Pembelajaran Mesin dalam E-niaga – Masa Depan UX dan Belanja Online

Istilah "pasar" masih membawa jalan-jalan yang ramai, toko-toko tradisional, teriakan seruan dan penawaran, bau khas sayuran busuk bercampur dengan semua aroma, dan banyak lagi ke dalam pikiran kita. Tetapi hal-hal berubah sekarang. Hampir 3 miliar konsumen akan online mulai tahun 2022. Internet adalah pasar baru saat ini. Dengan demikian, gagasan pembelajaran mesin di eCommerce menjadi semakin luas.

E-niaga telah mengubah segalanya. Di eCommerce, pasar tidak ada secara fisik, namun seluruh kerumunan ada bersama Anda, secara virtual. Berbelanja tidak pernah senyaman ini dalam sejarah manusia seperti sekarang ini. E-niaga kini telah berkembang lebih jauh menjadi aplikasi seluler yang dirancang dan dikembangkan dengan baik. Selain itu, kemajuan di bidang pengembangan aplikasi seluler terus membentuk kembali konsep pasar. Ini telah mengubah bentuknya sedemikian rupa sehingga pasar modern dapat dipegang di tangan Anda atau disimpan dengan aman di saku Anda. Ya, kita berbicara tentang eCommerce seluler di sini.

Kami sedang dalam perjalanan untuk menjelajahi pembelajaran mesin di eCommerce untuk pengalaman belanja di masa depan. Pengaruh AI dalam pengembangan web semakin berkembang seiring dengan perkembangan teknologi terkini. Namun, sebelum kita terjun ke dunia Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin yang memesona, ada baiknya untuk melihat sekilas apa yang membuat situs web eCommerce begitu penting bagi pasar saat ini.

Apa fitur yang menentukan di situs eCommerce? Nah, dengan kondisi eksternal yang tetap sama, aspek terpenting dari toko eCommerce adalah rasa yang diberikannya kepada pembeli yang mengunjungi situs tersebut. Dalam istilah teknis, kami menyebutnya UX atau Pengalaman Pengguna. Mari kita lihat apa yang membuatnya begitu.

Apa Arti UX bagi Situs E-niaga

UX (Pengalaman Pengguna) dari situs web mana pun adalah tentang meramalkan harapan dan pola perilaku pengguna untuk membuat keterlibatan mereka menjadi interaktif dan produktif. Di situs eCommerce, fokusnya harus pada penyediaan pengalaman berbelanja yang sederhana, menarik, dan memuaskan bagi pengguna akhir Anda. UX adalah salah satu faktor utama dalam mendorong konversi di aplikasi eCommerce.

Di sini, pada titik ini, akan berguna untuk menggambarkan arti UI dan UX. Keduanya sering digunakan secara bergantian, yang secara konseptual tidak benar. UI atau Antarmuka Pengguna menyangkut tampilan situs web Anda dalam hal desain dan efek gabungannya pada estetika visual. UX atau Pengalaman Pengguna adalah tentang masuk ke dalam kepala pengguna Anda. Ini berfokus pada penempatan berbagai elemen pada halaman di mana pengguna berharap untuk menemukannya. UX adalah tentang tujuan, dan UI mendefinisikan fungsionalitas dan tampilan.

Sekarang, mari kita lihat mengapa UX lebih merupakan faktor penentu dalam mendorong konversi daripada UI. Kami akan menggunakan survei kecil pelanggan, di mana mereka diminta untuk memberikan alasan untuk meninggalkan gerobak saat berbelanja online.

Alasan untuk Meninggalkan Gerobak

Survei tersebut menguraikan beberapa faktor spesifik yang menunda pelanggan di Amerika Serikat saat berbelanja online. Jika Anda cukup waspada, ini adalah kata-kata mutiara yang dapat mengarahkan toko online Anda ke jalan baru menuju kesuksesan. Mari kita lihat lebih dekat:

Seorang pembeli mengeluarkan ponselnya untuk dua hal: pertama, untuk produk yang tidak tersedia di toko lokalnya, tetapi dia sangat membutuhkannya. Kedua, ketika dia membutuhkan produk dengan kualitas atau merek tertentu dan itu juga dengan harga penawaran. Dalam kasus pertama, pembeli mengharapkan kecepatan dari platform eCommerce, dan dalam kasus kedua, dia menginginkannya murah karena dia memiliki dompet yang ketat.

