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
Bedankt.

Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw 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

In principe zijn er twee hoofdrichtingen voor ML in de detailhandel en e-commerce: verbetering van de interne bedrijfsprocessen of van de klantervaring. Maar als we wat dieper op het onderwerp ingaan, zullen we zien dat het aantal mogelijke toepassingen van Machine Learning niet beperkt blijft tot deze twee. Dus, waar kan en wordt ML in het bijzonder gebruikt?
Efficiënt voorraadbeheer

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

Nauwkeuriger voorspelling van vraag en verkoop
Dit punt lijkt veel op het vorige. Door het analyseren van historische gegevens, zoals de verkoop in de afgelopen 3-4 jaar, rekening houdend met een aantal nevenvariabelen (zoals de economische en politieke situatie) met Machine Learning is het mogelijk om te voorspellen hoe de verkoop in de toekomst zal verlopen, zodat productie, logistiek en marketingplannen nauwkeuriger en kosteneffectiever kunnen worden gemaakt. En wat meer is, ML maakt het mogelijk nieuwe markttrends te detecteren voordat alle concurrenten ze opmerken, zodat u de tijd krijgt om veranderingen door te voeren of nieuwe producten te lanceren en een groter marktaandeel te verwerven.
Voorspellend onderhoud

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.

Verfijnen van zoekmachineresultaten en visueel zoeken

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.

Dynamische prijsstelling

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

Dat is dynamische prijsstelling. Op basis van de verhouding tussen beschikbare chauffeurs en bestellingen berekent de app de prijs. Als er te veel bestellingen zijn, verhoogt Uber de prijs voor een rit om meer taxichauffeurs op de weg te krijgen zodat aan de vraag zou worden voldaan. Dat is de droom van een econoom die uitkomt, toch?

Door ML toe te passen op prijsbeslissingen is het mogelijk een dergelijk effect te bereiken, wat een positieve invloed zal hebben op de financiële stroom van een merk. In principe zal ML, na het leren op verstrekte gegevens, de perfecte prijs kunnen berekenen voor een bepaald goed op een bepaald moment, wat leidt tot een hogere verkoop en omzetgroei.

Up-selling en cross-selling
Het gaat om gepersonaliseerde aanbevelingen. Wanneer een klant een website bezoekt en een artikel in zijn winkelwagentje legt (bijvoorbeeld een smartphone), zal het systeem waarschijnlijk iets aanbieden dat daarmee verband houdt en mogelijk nodig is (zoals een beschermhoesje en glas). Of misschien heeft het gekozen artikel een beter alternatief (er is een andere smartphone in voorraad die betere eigenschappen heeft). Door Machine Learning aanbiedingen te laten samenstellen voor gerelateerde artikelen of mogelijke upgrades, kan een bedrijf veel meer inkomsten krijgen.
Immersieve klantervaring

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.

Klantsegmentatie en gerichte marketingcampagnes

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.

Voorspelling en preventie van churn

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 met behulp van 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

Oceń ten artykuł:

4/5

4.9/5 (42 opinie)

Beweegbare bomen

Blog
Blog
Blog
Kleine omslag Software ontwikkelingstrends 2024
Blog
Data tokenization kleine dekking
Blog
Kleine dekking Kunstmatige intelligentie in de diagnostiekmarkt (1)
Blog
Blog
Kleine omslag De evolutie van P2P-transacties

Wyzwanie dla nas?

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

    Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Toepassingen: 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 informatie.

    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.
    Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana. 

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

    pijl