Aprendizado de máquina em comércio eletrônico - o futuro da experiência do usuário e das compras online

O termo “mercado” ainda traz as ruas movimentadas, as lojas tradicionais, os gritos de piadas e ofertas, o cheiro peculiar de vegetais podres misturado com todos os aromas, e muito mais em nossa mente. Mas as coisas estão mudando agora. Quase 3 bilhões de consumidores estarão online a partir de 2022. A Internet é o novo mercado hoje. Assim, a noção de aprendizado de máquina no comércio eletrônico está se tornando cada vez mais difundida.

O comércio eletrônico mudou tudo. No comércio eletrônico, o mercado não existe fisicamente, mas toda a multidão está lá com você, virtualmente. Fazer compras nunca foi tão confortável na história da humanidade como agora. O comércio eletrônico agora evoluiu para aplicativos móveis bem projetados e desenvolvidos. Além disso, os avanços no campo do desenvolvimento de aplicativos móveis estão continuamente remodelando o conceito de mercado. Ele o reformulou tanto que o mercado moderno pode ser segurado em suas mãos ou guardado com segurança em seus bolsos. Sim, estamos falando sobre comércio eletrônico móvel aqui.

Estamos em uma jornada para explorar o que o aprendizado de máquina em eCommerce reserva para a futura experiência de compra. A influência da IA ​​no desenvolvimento da web está crescendo com os desenvolvimentos mais recentes em tecnologia. No entanto, antes de entrarmos no mundo hipnotizante da Inteligência Artificial e do aprendizado de máquina, é útil dar uma olhada rápida para ver o que torna um site de comércio eletrônico tão crítico para o mercado atual.

Qual é o recurso definidor em um site de comércio eletrônico? Bem, com as condições externas permanecendo as mesmas, o aspecto mais crítico de uma loja de comércio eletrônico é a sensação que oferece a um comprador que visita aquele site. Em termos técnicos, nós o chamamos de UX ou User Experience. Vamos ver o que o torna assim.

O que UX significa para um site de comércio eletrônico

UX (experiência do usuário) de qualquer site tem tudo a ver com prever as expectativas e padrões de comportamento de um usuário para tornar seu engajamento interativo e produtivo. Em um site de comércio eletrônico, o foco deve ser fornecer aos usuários finais uma experiência de compra simples, envolvente e satisfatória. UX é um fator importante para impulsionar as conversões em um aplicativo de comércio eletrônico.

Neste ponto, será útil delinear o significado de UI e UX. Os dois são freqüentemente usados ​​alternadamente, o que não é conceitualmente correto. IU ou Interface do usuário diz respeito à aparência do seu site em termos de designs e seus efeitos combinados na estética visual. UX ou experiência do usuário tem tudo a ver com entrar na cabeça do usuário. Ele se concentra em colocar os vários elementos em uma página onde o usuário espera encontrá-los. UX é sobre o propósito e a IU define a funcionalidade e a aparência.

Agora, vamos ver por que a UX é mais um fator determinante para gerar conversões do que a interface do usuário. Faremos uso de uma pequena pesquisa com clientes, na qual eles foram solicitados a justificar o abandono dos carrinhos durante as compras online.

Razões para abandonar carrinhos

A pesquisa descreve alguns fatores específicos que desestimulam os clientes nos Estados Unidos durante as compras online. Se você estiver atento o suficiente, essas são as pérolas de sabedoria que podem colocar sua loja online em um novo caminho para o sucesso. Vamos olhar mais de perto:

Um comprador compra seu celular para duas coisas: primeiro, para produtos que não estão disponíveis em sua loja local, mas ele precisa dele com urgência. Em segundo lugar, quando ele precisa de um produto de uma determinada qualidade ou marca específica e que também a um preço de oferta. No primeiro caso, o comprador espera velocidade da plataforma de eCommerce e, no segundo caso, ele quer mais barato porque está com o bolso apertado.

A primeira pesquisa aponta o custo como um dos principais motivos pelos quais os compradores deixam um carrinho na página de checkout. Outras causas são erros de código de desconto, longo tempo de envio, erro surgindo na fase de pagamento, o que novamente é muito irritante. A segunda pesquisa destaca a segurança, a colocação inadequada de detalhes do produto, a impossibilidade de navegar e comparar produtos e, por fim, a dificuldade de inserir os insumos. Portanto, os compradores que têm urgência, bem como limitações de orçamento, podem ficar desapontados com o seu site de comércio eletrônico.

