电子商务中的机器学习——用户体验和在线购物的未来

“市场”这个词仍然让我们想起了熙熙攘攘的街道、传统的商店、大喊大叫的妙语和优惠、混杂着各种香气的腐烂蔬菜的异味，等等。 但现在情况正在发生变化。 到 2022 年，将有近 30 亿消费者上网。互联网是当今的新市场。 因此，电子商务中机器学习的概念变得越来越普遍。

电子商务改变了一切。 在电子商务中，市场实际上并不存在，但实际上整个人群都在那里。 在人类历史上，购物从未像现在这样舒适。 电子商务现在已进一步演变为精心设计和开发的移动应用程序。 此外，移动应用程序开发领域的进步正在不断重塑市场的概念。 它对它进行了如此大的改造，以至于现代市场可以握在手中或安全地放在口袋里。 是的，我们在这里谈论的是移动电子商务。

我们正在探索电子商务中的机器学习对未来购物体验的影响。 随着技术的最新发展，人工智能在 Web 开发中的影响力越来越大。 但是，在我们进入令人着迷的人工智能和机器学习世界之前，有必要先简要了解一下是什么使电子商务网站对当今市场如此重要。

电子商务网站的定义特征是什么？ 好吧，在外部条件保持不变的情况下，电子商务商店最关键的方面是它为访问该网站的买家提供的感觉。 在技​​术术语中，我们称之为 UX 或用户体验。 让我们看看是什么让它如此。

UX 对电子商务网站的意义

任何网站的 UX（用户体验）都是关于预见用户的期望和行为模式，以使他们的参与互动且富有成效。 在电子商务网站中，重点必须是为您的最终用户提供简单、引人入胜且令人满意的购物体验。 用户体验是推动电子商务应用程序转化的主要因素之一。

在这一点上，描述 UI 和 UX 的含义将很有用。 这两者经常互换使用，这在概念上是不正确的。 UI 或用户界面涉及您网站的外观设计及其对视觉美学的综合影响。 UX 或用户体验就是要深入用户的头脑。 它专注于将各种元素放置在用户希望找到它们的页面上。 UX 是关于目的，而 UI 定义功能和外观。

现在，让我们看看为什么 UX 比 UI 更能成为推动转化的决定性因素。 我们将利用对客户的小型调查，要求他们提供在网上购物时放弃购物车的原因。

放弃手推车的原因

该调查概述了一些让美国消费者在网上购物时望而却步的具体因素。 如果您足够警惕，这些智慧珍珠可以让您的在线商店走上新的成功之路。 让我们更仔细地看一下：

买家拿出他的手机有两件事：第一，购买当地商店没有的产品，但他迫切需要它。 其次，当他需要某种质量或特定品牌的产品并且也需要报价时。 在第一种情况下，买家期望电子商务平台的速度，而在第二种情况下，他希望价格便宜，因为他的钱包很紧。

第一项调查指出，成本是买家在结账页面上放弃购物车的主要原因之一。 其他原因是折扣码错误，运输时间长，付款阶段出现错误，这又很烦人。 第二项调查突出了安全性、产品详细信息放置不当、无法导航和比较产品，以及最后输入输入的困难。 因此，有紧迫感和预算限制的买家可能会对您的电子商务网站感到失望。

但我们关心的是我们可以控制的事情。 您无法加快产品从印度到美国的运输流程。 飞机有飞行速度限制！ 你也不能强迫你的代理商降低产品价格吗？ 因此，将您的精力引导到您可以改进的领域。

改善用户体验

如果你再看一遍上面的调查，你会发现你可以做一些事情，那就是 UX（用户体验）。 将产品细节放在买家希望他们看到的地方是一个智能用户体验结构的问题。 改进导航、简化输入、提供引人入胜的内容和信息等都是良好 UX 设计的基础。

我们可以总结为糟糕的用户体验导致电子商务应用程序的销售下滑。 这只是因为他们不仅仅是帮助用户获得他们正确的产品。 零售业中 70-85% 的废弃手推车只是错失良机。 他们敲你的门，你没有听。 但是有了响应式用户体验，还有更多可能。

