電子商務中的機器學習——用戶體驗和在線購物的未來

“市場”這個詞仍然讓我們想起了熙熙攘攘的街道、傳統的商店、大喊大叫的妙語和優惠、混雜著各種香氣的腐爛蔬菜的異味，等等。 但現在情況正在發生變化。 到 2022 年，將有近 30 億消費者上網。互聯網是當今的新市場。 因此，電子商務中機器學習的概念變得越來越普遍。

電子商務改變了一切。 在電子商務中，市場實際上並不存在，但實際上整個人群都在那裡。 在人類歷史上，購物從未像現在這樣舒適。 電子商務現在已進一步演變為精心設計和開發的移動應用程序。 此外，移動應用程序開發領域的進步正在不斷重塑市場的概念。 它對它進行瞭如此大的改造，以至於現代市場可以握在手中或安全地放在口袋裡。 是的，我們在這裡談論的是移動電子商務。

我們正在探索電子商務中的機器學習對未來購物體驗的影響。 隨著技術的最新發展，人工智能在 Web 開發中的影響力越來越大。 但是，在我們進入令人著迷的人工智能和機器學習世界之前，有必要先簡要了解一下是什麼使電子商務網站對當今市場如此重要。

電子商務網站的定義特徵是什麼？ 好吧，在外部條件保持不變的情況下，電子商務商店最關鍵的方面是它為訪問該網站的買家提供的感覺。 在技​​術術語中，我們稱之為 UX 或用戶體驗。 讓我們看看是什麼讓它如此。

UX 對電子商務網站的意義

任何網站的 UX（用戶體驗）都是關於預見用戶的期望和行為模式，以使他們的參與互動且富有成效。 在電子商務網站中，重點必須是為您的最終用戶提供簡單、引人入勝且令人滿意的購物體驗。 用戶體驗是推動電子商務應用程序轉化的主要因素之一。

在這一點上，描述 UI 和 UX 的含義將很有用。 這兩者經常互換使用，這在概念上是不正確的。 UI 或用戶界面涉及您網站的外觀設計及其對視覺美學的綜合影響。 UX 或用戶體驗就是要深入用戶的頭腦。 它專注於將各種元素放置在用戶希望找到它們的頁面上。 用戶體驗關乎目的，用戶界面定義功能和外觀。

現在，讓我們看看為什麼 UX 比 UI 更能成為推動轉化的決定性因素。 我們將利用對客戶的小型調查，要求他們提供在網上購物時放棄購物車的原因。

放棄手推車的原因

該調查概述了一些讓美國消費者在網上購物時望而卻步的具體因素。 如果您足夠警惕，這些智慧珍珠可以讓您的在線商店走上新的成功之路。 讓我們更仔細地看一下：

買家拿出他的手機有兩件事：第一，購買當地商店沒有的產品，但他迫切需要它。 其次，當他需要某種質量或特定品牌的產品並且也需要報價時。 在第一種情況下，買家期望電子商務平台的速度，而在第二種情況下，他希望價格便宜，因為他的錢包很緊。

第一項調查指出，成本是買家在結賬頁面上放棄購物車的主要原因之一。 其他原因是折扣碼錯誤，運輸時間長，付款階段出現錯誤，這又很煩人。 第二項調查突出了安全性、產品詳細信息放置不當、無法導航和比較產品，以及最後輸入輸入的困難。 因此，有緊迫感和預算限制的買家可能會對您的電子商務網站感到失望。

但我們關心的是我們可以控制的事情。 您無法加快產品從印度到美國的運輸流程。 飛機有飛行速度限制！ 你也不能強迫你的代理商降低產品價格嗎？ 因此，將您的精力引導到您可以改進的領域。

改善用戶體驗

如果你再看一遍上面的調查，你會發現你可以做一些事情，那就是 UX（用戶體驗）。 將產品細節放在買家希望他們看到的地方是一個智能用戶體驗結構的問題。 改進導航、簡化輸入、提供引人入勝的內容和信息等都是良好 UX 設計的基礎。

我們可以總結為糟糕的用戶體驗導致電子商務應用程序的銷售下滑。 這只是因為他們不僅僅是幫助用戶獲得他們正確的產品。 零售業中 70-85% 的廢棄手推車只是錯失良機。 他們敲你的門，你沒有聽。 但是有了響應式用戶體驗，還有更多可能。

