حساباتنا الإجتماعية

دور التعلم الآلي في صناعة التجارة الإلكترونية.

اخبار تقنية

دور التعلم الآلي في صناعة التجارة الإلكترونية.

لقد سمعت القول المأثور الراسخ “الوقت هو المال”. على أي حال ، كيف نحصل على كمية أكبر منه؟ يتطلب الحصول على وقت إضافي مزيدًا من الإنتاجية – والتي غالبًا ما تتضمن بعض العثرات المهمة. تمارين مثل البحث عن الأسهم والوصول إلى تحسين تقنية التقدير مملة وتتطلب الآن وباحثًا عن المعلومات. لحسن الحظ ، يمكن لمنصات التعلم الآلي أن تمحو هذه الأيام غير العادية للمهام اليومية وأن تنشئ نماذج محوسبة مقنعة.

لحل مشاكل المخزون ، مثل التعلم الآلي يمكن أن ينشئ أوامر شراء تلقائيًا لتلك المنتجات التي يكون طلبها مرتفعًا جدًا. سيساعد البائع على إبلاغ العميل عند نفاد مخزون منتجات / عناصر معينة. يمكن استخدام التعلم الآلي لإعداد تقارير مفيدة لتسليط الضوء على المنتجات المطلوبة وبناء إجراءات تلقائية. لذلك ، يقلق تجار التجزئة أقل بشأن قضاء الوقت في تقدير المخزون.

ما هو التعلم الآلي؟

يُعرف التعلم الآلي بأنه تطبيق للذكاء الاصطناعي ، والذي يوفر القدرة على التحسين والتعلم تلقائيًا من التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.

يمكن اتخاذ قرارات أو توقعات تستند إلى البيانات باستخدام خوارزميات التعلم العميق وبناء النموذج الصحيح لمدخلات البيانات. يُستخدم التعلم الآلي في الحساب من مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات حيث لا يمكن البرمجة والتصميم بأقل أخطاء ممكنة وأقصى قدر من الدقة.

في ضوء مثال الاعتراف وفرضيات التعلم الحسابي في الوعي المزيف ، تستخدم شركات التعلم الآلي فحص وتطوير العمليات الحسابية للاستفادة من البيانات والتنبؤ بها. يمكن إجراء التوقعات أو الاختيارات التي تعتمد على المعلومات باستخدام الحسابات وبناء النموذج الصحيح لمدخلات المعلومات. يتم استخدام الآلة للمعالجة من مجموعة متنوعة من المجموعات المعلوماتية حيث لا يمكن تصور التخطيط والبرمجة بأقل خطأ وأدق دقة.

التعلم الآلي والتجارة الإلكترونية

تتشبث المراكز التجارية المختلفة حتى الآن بتقنيات الذكاء الاصطناعي هذه. يؤثر الذكاء الاصطناعي في Amazon (التعلم الآلي) على التجار الخارجيين من خلال استخدام الأجهزة عندما يبحث المشترون عن علامات تجارية محددة. قام AI الخاص بـ EBay بالبحث عن الصور والعثور عليها الآن. يخلق فريق Brain Team الذي تم إنشاؤه مؤخرًا من Google جهدًا منسقًا عالميًا من أجل التطورات الجديدة في الذكاء الاصطناعي.

في الوقت الحاضر ، هناك تحد آخر للبائع هو الفوز بصندوق الشراء بالإضافة إلى الحفاظ على سعر السوق بشكل عام ثابت. يمكن للمنسقين وحدهم اختيار أفضل تكلفة ، ومع ذلك لا يلتزمون بانتظام باتفاقيات تسعير المركز التجاري المفرد. مدير الأسعار في Channel Advisor هو تعلم آلي يمكّن الوكلاء من تفعيل منهجية تقييم متعددة القنوات للفوز بعلبة الشراء وزيادة الحافة بشكل موثوق مع الالتزام بمبادئ المساواة في السوق.

