¿Cómo beneficia el aprendizaje automático a la personalización para los minoristas en línea?

La tecnología ha transformado la forma en que los clientes y las marcas se comunican entre sí. Los compradores una vez dependieron de las interacciones cara a cara en la tienda para realizar compras y recibir asistencia. Ahora, los compradores hacen su investigación antes de ingresar a una tienda (el 81 por ciento de los compradores realizan investigaciones en línea antes de comprar) y apenas confían en los vendedores para que les ayuden a tomar decisiones. Los minoristas, por su parte, han entendido que al adoptar la tecnología, pueden extender sus escaparates a la punta de los dedos de sus clientes.

Aprendizaje automático: una palabra de moda en el mundo tecnológico

Los compradores pueden realizar compras desde aplicaciones de redes sociales y comparar precios sin salir de una tienda. Si bien estas tecnologías han impulsado a la industria minorista más hacia la era digital, la tecnología que aún está evolucionando tendrá el mayor impacto en el futuro de las industrias minorista y de servicio al cliente.

ABRAZANDO GRANDES DATOS

Más minoristas están rastreando los hábitos de compra de los clientes a través de fuentes de datos como las redes sociales, el historial de compras, la demanda de los consumidores y las tendencias del mercado. Al confiar en la tecnología de Big Data para obtener una comprensión profunda de los compradores y sus tendencias de compra, los minoristas pueden maximizar el gasto de los clientes y fomentar la lealtad de los clientes.

Según una investigación realizada por el informe de Accenture, el 70 por ciento dijo que los grandes datos son necesarios para mantener la competitividad, y el 82 por ciento estuvo de acuerdo en que los grandes datos están cambiando la forma en que interactúan y se relacionan con los clientes.

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PRODUCTOS A JUEGO CON PERSONAS

La tecnología de aprendizaje automático aumenta el alcance de los análisis de big data y puede ayudar a crear una experiencia de compra excepcional. Los minoristas innovadores pueden aprovechar el poder de los algoritmos de aprendizaje automático para hacer cosas como determinar los productos disponibles de proveedores externos o recomendar la cantidad, el precio, la ubicación en el estante y el canal de comercialización que llegaría al cliente adecuado en un área en particular.

Diferencias entre minería de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Además, la capacidad de automatizar todo a través de análisis avanzados y aprendizaje automático pronto significará que el servicio básico al cliente será realizado por bots que pueden predecir nuestras necesidades y proporcionar el servicio de la manera más rápida e inmediata posible: ofreciéndonos artículos que no hicimos Sabemos que necesitábamos. A medida que los minoristas obtengan más información sobre sus clientes y productos, el aprendizaje automático podrá igualar a compradores y vendedores en función de las necesidades de los compradores y la disponibilidad del producto.

ASISTENCIA DIGITAL

Las compras se vuelven cada vez más programáticas. En el futuro, servicios como asistentes digitales (Siri, Cortana, etc.) aprenderán más sobre nosotros y nos ofrecerán ofertas de productos relevantes y personalizados. Digamos, por ejemplo, que usa una marca particular de perfume. Su asistente digital aprenderá sus hábitos de compra y uso y le ofrecerá la mejor oferta del producto en el momento adecuado. Incluso podría hacer el pedido por usted.

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MEJORANDO EL FONDO

El aprendizaje automático y el análisis avanzado no solo cambiarán la forma en que compramos y brindamos servicio al cliente, sino que también simplificarán la forma en que los minoristas realizan operaciones básicas. La ciencia de datos y el aprendizaje automático nos dan la capacidad de automatizar gran parte del trabajo pesado requerido para encontrar información dentro de la pila de datos. Con estas herramientas, los minoristas pueden encontrar datos útiles y útiles para cambiar la experiencia de compra de los consumidores.