現在，問題來了，是什麼造就了引人入勝的用戶體驗？ 是否有任何 UX 設計指南和應用商店優化清單可以幫助您融入移動應用開發的最新趨勢以吸引買家的眼球？

電子商務中的機器學習——讓用戶體驗更具吸引力

根據 Adaptive Path 的創始人 Jesse James Garrett 的說法，用戶體驗有五個關鍵要素。 他建議在一個引人入勝的用戶體驗設計中，這五個元素應該找到協同作用，一個接一個地出現。 讓我們來看看這五個基本組件是什麼。

1. 戰略——它是基本要素，是根本。 在這個階段，你的商業模式、客戶和產品等都會被詳細研究。
2. 範圍——在此確定功能和內容。 功能方面涉及產品特性以及這些特性如何相互配合。 這些功能將涵蓋用戶正在尋找的內容。 內容部分是關於提供產品信息。 它包括相關的描述、圖像、音頻、視頻元素等。
3. 結構——結構中有兩個子元素，即交互設計和信息架構。 交互設計是關於用戶如何與產品交互以及系統如何響應它。 信息架構是關於內容和組織的安排，以簡化人類的理解。
4. Skelton – 它是我們作為用戶與之交互的設計的視覺部分。 骨架使用戶與網站的功能進行交互。 導航、界面元素都屬於這一類。 許多 UX 設計工具可以幫助您改進這一重要部分。
5. 表面——作品的整體代表了表面。 它反映了有關最終應用程序或網站的外觀、佈局、排版、顏色等的所有決定。

這些是在創建基本用戶體驗設計時需要考慮的事情。 儘管如此，當涉及到電子商務網站時，您需要開發這些基礎知識。

電子商務中的客戶行為、用戶體驗和機器學習

一個好的用戶體驗最終歸結為你預測客戶行為的程度，以及你的設計在引導買家輕鬆完成設計過程中的順序和直觀程度。 然而，說起來容易做起來難。 客戶行為分析是分析中最具挑戰性的任務之一，需要大量數據收集和處理。 正是在這裡，電子商務中的機器學習成為焦點。 人工神經網絡學習購買者的習慣、偏好、感受、好惡的能力可以扭轉軟件開發行業的局面。

您可能想知道電子商務應用程序、用戶體驗和人工智能是如何結合在一起的。 實際上，用戶體驗、電子商務和機器學習都處於自我激勵進化的惡性循環中。 下圖更有效地解釋了它。

當用戶訪問您的電子商務商店或應用程序時，他們首先會與您當前的 UX 和 UI 設計進行交互。 他們在網站中移動的方式、他們的點擊、他們的選擇、暫停和放棄或繼續等，都由神經網絡不斷收集。 此外，當類似的用戶行為始於過去的體驗時，機器學習功能會做出更好的響應。 因此，隨著時間的推移，從第一次體驗中獲得洞察力的新用戶體驗會不斷發展。 機器學習得越多，它對用戶期望的響應就越準確和多樣化。

最後，消費者自己上網收集數據。 在人工智能、電子商務中的機器學習、人工神經網絡等所有重要詞彙中，您一定不要忘記，您所針對的客戶擁有自己的智能。 您的應用程序的強大功能可以讓這種智能印象深刻，從而推動訪問轉化為轉化。

電子商務中購物和機器學習的未來

機器學習引起瞭如此大的炒作，以至於人們有時不得不懷疑它在現實生活中影響我們的可能性。 但是，下次您在亞馬遜上購物並找到適合您的推薦時，您很想不停地向左滑動手指。 知道電子商務中的機器學習充滿活力。 例如，Siri、Alexa 等個人助理、預測導航、智能電子郵件過濾（避免垃圾郵件）現在都在發生。

購物的未來正在人工智能的手中創造。 讓我們看看電子商務中的機器學習將如何使購物成為一種獨特的體驗。

使用虛擬銷售代理

是的，這個詞很陳詞濫調，這是可以理解的。 但是，在你滾開之前，想想是什麼讓實體店雖然不方便，但每次訪問的轉化率比網上的要好？

你走進一家乾果店，只是因為它在所有燈光顏色下看起來都很棒。 當您遇到銷售人員時，他會以安全距離跟隨您，每當您的腳停在黑莓乾果罐前時。 他給你一個試煉。 你咀嚼乾果，他寫下了一句話：“你知道，黑莓對免疫力非常有益，很多醫生都從我們這裡購買。”

