Машинное обучение в электронной коммерции - будущее пользовательского интерфейса и онлайн-покупок

Термин «рынок» по-прежнему вызывает в нашем сознании шумные улицы, традиционные магазины, кричащие изюминки и предложения, специфический запах гнилых овощей, смешанный со всеми ароматами, и многое другое. Но сейчас все меняется. С 2022 года почти 3 миллиарда потребителей будут подключены к Интернету. Сегодня Интернет - это новый рынок. Таким образом, понятие машинного обучения в электронной коммерции становится все более распространенным.

Электронная торговля все изменила. В электронной коммерции рынок не существует физически, но целая толпа присутствует с вами виртуально. В истории человечества шоппинг никогда не был таким комфортным, как сейчас. В настоящее время электронная торговля превратилась в хорошо продуманные и разработанные мобильные приложения. Кроме того, достижения в области разработки мобильных приложений постоянно меняют концепцию рынка. Он настолько изменил его форму, что современный рынок можно держать в руке или безопасно хранить в карманах. Да, мы говорим здесь о мобильной электронной коммерции.

Мы находимся на пути к изучению того, что машинное обучение в электронной коммерции дает возможность делать покупки в будущем. Влияние искусственного интеллекта на веб-разработку растет с последними достижениями в области технологий. Однако, прежде чем мы окунемся в завораживающий мир искусственного интеллекта и машинного обучения, полезно кратко взглянуть на то, что делает веб-сайт электронной коммерции столь важным для современного рынка.

Что является определяющей особенностью сайта электронной коммерции? Что ж, при неизменных внешних условиях наиболее важным аспектом магазина электронной коммерции является ощущение, которое он доставляет покупателю, который посещает этот сайт. С технической точки зрения мы называем это UX или User Experience. Посмотрим, почему это так.

Что означает UX для сайта электронной торговли

UX (User Experience) любого веб-сайта - это предвидение ожиданий и моделей поведения пользователя, чтобы сделать его взаимодействие интерактивным и продуктивным. На сайте электронной коммерции основное внимание должно быть уделено предоставлению конечным пользователям простого, интересного и удовлетворительного опыта покупок. UX - один из основных факторов увеличения количества конверсий в приложении электронной коммерции.

Здесь будет полезно очертить значение UI и UX. Эти два понятия часто используются как синонимы, что неверно с концептуальной точки зрения. Пользовательский интерфейс или пользовательский интерфейс касается внешнего вида вашего веб-сайта с точки зрения дизайна и их совокупного влияния на визуальную эстетику. UX или User Experience - это все о том, как попасть в голову вашего пользователя. Он фокусируется на размещении различных элементов на странице, где пользователь ожидает их найти. UX - это цель, а UI определяет функциональность и внешний вид.

Теперь давайте посмотрим, почему UX является более определяющим фактором в привлечении конверсий, чем пользовательский интерфейс. Мы воспользуемся небольшим опросом клиентов, в котором их попросили объяснить причины отказа от тележек при совершении покупок в Интернете.

Причины отказа от тележек

В опросе выделяются некоторые специфические факторы, которые отпугивают покупателей из США при совершении покупок в Интернете. Если вы будете достаточно бдительны, это жемчужины мудрости, которые могут вывести ваш интернет-магазин на новый путь к успеху. Давайте посмотрим на это повнимательнее:

Покупатель получает свой мобильный телефон для двух целей: во-первых, для товаров, которых нет в его местном магазине, но он ему срочно нужен. Во-вторых, когда ему нужен продукт определенного качества или определенной марки, причем по предложенной цене. В первом случае покупатель ожидает скорости от платформы электронной коммерции, а во втором - он хочет, чтобы она была дешевой, так как у него ограниченный кошелек.

Первый опрос указывает на стоимость как на одну из основных причин, по которой покупатели оставляют корзину на странице оформления заказа. Другими причинами являются ошибки кода скидки, долгое время доставки, ошибка, появляющаяся на этапе оплаты, что снова очень раздражает. Второй обзор подчеркивает безопасность, неправильное размещение сведений о продукте, неспособность ориентироваться и сравнивать продукты и, наконец, трудности с вводом данных. Таким образом, покупатели, у которых есть срочность, а также бюджетные ограничения, могут быть разочарованы вашим веб-сайтом электронной коммерции.

