自從90年代末電子商務成為客戶有效的購買方式-自電子商務在2020年的預計銷售量為3。45噸以後，它繼續快速增長。

線上零售行業採用了各種技術創新，包括大資料和機器學習，並將其應用於各種用例中。使用者資料的接近性和各種用例為使這些技術達到當今的水平做出了很大貢獻。

現在，電子商務中的AI（具有市場營銷廣告技術）已成為完善機器學習演算法以帶來卓越客戶體驗的優勢的領先領域之一。

諸如服務個性化，情感分析，影象分類和對話介面（聊天機器人）之類的電子商務機器學習應用程式在電子商務市場領域獲得了第一手的經驗。

在本文中，我們義烏雲趣科技將研究主要的大資料電子商務人工智慧應用程式，並解釋它們如何改善業務運作流程。

1、商務應用軟體開發的推薦引擎

您是否曾經想過為什麼電子商務平臺可以猜測您可能感興趣的產品？很簡單。它們擁有一個推薦引擎，可以分析使用者搜尋結果並提出相關建議。

推薦引擎處理使用者資料，這是大資料電子商務中各種消費者洞察力的聖盃。

在不同使用者的眾多會話中，該演算法收集資訊並進行聚類模式。它為特定客戶群喜歡和喜歡什麼樣的內容和產品建立了一個連貫的畫面。

然後，透過機器學習演算法對這些資訊進行聚類和分類，為進一步的建議打下基礎。例如，如果使用者正在尋找書法工具包，則將他的查詢與相關目標受眾群體中的相似物件進行匹配。

從技術角度來看，推薦引擎是以下各項的組合：

1、聚類無監督演算法

2、分類監督演算法

3、建議的預測演算法

推薦器引擎的方法如下：

處理使用者資料並提取偏好見解；

將見解與產品（或整體內容）資料庫相匹配；

計算哪種產品可能與特定使用者更相關的機率網格。

結果，推薦器引擎建立了一個無限迴圈，使用者可以在其中獲得與其原因相對相關的內容和產品，併購買更多產品。而且，當用戶輸入新內容時，它也會被納入等式中，並隨後被實施為推薦序列。

2、電子商務軟體開發的個性化服務

各種例程的自動化是機器學習的眾多好處之一。個性化就是一個很好的例子。電子商務的機器學習模型可以調整整個市場外觀，以滿足特定客戶的需求。

電子商務中AI個性化背後的主要動機是使用者參與，可以帶來更有吸引力和更實際的客戶體驗（帶來更多的轉化和銷售）。市場希望使用者花費更多時間並在其平臺上進行購買。

為了實現這一目標，他們調整了網站的某些方面，以適應特定使用者的需求。如果將商品調整到他們的喜好，大約48％的顧客會滿意，如果線上商店的商品沒有為他們提供個性化的推薦，那麼大約74％的線上購物者會感到失望。

以前，電子商務市場上的個性化需要根據特定頁面或請求的上下文來調整頁面和產品選擇，而不使用客戶資料。現在，有兩種演算法正在處理個性化過程。

從技術角度來看，服務個性化是推薦引擎的擴充套件應用。

不同之處在於，市場的整個佈局是針對特定使用者所表達的喜好量身定製的，而不是針對使用者細分模式微調產品和相關建議。

服務個性化成功的關鍵是無縫實施到使用者體驗中。換句話說，從使用者的角度來看，個性化是自然而然的。

服務個性化的基礎是使用者資料模式。一切都取決於這種定製：

1、產品購買

2、產品過濾（顏色，尺寸，型別等）

3、“供以後使用”和“願望清單”列表

4、產品搜尋和產品檢視

5、產品等級

6、部落格檢視

7、評論，產品評論

8、與廣告的互動

9、與“您可能也喜歡”和“人們也購買”部分的互動

甚至購物車的遺棄也說明了使用者的一些情況。

該資訊透過監督和非監督機器學習演算法的組合進行聚類和分類，然後與網站的資料庫進行匹配，以得出更相關的資訊。

該過程包括：

1、個性化產品

2、相關建議

3、相關特惠

4、定向廣告

服務個性化可以帶來更加集中的使用者體驗，避免可能的干擾，購物車遺棄和無關的產品，同時強呼叫戶感興趣的內容。

3、價格調整

價格調整是您可以感受到機器學習優勢範圍的領域。電子商務是競爭異常激烈的行業之一，尤其是在美容產品或五金等細分市場中。因此，至關重要的是要獲得儘可能多的優勢來吸引和留住客戶。

最有效的方法之一是為感興趣的產品提供更具競爭力的價格。大資料電子商務機器學習價格監控和調整使此選項成為可能。

根據相關的研究，價格是電子商務中47％的客戶的主要驅動力之一。因此，以正確的方式進行調整很有意義。

例如，某電子商務網站根據外部趨勢和產品需求以及內部使用者資料（也用於產品推薦）使用價格調整。這使他們可以巧妙地使產品的價格吸引對它們感興趣的客戶。

價格調整系統的工作原理如下：

市場資料本身和一般使用者趨勢和需求。具有相關產品和目標受眾群體的競爭市場網路。

定期檢查競爭市場上產品的價格。此資訊與您的市場價格的比較。然後，此資訊與一般使用者趨勢和需求結合在一起。然後，預測演算法針對特定目標受眾細分計算最佳的價格變化。

除了直接競爭之外，價格調整通常還用於減少特定線上零售商店上的客戶流失。

在這種情況下，方法更簡單-包括產品價格和使用者趨勢。結果是低需求產品的價格更具吸引力，從而引起了客戶興趣的更新。

4、電子商務軟體開發的供需預測功能

供需預測是與推薦引擎結合的價格調整的演變。有多種產品會在特定時間引起關注，這是充分利用它的完美原因。根據相關的資料，2017年產生了超過562億元的電子商務銷售額。