你在商店裡閒逛，在他的陪伴下，你購買了 50 美元以上。 他熱情地接過你的籃子，微笑著處理它，隨意聊天，你走出去時感到高興，並確信它確實值得每一分錢。

剛才發生了什麼？ 如果您忽略價值的問題，您是否看到一家有吸引力的公司可以讓您做什麼？ 他們如何巧妙而有說服力地影響你的觀點？

現在，假設您進入了一個傳統的電子商務網站。 你是一個人，你通過那些乾果的截圖，沒有人給你一些獎勵積分。 結果是您關閉了站點並找到了更好的事情要做。 或者，您購買的商品最高價值幾美元。

因此，吸引人的網站和被動的網站之間存在巨大差異。 銷售人員是實體店中的影響代理，而虛擬代理將是使電子商務中的機器學習取得成功的一個突出特徵。

虛擬助手——電子商務中機器學習的例子

例如，看看來自 eBay 的這個出色的虛擬代理，它被稱為 ShopBot。 像 ShopBot 這樣的助手可以幫助您從 eBay 的 10 億多個列表中找到合適的產品。

使用 ShopBot，您的購物體驗是純粹的奢華。 您所要做的就是點擊打開 eBay 並告訴代理您要尋找什麼，ShopBot 將為您處理剩下的事情。 它將詢問特定問題以優化和微調​​搜索，從而為買家提供最相關的信息。

但是，請記住，虛擬代理至少可以為用戶查詢提供一項服務，而聊天機器人則不需要這樣做。

提供產品推薦

當他們訪問的網站充滿了他們最近帶來的東西時，網上購物者通常會有這種感覺。 嗯，這不是純粹的巧合。 它背後有一個出色的機器學習系統。 事實上，幾年前的算法是手動完成以匹配用戶。 然後，它經常是錯誤的並且需要花費很多時間來實施。

但是，現代推薦器遵循協作算法或基於內容的過濾算法。 協同過濾的工作原理是研究對特定項目具有相似品味的用戶，然後通過組合用戶給出的評分來創建項目列表。

另一方面，基於內容的過濾獲取特定產品的內容並嘗試匹配來自用戶配置文件的內容。 它試圖通過排列和組合將內容鏈接起來，以建立特定的相關性。 因此，為了實現這一點，用戶體驗設計需要對客戶的基本信息進行定價。

此外，此功能很有可能將電子商務中的機器學習革命化到新的程度。

因為根據移動應用程序評級機構 Clutch。 com 近 75% 的消費者可能會購買根據他們的個性化推薦提出的產品。 這背後的潛在心理是個性化非常密切地吸引買家。 這就像參觀友好鄰居的雜貨店一樣。 您可以在預期的地方找到一切，作為用戶，您確實感覺很棒。

通過電子商務中的機器學習使搜索結果精確且具有凝聚力

搜索引擎正在尋求使互聯網盡可能方便用戶使用。 最近的 Google Bert 更新表明了這種簡化趨勢。 Bert 更新傾向於調整搜索引擎以更接近自然語言，因為人們喜歡使用語音搜索。 因此，有一個明確的重點是服務於搜索用戶的期望，而不是遵守英語文學的標準。 現在更多的是了解搜索意圖並為用戶提供最相關的搜索結果。

機器學習正在使買家在亞馬遜和 eBay 等電子商務網站上進行搜索變得非常舒適。 產品搜索與客戶實際需求的關聯方式對於將搜索轉化為轉化至關重要。 現在，如果您在亞馬遜上搜索“印度結婚戒指”，您將獲得適合印度項鍊的搜索結果。 另一方面，如果有人像“印度結婚戒指”這樣的不尋常方式搜索，那麼它展示了不銹鋼和相關戒指。 眾所周知，印度人喜歡在婚禮上佩戴黃金。

有了機器學習，這種荒謬的結果場景就不會出現了。 機器學習算法利用您的網站和指標的能力將根據點擊率優先級、購買率、售後評論等查看搜索結果。因此，這意味著產品具有高客戶排名、產品可用性、等位居榜首。