في الآونة الأخيرة ، تم تزويد بطاقة SIM من هذه الميزة من خلال تقليل المهام اليومية للموظف ومنح مزيد من الوقت لتحسين الإنتاجية مع تحسين القيمة الإجمالية للسلع (GMV).

إن امتلاك القدرة على تحديد كمية المخزون بدقة ومعالجة الطلبات يمكن أن يكون أمرًا مربكًا للغاية بالنسبة للبائعين. ومع ذلك ، يجد التعلم الآلي أنماطًا في البيانات من خلال إنشاء بيانات جديدة وإجراء تنبؤات يمكن أن تستجيب للتشغيل الداخلي لأداة المستخدم. يمكن للعملاء الحصول على نظرة ثاقبة على الطلب على مستوى المنتج ، وتمكين مبيعات مربحة للغاية ، والتنبؤ بالمبيعات المستقبلية الدقيقة وقرار المخزون التكتيكي أيضًا.

يشمل التعلم الآلي العديد من الأدوات الفعالة ، حتى توفير المال والوقت للبائعين. للترتيبات المثالية ، يأخذ تجار التجزئة نظرة خاطفة في اللقاءات السابقة ويكتشفون ما يحتاجون إلى اختباره. بمجرد التأليف ، يتم إجراء تحقيق للتعرف على ما يفعله العملاء أو لا يحتاجونه. يتم بعد ذلك تقييم التقارير باستخدام مرحلة تحقيق تتيح اختيار عوامل أكثر تنوعًا ويمكن تصميمها بالإضافة إلى استخدامها بشكل عكسي على قنوات متعددة. يتم استخدام هذه الإستراتيجيات المفيدة في مرحلة ChannelAdvisor لتعزيز إمكاناتك في السوق وتعزيز إدارة المخزون الخاص بك أثناء استخدام معدلات الخوارزميات ، والمساواة في القيمة ، والدعاية السوقية / الاجتماعية ، والتسويات عبر وسائل النقل وإرضاء الإدارات.

تطبيقات التعلم الآلي في صناعة التجارة الإلكترونية

البيع المتبادل / نظام التوصية
توسيع الاستعلام
خصم مخصص
تحليل المشاعر والاتجاه
تحسين الخدمات اللوجستية للداخل وللخارج
الكشف عن الغش
تصنيف المنتجات
تقدير حصة المحفظة
التسعير الديناميكي
روبوتات الدردشة والرد التلقائي على المكالمات الهاتفية
السوق المستهدف
إدارة التجارة والمخزون
طرح المنتج
تحسين القناة
استهداف الخصم
تحليل سلة السوق
تحليل العرض والطلب وتوقعات المخزون
التحديات الرئيسية للتعلم الآلي
تفسير نتائج تحليل البيانات
بناء نموذج تعلُّم آلي دقيق بدون تحيز كبير
الحصول على البيانات ذات الصلة
مع الكثير من التقدم في التعلم الآلي ، تظهر تطبيقات مختلفة في مجال التجارة الإلكترونية وقطاعات الرعاية الصحية.

منذ أن ارتفع التعلم العميق قبل 30 عامًا ، مكّن العديد من التطورات المنظمات والمنظمات من الازدهار جيدًا على المستوى العادي ، مما جعل 2018 عامًا للمشاركة في نجاح الذكاء الاصطناعي. مع تدفق أنماط الأعمال المستندة إلى الويب التي تتطور بانتظام ، سيستمر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في النمو. حتى وقتنا البارز ، تُسلط الضوء على مراحل التعلم العميق / الذكاء الاصطناعي التي تم تسريحها في وقت متأخر من تجار التجزئة الفرصة لاستعادة وإعادة تخصيص وقت إضافي مرة أخرى في مؤسساتهم.

متابعة القراءة
عدد المشاهدات: 49
قد يعجبك أيضاً...
اضغط هنا وشاركنا رأيك

شاركنا رأيك!

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

المزيد من اخبار تقنية

صعود
bahçeşehir escort beylikdüzü escort bedava bahis