确保客户准确找到他们想

要的东西对于提供优质的客户体验和完成销售至关重要。 机器学习有助于提高每个新搜索与每个客户的相关性。30% 的访问者在电子商务网站上使用网站搜索。换句话说,高质量的搜索结果意味着更好的销售。 使用搜索的访问者贡献了总收入的13.8% 搜索的改进不仅仅限于精确匹配。机器学习可以展示各种相关产品,增加额外销售的机会。 机器学习如何改进电子商务网站搜索 较旧的传统网站搜索称为“推荐者”或“产品推荐”搜索。他们缺乏想象力,只能提供针对关键词的结果。某些搜索应用程序根本无法理解拼写错误的单词并返回任何结果。客户必须重试或去其他地方。 在 SLI 的一项研究中,73% 的客户如果还没有找到他们要搜索的内容。

就会在钟后离开网站

移动用户更没有耐心。 通过机器学习增强的产品搜索为每个查询返回了更广泛的结果选择。地图产品并以新的方式将它们互连。例如,搜索“猫粮”会返回猫粮湿粮、干粮、垫粮、碗粮、容器粮、分配器粮、盖子粮和罐装粮。 添加这些额 沙特阿拉伯手机号码列表 外关键字之一将产生更多相关选择。该程序根据客户点击的偏好改进搜索结果。一家搜索引擎营销公司的最新统计数据显示,仅此一个应用程序的结果转化率就可以从 1% 跃升至接近 8%。 具有机器学习功能的电子商务搜索将关键字与点击率、转化率、客户评级、库存和利润等数据相结合。搜索相关性随着每次搜索乘以每天数千次搜索而增加。

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从作为顶级网站设计机构

的角度来看,我们觉得任何能够更好地服务客户的事情都值得探索;尤其是当我们谈论客户的客户时。这是所有相关人员的首要任务;确保搜索过程  KY列表 中的顺畅体验。 机器学习不仅可以识别整个目录中的复杂模式,还可以识别行为模型。也称为预测分析,它是了解客户生活中正在发生的事情激励他们购买的科学。 例如,如果购物者购买了一件新生儿衣服,则可以设置该信息来触发针对该购物者的所有婴儿配饰的优惠券或促销活动。 通过机器学习,客户可以获得更广泛的结果,为更大的购买和冲动购买铺平道路。 电子商务利用机器学习的其他方式 机器学习改进了整个电子商务环境的系统和信息。

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