Kako strojno učenje pomaže kupcima u kupnji usluga i proizvoda?

/ / Nalazi se u Umjetna inteligencija, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Što je strojno učenje

Strojno učenje (ML), podskup umjetne inteligencije (AI), duboko je promijenio način na koji korisnici komuniciraju s uslugama, proizvodima, rješenjima i još mnogo toga te ih kupuju. Iskorištavanjem golemih količina podataka, ML algoritmi mogu uočiti obrasce, napraviti predviđanja i pružiti personalizirana iskustva koja uvelike povećavaju zadovoljstvo korisnika i poslovnu učinkovitost.

U svojoj srži strojno učenje uključuje uvježbavanje algoritama na velikim skupovima podataka za prepoznavanje uzoraka i donošenje odluka na temelju novih podataka. Ova mogućnost posebno je korisna u području interakcija s kupcima i ponašanja pri kupnji. Evo nekoliko načina na koje strojno učenje pomaže korisnicima u ovom kontekstu:

1. Prilagođene preporuke:
Jedna od najvidljivijih primjena strojnog učenja u interakcijama s korisnicima je generiranje personaliziranih preporuka. Platforme za e-trgovinu poput Amazona i usluge strujanja poput Netflixa koriste ML algoritme za analizu prošlih ponašanja i preferencija korisnika. Ovi algoritmi mogu predvidjeti koji će proizvodi ili sadržaji korisnika vjerojatno zanimati, dajući tako prilagođene prijedloge. Na primjer, ako kupac često kupuje knjige znanstvene fantastike, mehanizam za preporuke dat će prioritet sličnim žanrovima, povećavajući vjerojatnost dodatne kupnje.

2. Poboljšana korisnička podrška:
Strojno učenje revolucioniralo je korisničku podršku uvođenjem chatbota i virtualnih pomoćnika. Ovi alati vođeni umjetnom inteligencijom mogu obraditi širok raspon upita korisnika u stvarnom vremenu, pružajući trenutne odgovore i rješenja. Analizirajući povijesne interakcije s korisnicima, chatbotovi mogu predvidjeti najčešće probleme i ponuditi relevantna rješenja, poboljšavajući vrijeme odgovora i zadovoljstvo korisnika. Nadalje, napredna obrada prirodnog jezika (NLP) omogućuje ovim sustavima razumijevanje i odgovaranje na složene upite, čineći ih učinkovitijima od tradicionalnih skriptiranih odgovora.

3. Dinamički cijene:
Algoritmi strojnog učenja ključni su u implementaciji strategija dinamičkog određivanja cijena. Analizom čimbenika kao što su potražnja, konkurencija, ponašanje kupaca i tržišni uvjeti, ML modeli mogu prilagoditi cijene u stvarnom vremenu kako bi optimizirali prodaju i profitabilnost. Na primjer, usluge dijeljenja vožnje kao što je Uber koriste dinamičko određivanje cijena za prilagodbu cijena na temelju trenutne potražnje i uvjeta ponude. To osigurava da cijene ostanu konkurentne uz maksimiziranje prihoda i dostupnosti za kupce.

4. Prepoznavanje i prevencija prijevara:
Strojno učenje igra ključnu ulogu u prepoznavanju i sprječavanju prijevarnih aktivnosti u online transakcijama. Analizom uzoraka u transakcijskim podacima, ML algoritmi mogu otkriti anomalije koje mogu ukazivati ​​na lažno ponašanje. Na primjer, ako kupčev obrazac kupnje iznenada značajno odstupi od njegovog uobičajenog ponašanja, sustav može označiti transakciju za daljnji pregled. Ovaj proaktivni pristup pomaže u zaštiti kupaca od prijevare i povećava povjerenje u online platforme.

5. Prediktivno održavanje i servis:
Za kupce koji kupuju proizvode koji zahtijevaju održavanje, kao što su vozila ili industrijska oprema, strojno učenje može ponuditi prediktivna rješenja za održavanje. Analizom podataka sa senzora i povijesnih zapisa o održavanju, ML modeli mogu predvidjeti kada je vjerojatno da će komponenta zakazati i preporučiti preventivno održavanje. Ovo ne samo da smanjuje vrijeme zastoja, već i produljuje životni vijek proizvoda, pružajući značajnu vrijednost kupcu.

