekin ennustaminen.
Googlen valmiilla tai itse rakennetulla mallilla pystytään yhdistämään historiallinen data ostokäyttäytymisestä reaaliaikaisten signaalien kanssa. Täten pystytään ennustamaan tulevaa menekkiä tarkemmin.
Hinnoittelun ja markkinan vaikutus myyntiin.
Koneoppimisella on mahdollista luoda esimerkiksi dynaaminen hinnoittelumalli, joka perustuu kilpailijoiden hintoihin tai muihin tekijöihin.
Vision API varaston hallinnassa.
Kuvantunnistusohjelmalla tunnistetaan poikkeamat, kuten vaurioituneet tuotteet, ja parannetaan näin tuotantovarmuutta.

Tunnisteet

Jaa artikkeli

Lue myös nämä