Как машинное обучение будет формировать индустрию электронной коммерции

В обычном розничном магазине у вас есть возможность по-настоящему познакомиться со своими покупателями. Вы можете спросить каждого покупателя, который входит в ваши двери, что они ищут, и предоставить им индивидуальный опыт покупок.

 

Но с электронной коммерцией вы не видите своих клиентов; у вас нет возможности спросить каждого, кто просматривает ваш интернет-магазин, что он хочет. Однако важно предоставить своим клиентам индивидуальный подход. Согласно исследованиям Accenture и Ассоциации лидеров розничной торговли (RILA), 63% опрошенных потребителей заинтересованы в персональных рекомендациях. Итак, как вы можете достичь этого в виртуальном мире электронной коммерции? Ответ прост - в этом вам поможет искусственный интеллект.

 

Благодаря машинному обучению вы сможете по-настоящему понять потребности и поведение своих клиентов и предоставить им более индивидуальный опыт покупок. Эта стратегия важна для построения прочных отношений с вашими клиентами и увеличения конверсии.

 

Посмотрите, как машинное обучение будет влиять на индустрию электронной коммерции.

 

Умные рекомендации по продукту

 

Как упоминалось ранее, клиенты заинтересованы в получении персональных рекомендаций. Они с радостью предоставят вам информацию, которая сделает их покупки более удобными и персонализированными . Машинное обучение делает этот процесс еще проще, поскольку вам не нужно ждать, пока клиент скажет вам, чего он хочет - машинное обучение может открыть его для вас.

 

Машинное обучение может отслеживать, что ваши клиенты делают на вашем сайте, и даже прогнозировать их дальнейшие действия. Помимо активности на вашем сайте, машинное обучение может также отслеживать клики в электронной почте и в мобильных приложениях. Например, машинное обучение может определить, какой тип товаров покупатель больше всего просматривает на вашем сайте, и рекомендовать больше того же самого. Если клиент покупает только во время продаж, машинное обучение может обнаружить это и рекомендовать только товары со скидкой. Используя машинное обучение, чтобы дать своим клиентам то, что они хотят, в нужное время, вы можете значительно увеличить конверсию.

 

ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Новые разработки в технологиях тканей могут ускорить создание умных предметов одежды

 

Огромной тенденцией в электронной коммерции и машинном обучении, которая будет только расширяться, является использование чат-ботов в качестве личных покупателей. Вы не можете быть там, чтобы помочь вашей аудитории заполнить их тележки, но ваш чат-бот может. Пару лет назад Томми Хилфигер представил чат-робота, чтобы сделать покупки удобными и адаптированными для своих клиентов. Чатбот задал несколько вопросов, а затем мог точно предсказать, что пользователь хотел бы с точки зрения стиля. Узнав, каков был их личный стиль, чатбот собрал весь комплект одежды, включая обувь и аксессуары, от бренда.

 

Чат-боты для электронной коммерции не должны быть просто личными покупателями. Чат-боты могут выступать в качестве поддержки клиентов для вашего интернет-магазина, автоматизировать транзакционные сообщения и направлять покупателей прямо на страницу оформления заказа - и они могут делать это 24/7.

 

Оптимизация ценообразования

 

Ценообразование чрезвычайно важно в электронной коммерции. Поскольку покупатели совершают покупки в Интернете, если им не нравится ваша цена, они могут мгновенно найти другой веб-сайт для покупки. Цены онлайн настолько конкурентоспособны, но, к счастью, вы можете оптимизировать свои цены для высоких конверсий с помощью машинного обучения.

 

Технология машинного обучения может изменить цены на вашем веб-сайте в зависимости от ряда факторов, включая цены ваших конкурентов, предпочтения клиентов, спрос и даже время суток. Согласно опросу Forrester Consulting and Revionics, 65%  покупателей ценят, когда цены соответствуют их покупательским привычкам. Таким образом, машинное обучение сможет устанавливать цены в вашем интернет-магазине, чтобы не только порадовать ваших покупателей, но и порадовать ваши карманы.

