Zastanawiasz się, jak algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane klientów w czasie rzeczywistym, aby oferować spersonalizowane rekomendacje produktów i treści, zwiększając konwersję i lojalność klientów? Przeczytaj ten artykuł, a dowiesz się więcej na ten temat.
Technologia uczenia maszynowego może wydawać się z początku skomplikowana ze względu na swoje techniczne terminy i złożone procesy. Nazwy takie jak „uczenie nadzorowane” czy „algorytmy przyrostowe” mogą brzmieć niejasno. Mimo, że tematyka ta może wydawać się w pierwszej chwili nieprzystępna, to jednak zgłębienie jej tajników jest niezwykle wartościowe. Pozwala na efektywniejsze zarządzanie procesami i zasobami w firmie, ale także na znaczne zwiększenie jej konkurencyjności i innowacyjności na rynku. Warto więc poświęcić czas na naukę i zrozumienie tej dziedziny, by móc w pełni wykorzystać jej potencjał dla rozwoju swojego biznesu.
Czym jest uczenie maszynowe?
Zgodnie z definicją, uczeniem maszynowym (ang. machine learning – ML) nazywamy dziedzinę nauki programowania komputerowego w sposób umożliwiający uczenie się z danych. Jest to obszar sztucznej inteligencji, który w ostatnich latach zyskał dużą popularność. Co to oznacza w praktyce?
Każdego roku generujemy ogromne ilości nowych informacji. Od efektywnego wykorzystania tych danych zależy czy firma zwiększy swoje dochody, utrzyma konkurencyjność lub odpowiednio dostosuje swoje usługi do oczekiwań klientów. Tak bardzo ważne jest więc umiejętne analizowanie wzorców i zależności w danych, co jest możliwe właśnie dzięki technologiom uczenia maszynowego.
Techniki uczenia maszynowego można podzielić na różne typy i kategorie. Omówmy je po kolei, wyjaśniając jak można je wykorzystać do personalizacji w dużym sklepie internetowym.
Uczenie nadzorowane
To sposób uczenia, w którym zbiór danych treningowych, na których uczy się algorytm, zawiera dołączone rozwiązanie problemu, tzw. etykiety albo klasy. Dwa główne obszary wykorzystujące uczenie nadzorowane to:
- rozwiązywanie problemu regresji (przewidywanie wartości),
- problem klasyfikacji (przewidywanie klas).
Uczenie nadzorowane może być bardzo przydatne w e-biznesie, szczególnie w kontekście sklepów internetowych. Przykładem zastosowania tego rodzaju uczenia maszynowego jest na przykład system rekomendacji produktów. Jak może przebiegać ten proces?
- Sklep internetowy zbiera dane o zachowaniach zakupowych klientów, w tym jakie produkty przeglądają, co dodają do koszyka, a także jakie ostatecznie kupują. Dodatkowo, dane te mogą być wzbogacane o informacje z ankiet dotyczących zadowolenia z zakupów.
- Używając tych danych, tworzy się model uczenia nadzorowanego, który nauczy się przewidywać, które produkty mogą zainteresować konkretnego klienta na podstawie jego wcześniejszych działań i preferencji. Model taki może wykorzystywać różne techniki, takie jak regresja logistyczna, maszyny wektorów nośnych lub sieci neuronowe, aby efektywnie przewidywać preferencje użytkowników.
- Model jest następnie wdrażany na stronie sklepu internetowego, gdzie dynamicznie generuje spersonalizowane rekomendacje dla użytkowników podczas ich wizyt. Na przykład, gdy klient przegląda określony produkt, model może zasugerować inne produkty, które kupili użytkownicy z podobnymi preferencjami.
- System rekomendacji jest regularnie aktualizowany o nowe dane zakupowe i dostosowywany, aby poprawiać jego dokładność i skuteczność, co z kolei może zwiększać sprzedaż i poprawiać satysfakcję klientów.