现在，问题来了，是什么造就了引人入胜的用户体验？ 是否有任何 UX 设计指南和应用商店优化清单可以帮助您融入移动应用开发的最新趋势以吸引买家的眼球？

电子商务中的机器学习——让用户体验更具吸引力

根据 Adaptive Path 的创始人 Jesse James Garrett 的说法，用户体验有五个关键要素。 他建议在一个引人入胜的用户体验设计中，这五个元素应该找到协同作用，一个接一个地出现。 让我们来看看这五个基本组件是什么。

1. 战略——它是基本要素，是根本。 在这个阶段，你的商业模式、客户和产品等都会被详细研究。
2. 范围——在此确定功能和内容。 功能方面涉及产品特性以及这些特性如何相互配合。 这些功能将涵盖用户正在寻找的内容。 内容部分是关于提供产品信息。 它包括相关的描述、图像、音频、视频元素等。
3. 结构——结构中有两个子元素，即交互设计和信息架构。 交互设计是关于用户如何与产品交互以及系统如何响应它。 信息架构是关于内容和组织的安排，以简化人类的理解。
4. Skelton – 它是我们作为用户与之交互的设计的视觉部分。 骨架使用户与网站的功能进行交互。 导航、界面元素都属于这一类。 许多 UX 设计工具可以帮助您改进这一重要部分。
5. 表面——作品的整体代表了表面。 它反映了有关最终应用程序或网站的外观、布局、排版、颜色等的所有决定。

这些是在创建基本用户体验设计时需要考虑的事情。 尽管如此，当涉及到电子商务网站时，您需要开发这些基础知识。

电子商务中的客户行为、用户体验和机器学习

一个好的用户体验最终归结为你预测客户行为的程度，以及你的设计在引导买家轻松完成设计过程中的顺序和直观程度。 然而，说起来容易做起来难。 客户行为分析是分析中最具挑战性的任务之一，需要大量数据收集和处理。 正是在这里，电子商务中的机器学习成为焦点。 人工神经网络学习购买者的习惯、偏好、感受、好恶的能力可以扭转软件开发行业的局面。

您可能想知道电子​​商务应用程序、用户体验和人工智能是如何结合在一起的。 实际上，用户体验、电子商务和机器学习都处于自我激励进化的恶性循环中。 下图更有效地解释了它。

当用户访问您的电子商务商店或应用程序时，他们首先会与您当前的 UX 和 UI 设计进行交互。 他们在网站中移动的方式、他们的点击、他们的选择、暂停和放弃或继续等，都由神经网络不断收集。 此外，当类似的用户行为始于过去的体验时，机器学习功能会做出更好的响应。 因此，随着时间的推移，从第一次体验中获得洞察力的新用户体验会不断发展。 机器学习得越多，它对用户期望的响应就越准确和多样化。

最后，消费者自己上网收集数据。 在人工智能、电子商务中的机器学习、人工神经网络等所有重要词汇中，您一定不要忘记，您所针对的客户拥有自己的智能。 您的应用程序的强大功能可以让这种智能印象深刻，从而推动访问转化为转化。

电子商务中购物和机器学习的未来

机器学习引起了如此大的炒作，以至于人们有时不得不怀疑它在现实生活中影响我们的可能性。 但是，下次您在亚马逊上购物并找到适合您的推荐时，您很想不停地向左滑动手指。 知道电子商务中的机器学习充满活力。 例如，Siri、Alexa 等个人助理、预测导航、智能电子邮件过滤（避免垃圾邮件）现在都在发生。

购物的未来正在人工智能的手中创造。 让我们看看电子商务中的机器学习将如何使购物成为一种独特的体验。

使用虚拟销售代理

是的，这个词很陈词滥调，这是可以理解的。 但是，在你滚开之前，想想是什么让实体店虽然不方便，但每次访问的转化率比网上的要好？

你走进一家干果店，只是因为它在所有灯光颜色下看起来都很棒。 当您遇到销售人员时，他会以安全距离跟随您，每当您的脚停在黑莓干果罐前时。 他给你一个试炼。 你咀嚼干果，他写下了一句话：“你知道，黑莓对免疫力非常有益，很多医生都从我们这里购买。”