Mejore el negocio minorista con Machine Learning

La tecnología nos permite crear un índice de cada producto en el mundo, lo que permite a los minoristas ofrecer a los clientes los mejores precios, mantener los productos adecuadamente almacenados y rastrear las violaciones de los precios mínimos anunciados de la competencia. Una base de datos central de la información mundial de productos permite a los minoristas ofrecer la mejor experiencia de compra para los compradores.

Un enfoque de tecnología innovadora para el servicio al cliente y el comercio combinará datos sobre nuestros comportamientos y elecciones con datos sobre productos y atributos de productos para crear la mejor experiencia de compra. Este enfoque elimina las conjeturas de la compra y hace que la experiencia de compra sea más apreciable para todos.

El aprendizaje automático es uno de los elementos centrales para la personalización, interpreta y procesa los datos de varias transmisiones como usuarios, negocios, patrones de comportamiento y compra, arquitectura del sitio, inventarios, etc. Y también correlaciona cada transmisión para formar contenidos consumibles para diversos fines.

Algunos beneficios que se me ocurren:

1. Ayuda a segmentar y crear la personalidad de los usuarios. (comprador frecuente de California, comprador, etc.)

2. Patrones de comportamiento en el sitio y de compra.

3. Mapeo de afinidades y correlación entre usuarios y contenidos del sitio, inventarios, etc. Ex-Utilizando el mecanismo de aprendizaje “Modelos de vecindad”, es posible encontrar usuarios y artículos similares, para recomendar el widget “comprados juntos con frecuencia”.

4. A través del mecanismo predictivo, también es posible obtener información sobre potenciales. (para un grupo de usuarios que compran “boletos de avión” cada Navidad (patrones de comportamiento de compra), para que algo de aprendizaje automático pueda prepararse para apuntar a ellos, para la próxima Navidad.

El aprendizaje automático permitirá a los especialistas en marketing tener una visión en tiempo real del comportamiento de los visitantes y actuar en consecuencia cuando el interés del visitante llegue a su punto máximo.

Actualmente, la tasa a la que los consumidores generan datos de intención supera ampliamente nuestra capacidad tecnológica actual para actuar en consecuencia. Las grandes empresas de tecnología aprovechan fácilmente grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa. Si los datos no se modelan, afectan los ingresos a través de la adquisición, conversión y retención de los consumidores. El análisis de datos es un esfuerzo complejo y costoso.

Mientras tanto, la personalización predictiva se promociona como la próxima gran ola de innovación. Y es muy prometedor para permitir a los especialistas en marketing un camino más fácil e inteligente hacia la generación de ingresos. AI apunta a un futuro en el que las máquinas pueden aprender de interacciones y datos pasados, lo que permite a los especialistas en marketing ayudar a los consumidores no solo con lo que dicen que quieren, sino también para anticipar sus necesidades futuras. El análisis predictivo conecta varias interacciones desconectadas que un consumidor tiene con una marca, en un flujo constante de mensajes que transita con ellos a medida que se mueven de un dispositivo a otro.

Las innovaciones están capacitando a los consumidores para que esperen más de las empresas en línea, y están creando un nuevo estándar de expectativa donde los vendedores deben anticipar las necesidades de los consumidores.

El marketing predictivo impulsado por IA lo hace posible mediante el análisis de datos históricos y la aplicación de lo que se aprende para mover al consumidor hacia una interacción deseada.

Con el aprendizaje automático, una plataforma de software inteligente puede tomar todos estos datos del cliente y construir modelos predictivos sobre ellos, operando no solo según lo que se ha programado en las reglas, sino también adaptándose al comportamiento de los visitantes sobre la marcha, en función de lo aprendido.

Aprender a leer y reconocer el contexto significa un vendedor más inteligente y un consumidor más informado. Inherente a este aprendizaje es la capacidad de hacer predicciones sobre el comportamiento futuro, conocer al cliente más íntimamente y ser proactivo en lugar de reactivo.

Obtenga más información sobre cómo beneficiarse del análisis predictivo.

Lamentablemente no siempre.

Lo que puede hacer es segmentar segmentos de clientes basados ​​en principios aprendidos para personalizar.

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