6. Poboljšano pretraživanje i otkrivanje:
Strojno učenje poboljšava funkcionalnost pretraživanja na web stranicama e-trgovine, olakšavajući korisnicima da pronađu ono što traže. Razumijevanjem konteksta i namjere iza upita za pretraživanje, ML algoritmi mogu dati preciznije i relevantnije rezultate pretraživanja. Na primjer, ako kupac traži "ljetne haljine", sustav može dati prednost proizvodima koji su u trendu, visoko ocijenjeni i prikladni za sezonu. To poboljšava cjelokupno iskustvo kupovine i povećava vjerojatnost kupnje.

7. Analiza raspoloženja kupaca:
Tehnike strojnog učenja, posebno one povezane s NLP-om, koriste se za analizu recenzija i povratnih informacija kupaca. Obradom velikih količina tekstualnih podataka, ML modeli mogu procijeniti raspoloženje korisnika i identificirati zajedničke teme ili probleme. Tvrtke mogu koristiti ove informacije za poboljšanje svojih proizvoda i usluga, rješavanje problema kupaca i povećanje ukupnog zadovoljstva. Na primjer, ako značajan broj kupaca izrazi nezadovoljstvo određenom značajkom, tvrtka može dati prioritet poboljšanjima u tom području.

8. Ciljane marketinške kampanje:
Strojno učenje omogućuje tvrtkama stvaranje visoko ciljanih marketinških kampanja analizom podataka o korisnicima i segmentiranjem publike na temelju različitih atributa kao što su demografija, ponašanje pri kupnji i preferencije. To omogućuje personaliziranije i učinkovitije marketinške strategije. Na primjer, tvrtka može koristiti ML modele za prepoznavanje visokovrijednih kupaca i prilagođavanje marketinških poruka njihovim specifičnim potrebama i interesima, povećavajući vjerojatnost angažmana i konverzije.

9. Upravljanje zalihama:
Učinkovito upravljanje zalihama važno je kako bi se osiguralo da kupci mogu kupiti proizvode koje žele bez suočavanja s nestašicom ili kašnjenjem. Algoritmi strojnog učenja mogu predvidjeti potražnju za različitim proizvodima na temelju povijesnih podataka o prodaji, sezonskih trendova i drugih čimbenika. To pomaže tvrtkama u održavanju optimalne razine zaliha, smanjujući rizik od prevelikih ili premalih zaliha. Na primjer, trgovac na malo može koristiti ML modele za predviđanje potražnje za zimskom odjećom i prilagoditi svoje zalihe u skladu s tim, osiguravajući da kupci imaju pristup proizvodima koji su im potrebni tijekom sezone.

10. Poboljšano korisničko iskustvo:
Strojno učenje može značajno poboljšati cjelokupno korisničko iskustvo na digitalnim platformama. Analizom ponašanja i preferencija korisnika, ML modeli mogu personalizirati izgled, sadržaj i navigaciju web stranica i aplikacija. Na primjer, web mjesto za e-trgovinu može koristiti ML za prilagodbu početne stranice za svakog korisnika, ističući proizvode i kategorije koji su relevantni za njihove interese. To stvara privlačnije i ugodnije iskustvo kupnje, potičući kupce da provode više vremena na platformi i obave više kupnji.

11. Glasovno i vizualno pretraživanje:
Napredak u strojnom učenju omogućio je razvoj glasovnih i vizualnih mogućnosti pretraživanja. Glasovno pretraživanje omogućuje korisnicima interakciju s digitalnim platformama korištenjem prirodnog jezika, čineći proces pretraživanja intuitivnijim i pristupačnijim. Vizualno pretraživanje omogućuje korisnicima učitavanje slika i pronalaženje sličnih proizvoda, poboljšavajući proces otkrivanja. Na primjer, kupac može fotografirati haljinu koja mu se sviđa i upotrijebiti vizualno pretraživanje kako bi pronašao slične artikle na web-mjestu za e-trgovinu. Ove značajke olakšavaju kupcima pronalaženje onoga što traže i poboljšavaju cjelokupno iskustvo kupnje.

12. Programi zadržavanja kupaca i vjernosti:
Strojno učenje može pomoći tvrtkama u dizajniranju i implementaciji učinkovitih programa zadržavanja kupaca i vjernosti. Analizom podataka o klijentima, ML modeli mogu identificirati obrasce i ponašanja koji ukazuju na lojalnost korisnika ili potencijalni odljev. Tvrtke mogu koristiti ove informacije za razvoj personaliziranih strategija zadržavanja, kao što su ciljane promocije, personalizirane ponude i nagrade za vjernost. Na primjer, tvrtka može koristiti ML za identificiranje kupaca koji su u opasnosti od napuštanja i ponuditi im posebne popuste ili poticaje kako bi ih potaknula da ostanu. To pomaže tvrtkama da zadrže vrijedne klijente i izgrade dugoročne odnose.

