Uczenie maszynowe w e-commerce – przyszłość UX i zakupów online

Termin „rynek” wciąż przywodzi na myśl tętniące życiem ulice, tradycyjne sklepy, wykrzykiwane puenty i oferty, specyficzny smród zgniłych warzyw zmieszanych ze wszystkimi aromatami i wiele więcej. Ale teraz wszystko się zmienia. Prawie 3 miliardy konsumentów będzie online od 2022 roku. Internet jest dziś nowym rynkiem. Tym samym pojęcie uczenia maszynowego w eCommerce staje się coraz bardziej rozpowszechnione.

E-commerce zmienił wszystko. W eCommerce rynek fizycznie nie istnieje, ale cały tłum jest tam z Tobą, wirtualnie. Zakupy nigdy w historii ludzkości nie były tak wygodne, jak teraz. E-commerce przekształcił się teraz w dobrze zaprojektowane i opracowane aplikacje mobilne. Ponadto postęp w dziedzinie tworzenia aplikacji mobilnych nieustannie zmienia koncepcję rynku. Przekształcił go tak bardzo, że nowoczesny market może być trzymany w dłoni lub bezpiecznie trzymany w kieszeniach. Tak, mówimy tutaj o mobilnym eCommerce.

Jesteśmy w podróży, aby zbadać, co uczenie maszynowe w eCommerce ma dla przyszłych doświadczeń zakupowych. Wpływ sztucznej inteligencji na tworzenie stron internetowych rośnie wraz z najnowszymi osiągnięciami technologicznymi. Zanim jednak wskoczymy w hipnotyzujący świat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, warto rzucić okiem, aby zobaczyć, co sprawia, że ​​witryna eCommerce jest tak ważna dla dzisiejszego rynku.

Jaka jest funkcja definiująca witrynę eCommerce? Cóż, przy niezmienionych warunkach zewnętrznych, najważniejszym aspektem sklepu eCommerce jest wrażenie, jakie dostarcza kupującemu, który odwiedza tę witrynę. Technicznie nazywamy to UX lub User Experience. Zobaczmy, co sprawia, że ​​tak jest.

Co oznacza UX dla witryny e-commerce

UX (User Experience) każdej strony internetowej polega na przewidywaniu oczekiwań i wzorców zachowań użytkownika, aby jego zaangażowanie było interaktywne i produktywne. W witrynie eCommerce należy skupić się na zapewnieniu użytkownikom końcowym prostych, angażujących i satysfakcjonujących zakupów. UX jest jednym z głównych czynników napędzających konwersje w aplikacji eCommerce.

W tym momencie przydatne będzie nakreślenie znaczenia UI i UX. Te dwa są często używane zamiennie, co nie jest poprawne koncepcyjnie. UI lub User Interface dotyczy wyglądu Twojej witryny pod względem projektów i ich łącznego wpływu na estetykę wizualną. UX lub User Experience polega na dotarciu do głowy użytkownika. Koncentruje się na umieszczaniu różnych elementów na stronie, na której użytkownik spodziewa się je znaleźć. UX dotyczy celu, a UI definiuje funkcjonalność i wygląd.

Zobaczmy teraz, dlaczego UX jest bardziej decydującym czynnikiem w generowaniu konwersji niż interfejs użytkownika. Skorzystamy z małej ankiety wśród klientów, w której poproszono ich o podanie powodów porzucenia koszyków podczas zakupów online.

Powody porzucania wózków

Ankieta przedstawia niektóre konkretne czynniki, które zniechęcają klientów w Stanach Zjednoczonych do robienia zakupów online. Jeśli jesteś wystarczająco uważny, to są to perły mądrości, które mogą wprowadzić Twój sklep internetowy na nową drogę do sukcesu. Przyjrzyjmy się temu bliżej:

Kupujący wyciąga swój telefon z dwóch rzeczy: po pierwsze, dla produktów, których nie ma w jego lokalnym sklepie, ale których pilnie potrzebuje. Po drugie, gdy potrzebuje produktu określonej jakości lub konkretnej marki i to również w cenie ofertowej. W pierwszym przypadku kupujący oczekuje szybkości od platformy eCommerce, a w drugim chce tanio, bo ma napięty portfel.

