اي ڪامرس جو نئون چهرو: صنعت ۾ مشين لرننگ جو اثر

اي ڪامرس ۽ مشين لرننگ

ڇا توهان ڪڏهن اندازو لڳايو آهي ته ڪمپيوٽرن جا نمونا سڃاڻڻ ۽ سکڻ جي قابل هوندا ته جيئن پنهنجا فيصلا ڪن؟ جيڪڏهن توهان جو جواب نه هو، توهان ساڳئي ٻيڙيء ۾ آهيو جيئن اي ڪامرس صنعت ۾ ماهرن جي ڪافي تعداد؛ ڪو به ان جي موجوده حالت جي اڳڪٿي نه ڪري سگهيو.

بهرحال، مشين سکيا گذريل ڪجهه ڏهاڪن ۾ اي ڪامرس جي ارتقا ۾ اهم ڪردار ادا ڪيو آهي. اچو ته هڪ نظر رکون ته اي ڪامرس هن وقت ڪٿي آهي ۽ ڪيئن مشين سکيا سروس فراهم ڪندڙ ان کي نه تمام پري مستقبل ۾ شڪل ڏيندو.

اي ڪامرس انڊسٽري ۾ ڇا تبديلي آهي؟

ڪجهه يقين ڪري سگھن ٿا ته اي ڪامرس هڪ نسبتا نئين رجحان آهي جنهن بنيادي طور تي اسان جي خريداري جي طريقي کي تبديل ڪري ڇڏيو آهي، فيلڊ ۾ ٽيڪنالاجي ترقي جي ڪري. جيتوڻيڪ اهو مڪمل طور تي معاملو ناهي.

جيتوڻيڪ ٽيڪنالاجي هڪ وڏو ڪردار ادا ڪري ٿي ته اسان اڄ ڪيئن دڪانن سان مشغول آهيون، اي ڪامرس تقريبا 40 سالن کان وڌيڪ آهي ۽ اهو هاڻي کان وڌيڪ وڏو آهي.

سڄي دنيا ۾ پرچون اي ڪامرس سيلز 4.28 ۾ 2020 ٽريلين ڊالر تائين پهچي ويا، اي-پرچون آمدني 5.4 ۾ 2022 ٽريلين ڊالر تائين پهچڻ جي توقع ڪئي وئي.

Statista

پر جيڪڏهن ٽيڪنالاجي هميشه ڀرسان رهي آهي، ڪيئن مشين سکيا صنعت کي تبديل ڪري رهيو آهي؟ اهو سادو آهي. مصنوعي ذهانت سادي تجزياتي نظام جي تصوير کي ختم ڪري رهي آهي اهو ڏيکارڻ لاءِ ته اهو ڪيترو طاقتور ۽ بدلجندڙ آهي ، اهو واقعي ٿي سگهي ٿو.

اڳئين سالن ۾، مصنوعي ذهانت ۽ مشين سکيا ڏاڍا ترقي يافته ۽ سادو هئا انهن جي عمل ۾ انهن جي ممڪن ايپليڪيشنن جي لحاظ کان حقيقت ۾ چمڪائڻ. بهرحال، هاڻي اهو معاملو ناهي.

برانڊ شايد تصورات استعمال ڪري سگھن ٿا آواز جي ڳولا وانگر انهن جي شين کي گراهڪن جي سامهون فروغ ڏيڻ لاءِ جيئن ٽيڪنالاجيون جهڙوڪ مشين لرننگ ۽ چيٽ بوٽس وڌيڪ عام ٿي وڃن. AI پڻ انوینٽري جي اڳڪٿي ۽ پس منظر جي مدد سان مدد ڪري سگھي ٿي.

مشين سکيا ۽ سفارش انجڻ

اي ڪامرس ۾ هن ٽيڪنالاجي جا ڪيترائي اهم ايپليڪيشنون آهن. عالمي سطح تي، سفارش واري انجنيئرن مان هڪ آهي گرم ترين رجحان. توهان مشين لرننگ الگورتھم استعمال ڪندي لکين ماڻهن جي آن لائن سرگرمي جو چڱيءَ طرح اندازو لڳائي سگهو ٿا ۽ ڊيٽا جي وڏي مقدار کي آسانيءَ سان پروسيس ڪري سگهو ٿا. توھان ان کي استعمال ڪري سگھوٿا ھڪڙي مخصوص گراهڪ يا گراهڪن جي گروپ لاءِ پراڊڪٽ سفارشون پيدا ڪرڻ لاءِ (خودڪار ڀاڱيداري) انھن جي مفادن جي بنياد تي.

