Kako mašinsko učenje pomaže kupcima u kupovini usluga i proizvoda?

Strojno učenje (ML), podskup umjetne inteligencije (AI), duboko je transformirao način na koji korisnici komuniciraju i kupuju usluge, proizvode, rješenja i još mnogo toga. Koristeći ogromne količine podataka, ML algoritmi mogu uočiti obrasce, napraviti predviđanja i pružiti personalizirana iskustva koja uvelike povećavaju zadovoljstvo kupaca i poslovnu efikasnost.

U svojoj srži, mašinsko učenje uključuje obuku algoritama na velikim skupovima podataka za prepoznavanje obrazaca i donošenje odluka na osnovu novih podataka. Ova mogućnost je posebno korisna u domenu interakcija kupaca i ponašanja prilikom kupovine. Evo nekoliko načina na koje mašinsko učenje pomaže korisnicima u ovom kontekstu:

1. Prilagođene preporuke:
Jedna od najvidljivijih primjena strojnog učenja u interakciji s klijentima je generiranje personaliziranih preporuka. Platforme za e-trgovinu kao što je Amazon i servisi za striming kao što je Netflix koriste ML algoritme za analizu prošlih ponašanja i preferencija korisnika. Ovi algoritmi mogu predvidjeti za koje proizvode ili sadržaje će korisnik vjerovatno biti zainteresovani, dajući tako prilagođene prijedloge. Na primjer, ako kupac često kupuje knjige naučne fantastike, mehanizam za preporuke će dati prioritet sličnim žanrovima, povećavajući vjerovatnoću dodatne kupovine.

2. Poboljšana korisnička podrška:
Strojno učenje je revolucioniralo korisničku podršku kroz implementaciju chatbotova i virtualnih asistenata. Ovi alati vođeni umjetnom inteligencijom mogu se nositi sa širokim spektrom upita kupaca u realnom vremenu, pružajući trenutne odgovore i rješenja. Analizirajući historijske interakcije kupaca, chatboti mogu predvidjeti najčešće probleme i ponuditi relevantna rješenja, poboljšavajući vrijeme odgovora i zadovoljstvo korisnika. Štaviše, napredna obrada prirodnog jezika (NLP) omogućava ovim sistemima da razumeju i odgovore na složene upite, čineći ih efikasnijim od tradicionalnih odgovora sa skriptom.

3. Dynamic Cene:
Algoritmi mašinskog učenja su instrumentalni u implementaciji dinamičkih strategija određivanja cijena. Analizom faktora kao što su potražnja, konkurencija, ponašanje kupaca i tržišni uslovi, ML modeli mogu prilagoditi cijene u realnom vremenu kako bi optimizirali prodaju i profitabilnost. Na primjer, usluge dijeljenja vožnje poput Ubera koriste dinamičko određivanje cijena za prilagođavanje cijena karata na osnovu trenutne potražnje i uslova ponude. Ovo osigurava da cijene ostanu konkurentne uz maksimiziranje prihoda i dostupnosti za kupce.

4. Otkrivanje prevara i prevencija:
Mašinsko učenje igra ključnu ulogu u prepoznavanju i sprječavanju lažnih aktivnosti u online transakcijama. Analizom obrazaca u transakcijskim podacima, ML algoritmi mogu otkriti anomalije koje mogu ukazivati ​​na lažno ponašanje. Na primjer, ako kupčev obrazac kupovine iznenada značajno odstupi od njihovog uobičajenog ponašanja, sistem može označiti transakciju radi daljeg pregleda. Ovaj proaktivni pristup pomaže u zaštiti kupaca od prevare i povećava povjerenje u online platforme.