13. Razvoj proizvoda i inovacije:
Strojno učenje može pružiti vrijedne uvide koji pokreću razvoj proizvoda i inovacije. Analizom povratnih informacija kupaca, obrazaca korištenja i tržišnih trendova, ML modeli mogu prepoznati prilike za nove proizvode ili poboljšanja postojećih. Tvrtke mogu koristiti ove informacije za razvoj proizvoda koji bolje zadovoljavaju potrebe i preferencije kupaca. Na primjer, tehnološka tvrtka može koristiti ML za analizu povratnih informacija korisnika o svom softveru i identificiranje značajki koje korisnici najviše traže. To omogućuje tvrtki da odredi prioritete u razvoju i isporuči proizvode za koje postoji veća vjerojatnost da će uspjeti na tržištu.

14. Optimizacija lanca opskrbe:
Strojno učenje može optimizirati različite aspekte opskrbnog lanca, osiguravajući da se proizvodi kupcima isporučuju učinkovito i isplativo. Analizom podataka dobavljača, pružatelja logističkih usluga i trgovaca, ML modeli mogu identificirati uska grla, predvidjeti potražnju i optimizirati rute. To pomaže tvrtkama smanjiti troškove, poboljšati vrijeme isporuke i povećati zadovoljstvo kupaca. Na primjer, trgovac na malo može koristiti ML za predviđanje potražnje za različitim proizvodima i prilagoditi svoj opskrbni lanac u skladu s tim, osiguravajući da proizvodi budu dostupni kada ih kupci trebaju.

15. Uvidi korisnika i analitika:
Strojno učenje pruža tvrtkama duboki uvid u ponašanje i preferencije kupaca. Analizom podataka iz različitih izvora, kao što su zapisi o transakcijama, društveni mediji i interakcije na web-mjestima, ML modeli mogu otkriti obrasce i trendove koji informiraju poslovne odluke. To pomaže tvrtkama da bolje razumiju svoje kupce i razviju strategije koje su u skladu s njihovim potrebama i preferencijama. Na primjer, trgovac na malo može koristiti ML za analizu obrazaca kupnje i prepoznavanje trendova, kao što je povećana potražnja za održivim proizvodima. Ove informacije mogu voditi razvoj proizvoda, marketing i upravljanje zalihama.

16. Iskustva proširene stvarnosti (AR) i virtualne stvarnosti (VR).:
Strojno učenje igra ključnu ulogu u razvoju iskustava proširene stvarnosti (AR) i virtualne stvarnosti (VR) za korisnike. Te tehnologije pružaju impresivna i interaktivna iskustva koja poboljšavaju proces kupovine. Na primjer, AR aplikacije mogu omogućiti kupcima da vizualiziraju kako će namještaj izgledati u njihovom domu prije kupnje, dok VR može stvoriti virtualne izložbene prostore u kojima kupci mogu istraživati ​​proizvode u realističnom okruženju. Algoritmi strojnog učenja mogu analizirati interakcije korisnika s tim tehnologijama kako bi pružili personalizirane preporuke i poboljšali cjelokupno iskustvo.

17. Mapiranje putovanja kupca:
Strojno učenje može pomoći tvrtkama da mapiraju putovanje korisnika i identificiraju ključne dodirne točke koje utječu na odluke o kupnji. Analizom podataka iz različitih interakcija, poput posjeta web stranicama, angažmana na društvenim mrežama i posjeta trgovini, ML modeli mogu stvoriti sveobuhvatan pogled na putovanje korisnika. To pomaže tvrtkama da razumiju kako se kupci kreću kroz različite faze procesa kupnje i prepoznaju prilike za poboljšanje iskustva. Na primjer, trgovac može koristiti ML za analizu putovanja kupca i identificiranje bolnih točaka, kao što su dugo vrijeme naplate ili zbunjujuća navigacija, te poduzeti korake za rješavanje tih problema.

18. Personalizacija u stvarnom vremenu:
Strojno učenje omogućuje personalizaciju korisničkog iskustva u stvarnom vremenu. Analizom podataka u stvarnom vremenu, ML modeli mogu prilagoditi sadržaj, preporuke i ponude na temelju trenutnog konteksta i ponašanja korisnika. To stvara dinamičnije i zanimljivije iskustvo koje se prilagođava potrebama i preferencijama korisnika. Na primjer, web mjesto za e-trgovinu može koristiti ML za personalizaciju početne stranice za svakog posjetitelja, ističući proizvode koji su relevantni za njihove trenutne interese i povijest pregledavanja. To povećava vjerojatnost konverzije i povećava zadovoljstvo kupaca.

