ई-कमर्सको नयाँ अनुहार: उद्योगमा मेसिन लर्निङको प्रभाव

इकमर्स र मेसिन लर्निङ

कम्प्यूटरहरूले आफ्नै निर्णयहरू गर्नको लागि ढाँचाहरू पहिचान गर्न र सिक्न सक्षम हुन सक्छन् भनेर के तपाईंले कहिल्यै अनुमान गर्नुभएको छ? यदि तपाईंको जवाफ होईन भने, तपाईं ई-वाणिज्य उद्योगमा धेरै विशेषज्ञहरूको रूपमा उही डुङ्गामा हुनुहुन्छ; यसको हालको अवस्था कसैले अनुमान गर्न सकेन।

यद्यपि, मेसिन लर्निङले विगत केही दशकहरूमा ई-वाणिज्यको विकासमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेलेको छ। ई-कमर्स अहिले कहाँ र कसरी छ भनेर हेरौं मेसिन लर्निङ सेवा प्रदायकहरू धेरै टाढाको भविष्यमा यसलाई आकार दिनेछ।

ई-कमर्स उद्योगमा के परिवर्तन हुँदैछ?

केहीले विश्वास गर्न सक्छन् कि ई-वाणिज्य एक अपेक्षाकृत नयाँ घटना हो जसले मौलिक रूपमा हामीले किनमेल गर्ने तरिकालाई परिवर्तन गरेको छ, यस क्षेत्रमा प्राविधिक प्रगतिहरूको कारण। तथापि, त्यो पूर्ण रूपमा मामला होइन।

आज हामी पसलहरूसँग कसरी संलग्न हुन्छौं भन्ने कुरामा प्रविधिले ठूलो भूमिका खेल्ने भए तापनि, ई-वाणिज्य 40 वर्ष भन्दा बढी भइसक्यो र यो पहिले भन्दा ठूलो छ।

सन् २०२० मा विश्वव्यापी खुद्रा ई-वाणिज्य बिक्री ४.२८ ट्रिलियन डलर पुगेको छ, २०२२ मा ई-रिटेल राजस्व ५.४ ट्रिलियन डलर पुग्ने अपेक्षा गरिएको छ।

Statista

तर यदि टेक्नोलोजी सधैं वरिपरि रहेको छ भने, मेसिन लर्निङले कसरी उद्योगलाई परिवर्तन गरिरहेको छ? यो सरल छ। यो साँच्चै कति शक्तिशाली र रूपान्तरणकारी हुन सक्छ भनेर देखाउनको लागि आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले साधारण विश्लेषण प्रणालीको छविलाई हटाइरहेको छ।

प्रारम्भिक वर्षहरूमा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेशिन लर्निंग धेरै अविकसित र तिनीहरूको सम्भावित अनुप्रयोगहरूको सन्दर्भमा साँच्चै चम्काउन तिनीहरूको कार्यान्वयनमा सरल थियो। तर, अब त्यो अवस्था रहेन ।

ब्रान्डहरूले मेसिन लर्निङ र च्याटबटहरू जस्ता प्रविधिहरू बढी प्रचलित भएकाले ग्राहकहरूको अगाडि आफ्ना उत्पादनहरू प्रवर्द्धन गर्न भ्वाइस खोज जस्ता अवधारणाहरू प्रयोग गर्न सक्छन्। AI ले सूची पूर्वानुमान र ब्याकएन्ड समर्थनको साथ पनि मद्दत गर्न सक्छ।

मेसिन लर्निङ र सिफारिस इन्जिनहरू

ई-कमर्समा यस प्रविधिको धेरै प्रमुख अनुप्रयोगहरू छन्। विश्वव्यापी स्तरमा, सिफारिस इन्जिनहरू सबैभन्दा लोकप्रिय प्रवृत्तिहरू मध्ये एक हो। तपाईं मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर र सजिलैसँग ठूलो मात्रामा डाटा प्रशोधन गरेर लाखौं मानिसहरूको अनलाइन गतिविधिको राम्रोसँग मूल्याङ्कन गर्न सक्नुहुन्छ। तपाइँ यसलाई एक विशेष ग्राहक वा ग्राहकहरूको समूह (स्वत: विभाजन) को लागी उत्पादन सिफारिसहरू उत्पादन गर्न प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।

यस्ले कसरी काम गर्छ?