Pierwsza ankieta wskazuje na koszty jako jeden z głównych powodów, dla których kupujący upuszczają koszyk na stronie kasy. Inne przyczyny to błędy kodu rabatowego, długi czas wysyłki, błąd pojawiający się na etapie płatności, co znowu jest bardzo denerwujące. Druga ankieta zwraca uwagę na bezpieczeństwo, niewłaściwe umieszczanie szczegółów produktu, niemożność nawigacji i porównywania produktów, a wreszcie trudności we wprowadzaniu danych wejściowych. Tak więc kupujący, którzy mają pilną potrzebę, a także ograniczenia budżetowe, mogą być rozczarowani Twoją witryną eCommerce.

Ale naszą troską są rzeczy, które możemy kontrolować. Nie możesz przyspieszyć procesu wysyłki produktu z Indii do Stanów Zjednoczonych. Samolot ma ograniczenie prędkości lotu! Ani nie możesz zmusić swoich agentów do obniżenia cen produktów? Skieruj więc swoją energię na obszary, które możesz poprawić.

Popraw doświadczenie użytkownika

Jeśli ponownie przyjrzysz się powyższej ankiecie, zobaczysz, że jest coś, nad czym możesz popracować, a jest to UX (User Experience). Umieszczanie szczegółów produktu tam, gdzie kupujący oczekują, że zobaczą, jest kwestią inteligentnej struktury UX. Poprawa nawigacji, uproszczenie danych wejściowych, dostarczanie atrakcyjnych treści i informacji itp. to podstawy dobrego projektu UX.

Można podsumować, że to kiepski UX powoduje, że sprzedaż w aplikacjach eCommerce spada. Dzieje się tak dlatego, że nie tylko pomagają użytkownikom w dotarciu do właściwych produktów. 70-85% tych porzuconych wózków w sektorze detalicznym to nic innego jak stracone okazje. To było pukanie do twoich drzwi, a ty nie słuchałeś. Ale dzięki responsywnemu UX możliwe jest znacznie więcej.

Teraz pojawia się pytanie, co sprawia, że ​​UX jest angażujący? Czy istnieją jakieś wytyczne dotyczące projektowania UX i lista kontrolna optymalizacji sklepu z aplikacjami, które pomogą Ci wtopić się w najnowsze trendy w tworzeniu aplikacji mobilnych i przyciągnąć uwagę kupującego?

Uczenie maszynowe w e-commerce – angażowanie UX

Według założyciela Adaptive Path, Jesse Jamesa Garretta, istnieje pięć kluczowych elementów UX. Sugeruje, że w angażującym projekcie UX te pięć elementów powinno znaleźć synergię i następować jeden po drugim. Przyjrzyjmy się pięciu zasadniczym elementom.

1. Strategia – Jest to element fundamentalny, korzeń. Na tym etapie szczegółowo badany jest Twój model biznesowy, klienci, produkt itp.
2. Zakres – tutaj określane są funkcje i zawartość. Aspekty funkcjonalne dotyczą cech produktu i tego, jak te cechy dobrze do siebie pasują. Funkcje obejmują to, czego szuka Użytkownik. Część treści dotyczy podania informacji o produkcie. Zawiera odpowiedni opis, obrazy, elementy audio, wideo itp.
3. Struktura — w strukturze znajdują się dwa podelementy, którymi są projektowanie interakcji i architektura informacji. Projekt interakcji dotyczy tego, w jaki sposób użytkownik wchodzi w interakcję z produktem i jak system na to reaguje. Architektura informacji polega na rozmieszczeniu treści i organizacji w celu ułatwienia zrozumienia przez ludzi.
4. Skelton – To wizualna część projektu, z którą wchodzimy w interakcję jako użytkownicy. Szkielet umożliwia interakcję użytkownika z funkcjonalnością serwisu. Nawigacja, elementy interfejsu należą do tej kategorii. Liczne narzędzia do projektowania UX mogą pomóc w ulepszeniu tej ważnej części.
5. Powierzchnia – całość pracy reprezentuje powierzchnię. Odzwierciedla wszystkie podjęte decyzje dotyczące wyglądu finalnej aplikacji lub strony internetowej, układu, typografii, kolorów itp.

