ई-कॉमर्सचा नवीन चेहरा: उद्योगात मशीन लर्निंगचा प्रभाव

ईकॉमर्स आणि मशीन लर्निंग

संगणक त्यांचे स्वतःचे निर्णय घेण्यासाठी नमुने ओळखण्यास आणि शिकण्यास सक्षम असतील असा तुम्ही कधी अंदाज केला आहे का? जर तुमचे उत्तर नाही असेल, तर तुम्ही ई-कॉमर्स उद्योगातील अनेक तज्ञांसारखेच आहात; त्याची सद्यस्थिती कोणीही सांगू शकले नसते.

तथापि, गेल्या काही दशकांमध्ये ई-कॉमर्सच्या उत्क्रांतीत मशीन लर्निंगने महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावली आहे. ई-कॉमर्स सध्या कुठे आणि कसे आहे यावर एक नजर टाकूया मशीन लर्निंग सेवा प्रदाता खूप दूरच्या भविष्यात ते आकार देईल.

ई-कॉमर्स उद्योगात काय बदल होत आहेत?

काहींचा असा विश्वास असेल की ई-कॉमर्स ही तुलनेने नवीन घटना आहे ज्याने या क्षेत्रातील तांत्रिक प्रगतीमुळे आम्ही खरेदी करण्याच्या पद्धतीत मूलभूतपणे बदल केला आहे. तथापि, हे पूर्णपणे तसे नाही.

आज आपण दुकानांमध्ये कसे गुंतलो आहोत यात तंत्रज्ञानाची मोठी भूमिका असली तरीही, ई-कॉमर्स 40 वर्षांहून अधिक काळापासून आहे आणि तो आता पूर्वीपेक्षा मोठा आहे.

4.28 मध्ये जगभरातील किरकोळ ई-कॉमर्स विक्री 2020 ट्रिलियन डॉलर्सवर पोहोचली असून, 5.4 मध्ये ई-रिटेल महसूल 2022 ट्रिलियन डॉलर्सपर्यंत पोहोचण्याची अपेक्षा आहे.

Statista

परंतु जर तंत्रज्ञान नेहमीच आजूबाजूला असेल, तर आता मशीन लर्निंग उद्योग कसे बदलत आहे? हे सोपं आहे. कृत्रिम बुद्धिमत्ता साध्या विश्लेषण प्रणालीच्या प्रतिमेला दूर करत आहे हे दाखवण्यासाठी की ते खरोखर किती शक्तिशाली आणि परिवर्तनीय असू शकते.

पूर्वीच्या वर्षांत, कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग त्यांच्या संभाव्य अनुप्रयोगांच्या दृष्टीने खरोखर चमकण्यासाठी त्यांच्या अंमलबजावणीमध्ये खूप अविकसित आणि सोपे होते. मात्र, आता तशी स्थिती राहिलेली नाही.

मशीन लर्निंग आणि चॅटबॉट्स सारखे तंत्रज्ञान अधिक प्रचलित झाल्यामुळे ब्रँड त्यांच्या उत्पादनांचा ग्राहकांसमोर प्रचार करण्यासाठी व्हॉइस सर्च सारख्या संकल्पनांचा वापर करू शकतात. एआय इन्व्हेंटरी अंदाज आणि बॅकएंड समर्थनासह देखील मदत करू शकते.

मशीन लर्निंग आणि शिफारस इंजिन

ई-कॉमर्समध्ये या तंत्रज्ञानाचे अनेक मोठे अनुप्रयोग आहेत. जागतिक स्तरावर, शिफारस इंजिन हे सर्वात लोकप्रिय ट्रेंडपैकी एक आहेत. तुम्ही मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरून लाखो लोकांच्या ऑनलाइन अॅक्टिव्हिटीचे कसून मूल्यांकन करू शकता आणि मोठ्या प्रमाणात डेटावर सहजतेने प्रक्रिया करू शकता. तुम्ही त्याचा वापर विशिष्ट ग्राहक किंवा ग्राहकांच्या गटासाठी (स्वयं-विभाजन) त्यांच्या स्वारस्यांवर आधारित उत्पादन शिफारसी तयार करण्यासाठी करू शकता.

हे कस काम करत?

