Rekomendacja produktów

Ta metoda jest stosunkowo prosta i została już wcześniej wspomniana. Jej rezultatem jest wytworzenie zestawu reguł, bazujących na zachowaniach zakupowych danego klienta. Przykładowo: czy klient, który kupił w sklepie mleko, kupi również jajka? Innymi słowy: czy zakup jednego, konkretnego produktu zwiększa szanse na zakup innych produktów? Posiadając dobrą bazę danych, algorytmy machine learning’owe mogą odpowiedzieć na te pytania i zaoferować odpowiednie produkty, konsekwentnie zwiększając sprzedaż sklepów internetowych.

Segmentacja klientów

Metoda ta zakłada podzielenie klientów na statystyczne segmenty. Grupy te są rozumiane jako zbiory indywidualności, posiadających pewne cechy wspólne, istotne z perspektywy marketingowej jak na przykład: wiek, płeć, zainteresowania czy nawyki zakupowe. Pozwala ona również określić, który z segmentów przynosi najwięcej (lub najmniej) zysków, co z kolei umożliwia odpowiednie dostosowanie kampanii marketingowej pod daną grupę klientów.

Analiza lokalizacji geograficznej klientów

Analizowanie i mapowanie informacji umożliwia firmom dokładne przewidzenie zachowań klientów. Kampanie marketingowe mogą zostać przesłane na urządzenia mobilne konkretnych grup kupujących, kiedy spodziewane jest dokonanie przez nich zakupu. Połączenie charakterystycznych nawyków zakupowych z mapowaniem użytkowników może pomóc firmom w wytworzeniu efektywnych, regionalnych kampanii marketingowych stosunkowo niewielkim nakładem finansowym.

Wartość klienta a koszt jego pozyskania (ang. Customer lifetime value to customer acquisition cost (LTV/CAC)

Stosunek ten określa relację między wartością rynkową klienta a realnym kosztem jego pozyskania. Znając idealną relację LTV/CAC, która wynosi 3:1, firmy mogą użyć machine learning’owej metody RFM (recency, frequency & monetary value) do dokładnego określenia wartości danego klienta na rynku i, co za tym idzie, odpowiednio dostosować koszt jego pozyskania. W e-commerce, jak w każdym innym biznesie, nie warto przepłacać, by pozyskaćdanego klienta (powoduje to niepotrzebne straty finansowe), jak i wydawać za mało, ryzykując jego niepozyskanie.

Na wizualizacji każdy klient to jedna kropka a kolor oznacza numer segmentu. Klienci opisani są przez to jak dawno zrobili ostatni zakup, częstotliwość dokonywania zakupów, ilość wydanych pieniędzy oraz lojalność. Segmenty grupują osoby o podobnych zachowaniach. Do każdego segmentu powinniśmy wysyłać inny rodzaj komunikacji.

Odpowiednie dopasowanie cenowe

Optymalizacja i elastyczność cen to dwa bardzo ważne elementy każdego biznesu. Opierając się na machine learning’owych metodach analizy danych firmy mogą stworzyć konkurencyjne ceny, które zarazem będą dostosowane do kontekstu zaistniałej na rynku sytuacji. Kluczem jest stworzenie cen elastycznych nie tylko ze względu na dany produkt, ale i na osobiste preferencje użytkownika, któremu są one oferowane. Przykładowo: jeśli dany klient preferuje zakup produktów przecenionych, może otrzymać 5% rabat przy konkretnym zakupie, podczas gdy klient modowy takiego rabatu nie otrzyma.

Wymienione wyżej sposoby są tylko czubkiem góry lodowej możliwości, jakie już dziś daje machine learning. Codziennie powstają nowe narzędzia, dając dziesiątki możliwości użycia samouczących się algorytmów nie tylko w firmach skoncentrowanych na e-commerce, ale i innych gałęziach biznesu.

The post Pięć sposobów na zastosowanie machine learning w e-commerce appeared first on Blog upsaily.