电子商务企业的机器学习用例
机器学习是目前所有搜索引擎中搜索量最高的关键字之一。原因很清楚。在任何行业中使用它的好处都是无法想象的。机器学习使计算机从数据中学习以找到模式并产生业务见解。在电子商务中，由于数字生成的特定于用户的数据点，机器学习的意义甚至更大。每天，我们读到很多有关大公司在其业务决策中使用机器学习的信息。随着技术的进步，任何中小型企业都可以非常方便地使用机器学习。但是，仍然有数千家公司没有利用机器学习所产生的价值。我们将简要讨论电子商务中机器学习的最有用案例。
随着技术的进步，任何中小型企业都非常容易使用机器学习
用户流失预测：通过使用客户交易历史数据和其他行为特征，可以预测用户流失概率。如果我们知道特定客户将要流失，那么在正确的时间与客户互动可以帮助减少流失，机器学习起着至关重要的作用。
推荐引擎：基于机器学习篮子分析的向上销售和交叉销售可以增加收入。每个人都知道有关亚马逊产品的建议。该报告之一显示，亚马逊收入的27％仅来自推荐。推荐引擎的功能可以通过这些数字本身来估算。
客户生命周期价值v / s客户获取成本 ：了解客户LTV对于任何企业都至关重要。使用RFM（汇率，频率和货币），机器学习可以找出客户的LTV，从而对收购渠道和收购成本做出战略决策。
客户细分：使用统计细分，可以按特定类型的用户定义用户，以更好地了解您的客户群。哪种类型的用户更有利可图，谁购买更多的产品。这些类型的答案将为战略业务决策奠定坚实的基础。
优化营销活动：每个营销活动都有其成本。为了更好地管理营销预算，需要分析哪个广告系列做得好以及为什么。机器学习可以很好地解决这一问题。
空间分析：在空间和时间上匹配需求供应在任何业务中都可以非常有成效。使用机器学习，可以预测需求和供应将采取业务行动来缩小这种差距。
产品库存优化：机器学习的另一个用例是库存管理，通过需求预测，企业可以精简以减少各种产品的存储和等待成本。
以上提到的关键领域，任何电子商务公司都可以使用机器学习来做出更好的业务决策。此外，欺诈检测，客户服务，语音分析，网页和内容选择分析，图像识别等功能可以使管理人员更好地进行业务决策。
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