तपाईले हालको वेबसाइट ट्राफिकमा प्राप्त गरेको ठूलो डाटाको मूल्याङ्कन गरेर ग्राहकले कुन उप-पृष्ठहरू प्रयोग गर्नुभयो भनेर पत्ता लगाउन सक्नुहुन्छ। तपाईंले बताउन सक्नुहुन्छ कि उहाँ के पछि हुनुहुन्थ्यो र उहाँले आफ्नो अधिकांश समय कहाँ बिताउनुभयो। यसबाहेक, जानकारीका धेरै स्रोतहरूमा आधारित सुझाव गरिएका वस्तुहरूको साथ व्यक्तिगत पृष्ठमा परिणामहरू प्रदान गरिनेछ: अघिल्लो ग्राहक गतिविधिहरूको प्रोफाइल, रुचिहरू (जस्तै, शौकहरू), मौसम, स्थान, र सामाजिक मिडिया डेटा।

मेसिन लर्निङ र च्याटबट्स

संरचित डेटाको विश्लेषण गरेर, मेसिन लर्निङद्वारा सञ्चालित च्याटबटहरूले प्रयोगकर्ताहरूसँग थप "मानव" कुराकानी सिर्जना गर्न सक्छन्। च्याटबटहरू मेसिन लर्निङ प्रयोग गरेर उपभोक्ता सोधपुछको जवाफ दिन सामान्य जानकारीको साथ प्रोग्राम गर्न सकिन्छ। अनिवार्य रूपमा, बोटले जति धेरै मानिसहरूसँग अन्तर्क्रिया गर्दछ, यसले ई-वाणिज्य साइटका उत्पादनहरू/सेवाहरू राम्रोसँग बुझ्नेछ। प्रश्नहरू सोधेर, च्याटबटहरूले व्यक्तिगत कुपनहरू दिन सक्छन्, सम्भावित अपसेल सम्भावनाहरू पत्ता लगाउन सक्छन्, र ग्राहकको दीर्घकालीन आवश्यकताहरूलाई सम्बोधन गर्न सक्छन्। वेबसाइटको लागि अनुकूलन च्याटबट डिजाइन, निर्माण, र एकीकृत गर्ने लागत लगभग $ 28,000 छ। एक सानो व्यवसाय ऋण सजिलै यसको लागि तिर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। 

मेसिन लर्निङ र खोज परिणामहरू

प्रयोगकर्ताहरूले आफ्नो खोज क्वेरीको आधारमा आफूले खोजिरहेका कुराहरू ठीकसँग फेला पार्न मेसिन लर्निङको प्रयोग गर्न सक्छन्। ग्राहकहरूले हाल ई-कमर्स साइटमा कुञ्जी शब्दहरू प्रयोग गरेर उत्पादनहरू खोज्छन्, त्यसैले साइट मालिकले ग्यारेन्टी गर्नुपर्छ कि ती कीवर्डहरू प्रयोगकर्ताहरूले खोजिरहेका उत्पादनहरूमा तोकिएका छन्।

मेसिन लर्निङले सामान्य रूपमा प्रयोग हुने कुञ्जी शब्दहरूको समानार्थी शब्दहरू, साथै मानिसहरूले समान प्रश्नको लागि प्रयोग गर्ने तुलनात्मक वाक्यांशहरू खोजेर मद्दत गर्न सक्छ। यो प्राप्त गर्नको लागि यस प्रविधिको क्षमता वेबसाइट र यसको विश्लेषणको मूल्याङ्कन गर्ने क्षमताबाट उत्पन्न हुन्छ। नतिजाको रूपमा, ई-वाणिज्य साइटहरूले क्लिक दरहरू र अघिल्लो रूपान्तरणहरूलाई प्राथमिकता दिँदै पृष्ठको शीर्षमा उच्च-मूल्याङ्कन गरिएका उत्पादनहरू राख्न सक्छन्। 

आज, दिग्गजहरू मनपर्छ eBay यसको महत्व बुझेका छन् । 800 मिलियन भन्दा बढी वस्तुहरू प्रदर्शन गरिएको, कम्पनीले कृत्रिम बुद्धिमत्ता र एनालिटिक्स प्रयोग गरेर सबैभन्दा सान्दर्भिक खोज परिणामहरू भविष्यवाणी गर्न र प्रस्ताव गर्न सक्षम छ। 

मेसिन लर्निङ र ई-कमर्स लक्ष्यीकरण

भौतिक स्टोरको विपरीत, जहाँ तपाइँ ग्राहकहरूसँग उनीहरूलाई के चाहनुहुन्छ वा के चाहिन्छ भनेर जान्नको लागि कुरा गर्न सक्नुहुन्छ, अनलाइन स्टोरहरूमा ग्राहक डेटाको ठूलो मात्रामा बमबारी गरिन्छ।

फलस्वरूप, ग्राहक विभाजन ई-वाणिज्य उद्योगको लागि महत्वपूर्ण छ, किनकि यसले व्यवसायहरूलाई प्रत्येक व्यक्तिगत ग्राहकलाई उनीहरूको सञ्चार विधिहरू अनुरूप बनाउन अनुमति दिन्छ। मेसिन लर्निङले तपाईंलाई आफ्ना ग्राहकहरूको चाहना बुझ्न र तिनीहरूलाई थप अनुकूल खरिद अनुभव प्रदान गर्न मद्दत गर्न सक्छ।

