Verkkokaupan maailma ja sen taustalla oleva teknologia kehittyvät jatkuvasti. Uusien ja nykyisten teknologioiden ja sen ymmärtäminen, kuinka ne voivat auttaa liiketoimintaasi, voi olla haastavaa. Siksi haluammekin kertoa sinulle käänteisestä kuvahausta ja koneoppimisesta: teknologioista, joista olet luultavasti kuullut, mutta et välttämättä ole aivan varma kuinka niitä käytetään.
Käänteinen kuvahaku ja koneoppiminen ovat teknologioita, jotka muuttavat verkkokaupan maisemaa. Nämä tehokkaat työkalut auttavat vähittäiskauppiaita parantamaan tuotehakuaan ja tuotesuosituksiaan, suojaten samalla brändiään ja immateriaalioikeuksiaan.
Tutustutaan seuraavaksi tarkemmin käänteiseen kuvahakuun ja koneoppimiseen sekä siihen, kuinka ne voivat auttaa liiketoimintaasi.
Sisällysluettelo
Koneoppiminen verkkokaupankäynnissä
Koneoppiminen (Machine learning), joka on tekoälyn (Artificial Intelligence) osa-alue, on käänteentekevä tekijä. Saatat yllättyä siitä, että koneoppiminen ei ole lainkaan uusi teknologia – se on ollut olemassa jo 1950-luvulta lähtien, mutta vasta viime vuosikymmeninä olemme nähneet sen käytön kasvavan.1 Emme välttämättä huomaa sitä, mutta koneoppiminen on kaikkialla – aina Netflix-ehdotuksista siihen, mitä sosiaalisen median syötteissäsi näkyy. On arvioitu, että vuoteen 2025 mennessä lähes kaikki yritykset ottavat tekoälyn käyttöönsä jossakin muodossa.2
Toisin kuin perinteiset järjestelmät jotka vaativat laajaa koodausta, koneoppiminen oppii aiemmasta datasta ja tarkentaa prosessejaan ja päätöksiään ajan myötä. Tämä tarkoittaa, että se voi ratkaista lukuiset skenaariot salamannopeasti, ilman tarvetta miljoonille riveille koodia.
Koneoppimisella on monia liiketoiminnallisia etuja. Se voi alentaa kustannuksia, parantaa tehokkuutta ja vauhdittaa kasvua. Siihen liittyy kuitenkin myös haasteita. Forbesin mukaan pääeste, jonka yritykset kohtaavat koneoppimisen kanssa on se, että koneoppimisen käyttöönoton ja ylläpidon parissa työskentelevistä ammattitaitoisista datatieteilijöistä on pulaa.3 Standardisoinnin puute sekä sopeutuminen johdon ja prosessien muutoksiin pahentavat näitä haasteita entisestään.
Lisää luettavaa aiheesta: Ecommerce personalization: Benefits, tactics, and best practices
Koneoppiminen ja personoinnin voima
Yksi koneoppimisen lupaavimmista sovelluksista verkkokaupankäynnissä on personointi. Koneoppimisen avulla vähittäiskauppiaat voivat nopeasti muuntaa valtavat datamäärät toimiviksi ratkaisuiksi, räätälöiden kokemuksia yksittäisille asiakkaille. McKinsey korostaa personoinnin potentiaalia todeten, että se voi tehostaa liikevaihtoa 5-15 % ja parantaa markkinoinnin tehokkuutta 10-30 %.4 Personoinnin tulevaisuutta määrittää kolme suurta siirtymää: fyysisten tilojen digitalisointi, empatian skaalaaminen ja ekosysteemien hyödyntäminen asiakaspolun kustomoimiseksi.
Tarkastellaan seuraavaksi neljää tapaa, joilla käänteistä kuvahakua ja koneoppimista voidaan käyttää verkkokaupankäynnissä:
1. Tuotteiden löytäminen ja haun optimointi
Kuluttajia pommitetaan informaatiolla jatkuvasti, joten helppokäyttöinen ja hyödyllinen hakukokemus on avainasemassa. Yhdistettynä koneoppimisalgoritmeihin, käänteinen kuvahaku voi yhdistää asiakkaan lataamat kuvat verkkokaupan tuotteiden kanssa. Tämä auttaa asiakkaita löytämään tuotteita, jotka vastaavat heidän mieltymyksiinsä sekä mahdollistaa vähittäiskauppiaille heidän hakutoimintonsa tarkentamisen, jotta asiakkaiden on entistä helpompi löytää etsimänsä.