सध्याच्या वेबसाइट ट्रॅफिकवरील मोठ्या डेटाचे मूल्यमापन करून क्लायंटने कोणती उप-पृष्ठे वापरली आहेत हे तुम्ही शोधू शकता. तो नंतर काय होता आणि त्याने आपला बहुतेक वेळ कुठे घालवला हे आपण सांगू शकता. शिवाय, माहितीच्या अनेक स्त्रोतांवर आधारित सुचवलेल्या आयटमसह वैयक्तिकृत पृष्ठावर परिणाम प्रदान केले जातील: मागील ग्राहक क्रियाकलापांचे प्रोफाइल, स्वारस्ये (उदा. छंद), हवामान, स्थान आणि सोशल मीडिया डेटा.

मशीन लर्निंग आणि चॅटबॉट्स

संरचित डेटाचे विश्लेषण करून, मशीन लर्निंगद्वारे समर्थित चॅटबॉट्स वापरकर्त्यांशी अधिक "मानवी" संभाषण तयार करू शकतात. मशीन लर्निंगचा वापर करून ग्राहकांच्या चौकशीला उत्तर देण्यासाठी चॅटबॉट्स सामान्य माहितीसह प्रोग्राम केले जाऊ शकतात. मूलत:, बॉट जितक्या जास्त लोकांशी संवाद साधेल, तितकी ती ई-कॉमर्स साइटची उत्पादने/सेवा समजून घेईल. प्रश्न विचारून, चॅटबॉट्स वैयक्तिकृत कूपन देऊ शकतात, संभाव्य अपसेल शक्यता उघड करू शकतात आणि ग्राहकाच्या दीर्घकालीन गरजा पूर्ण करू शकतात. वेबसाइटसाठी सानुकूल चॅटबॉट डिझाइन करणे, तयार करणे आणि समाकलित करण्याची किंमत अंदाजे $28,000 आहे. यासाठी लहान व्यवसाय कर्जाचा वापर सहजगत्या करता येतो. 

मशीन लर्निंग आणि शोध परिणाम

वापरकर्ते त्यांच्या शोध क्वेरीवर आधारित ते काय शोधत आहेत ते अचूकपणे शोधण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर करू शकतात. ग्राहक सध्या कीवर्ड वापरून ई-कॉमर्स साइटवर उत्पादने शोधतात, त्यामुळे साइट मालकाने हमी दिली पाहिजे की ते कीवर्ड वापरकर्ते शोधत असलेल्या उत्पादनांना नियुक्त केले गेले आहेत.

मशीन लर्निंग सामान्यतः वापरल्या जाणार्‍या कीवर्डचे समानार्थी शब्द शोधून मदत करू शकते, तसेच समान प्रश्नासाठी लोक वापरतात अशी तुलनात्मक वाक्ये. हे साध्य करण्यासाठी या तंत्रज्ञानाची क्षमता वेबसाइट आणि तिच्या विश्लेषणाचे मूल्यांकन करण्याच्या क्षमतेमुळे उद्भवते. परिणामी, क्लिक दर आणि मागील रूपांतरणांना प्राधान्य देताना ई-कॉमर्स साइट पृष्ठाच्या शीर्षस्थानी उच्च-रेट केलेली उत्पादने ठेवू शकतात. 

आज दिग्गज आवडतात हा कोड eBay याचे महत्त्व लक्षात आले आहे. 800 दशलक्षाहून अधिक आयटम प्रदर्शित केल्यामुळे, कंपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि विश्लेषणे वापरून सर्वात संबंधित शोध परिणामांचा अंदाज आणि ऑफर करण्यास सक्षम आहे. 

मशीन लर्निंग आणि ई-कॉमर्स लक्ष्यीकरण

फिजिकल स्टोअरच्या विपरीत, जेथे तुम्ही ग्राहकांना काय हवे आहे किंवा काय हवे आहे हे जाणून घेण्यासाठी त्यांच्याशी बोलू शकता, ऑनलाइन स्टोअरमध्ये मोठ्या प्रमाणावर क्लायंट डेटाचा भडिमार केला जातो.

परिणामी, क्लायंट विभाजन ई-कॉमर्स उद्योगासाठी हे महत्त्वाचे आहे, कारण ते व्यवसायांना त्यांच्या संवादाच्या पद्धती प्रत्येक वैयक्तिक ग्राहकासाठी तयार करण्यास अनुमती देते. मशीन लर्निंग तुम्हाला तुमच्या ग्राहकांच्या इच्छा समजून घेण्यात आणि त्यांना अधिक अनुकूल खरेदी अनुभव प्रदान करण्यात मदत करू शकते.

