Электрондук коммерциянын жаңы жүзү: машинаны үйрөнүүнүн өнөр жайга тийгизген таасири

Электрондук коммерция жана машина үйрөнүү

Сиз качандыр бир кезде компьютерлер өз алдынча чечим кабыл алуу үчүн үлгүлөрдү таанып, үйрөнө алат деп ойлодуңуз беле? Эгер жообуңуз жок болсо, сиз электрондук коммерция тармагындагы көптөгөн эксперттер менен бир кайыктасыз; анын азыркы абалын эч ким алдын ала айта алмак эмес.

Бирок, акыркы бир нече он жылдыкта электрондук коммерциянын эволюциясында машинаны үйрөнүү маанилүү роль ойноду. Келгиле, электрондук коммерция азыр кайда жана кантип экенин карап көрөлү машина үйрөнүү кызмат көрсөтүүчүлөрү аны алыс эмес келечекте калыптандырат.

Электрондук коммерция тармагында эмне өзгөрүүдө?

Кээ бирөөлөр электрондук коммерция бул тармактагы технологиялык жетишкендиктерден улам биздин соода кылуубузду түп-тамырынан бери өзгөрткөн салыштырмалуу жаңы көрүнүш деп ойлошу мүмкүн. Бирок, бул таптакыр андай эмес.

Технология бүгүнкү күндө дүкөндөр менен иштешүүдө чоң роль ойносо да, электрондук коммерция 40 жылдан ашык убакыттан бери болуп келет жана азыр болуп көрбөгөндөй чоң.

Дүйнө жүзү боюнча чекене электрондук соода сатуу 4.28-жылы 2020 триллион долларга жетти, ал эми электрондук чекене киреше 5.4-жылы 2022 триллион долларга жетиши күтүлүүдө.

Statista

Бирок эгер технология ар дайым болуп келген болсо, машинаны үйрөнүү азыр тармакты кантип өзгөртүп жатат? Бул жөнөкөй. Жасалма интеллект жөнөкөй анализ системаларынын образын жок кылууда, анын канчалык күчтүү жана трансформациялоочу болушу мүмкүн экенин көрсөтүү.

Мурунку жылдарда жасалма интеллект жана машинаны үйрөнүү өтө эле өнүкпөгөн жана аларды аткарууда жөнөкөй болгон, алардын мүмкүн болгон тиркемелери боюнча чындап жаркыраган. Бирок, мындан ары андай эмес.

Машина үйрөнүү жана чатботтор сыяктуу технологиялар кеңири жайылгандыктан бренддер кардарлардын алдында өз өнүмдөрүн жылдыруу үчүн үн менен издөө сыяктуу түшүнүктөрдү колдонушу мүмкүн. AI ошондой эле инвентаризацияны болжолдоого жана колдоо көрсөтүүгө жардам берет.

Машиналарды үйрөнүү жана сунуштоо кыймылдаткычтары

Электрондук коммерцияда бул технологиянын бир нече негизги колдонмолору бар. Дүйнөлүк масштабда, сунуш кыймылдаткычтары эң ысык тенденциялардын бири болуп саналат. Сиз машина үйрөнүү алгоритмдерин колдонуп жана эбегейсиз көлөмдөгү маалыматтарды оңой иштетип жаткан жүз миллиондогон адамдардын онлайн активдүүлүгүн кылдат баалай аласыз. Сиз аны белгилүү бир кардарга же кардарлардын тобуна (авто-сегментация) алардын кызыкчылыктарына жараша продукт сунуштарын чыгаруу үчүн колдоно аласыз.

Бул кантип иштейт?

Учурдагы веб-сайт трафиги боюнча алынган чоң маалыматтарды баалоо менен кардар кайсы суб-баракчаларды колдонгонун биле аласыз. Анын эмненин артынан жүргөнүн жана убактысынын көбүн кайда өткөргөнүн билсеңиз болот. Андан тышкары, натыйжалар бир нече маалымат булактарынын негизинде сунушталган нерселер менен жекелештирилген баракчада берилет: мурунку кардар аракеттеринин профили, кызыкчылыктары (мисалы, хоббилери), аба ырайы, жайгашкан жер жана социалдык медиа маалыматтары.

Machine Learning жана Chatbots

Структураланган маалыматтарды талдоо менен, машина үйрөнүү менен иштеген чатботтор колдонуучулар менен көбүрөөк "адам" баарлашуусун түзө алышат. Чатботторду машина үйрөнүү аркылуу керектөөчүлөрдүн суроолоруна жооп берүү үчүн жалпы маалымат менен программалоого болот. Негизи, бот канчалык көп адамдар менен иштешсе, ал электрондук коммерция сайтынын өнүмдөрүн/кызматтарын ошончолук жакшы түшүнөт. Суроолорду берүү менен чатботтор жекелештирилген купондорду берип, потенциалдуу сатуу мүмкүнчүлүктөрүн ачып, кардардын узак мөөнөттүү муктаждыктарын чече алат. Вебсайт үчүн ыңгайлаштырылган чатботту долбоорлоонун, куруунун жана интеграциялоонун баасы болжол менен 28,000 XNUMX долларды түзөт. Бул үчүн төлөө үчүн чакан бизнес үчүн насыя оңой эле колдонулушу мүмкүн. 

Машинаны үйрөнүү жана издөө натыйжалары

Колдонуучулар издөө сурамынын негизинде издеп жаткан нерсени так табуу үчүн машина үйрөнүүсүн колдоно алышат. Учурда кардарлар ачкыч сөздөрдү колдонуу менен электрондук коммерциялык сайттан өнүмдөрдү издешет, андыктан сайттын ээси ал ачкыч сөздөр колдонуучулар издеп жаткан өнүмгө ыйгарылганына кепилдик бериши керек.