你在商店里闲逛，在他的陪伴下，你购买了 50 美元以上。 他热情地接过你的篮子，微笑着处理它，随意聊天，你走出去时感到高兴，并确信它确实值得每一分钱。

刚才发生了什么？ 如果您忽略价值的问题，您是否看到一家有吸引力的公司可以让您做什么？ 他们如何巧妙而有说服力地影响你的观点？

现在，假设您进入了一个传统的电子商务网站。 你是一个人，你通过那些干果的截图，没有人给你一些奖励积分。 结果是您关闭了站点并找到了更好的事情要做。 或者，您购买的商品最高价值几美元。

因此，吸引人的网站和被动的网站之间存在巨大差异。 销售人员是实体店中的影响代理，而虚拟代理将是使电子商务中的机器学习取得成功的一个突出特征。

虚拟助手——电子商务中机器学习的例子

例如，看看来自 eBay 的这个出色的虚拟代理，它被称为 ShopBot。 像 ShopBot 这样的助手可以帮助您从 eBay 的 10 亿多个列表中找到合适的产品。

使用 ShopBot，您的购物体验是纯粹的奢华。 您所要做的就是点击打开 eBay 并告诉代理您要寻找什么，ShopBot 将为您处理剩下的事情。 它将询问特定问题以优化和微调搜索，从而为买家提供最相关的信息。

但是，请记住，虚拟代理至少可以为用户查询提供一项服务，而聊天机器人则不需要这样做。

提供产品推荐

当他们访问的网站充满了他们最近带来的东西时，网上购物者通常会有这种感觉。 嗯，这不是纯粹的巧合。 它背后有一个出色的机器学习系统。 事实上，几年前的算法是手动完成以匹配用户。 然后，它经常是错误的并且需要花费很多时间来实施。

但是，现代推荐器遵循协作算法或基于内容的过滤算法。 协同过滤的工作原理是研究对特定项目具有相似品味的用户，然后通过组合用户给出的评分来创建项目列表。

另一方面，基于内容的过滤获取特定产品的内容并尝试匹配来自用户配置文件的内容。 它试图通过排列和组合将内容链接起来，以建立特定的相关性。 因此，为了实现这一点，用户体验设计需要对客户的基本信息进行定价。

此外，此功能很有可能将电子商务中的机器学习革命化到新的程度。

因为根据移动应用程序评级机构 Clutch。 com 近 75% 的消费者可能会购买根据他们的个性化推荐提出的产品。 这背后的潜在心理是个性化非常密切地吸引买家。 这就像参观友好邻居的杂货店一样。 您可以在预期的地方找到一切，作为用户，您确实感觉很棒。

通过电子商务中的机器学习使搜索结果精确且具有凝聚力

搜索引擎正在寻求使互联网尽可能方便用户使用。 最近的 Google Bert 更新表明了这种简化趋势。 Bert 更新倾向于调整搜索引擎以更接近自然语言，因为人们喜欢使用语音搜索。 因此，有一个明确的重点是服务于搜索用户的期望，而不是遵守英语文学的标准。 现在更多的是了解搜索意图并为用户提供最相关的搜索结果。

机器学习正在使买家在亚马逊和 eBay 等电子商务网站上进行搜索变得非常舒适。 产品搜索与客户实际需求的关联方式对于将搜索转化为转化至关重要。 现在，如果您在亚马逊上搜索“印度结婚戒指”，您将获得适合印度项链的搜索结果。 另一方面，如果有人像“印度结婚戒指”这样的不寻常方式搜索，那么它展示了不锈钢和相关戒指。 众所周知，印度人喜欢在婚礼上佩戴黄金。

有了机器学习，这种荒谬的结果场景就不会出现了。 机器学习算法利用您的网站和指标的能力将根据点击率优先级、购买率、售后评论等看到搜索结果。因此，这意味着产品具有高客户排名、产品可用性、等位居榜首。