Są to rzeczy, które należy wziąć pod uwagę podczas tworzenia podstawowych projektów UX. Jednak jeśli chodzi o witryny eCommerce, musisz rozwinąć te podstawy.

Zachowanie klienta, UX i uczenie maszynowe w e-commerce

Dobry UX w końcu sprowadza się do tego, jak dobrze przewidziałeś zachowanie klientów oraz jak sekwencyjny i intuicyjny był twój projekt, aby z łatwością poprowadzić kupujących przez twoją ścieżkę projektowania. Jednak łatwo powiedzieć, niż zrobić. Analiza zachowań klientów jest jednym z najtrudniejszych zadań w analityce i wymaga ogromnego gromadzenia i przetwarzania danych. To tutaj skupia się na uczeniu maszynowym w eCommerce. Zdolność sztucznych sieci neuronowych do uczenia się nawyków, preferencji, uczuć, upodobań i niechęci kupujących może odwrócić losy branży programistycznej.

Być może zastanawiasz się, jak pasują do siebie aplikacje eCommerce, UX i sztuczna inteligencja. W rzeczywistości UX, eCommerce i uczenie maszynowe znajdują się w błędnym kole ewolucji zainicjowanej przez siebie. Poniższy rysunek wyjaśnia to bardziej efektywnie.

Kiedy użytkownicy przychodzą do Twojego sklepu lub aplikacji eCommerce, najpierw wchodzą w interakcję z Twoimi obecnymi projektami UX i UI. Sposób, w jaki poruszają się po witrynie, ich kliknięcia, ich wybór, przerwy, porzucanie lub kontynuowanie itp. są stale gromadzone przez sieci neuronowe. Co więcej, możliwości uczenia maszynowego reagują lepiej, gdy podobne zachowanie użytkownika zaczyna się od doświadczenia z przeszłości. W związku z tym nowe środowisko użytkownika z wglądem z pierwszego doświadczenia rozwija się z czasem. Im więcej maszyna się nauczy, tym dokładniejsza i zróżnicowana będzie jej reakcja na oczekiwania użytkowników.

Wreszcie, konsumenci wchodzą do sieci, aby samodzielnie zbierać dane. Wśród wszystkich wielkich słów, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe w eCommerce, ANN, nie możesz zapominać, że klienci, do których kierujesz reklamy, mają własną inteligencję. To właśnie siła Twoich aplikacji wpływa na tę inteligencję, która powoduje, że wizyta staje się konwersją.

Przyszłość zakupów i uczenia maszynowego w e-commerce

Uczenie maszynowe wywołuje taki szum, że czasami trzeba się zastanawiać, czy w prawdziwym życiu może nas uderzyć. Ale następnym razem, gdy zrobisz zakupy na amazon i znajdziesz rekomendacje dla siebie, kusi Cię, aby przesuwać palcem w lewo i dalej. Wiedz, że uczenie maszynowe w eCommerce tętni życiem. Na przykład osobiści asystenci, tacy jak Siri, Alexa, nawigacja przewidująca, inteligentne filtrowanie e-maili (w celu uniknięcia wiadomości spamowych) są teraz dostępne.

Przyszłość zakupów jest w trakcie tworzenia w zdolnych rękach sztucznej inteligencji. Zobaczmy, jak uczenie maszynowe w eCommerce sprawi, że zakupy będą wyjątkowym doświadczeniem.

Użyj wirtualnego agenta sprzedaży

Tak, termin jest dość banalny, to zrozumiałe. Ale zanim zaczniesz przewijać, zastanów się, co sprawia, że ​​sklep fizyczny, choć niewygodny, zapewnia lepszą konwersję na wizytę niż sklep internetowy?