挑戰來自產品庫存的管理。當趨勢達到高峰時，必須保持平穩的過程。供求的主要問題是：

缺乏滿足特定需求的產品，滿足特定需求的產品數量不足。

結果，由於需求的不可預測的飆升和產品的可用性不足，公司損失了多達25％的月收入。

預測性機器學習演算法可以解決這兩個問題。運作方式如下：

1、對產品需求變化的反應增加了方程式的範圍。在公共資源中可以找到有關產品需求的一般趨勢和模式。

2、然後是產品需求和客戶購買模式的內部統計資料。

該資訊被組合並佈置在產品庫存上。您可以看到哪些產品供應需要增加，哪些產品缺乏。

藉助這些資訊，您可以最佳化流程並提供令人滿意的客戶體驗。

產品需求的季節性和附帶性。

季節性需求-例如聖誕節前後與聖誕節相關的產品。在這種情況下，您可以事後預測供應和需求預測，然後在現場對其進行最佳化。

附帶性的需求-利用興趣激增來宣傳與輻射有關的主題的書籍，使收入增加了15％。

結果，藉助機器學習，電子商務軟體開發市場可以輕鬆地管理特定產品的折扣系統，以滿足產品需求並以更合理的價格吸引更多的客戶。

5、電子商務小程式開發在視覺搜尋的機器學習

視覺搜尋和影象識別技術從移動電子商務購物的採用中受益匪淺。它越來越受歡迎的原因很簡單。

與要求特定資訊才能提供期望結果的字母數字搜尋引擎不同，進行連貫的視覺搜尋所需的只是使用者正在搜尋的事物的影象。

影象識別引擎會處理其他所有內容，該引擎會將輸入的資訊與產品資料庫進行匹配，然後選擇最接近的匹配項。視覺搜尋可簡化客戶的購買流程，尤其是在服裝和彩妝方面。

運作方式如下：

有一個影象識別演算法在起作用。它用於定義影象並描述其表面特徵。通常，該過程涉及卷積神經網路以識別影象，以及迴圈神經網路以進一步描述影象。

然後將影象描述與產品資訊組合在一起。當搜尋引擎處理影象輸入時-它與影象描述匹配並轉到與之相關的產品資訊。

6、電子商務軟體開發的欺詐檢測功能

欺詐是電子商務最大的障礙之一。就在去年，電子商務行業因各種欺詐計劃而損失了數十億美元。這是永遠不會消失的問題之一-您可以找到一種消除當前威脅的方法，以後它將適應並帶來新的花樣。

希望透過在電子商務中採用AI並實施專門的機器學習演算法-預測分析能夠檢測可疑活動並防止其造成損害。

讓我們看一下電子商務機器學習演算法如何處理主要欺詐威脅：

回國欺詐。這種欺詐行為是對退款政策的濫用。在這種情況下，欺詐檢測演算法會分析使用者活動及其模式，並將其與退款的常見情況進行比較。通常在訂購和退款之間沒有足夠的時間，請揭露此技巧。

促銷程式碼濫用-騙子建立多個帳戶並將促銷程式碼應用於訂單時。在這種情況下，將進行異常檢測和訊號源分析。通常，這種騙局是由低階犯罪分子執行的，沒有複雜的掩蓋網路。

因此，相似的IP地址會暴露這種欺詐行為。在其他情況下，促銷程式碼濫用者會被其行為模式所暴露。

帳戶接管。它是更復雜的電子商務欺詐型別之一。在這種情況下，外部網路釣魚技術可以訪問使用者帳戶。最常見的方法是透過惡意連結安裝惡意軟體。

然後，欺詐者接管帳戶並按他的意願進行購買。異常檢測演算法與行為模式相結合，再與身份驗證的其他階段（包括位置，IP，裝置等）相結合，可以揭示並防止這種情況的發生。

7、聊天機器人

聊天機器人現在風行一時。在過去的幾年中，聊天機器人已經成功地從笨拙的風格的精美介面發展到了功能強大的多功能助手，涵蓋了從客戶支援到潛在客戶生成的所有內容。

隨著智慧手機和語音控制的廣泛採用，實現到大資料電子商務市場的對話介面成為必要。

實施到電子商務商店的對話介面的主要好處是功能的多功能性以及簡化查詢和購買產品的過程。在某種程度上，對話式UI聊天機器人是最終的客戶服務應用程式。

該漫遊器可以幫助使用者：

1、查詢或建議相關產品

2、比較產品質量

3、繼續付款

4、安排購物清單。

電子商務機器學習會話UI的核心是使用語音識別演算法和語義搜尋自然語言處理演算法。

首先，發生輸入語音的轉錄。對於文字輸入-直接進行處理。然後，轉錄的文字將被處理並解構為關鍵元素。應用主題建模，命名實體識別和意圖分析演算法。該過程為確定請求奠定了基礎。

然後，該演算法使用可用的輸入資訊和語義搜尋在內部資料庫中找到匹配的憑據。結果按機率排列並作為輸出傳遞。

如果資訊不足-聊天機器人可以詢問有關產品方面或查詢性質的其他問題。例如，使用聊天機器人來簡化尋找合適產品的過程（結合特殊優惠和折扣）。

結論：

電子商務中的AI似乎是一種完美的結合，雙方都可以從彼此之間受益。人工智慧在電子商務中的作用是透過各種機器學習演算法使買家的旅程更舒適，更高效。電子商務是一個行業，機器學習的應用程式直接為客戶體驗的質量和業務增長做出貢獻。您準備好在線上商店中應用機器學習了嗎？我們雲趣科技將與您取得聯絡。如果你有好的想法，可以給小編私信留言，我會給您定製私有化的開發方案。