Survei pertama menunjukkan biaya sebagai salah satu alasan utama bagi pembeli untuk menjatuhkan troli di halaman checkout. Penyebab lainnya adalah kesalahan kode diskon, waktu pengiriman yang lama, kesalahan yang muncul di tahap pembayaran, yang lagi-lagi sangat mengganggu. Survei kedua menyoroti keamanan, penempatan detail produk yang tidak tepat, ketidakmampuan untuk menavigasi dan membandingkan produk, dan akhirnya, kesulitan dalam memasukkan input. Jadi pembeli yang memiliki urgensi, serta keterbatasan anggaran, bisa kecewa dengan website eCommerce Anda.

Tetapi perhatian kami adalah pada hal-hal yang dapat kami kendalikan. Anda tidak dapat mempercepat proses pengiriman produk dari India ke Amerika Serikat. Pesawat memiliki batasan kecepatan terbang! Anda juga tidak dapat memaksa agen Anda untuk menurunkan harga produk? Jadi salurkan energi Anda pada area yang dapat Anda tingkatkan.

Tingkatkan Pengalaman Pengguna

Jika Anda melihat kedua survei di atas, Anda akan melihat bahwa ada sesuatu yang dapat Anda kerjakan, dan itu adalah UX (User Experience). Menempatkan detail produk di tempat yang diharapkan pembeli untuk dilihat adalah masalah struktur UX yang cerdas. Meningkatkan navigasi, menyederhanakan input, menyediakan konten dan informasi yang menarik, dll. adalah dasar-dasar desain UX yang baik.

Kami dapat menyimpulkan bahwa UX yang buruk yang menyebabkan penjualan di aplikasi eCommerce gagal. Itu hanya karena mereka tidak hanya membantu pengguna mendapatkan produk yang tepat. 70-85% dari gerobak yang ditinggalkan di sektor ritel tidak lain adalah peluang yang terlewatkan. Mereka mengetuk pintu Anda, dan Anda tidak mendengarkan. Tetapi dengan UX yang responsif, lebih banyak lagi yang bisa dilakukan.

Sekarang, muncul pertanyaan, apa yang membuat UX menarik? Apakah ada pedoman desain UX dan daftar periksa pengoptimalan toko aplikasi yang akan membantu Anda berbaur dengan tren terbaru dalam pengembangan aplikasi seluler untuk menarik perhatian pembeli?

Pembelajaran Mesin dalam E-niaga – Membuat UX Menarik

Menurut pendiri Adaptive Path, Jesse James Garrett, ada lima elemen kunci UX. Dia menyarankan bahwa dalam desain UX yang menarik, kelima elemen ini harus menemukan sinergi dan muncul satu demi satu. Mari kita lihat apa saja lima komponen penting tersebut.

1. Strategi – Ini adalah elemen fundamental, akarnya. Pada tahap ini, model bisnis Anda, pelanggan, dan produk, dll. diteliti secara detail.
2. Lingkup – Di sini, fungsi dan konten ditentukan. Aspek fungsional melibatkan fitur produk dan bagaimana fitur ini cocok satu sama lain. Fitur akan mencakup apa yang dicari Pengguna. Bagian konten adalah tentang memberikan informasi untuk produk. Ini mencakup deskripsi yang relevan, gambar, audio, elemen video, dll.
3. Struktur – Ada dua sub-elemen dalam struktur, yaitu desain interaksi dan arsitektur informasi. Desain interaksi adalah tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan produk dan bagaimana sistem meresponsnya. Arsitektur informasi adalah tentang pengaturan konten dan organisasi untuk memudahkan pemahaman manusia.
4. Skelton – Ini adalah bagian visual dari desain yang berinteraksi dengan kita sebagai pengguna. Kerangka membuat pengguna berinteraksi dengan fungsionalitas situs web. Navigasi, elemen antarmuka semuanya termasuk dalam kategori ini. Banyak alat desain UX dapat membantu Anda meningkatkan bagian penting ini.
5. Permukaan – Totalitas pekerjaan mewakili permukaan. Ini mencerminkan semua keputusan yang dibuat mengenai tampilan aplikasi atau situs web akhir, tata letak, tipografi, warna, dll.