Dzięki takiemu zastosowaniu uczenia nadzorowanego, sklep internetowy może nie tylko zwiększyć swoje dochody, ale również zbudować lepszą relację z klientami poprzez bardziej trafne i personalizowane oferty.
Uczenie nienadzorowane
To sposób uczenia modelu, w którym dane uczące są nieoznakowane tzn. nie posiadają etykiet. Wyjaśniając to bardziej praktycznie, posiadamy surowe dane, które wrzucamy do modelu i zostawiamy algorytmowi całą pracę związaną ze znalezieniem powiązań między nimi. Należą do nich m. in. algorytmy analizy skupień – inaczej klasteryzacja albo grupowanie.
Uczenie nienadzorowane można skutecznie wykorzystać do analizy i segmentacji klientów. Przykładem zastosowania tej metody jest grupowanie klientów na podstawie ich zachowań zakupowych. Jak tego dokonać?
- Sklep internetowy gromadzi dane o aktywności klientów, takie jak historie zakupów, czas spędzany na stronie, przeglądane kategorie produktów i częstotliwość zakupów.
- Dane te są analizowane przy użyciu algorytmów uczenia nienadzorowanego. Te algorytmy grupują klientów w klasterach (grupach), które odzwierciedlają podobne wzorce zakupowe lub zainteresowania bez wcześniejszego zdefiniowania kategorii przez sklep.
- Po utworzeniu klastrów sklep analizuje charakterystyki każdej grupy, co pozwala zidentyfikować różne segmenty klientów. Na przykład, jeden klaster może zawierać klientów o wysokiej lojalności, którzy dokonują regularnych zakupów, podczas gdy inny może skupiać osoby dokonujące sporadycznych, ale drogich zakupów.
- Informacje uzyskane z klastrowania umożliwiają sklepowi dostosowanie strategii marketingowych do różnych segmentów. Na przykład, można tworzyć spersonalizowane kampanie e-mailowe, które są dostosowane do zainteresowań i potrzeb każdego segmentu klientów, zwiększając tym samym efektywność reklam.
- Wiedza o różnych grupach klientów pozwala również na lepsze dostosowanie oferty produktów, rekomendacji i promocji, co może skutecznie zwiększyć sprzedaż i poprawić satysfakcję klientów.
Wykorzystanie uczenia nienadzorowanego w sklepie internetowym pomaga więc nie tylko lepiej zrozumieć klientów i ich potrzeby, ale także pozwala na bardziej celowane działania marketingowe i sprzedażowe.
Uczenie przez wzmacnianie
To kolejny nurt uczenia maszynowego, którego zadaniem jest interakcja ze środowiskiem na podstawie zebranych informacji. W przeciwieństwie do wymienionych wcześniej rodzajów, w uczeniu przez wzmacnianie nie przygotowuje się zestawu danych uczących, tylko środowisko, z którego model będzie zbierał dane automatycznie.
Jak dalej można dowiedzieć się z rządowej strony, uczeniu przez wzmacnianie wyróżnia się 3 główne elementy:
- Środowisko – to zadanie lub symulacja, z którym algorytm (w tym kontekście nazywany również agentem albo graczem) wchodzi w interakcję. Celem uczenia przez wzmacnianie jest maksymalizacja nagrody zwracanej przez środowisko, czyli nauczenie agenta osiągania w nim najwyższego wyniku.
- Agent – to element, który wchodzi w interakcję ze środowiskiem. Zadaniem agenta jest maksymalizowanie nagrody, czyli nauczenie się najkorzystniejszego oddziaływania ze środowiskiem. Za zachowanie agenta odpowiada tzw. polityka, czyli funkcja, zwracająca akcję. Jako politykę najczęściej stosuje się sieć neuronową.
- Bufor – magazyn danych przechowujący informacje zebrane przez agenta w trakcie uczenia, które są następnie wykorzystane do jego wytrenowania.
Te zagadnienia wydają się być skomplikowane, ale wdrożenie ich do e-sklepu, może być bardzo wartościowe i służyć na przykład do przygotowania strategii ustalania poziomu cen produktów, lub usług. Jak to zrobić?
