机器学习算法如何扩展电子商务产品?
电子商务市场已经前所未有地改变了市场，这是毫无道理的。由于智能手机普及率不断提高，4G网络的推出以及消费者财富的增加，分析驱动的客户参与度以及数字支付等因素的影响，电子商务行业处于上升轨道。据预测，该行业将超越美国，成为世界上第二大的电子商务市场由2034按照PWC调查预计到2022年，互联网普及率将几乎翻一番，达到60%，该国可以说是世界上最有前途的互联网经济，并且“网民”人口迅速增加。进一步由于数据负担能力的提高，消费增长和新型金融产品的出现，电子商务市场必将增长，无论是在电子商务，旅行，消费者服务还是在线金融服务领域。这也意味着电子商务不仅将促进经济发展，还将对其他垂直行业产生连锁反应。同时，利基市场的领导者现在正计划投资机器学习，以增强该领域的产品。
机器学习以其通过学习给定数据集进行自我学习和重新训练的能力而闻名。在电子商务领域，此AI应用程序可以了解客户的偏爱，以及他们希望如何查看信息以进行购买。然后，它可以使用新的选项和信息进行测试和调整，以逐步优化接触客户的最佳方式。
更好的搜索和显示
当用户想要在电子商务商店中购买产品时，他需要使用首选关键字进行搜索。因此，网站所有者必须确保已将这些关键字归因于用户正在搜索的产品。机器学习在用户提供的名词中寻找同义词，以及人们用于解决相同类型问题的类似短语。它通过分析网站及其指标来做到这一点，从而使电子商务网站可以优先考虑点击率和现有转化，同时将高评价的产品放在页面顶部。
欺诈识别
甚至电子商务网站也容易遭受欺诈。常见的问题是客户使用被盗的信用卡购买商品，或者在商品交付后收回付款。可以利用机器学习来识别数据中的模式，识别什么是“正常”行为，并在某些不“正常”情况时通知管理员。对于。例如，在付款过程中，它可以分析客户数据并查明实际购买的标志。万一任何东西看起来可疑，它将被标记为潜在欺诈。这就是为什么我们经常收到有关从其他位置或无法识别的设备登录的警报的原因。
定价优化
在线定价非常关键。机器学习模型不仅可以收集有关价格趋势，竞争对手的价格和对各种商品的需求的信息，而且可以将这些信息与客户行为结合起来，以确定每种产品的最佳价格。该数据还可以帮助您计划诸如折扣券之类的机会，以将价格压低至特定点，或者在购买特定商品的特定假期或假日季节之前节省开支，以鼓励今年增加支出。
趋势预测
与零售商店不同，预测客户的行为，喜好和趋势可能是一项艰巨的任务。机器学习有助于研究客户行为并预测产品的销售浪潮，即在特定时间内需求量更大的产品，或购物者的偏好随时间变化的方式。此外，趋势分析会影响采购，无论是从外部供应商还是内部履行。因此，分析产品的趋势至关重要，因为它可以减小目录的整体大小，产品的维护成本并提高仓库的空间利用率。