ان کي ڪيئن ڪم ڪندو؟

توھان معلوم ڪري سگھو ٿا ته ڪھڙا ذيلي صفحا ھڪڙي ڪلائنٽ استعمال ڪيا آھن موجوده ويب سائيٽ ٽرئفڪ تي حاصل ڪيل وڏي ڊيٽا جو جائزو وٺڻ سان. توهان اهو ٻڌائي سگهو ٿا ته هو ڇا کان پوء هو ۽ هن پنهنجي وقت جي اڪثريت ڪٿي گذاريو. ان کان علاوه، نتيجن کي مهيا ڪيو ويندو هڪ ذاتي صفحي تي تجويز ڪيل شيون سان گڏ معلومات جي ڪيترن ئي ذريعن جي بنياد تي: اڳوڻو گراهڪ جي سرگرمين جو پروفائل، دلچسپيون (مثال طور، شوق)، موسم، مقام، ۽ سوشل ميڊيا ڊيٽا.

مشين لرننگ ۽ چيٽ بوٽس

منظم ڪيل ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ سان، مشين لرننگ ذريعي هلندڙ چيٽ بوٽس صارفين سان وڌيڪ ”انساني“ گفتگو ٺاهي سگهن ٿا. مشين لرننگ استعمال ڪندي صارف جي پڇا ڳاڇا جو جواب ڏيڻ لاءِ چيٽ بوٽس کي عام معلومات سان پروگرام ڪري سگھجي ٿو. لازمي طور تي، بوٽ وڌيڪ ماڻهن سان لهه وچڙ ڪندو، بهتر اهو سمجهي سگهندو اي ڪامرس سائيٽ جي شين/خدمتن کي. سوال پڇڻ سان، چيٽ بوٽس ذاتي ٿيل ڪوپن ڏئي سگھن ٿا، امڪاني اپ سيل جي امڪانن کي پڌرو ڪري سگھن ٿا، ۽ صارف جي ڊگھي مدت جي ضرورتن کي پورو ڪري سگھن ٿا. ويب سائيٽ لاءِ ڪسٽم چيٽ بٽ کي ڊزائين ڪرڻ، تعمير ڪرڻ، ۽ ضم ڪرڻ جي قيمت لڳ ڀڳ $28,000 آهي. ھڪڙو ننڍڙو ڪاروبار قرض آسانيء سان استعمال ڪري سگھجي ٿو ھن لاء ادا ڪرڻ لاء. 

مشين لرننگ ۽ ڳولا جا نتيجا

استعمال ڪندڙ مشين لرننگ استعمال ڪري سگھن ٿا صحيح طور تي ڳولڻ لاءِ جيڪي اھي ڳولي رھيا آھن انھن جي ڳولا جي سوال جي بنياد تي. گراهڪ في الحال اي ڪامرس سائيٽ تي پراڊڪٽس جي ڳولا ڪن ٿا لفظ استعمال ڪندي، تنهنڪري سائيٽ جي مالڪ کي ضمانت ڏيڻ گهرجي ته اهي لفظ انهن شين کي لڳايو ويو آهي جيڪي صارف ڳولي رهيا آهن.

مشين لرننگ عام طور تي استعمال ٿيندڙ لفظن جي مترادفات کي ڳولڻ ۾ مدد ڪري سگھي ٿي، انهي سان گڏ برابري وارا جملا جيڪي ماڻهو ساڳئي سوال لاءِ استعمال ڪندا آهن. هن ٽيڪنالاجي جي صلاحيت هن کي حاصل ڪرڻ جي صلاحيت آهي ويب سائيٽ ۽ ان جي تجزياتي جو جائزو وٺڻ جي صلاحيت کان. نتيجي طور، اي ڪامرس سائيٽون صفحي جي چوٽي تي اعلي درجه بندي جي شين کي رکي سگھن ٿيون جڏهن ته ڪلڪ جي شرحن ۽ پوئين تبديلين کي ترجيح ڏين ٿا. 

اڄڪلهه، جنات وانگر eBay ان جي اهميت کي محسوس ڪيو آهي. 800 ملين کان وڌيڪ شيون ڏيکاريل آهن، ڪمپني اڳڪٿي ڪرڻ جي قابل آهي ۽ پيش ڪري ٿي سڀ کان وڌيڪ لاڳاپيل ڳولا جا نتيجا مصنوعي ذهانت ۽ تجزياتي استعمال ڪندي. 

مشين لرننگ ۽ اي ڪامرس ٽارگيٽنگ

هڪ جسماني اسٽور جي برعڪس، جتي توهان گراهڪن سان ڳالهائي سگهو ٿا اهو سکڻ لاءِ ته اهي ڇا ٿا چاهين يا گهربل آهن، آن لائين اسٽورن تي بمباري ڪئي وئي آهي وڏي تعداد ۾ ڪلائنٽ ڊيٽا.

نتيجي طور، ڪلائنٽ جي تقسيم اي ڪامرس انڊسٽري لاءِ نازڪ آهي، ڇاڪاڻ ته اهو ڪاروبار کي اجازت ڏئي ٿو ته هو هر فرد جي ڪسٽمر لاءِ انهن جي رابطي جا طريقا ترتيب ڏين. مشين لرننگ توهان جي گراهڪ جي خواهش کي سمجهڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي ۽ انهن کي هڪ وڌيڪ موزون خريداري تجربو مهيا ڪري سگهي ٿي.

