什么是机器学习？

如果“Machine learning”过于复杂，无法理解这句话背后的含义，你可以用“自学计算机算法”来代替。

无论你是谁，无论你做什么，这些天你都无法避免听到机器学习的声音。 这是因为计算机科学的这个分支一直是许多与数据相关的任务的主要焦点。 但是，机器学习到底是什么？

简单来说，机器学习就是使用数据、计算机科学、数学算法和所有可用的工具来预测广泛领域的人类行为，从计算社会动荡的概率到客户可能感兴趣的事物 ，人们在工作日的晚上可能会做什么，他们可能会点击电子邮件中的哪个链接以及人类体验的其他难以想象的角落。

机器学习能为您提供什么

我们可以将使用机器学习的好处分为四个主要体验：

● 通过使用个性化服务来鼓励客户

根据搜索历史、在线活动和从特定客户收集的所有数据，机器学习可以提供比任何其他营销技术都高得多的专业建议。

● 自动化交互式客户服务

您正在经营一家在线服装店，您应该随时都在场。

另一方面，您可能负担不起让员工一直在场的费用。 如果是这种情况，您可以在系统中实施聊天机器人来与客户交流。

如果查询不是很复杂，机器学习可以为客户提供初步的答案。 然后，如有必要，您可以亲自处理。

● 机器学习，你的*家侦私探**

我们都知道针对安全交易、客户数据保护、各种在线欺诈等的威胁。 机器学习熟悉您业务的所有常规模式，可以检测您的在线服装店网站中的任何偷偷摸摸的动作，以确保网络安全。

● 组织业务

处理库存管理、接受订单、交付和其他运营的固有任务是您业务的中心，应该尽可能让双方、您和客户满意。

在其算法中拥有所有相关数据，机器学习可以让你在工作的所有这些部分感到自豪。

机器学习和优化转化率

转化率，即您成功将访问者转化为购买客户的数量，是企业盈利的重要因素。 您需要仔细分析可靠的信息，并充分利用结果来实现这一目标。

哪个大脑能够预测客户的行为并根据他们的需求和偏好调整建议？ 没错，机器学习！

设计更有成效的营销活动

您根据相关信息创建每一个营销活动，并努力使其更有成效； 但它并不总能得到回报。 部分原因是我们作为人类，在短时间内研究、比较和记忆大量数据的处理能力较差。 但是，机器可以做到这一点。

换句话说，机器学习应用程序可以使数据具有可操作性。 这就是为什么他们可以帮助您设计更有成效的营销活动。 他们可以进行更准确的客户细分，并率先锁定最佳的潜在买家群体。 在这个过程中，他们用你的产品面对他们，为他们提供最合适的选择，说服他们放下所有疑虑，点击“添加到图表”按钮。

做出更明智的决定

处理所有收集到的数据中的关系、重复模式和异常，并将其提供给数学算法，肯定会为服装店的经理提供经过充分研究的细节，以供决策参考。

平衡价格与钱包（动态定价）

比方说，通过营销、优化您的搜索引擎优化和其他可用工具，您已经能够吸引潜在客户访问您的网站。 你知道他们愿意花多少钱吗？ 如果您的产品对他们来说更贵怎么办？

这个问题，通过向客户介绍价格实惠的商品、个性化折扣和其他促销活动，很容易被大脑机器学习解决。

流失预测

客户流失预测正在计算拒绝某个品牌并在其他地方购物的人数。 结交新朋友是必须的（尤其是在营销您的业务时），但您也总是需要您的老朋友。 如何将此规则应用于电子商务业务？

如果您能发现可能导致客户改变主意并离开您的电子商务服装店的关键点，您可能能够说服他们多停留一段时间。 机器学习是这个过程中的帮手，可以防止你的老朋友抛弃你。

使用机器学习的注意事项

也许有一些工作线，一些操作必需品，你可以自己处理，但这是专家的领域。 所以，与你的自我坐下来，并确保提及：

• 了解其性质和功能
• 留给专家
• 找出运营中的薄弱环节

机器学习应用于电子商务的三个成功案例

虚拟试穿

顾客的购买习惯正在发生变化，对网购体验的探索越来越多。 此外，大流行病对品牌来说是维持销售的挑战，而在线购物对他们来说也是一个合乎逻辑的选择。

但是，有些商品可能是每位顾客都想先试用的。 谁不想在付款前先穿上一件衬衫？ 这就是虚拟试穿的用武之地。

Virtual Try-On 应用程序为客户提供了一种基于 AI 的工具，可以虚拟地佩戴各种产品（眼镜、鞋子、化妆品……）并进行试用。

这项技术对购物的两端都有好处：买家和卖家。 像 Robosize 这样配备了虚拟试穿应用程序的在线服装店就像一个耐心的店主，为顾客提供他们需要的所有时间来穿着他们渴望的所有产品，花几个小时考虑它，询问他们的朋友 最终决定购买它的意见。

通过图像搜索产品

该工具是机器学习技术的另一产品，允许客户使用产品图像在在线商店的自我管理图像存档中搜索相同产品或类似产品。

想象一下，您在深夜秀中看到一位女演员穿的 T 恤，然后您就爱上了它。 你打算打电话给电视频道寻找品牌并找到你心爱的 T 恤吗？ 没必要那样做。 只需拍照并在网上服装店搜索即可。

亚马逊 Alexa

使用 Alexa，亚马逊的语音识别技术虚拟助手，允许在线商店通过语音接受订单； 另一种方便购物体验的方式。

Alexa 的用户可以通过 ID 帮助它获得更多关于他们的个人信息。 通过这种方式，Alexa 可以检测用户可能感兴趣的商品，并使购物变得快速、愉快、高效。

结论

只需看一下统计数据就可以告诉您所有您应该了解的机器学习效率及其采用对收入增长的影响。 机器学习在全球所有 AI 资金中高出 280 亿美元，根据同一份报告，80% 的人表示 AI 帮助增加了收入（到 2020 年）。 因此，难怪根据 IBM 进行的另一项研究，35% 的公司报告在其业务中使用 AI，另有 42% 的受访者表示他们正在探索 AI。