Машинное обучение в электронной коммерции: главное, что нужно знать

Технологии повлияли на все аспекты бизнеса и повседневной жизни. Информация и развлечения всех видов доступны в Интернете, и почти каждый носит с собой смартфон, чтобы иметь доступ к Интернету под рукой. Хотя люди по-прежнему ходят в торговые центры, покупки в Интернете стали обычным явлением, где многие покупают практически все, что им нужно.

Электронная коммерция никуда не денется, и опытные компании используют интернет-технологии для автоматизации процесса продажи своей продукции. Таким образом они охватывают гораздо более широкий круг потенциальных клиентов. Даже средний и малый бизнес может получить выгоду от электронной коммерции. Возникла новая тенденция, которая поднимет электронную коммерцию на еще большую высоту. Это использование машинного обучения.

Что такое электронная коммерция?

Проще говоря, электронная коммерция ведет бизнес в электронном виде через Интернет. Это может быть между крупными корпорациями и финансовыми учреждениями, которые передают средства и данные, участвующие в слияниях и поглощениях.

Большинству людей знакомо посещение веб-сайта или использование приложения для виртуальной покупки одежды, мебели, подарков, посуды или любого другого продукта. Вы даже можете покупать автомобили онлайн. Персонализация в электронной коммерции полезна для понимания покупательских тенденций отдельных клиентов и адаптации их покупательского опыта к отражению этих тенденций. Это помогает клиенту почувствовать, что его ценят, и способствует увеличению продаж.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение является частью искусственного интеллекта. Используя алгоритмы, программное обеспечение можно запрограммировать на использование наборов данных, называемых обучающими данными, для самостоятельного принятия решений и прогнозов без необходимости программирования человеком. Существует три различных типа алгоритмов

Без присмотра – Эти алгоритмы рассматривают неклассифицированные и немаркированные данные. Они анализируют его в поисках скрытых шаблонов и идентификационных структур.

Контролируемый – Эти алгоритмы берут данные, полученные в прошлом, и используют их для прогнозирования событий в будущем. Эти алгоритмы могут улучшаться с опытом.

Армирование – Эти алгоритмы используются для тестирования выходных данных путем взаимодействия с окружающей средой. Они могут вносить поправки в неверные прогнозы и улучшать будущие реакции.

Машинное обучение имеет множество полезных применений и оказалось ценным для электронной коммерции.

Каковы преимущества машинного обучения в электронной коммерции?

Машинное обучение может быстро обрабатывать огромные объемы данных, на обработку которых даже команде опытных людей потребуется значительно больше времени. Это способность, которая может существенно повлиять на эффективность маркетинговых кампаний и объем онлайн-продаж.

Машинное обучение может нацеливать рекламу на группы людей, которые, скорее всего, будут заинтересованы в покупке. Это может быть эффективно для превращения людей, которые просто просматривают ваш сайт, в клиентов, которые покупают и возвращаются. Машинное обучение может улучшить процесс принятия решений и оптимизировать процессы, сокращая рабочее время.

Сегодня большинство компаний хотя бы часть своего бизнеса ведут через электронную коммерцию. Необходимо конкурировать и добиваться успеха. Машинное обучение — один из самых полезных инструментов, которые может использовать онлайн-бизнес. Это может сделать все процессы быстрее и точнее, а также привести к увеличению продаж и расширению клиентской базы.