Ini adalah hal-hal yang perlu dipertimbangkan saat membuat desain UX dasar. Namun, ketika datang ke situs eCommerce, Anda perlu mengembangkan dasar-dasar ini.

Perilaku Pelanggan, UX, dan Pembelajaran Mesin di E-niaga

UX yang baik akhirnya tergantung pada seberapa baik Anda memprediksi perilaku pelanggan dan seberapa berurutan dan intuitif desain Anda untuk membawa pembeli melalui jalur desain Anda dengan mudah. Namun, itu mudah diucapkan daripada dilakukan. Analisis perilaku pelanggan adalah salah satu tugas yang paling menantang dalam analitik dan membutuhkan pengumpulan dan pemrosesan data besar-besaran. Di sinilah pembelajaran mesin di eCommerce menjadi fokus. Kemampuan jaringan saraf tiruan untuk mempelajari kebiasaan, preferensi, perasaan, suka, dan tidak suka pembeli dapat membalikkan keadaan untuk industri pengembangan perangkat lunak.

Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana aplikasi eCommerce, UX, dan Kecerdasan Buatan cocok bersama. Sebenarnya, UX, eCommerce, dan pembelajaran mesin berada dalam lingkaran setan evolusi yang dipicu sendiri. Gambar di bawah menjelaskannya dengan lebih efektif.

Saat pengguna datang ke toko atau aplikasi eCommerce Anda, mereka pertama kali berinteraksi dengan desain UX dan UI Anda saat ini. Cara mereka bergerak melalui situs, klik mereka, pilihan mereka, jeda dan pengabaian atau melanjutkan, dll. terus dikumpulkan oleh jaringan saraf. Selain itu, kemampuan pembelajaran mesin kemudian merespons lebih baik ketika perilaku pengguna yang serupa dimulai dengan pengalaman dari masa lalu. Oleh karena itu, pengalaman pengguna baru dengan wawasan dari pengalaman pertama berkembang seiring waktu. Semakin banyak mesin belajar, semakin akurat dan beragam responsnya terhadap harapan pengguna.

Akhirnya, konsumen datang online untuk mengumpulkan data sendiri. Di tengah semua kata besar seperti AI, pembelajaran mesin di eCommerce, JST, Anda tidak boleh lupa bahwa pelanggan yang Anda targetkan memiliki kecerdasannya sendiri. Dan itu adalah kekuatan aplikasi Anda untuk mengesankan kecerdasan ini yang mendorong kunjungan ke konversi.

Masa Depan Belanja dan Pembelajaran Mesin di E-niaga

Pembelajaran mesin memunculkan sensasi sedemikian rupa sehingga seseorang terkadang dipaksa untuk bertanya-tanya tentang kemungkinan hal itu mengenai kita dalam kehidupan nyata. Tapi, lain kali Anda berbelanja di amazon dan menemukan rekomendasi untuk Anda dan tergoda untuk menggeser jari Anda ke kiri dan ke kanan. Ketahuilah bahwa Pembelajaran mesin di eCommerce berdenyut dengan kehidupan. Misalnya, asisten pribadi seperti Siri, Alexa, navigasi prediktif, pemfilteran email cerdas (untuk menghindari email spam) semuanya terjadi sekarang.

Masa depan belanja sedang dibuat di tangan AI yang mumpuni. Mari kita lihat bagaimana pembelajaran mesin di eCommerce akan membuat pengalaman berbelanja menjadi unik.

Gunakan Agen Penjualan Virtual

Ya, istilahnya cukup klise, bisa dimaklumi. Namun, sebelum Anda menggulir, pikirkan apa yang membuat toko fisik meskipun tidak nyaman melakukan konversi per kunjungan yang lebih baik daripada toko online?

