전자 상거래에서 도움을 확장하는 기계 학습

머신 러닝은 특별히 프로그래밍되지 않은 경험을 통해 자동으로 학습하고 성능을 점진적으로 향상시키는 기능을 시스템에 제공하는 애플리케이션으로 분류할 수 있습니다. 이러한 기술 발전은 보다 지능적인 자동화의 문을 열었고 인간의 수동 프로세스에 소요되는 시간을 절반으로 줄이는 데 도움이 됩니다.

AI(인공 지능)의 응용 프로그램이므로 분석 팀의 시간 소모적인 작업을 기술 자체의 몇 초로 단축했습니다. 이 MI의 엄청난 성장은 전자 상거래를 어느 정도 방해하고 있습니다.

전자 상거래 산업의 경쟁이 치열해짐에 따라 모든 소매업체는 온라인 쇼핑 시 고객에게 더 좋고 편리한 환경을 제공하는 것이 필수가 되었습니다. 따라서 수많은 소매업체가 고객의 높은 기대치를 실현하고 충족시키는 과제를 극복하기 위해 머신 러닝 열차에 뛰어들었습니다.

다음은 기계 학습이 전자 상거래의 전환점으로 입증되고 있는 몇 가지 영역입니다.

1. 데이터 품질

현재 데이터 중심의 세계에서 데이터의 품질 유지는 필수가 되고 있습니다. 이 유지 관리는 항상 온라인 비즈니스의 최우선 순위로 남아 있습니다.

전자 상거래 소매업체의 경우 운영을 효과적으로 추적하고 고객 상호 작용 및 구매 내역을 정확하게 유지 관리하는 것은 매우 어렵습니다. 머신 러닝의 등장으로 데이터를 정확하게 수집하고 저장할 수 있게 되었고 소매업체의 비용 절감이 더욱 가능해졌습니다. ML 모델에서는 새 데이터가 제출될 때마다 자동으로 학습, 수행 및 정확한 결과를 제공하기 시작합니다. 이는 데이터 품질에 대한 전통적인 방법론에 극적인 영향을 미쳤습니다.

2. 검색 영역 (쿼리 확장 및 관련 쿼리 등)

고객/구매자를 만들고 유지하는 가장 좋은 방법 중 하나는 번거로움 없이 몇 가지 간단한 단계를 거쳐 원하는 것을 제공하는 것입니다. 검색 상자에 단어를 입력할 때마다 드롭다운 목록이 표시되는 경우가 많은데 이 모든 것이 이 지능형 기술로 이루어집니다. 쿼리를 이해하는 데 도움이 되며 입력된 단어의 동의어로 쿼리를 확장하고 맞춤법 수정 및 쿼리를 해석할 수 있는 기타 여러 측면을 지원합니다.

많은 전자 상거래 상점은 고객이 찾고 있는 것을 정확하게 제공하는 더 나은 예측 엔진 및 권장 사항을 제공하기 위해 관련 정보를 조정하기 위해 기계 학습을 활용하고 있습니다.

기본적으로 기계 학습은 소매업체가 온라인 상점의 수동 조정 검색보다 더 정확한 관련 모델을 구축하는 데 도움이 되었습니다.

3. 이탈 예측

스타트업을 포함한 모든 규모의 비즈니스의 주요 관심사 중 하나는 고객을 잃는 것입니다. 이탈 예측은 기본적으로 회사의 서비스나 구독을 취소할 가능성이 더 큰 고객을 감지하는 데 도움이 됩니다.

이탈 예측의 주요 역할은 인공 지능의 구성 요소이며 여러 예를 참조하여 지능을 구축하는 기계 학습입니다. 특정 기간 동안 모든 기존 고객의 추적 기록을 유지, 분석 및 비교하여 예측에 도움이 됩니다. 이 프로세스는 고객 유지 및 떠날 위험이 있는 고객의 사전 예측에 도움이 됩니다.

4. 제품 추천

전자 상거래의 경쟁 수준이 지금처럼 치열했던 적은 없었습니다. 따라서 잠재 고객에게 취향에 따라 적절한 추천을 제공하는 것은 방문자를 구매자로 전환한 다음 충성도가 높은 고객으로 전환하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

MI는 전자 상거래가 대부분의 관련 제품이 실시간으로 표시되는 쇼핑 경험을 얻을 수 있도록 지원하는 고유한 엔진 권장 사항을 개발하는 데 도움을 주었습니다. 여기에서 기계 학습 플랫폼은 웹사이트를 방문하는 모든 개인의 데이터 수집, 저장, 로드 및 분석과 같은 활동을 수행하는 데 사용됩니다.

신규 사용자가 상품을 구매하고 장바구니로 향할 때마다 시스템은 자동으로 유사한 상품 또는 다른 구매자가 동일한 상품을 선택하면서 선택한 상품의 목록을 표시합니다. 그리고 반복되는 고객을 위해 시스템은 이미 제품 추천에 표시할 취향과 선호도를 알고 있습니다. 방문자가 더 많이 탐색하고 결국 더 많이 구매하는 데 도움이 됩니다.

전자 상거래 플랫폼에서 제품 권장 사항을 실행하면 실행하려는 솔루션에서 유연성과 확장성을 얻을 수 있습니다.

5. 고객 지원 (딥 러닝을 통한 음성 인식 및 자연어 처리의 진보)

모든 온라인 소매업체의 경우 고객 서비스 노력을 합리화하는 것이 매우 중요합니다. 고객 서비스/지원의 요구는 24x7이며 신속한 응답 및 솔루션에 대한 인간의 경향은 불가능합니다.

오늘날 자동화는 녹음된 동일한 메시지를 반복해서 전달하는 것만을 의미하지 않습니다. 지능형 자동화 및 챗봇을 통해 고객 서비스는 일부 특정 작업에 대한 고객의 요구와 이력에 따라 더욱 개인화되었습니다. 지난 몇 년 동안 고객 지원은 수동적이기보다는 능동적인 비즈니스의 일부가 되었습니다. 예를 들어 구독 만료에 관한 이메일을 받는 것은 시스템 이면의 사전 예방적 기계 학습의 일부입니다. 의심할 여지 없이, 모든 고객 지원 서비스를 기술에 넘기는 것이 정말 무섭게 들립니다. 그러나 자동화가 기업이 요구 사항을 어느 정도 충족하도록 돕는 여러 가지 방법이 있습니다.

기계 학습 은 세계 최대의 소매업체 중 하나에서 큰 중요성을 얻고 있으며 높은 효율성과 비용 절감을 달성하는 데 도움이 됩니다. 인텔리전스를 통해 전자 상거래 시장에서 무적의 위치를 ​​달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 전자 상거래에서 기계 학습을 활용하는 데 도움이 더 필요하면 Brihaspati Infotech 의 팀에 문의할 수 있습니다. 기꺼이 도와드리겠습니다.