- Środowisko może obejmować wszystkie możliwe scenariusze związane z cenami produktów, reakcjami klientów, konkurencją na rynku oraz sezonowymi wahaniami popytu.
- W uczeniu przez wzmacnianie, model uczy się na podstawie otrzymywanych nagród (np. zwiększona sprzedaż, większy zysk) lub kar (np. spadek sprzedaży, niezadowolenie klientów). Nagrody są projektowane tak, aby promować długoterminowe zyski zamiast krótkotrwałych korzyści.
- Algorytm próbuje różnych strategii cenowych dla różnych produktów, ucząc się na podstawie historii transakcji, jakie ceny przynoszą najlepsze wyniki w różnych sytuacjach. Na przykład, może to być eksperymentowanie z różnymi poziomami cen w odpowiedzi na zmieniające się warunki rynkowe, promocje konkurencji, czy sezonowe wzrosty popytu.
- System stosuje podejście iteracyjne, stopniowo doskonaląc swoje strategie cenowe w celu maksymalizacji nagród. Dzięki temu sklep internetowy może dynamicznie dostosowywać ceny, reagując na zachowania klientów i trendy rynkowe.
- Po odpowiednim wyuczeniu, model może automatycznie i skutecznie zarządzać cenami na szeroką skalę, co jest szczególnie przydatne w dużych sklepach internetowych z szerokim asortymentem produktów.
Przez inteligentne dostosowywanie cen, sklep może maksymalizować swoje przychody. Model może szybko reagować na zmiany na rynku, utrzymując konkurencyjność sklepu, a przede wszystkim ceny mogą być dostosowywane na podstawie indywidualnych zachowań i preferencji klientów, co zwiększa ich satysfakcję i lojalność.
Uczenie półnadzorowane
Uczenie półnadzorowane opiera się na algorytmach działających na częściowo oznakowanych danych. Oznaczanie danych etykietami jest zazwyczaj bardzo czasochłonne i kosztowne. Dane często składają się w większości z nieoznakowanych obserwacji i tylko niewielkiej ilości oznakowanych, dlatego powstały algorytmy radzące sobie z tym problemem. Mogą na przykład być użyteczne w poprawie systemów rekomendacji produktów. W jaki sposób?
- Sklep internetowy gromadzi dużą ilość danych o zachowaniach klientów, takich jak historie przeglądania, kliknięcia, czas spędzony na stronie poszczególnych produktów, ale tylko niewielka część tych danych jest etykietowana, np. poprzez informacje zwrotne klientów lub zakupy.
- W typowych scenariuszach uczenia maszynowego, brak etykiet mógłby być problemem, ale w uczeniu półnadzorowanym, te nieetykietowane dane są wykorzystywane do lepszego zrozumienia ogólnych wzorców i charakterystyk danych.
- Algorytm uczy się rozpoznawać wzorce w danych nieetykietowanych i stosuje tę wiedzę do lepszego przewidywania etykiet dla tych danych. Na przykład, model może identyfikować, które produkty są często przeglądane razem, nawet jeśli nie ma bezpośrednich informacji od klientów, że te produkty są im potrzebne lub pożądane.
- Po wytrenowaniu model może być wdrożony jako zaawansowany system rekomendacji, który używa zarówno uczenia nadzorowanego (dane z jasnymi preferencjami klientów), jak i nienadzorowanego (ogólne wzorce zachowań) do dostarczania bardziej trafnych i personalizowanych rekomendacji.
Dzięki zastosowaniu tych algorytmów, sklep nie musi inwestować zbyt dużo w zdobywanie etykietowanych danych, co mogłoby być kosztowne i czasochłonne. Model może lepiej rozumieć i przewidywać potrzeby klientów, co zwiększa ich zadowolenie i prawdopodobieństwo zakupu. Przedsiębiorca może zaś lepiej wykorzystać dostępne zasoby danych, bez konieczności ponoszenia dodatkowych kosztów.
