Zostaw swoje dane kontaktowe, a my wyślemy Ci nasz przegląd e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Politykę Prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Thank you!

The form has been successfully submitted.
Please find further information in your mailbox.

Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 2000+ specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 2000+ specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.

Dlaczego uczenie maszynowe jest dobre dla handlu detalicznego i e-Commerce?

Co przychodzi na myśl, gdy myślimy o uczeniu maszynowym? Może to samochód Tesli z autopilotem lub robot wyprodukowany przez Boston Dynamics? Większość powszechnie znanych rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego (ML) to swego rodzaju fenomeny, które (przynajmniej na razie) trudno sobie wyobrazić jako użyteczne w naszym codziennym życiu.

Ale uczenie maszynowe to nie tylko takie ekskluzywne i (na razie) czasami nawet niepraktyczne produkty. W rzeczywistości prawie każda osoba na Ziemi dotyka ML niemal każdego dnia.

Mówimy o handlu detalicznym i e-Commerce. Kupujemy rzeczy każdego dnia, a większość z nich jest sprzedawana za pomocą różnych aplikacji Machine Learning.

Ale czy ML jest naprawdę pomocny i opłacalny dla takich firm? Znajdziemy odpowiedź na to pytanie (spoiler: zdecydowanie tak).

e-Commerce może czerpać wiele korzyści z rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym.

Podnieś poziom obsługi klienta i sprzedaży dzięki inteligentniejszemu oprogramowaniu opartemu na danych.

Top 10 zastosowań ML dla biznesu w 2021 roku

Basically, there are two main directions of work for ML in retail and e-Commerce: enhancing inner business processes or customer experience. But if we dig a bit deeper into the topic, we’ll see that the number of possible applications for Machine Learning doesn’t boil down to these two. So, where particularly ML can be and is used?
Efficient stock control and inventory management

Zarządzanie zapasami wpływa na przepływy finansowe firmy zarówno bezpośrednio, jak i pośrednio. Przykładowo, nadmierne gromadzenie zapasów powoduje, że gromadzą się one bez żadnego celu, co może nawet prowadzić do problemu martwych zapasów. Z kolei zbyt małe zapasy mogą skutkować kosztami alternatywnymi i rozczarowaniem klientów, którzy nie mogli znaleźć potrzebnego produktu, co zrujnuje wizerunek sprzedawcy.

Uczenie maszynowe może na przykład pomóc w rozwiązaniu szerokiego zakresu problemów związanych z inwentaryzacją:

Śledzenie produktów w celu uniknięcia niedopasowań lub pomyłek, które mogą znacząco wpłynąć na doświadczenia klientów;
Wdrożenie ML może również pomóc w optymalizacji całego zarządzania zapasami, dzięki czemu dostawa towarów będzie szybsza, co zwiększy zadowolenie klientów;

Wykorzystanie uczenia maszynowego w przewidywaniu stanów magazynowych pomaga uniknąć nadmiaru i niedoboru zapasów, co poprawi wady finansowe firmy, a także wrażenia klientów

More accurate demand and sales forecasting
This point is much like the previous one. Analyzing historical data like sales during previous 3-4 years considering some side variables (like economical and political situation) with Machine Learning makes it possible to predict how the sales will go in the future allowing to make production, logistics and marketing plans more precise and cost-effective. And what is more, ML allows detecting new market trends before all competitors notice them, so you get the time advantage to implement changes or launch new products and earn higher market share.
Predictive maintenance

Kolejnym ważnym punktem dla każdej firmy jest stan sprzętu. Drobne usterki zdarzają się regularnie i to jest w porządku, nic nie jest idealne. Ale krytyczne awarie mogą mieć zbyt wysoką cenę.

Dlatego coraz więcej firm zaczyna praktykować konserwację predykcyjną. Dają one Machine Learning zestaw danych o tym, jak system działa w swojej normie, a po nauczeniu algorytm ostrzega o awariach, pozwalając firmie naprawić je, zanim będzie za późno.

Search engine result refining and visual search

W tej dziedzinie aplikacje ML są szeroko stosowane już od dłuższego czasu. Dzięki uczeniu maszynowemu wyszukiwarka może lepiej zrozumieć, czego w szczególności szuka klient, nawet jeśli zapytanie nie jest kompletne lub dokładne.

Technologia wyszukiwania wizualnego znacznie ułatwia użytkownikom znalezienie pożądanych towarów – wystarczy przesłać obraz i wybrać spośród podobnych opcji różnych marek. Może również pomóc w wykrywaniu piractwa i podróbek, aby zapobiec ich dystrybucji i utracie zysków.

Dynamic pricing

Kiedy ostatnio zamawiałeś Ubera? Czy cena była wyższa ze względu na wysoki popyt?

That’s dynamic pricing. Based on the ratio between available drivers and orders, the app calculates the price. If there are too many orders, Uber will raise the price for a ride in order to bring more taxi drivers to the roads so that the demand would be fulfilled. That’s an economist’s dream come true, isn’t it?

By applying ML to pricing decisions, it’s possible to achieve such an effect, which will have a positive impact on a brand’s financial flow. Basically, after learning on provided data, ML will be able to calculate the perfect price for a particular good at a particular moment, which leads to higher sales and revenue growth.