Но нас беспокоит то, что мы можем контролировать. Вы не можете ускорить процесс доставки товара из Индии в США. У самолета ограничение скорости полета! Вы также не можете заставить своих агентов снижать цены на продукцию? Так что направьте свою энергию на те области, которые вы можете улучшить.

Улучшение пользовательского опыта

Если вы еще раз взглянете на вышеупомянутый опрос, вы увидите, что есть то, над чем вы можете поработать, и это UX (User Experience). Размещение деталей продукта там, где покупатели ожидают их увидеть, - это вопрос интеллектуальной структуры UX. Улучшение навигации, упрощение ввода, предоставление убедительного контента и информации и т. Д. - все это основы хорошего UX-дизайна.

Подводя итог, можно сказать, что плохой пользовательский интерфейс приводит к падению продаж приложений электронной коммерции. Это просто потому, что они не просто помогают пользователям добраться до нужных продуктов. 70-85% заброшенных тележек в розничном секторе были не чем иным, как упущенными возможностями. В вашу дверь стучали, а вы не слушали. Но с отзывчивым пользовательским интерфейсом возможно гораздо больше.

Теперь возникает вопрос, что делает UX привлекательным? Существуют ли какие-либо рекомендации по UX-дизайну и контрольный список оптимизации магазина приложений, которые помогут вам соответствовать последним тенденциям в разработке мобильных приложений, чтобы привлечь внимание покупателя?

Машинное обучение в электронной торговле - как сделать UX интересным

По словам основателя Adaptive Path Джесси Джеймса Гарретта, существует пять ключевых элементов UX. Он предполагает, что в привлекательном UX-дизайне эти пять элементов должны найти синергию и следовать друг за другом. Давайте посмотрим, каковы пять основных компонентов.

1. Стратегия - это фундаментальный элемент, корень. На этом этапе подробно изучается ваша бизнес-модель, клиенты, продукт и т. Д.
2. Объем - здесь определяются функции и содержание. Функциональные аспекты включают особенности продукта и то, как эти функции хорошо сочетаются друг с другом. Функции будут охватывать то, что ищет Пользователь. Содержательная часть предназначена для предоставления информации о продукте. Он включает в себя соответствующее описание, изображения, аудио, видео элементы и т. Д.
3. Структура. В структуре есть два подэлемента: дизайн взаимодействия и информационная архитектура. Дизайн взаимодействия - это то, как пользователь взаимодействует с продуктом и как система на него реагирует. Информационная архитектура - это упорядочение контента и организации для облегчения понимания человеком.
4. Скелтон - это визуальная часть дизайна, с которой мы взаимодействуем как пользователи. Каркас заставляет пользователя взаимодействовать с функциональностью веб-сайта. Под эту категорию попадают элементы навигации и интерфейса. Многочисленные инструменты UX-дизайна могут помочь вам улучшить эту важную часть.
5. Поверхность - совокупность работы представляет собой поверхность. Он отражает все решения, принятые в отношении внешнего вида окончательного приложения или веб-сайта, макета, типографики, цветов и т. Д.

Это то, что нужно учитывать при создании базового дизайна UX. Тем не менее, когда дело доходит до сайтов электронной коммерции, вам необходимо развивать эти основы.

Поведение клиентов, UX и машинное обучение в электронной торговле

Хороший UX, наконец, сводится к тому, насколько хорошо вы спрогнозировали поведение клиентов и насколько последовательным и интуитивно понятным был ваш дизайн, чтобы с легкостью провести покупателей по пути дизайна. Однако это легко сказать, чем сделать. Анализ поведения клиентов - одна из самых сложных задач аналитики, которая требует сбора и обработки массивных данных. Именно здесь в фокусе внимания машинное обучение в электронной коммерции. Способность искусственных нейронных сетей узнавать привычки, предпочтения, чувства, симпатии и антипатии покупателей может изменить ситуацию в индустрии разработки программного обеспечения.

Вам может быть интересно, как сочетаются друг с другом приложения электронной коммерции, UX и искусственный интеллект. Фактически, UX, электронная коммерция и машинное обучение находятся в замкнутом круге собственной эволюции. Рисунок ниже объясняет это более эффективно.