19. Razvoj proizvoda vođen osjećajem:
Strojno učenje može analizirati mišljenje kupaca kako bi informiralo o razvoju proizvoda i inovacijama. Obradom velikih količina tekstualnih podataka iz recenzija, društvenih medija i drugih izvora, ML modeli mogu identificirati zajedničke teme i osjećaje povezane s proizvodima i uslugama. To pomaže tvrtkama da razumiju što se klijentima sviđa, a što ne sviđa te da donose odluke na temelju podataka kako bi poboljšale svoju ponudu. Na primjer, tvrtka može koristiti ML za analizu recenzija kupaca i identificiranje značajki koje se često hvale ili kritiziraju. Ove informacije mogu voditi napore u razvoju proizvoda i osigurati da novi proizvodi budu usklađeni s preferencijama kupaca.

20. Analitika ponašanja:
Strojno učenje omogućuje tvrtkama izvođenje napredne analitike ponašanja, stjecanje uvida u način na koji korisnici stupaju u interakciju s njihovim proizvodima i uslugama. Analizom podataka o ponašanju kupaca, kao što su obrasci pregledavanja, stope klikanja i povijest kupovine, ML modeli mogu identificirati trendove i obrasce koji informiraju poslovne strategije. Na primjer, web mjesto za e-trgovinu može koristiti ML za analizu ponašanja kupaca i identificiranje čimbenika koji utječu na odluke o kupnji, kao što su recenzije proizvoda, cijene i promocije. Ove informacije mogu usmjeravati napore u marketingu, prodaji i razvoju proizvoda.

21. Glasovni pomoćnici i pametni uređaji:
Strojno učenje pokreće glasovne asistente i pametne uređaje koji poboljšavaju korisničko iskustvo. Glasovni asistenti kao što su Google Assistant, Amazon Alexa i Apple Siri koriste ML algoritme za razumijevanje i odgovaranje na korisničke upite, pružajući praktičan način interakcije s digitalnim platformama bez upotrebe ruku. Pametni uređaji, poput pametnih zvučnika i sustava kućne automatizacije, koriste ML za učenje iz ponašanja korisnika i pružanje personaliziranih iskustava. Na primjer, pametni zvučnik može koristiti ML da sazna glazbene preferencije korisnika i stvori personalizirane popise za reprodukciju. Ove tehnologije korisnicima olakšavaju pristup informacijama i uslugama, poboljšavajući praktičnost i zadovoljstvo.

22. Predviđanje dugotrajne vrijednosti korisnika (CLV).:
Strojno učenje može predvidjeti dugotrajnu vrijednost korisnika (CLV), pomažući tvrtkama da identificiraju klijente visoke vrijednosti i učinkovito alociraju resurse. Analizom podataka o ponašanju kupaca, povijesti kupovine i demografskim podacima, ML modeli mogu procijeniti buduću vrijednost kupca za tvrtku. Ove informacije mogu usmjeravati marketinške strategije i strategije zadržavanja, osiguravajući da tvrtke usmjere svoje napore na kupce koji će vjerojatno generirati najveću vrijednost. Na primjer, trgovac može koristiti ML za identificiranje kupaca s visokim CLV-om i ponuditi im personalizirane promocije i nagrade kako bi potaknuo ponovnu kupnju.

23. Praćenje i angažman društvenih medija:
Strojno učenje može analizirati podatke društvenih medija za praćenje raspoloženja i angažmana kupaca. Obradom velikih količina objava, komentara i interakcija na društvenim mrežama, ML modeli mogu prepoznati trendove, osjećaje i utjecajne osobe koje utječu na marku. To pomaže poduzećima da razumiju kako klijenti percipiraju njihove proizvode i usluge i da učinkovitije komuniciraju s njima. Na primjer, tvrtka može koristiti ML za analizu podataka društvenih medija i identificiranje ključnih utjecajnih osoba koje pokreću razgovore o njihovoj robnoj marki. Ove informacije mogu usmjeriti napore u marketingu utjecaja i angažmanu na društvenim medijima.

24. Personalizacija sadržaja:
Strojno učenje omogućuje tvrtkama da personaliziraju sadržaj za svakog kupca, stvarajući privlačnije i relevantnije iskustvo. Analizom podataka o preferencijama korisnika, ponašanju i interakcijama, ML modeli mogu preporučiti sadržaj koji je u skladu s interesima korisnika. Na primjer, web stranica s vijestima može koristiti ML za personalizaciju početne stranice za svakog posjetitelja, ističući članke koji su relevantni za njihove interese i povijest čitanja. To povećava angažman i potiče korisnike da provode više vremena na platformi.