5. Prediktivno održavanje i servis:
Za kupce koji kupuju proizvode koji zahtijevaju održavanje, kao što su vozila ili industrijska oprema, strojno učenje može ponuditi rješenja za prediktivno održavanje. Analizom podataka sa senzora i istorijskih zapisa održavanja, ML modeli mogu predvidjeti kada će komponenta vjerovatno otkazati i preporučiti preventivno održavanje. Ovo ne samo da smanjuje vrijeme zastoja, već i produžava vijek trajanja proizvoda, pružajući značajnu vrijednost kupcu.

6. Poboljšano pretraživanje i otkrivanje:
Strojno učenje poboljšava funkcionalnost pretraživanja na web stranicama e-trgovine, olakšavajući korisnicima da pronađu ono što traže. Razumijevanjem konteksta i namjere iza upita za pretraživanje, ML algoritmi mogu dati preciznije i relevantnije rezultate pretraživanja. Na primjer, ako kupac traži "ljetne haljine", sistem može dati prioritet proizvodima koji su u trendu, visoko ocijenjeni i sezonski primjereni. Ovo poboljšava cjelokupno iskustvo kupovine i povećava vjerovatnoću kupovine.

7. Analiza raspoloženja kupaca:
Tehnike mašinskog učenja, posebno one vezane za NLP, koriste se za analizu recenzija i povratnih informacija kupaca. Obradom velikih količina tekstualnih podataka, ML modeli mogu izmjeriti raspoloženje kupaca i identificirati uobičajene teme ili probleme. Preduzeća mogu koristiti ove informacije za poboljšanje svojih proizvoda i usluga, rješavanje problema kupaca i povećanje ukupnog zadovoljstva. Na primjer, ako značajan broj kupaca izrazi nezadovoljstvo određenom funkcijom, kompanija može dati prioritet poboljšanjima u toj oblasti.

8. Ciljane marketinške kampanje:
Mašinsko učenje omogućava preduzećima da kreiraju visoko ciljane marketinške kampanje analizom podataka o klijentima i segmentiranjem publike na osnovu različitih atributa kao što su demografija, ponašanje pri kupovini i preferencije. Ovo omogućava personalizovanije i efikasnije marketinške strategije. Na primjer, kompanija može koristiti ML modele za identifikaciju kupaca visoke vrijednosti i prilagođavanje marketinških poruka njihovim specifičnim potrebama i interesima, povećavajući vjerovatnoću angažmana i konverzije.

9. upravljanje zalihama:
Učinkovito upravljanje zalihama je važno kako bi se osiguralo da kupci mogu kupiti proizvode koje žele bez da se suočavaju sa zalihama ili kašnjenjima. Algoritmi mašinskog učenja mogu predvideti potražnju za različitim proizvodima na osnovu istorijskih podataka o prodaji, sezonskih trendova i drugih faktora. Ovo pomaže preduzećima da održe optimalne nivoe zaliha, smanjujući rizik od prevelikih ili nedovoljnih zaliha. Na primjer, trgovac može koristiti ML modele da predvidi potražnju za zimskom odjećom i u skladu s tim prilagodi svoje zalihe, osiguravajući da kupci imaju pristup proizvodima koji su im potrebni tokom sezone.

10. Poboljšano korisničko iskustvo:
Strojno učenje može značajno poboljšati cjelokupno korisničko iskustvo na digitalnim platformama. Analizom ponašanja i preferencija korisnika, ML modeli mogu personalizirati izgled, sadržaj i navigaciju web stranica i aplikacija. Na primjer, stranica za e-trgovinu može koristiti ML za prilagođavanje početne stranice za svakog korisnika, naglašavajući proizvode i kategorije koji su relevantni za njihova interesovanja. Ovo stvara privlačnije i ugodnije iskustvo kupovine, ohrabrujući kupce da provode više vremena na platformi i kupuju više.

