机器学习在电子商务中的扩展帮助

机器学习可以归类为一种应用程序，它使系统能够自动学习并从经验中逐步提高其性能，而无需专门编程。 这种技术进步为更智能的自动化打开了大门，也有助于将过去人类手动处理的时间缩短一半。

作为 AI（人工智能）的一种应用，它将分析师团队的耗时工作减少到技术本身的几秒钟。 这种 MI 的巨大增长在一定程度上扰乱了电子商务。

随着电子商务行业的竞争驱动，任何零售商都必须在网上购物时为其客户提供更好、更方便的环境。 因此，为了克服实现和满足客户高期望的挑战，大量零售商跳上了机器学习的列车。

以下是机器学习被证明是电子商务转折点的一些领域：

1. 数据质量

在当前数据驱动的世界中，数据的质量维护变得至关重要。 对于任何类型的在线业务，这种维护始终是重中之重。

对于任何电子商务零售商来说，保持对运营的有效跟踪以及对客户互动和购买历史的准确维护是相当困难的。 机器学习的兴起使得准确收集和存储数据成为可能，进一步节省了零售商的成本。 在 ML 模型中，每当提交新数据时，它都会自动开始学习、执行和提供准确的结果。 它极大地影响了传统的数据质量方法。

2. 搜索区域（查询扩展和相关查询等）

吸引和留住客户/购物者的最佳方法之一是通过几个简单的步骤轻松提供他/她正在寻找的东西。 很多时候，每当我们在搜索框中输入一个词时，我们都会看到一个下拉列表，这一切都是通过这种智能技术完成的。 它有助于我们理解查询，并进一步使用输入单词的同义词、拼写更正和我们可以解释查询的多个其他方面来扩展查询。

许多电子商务商店正在利用机器学习来调整相关信息，以提供更好的预测引擎和建议，从而准确地为客户提供他们正在寻找的东西。

基本上，机器学习已经帮助零售商建立了一个比任何在线商店的手动调整搜索更准确的相关模型。

3. 流失预测

包括初创企业在内的各种规模的企业最关心的问题之一就是失去客户。 流失预测基本上有助于检测那些更有可能取消公司服务或订阅的客户。

机器学习在客户流失预测背后发挥着重要作用，机器学习是人工智能的一个组成部分，通过参考大量示例来构建智能。 它通过维护、分析和比较每个现有客户在特定时间段内的跟踪记录来帮助预测。 此过程有助于保留客户并提前预测有离开风险的客户。

4.产品推荐

电子商务的竞争程度从未像现在这样激烈。 因此，根据潜在客户的口味为他们提供相关推荐在将访问者转变为买家并进而转变为忠实买家方面发挥着核心作用。

MI 帮助电子商务开发了独特的引擎推荐，可以帮助客户获得实时显示大多数相关产品的购物体验。 这里的机器学习平台被用于收集、存储、加载和分析网站上每个人的数据等活动。

每当新用户购买产品并前往购物车时，系统会自动显示类似产品的列表或其他买家在选择相同产品时选择的产品。 而且，对于回头客，系统已经知道要在产品推荐中显示的品味和偏好。 它可以帮助游客探索更多并最终购买更多。

在您的电子商务平台上运行产品推荐可为您希望运行的解决方案提供灵活性和可扩展性。

5.客户支持（通过深度学习在语音识别和自然语言处理方面取得进展）

对于任何在线零售商来说，简化其客户服务工作非常重要。 客户服务/支持的需求是 24×7 的，人类不可能获得及时的响应和解决方案。

如今，自动化不仅意味着一遍又一遍地传递相同的记录信息。 借助智能自动化和聊天机器人，客户服务更加个性化，根据客户的需求和历史记录来处理某些特定任务。 在过去的几年中，客户支持已成为业务的主动部分，而不是被动的。 例如，您收到有关订阅到期的电子邮件是系统背后主动机器学习的一部分。 毫无疑问，将所有客户支持服务交给该技术听起来真的很可怕。 但是，自动化可以通过多种方式在一定程度上帮助企业满足需求。

机器学习正受到世界上最大的零售商之一的重视，并帮助他们实现高效率和成本节约。 它可以帮助您凭借其智能在电子商务市场中取得无与伦比的地位。 如果您在电子商务中使用机器学习方面需要任何帮助，您可以联系我们在The Brihaspati Infotech的团队。 我们很乐意为您服务。