Mas nossa preocupação é com as coisas que podemos controlar. Você não pode acelerar o processo de envio de um produto da Índia para os Estados Unidos. O avião tem uma limitação de velocidade de vôo! Você também não pode forçar seus agentes a baixar os preços dos produtos? Portanto, canalize sua energia em áreas que você pode melhorar.

Melhorar a experiência do usuário

Se você der uma segunda olhada na pesquisa acima, verá que há algo em que você pode trabalhar, que é UX (Experiência do Usuário). Colocar os detalhes do produto onde os compradores esperam que eles vejam é uma questão de estrutura de UX inteligente. Melhorar a navegação, simplificar entradas, fornecer conteúdo e informações atraentes, etc. são todos os princípios básicos de um bom design de experiência do usuário.

Poderíamos resumir que é a UX pobre que está causando o fracasso nas vendas de aplicativos de comércio eletrônico. É só porque eles não estão apenas ajudando os usuários a obterem seus produtos certos. 70-85% desses carrinhos abandonados no setor de varejo eram nada além de oportunidades perdidas. Eram batidas à sua porta e você não estava ouvindo. Mas com uma UX responsiva, muito mais é possível.

Agora, surge a pergunta: o que torna uma experiência do usuário envolvente? Existe alguma diretriz de design UX e a lista de verificação de otimização da app store que o ajudará a se misturar com as últimas tendências no desenvolvimento de aplicativos móveis para chamar a atenção do comprador?

Aprendizado de máquina em comércio eletrônico - tornando a experiência do usuário envolvente

De acordo com o fundador da Adaptive Path, Jesse James Garrett, existem cinco elementos principais da UX. Ele sugere que em um design UX envolvente, esses cinco elementos devem encontrar sinergia e vir um após o outro. Vamos dar uma olhada em quais são os cinco componentes essenciais.

1. Estratégia - É o elemento fundamental, a raiz. Nesta fase, o seu modelo de negócio, os clientes e o produto, etc. são pesquisados ​​detalhadamente.
2. Escopo - Aqui, as funções e o conteúdo são determinados. Os aspectos funcionais envolvem os recursos do produto e como esses recursos se ajustam bem uns aos outros. Os recursos cobrirão o que o usuário está procurando. A parte do conteúdo é sobre como fornecer informações para o produto. Inclui a descrição, imagens, áudio, elementos de vídeo relevantes, etc.
3. Estrutura - Existem dois subelementos em uma estrutura, que são o design de interação e a arquitetura da informação. O design de interação é sobre como o usuário interage com o produto e como o sistema responde a ele. A arquitetura da informação trata da disposição do conteúdo e da organização para facilitar a compreensão humana.
4. Skelton - É a parte visual do design com a qual interagimos como usuários. O esqueleto faz com que o usuário interaja com a funcionalidade do site. Navegação, elementos de interface, todos estão nesta categoria. Numerosas ferramentas de design UX podem ajudá-lo a melhorar esta parte importante.
5. Superfície - A totalidade da obra representa a superfície. Ele reflete todas as decisões tomadas em relação à aparência do aplicativo ou site final, o layout, a tipografia, as cores etc.

Essas são as coisas a se considerar ao criar designs UX básicos. Ainda assim, quando se trata de sites de comércio eletrônico, você precisa desenvolver esses fundamentos.

Comportamento do cliente, experiência do usuário e aprendizado de máquina em comércio eletrônico

Uma boa UX finalmente se resume a quão bem você previu o comportamento do cliente e quão sequencial e intuitivo foi seu projeto para conduzir os compradores através de seu caminho de projeto com facilidade. No entanto, é mais fácil dizer do que fazer. A análise do comportamento do cliente é uma das tarefas mais desafiadoras em análises e requer coleta e processamento massivos de dados. É aqui que o aprendizado de máquina em eCommerce entra em foco. A capacidade das redes neurais artificiais de aprender os hábitos, preferências, sentimentos, gostos e aversões dos compradores pode virar o jogo para a indústria de desenvolvimento de software.

