广州网站制作：机器学习如何在电子商务中使用

我们现在听到很多关于机器学习的知识，因为它已经成为最热门的流行语之一。然而，许多人似乎并没有明确知道如何应用它来为他们的业务增加价值。由于这是一个非常广泛的主题，根据预期的目标和目标提供不同类型的应用程序，我们的目标是创建一系列博客文章，每个帖子都针对不同的行业，并且只涉及机器学习可以使用的一些不同方式。帮助为该特定行业内的企业增加价值。今天，我们将从电子商务开始，因为它是可以通过机器学习快速选择进行增强的低成果之一。

什么样的机器学习适用于电子商务？

机器学习有几种不同的形式，如监督学习，无监督学习，半监督学习和强化学习。本博客的范围不会深入研究技术细节，但我们只是将我们基于电子商务的解决方案讨论与信息相提并论，即机器学习可用于执行诸如驾驶汽车，执行面部识别或识别汽车的事情。来自CCTV录像的车牌，我们在电子商务实施中的目标是能够识别用户行为模式，以执行预测分析并做出由数据驱动的主动决策。我们将进一步详细解释。

实施机器学习技术就像雇佣销售代表一样。只有这个销售代表是沉默的，完全看不见的，谨慎地被忽视。

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推荐引擎

亚马逊能够拆除电子商务行业中所有对手的最大原因之一可能是，这主要归功于他们令人难以置信的推荐引擎，完全基于机器学习。推荐引擎将过去的用户行为分析信息作为训练数据，并学习不同的模式和趋势。在摄取了数以百万计的用户购买习惯记录以及他们的个人资料（监督学习）之后，系统将能够预测新用户最终可能如何浏览网站，或者他们可能感兴趣的产品，根据他们的浏览习惯，购物车中的商品以及具有类似个人资料的人在过去做过的事情。当用户完成交易时

机器学习：计算机能够从经验中学习而无需专门编程。

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推荐引擎类似于您在杂货店结账时发现的货架（通常包含糖果，口香糖，杂志等）。这是一个机会，提醒购物者他们可能想要/需要但已经忘记的项目，或者诱使他们购买他们甚至没有计划购买的东西。这些建议对购物者的需求和需求越准确，他们就越有可能购买额外的商品。

价格优化

Machine Learning为业务团队提供大量帮助的另一个领域是价格优化。产品价格可能会有很大波动，具体取决于数十个甚至数百个变量。可以创建定价引擎以考虑来自购物者的简档，当前趋势，竞争者价格，产品放弃率等的大量信息，并确定为特定产品提供购物者的折扣百分比以便增加销售的潜力，同时保持产品的健康利润率。在处理数以亿计的产品和变体的目录时，有数百个因素对每个产品和变体进行定价，您可以看到人类完全覆盖这项任务的速度有多快。

重新定位，折扣和加售

购物者可能并不总是完成购买。他们可能会浏览一段时间，甚至可以将商品添加到购物车中，最终无需完成交易即可离开。机器学习也可以帮助增加价值。可以执行重定向广告系列，以覆盖购买，放弃购物车或浏览网站的以前客户。通过查看类似购物者资料的历史数据以及过去如何通过重新定位来转换它们，可以通过机器学习增强这些活动。在某些情况下，Facebook或Instagram广告可能有效。在其他情况下，在废弃的购物车中提供24小时有效的折扣可能有效。这一切都取决于数据告诉你什么，这就是机器学习的亮点。

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结论

这些仅仅是亚马逊和沃尔玛等电子商务巨头正在使用的一些提示和技巧，并且更多的商店正在这种思路上跳跃（出于显而易见的原因）。随着Google AutoML等工具的推出，以及亚马逊，微软和其他公司提供的类似产品，机器学习不再是曾经的可怕黑盒子了，而且机器学习培训在机器学习列车上登机时再好不过了。车站。如果您有兴趣实施机器学习以增加业务价值，请与我们联系，我们很乐意讨论您可以使用的不同选项。

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