Koneoppimisella lisää tehoja verkkokauppaan

marras 10, 2016 Sami Haltia

Koneoppiminen on noussut yhä vahvemmin osaksi valtavirtaa omana tieteenalanaan sekä yritysten käyttämänä työkaluna. Koneoppimisen avulla saadaan tietokoneet tunnistamaan erilaisia trendejä ilman, että niitä erikseen ohjelmoidaan tekemään niin ja suorittamaan automaattisia toimenpiteitä optimaalisten tulosten saavuttamiseksi. Se kasvattaa kerätyn datan määrää ja antaa laajempia analysointimahdollisuuksia tunnistamalla erilaisia käyttäytymismalleja.

Koneoppimista on eri muodoissa käytössä jo laajasti eri toimialoilla ja se avaa uusia mahdollisuuksia verkon hyödyntämiseen.

Lisää myyntitehoa ja parempi asiakaskokemus koneoppimisen avulla

Koneoppimisen potentiaalin verkkokaupan kehittämisessä on osoittanut jo moni yleisesti käytössä oleva järjestelmä. PracticaEcommerce –lehden Armando Roggio listaa kuusi esimerkkiä yleisistä verkkokaupan työkaluista, joiden vaikutusta ja tehoa voidaan kasvattaa koneoppimisen avulla.

1. Älykkäät asiakaspalvelu-chatbotit

Kuten markkinointi- ja asiakaspalveluihmiset tietävät, nykyisin kaikki on välitöntä ja julkista. Vastaukset kysymyksiin, ehdotuksiin ja palautteeseen on saatava nopeasti ja riittävän laadukkaassa muodossa. Verkon ja sosiaalisen median aikakaudella heikkolaatuinen asiakaskommunikointi ja pitkät vastausajat saavat asiakkaan kääntymään toisen toimittajan puoleen ja levittävät negatiivista viestiä ympärilleen.

Koneoppimista hyödyntävät chatbotit voivat auttaa asiakaspalveluprosessin kehittämisessä. Asiakaspalvelu pystyy automaattisesti luomaan tarkkoja vastauksia ilman minkäänlaista viivettä ja parantamaan asiakastyytyväisyyttä.

2. Parempi tuotehaku

Oppimiskykyinen verkkokaupan tuotehaku pystyy tarjoamaan huomattavasti tavanomaista hakua parempia hakutuloksia. Järjestelmä oppii asiakkaiden käyttäytymismalleja ja ostotottumuksia ja laskee klikki- ja konversioprosentteja, tuotearvioita tai varastosaldoja. Järjestelmä pystyy siten ennakoimaan mitä asiakas haluaa ja tarjoamaan hakutuloksia, jotka maksimoivat verkkokaupan tuoton.

3. Parempaa verkkomarkkinointia

Useimmat verkkokaupat luottavat tuotesuositteluihin, ristiinmyyntiin (yhdessä ostetun tuotteen tarjoaminen) tai ylösmyyntiin (kalliimman vaihtoehdon tarjoaminen) myynnin kasvattamiseksi. Koneoppimisen avulla on mahdollista tarjota paljon osuvampia ja houkuttelevampia suositustuotteita. Järjestelmä voidaan saada oppimaan yksittäisen asiakkaan ostotottumuksia ja kiinnostuksenkohteita ja täten tarjota asiakkaalle juuri hänen tarpeisiin sopivia räätälöityjä suosituksia.

4. Parempaa markkinaperusteista hinnoittelua

Koneoppimiseen perustuva hinnoittelujärjestelmä oppii hinnoittelutrendit, tuotearviot ja asiakkaan käyttäytymisen. Järjestelmä pystyy tuottamaan näiden tietojen pohjalta tarkkoja hintasuosituksia tuotteille, joiden avulla verkkokauppias pystyy maksimoimaan kauppansa tuoton.

5. Tietoturvauhkien havaitseminen ja ennaltaehkäisy

Jokainen verkkokauppa on omanlaisensa kokonaisuus omine taustajärjestelmineen ja käyttötapoineen. Sen vuoksi jokaisella järjestelmällä on myös omanlaiset turvallisuusuhkansa. Tietoturvaa voidaan parantaa koneoppimisen avulla ja saada järjestelmä tunnistamaan kunkin järjestelmän haavoittuvuudet. Näin saavutetaan parempia tuloksia tietoturvauhkien ja hyökkäysten tunnistamisessa ja ennaltaehkäisyssä.

6. Parempaa liiketoiminnallista päätöksentekoa

  • Tuotteen kysynnän ennustaminen
  • Mahdollisten varasto-ongelmien tunnistaminen
  • Tuotteiden luokittelu ja avainsanojen tunnistaminen
  • Tehokkaampi markkinointikampanjoiden hallinta
  • Toimitus- ja pakkauskustannusten parempi ennakointi
  • Asiakassegmentoinnin kehittäminen

Lähdeartikkeli:

Practical Ecommerce – 6 tapaa miten koneoppiminen tulee vaikuttamaan verkkokauppaan (en)

Parempaa verkkokauppaa ja korkeampaa tuottoa

On olemassa myös monia muita verkkokaupan toimintoja, joita voidaan koneoppimisen avulla kehittää. Koneet tulevat kehittymään vielä roimasti ostokäyttäytymisen ja trendien syntymisen ymmärtämisessä ja koneoppimisen käyttötapausten määrä tulee jatkamaan kasvuaan. Verkkokauppajärjestelmien eri osa-alueiden ja toiminnallisuuksien personointi tulee mahdollistamaan yhä upeampia käyttäjäkokemuksia asiakkaille ja mahtavia tuottoja kauppiaalle.

Koneoppimisen virittäminen huippuunsa ei tule kuitenkaan olemaan aivan helppoa.

Tech Republic –julkaisun artikkelissa pohditaan miksi keinoälyn ja koneoppimisen tekeminen on niin vaikeaa jopa internetin jättiläisille, kuten Facebookille ja Googlelle.

Koneoppimista Shuup –verkkokauppa-alustalla

Shuup on yksi verkkokauppateknologian globaaleista edelläkävijäyrityksistä. Yrityksen avoimen lähdekoodin verkkokauppa-alustan suosio kasvaa huimaa vauhtia ja sen kehitystyössä on otettu vahvasti huomioon myös koneoppimisen tuomat mahdollisuudet.

Uudet teknologiat ja verkkokaupan toiminnallisuudet ovat aina valokeilassa Shuup –verkkokauppa-alustan kehitystyössä, sanoo Shuupin liiketoiminnan kehitysjohtaja Mikko Flagan. Jo tuotekehityksen varhaisessa vaiheessa tunnistimme tarpeen algoritmeihin perustuvan oppimisen edellytysten mahdollistamiseen tuotteessamme. Vahvat datayhteydet tärkeimpiin koneoppimisen järjestelmiin mahdollistavat paremman trendien tunnistamisen ja analysoinnin. Kumppanuudet alan johtavien maksupalvelu-, tietoturva-, hinnoittelu- ja personointityökalujen tuottajien kanssa liitämme alustamme globaaliin koneoppimisen ekosysteemiin, jonka avulla saamme viritettyä alustamme tehon huippuunsa, hän jatkaa.

Tutustu Shuup –verkkokauppa-alustaan täällä.

Oletko kiinnostunut verkkokaupan avaamisesta tai nykyisen kauppasi kehittämisestä? Andersin asiantuntijat auttavat mielellään. Ota meihin yhteyttä!


Jätä kommentti