機器學習在電子商務中的擴展幫助

機器學習可以歸類為一種應用程序，它使系統能夠自動學習並從經驗中逐步提高其性能，而無需專門編程。 這種技術進步為更智能的自動化打開了大門，也有助於將過去人類手動處理的時間縮短一半。

作為 AI（人工智能）的一種應用，它將分析師團隊的耗時工作減少到技術本身的幾秒鐘。 這種 MI 的巨大增長在一定程度上擾亂了電子商務。

隨著電子商務行業的競爭驅動，任何零售商都必須在網上購物時為其客戶提供更好、更方便的環境。 因此，為了克服實現和滿足客戶高期望的挑戰，大量零售商跳上了機器學習的列車。

以下是機器學習被證明是電子商務轉折點的一些領域：

1. 數據質量

在當前數據驅動的世界中，數據的質量維護變得至關重要。 對於任何類型的在線業務，這種維護始終是重中之重。

對於任何電子商務零售商來說，保持對運營的有效跟踪以及對客戶互動和購買歷史的準確維護是相當困難的。 機器學習的興起使得準確收集和存儲數據成為可能，進一步節省了零售商的成本。 在 ML 模型中，每當提交新數據時，它都會自動開始學習、執行和提供準確的結果。 它極大地影響了傳統的數據質量方法。

2. 搜索區域（查詢擴展和相關查詢等）

吸引和留住客戶/購物者的最佳方法之一是通過幾個簡單的步驟輕鬆提供他/她正在尋找的東西。 很多時候，每當我們在搜索框中輸入一個詞時，我們都會看到一個下拉列表，這一切都是通過這種智能技術完成的。 它有助於我們理解查詢，並進一步使用輸入單詞的同義詞、拼寫更正和我們可以解釋查詢的多個其他方面來擴展查詢。

許多電子商務商店正在利用機器學習來調整相關信息，以提供更好的預測引擎和建議，從而準確地為客戶提供他們正在尋找的東西。

基本上，機器學習已經幫助零售商建立了一個比任何在線商店的手動調整搜索更準確的相關模型。

3. 流失預測

包括初創企業在內的各種規模的企業最關心的問題之一就是失去客戶。 流失預測基本上有助於檢測那些更有可能取消公司服務或訂閱的客戶。

機器學習在客戶流失預測背後發揮著重要作用，機器學習是人工智能的一個組成部分，通過參考大量示例來構建智能。 它通過維護、分析和比較每個現有客戶在特定時間段內的跟踪記錄來幫助預測。 此過程有助於保留客戶並提前預測有離開風險的客戶。

4.產品推薦

電子商務的競爭程度從未像現在這樣激烈。 因此，根據潛在客戶的口味為他們提供相關推薦在將訪問者轉變為買家並進而轉變為忠實買家方面發揮著核心作用。

MI 幫助電子商務開發了獨特的引擎推薦，可以幫助客戶獲得實時顯示大多數相關產品的購物體驗。 這裡的機器學習平台被用於收集、存儲、加載和分析網站上每個人的數據等活動。

每當新用戶購買產品並前往購物車時，系統會自動顯示類似產品的列表或其他買家在選擇相同產品時選擇的產品。 而且，對於回頭客，系統已經知道要在產品推薦中顯示的品味和偏好。 它可以幫助遊客探索更多並最終購買更多。

在您的電子商務平台上運行產品推薦可為您希望運行的解決方案提供靈活性和可擴展性。

5.客戶支持（通過深度學習在語音識別和自然語言處理方面取得進展）

對於任何在線零售商來說，簡化其客戶服務工作非常重要。 客戶服務/支持的需求是 24×7 的，人類不可能獲得及時的響應和解決方案。

如今，自動化不僅意味著一遍又一遍地傳遞相同的記錄信息。 借助智能自動化和聊天機器人，客戶服務更加個性化，根據客戶的需求和歷史記錄來處理某些特定任務。 在過去的幾年中，客戶支持已成為業務的主動部分，而不是被動的。 例如，您收到有關訂閱到期的電子郵件是系統背後主動機器學習的一部分。 毫無疑問，將所有客戶支持服務交給該技術聽起來真的很可怕。 但是，自動化可以通過多種方式在一定程度上幫助企業滿足需求。

機器學習正受到世界上最大的零售商之一的重視，並幫助他們實現高效率和成本節約。 它可以幫助您憑藉其智能在電子商務市場中取得無與倫比的地位。 如果您在電子商務中使用機器學習方面需要任何幫助，您可以聯繫我們在The Brihaspati Infotech的團隊。 我們很樂意為您服務。