Você deve estar se perguntando como os aplicativos de comércio eletrônico, UX e Inteligência Artificial se encaixam. Na verdade, UX, eCommerce e aprendizado de máquina estão em um ciclo vicioso de evolução auto-instigada. A figura abaixo explica isso de forma mais eficaz.

Quando os usuários chegam à sua loja ou aplicativo de comércio eletrônico, eles primeiro interagem com seus designs de UX e UI atuais. A forma como se movem no site, seus cliques, sua seleção, as pausas e abandono ou prosseguimento, etc. são continuamente coletados pelas redes neurais. Além disso, os recursos de aprendizado de máquina respondem melhor quando um comportamento de usuário semelhante começa com a experiência do passado. Conseqüentemente, a nova experiência do usuário com percepções da primeira experiência se desenvolve com o tempo. Quanto mais a máquina aprende, mais precisa e diversa será sua resposta às expectativas do usuário.

Finalmente, os consumidores ficam online para coletar dados eles próprios. Em meio a todas as grandes palavras como IA, aprendizado de máquina em eCommerce, ANN, você não deve esquecer que os próprios clientes que você está almejando têm inteligência própria. E é o poder de seus aplicativos de impressionar essa inteligência que leva uma visita à conversão.

O futuro das compras e do aprendizado de máquina no comércio eletrônico

O aprendizado de máquina traz tanto entusiasmo que às vezes somos forçados a nos perguntar sobre a possibilidade de isso nos atingir na vida real. Mas, da próxima vez que você fizer compras na Amazon, encontrar recomendações para você e ficar tentado a deslizar o dedo para a esquerda e para a direita. Saiba que o aprendizado de máquina no comércio eletrônico está pulsando com vida. Por exemplo, assistentes pessoais como Siri, Alexa, navegação preditiva, filtragem inteligente de e-mail (para evitar e-mails de spam) estão acontecendo agora.

O futuro das compras está se formando nas mãos capazes da IA. Vamos ver como o aprendizado de máquina no comércio eletrônico tornará as compras uma experiência única.

Usar Agente de Vendas Virtual

Sim, o termo é bastante clichê, é compreensível. Mas, antes de rolar para longe, pense no que faz uma loja física ser inconveniente, fazer melhores conversões por visita do que uma online?

Você entra em uma loja de frutas secas, só porque parecia tão bom com todas as cores de iluminação. E você encontra o vendedor, ele o segue a uma distância segura e sempre que seu pé para na frente de uma jarra de frutas secas de amora. Ele oferece a você um teste. Você mastiga a fruta seca e ele coloca a frase: “amoras são tão boas para a imunidade, você sabe, muitos médicos compram de nós”.

E você perambula pela loja e com ele acompanhando, você faz uma compra de 50 $ mais. Ele calorosamente assume sua cesta, processa-a com um sorriso e conversas casuais, e você sai feliz e convencida de que realmente valeu a pena cada centavo.

O que acabou de acontecer? Se você deixar de fora a questão do valor, viu o que uma empresa envolvente pode fazer com que você faça? Como eles influenciam sua opinião de maneira sutil e persuasiva?

Agora, imagine que você entra em um site de comércio eletrônico tradicional. Você está sozinho e passa por aquelas imagens de frutas secas sem que ninguém lhe ofereça alguns pontos de bônus. O resultado é que você fecha o site e encontra algo melhor para fazer. Ou você faz uma compra de alguns dólares, no máximo.

Portanto, há uma grande diferença entre um site envolvente e um passivo. Um vendedor é um agente efetivo em uma loja física, e um agente virtual será o único recurso proeminente que tornará o aprendizado de máquina em eCommerce um sucesso.

Assistente Virtual - Exemplo de aprendizado de máquina em comércio eletrônico

Por exemplo, verifique este fantástico agente virtual do eBay, que ele chama de ShopBot. Um assistente como o ShopBot ajuda você a encontrar o produto certo nas listagens de mais de um bilhão do eBay.

Com ShopBot, sua experiência de compra é puro luxo. Tudo o que você precisa fazer é clicar em abrir o eBay e dizer ao agente o que você está procurando, e a ShopBot cuidará do resto para você. Ele fará perguntas específicas para otimizar e ajustar a pesquisa para fornecer ao comprador as informações mais relevantes.