Anda memasuki toko buah-buahan kering, hanya karena terlihat sangat bagus dengan semua warna pencahayaan. Dan Anda bertemu dengan petugas penjualan, dia mengikuti Anda berkeliling pada jarak yang aman dan setiap kali kaki Anda berhenti di depan toples buah kering blackberry. Dia menawarkan Anda percobaan. Anda mengunyah buah kering dan dia menuliskan kalimat: "blackberry sangat baik untuk kekebalan, Anda tahu, banyak dokter membeli dari kami."

Dan Anda berkeliaran di sekitar toko dan dengan dia menemani, Anda melakukan pembelian $ 50 plus. Dia dengan hangat mengambil alih keranjang Anda, memprosesnya dengan senyum, dan obrolan santai, dan Anda berjalan keluar dengan perasaan bahagia dan yakin bahwa itu memang bernilai setiap sen.

Apa yang baru saja terjadi? Jika Anda mengabaikan pertanyaan tentang kelayakan, apakah Anda melihat apa yang dapat dilakukan oleh perusahaan yang menarik untuk Anda lakukan? Bagaimana mereka mempengaruhi pendapat Anda secara halus dan persuasif?

Sekarang, bayangkan Anda memasuki situs eCommerce tradisional. Anda sendirian, dan Anda melewati tangkapan layar buah-buahan kering itu tanpa ada yang menawarkan Anda beberapa poin bonus. Hasilnya adalah Anda menutup situs dan menemukan sesuatu yang lebih baik untuk dilakukan. Atau Anda melakukan pembelian senilai maksimum beberapa dolar.

Jadi, ada perbedaan mencolok antara situs web yang menarik dan yang pasif. Tenaga penjual adalah agen yang berpengaruh di toko fisik, dan agen virtual akan menjadi salah satu fitur menonjol yang akan membuat pembelajaran mesin di eCommerce berhasil.

Asisten Virtual – Contoh Pembelajaran Mesin di E-niaga

Misalnya, lihat agen virtual fantastis ini dari eBay, yang disebut ShopBot. Asisten seperti ShopBot, membantu Anda menemukan produk yang tepat dari satu miliar lebih daftar eBay.

Dengan ShopBot, pengalaman berbelanja Anda benar-benar mewah. Yang harus Anda lakukan adalah mengklik buka eBay dan beri tahu agen apa yang Anda cari, dan ShopBot akan menangani sisanya untuk Anda. Ini akan mengajukan pertanyaan spesifik untuk mengoptimalkan dan menyempurnakan pencarian untuk memberi pembeli informasi yang paling relevan.

Namun, ingat bahwa agen virtual adalah sesuatu yang dapat menyediakan setidaknya satu layanan untuk permintaan pengguna, sedangkan chatbot tidak perlu melakukannya.

Menawarkan Rekomendasi Produk

Pembeli online sering memiliki perasaan ini ketika situs web yang mereka kunjungi penuh dengan barang-barang yang baru saja mereka bawa. Yah, itu bukan kebetulan belaka. Ada sistem pembelajaran mesin yang brilian yang bekerja di belakangnya. Faktanya, algoritma beberapa tahun yang lalu dilakukan secara manual untuk mencocokkan pengguna. Kemudian, sering kali keliru dan membutuhkan banyak waktu untuk diterapkan.

Namun, pemberi rekomendasi modern mengikuti baik algoritma kolaboratif atau algoritma penyaringan berbasis konten. Pemfilteran kolaboratif bekerja dengan mempelajari pengguna yang memiliki selera yang sama untuk item tertentu dan kemudian membuat daftar item dengan menggabungkan peringkat yang diberikan oleh pengguna.

Pemfilteran berbasis konten, di sisi lain, mengambil konten produk tertentu dan mencoba mencocokkan konten dari profil pengguna. Ini berusaha untuk menghubungkan konten melalui permutasi dan kombinasi untuk membangun korelasi tertentu. Jadi, untuk menerapkan ini, desain UX perlu memberi harga informasi penting dari klien.

Selain itu, ada kemungkinan bahwa fitur ini dapat merevolusi pembelajaran mesin di eCommerce ke proporsi baru.

Karena menurut lembaga pemeringkat aplikasi seluler Clutch. com hampir 75% konsumen cenderung membeli produk yang muncul berdasarkan rekomendasi pribadi mereka. Psikologi yang mendasari di balik ini adalah bahwa personalisasi melibatkan pembeli dengan sangat erat. Ini seperti mengunjungi toko kelontong tetangga Anda yang ramah. Anda menemukan semua yang Anda harapkan, dan sebagai pengguna, Anda memang merasa hebat.