应用智能聊天机器人

网站现在变得对话。 当我们说“对话”时，这是真正的交易。 聊天机器人不再是机械地响应您的查询的老式编程聊天。 新的聊天机器人很智能，机器学习为这些机器人赋予了生命。

每次您在电子商务商店购物时，它都会活跃起来并向您提问。 它不断向您提问以发展确定的相关性。 以自然语言训练聊天机器人，使其能够就不同产品进行对话，这将成为电子商务的下一个趋​​势。 准确地说，谷歌、微软等科技巨头都热衷于让互联网能够进行简单随意的转换。 在英语语法阻碍来自不同文化的人们完全使用互联网的世界中，这是一个积极的发展。

未来在电子商务中使用机器学习与聊天机器人的对话可能如下所示：

机器人：嘿，再次，寻找那些粉红色的夏帽？

你：不，我路过。 . .

机器人：吉尔刚刚发布了一个 Insta 故事，看起来他正在收拾行装准备徒步旅行。

你：嗯。 . 。你很聪明 ！！！

Bot：谢谢，没什么，我也碰巧知道你在找徒步鞋，而且太红了……

你：哇……不可能……这是史诗级的。 你说的对。

交互式聊天机器人——电子商务中机器学习的例子

已经有许多聊天机器人利用人工智能为用户提供最佳的用户体验和精致的购物体验。

SnapTravel 使用交互式聊天机器人来收集有关您旅行的详细信息。 它通过对话收集有关您旅程的信息。 在会谈结束时，它将为您提供您的旅程路线上的所有酒店、旅馆和餐馆的名称。 旅行者会喜欢这个应用程序，因为旅行中最麻烦的事情就是制定计划。 一旦您与 Snap Travel 船进行了两到三个对话，您就很有可能找到适合您的蓝图。

智能推送通知

众所周知，推送通知是任何电子商务应用程序的基本功能。 您可能已经从亚马逊最新的冬季特卖中获得了一份。 但智能推送远不止于此。

智能推送通知是关于学习用户行为、习惯以及解析社交媒体内容和用户计划。 Clari 是电子商务商店中的一个很好的现实例子。

Clari 可以通过使用 AI 来预测您在本季度末的购买情况，从而预测销售额。 主要是智能推送通知将涉及分析商品的库存、到期日期，并根据节日、季节习惯和消费者的一般趋势来规划销售。 例如，如果您计划在今年冬天拜访您的父母，就像去年一样，那么当有毯子优惠时，智能推送会通知您。 （它从您最近的聊天机器人对话中记得您正在寻找新的被子，并结合您的年度计划，该优惠会在正确的时间找到您。）

视觉搜索作为电子商务中的机器学习

您经常会在其中一次董事会会议上看到一款经典手表。 但是你没有办法问。 故事并没有就此结束。

在电子商务中的机器学习正在改变网站外观的世界中，故事永远不会结束。 您在合影会议上挖掘并放大手表，然后将其放入虚拟搜索栏中。 而且，只需单击一下，您就可以在几秒钟内找到制造此类手表的所有可能品牌。

视觉搜索对您来说似乎是乌托邦式的，但是您来这里是为了震惊。

宜家在 GrokStyle 的视觉搜索上工作就是一个很好的例子。 指向和搜索功能是这里的亮点。

该功能在他们的 iOS 应用程序中可用，并且是对我们未来可以期望的声明。 您所要做的就是用您最喜欢的家具扫描图片并将其上传到应用程序中。 您还可以添加图库中的照片并进行搜索。 它为您提供了所有类似的产品。

电子商务中的用户体验和机器学习——总结

我们在人工智能、机器学习和其他相关技术方面取得的进展清楚地表明了购物的未来前景。 与用户意图较弱的华丽设计相比，移动或网络上的电子商务商店如果愿意采用个性化的 UX 肯定会取得成功。 机器学习可帮助设计人员通过聊天机器人反馈和用户行为分析开发更好的用户感知。 塑造的未来确实在酝酿之中，未来的日子里，我们可以期待许多奇迹。