मशीन लर्निंग आणि ग्राहक अनुभव

ईकॉमर्स कंपन्या त्यांच्या ग्राहकांना अधिक वैयक्तिक अनुभव देण्यासाठी मशीन लर्निंग वापरू शकतात. ग्राहक आज केवळ पसंती देत ​​नाहीत तर वैयक्तिक पद्धतीने त्यांच्या आवडत्या ब्रँडशी संवाद साधण्याची मागणी देखील करतात. किरकोळ विक्रेते त्यांच्या ग्राहकांशी कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग वापरून प्रत्येक कनेक्शन तयार करू शकतात, परिणामी ग्राहकांना चांगला अनुभव मिळेल.

शिवाय, ते मशीन लर्निंग वापरून ग्राहक सेवा समस्या उद्भवण्यापासून रोखू शकतात. मशीन लर्निंगमुळे, कार्ट सोडण्याचे दर कमी होतील आणि शेवटी विक्री वाढेल यात शंका नाही. ग्राहक समर्थन बॉट्स, मानवांप्रमाणेच, दिवसा किंवा रात्री कोणत्याही वेळी निष्पक्ष उत्तरे देऊ शकतात. 

मशीन लर्निंग आणि फसवणूक शोध

तुमच्याकडे अधिक डेटा असताना विसंगती शोधणे सोपे असते. अशा प्रकारे, तुम्ही डेटामधील ट्रेंड पाहण्यासाठी, 'सामान्य' काय आहे आणि काय नाही हे समजून घेण्यासाठी आणि काहीतरी चूक झाल्यावर सूचना प्राप्त करण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर करू शकता.

यासाठी 'फ्रॉड डिटेक्शन' हे सर्वाधिक प्रचलित अॅप्लिकेशन आहे. जे ग्राहक चोरीच्या क्रेडिट कार्डने मोठ्या प्रमाणात माल खरेदी करतात किंवा वस्तू वितरीत झाल्यानंतर त्यांची ऑर्डर रद्द करतात ते किरकोळ विक्रेत्यांसाठी सामान्य समस्या आहेत. इथेच मशीन लर्निंग येते.

मशीन लर्निंग आणि डायनॅमिक किंमत

डायनॅमिक किंमतीच्या बाबतीत, ई-कॉमर्समध्ये मशीन लर्निंग अत्यंत फायदेशीर ठरू शकते आणि तुमची KPIs वाढवण्यास मदत करू शकते. डेटामधून नवीन नमुने शिकण्याची अल्गोरिदमची क्षमता या उपयुक्ततेचा स्रोत आहे. परिणामी, ते अल्गोरिदम सतत शिकत असतात आणि नवीन विनंत्या आणि ट्रेंड शोधत असतात. साध्या किंमती कपातीवर अवलंबून राहण्याऐवजी, ई-कॉमर्स व्यवसायांना भविष्यसूचक मॉडेल्सचा फायदा होऊ शकतो जे त्यांना प्रत्येक उत्पादनाची आदर्श किंमत शोधण्यात मदत करू शकतात. विक्री आणि इन्व्हेंटरी ऑप्टिमायझेशन वाढवण्याच्या सर्वोत्तम रणनीतीचा विचार करताना तुम्ही सर्वोत्तम ऑफर, सर्वोत्तम किंमत आणि रिअल-टाइम सूट दर्शवू शकता.

सारांश

ई-कॉमर्स उद्योगाला मशीन लर्निंग ज्या प्रकारे आकार देत आहे ते असंख्य आहेत. या तंत्रज्ञानाच्या वापराचा थेट परिणाम ई-कॉमर्स उद्योगातील ग्राहक सेवा आणि व्यवसाय वाढीवर होतो. तुमची कंपनी ग्राहक सेवा, ग्राहक समर्थन, कार्यक्षमता आणि उत्पादन सुधारेल, तसेच चांगले HR निर्णय घेईल. ई-कॉमर्ससाठी मशीन लर्निंग अल्गोरिदम ई-कॉमर्स व्यवसायासाठी महत्त्वपूर्ण सेवा देत राहतील कारण ते विकसित होत आहेत.

व्हेंडरलँडची मशीन लर्निंग कंपन्यांची यादी पहा

तुला काय वाटत?

ही साइट स्पॅम कमी करण्यासाठी अकिस्मेट वापरते आपल्या टिप्पणी डेटावर प्रक्रिया कशी केली जाते ते जाणून घ्या.