Wchodzisz do sklepu z suszonymi owocami tylko dlatego, że wyglądał tak dobrze we wszystkich kolorach oświetlenia. I spotykasz sprzedawcę, który podąża za tobą z bezpiecznej odległości i ilekroć twoja stopa zatrzymuje się przed słoikiem z suszonymi owocami jeżyn. Oferuje ci próbę. Przeżuwasz suchy owoc, a on dodaje: „jeżyny są tak dobre na odporność, wiesz, wielu lekarzy kupuje u nas”.

A ty włóczysz się po sklepie i wraz z nim robisz 50$ plus zakup. Ciepło przejmuje Twój koszyk, przetwarza go z uśmiechem i luźnymi pogawędkami, a Ty wychodzisz szczęśliwy i przekonany, że rzeczywiście był wart każdego grosza.

Co się stało? Jeśli pominiesz pytanie o godność, czy wiesz, do czego może cię zmusić angażująca firma? Jak subtelnie i przekonująco wpływają na Twoją opinię?

Teraz wyobraź sobie, że wchodzisz do tradycyjnej witryny eCommerce. Jesteś sam i przechodzisz przez zrzuty ekranu z suszonymi owocami bez nikogo, kto oferuje ci punkty bonusowe. W rezultacie zamykasz witrynę i znajdujesz coś lepszego do zrobienia. Lub dokonujesz zakupu o wartości maksymalnie kilku dolarów.

Tak więc istnieje ogromna różnica między witryną angażującą a pasywną. Sprzedawca jest skutecznym agentem w fizycznym sklepie, a wirtualny agent będzie jedyną znaczącą funkcją, która sprawi, że uczenie maszynowe w eCommerce odniesie sukces.

Wirtualny Asystent – ​​przykład uczenia maszynowego w e-commerce

Na przykład sprawdź tego fantastycznego wirtualnego agenta z serwisu eBay, którego nazywa ShopBot. Asystent, taki jak ShopBot, pomaga znaleźć odpowiedni produkt z ponad miliarda aukcji eBay.

Dzięki ShopBot Twoje zakupy to czysty luksus. Wszystko, co musisz zrobić, to kliknąć otwórz eBay i powiedzieć agentowi, czego szukasz, a ShopBot zajmie się resztą za Ciebie. Zada konkretne pytania, aby zoptymalizować i dostroić wyszukiwanie, aby dać kupującemu najtrafniejsze informacje.

Pamiętaj jednak, że wirtualny agent to coś, co może zapewnić przynajmniej jedną usługę na zapytania użytkownika, podczas gdy chatboty nie muszą tego robić.

Oferta Rekomendacje Produktowe

Kupujący online często mają to uczucie, gdy odwiedzane przez nich witryny internetowe są pełne rzeczy, które niedawno przynieśli. Cóż, to nie przypadek. Stoi za nim genialny system uczenia maszynowego. W rzeczywistości algorytmy sprzed kilku lat były wykonywane ręcznie, aby dopasować użytkowników. Wtedy często było to błędne i zajęło dużo czasu.

Jednak współcześni rekomendujący stosują albo algorytm współpracy, albo algorytm filtrowania oparty na treści. Filtrowanie zespołowe polega na badaniu użytkowników o podobnym upodobaniu do poszczególnych pozycji, a następnie tworzy listę pozycji, łącząc oceny wystawione przez użytkowników.

Z drugiej strony filtrowanie oparte na treści pobiera treść konkretnego produktu i próbuje dopasować treść z profilu użytkownika. Stara się łączyć treści poprzez permutacje i kombinacje w celu ustalenia określonej korelacji. Tak więc, aby to wdrożyć, projekty UX muszą wyceniać istotne informacje od klientów.

Co więcej, istnieje duże prawdopodobieństwo, że ta funkcja może zrewolucjonizować uczenie maszynowe w eCommerce do nowych rozmiarów.

Ponieważ według agencji oceniającej aplikacje mobilne Clutch. com prawie 75% konsumentów jest skłonnych do kupowania produktów, które pojawiają się na podstawie ich spersonalizowanych rekomendacji. Psychologia leżąca u podstaw tego polega na tym, że personalizacja bardzo blisko angażuje kupujących. To jak wizyta w sklepie spożywczym przyjaciela. Znajdziesz wszystko tam, gdzie oczekiwałeś, a jako użytkownik naprawdę czujesz się świetnie.