Jadikan Hasil Pencarian Tepat dan Kohesif dengan Pembelajaran Mesin di E-niaga

Mesin pencari sedang dalam pencarian untuk membuat internet seramah mungkin. Pembaruan Google Bert baru-baru ini merupakan indikasi tren penyederhanaan ini. Pembaruan Bert cenderung menyelaraskan mesin pencari untuk merespons lebih dekat ke bahasa alami, karena orang suka menggunakan pencarian suara. Jadi, ada fokus yang jelas untuk melayani harapan pengguna yang mencari daripada mematuhi standar literatur bahasa Inggris. Sekarang lebih tentang memahami maksud pencarian dan memberikan Pengguna hasil pencarian yang paling relevan.

Pembelajaran mesin sedang dalam perjalanan untuk membuat pencarian di situs web E-niaga seperti Amazon dan eBay sangat nyaman bagi pembeli. Cara pencarian produk berhubungan dengan kebutuhan aktual pelanggan Anda sangat penting dalam mengubah pencarian menjadi konversi. Saat ini, jika Anda mencari "cincin pernikahan India" di Amazon, Anda akan mendapatkan hasil pencarian yang cocok untuk kalung India. Di sisi lain, jika seseorang menelusuri dengan cara yang tidak biasa seperti “cincin nikah India”, maka itu akan menampilkan baja tahan karat dan cincin terkait. Meskipun diketahui bahwa orang India lebih memilih emas untuk pernikahan mereka.

Dengan pembelajaran mesin, skenario hasil yang tidak masuk akal seperti itu tidak akan muncul. Kemampuan algoritme pembelajaran mesin untuk memanfaatkan situs Anda dan metrik akan melihat hasil pencarian berdasarkan prioritas tingkat klik, tingkat pembelian, ulasan purna jual, dll. Akibatnya, ini berarti produk dengan peringkat pelanggan tinggi, ketersediaan produk, dll. berada di puncak daftar.

Terapkan Chatbot Cerdas

Situs web sekarang menjadi percakapan. Dan ketika kita mengatakan "percakapan," itu adalah masalah nyata di sini. Chatbots bukan lagi obrolan terprogram kuno yang merespons pertanyaan Anda secara mekanis. Chatbot baru itu cerdas, dan pembelajaran mesin menghidupkan bot ini.

Setiap kali Anda membeli di toko eCommerce, itu menjadi hidup dan mengajukan pertanyaan kepada Anda. Itu terus mengajukan pertanyaan kepada Anda untuk mengembangkan korelasi yang pasti. Pelatihan chatbots dalam bahasa alami dengan kapasitas untuk berkomunikasi tentang produk yang berbeda akan menjadi tren berikutnya di eCommerce. Tepatnya, perusahaan besar seperti Google, Microsoft, dan raksasa teknologi lainnya semuanya ingin membuat internet mampu melakukan konversi sederhana dan biasa saja. Di dunia di mana tata bahasa Inggris menghalangi orang dari budaya yang berbeda untuk menggunakan internet sepenuhnya, ini adalah perkembangan yang positif.

Percakapan dengan chatbot menggunakan pembelajaran mesin di eCommerce di masa mendatang mungkin terlihat seperti ini:

Bot: Hei, lagi, mencari topi musim panas merah muda itu?

Anda: Tidak, saya lewat. . .

Bot: Jill baru saja memposting cerita Insta, dan sepertinya dia sedang berkemas untuk trekking.

Kamu : hmm. . .kamu pintar !!!

Bot: Terima kasih, tidak apa-apa, saya juga tahu bahwa Anda mencari sepatu trekking dan itu juga yang merah …

You: Whoa…tidak mungkin…ini epik. Kamu benar.

Chatbot Interaktif – Contoh Pembelajaran Mesin di E-niaga

Sudah ada banyak chatbot yang memanfaatkan AI untuk memberikan pengalaman terbaik kepada pengguna dalam hal UX dan pengalaman berbelanja yang luar biasa.