 

Более мощный поиск

 

То, как покупатели ищут товары в Интернете, также меняется с машинным обучением. Обычно пользователь вводит пару ключевых слов, чтобы найти то, что он ищет. Затем поисковая система выдаст результаты в интернет-магазинах, использующих эти ключевые слова. Но с машинным обучением результаты поиска, которые получают ваши клиенты, будут улучшены с учетом их личных предпочтений и истории покупок. Таким образом, ваши клиенты будут получать результаты поиска более актуальными для них.

 

Еще одна горячая новая тенденция машинного обучения в поиске - визуальный поиск. Представьте себе: потребитель видит товар в мире и хочет знать, где он может купить его онлайн. Им просто нужно навести камеру на предмет и сделать снимок, и они получат результаты для мест, где можно купить его онлайн. Pinterest развивает эту точную технологию с помощью   визуального поиска объектива . В будущем это будет популярный и простой способ для людей делать покупки онлайн. Обнаружение вашего интернет-магазина будет еще проще для вашей целевой аудитории.

 

Заключение

 

В течение многих лет компании, занимающиеся электронной торговлей, пытались проникнуть в сознание потребителей, чтобы предсказать их дальнейшие действия и точно узнать, чего они хотят. Но с машинным обучением вся эта информация может быть у вас под рукой. Не нужно бояться технологий - машинное обучение поможет сделать ваш бизнес электронной коммерции более успешным, чем когда-либо прежде.  

Опубликовано в Технологии IT
2019.05.01 12:05

Электронная коммерция в Европе может измениться навсегда

Согласно прогнозу Global Unified Commerce, продажи цифровой коммерции в Западной Европе вырастут на 17% в среднем в период с 2019 по 2022 год, достигнув 1 триллиона долларов к концу прогнозного периода. Это быстрое расширение рынка приносит с собой захватывающие возможности, но не без последствий. Мошенники все чаще переходят на цифровые каналы, что вызывает растущую потребность в улучшенном управлении рисками и надежной аутентификации клиентов.

 

Регуляторные органы в Европе решили решить растущие сложности в области мошенничества в сфере цифровой торговли с помощью строгой аутентификации клиентов (SCA), быстроразвивающегося нормативного акта, направленного на снижение уровня мошенничества путем введения более унифицированного и строгого подхода к аутентификации. SCA имеет значительные и далеко идущие последствия для всей цепочки создания стоимости и окажет прямое и потенциально неблагоприятное влияние на потоки платежей у продавцов.

 

Что такое SCA?

 

SCA вводится в Европейском экономическом пространстве (ЕЭЗ) в рамках регламента пересмотренной Директивы о платежных услугах (PSD2). Он применяется к покупкам, инициированным клиентом, которые происходят в Европе, при условии, что как банк-эмитент держателя карты, так и поставщик платежей продавца (например, эквайер) находятся в ЕЭЗ.

  

Согласно SCA, транзакции цифровой торговли в Европе должны проверяться двумя взаимно независимыми формами аутентификации, начиная с 14 сентября 2019 года. EMV 3DS (3D-Secure 2) будет основным средством для поставщиков платежных услуг и эмитентов карт для внедрения SCA.

 

ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Портфолио Уоррена Баффета в 2019 году

 

Это решение эмитента карты, чтобы выбрать методы аутентификации и факторы, которые он выбирает для использования во время транзакции. Три возможных типа эмитентов аутентификации должны выбрать из них:

 

  • Что-то, что вы знаете, например, пароль или PIN-код (обратите внимание, что это не включает информацию о платежной карте).
  • То, что у вас есть, например, смартфон или носимый.
  • Что-то, что вы есть, например, биометрический анализ отпечатков пальцев или сканирование лица.

 

Транзакции, которые не соответствуют этим требованиям, будут отклонены, если они не будут проведены.