Spraw, aby wyniki wyszukiwania były precyzyjne i spójne dzięki uczeniu maszynowemu w e-commerce

Wyszukiwarki dążą do tego, aby internet był jak najbardziej przyjazny dla użytkownika. Ostatnia aktualizacja Google Bert wskazuje na ten uproszczony trend. Aktualizacja Berta ma tendencję do dostosowywania wyszukiwarek, aby odpowiadały bliżej języka naturalnego, ponieważ ludzie uwielbiają korzystać z wyszukiwania głosowego. Wyraźny jest więc nacisk na spełnienie oczekiwań użytkownika wyszukującego, a nie na spełnianie standardów literatury angielskiej. Teraz chodzi bardziej o zrozumienie intencji wyszukiwania i dostarczenie Użytkownikowi najtrafniejszych wyników wyszukiwania.

Uczenie maszynowe jest już na dobrej drodze, aby wyszukiwanie w witrynach e-commerce, takich jak Amazon i eBay, było bardzo wygodne dla kupujących. Sposób, w jaki wyszukiwanie produktów odnosi się do rzeczywistych potrzeb klienta, ma kluczowe znaczenie dla przekształcania wyszukiwań w konwersje. W tej chwili, jeśli wyszukasz „indyjskie obrączki ślubne” na Amazon, otrzymasz wyniki wyszukiwania odpowiednie dla indyjskich naszyjników. Z drugiej strony, jeśli ktoś szuka w nietypowy sposób, jak „indyjskie obrączki małżeńskie”, to pokazuje stal nierdzewną i powiązane pierścionki. Chociaż powszechnie wiadomo, że Hindusi wolą złoto na swoje wesela.

Dzięki uczeniu maszynowemu takie absurdalne scenariusze wyników się nie pojawią. Zdolność algorytmów uczenia maszynowego do korzystania z Twojej witryny i metryk spowoduje wyświetlenie wyników wyszukiwania w oparciu o priorytet klikalności, współczynniki zakupów, recenzje po sprzedaży itp. W konsekwencji oznacza to produkty o wysokim rankingu klientów, dostępności produktów, itp. na szczycie listy.

Zastosuj inteligentne chatboty

Strony internetowe stają się teraz konwersacyjne. A kiedy mówimy „konwersacyjne”, to tutaj jest prawdziwa okazja. Chatboty nie są już oldschoolowymi zaprogramowanymi czatami, które mechanicznie odpowiadają na Twoje zapytania. Nowe chatboty są inteligentne, a uczenie maszynowe ożywia te boty.

Za każdym razem, gdy kupujesz w sklepie eCommerce, ożywa i zadaje pytania. Ciągle zadaje ci pytania, aby opracować określone korelacje. Kolejnym trendem w eCommerce będzie szkolenie chatbotów w języku naturalnym, które potrafią rozmawiać o różnych produktach. Aby być precyzyjnym, duże firmy, takie jak Google, Microsoft i inni giganci technologiczni, chcą, aby internet był zdolny do prostych i swobodnych konwersji. W świecie, w którym gramatyka angielska uniemożliwia ludziom z różnych kultur pełne korzystanie z Internetu, jest to pozytywny rozwój.

Rozmowa z chatbotem wykorzystującym uczenie maszynowe w eCommerce w przyszłości może wyglądać tak:

Bot: Hej, znowu szukasz tych różowych letnich czapek?

Ty: Nie, przechodziłem obok. . .

Bot: Jill właśnie opublikował artykuł na Insta i wygląda na to, że pakuje się na trekking.

Ty: hmmm. . .jesteś mądry !!!

Bot: Dziękuję, to nic takiego, zdarza mi się też wiedzieć, że szukasz butów trekkingowych i tych za czerwonych…

Ty: Whoa… nie ma mowy… to jest epickie. Masz rację.

Interaktywny Chatbot – przykład uczenia maszynowego w e-commerce

Istnieje już wiele chatbotów, które wykorzystują sztuczną inteligencję, aby zapewnić użytkownikom jak najlepsze wrażenia z UX i wyrafinowanych zakupów.

