Tekniken bakom e-handel förändras ständigt och det kan vara svårt förstå hur både befintlig och ny teknik utvecklas. I det här inlägget ska vi titta närmare på två tekniker som du säkert hört talas om men kanske inte vet hur man använder, nämligen omvänd bildsökning och maskininlärning.

Dessa två tekniker håller på att förändra e-handelslandskapet just nu. Båda är kraftfulla verktyg som hjälper till att förbättra både produktsökning och produktrekommendationer samtidigt som de bidrar till att skydda varumärken och immateriella rättigheter.

Vi ska nu gå närmare in på hur omvänd bildsökning och maskininlärning kan hjälpa ert företag.

 

INNEHÅLL

 

Maskininlärning och e-handel

Maskininlärning (ML) är en delmängd av AI (artificiell intelligens) som förändrar mycket inom e-handel. Tekniken i sig är inte ny, den har funnits sedan 1950-talet, men det är först under de senaste årtiondena som användningen av den har tagit fart. Maskininlärning finns överallt utan att vi tänker på det – det kan handla om allt från Netflix-förslag och vad som visas i flöden på sociala medier till flygbiljetter som går upp i pris om man inte bokar tillräckligt snabbt. Enligt en Forrester Wave-studie kommer nästan alla företag att ha implementerat någon form av AI till år 2025.

Till skillnad från traditionella system som kräver omfattande kodning, kan ML-system lära sig av tidigare data och förfina sina processer och beslut över tid. Detta innebär att flera scenarier kan hanteras blixtsnabbt, utan att det behövs miljontals rader kod.

Maskininlärning har många affärsmässiga fördelar för e-handel. Det kan sänka kostnaderna, öka effektiviteten och driva på tillväxten. Men givetvis finns även utmaningar. Enligt Forbes är det främsta hindret för företag, när det gäller maskininlärning, bristen på kvalificerade datavetare som kan arbeta med driftsättning och underhåll av systemen. Bristen på standardisering och möjligheter till anpassning till förändringar i företagsledning och arbetsprocesser försvårar dessa utmaningar ytterligare.

Läs mer: Personalisering: Fördelar, taktik och bästa praxis

 

Maskininlärning och personalisering

En av de mest lovande tillämpningarna av maskininlärning inom e-handel är personalisering. Med maskininlärning kan e-handlare snabbt omvandla stora mängder data till användbara insikter och specialanpassa upplevelsen för enskilda kunder. Enligt McKinsey, som lyft potentialen med personalisering, kan den öka intäkterna med 5 till 15 % och förbättra marknadsförings-effektiviteten med 10 till 30 %.4 Framtiden för personalisering ser ut att präglas av tre stora förändringar: digitalisering av fysiska utrymmen, utökad empati i kundupplevelsen, samt utnyttjandet av fler ekosystem för att personalisera kundresan.

Vi ska nu kika på fyra sätt som omvänd bildsökning och maskininlärning kan användas på inom e-handel:

1. Optimerad produktsökning

Konsumenter bombarderas med information och därför är det avgörande med att ge en smidig och hjälpsam sökupplevelse. Maskininlärningsalgoritmer kan i kombination med omvänd bildsökning matcha bilder som laddats upp av kunder med produkter i en e-handel. Detta kan hjälpa kunder att hitta produkter som passar deras smak och det kan också göra det möjligt för e-handlare att förfina sin sökfunktion för att göra det ännu enklare att hitta rätt produkt.

2. Produktrekommendationer

Maskininlärning kan fördjupa sig i en kunds surf- och köphistorik och erbjuda personliga produktförslag. Genom att presentera produkter som är stämmer överens med kundens preferenser och eventuellt lyfta fram artiklar som de kan ha missat, kan man förbättra shoppingupplevelsen för kunden.

3. Skydd av immateriella rättigheter

Omvänd bildsökning är också ett användbart verktyg mot varumärkesintrång. E-handlare kan exempelvis snabbt hitta om obehöriga säljare använder deras produktbilder, vilket bidrar till att säkerställa att deras varumärke och immateriella rättigheter förblir skyddade.

Exempelvis används ofta stulna produktbilder på marknadsplatser, för att sälja förfalskade produkter, vilket skadar både de inblandade företagen och deras kunder. Det kan också handla om varumärken som olovligen använder andra varumärkens foton eller logotyp. Tack vare maskininlärning och omvänd bildsökning är det nu möjligt att på ett effektivt sätt identifiera och komma åt olovlig användning av bilder. Algoritmer kan analysera miljontals bilder och produktbeskrivningar för att identifiera varumärkesintrång, vilket gör det möjligt för företag att snabbt vidta åtgärder.

4. Kvalitetskontroll

Maskininlärning kan identifiera och flagga för produktbilder som kan vara problematiska såsom lågupplösta foton eller bilder som inte uppfyller uppsatta standarder. Detta säkerställer att kvaliteten är konsekvent i alla produktlistor och förbättrar också det visuella intrycket genomgående.

Läs mer: AI inom e-handel: Exempel på användningsområden och hur man kommer igång

Omvänd bildsökning och maskininlärning är verktyg som inte bara förbättrar shoppingupplevelsen – de förändrar också förutsättningarna för produktupptäckt, rekommendationssystem, varumärkesskydd och kvalitetskontroll i grunden. Varumärken som tar tillvara på den här tekniken kan ge sina kunder ännu mer specialanpassade och relevanta upplevelser. Lösningarna i fråga kan verka komplexa men i själva verket ger de relativt enkla svar på gamla utmaningar inom e-handel.

Med maskininlärning kan företag bland annat förutse kundernas behov och specialanpassa erbjudanden. Omvänd bildsökning kan fungera som en brygga mellan kundens önskemål och produkttillgänglighet, vilket förenklar sökprocessen. I framtiden kommer dessa tekniker bidra till nya nivåer av effektivitet, personalisering och kundnöjdhet. E-handlare som är villiga att ta till sig och investera i dessa verktyg kommer inte bara att få konkurrensfördelar utan också bana väg för mer intuitiva, responsiva och användarcentrerade shoppingupplevelser.

 

Hur Vaimo kan hjälpa till

På Vaimo är vi säkra på att maskininlärning och omvänd bildsökning kommer att vara centrala för framtidens kundupplevelse. Och vi tror att sökoptimering kommer att spela en nyckelroll i utvecklingen. För att säkerställa att våra kunder drar nytta av de möjligheter som dessa tekniker innebär, samarbetar vi med de bästa på marknaden.

Vår partnerAlgolia erbjuder en AI-driven sökmotor som utnyttjar maskininlärning fullt ut, alltför att slutkunden ska få en oöverträffad sökupplevelse. Boka ett möte med våra experter och lär er mer om hur ert företag kan använda maskininlärning och omvänd bildsökning.

Källor

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