Uczenie wsadowe
Jest to inne kryterium klasyfikacji systemów uczenia maszynowego, które bazuje na strumieniach nadsyłanych danych. Uczenie wsadowe polega na trenowaniu modelu na kompletnym zbiorze danych, po czym model jest wdrażany i już nie podlega dalszej aktualizacji na podstawie nowych danych. Jest to przydatne w sytuacjach, gdzie model nie musi reagować na zmiany w danych w czasie rzeczywistym.
Jak wdrożenie tego systemy, może przydać się w sklepie?
- Analiza zachowań klientów – można zastosować uczenie wsadowe do analizy danych dotyczących zachowań klientów z całego roku, aby zrozumieć ogólne trendy i wzorce. Na przykład, można zidentyfikować sezony z największym ruchem na stronie lub najpopularniejsze produkty.
- Segmentacja klientów – uczenie wsadowe może być używane do segmentacji klientów na podstawie ich historii zakupów i profilu demograficznego. Wynikowy model pozwoli na tworzenie spersonalizowanych kampanii marketingowych i ofert produktowych.
- Optymalizacja zapasów – modele prognozujące popyt, wyuczone w sposób wsadowy, mogą pomóc w przewidywaniu ilości produktów, które będą potrzebne w magazynach w nadchodzących okresach, co pozwala zoptymalizować poziom zapasów.
Uczenie przyrostowe
Ten model, również bierze pod uwagę strumień nadsyłanych danych. W procesie uczenia przyrostowego system jest trenowany na bieżąco poprzez sekwencyjne dostarczanie danych. Mogą być one dostarczane pojedynczo albo małymi grupami. Model sprawdza się w sytuacjach, gdy dane szybko się zmieniają lub są stale generowane.
Można go użyć, do wielu różnych zdarzeń, np.:
- Dopasowywanie cen w czasie rzeczywistym – algorytmy uczenia przyrostowego mogą analizować bieżące dane o sprzedaży i popycie, automatycznie dostosowując ceny produktów, aby maksymalizować zyski i reagować na działania konkurencji.
- Personalizacja rekomendacji – systemy rekomendacji mogą wykorzystywać uczenie przyrostowe do ciągłego doskonalenia swoich rekomendacji na podstawie najnowszych interakcji użytkowników. Wprowadzenie nowych produktów do systemu może być natychmiast uwzględnione w rekomendacjach.
- Monitorowanie oszustw – w sklepach internetowych ważne jest szybkie identyfikowanie i reagowanie na potencjalne oszustwa. Model uczenia przyrostowego może na bieżąco analizować transakcje w poszukiwaniu podejrzanych wzorców i szybko adaptować się do nowych metod oszustw.
Czy warto korzystać z algorytmów?
Odpowiedź na to pytanie może być tylko jedna: zdecydowanie, tak. Wykorzystanie zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego staje się nie tylko przewagą konkurencyjną, ale wręcz koniecznością dla dużych sklepów internetowych. Algorytmy te pozwalają na dogłębną analizę ogromnych ilości danych generowanych przez użytkowników, co przekłada się na realne korzyści biznesowe.
Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają automatyzację i optymalizację wielu procesów, od personalizacji rekomendacji produktów po dynamiczne ustalanie cen. Dzięki temu, sklepy mogą znacząco zwiększyć swoje przychody, dostosowując ofertę do indywidualnych preferencji i zachowań klientów. Systemy te nie tylko przewidują, które produkty mogą zainteresować konkretnego klienta, ale również potrafią reagować na zmiany trendów i preferencji w czasie rzeczywistym.
W przypadku sklepu internetowego, zarządzanie uczeniem maszynowym może być realizowane zarówno wewnętrznie przez zespół IT, jak i zewnętrznie przez specjalistyczne firmy. Jedno jest pewne – wdrożenie algorytmów uczenia maszynowego w dużym sklepie internetowym to inwestycja, która przynosi długoterminowe korzyści.
Płatności online dla sklepów internetowych
Wybierz bezpieczne i niezawodne płatności Autopay i rozwiń swój biznes online
Zacznij pobierać płatności