應用智能聊天機器人

網站現在變得對話。 當我們說“對話”時，這是真正的交易。 聊天機器人不再是機械地響應您的查詢的老式編程聊天。 新的聊天機器人很智能，機器學習為這些機器人賦予了生命。

每次您在電子商務商店購物時，它都會活躍起來並向您提問。 它不斷向您提問以發展確定的相關性。 以自然語言訓練聊天機器人，使其能夠就不同產品進行對話，這將成為電子商務的下一個趨勢。 準確地說，谷歌、微軟等科技巨頭都熱衷於讓互聯網能夠進行簡單隨意的轉換。 在英語語法阻礙來自不同文化的人們完全使用互聯網的世界中，這是一個積極的發展。

未來在電子商務中使用機器學習與聊天機器人的對話可能如下所示：

機器人：嘿，再次，尋找那些粉紅色的夏帽？

你：不，我路過。 . .

機器人：吉爾剛剛發布了一個 Insta 故事，看起來他正在收拾行裝準備徒步旅行。

你：嗯。 . 。你很聰明 ！！！

Bot：謝謝，沒什麼，我也碰巧知道你在找徒步鞋，而且太紅了……

你：哇……不可能……這是史詩級的。 你說的對。

交互式聊天機器人——電子商務中機器學習的例子

已經有許多聊天機器人利用人工智能為用戶提供最佳的用戶體驗和精緻的購物體驗。

SnapTravel 使用交互式聊天機器人來收集有關您旅行的詳細信息。 它通過對話收集有關您旅程的信息。 在會談結束時，它將為您提供您的旅程路線上的所有酒店、旅館和餐館的名稱。 旅行者會喜歡這個應用程序，因為旅行中最麻煩的事情就是製定計劃。 一旦您與 Snap Travel 船進行了兩到三個對話，您就很有可能找到適合您的藍圖。

智能推送通知

眾所周知，推送通知是任何電子商務應用程序的基本功能。 您可能已經從亞馬遜最新的冬季特賣中獲得了一份。 但智能推送遠不止於此。

智能推送通知是關於學習用戶行為、習慣以及解析社交媒體內容和用戶計劃。 Clari 是電子商務商店中的一個很好的現實例子。

Clari 可以通過使用 AI 來預測您在本季度末的購買情況，從而預測銷售額。 主要是智能推送通知將涉及分析商品的庫存、到期日期，並根據節日、季節習慣和消費者的一般趨勢來規劃銷售。 例如，如果您計劃在今年冬天拜訪您的父母，就像去年一樣，那麼當有毯子優惠時，智能推送會通知您。 （它從您最近的聊天機器人對話中記得您正在尋找新的被子，並結合您的年度計劃，該優惠會在正確的時間找到您。）

視覺搜索作為電子商務中的機器學習

您經常會在其中一次董事會會議上看到一款經典手錶。 但是你沒有辦法問。 故事並沒有就此結束。

在電子商務中的機器學習正在改變網站外觀的世界中，故事永遠不會結束。 您在合影會議上挖掘並放大手錶，然後將其放入虛擬搜索欄中。 而且，只需單擊一下，您就可以在幾秒鐘內找到製造此類手錶的所有可能品牌。

視覺搜索對您來說似乎是烏托邦式的，但是您來這裡是為了震驚。

宜家在 GrokStyle 的視覺搜索上工作就是一個很好的例子。 指向和搜索功能是這裡的亮點。

該功能在他們的 iOS 應用程序中可用，並且是對我們未來可以期望的聲明。 您所要做的就是用您最喜歡的家具掃描圖片並將其上傳到應用程序中。 您還可以添加圖庫中的照片並進行搜索。 它為您提供了所有類似的產品。

電子商務中的用戶體驗和機器學習——總結

我們在人工智能、機器學習和其他相關技術方面取得的進展清楚地表明了購物的未來前景。 與用戶意圖較弱的華麗設計相比，移動或網絡上的電子商務商店如果願意採用個性化的 UX 肯定會取得成功。 機器學習可幫助設計人員通過聊天機器人反饋和用戶行為分析開發更好的用戶感知。 塑造的未來確實在醞釀之中，未來的日子裡，我們可以期待許多奇蹟。