11. Glasovna i vizuelna pretraga:
Napredak u mašinskom učenju omogućio je razvoj glasovnih i vizuelnih mogućnosti pretraživanja. Glasovno pretraživanje omogućava korisnicima interakciju s digitalnim platformama koristeći prirodni jezik, čineći proces pretraživanja intuitivnijim i pristupačnijim. Vizuelna pretraga omogućava korisnicima da učitaju slike i pronađu slične proizvode, poboljšavajući proces otkrivanja. Na primjer, kupac može uslikati haljinu koja mu se sviđa i koristiti vizualnu pretragu da pronađe slične artikle na web-mjestu za e-trgovinu. Ove karakteristike olakšavaju kupcima da pronađu ono što traže i poboljšavaju cjelokupno iskustvo kupovine.

12. Programi zadržavanja kupaca i lojalnosti:
Mašinsko učenje može pomoći preduzećima da osmisle i implementiraju efikasne programe zadržavanja kupaca i lojalnosti. Analizom podataka o kupcima, ML modeli mogu identificirati obrasce i ponašanja koja ukazuju na lojalnost kupaca ili potencijalni odljev. Preduzeća mogu koristiti ove informacije za razvoj personaliziranih strategija zadržavanja, kao što su ciljane promocije, personalizirane ponude i nagrade za lojalnost. Na primjer, kompanija može koristiti ML za identifikaciju kupaca koji su u opasnosti od odbacivanja i ponuditi im posebne popuste ili poticaje kako bi ih ohrabrili da ostanu. Ovo pomaže preduzećima da zadrže vrijedne kupce i izgrade dugoročne odnose.

13. Razvoj proizvoda i inovacije:
Mašinsko učenje može pružiti vrijedne uvide koji pokreću razvoj proizvoda i inovacije. Analizom povratnih informacija kupaca, obrazaca korištenja i tržišnih trendova, ML modeli mogu identificirati mogućnosti za nove proizvode ili poboljšanja postojećih. Preduzeća mogu koristiti ove informacije za razvoj proizvoda koji bolje zadovoljavaju potrebe i preferencije kupaca. Na primjer, tehnološka kompanija može koristiti ML da analizira povratne informacije korisnika o svom softveru i identifikuje funkcije koje kupci najviše traže. Ovo omogućava kompaniji da odredi prioritete za razvojne napore i isporuči proizvode za koje postoji veća vjerovatnoća da će uspjeti na tržištu.

14. Optimizacija lanca snabdevanja:
Mašinsko učenje može optimizirati različite aspekte lanca opskrbe, osiguravajući da se proizvodi isporučuju kupcima efikasno i isplativo. Analizom podataka od dobavljača, logističkih provajdera i trgovaca, ML modeli mogu identificirati uska grla, predvidjeti potražnju i optimizirati rute. Ovo pomaže preduzećima da smanje troškove, poboljšaju vrijeme isporuke i povećaju zadovoljstvo kupaca. Na primjer, trgovac na malo može koristiti ML da predvidi potražnju za različitim proizvodima i u skladu s tim prilagodi svoj lanac opskrbe, osiguravajući da su proizvodi dostupni kada su kupcima potrebni.

15. Customer Insights and Analytics:
Mašinsko učenje pruža preduzećima dubok uvid u ponašanje i preferencije kupaca. Analizom podataka iz različitih izvora, kao što su zapisi o transakcijama, društveni mediji i interakcije na web stranicama, ML modeli mogu otkriti obrasce i trendove koji donose poslovne odluke. Ovo pomaže preduzećima da bolje razumiju svoje klijente i razviju strategije koje su u skladu s njihovim potrebama i preferencijama. Na primjer, trgovac može koristiti ML za analizu obrazaca kupovine i identificiranje trendova, kao što je povećana potražnja za održivim proizvodima. Ove informacije mogu voditi razvoj proizvoda, marketing i napore upravljanja zalihama.