SnapTravel korzysta z interaktywnego chatbota, który zbiera szczegóły dotyczące Twojej podróży. Zbiera informacje o Twojej podróży przez rozmowy. A pod koniec rozmów poda Ci wszystkie nazwy hoteli, zajazdów i restauracji, które znajdują się na Twojej trasie podróży. Podróżni pokochają tę aplikację, ponieważ najbardziej brudną rzeczą podczas podróży jest planowanie. Po przeprowadzeniu dwóch lub trzech rozmów z łodzią Snap Travel najprawdopodobniej trafisz na plan, który Ci odpowiada.

Inteligentne powiadomienia push

Dobrze wiadomo, że powiadomienia push są niezbędną funkcją każdej aplikacji eCommerce. Być może już otrzymujesz jedną z najnowszych ofert zimowej wyprzedaży Amazon. Ale smart push wykracza poza to.

Inteligentne powiadomienia push polegają na uczeniu się zachowań i nawyków użytkowników oraz analizowaniu treści i planów użytkowników w mediach społecznościowych. Clari jest doskonałym przykładem tego, co czeka nas w eCommerce.

Clari może prognozować sprzedaż, wykorzystując sztuczną inteligencję do przewidywania, gdzie będą zakupy do końca tego kwartału. Powiadomienia smart-push będą polegały głównie na analizie stanów magazynowych towarów, terminów ich przydatności do spożycia oraz planowaniu sprzedaży z uwzględnieniem świąt, przyzwyczajeń sezonowych i ogólnych tendencji konsumentów. Na przykład, jeśli planujesz odwiedzić rodziców tej zimy, tak jak ostatnio, smart push powiadomi Cię, gdy pojawią się oferty na koce. (Z Twojej ostatniej rozmowy z chatbotem pamięta, że ​​szukasz nowych kołder i w połączeniu z rocznym harmonogramem, oferta znajduje Cię we właściwym czasie.)

Wyszukiwanie wizualne jako uczenie maszynowe w e-commerce

Często zdarza się, że widzieliście klasyczny zegarek na jednej z tych konferencji zarządu. Ale nie możesz zapytać. Na tym historia się nie kończy.

W świecie, w którym uczenie maszynowe w handlu elektronicznym zmienia wygląd stron internetowych, historia nigdy się nie kończy. Kopiesz grupową sesję zdjęciową, powiększasz zegarek i po prostu umieszczasz go w wirtualnym pasku wyszukiwania. W ciągu kilku sekund wszystkie możliwe marki, które wyprodukowały takie zegarki, są dostępne za jednym kliknięciem.

Poszukiwania wizualne mogą Ci się wydawać utopijne, ale wtedy czeka Cię szok.

IKEA, która pracuje nad wizualnymi poszukiwaniami GrokStyle, jest doskonałym przykładem. Najważniejszą cechą jest tutaj funkcja „wskaż i wyszukaj”.

Funkcja jest dostępna w ich aplikacji na iOS i jest deklaracją tego, czego możemy się spodziewać w przyszłości. Wystarczy zeskanować zdjęcie z ulubionymi meblami i przesłać je do aplikacji. Możesz także dodawać zdjęcia z galerii i wyszukiwać. I pobiera wszystkie podobne produkty.

Ux i uczenie maszynowe w e-commerce – podsumowanie

Postęp, jaki robimy w zakresie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i innych powiązanych technologii, jest wyraźnym wskaźnikiem przyszłej przyszłości zakupów. Sklep eCommerce na urządzeniu mobilnym lub internetowym, jeśli zechce przyjąć spersonalizowany UX, odniesie pewny sukces w porównaniu z kwiecistymi projektami ze słabymi intencjami użytkownika. Uczenie maszynowe jest tutaj, aby pomóc projektantom w rozwijaniu lepszej percepcji użytkowników dzięki informacjom zwrotnym chatbota i analizie zachowań użytkowników. Przyszłość kształtowania rzeczywiście się rozwija i możemy spodziewać się wielu cudów w nadchodzących dniach.