मेसिन लर्निङ र ग्राहक अनुभव

इकमर्स कम्पनीहरूले आफ्ना ग्राहकहरूलाई थप व्यक्तिगत अनुभव प्रदान गर्न मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्न सक्छन्। आजका ग्राहकहरू आफ्नो मनपर्ने ब्रान्डहरूसँग व्यक्तिगत रूपमा कुराकानी गर्न रुचाउने मात्र होइनन्। रिटेलरहरूले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङको प्रयोग गरेर आफ्ना ग्राहकहरूसँग प्रत्येक जडान मिलाउन सक्छन्, जसले गर्दा अझ राम्रो ग्राहक अनुभव हुन्छ।

यसबाहेक, उनीहरूले मेसिन लर्निङ प्रयोग गरेर ग्राहक हेरचाह समस्याहरू हुनबाट रोक्न सक्छन्। मेसिन लर्निङको साथ, कार्ट परित्याग दरहरू निस्सन्देह घट्नेछ र बिक्री अन्ततः बढ्नेछ। ग्राहक समर्थन बटहरू, मानिसहरूको विपरीत, दिन वा रातको कुनै पनि समयमा निष्पक्ष जवाफहरू प्रदान गर्न सक्छन्। 

मेसिन लर्निङ र ठगी पत्ता लगाउने

तपाईंसँग धेरै डाटा हुँदा विसंगतिहरू पत्ता लगाउन सजिलो हुन्छ। यसरी, तपाईले मेसिन लर्निङ प्रयोग गरेर डाटामा प्रवृत्तिहरू हेर्न, के 'सामान्य' हो र के होइन भनेर बुझ्न, र केही गडबड हुँदा अलर्टहरू प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ।

'फ्राड डिटेक्शन' यसको लागि सबैभन्दा प्रचलित अनुप्रयोग हो। चोरी भएको क्रेडिट कार्डबाट ठूलो मात्रामा सामान खरिद गर्ने वा वस्तुहरू डेलिभरी भइसकेपछि अर्डर रद्द गर्ने ग्राहकहरू खुद्रा विक्रेताहरूका लागि सामान्य समस्या हुन्। यहाँ मेसिन लर्निङ आउँछ।

मेसिन लर्निङ र डायनामिक मूल्य निर्धारण

गतिशील मूल्य निर्धारणको मामलामा, ई-वाणिज्यमा मेसिन लर्निङ अत्यन्त लाभदायक हुन सक्छ र तपाईंलाई आफ्नो KPIs बढाउन मद्दत गर्न सक्छ। डेटाबाट नयाँ ढाँचाहरू सिक्न एल्गोरिदमहरूको क्षमता यस उपयोगिताको स्रोत हो। नतिजाको रूपमा, ती एल्गोरिदमहरू लगातार नयाँ अनुरोधहरू र प्रवृतिहरू सिक्न र पत्ता लगाउँछन्। साधारण मूल्य कटौतीमा भर पर्नुको सट्टा, ई-वाणिज्य व्यवसायहरूले भविष्यवाणी गर्ने मोडेलहरूबाट फाइदा लिन सक्छन् जसले तिनीहरूलाई प्रत्येक उत्पादनको लागि आदर्श मूल्य पत्ता लगाउन मद्दत गर्न सक्छ। बिक्री र इन्भेन्टरी अप्टिमाइजेसन बढाउनको लागि उत्तम रणनीतिलाई विचार गर्दा तपाईले उत्कृष्ट प्रस्ताव, उत्तम मूल्य निर्धारण र वास्तविक-समय छूटहरू देखाउन सक्नुहुन्छ।

सारांशमा भन्नुपर्दा

मेसिन लर्निङले ई-वाणिज्य उद्योगलाई आकार दिने तरिकाहरू अनगिन्ती छन्। यस प्रविधिको अनुप्रयोगले ग्राहक सेवा र ई-वाणिज्य उद्योगमा व्यापार वृद्धिमा प्रत्यक्ष प्रभाव पार्छ। तपाईंको कम्पनीले ग्राहक सेवा, ग्राहक समर्थन, दक्षता, र उत्पादनमा सुधार गर्नेछ, साथै राम्रो HR निर्णयहरू पनि गर्नेछ। इ-कमर्सका लागि मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू विकसित हुँदै जाँदा इ-कमर्स व्यवसायको लागि महत्त्वपूर्ण सेवाको रूपमा जारी रहनेछ।

भेन्डरल्याण्डको मेसिन लर्निङ कम्पनीहरूको सूची हेर्नुहोस्

तिम्रो के बिचार छ?

यो साइट स्प्याम कम गर्न Akismet को उपयोग गर्दछ। जान्नुहोस् कि तपाईंको डेटा कसरी संसाधित छ.