16. Iskustva proširene stvarnosti (AR) i virtuelne stvarnosti (VR).:
Mašinsko učenje igra ključnu ulogu u razvoju doživljaja proširene stvarnosti (AR) i virtuelne stvarnosti (VR) za klijente. Ove tehnologije pružaju impresivna i interaktivna iskustva koja poboljšavaju proces kupovine. Na primjer, AR aplikacije mogu omogućiti kupcima da vizualiziraju kako će namještaj izgledati u njihovom domu prije kupovine, dok VR može stvoriti virtualne izložbene prostore u kojima kupci mogu istraživati ​​proizvode u realnom okruženju. Algoritmi mašinskog učenja mogu analizirati interakcije korisnika sa ovim tehnologijama kako bi pružili personalizirane preporuke i poboljšali cjelokupno iskustvo.

17. Mapiranje putovanja kupca:
Mašinsko učenje može pomoći preduzećima da mapiraju put kupaca i identifikuju ključne dodirne tačke koje utiču na odluke o kupovini. Analizom podataka iz različitih interakcija, kao što su posjete web stranici, angažmani na društvenim mrežama i posjete trgovinama, ML modeli mogu stvoriti sveobuhvatan pogled na put kupca. Ovo pomaže preduzećima da shvate kako se kupci kreću kroz različite faze procesa kupovine i identifikuju mogućnosti za poboljšanje iskustva. Na primjer, trgovac na malo može koristiti ML da analizira put kupca i identificira bolne točke, kao što su dugo vremena naplate ili zbunjujuća navigacija, te poduzeti korake za rješavanje ovih problema.

18. Personalizacija u realnom vremenu:
Mašinsko učenje omogućava personalizaciju korisničkog iskustva u realnom vremenu. Analizom podataka u realnom vremenu, ML modeli mogu prilagoditi sadržaj, preporuke i ponude na osnovu trenutnog konteksta i ponašanja korisnika. Ovo stvara dinamičnije i privlačnije iskustvo koje se prilagođava potrebama i preferencijama kupaca. Na primjer, web stranica za e-trgovinu može koristiti ML za personalizaciju početne stranice za svakog posjetitelja, naglašavajući proizvode koji su relevantni za njihova trenutna interesovanja i povijest pregledavanja. Ovo povećava vjerovatnoću konverzije i povećava zadovoljstvo kupaca.

19. Razvoj proizvoda vođen sentimentom:
Mašinsko učenje može analizirati raspoloženje kupaca kako bi informiralo razvoj proizvoda i inovacije. Obradom velikih količina tekstualnih podataka iz recenzija, društvenih medija i drugih izvora, ML modeli mogu identificirati uobičajene teme i osjećaje vezane za proizvode i usluge. Ovo pomaže preduzećima da shvate šta se kupcima sviđa, a šta ne, i da donesu odluke na osnovu podataka kako bi poboljšale svoju ponudu. Na primjer, kompanija može koristiti ML za analizu recenzija kupaca i identificiranje karakteristika koje se često hvale ili kritikuju. Ove informacije mogu voditi napore u razvoju proizvoda i osigurati da su novi proizvodi usklađeni s preferencijama kupaca.

20. Analitika ponašanja:
Mašinsko učenje omogućava preduzećima da izvode naprednu analitiku ponašanja, stječući uvid u to kako klijenti komuniciraju s njihovim proizvodima i uslugama. Analizom podataka o ponašanju kupaca, kao što su obrasci pregledavanja, stope klikanja i istorija kupovine, ML modeli mogu identifikovati trendove i obrasce koji informišu poslovne strategije. Na primjer, stranica za e-trgovinu može koristiti ML za analizu ponašanja kupaca i identificiranje faktora koji utiču na odluke o kupovini, kao što su recenzije proizvoda, cijene i promocije. Ove informacije mogu voditi marketing, prodaju i razvoj proizvoda.