مشين لرننگ ۽ ڪسٽمر تجربو

اي ڪامرس ڪمپنيون استعمال ڪري سگهن ٿيون مشين لرننگ انهن جي گراهڪن لاءِ وڌيڪ ذاتي تجربو مهيا ڪرڻ لاءِ. گراهڪ اڄ نه رڳو ترجيح ڏين ٿا پر انهن جي پسنديده برانڊن سان ذاتي انداز ۾ گفتگو ڪرڻ جو مطالبو پڻ ڪن ٿا. پرچون ڪندڙ مصنوعي ذهانت ۽ مشين لرننگ استعمال ڪندي پنهنجي گراهڪن سان هر ڪنيڪشن کي ترتيب ڏئي سگهن ٿا، نتيجي ۾ هڪ بهتر گراهڪ تجربو.

ان کان علاوه، اهي مشين سکيا استعمال ڪندي ڪسٽمر جي سنڀال جي مسئلن کي روڪڻ کان بچائي سگهن ٿا. مشين جي سکيا سان، ڪارٽ ڇڏڻ جي شرح ۾ ڪو شڪ ناهي ته گهٽجي ويندي ۽ وڪرو وڌندو آخرڪار. ڪسٽمر سپورٽ بوٽ، انسانن جي برعڪس، ڏينهن يا رات جي ڪنهن به وقت غيرجانبدار جواب ڏئي سگھن ٿا. 

مشين لرننگ ۽ فراڊ جي چڪاس

جڏهن توهان وٽ وڌيڪ ڊيٽا هجي ته بيضابطگيون ڳولڻ آسان آهن. اهڙيءَ طرح، توهان ڊيٽا ۾ رجحان ڏسڻ لاءِ مشين لرننگ استعمال ڪري سگهو ٿا، سمجھو ته 'عام' ڇا آهي ۽ ڇا نه آهي، ۽ جڏهن ڪجهه غلط ٿي وڃي ته الرٽ وصول ڪري سگهو ٿا.

'فراڊ جو پتو لڳائڻ' هن لاءِ سڀ کان وڌيڪ عام درخواست آهي. گراهڪ جيڪي چوري ٿيل ڪريڊٽ ڪارڊ سان وڏي مقدار ۾ واپار خريد ڪن ٿا يا جيڪي شيون پهچائڻ کان پوءِ پنهنجا آرڊر منسوخ ڪن ٿا اهي پرچون ڪندڙن لاءِ عام مسئلا آهن. هي اهو آهي جتي مشين سکيا اچي ٿي.

مشين لرننگ ۽ متحرڪ قيمت

متحرڪ قيمت جي صورت ۾، اي ڪامرس ۾ مشين سکيا انتهائي فائديمند ٿي سگهي ٿي ۽ توهان جي KPIs کي وڌائڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي. ڊيٽا مان نئين نمونن کي سکڻ لاء الگورتھم جي صلاحيت هن ڪارائتي جو ذريعو آهي. نتيجي طور، اهي الگورتھم مسلسل سکيا ۽ نئين درخواستن ۽ رجحانات کي ڳولي رهيا آهن. سادي قيمت جي گھٽتائي تي ڀروسو ڪرڻ جي بدران، اي ڪامرس ڪاروبار اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل مان فائدو حاصل ڪري سگھن ٿا جيڪي انهن جي مدد ڪري سگھن ٿيون هر پيداوار لاء مثالي قيمت. توھان چونڊي سگھوٿا بھترين پيشڪش، بھترين قيمت، ۽ ڏيکاريو حقيقي وقت رعايتون، سڀ وقت سيلز ۽ انوینٽري جي اصلاح کي وڌائڻ لاءِ بھترين حڪمت عملي تي غور ڪندي.

سم اپ

اهي طريقا جيڪي مشين سکيا اي ڪامرس انڊسٽري کي ترتيب ڏئي رهيا آهن بيشمار آهن. هن ٽيڪنالاجي جي ايپليڪيشنن جو سڌو سنئون اثر آهي ڪسٽمر سروس ۽ ڪاروباري ترقي تي اي ڪامرس انڊسٽري ۾. توهان جي ڪمپني ڪسٽمر سروس، ڪسٽمر سپورٽ، ڪارڪردگي، ۽ پيداوار کي بهتر بڻائي سگهندي، انهي سان گڏ بهتر HR فيصلا ڪندي. اي ڪامرس لاءِ مشين لرننگ الگورٿمس اي ڪامرس ڪاروبار لاءِ اهم خدمت جي طور تي جاري رهندو جيئن اهي ترقي ڪندا.

ڏسو وينڊورلينڊ جي مشين لرننگ ڪمپنين جي فهرست

توهان ڇا ٿا سوچيو؟

هي سائيٽ اسپام کي گهٽائڻ لاء اکزمٽ استعمال ڪري ٿو. سکو ته توهان جي تجويز ڪيل ڊيٽا کي ڪيئن عمل ڪيو وڃي.