 

Не все транзакции обязаны придерживаться SCA. Основные исключения включают в себя:

 

  • Сделки, инициированные продавцом.  Это включает в себя повторяющиеся покупки на одну и ту же сумму у одного и того же продавца, такие как членство в тренажерном зале и подписка на цифровые услуги. Важным предупреждением является то, что SCA потребуется для первоначального платежа продавцу. В это время счетные подписки на выставление счетов (например, подписки на разные ежемесячные суммы, такие как счет за коммунальные услуги) и различные другие виды внебюджетных платежей (например, массовое финансирование) не будут включены в данное исключение.
  • Малоценные транзакции.  Покупки до € 30 освобождаются от SCA. Тем не менее, SCA потребуется после того, как будет проведено пять транзакций на сумму менее 30 евро или общая сумма этих транзакций достигнет 100 евро. В это время будет применяться SCA, а затем будет сброшен счетчик транзакций.
  • Доверенные бенефициары.  В соответствии с этим исключением держатели карт могут запросить продавца в «белом списке» эмитента карты, чтобы SCA не применялось к будущим транзакциям. Ответственность за управление белыми списками для каждого держателя карты лежит на эмитенте карты. Это исключение заслуживает тщательного рассмотрения продавцами и их платежными партнерами, чтобы гарантировать, что у постоянных клиентов будет наилучший возможный опыт оформления заказа. Продавцы (особенно те, которые зависят от транзакций по карточкам) должны работать со своими партнерами по платежам, чтобы упростить процесс для клиентов, чтобы добавить их в белый список.
  • Анализ операционного риска (TRA).  TRA, пожалуй, самое важное исключение, поскольку оно позволяет торговцам обходить требования SCA, если совокупный уровень мошенничества их платежного провайдера (например, по всем клиентам провайдера) ниже определенных пороговых значений. Эти пороги мошенничества составляют 0,13% для транзакций менее 100 евро, 0,06% для транзакций от 100 до 250 евро и 0,01% для транзакций от 250 до 500 евро. Допустимые уровни мошенничества провайдера платежей остаются ниже этих порогов, анализ транзакции в реальном времени может применяться к транзакции, чтобы оценить, следует ли применять SCA.
  • Безопасные корпоративные карточные платежи.  Транзакции, совершенные с использованием корпоративной карты, освобождаются от SCA, если карта «подана» (например, хранится в туристическом агентстве, которое осуществляет бронирование авиабилетов от имени сотрудников) или для транзакции используется номер виртуальной карты.

 

Важно отметить, что применение исключения является необязательным. Когда освобождение применяется как часть EMV 3DS, ответственность за мошенничество будет возлагаться на поставщика платежа (и часто, в конечном счете, на продавца) вместо эмитента карты, который будет нести ответственность за мошенничество во всех транзакциях, где применяется SCA. Кроме того, в конечном итоге решение эмитента карты заключается в том, чтобы поддержать и принять исключение. Мы ожидаем, что весьма маловероятно, что все эмитенты будут готовы поддержать каждое исключение к 14 сентября.

 

Каково влияние на рынок?

 

Начало SCA имеет серьезные последствия для европейских торговцев, которые продают на цифровых каналах в дополнение ко многим из тех, кто продает через границу в Европу. Одним из наиболее актуальных является влияние на оформление заказа, которое вызывает дополнительные трения за счет введения дополнительных шагов для завершения покупки. В то время как отказ от корзины и снижение коэффициентов конверсии являются законными проблемами, с другой стороны, существует перспектива улучшения показателей авторизации и снижения потерь от мошенничества, если SCA будет действовать так, как задумано. Важно отметить, что SCA также создает возможность для конкурентного преимущества. Те продавцы, которые лучше всего смогут интегрировать SCA в свой процесс оформления заказа и эффективно применять исключения, будут отделяться от пакета, сводя к минимуму влияние на клиента для достижения этой цели.

Опубликовано в Экономика
2019.04.16 11:05