21. Glasovni asistenti i pametni uređaji:
Strojno učenje pokreće glasovne asistente i pametne uređaje koji poboljšavaju korisničko iskustvo. Glasovni asistenti kao što su Google Assistant, Amazon Alexa i Apple Siri koriste ML algoritme za razumijevanje i odgovaranje na upite kupaca, pružajući zgodan i hands-free način za interakciju s digitalnim platformama. Pametni uređaji, kao što su pametni zvučnici i sistemi kućne automatizacije, koriste ML da uče iz ponašanja korisnika i pružaju personalizirana iskustva. Na primjer, pametni zvučnik može koristiti ML da nauči muzičke preferencije korisnika i kreira personalizirane liste za reprodukciju. Ove tehnologije korisnicima olakšavaju pristup informacijama i uslugama, poboljšavajući udobnost i zadovoljstvo.

22. Predviđanje životne vrijednosti kupaca (CLV).:
Mašinsko učenje može predvideti životnu vrednost kupaca (CLV), pomažući preduzećima da identifikuju klijente visoke vrednosti i efikasno alociraju resurse. Analizom podataka o ponašanju kupaca, istoriji kupovine i demografiji, ML modeli mogu procijeniti buduću vrijednost korisnika za poslovanje. Ove informacije mogu voditi marketinške strategije i strategije zadržavanja, osiguravajući da kompanije usmjere svoje napore na kupce za koje je vjerovatno da će generirati najveću vrijednost. Na primjer, trgovac može koristiti ML da identificira kupce s visokim CLV-om i ponudi im personalizirane promocije i nagrade kako bi podstakao ponovne kupovine.

23. Praćenje i angažman društvenih medija:
Mašinsko učenje može analizirati podatke društvenih medija kako bi pratilo raspoloženje i angažman kupaca. Obrađujući velike količine postova, komentara i interakcija na društvenim mrežama, ML modeli mogu identificirati trendove, osjećaje i utjecajne ljude koji utiču na brend. Ovo pomaže preduzećima da shvate kako kupci percipiraju njihove proizvode i usluge i da se sa njima efikasnije sarađuju. Na primjer, kompanija može koristiti ML za analizu podataka društvenih medija i identificiranje ključnih utjecajnih osoba koje vode razgovore o njihovom brendu. Ove informacije mogu usmjeravati napore u marketingu utjecajnih osoba i angažmanu na društvenim mrežama.

24. Personalizacija sadržaja:
Mašinsko učenje omogućava preduzećima da personaliziraju sadržaj za svakog kupca, stvarajući zanimljivije i relevantnije iskustvo. Analizom podataka o preferencijama, ponašanju i interakcijama kupaca, ML modeli mogu preporučiti sadržaj koji je u skladu sa interesima korisnika. Na primjer, web stranica s vijestima može koristiti ML za personalizaciju početne stranice za svakog posjetitelja, naglašavajući članke koji su relevantni za njihova interesovanja i povijest čitanja. Ovo povećava angažman i potiče klijente da provode više vremena na platformi.

25. Predviđanje odljeva kupaca:
Mašinsko učenje može predvidjeti odljev kupaca, pomažući kompanijama da identifikuju klijente koji su u opasnosti da odu i poduzmu proaktivne mjere da ih zadrže. Analizom podataka o ponašanju kupaca, interakcijama i povratnim informacijama, ML modeli mogu identificirati obrasce koji ukazuju na potencijalni odljev. Ove informacije mogu voditi strategije zadržavanja, kao što su personalizirane ponude, ciljane promocije i poboljšana korisnička podrška. Na primjer, usluga pretplate može koristiti ML za identifikaciju kupaca koji će vjerovatno otkazati pretplatu i ponuditi im posebne poticaje da ostanu.

26. Predviđanje prodaje:
Mašinsko učenje može poboljšati predviđanje prodaje analizom povijesnih podataka o prodaji, tržišnih trendova i drugih faktora. ML modeli mogu sa većom preciznošću predvideti buduću prodaju, pomažući preduzećima da efikasnije planiraju svoje strategije zaliha, marketinga i prodaje. Na primjer, trgovac može koristiti ML za predviđanje prodaje za različite kategorije proizvoda i u skladu s tim prilagoditi nivoe svojih zaliha, osiguravajući da imaju prave proizvode na zalihama kako bi zadovoljili potražnju kupaca.

