Сатылымдағы Машиналық оқыту

Машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану арқылы бизнес клиенттер аудиториясының келесі қадамдарын болжай алады. Сонымен, машиналық оқытуды қолдану сатылымдағы мәселелерді шешуге мүмкіндік береді-клиенттің келесі сатып алу күнінің болжамын алуға немесе оған міндетті түрде қызығушылық тудыратын ілеспе өнімдерді ұсынуға мүмкіндік береді. Біздің мақаладан сіз машиналық оқытумен сатуда шешілетін міндеттер туралы білесіз: жасанды интеллект негізіндегі модельдер қалай жұмыс істейді және сатылымды арттыру, тиімді логистиканы орнату, бөлшек саудада басқару үшін қалай қолдануға болады.

Машиналық оқыту нені білдіреді

Нейрондық желілерге сүйене отырып, Машиналық оқыту бизнеске тірі адамның ойлауына ұқсас алгоритмдерді өңдеуге мүмкіндік береді. Бұл ұқсас есептерді шешуді талдау деңгейінде болады.

Электрондық коммерцияда Машиналық оқыту әдістерін қолданатын көптеген компаниялар бар – тұтынушы аудиториясы туралы әртүрлі деректер массивтерін жинау арқылы келесі қадамдарды болжауға болады. Мысалы, егер екі Сатып алушы гамбургер мен шырын сатып алғанда балмұздақ сатып алса, онда үшінші клиент гамбургер мен шырын сатып алса, балмұздақ сатып алуға келіседі.

Машиналық оқыту технологияларының ерекшелігі-алгоритмдерді құруға арналған жүйе неғұрлым көп деректерге ие болса, сату саласындағы бизнес мәселелерінің саны соғұрлым көп болады.

Шын мәнінде, бұл клиенттің әрекеттері мен қажеттіліктерін болжауға мүмкіндік беретін жеке ұсыныстар жүйесі. Машиналық оқыту процесінің негізгі міндеті-деректерді максималды іріктеу. Электрондық коммерцияда ол тек сатып алу тарихын ғана емес, сонымен қатар іздеу сұрауларын, тіпті "тасталған" себеттерді де қамтиды.

Машиналық оқытудың артықшылығы-бағдарламалық жасақтама деңгейінде жүйе деректерді тереңірек талдайды. Бұл ақпараттық бюллетеньдерді тиімдірек қалыптастыруға мүмкіндік береді.

Сатуды арттыру үшін машиналық оқыту

Аналитиканың стандартты әдістері қолда бар деректер массивін толық талдауға мүмкіндік бермейді. Нейрондық желілер негізінде бизнес маңызды бөлшектерді жіберіп алмайды.

Сұраныс пен сату-болжам.

Машиналық оқыту арқылы AI технологиялары маусымдық факторларды максималды дәлдікпен болжауға мүмкіндік береді, баға параметрлері сұранысқа қалай әсер етеді және ұсыныстар желісінің позицияларының танымалдығы. Бұл сатып алуды жоспарлау кезінде шығындарды азайтуға мүмкіндік береді.

Сатудың өсуі.

Машиналық оқыту объектісі клиенттің аудиториясы болып табылады, бұл клиентті қандай позициялар қызықтыра алатындығын анықтауға мүмкіндік береді. Бұл жағдайда ұсыныс қызметі сатылымды арттыруға және ілеспе тауарлар есебінен орташа чекті арттыруға мүмкіндік береді.

Тәсілді біріктіру.

Сату кезінде қажеттіліктерді жақсырақ білу үшін тұтынушы аудиториясымен тікелей байланысу маңызды. Дегенмен, сатылымдар онлайн режимінде көбірек ауысады, бұл клиенттермен тікелей қарым-қатынас жасауға мүмкіндік бермейді. Сонымен қатар, AI-мен машиналық оқыту клиенттің сайтпен қалай әрекеттесетініне, ақпараттық бюллетеньдерге қалай жауап беретініне терең талдау жасайды. Бұл қызмет пен қызметті жақсарту үшін клиенттің портретін алуға мүмкіндік береді.

Маркетинг бюджеті.

Клиенттік аудиторияның бизнесінен ұсыныстың өзектілігі компанияның өзінің клиенттік аудиториясын қаншалықты жақсы білетіндігімен тікелей байланысты. Мысалы, Машиналық оқыту бағыты сізге қолайлы жарнамалық баннерлерді көрсетуге, оларға қызығушылық танытқандарға жеңілдік купондарын жіберуге мүмкіндік береді. Бұл максималды қайтарымды қамтамасыз ете отырып, басылмайтын жарнамаларды жіберу шығындарын азайтады.

Адалдықты арттыру.

Алгоритмдер клиенттік аудиториямен ұзақ мерзімді қарым-қатынас орнатуға көмектеседі, өйткені сұраныстарға бағдарлану жоғарылайды, бұл адалдықтың жоғары деңгейіне әкеледі. Сонымен, егер сатып алушы өзіне қызықты жаңалықтарды қадағаламаса, онда жүйе белсенді емес сатып алушыларды қайтарып, тиімді ақпараттық бюллетень орнатады. Сонымен қатар, жүйе электрондық пошта арқылы хабарлама немесе ақпарат жіберудің қай уақыт аралығында тиімді болатынын талдай алады-алгоритм пайдаланушының ақпараттық бюллетеньдермен қалай әрекеттесетінін біледі.

Логистиканы басқару.

Жасанды интеллектті қолдану бизнес үшін логистикалық процестерді оңтайландыру мүмкіндігін ашады. Сонымен, Алгоритмдер жеткізудің ең тиімді бағыттарын анықтай алады, тапсырыстарды жинауды тездетеді, сатып алудың қажетті көлемін болжауға мүмкіндік береді.

Машиналық оқыту қандай жағдайларда тиімді

Машиналық оқыту технологиясының көптеген артықшылықтарына қарамастан, олар барлық компанияларға көмектесе бермейді. Қысқа мерзімді перспективада қолданушы деректерінің жеткілікті көлемін алатын бизнес енгізудің маңызды әсерін сезінеді.

Сондықтан, егер компания жақында нарықта болса, онда сенімді болжамдарды ашатын жеткілікті мәліметтер жиынтығын алу үшін уақыт қажет.

Дегенмен, клиенттік аудитория бойынша жинақталған деректердің аз мөлшері Машиналық оқыту технологиясын қолданудан бас тартуға себеп болмайды. Деректердің жеткілікті көлемін жинақтау үшін уақыт қажет, бірақ бастапқы кезеңде де алгоритмдерді тексеруге болады.

Өз әзірлемелеріне негізделген технологияны енгізу, тіпті талдау үшін қажетті деректер массивтері бар ірі компаниялар үшін де қымбат. Сондықтан аутсорсингке қосылған Машиналық оқыту үшін дайын шешімдерді қолдану тиімдірек және тиімдірек болады.