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
Gracias.

El formulario se ha enviado correctamente.
Encontrará más información en su buzón.

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

Básicamente, hay dos direcciones principales de trabajo para el ML en el comercio minorista y electrónico: mejorar los procesos empresariales internos o la experiencia del cliente. Pero si profundizamos un poco más en el tema, veremos que el número de aplicaciones posibles para machine learning no se reduce a estas dos. Entonces, ¿dónde se puede utilizar y se utiliza especialmente el ML?
Control eficaz de existencias y gestión de inventarios

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

Previsión más precisa de la demanda y las ventas
Este punto es muy parecido al anterior. Data analysis históricos como las ventas durante los 3-4 años anteriores teniendo en cuenta algunas variables secundarias (como la situación económica y política) con Machine Learning permite predecir cómo irán las ventas en el futuro, lo que permite hacer planes de producción, logística y marketing más precisos y rentables. Y lo que es más, el ML permite detectar las nuevas tendencias del mercado antes de que todos los competidores las detecten, por lo que se obtiene la ventaja de tiempo para implementar cambios o lanzar nuevos productos y ganar una mayor cuota de mercado.
Mantenimiento predictivo

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.

Perfeccionamiento de los resultados de los motores de búsqueda y búsqueda visual

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.

Precios dinámicos

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

Es la tarificación dinámica. En función de la proporción entre conductores disponibles y pedidos, la aplicación calcula el precio. Si hay demasiados pedidos, Uber subirá el precio del trayecto para atraer a más taxistas y satisfacer la demanda. El sueño de cualquier economista hecho realidad, ¿verdad?

Aplicando el ML a las decisiones de fijación de precios, es posible conseguir este efecto, que repercutirá positivamente en el flujo financiero de una marca. Básicamente, tras aprender de los datos proporcionados, ML será capaz de calcular el precio perfecto para un bien concreto en un momento determinado, lo que conduce a un mayor crecimiento de las ventas y los ingresos.

Venta ascendente y venta cruzada
Se trata de recomendaciones personalizadas. Cuando un cliente visita un sitio web y pone un artículo en el carrito (por ejemplo, un smartphone), lo más probable es que el sistema le ofrezca algo relacionado y posiblemente necesario (como una funda protectora y un cristal). O, tal vez, el bien elegido tenga alguna alternativa mejor (hay otro smartphone en stock que tiene mejores características). Dejando que Machine Learning componga ofertas para artículos relacionados o posibles mejoras, un negocio puede obtener ingresos mucho mayores.
Experiencia inmersiva del cliente

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.

Segmentación de clientes y campañas de marketing específicas

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.

Predicción y prevención de bajas

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.

Supervisión de redes sociales mediante PNL

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
Tendencias en el desarrollo de software de pequeña cobertura para 2024
Blog
Pequeña cobertura de tokenización de datos
Blog
Tapa pequeña Mercado de la inteligencia artificial en el diagnóstico (1)
Blog
Blog
Pequeña portada La evolución de las transacciones P2P

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. Disponible en: 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.
    Procesaremos su solicitud y nos pondremos en contacto con usted lo antes posible.

    ¡Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana. 

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

    flecha