27. Segmentacija klijenata:
Mašinsko učenje omogućava preduzećima da efikasnije segmentiraju svoju korisničku bazu, kreirajući ciljane marketinške i prodajne strategije. Analizom podataka o ponašanju kupaca, demografiji i preferencijama, ML modeli mogu identificirati različite segmente kupaca sa sličnim karakteristikama. Ovo pomaže preduzećima da prilagode svoje marketinške poruke i ponude svakom segmentu, povećavajući vjerovatnoću angažmana i konverzije. Na primjer, trgovac na malo može koristiti ML da segmentira svoju bazu kupaca u različite grupe, kao što su česti kupci, povremeni kupci i kupci prvi put, te kreira personalizirane marketinške kampanje za svaku grupu.

28. Preporuke proizvoda:
Mašinsko učenje može poboljšati preporuke proizvoda analizom podataka o ponašanju, preferencijama i interakcijama kupaca. ML modeli mogu identificirati proizvode koji će vjerovatno biti od interesa za svakog kupca i dati personalizirane preporuke. Na primjer, web-mjesto za e-trgovinu može koristiti ML za preporuku proizvoda na osnovu historije pregledavanja korisnika, historije kupovine i sličnih profila kupaca. Ovo povećava vjerovatnoću dodatne kupovine i poboljšava cjelokupno iskustvo kupovine.

29. Analiza povratnih informacija kupaca:
Mašinsko učenje može analizirati povratne informacije kupaca kako bi se identificirale zajedničke teme, osjećaji i područja za poboljšanje. Obradom velikih količina tekstualnih podataka iz recenzija, anketa i društvenih medija, ML modeli mogu pružiti vrijedan uvid u mišljenja i iskustva kupaca. Ovo pomaže preduzećima da shvate šta se kupcima sviđa, a šta ne, i da donesu odluke zasnovane na podacima kako bi poboljšale svoje proizvode i usluge. Na primjer, kompanija može koristiti ML da analizira povratne informacije kupaca i identifikuje probleme koji se ponavljaju, kao što su defekti proizvoda ili loša korisnička usluga, i poduzima korake za rješavanje ovih problema.

30. Optimizacija putovanja kupaca:
Strojno učenje može optimizirati put kupca analizom podataka o interakcijama i ponašanju kupaca. ML modeli mogu identificirati ključne dodirne točke i bolne točke na putovanju korisnika, pomažući preduzećima da poboljšaju cjelokupno iskustvo. Na primjer, web stranica za e-trgovinu može koristiti ML za analizu puta kupca i identificiranje faktora koji utječu na odluke o kupovini, kao što su navigacija web stranicama, informacije o proizvodu i proces plaćanja. Ove informacije mogu voditi poboljšanjima web stranice i korisničkog iskustva, povećavajući vjerojatnost konverzije i zadovoljstva.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

• Šta je duboka neuronska mreža?
• Koliko je obično potrebno za učenje osnova mašinskog učenja?
• Koji alati postoje za XAI (objašnjivu umjetnu inteligenciju)?
• Kako postaviti ograničenja na količinu podataka koji se prosljeđuju u tf.Print kako bi se izbjeglo generiranje predugačkih datoteka dnevnika?
• Kako se možete prijaviti na Google Cloud Platform za praktično iskustvo i vježbanje?
• Šta je mašina za vektor podrške?
• Koliko je početniku teško napraviti model koji može pomoći u potrazi za asteroidima?
• Da li bi mašinsko učenje moglo da prevaziđe pristrasnost?
• Šta je regularizacija?
• Postoji li tip obuke kao AI model u kojem se istovremeno implementiraju i pristupi učenju pod nadzorom i bez nadzora?

Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Više pitanja i odgovora:

• Polje: Umjetna inteligencija
• program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
• Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
• Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)