Up-selling and cross-selling
It’s about personalized recommendations. When a customer visits a web-site and puts an item in the cart (for example, a smartphone), the system will most likely offer something related and possibly needed (like protection case & glass). Or, maybe, the chosen good has some better alternative (there’s another smartphone in stock that has better characteristics). By letting Machine Learning to compose offers for related items or possible upgrades, a business can get much bigger revenue.
Immersive customer experience

W dzisiejszych czasach prowadzenie działalności gospodarczej to nie tylko świadczenie usług czy sprzedaż towarów. Chodzi również o to, w jaki sposób marka wchodzi w interakcje z klientami.

Era czekania przez wieki, aż w call center pojawi się wolny specjalista, który rozwiąże problem klienta, dobiegła końca. Wszystko musi być szybkie, wygodne i wyglądać naturalnie.

Można to osiągnąć dzięki technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP). Algorytm uczenia maszynowego można nauczyć rozpoznawania mowy lub tekstu i pobierania informacji o intencjach klienta. Następnie możliwe jest przeniesienie klienta do specjalisty ds. profilu przechodzącego przez call center, oszczędzając w ten sposób czas klienta i zwiększając jego doświadczenie interakcji z marką.

Rozwiązanie to można wdrożyć jako chatbota lub wirtualnego asystenta, gdy klient dzwoni na numer infolinii marki.

Customer segmentation and targeted marketing campaigns

Innym obszarem zastosowania uczenia maszynowego jest marketing ukierunkowany. ML może analizować informacje o klientach i segmentować je zgodnie z ich zachowaniami zakupowymi. ML umożliwia marketerom przejście od ogólnych kampanii dla wszystkich klientów do bardziej dostosowanych ofert we właściwym czasie, które idealnie pasują do każdej grupy odbiorców i tworzą zachęty do zakupu. Przy tym samym budżecie marketingowym i przydzielonych zasobach można osiągnąć wyższą konwersję, zwiększyć sprzedaż i lojalność wobec marki.

Churn prediction and prevention

Zawsze mamy do czynienia z napływem klientów. Niektórzy z nich przychodzą, ale niektórzy odchodzą.

Z pomocą algorytmów uczenia maszynowego można analizować powody rezygnacji w bardziej szczegółowy sposób, segmentować je w klastry zgodnie z ich zachowaniami zakupowymi i identyfikować tych, którzy prawdopodobnie wkrótce zrezygnują. Co więcej, algorytm uczenia maszynowego może wykryć ledwo zauważalne (ręcznie) korelacje i wzorce, dając w ten sposób dokładniejszy obraz przyczyn rezygnacji. Dzięki temu można reagować na czas i dostarczać klientom bardziej dopasowane oferty, aby zminimalizować to nieprzyjemne zjawisko.

Social media monitoring using NLP

Tworzenie kampanii marketingowych jest ważne, ale wiedza o tym, jak postrzegana jest Twoja marka, ma kluczowe znaczenie. Zbieranie informacji zwrotnych od klientów daje możliwość zobaczenia mocnych i słabych stron marki.

Informacje zwrotne mogą być zbierane bezpośrednio, ale istnieje również opcja otrzymywania informacji o postrzeganiu marki pośrednio, za pośrednictwem mediów społecznościowych.

Przypisując algorytm uczenia maszynowego do analizy postów i komentarzy w mediach społecznościowych dotyczących Twojej marki, możesz zbudować model tego, jak marka jest postrzegana przez potencjalnych i obecnych klientów: co im się w niej podoba, a co nie. Może mają jakiś pomysł na to, jak ją ulepszyć.

Wszystkie te informacje pomogą zrozumieć, czy zmierzasz we właściwym kierunku.

Zamiast konkluzji

Uczenie maszynowe jest więc naprawdę pomocne. Zwiększa przychody, pozwala lepiej zrozumieć, jak wszystko idzie, daje możliwość uniknięcia strat i optymalizacji procesów biznesowych… a nawet czatowania z klientami zamiast zmuszania ich do czekania w kolejce do następnego dostępnego specjalisty.

I choć wydaje się to dość kosztowne, to jednak się opłaci. Dlaczego więc nie wzmocnić biznesu tak uniwersalnym narzędziem, które może tak bardzo pomóc?

Dziękujemy za ocenę!
Dziękuję za komentarz!

Spis treści

Oceń ten artykuł:

4/5

4.9/5 (42 opinie)

Powiązane treści

Blog
Blog
Blog
Small cover Software development trends 2024
Blog
Data tokenization small cover
Blog
Small cover Artificial intelligence in diagnostics market (1)
Blog
Blog
Small cover The evolution of P2P transactions

Wyzwanie dla nas?

    Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.
    Nagraj wiadomość głosową na temat projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć
    W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

    Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

    Co będzie dalej?

    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

    2

    Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

    3

    Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

    4

    Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.

    Спасибо!

    Cобщение отправлено.
    Мы обработаем ваш запрос и свяжемся с вами в кратчайшие сроки.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    We’ll process your request and contact you back as soon as possible.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana. 

    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    arrow