Когда пользователи приходят в ваш магазин или приложение электронной коммерции, они сначала взаимодействуют с вашим текущим дизайном UX и UI. Нейронные сети постоянно собирают информацию о том, как они перемещаются по сайту, их клики, выбор, паузы, выход или переход и т. Д. Более того, возможности машинного обучения лучше реагируют, когда подобное поведение пользователя начинается с опыта из прошлого. Следовательно, новый пользовательский опыт с пониманием первого опыта развивается с течением времени. Чем больше машина узнает, тем точнее и разнообразнее будет ее реакция на ожидания пользователей.

Наконец, потребители выходят в Интернет, чтобы сами собирать данные. Среди громких слов, таких как ИИ, машинное обучение в электронной коммерции, ИНС, вы не должны забывать, что те самые клиенты, на которых вы нацелены, обладают собственным интеллектом. И именно сила ваших приложений впечатляет этим интеллектом, который превращает посещение в конверсию.

Будущее покупок и машинного обучения в электронной торговле

Машинное обучение вызывает такой ажиотаж, что иногда приходится задумываться о том, может ли оно ударить по нам в реальной жизни. Но в следующий раз, когда вы будете делать покупки на Amazon и найдете для себя рекомендации, вам захочется провести пальцем влево и дальше. Знайте, что машинное обучение в электронной коммерции пульсирует жизнью. Например, персональные помощники, такие как Siri, Alexa, интеллектуальная навигация, интеллектуальная фильтрация электронной почты (чтобы избежать спама), - все это сейчас происходит.

Будущее шоппинга находится в умелых руках искусственного интеллекта. Давайте посмотрим, как машинное обучение в электронной коммерции сделает покупки уникальными.

Использовать виртуального агента по продажам

Да уж, термин довольно банальный, его можно понять. Но прежде чем прокручивать страницу, подумайте, что заставляет обычный магазин, хотя и неудобный, делать больше конверсий за посещение, чем онлайн-магазин?

Вы заходите в магазин сухофруктов только потому, что он так хорошо смотрелся при всех цветах освещения. И вы встречаетесь с продавцом, он следует за вами на безопасном расстоянии и всякий раз, когда вы останавливаетесь перед банкой с сухими фруктами из ежевики. Он предлагает вам испытание. Вы жуете сухие фрукты, и он вставляет черту: «ежевика так полезна для иммунитета, вы знаете, многие врачи покупают у нас».

И вы бродите по магазину, и с ним вы делаете покупку на 50 долларов плюс. Он тепло берет вашу корзину, обрабатывает ее с улыбкой и непринужденно болтает, и вы уходите, чувствуя себя счастливым и убежденным, что это действительно стоит каждого пенни.

Что только что произошло? Если оставить в стороне вопрос о достоинствах, увидели ли вы, что привлекающая компания может заставить вас сделать? Как они тонко и убедительно влияют на ваше мнение?

Теперь представьте, что вы заходите на традиционный сайт электронной коммерции. Вы сами по себе, и вы просматриваете эти скриншоты с сухофруктами, и никто не предлагает вам бонусных баллов. В результате вы закрываете сайт и находите себе занятие получше. Или вы совершаете покупку на максимальную сумму в несколько долларов.

Итак, разница между привлекательным и пассивным веб-сайтом огромная. Продавец - это действующий агент в физическом магазине, а виртуальный агент будет той важной особенностью, которая сделает машинное обучение в электронной коммерции успешным.

Виртуальный помощник - пример машинного обучения в электронной торговле

Например, обратите внимание на этого фантастического виртуального агента на eBay, который он называет ShopBot. Такой помощник, как ShopBot, поможет вам найти нужный продукт из более чем миллиарда списков eBay.

С ShopBot ваш опыт покупок станет настоящей роскошью. Все, что вам нужно сделать, это открыть eBay и сообщить агенту, что вы ищете, а ShopBot сделает все остальное за вас. Он задаст конкретные вопросы для оптимизации и точной настройки поиска, чтобы предоставить покупателю наиболее актуальную информацию.