Porém, lembre-se que um agente virtual é algo que pode fornecer pelo menos um serviço às consultas do usuário, enquanto os chatbots não precisam disso.

Oferecer recomendações de produtos

Os compradores online costumam ter essa sensação quando os sites que visitam estão cheios de coisas que trouxeram recentemente. Bem, não é pura coincidência. Há um sistema de aprendizado de máquina brilhante funcionando por trás disso. Na verdade, os algoritmos de alguns anos atrás eram feitos manualmente para combinar os usuários. Então, muitas vezes era errôneo e demorava muito para ser implementado.

No entanto, os recomendadores modernos seguem um algoritmo colaborativo ou um algoritmo de filtragem baseado em conteúdo. A filtragem colaborativa funciona estudando os usuários que têm um gosto semelhante por itens específicos e, em seguida, cria uma lista de itens combinando as classificações dadas pelos usuários.

A filtragem baseada em conteúdo, por outro lado, pega o conteúdo de um produto específico e tenta corresponder ao conteúdo do perfil do usuário. Busca vincular os conteúdos por meio de permutações e combinações para estabelecer uma correlação específica. Portanto, para implementar isso, os projetos de UX precisam definir o preço das informações essenciais dos clientes.

Além disso, existe a possibilidade de que esse recurso possa revolucionar o aprendizado de máquina no comércio eletrônico em novas proporções.

Porque de acordo com a agência de classificação de aplicativos para celular Clutch. com quase 75% dos consumidores tendem a comprar produtos que seguem suas recomendações personalizadas. A psicologia subjacente a isso é que uma personalização envolve os compradores muito de perto. É como visitar a mercearia do seu vizinho. Você encontra tudo onde esperava e, como usuário, realmente se sente bem.

Torne os resultados da pesquisa precisos e coesos com o aprendizado de máquina no comércio eletrônico

Os motores de busca estão em busca de tornar a Internet o mais amigável possível. A recente atualização do Google Bert é uma indicação dessa tendência de simplificação. A atualização do Bert tende a alinhar os mecanismos de pesquisa para responder mais próximo da linguagem natural, já que as pessoas adoram usar a pesquisa por voz. Portanto, há um foco claro em atender às expectativas do usuário pesquisador, em vez de cumprir os padrões da literatura inglesa. Agora é mais sobre como entender a intenção de pesquisa e fornecer ao usuário os resultados de pesquisa mais relevantes.

O aprendizado de máquina está a caminho para tornar a pesquisa em sites de comércio eletrônico como Amazon e eBay muito confortável para os compradores. A forma como a pesquisa de um produto se relaciona com a necessidade real do seu cliente é crítica para transformar pesquisas em conversões. No momento, se você pesquisar “anéis de casamento indianos” na Amazon, obterá resultados de pesquisa adequados para colares indianos. Por outro lado, se alguém pesquisar de maneira incomum, como “alianças de casamento indianas”, ele exibirá o aço inoxidável e os anéis relacionados. Embora seja bem sabido que os índios preferem ouro para seus casamentos.

Com o aprendizado de máquina, esses cenários de resultados absurdos não vão aparecer. A capacidade dos algoritmos de aprendizado de máquina de usar seu site e métricas verá os resultados da pesquisa com base na prioridade da taxa de cliques, taxas de compra, avaliações pós-venda etc. Consequentemente, significa produtos com alta classificação de clientes, disponibilidade de produtos, etc. no topo da lista.

Aplicar Chatbots Inteligentes

Os sites agora estão se tornando coloquiais. E quando dizemos "coloquial", é o verdadeiro negócio aqui. Os chatbots não são mais os chats programados da velha escola que respondem mecanicamente às suas perguntas. Os novos chatbots são inteligentes e o aprendizado de máquina dá vida a esses bots.

Cada vez que você compra em uma loja de comércio eletrônico, ela ganha vida e faz perguntas. Ele continua fazendo perguntas para desenvolver correlações definidas. Treinar chatbots em linguagem natural com capacidade de conversar sobre diferentes produtos será a próxima tendência do eCommerce. Para ser preciso, grandes empresas como Google, Microsoft e outros gigantes da tecnologia estão ansiosos para tornar a Internet capaz de conversões simples e casuais. Em um mundo onde a gramática do inglês impede que pessoas de diversas culturas usem a internet inteiramente, este é um desenvolvimento positivo.