2. Tuotesuositukset
Koneoppiminen voi perehtyä asiakkaan selaus- ja ostohistoriaan ja tarjota personoituja tuote-ehdotuksia. Tämä parantaa ostokokemusta tarjoamalla asiakkaan mieltymysten mukaan räätälöityjä tuotteita ja nostamalla mahdollisesti esiin tuotteita, jotka asiakas on saattanut jättää huomiotta.
3. Immateriaalioikeuksien suojaaminen
Käänteinen kuvahaku on myös hyödyllinen väline brändiin kohdistuvia rikkomuksia vastaan. Vähittäiskauppiaat voivat nopeasti tunnistaa valtuuttamattomat myyjät, jotka saattavat käyttää heidän tuotekuviaan ja näin varmistaa, että heidän brändinsä ja immateriaalioikeutensa pysyvät suojattuina. Tämä myös auttaa vähittäiskauppiaita ryhtymään toimiin luvatonta käyttöä vastaan.
4. Laadunvalvonta
Koneoppiminen voi tunnistaa ja merkitä mahdollisesti ongelmalliset tuotekuvat, kuten matalaresoluutioiset kuvat tai kuvat, jotka eivät täytä asetettuja standardeja. Tällä varmistetaan yhtenäinen laatu kaikkialla tuoteluetteloissa, mikä parantaa verkkokaupan visuaalista houkuttelevuutta.
Lisää luettavaa aiheesta: AI in ecommerce: Use cases and how to get started
Käänteinen kuvahaku ja koneoppiminen ovat työkaluja, jotka eivät pelkästään paranna ostokokemusta, vaan asettavat uudet standardit tuotteiden löytämiselle, suosittelujärjestelmille, brändin suojaamiselle ja laadunvalvonnalle. Brändit, jotka käyttävät näitä teknologioita, voivat tarjota asiakkailleen personoidun ja relevantin ostokokemuksen. Vaikka nämä työkalut voivat vaikuttaa monimutkaisilta, ne tarjoavat selkeitä ratkaisuja digitaalisen kaupankäynnin ikiaikaisiin haasteisiin, aina tuotteiden löytämisestä brändin suojaamiseen.
Hyödyntämällä koneoppimista yritykset voivat ennakoida asiakkaiden tarpeita, räätälöidä tarjontaansa ja varmistaa saumattomat ostokokemukset. Käänteinen kuvahaku toimii myös siltana asiakkaan aikomusten ja tuotteiden saatavuuden välillä, yksinkertaistaen hakuprosessia. Mennessämme eteenpäin nämä teknologiat asettavat uudet benchmarkit tehokkuudelle, personoinnille ja asiakastyytyväisyydelle. Vähittäiskauppiaat, jotka ovat valmiita hyödyntämään näitä työkaluja ja investoimaan niihin, eivät ainoastaan saa kilpailuetua vaan myös viitoittavat tien tulevaisuuteen, jossa ostosten tekeminen on entistä intuitiivisempaa, responsiivisempaa ja käyttäjäkeskeisempää.
Kuinka Vaimo voi auttaa
Vaimo, johtava digitaalisen kaupankäynnin ja asiakaskokemusten asiantuntija, työskentelee yhdessä Algolian, tekoälyvetoisen hakuratkaisun kanssa parantaakseen verkkokauppasivustoja. Algolia tarjoaa huippunopean haun, reaaliaikaisen indeksoinnin ja monikielisen tuen, mahdollistaen etuja, kuten ylivoimaisen käyttäjäkokemuksen ja lisääntyneet konversiot. Ota yhteyttä asiantuntijoihimme ja tutustu Algolian ominaisuuksiin ja muihin palveluihin digitaalisen alustasi parantamiseksi.
Lähteet
1 – Machine learning, explained – mitsloan.mit.edu
2 – Why you’re wrong about operationalizing AI – inrule.com
3 – Beyond innovation: Overcoming challenges in developing and deploying AI models – forbes.com
4 – What is personalization? – mckinsey.com
