Un tempo l’espressione machine learning indicava applicazioni ancora in divenire dal vago retrogusto di fantascienza. Nell’ultimo decennio invece si sono svolti passi consistenti nel mettere a punto delle applicazioni pratiche basate sull’apprendimento delle macchine a vantaggio dei business aziendali.
Aziende di grandi e piccole dimensioni, oggi, infatti possono servirsi del ML per aumentare il valore dell’esperienza di acquisto degli utenti dei propri ecommerce.
I vantaggi del machine learning per gli ecommerce
Le possibilità che l’Intelligenza Artificiale mette a disposizione sono davvero interessanti per aumentare i profitti degli ecommerce.
Il machine learning è entrato inizialmente in funzione nell’analisi dei dati legati agli ecommerce. Con il progredire dei mezzi tecnologici, sono stati implementati numerosi sistemi come il riconoscimento vocale e l’analisi delle immagini.
Il machine learning rende il lavoro più semplice e produttivo. Con il tempo i costi per l’integrazione e per lo sviluppo delle app si sono fatti via via più accessibili, rendendo le applicazioni basate sul ML ideali per l’analisi predittiva, il monitoraggio intelligente e l’ottimizzazione delle risorse degli ecommerce.
Inizialmente era necessario prevedere tutti gli aspetti del problema da analizzare per migliorare l’infrastruttura degli ecommerce. Il machine learning invece si occupa di fare emergere in modo automatico i percorsi (pattern) che legano i dati e di applicarli per le analisi successive. Il processo si basa su algoritmi che applicano diversi metodi per studiare i dati raccolti e la loro evoluzione.
Dal punto di vista dei visitatori del sito web, possono migliorare la capacità del sito di fornire risultati attinenti alle ricerche digitate (specialmente quando non conoscono il nome del prodotto, ma hanno in mente soltanto qualche sua caratteristica). Ciò può aiutare a velocizzare il processo di acquisto. Le applicazioni guidate dal machine learning possono ottimizzare le prestazioni aziendali e aumentare il tasso di conversione degli utenti degli ecommerce.
Come migliorare la redditività dell’ecommerce con il machine learning
I sistemi di autoapprendimento ML permettono di analizzare le informazioni derivanti dalle interazioni con il sito ecommerce per trarre accurate deduzioni sulle preferenze degli utenti. Possiamo ad esempio servirci di ML per analizzare il prezzo ottimale da applicare in base a:
● stagionalità
● prezzo dei competitor
● storico venduto
● costi operativi da sostenere
In questo modo possiamo analizzare in maniera più esaustiva il comportamento degli utenti per presentare la nostra offerta in maniera più incisiva. Il meccanismo di auto apprendimento può favorire l’inserimento dei prodotti degli ecommerce in categorie più opportune date le aspettative dei visitatori (trascurare un’opportuna classificazione può portare a rendere i prodotti difficilmente rintracciabili).
Il machine learning può aiutare a gestire in maniera più efficiente l’infrastruttura alla base dell’ecommerce. Ad esempio, lo scaling predittivo permette di stimare il carico atteso dal portale nei giorni successivi, riducendo gli sprechi di risorse.
Il machine learning offre ulteriori applicazioni per gli ecommerce, dalla gestione dell’inventario alla customer experience. Grazie all’analisi del linguaggio naturale i software possono comprendere le ricerche eseguite dagli utenti. Avvalendosi delle ricerche digitate in precedenza possono estrapolare gli elementi che possono influire sulle ricerche frequenti (come il titolo del prodotto e la descrizione).
L’analisi dei comportamenti permette di offrire agli utenti di ritorno oggetti compatibili con le abitudini di navigazione manifestate in precedenza (vedasi Amazon ed eBay). In questo modo si può aumentare sempre di più la precisione con la quale tali utenti vengono segmentati, individuare quali prodotti possono essere apprezzati in base alle abitudini di acquisto e accrescere l’efficacia delle campagne di retargeting.
Molto probabilmente nei prossimi anni si aggiungeranno ulteriori applicazioni del machine learning, mano a mano che queste tecnologie diventeranno più facilmente praticabili e più economicamente convenienti.
Omnys, fin da subito, ha colto l’importanza di questa innovazione utilizzando i più avanzati strumenti di Machine Learning e Intelligenza Artificiale (come il servizio di Amazon Forecast), per fornire ai propri clienti strumenti innovativi di analisi e predizione, in qualsiasi ambito e settore, dimostrandosi ancora una volta un’azienda aperta alle nuove sfide.