Uma conversa com um chatbot usando aprendizado de máquina em comércio eletrônico no futuro pode ser assim:

Bot: Ei, de novo, procurando por aqueles bonés rosa de verão?

Você: Não, eu estava passando. . .

Bot: Jill acabou de postar uma história do Insta e parece que ele está fazendo as malas para uma caminhada.

Você: hmmm. . .você é inteligente !!!

Bot: Obrigado, não é nada, também sei que você está procurando sapatos de trekking e aqueles muito vermelhos ...

Você: Uau ... de jeito nenhum ... isso é épico. Você está certo.

Chatbot interativo - exemplo de aprendizado de máquina em comércio eletrônico

Já existem muitos chatbots que estão aproveitando a IA para dar aos usuários a melhor sensação em termos de experiência do usuário e experiência de compra requintada.

SnapTravel usa um chatbot interativo que coleta os detalhes sobre sua viagem. Ele coleta informações sobre sua jornada por meio de conversas. E, ao final das palestras, estará dando a vocês todos os nomes de hotéis, pousadas e restaurantes que se enquadram no roteiro de sua viagem. Os viajantes vão adorar este aplicativo porque a coisa mais complicada em viagens é fazer planos. Depois de fazer duas ou três conversas com o barco Snap Travel, é mais provável que você encontre um plano que se encaixe em sua mente.

Smart Push-Notifications

É sabido que notificações push são um recurso essencial de qualquer aplicativo de comércio eletrônico. Você já deve estar recebendo uma das últimas ofertas de liquidação de inverno da Amazon. Mas o impulso inteligente vai além disso.

As notificações push inteligentes são para aprender o comportamento do usuário, hábitos e analisar conteúdos de mídia social e planos de usuário. Clari é um excelente exemplo da vida real do que está reservado para o comércio eletrônico.

Clari pode prever vendas empregando IA para prever onde estarão suas compras até o final deste trimestre. Principalmente, as notificações smart push envolverão a análise do estoque de mercadorias, sua data de validade e o planejamento das vendas com festivais, hábitos sazonais e tendências gerais dos consumidores. Por exemplo, se você está planejando visitar seus pais neste inverno, como no último inverno, o smart push irá notificá-lo quando houver ofertas de cobertores. (Ele lembra de sua conversa recente no chatbot que você está procurando novas colchas e, combinado com sua programação anual, a oferta encontra você no momento certo.)

Pesquisa visual como aprendizado de máquina em comércio eletrônico

Acontece frequentemente que você viu um relógio clássico em uma dessas conferências do conselho. Mas não há como você perguntar. A história não termina aí.

Em um mundo onde o aprendizado de máquina em eCommerce está transformando a aparência dos sites, a história nunca termina. Você aprofunda a sessão de fotos em grupo, amplia o relógio e apenas coloca-o na barra de pesquisa virtual. E, em segundos, todas as possíveis marcas que fizeram esses relógios estão à sua disposição, a apenas um clique de distância.

A busca visual pode parecer utópica para você, mas então você está aqui para um choque.

A IKEA, que funciona na busca visual do GrokStyle, é um exemplo perfeito. A funcionalidade apontar e pesquisar é o destaque aqui.

O recurso está disponível em seu aplicativo iOS e é uma declaração do que podemos esperar no futuro. Tudo o que você precisa fazer é digitalizar uma imagem com sua mobília favorita e carregá-la no aplicativo. Você também pode adicionar fotos da galeria e pesquisar. E traz para você todos os produtos semelhantes.

Ux e aprendizado de máquina em comércio eletrônico - concluindo

O progresso que estamos fazendo com IA, aprendizado de máquina e outras tecnologias associadas é uma indicação clara do futuro em perspectiva das compras. Uma loja de comércio eletrônico no celular ou na web, se estiver disposta a adotar uma experiência do usuário personalizada, terá um sucesso garantido, em comparação com designs floridos com fraca intenção do usuário em mente. O aprendizado de máquina está aqui para ajudar os designers a desenvolver uma melhor percepção do usuário por meio de feedbacks do chatbot e análises do comportamento do usuário. O futuro da modelagem está realmente em formação, e podemos esperar muitas maravilhas nos próximos dias.