Однако помните, что виртуальный агент - это то, что может предоставить по крайней мере одну услугу запросам пользователей, а чат-ботам это не нужно.

Предлагайте рекомендации по продукту

Интернет-покупатели часто испытывают это чувство, когда посещаемые ими веб-сайты полны вещей, которые они недавно принесли. Что ж, это не простое совпадение. За этим стоит блестящая система машинного обучения. Фактически, несколько лет назад алгоритмы создавались вручную для соответствия пользователям. Тогда это часто было ошибочным и требовало много времени для реализации.

Однако современные рекомендатели следуют либо алгоритму совместной работы, либо алгоритму фильтрации на основе содержимого. Совместная фильтрация работает путем изучения пользователей, имеющих схожий вкус к определенным элементам, а затем создает список элементов, комбинируя оценки, данные пользователями.

С другой стороны, фильтрация на основе содержимого берет содержимое определенного продукта и пытается сопоставить его с содержимым профиля пользователя. Он стремится связать содержимое посредством перестановок и комбинаций, чтобы установить определенную корреляцию. Итак, чтобы реализовать это, UX-дизайн должен оценивать важную информацию от клиентов.

Более того, вполне вероятно, что эта функция может революционизировать машинное обучение в электронной коммерции до новых масштабов.

Потому что, согласно рейтинговому агентству мобильных приложений Clutch. com почти 75% потребителей склонны покупать продукты, которые предлагаются по их персональным рекомендациям. Психология, лежащая в основе этого, заключается в том, что персонализация очень сильно привлекает покупателей. Это похоже на посещение продуктового магазина вашего дружелюбного соседа. Вы находите все там, где ожидали, и, как пользователь, вы действительно чувствуете себя прекрасно.

Сделайте результаты поиска точными и связными с помощью машинного обучения в электронной торговле

Поисковые системы стремятся сделать Интернет максимально удобным для пользователей. Недавнее обновление Google Bert свидетельствует об этой тенденции к упрощению. Обновление Bert имеет тенденцию настраивать поисковые системы так, чтобы они реагировали ближе к естественному языку, поскольку людям нравится использовать голосовой поиск. Таким образом, существует четкая ориентация на удовлетворение ожиданий ищущего пользователя, а не на соблюдение стандартов английской литературы. Теперь это больше о понимании цели поиска и предоставлении пользователю наиболее релевантных результатов поиска.

Машинное обучение приближается к тому, чтобы сделать поиск на сайтах электронной коммерции, таких как Amazon и eBay, очень удобным для покупателей. То, как поиск продукта соотносится с реальными потребностями вашего клиента, имеет решающее значение для превращения поиска в конверсии. Прямо сейчас, если вы введете «Индийские обручальные кольца» на Amazon, вы получите результаты поиска, которые подходят для индийских ожерелий. С другой стороны, если кто-то ищет необычный способ, например «индийские обручальные кольца», то он демонстрирует нержавеющую сталь и связанные с ней кольца. Хотя хорошо известно, что индийцы на свадьбах предпочитают золото.

С машинным обучением такие абсурдные сценарии результатов больше не появятся. Способность алгоритмов машинного обучения использовать ваш сайт, и показатели будут видеть результаты поиска на основе приоритета кликов, количества покупок, обзоров после продажи и т. Д. Следовательно, это означает продукты с высоким рейтингом клиентов, доступность продуктов, и т.д. возглавляет список.

Применяйте интеллектуальных чат-ботов

Веб-сайты теперь становятся разговорными. И когда мы говорим «разговорный», здесь все идет по-настоящему. Чат-боты больше не являются запрограммированными чатами старой школы, которые механически отвечают на ваши запросы. Новые чат-боты умны, и машинное обучение дает им жизнь.

Каждый раз, когда вы совершаете покупку в магазине электронной коммерции, он оживает и задает вам вопросы. Он продолжает задавать вам вопросы, чтобы выявить определенные корреляции. Следующим трендом в электронной коммерции станет обучение чат-ботов естественному языку, способному разговаривать о различных продуктах. Если быть точным, крупные компании, такие как Google, Microsoft и другие технологические гиганты, стремятся сделать Интернет способным к простым и случайным преобразованиям. В мире, где грамматика английского языка не позволяет людям, принадлежащим к разным культурам, полностью использовать Интернет, это позитивный сдвиг.