25. Predviđanje odljeva kupaca:
Strojno učenje može predvidjeti odlazak kupaca, pomažući tvrtkama da identificiraju klijente koji su u opasnosti od odlaska i poduzmu proaktivne mjere da ih zadrže. Analizom podataka o ponašanju kupaca, interakcijama i povratnim informacijama, ML modeli mogu identificirati obrasce koji ukazuju na potencijalni odljev. Ove informacije mogu voditi strategije zadržavanja, kao što su personalizirane ponude, ciljane promocije i poboljšana korisnička podrška. Na primjer, usluga pretplate može koristiti ML za identificiranje kupaca koji će vjerojatno otkazati svoju pretplatu i ponuditi im posebne poticaje da ostanu.

26. Predviđanje prodaje:
Strojno učenje može poboljšati predviđanje prodaje analizom povijesnih podataka o prodaji, tržišnih trendova i drugih čimbenika. ML modeli mogu predvidjeti buduću prodaju s većom točnošću, pomažući tvrtkama da učinkovitije planiraju svoje zalihe, marketing i prodajne strategije. Na primjer, trgovac na malo može koristiti ML za predviđanje prodaje za različite kategorije proizvoda i prilagoditi svoje razine zaliha u skladu s tim, osiguravajući da ima prave proizvode na zalihama kako bi zadovoljio potražnju kupaca.

27. Segmentacija korisnika:
Strojno učenje omogućuje poduzećima da učinkovitije segmentiraju bazu klijenata, stvarajući ciljane marketinške i prodajne strategije. Analizom podataka o ponašanju kupaca, demografiji i preferencijama, ML modeli mogu identificirati različite segmente kupaca sa sličnim karakteristikama. To pomaže tvrtkama da prilagode svoje marketinške poruke i ponude svakom segmentu, povećavajući vjerojatnost angažmana i konverzije. Na primjer, trgovac na malo može koristiti ML za segmentiranje baze kupaca u različite skupine, kao što su česti kupci, povremeni kupci i kupci koji prvi put dolaze, te kreirati personalizirane marketinške kampanje za svaku skupinu.

28. Preporuke proizvoda:
Strojno učenje može poboljšati preporuke proizvoda analizom podataka o ponašanju kupaca, preferencijama i interakcijama. ML modeli mogu identificirati proizvode koji će vjerojatno biti zanimljivi svakom kupcu i pružiti personalizirane preporuke. Na primjer, web mjesto za e-trgovinu može koristiti ML za preporuku proizvoda na temelju kupčeve povijesti pregledavanja, povijesti kupnje i sličnih korisničkih profila. To povećava vjerojatnost dodatnih kupnji i poboljšava cjelokupno iskustvo kupnje.

29. Analiza povratnih informacija kupaca:
Strojno učenje može analizirati povratne informacije korisnika kako bi se identificirale zajedničke teme, osjećaji i područja za poboljšanje. Obradom velikih količina tekstualnih podataka iz recenzija, anketa i društvenih medija, ML modeli mogu pružiti dragocjene uvide u mišljenja i iskustva kupaca. To pomaže tvrtkama da razumiju što se kupcima sviđa, a što ne sviđa te da donose odluke na temelju podataka kako bi poboljšale svoje proizvode i usluge. Na primjer, tvrtka može koristiti ML za analizu povratnih informacija kupaca i identificiranje problema koji se ponavljaju, kao što su nedostaci proizvoda ili loša korisnička usluga, te poduzeti korake za rješavanje tih problema.

30. Optimizacija korisničkog puta:
Strojno učenje može optimizirati putovanje korisnika analizom podataka o interakcijama i ponašanju korisnika. ML modeli mogu identificirati ključne dodirne točke i bolne točke na putovanju korisnika, pomažući tvrtkama da poboljšaju cjelokupno iskustvo. Na primjer, web mjesto za e-trgovinu može koristiti ML za analizu putovanja kupca i identificiranje čimbenika koji utječu na odluke o kupnji, kao što su navigacija web mjestom, informacije o proizvodu i postupak naplate. Ove informacije mogu usmjeravati poboljšanja web stranice i korisničkog iskustva, povećavajući vjerojatnost konverzije i zadovoljstva.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Još pitanja i odgovora:

Oznake: , , , , , ,