SnapTravel menggunakan chatbot interaktif yang mengumpulkan detail tentang perjalanan Anda. Ini mengumpulkan informasi tentang perjalanan Anda melalui percakapan. Dan pada akhir pembicaraan, itu akan memberi Anda semua nama hotel, penginapan, dan restoran yang termasuk dalam rute perjalanan Anda. Wisatawan akan menyukai aplikasi ini karena hal yang paling berantakan dalam perjalanan adalah membuat rencana. Setelah Anda melakukan dua atau tiga percakapan dengan kapal Snap Travel, kemungkinan besar Anda akan menemukan cetak biru yang sesuai dengan pikiran Anda.

Pemberitahuan Push Cerdas

Sudah diketahui dengan baik bahwa pemberitahuan push adalah fitur penting dari aplikasi eCommerce mana pun. Anda mungkin sudah mendapatkan satu dari penawaran penjualan musim dingin terbaru Amazon. Tapi dorongan cerdas melampaui itu.

Pemberitahuan push pintar adalah tentang mempelajari perilaku pengguna, kebiasaan, dan menguraikan konten media sosial dan rencana pengguna. Clari adalah contoh kehidupan nyata yang sangat baik tentang apa yang tersedia untuk eCommerce.

Clari dapat memperkirakan penjualan dengan menggunakan AI untuk memprediksi di mana pembelian Anda pada akhir kuartal ini. Terutama, pemberitahuan push-pintar akan melibatkan analisis stok barang, tanggal kedaluwarsa, dan perencanaan penjualan dengan festival, kebiasaan musiman, dan kecenderungan umum konsumen. Misalnya, jika Anda berencana untuk mengunjungi orang tua Anda di musim dingin ini, seperti yang terakhir, maka smart push akan memberi tahu Anda ketika ada penawaran untuk selimut. (Ini mengingat dari percakapan chatbot Anda baru-baru ini bahwa Anda mencari selimut baru dan dikombinasikan dengan jadwal tahunan Anda, tawaran itu menemukan Anda pada waktu yang tepat.)

Pencarian Visual sebagai Pembelajaran Mesin di E-niaga

Sering terjadi bahwa Anda telah melihat jam tangan klasik di salah satu konferensi dewan tersebut. Tapi tidak mungkin kau bertanya. Cerita tidak berakhir di situ.

Di dunia di mana pembelajaran mesin di eCommerce mengubah tampilan dan nuansa situs web, ceritanya tidak pernah berakhir. Anda menggali sesi foto grup dan memperbesar jam tangan dan memasukkannya ke dalam bilah pencarian virtual. Dan, dalam hitungan detik, semua kemungkinan merek yang membuat jam tangan tersebut tersedia untuk Anda, hanya dengan sekali klik.

Pencarian visual mungkin tampak utopis bagi Anda, tetapi kemudian Anda terkejut.

IKEA yang bekerja pada pencarian visual GrokStyle adalah contoh sempurna. Fungsionalitas titik-dan-pencarian adalah sorotan di sini.

Fitur ini tersedia di aplikasi iOS mereka dan merupakan deklarasi dari apa yang dapat kita harapkan di masa depan. Yang harus Anda lakukan adalah memindai gambar dengan furnitur favorit Anda dan mengunggahnya ke dalam aplikasi. Anda juga dapat menambahkan foto dari galeri dan mencari. Dan itu memberi Anda semua produk serupa.

Ux dan Pembelajaran Mesin dalam E-niaga – Penutup

Kemajuan yang kami buat dengan AI, pembelajaran mesin, dan teknologi terkait lainnya merupakan indikasi yang jelas tentang masa depan belanja yang prospektif. Toko eCommerce di seluler atau web, jika mau mengadopsi UX yang dipersonalisasi pasti akan sukses, dibandingkan dengan desain berbunga-bunga dengan niat pengguna yang lemah dalam pikiran. Pembelajaran mesin hadir untuk membantu desainer dalam mengembangkan persepsi pengguna yang lebih baik melalui umpan balik chatbot dan analitik perilaku pengguna. Masa depan pembentukan memang sedang dibuat, dan kita dapat mengharapkan banyak keajaiban dalam beberapa hari mendatang.