Разговор с чат-ботом с использованием машинного обучения в электронной коммерции в будущем может выглядеть так:

Бот: Эй, опять ищете розовые летние кепки?

Вы: Нет, я проходил мимо. . .

Бот: Джилл только что опубликовала историю в Инстаграмм, и похоже, что он собирает вещи в поход.

Вы: хммм. . .ты умен !!!

Бот: Спасибо, ничего, еще я знаю, что вы ищете треккинговые туфли, да и те тоже красные ...

Вы: Ого… ни за что… это эпично. Ты прав.

Интерактивный чат-бот - пример машинного обучения в электронной торговле

Уже существует множество чат-ботов, которые используют искусственный интеллект, чтобы дать пользователям лучшее ощущение UX и изысканный опыт покупок.

SnapTravel использует интерактивного чат-бота, который собирает подробную информацию о вашей поездке. Он собирает информацию о вашем путешествии через разговоры. А к концу переговоров он будет сообщать вам все названия отелей, гостиниц и ресторанов, которые попадают на ваш маршрут. Путешественникам понравится это приложение, потому что самое беспорядочное в поездках - это строить планы. После двух или трех разговоров с лодкой Snap Travel вы, скорее всего, натолкнетесь на план, который вам подходит.

Умные Push-уведомления

Хорошо известно, что push-уведомления являются важной функцией любого приложения электронной коммерции. Возможно, вы уже получаете один из последних зимних предложений Amazon. Но умный толчок выходит за рамки этого.

Умные push-уведомления предназначены для изучения поведения и привычек пользователей, а также для анализа содержимого социальных сетей и планов пользователей. Clari - отличный реальный пример того, что ждет электронную коммерцию.

Clari может прогнозировать продажи, используя ИИ, чтобы предсказать, где будут ваши покупки к концу этого квартала. В основном интеллектуальные push-уведомления будут включать анализ запасов товаров, их срок годности и планирование продаж с учетом фестивалей, сезонных привычек и общих тенденций потребителей. Например, если вы планируете навестить родителей этой зимой, как и прошлой зимой, то умный толчок уведомит вас, когда появятся предложения по одеялам. (Он помнит из вашего недавнего разговора с чат-ботом, что вы ищете новые одеяла, и в сочетании с вашим годовым расписанием предложение найдет вас в нужное время.)

Визуальный поиск как машинное обучение в электронной торговле

Часто бывает, что вы видели классические часы на одной из конференций совета директоров. Но вы никак не могли спросить. На этом история не заканчивается.

В мире, где машинное обучение в электронной коммерции меняет внешний вид веб-сайтов, история никогда не заканчивается. Вы копаетесь в групповой фотосессии, масштабируете часы и просто помещаете их в виртуальную панель поиска. И в считанные секунды все возможные бренды, которые сделали такие часы, становятся доступны вам, всего в одном клике.

Визуальный поиск может показаться вам утопическим, но тогда вы здесь для шока.

IKEA, которая работает с визуальным поиском GrokStyle, является прекрасным примером. Особое внимание здесь уделяется функции поиска и поиска.

Эта функция доступна в их приложении для iOS и является заявлением о том, чего мы можем ожидать в будущем. Все, что вам нужно сделать, это отсканировать картинку с любимой мебелью и загрузить ее в приложение. Вы также можете добавить фотографии из галереи и выполнить поиск. И он приносит вам все похожие товары.

Ux и машинное обучение в электронной торговле - заключение

Прогресс, которого мы достигаем в области искусственного интеллекта, машинного обучения и других сопутствующих технологий, является четким указанием на будущее шоппинга. Магазин электронной коммерции на мобильном устройстве или в Интернете, если он захочет принять персонализированный UX, будет иметь уверенный успех по сравнению с цветочным дизайном со слабым намерением пользователя. Машинное обучение призвано помочь дизайнерам улучшить восприятие пользователями с помощью отзывов чат-ботов и анализа поведения пользователей. Будущее формообразования действительно находится в процессе становления, и мы можем ожидать много чудес в ближайшие дни.