Машина үйрөнүү көбүнчө колдонулган ачкыч сөздөрдүн синонимдерин, ошондой эле адамдар бир эле суроо үчүн колдонгон салыштырылуучу сөз айкаштарын издөө менен жардам берет. Бул технологиянын мүмкүнчүлүктөрү веб-сайтты жана анын аналитикасын баалоо жөндөмүнөн келип чыгат. Натыйжада, электрондук коммерция сайттары чыкылдатуу ылдамдыгын жана мурунку конверсияларды артыкчылыктуу кылып, жогору бааланган өнүмдөрдү беттин жогору жагына жайгаштыра алат. 

Бүгүнкү күндө алптар жагат Окшош мунун маанилүүлүгүн түшүнүштү. Көрсөтүлгөн 800 миллиондон ашык буюмдар менен компания жасалма интеллект жана аналитиканын жардамы менен эң керектүү издөө натыйжаларын болжолдоо жана сунуш кыла алат. 

Машиналарды үйрөнүү жана электрондук коммерцияны максаттуу

Физикалык дүкөндөн айырмаланып, сиз кардарлар менен сүйлөшүп, алар эмнени каалаарын жана эмнеге муктаж экенин билүүгө болот, интернет-дүкөндөр кардарлардын маалыматынын чоң көлөмү менен бомбаланат.

Натыйжада, кардарды сегменттөө электрондук коммерция индустриясы үчүн өтө маанилүү, анткени ал бизнеске байланыш ыкмаларын ар бир кардарга ылайыкташтырууга мүмкүндүк берет. Машина үйрөнүү сизге кардарларыңыздын каалоолорун түшүнүүгө жана аларга көбүрөөк ылайыкташтырылган сатып алуу тажрыйбасын берүүгө жардам берет.

Машинаны үйрөнүү жана кардарлардын тажрыйбасы

Электрондук коммерция компаниялары кардарларына жекелештирилген тажрыйбаны камсыз кылуу үчүн машина үйрөнүүнү колдоно алышат. Бүгүнкү күндө кардарлар өздөрүнүн сүйүктүү бренддери менен жекече баарлашууну гана жактырбастан, талап кылышат. Чекене сатуучулар жасалма интеллект жана машина үйрөнүү аркылуу кардарлары менен ар бир байланышты ылайыкташтыра алышат, натыйжада кардарлардын тажрыйбасы жакшырат.

Андан тышкары, алар машинаны үйрөнүү аркылуу кардарларды тейлөө көйгөйлөрүнүн алдын алат. Машинаны үйрөнүү менен, арабаны таштоо курстары азаят жана сатуулар акыры көбөйөт. Кардарларды колдоо боттору, адамдардан айырмаланып, күнү-түнү каалаган убакта калыс жооп бере алышат. 

Машинаны үйрөнүү жана алдамчылыкты аныктоо

Дайындар көбүрөөк болгондо аномалияларды табуу оңой болот. Ошентип, сиз машина үйрөнүүнү маалыматтардын тенденцияларын көрүү, эмне "нормалдуу" жана эмне эмес экенин түшүнүү жана бир нерсе туура эмес болгондо эскертүүлөрдү алуу үчүн колдоно аласыз.

"Алдамчылыкты аныктоо" бул үчүн эң кеңири таралган колдонмо. Уурдалган кредиттик карталар менен ири көлөмдөгү товарларды сатып алган же товарлар жеткирилгенден кийин буйрутмаларын жокко чыгарган кардарлар чекене сатуучулар үчүн кеңири таралган көйгөйлөр. Бул жерде машина үйрөнүү пайда болот.

Машинаны үйрөнүү жана динамикалык баа

Динамикалык баалоодо, электрондук коммерцияда машинаны үйрөнүү абдан пайдалуу болушу мүмкүн жана сиздин KPIлерди жогорулатууга жардам берет. Алгоритмдердин маалыматтардан жаңы үлгүлөрдү үйрөнүү жөндөмдүүлүгү бул пайдалуулуктун булагы болуп саналат. Натыйжада, ал алгоритмдер тынымсыз үйрөнүп, жаңы суроо-талаптарды жана тенденцияларды аныктап турушат. Жөнөкөй бааларды төмөндөтүүгө таянуунун ордуна, электрондук коммерция бизнеси ар бир продукт үчүн идеалдуу бааны аныктоого жардам бере турган болжолдуу моделдерден пайда көрө алышат. Сиз сатууну көбөйтүү жана инвентаризациялоону оптималдаштыруу боюнча эң мыкты стратегияны карап, эң жакшы сунушту, эң жакшы бааны тандап, реалдуу убакытта арзандатууларды көрсөтө аласыз.

Суммада Up

Машина үйрөнүү электрондук коммерция индустриясын калыптандыруунун жолдору сансыз. Бул технологиянын колдонмолору кардарларды тейлөөгө жана электрондук коммерция тармагындагы бизнестин өсүшүнө түздөн-түз таасирин тийгизет. Сиздин компания кардарларды тейлөөнү, кардарларды колдоону, эффективдүүлүктү жана өндүрүштү жакшыртат, ошондой эле кадрдык чечимдерди кабыл алат. Электрондук коммерция үчүн машинаны үйрөнүү алгоритмдери өнүккөн сайын электрондук коммерция бизнесине олуттуу кызмат көрсөтүүнү улантат.

Vendorland's Machine Learning компанияларынын тизмесин көрүү

Эмне деп ойлойсуң?

Бул сайт спам азайтуу Akismet колдонот. Сиздин комментарий маалымат кандайча иштелишин Үйрөнүү.