ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग: लाभ और उदाहरण

अब जब कि ChatGPT ईकॉमर्स व्यवसाय में लगभग हर व्यक्ति द्वारा कोशिश की गई है, मशीन लर्निंग अधिक से अधिक सामान्य होती जा रही है। यह छोटे और मध्यम व्यापार मालिकों के लिए भी बहुत अधिक सुलभ है।

यह समझना चाहते हैं कि मशीन लर्निंग क्या है और इसका उपयोग आपके व्यवसाय को लाभ पहुंचाने के लिए कैसे किया जा सकता है? यहाँ एक त्वरित ब्रेकडाउन है।

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग एप्लाइड कंप्यूटर साइंस की एक शाखा है जो प्रशिक्षण से संबंधित है कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिथम कोड के रूप में निर्देशों की आवश्यकता के बिना कुछ संचालन करने के लिए। एक तरह से, यह एक ऐसी प्रक्रिया में मानव सीखने की नकल करता है जहां एआई सीखता है कि मानव ऑपरेटर की मदद से परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से उसे क्या करना चाहिए।

शुक्र है, व्यवसायों को खरोंच से मशीन सीखने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि बाजार में दर्जनों तैयार समाधान हैं। आपको बस इतना करना है कि उनके पहले से मौजूद अनुभव के शीर्ष पर कुछ विशिष्ट ज्ञान जोड़ें और उन्हें अपनी आवश्यकताओं के लिए उपयोग करें।

ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग का उपयोग करने के लाभ

मशीन लर्निंग को आपकी कंपनी में लागू करना मुश्किल हो सकता है, लेकिन जब आप ऐसा करते हैं, तो इसके कुछ आश्चर्यजनक लाभ होते हैं। यहां बताया गया है कि आपके ईकॉमर्स व्यवसाय के लिए मशीन लर्निंग समाधान क्या कर सकते हैं:

• ग्राहक प्रतिधारण
• राजस्व में वृद्धि
• मासिक कार्यों का स्वचालन
• बेहतर विश्लेषण

एमएल समाधान ग्राहक सहायता कर सकते हैं और नीचे की रेखा को ऊपर की ओर चलाने के लिए बिक्री का अनुकूलन कर सकते हैं, लेकिन उनका उपयोग करने का सबसे बड़ा लाभ गुणात्मक है, मात्रात्मक नहीं।

यदि आप एनालिटिक्स में मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं, तो यह ऐसी जानकारी प्रदान कर सकता है जो आपको अपने डेटा में नहीं मिल सकती है। बिक्री और मार्केटिंग डेटा में सहसंबंध खोजने से व्यवसाय के प्रति आपके दृष्टिकोण में गुणवत्ता में सुधार हो सकता है और सरल अनुकूलन की तुलना में अधिक राजस्व प्राप्त हो सकता है।

ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग

मशीन लर्निंग एसएमई मालिकों के लिए डराने वाली लग सकती है क्योंकि पांच साल पहले यह केवल बड़े निगमों के लिए ही सुलभ थी। यह अब नहीं है, और आप इसे अपने व्यवसाय के इन क्षेत्रों में प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं।

उत्पाद की सिफारिशें

अपने ईकॉमर्स स्टोर पर मशीन लर्निंग समाधानों को लागू करने के सबसे आसान तरीकों में से एक उत्पाद अनुशंसाएं हैं। इसका आसान तरीका है राजस्व में 30% तक की वृद्धि और इसे लागू करने के लिए एक ऐप इंस्टॉल करने या एकीकरण करने और इसका उपयोग करने के लिए सीखने से ज्यादा कुछ नहीं होता है।

उत्पाद अनुशंसाएँ काफी सहज रणनीति हैं - समान उत्पादों या उत्पादों की पेशकश करें जो वर्तमान के पूरक हो सकते हैं, और ग्राहकों को अधिक खर्च करने की संभावना है। उदाहरण के लिए, एडिडास के आधिकारिक स्टोर में उत्पाद पृष्ठों पर तीन अनुशंसा अनुभाग हैं, एक समान उत्पादों के लिए, और दो पूरक के लिए।

स्रोत: एडिडास

स्रोत: एडिडास

मुद्दा यह है कि सिफारिश को प्रासंगिक होना चाहिए, अन्यwise, बिक्री नहीं बढ़ेगी। अनुशंसित उत्पादों को मैन्युअल रूप से जोड़ना संभव है, लेकिन यदि आपके स्टोर में सैकड़ों उत्पाद हैं, तो यह लगभग असंभव होगा।

एक एमएल-आधारित ऐप आपके स्टोर के बिक्री डेटा को उन वस्तुओं के लिए स्कैन कर सकता है जिन्हें अक्सर एक साथ खरीदा जाता है और उन्हें अनुशंसित अनुभाग में जोड़ा जाता है। यह केवल उत्पाद श्रेणियों के आधार पर अनुशंसाएं प्रदान करने की तुलना में अधिक सटीक है और इससे अधिक बिक्री होगी।

चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट

पारंपरिक चैटबॉट ग्राहक सेवा में एक बड़ा सुधार है क्योंकि वे आपके ग्राहक समर्थन कंधों से सबसे अधिक बार पूछे जाने वाले प्रश्नों को लेते हैं और उन्हें कठिन कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने देते हैं। लेकिन एक एल्गोरिथम चैटबॉट अनिवार्य रूप से एक सुविधाजनक एफएक्यू पेज से ज्यादा कुछ नहीं है जो मैसेंजर में काम करता है।

स्रोत: फेसबुक/वेंडीज पीएच

एल्गोरिथम-आधारित चैटबॉट आपके कुछ संदेशों को खोजकर और कीवर्ड ढूंढकर उनका जवाब दे सकता है।

स्रोत: फेसबुक/वेंडीज पीएच

लेकिन जब आपके संदेश की सामग्री को समझने की बात आती है, तो यह काम नहीं करता।

एमएल-आधारित चैटबॉट एक अधिक परिष्कृत सॉफ्टवेयर है क्योंकि इसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण है जो इसे ब्राउज़िंग मेनू के बजाय मानव भाषण कमांड को समझने की अनुमति देता है। इसकी आपकी सभी नीतियों और सहायता पृष्ठों तक भी पूरी पहुंच है और यह उपयोगकर्ताओं को स्वयं उन्हें ब्राउज़ करने में लगने वाले समय की बचत कर सकता है।

मूल्य अनुकूलन

सही मूल्य निर्धारण ईकॉमर्स व्यवसाय के सबसे कठिन भागों में से एक है। आपको एक समय में सैकड़ों उत्पादों के लिए बाजार को समझने की जरूरत है, और राजस्व को अधिकतम करने के लिए बाजार में बदलाव के रूप में गतिशील परिवर्तन करें।

मशीन लर्निंग इस कार्य के लिए एकदम सही समाधान है क्योंकि यह भारी मात्रा में बाजार डेटा के साथ काम कर सकता है और ऐसे निष्कर्ष निकाल सकता है जिन्हें बनाने में मानव को कई सप्ताह लग सकते हैं।

नतीजा एक मूल्य निर्धारण मॉडल है जो जहां आवश्यक हो वहां छूट देता है और जहां संभव हो वहां आपके स्टोर के लिए सर्वोत्तम आरओआई प्राप्त करने के लिए चिह्नित करता है।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू करने के दो सबसे बड़े लाभ स्वचालन और पूर्वानुमान हैं।

एक एमएल-आधारित समाधान लॉजिस्टिक्स हब को ऑर्डर विवरण अग्रेषित करके पूर्ति को पूरी तरह से स्वचालित कर सकता है। क्या अधिक महत्वपूर्ण है, पर्याप्त ऐतिहासिक डेटा के साथ, यह कुछ उत्पादों की मांग या रसद प्रणाली के साथ समस्याओं की भविष्यवाणी कर सकता है।

उदाहरण के लिए, यह मांग में पिछले स्पाइक्स के आधार पर छूट चलाने से पहले उत्पादों की एक विशिष्ट संख्या का ऑर्डर देने या आपूर्तिकर्ता से औसत डिलीवरी समय के आधार पर इन्वेंट्री कम होने पर उत्पादों की नई आपूर्ति का ऑर्डर देने का सुझाव दे सकता है।

ग्राहक विभाजन

सशुल्क विज्ञापन और ऑन-साइट मार्केटिंग में दर्जनों चर हैं। इन चरों का एक विशिष्ट संयोजन है जैसे आयु, स्थान, ग्राहक व्यवहार, या रुचियां जो किसी विशिष्ट ग्राहक समूह के चित्र को दर्शाती हैं।

लेकिन एक को देखकर यह पता लगाना कि वे क्या हैं बिक्री डैशबोर्ड या डेटाशीट्स के माध्यम से कंघी करना स्वयं कठिन है। मशीन लर्निंग इसे तेज़ और आसान बनाता है क्योंकि यह पैटर्न पकड़ने के लिए एकदम सही है।

इस तरह के समाधान से, आप ग्राहकों के प्रकारों का पता लगा सकते हैं, उन्हें विभाजित कर सकते हैं और रूपांतरण बढ़ाने के लिए अपने ऑफ़र को वैयक्तिकृत बना सकते हैं।

धोखाधड़ी का पता लगाना

क्योंकि मशीन लर्निंग पैटर्न को पकड़ने में बहुत अच्छी है, यह इसके लिए एक बढ़िया टूल है ई-कॉमर्स धोखाधड़ी रोकथाम.

धोखाधड़ी को रोकना संदिग्ध व्यवहार को जल्दी पकड़ने पर निर्भर करता है। एक एमएल-आधारित समाधान यह पता लगा सकता है कि खरीदारी का पैटर्न ग्राहक के लिए सही नहीं है या भुगतान या शिपमेंट विवरण पिछले व्यवहार के अनुरूप नहीं हैं और संभावित दुरुपयोग के बारे में आपको सूचित करते हैं।

ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग के उदाहरण

ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग के कुछ प्रमुख उदाहरण क्या हैं? सबसे अधिक लोगों के पास अनुभव है अमेज़ॅन की सिफारिश प्रणाली। यह तय करता है कि ग्राहकों को कौन से उत्पाद पेश किए जाएं, न केवल उनके व्यवहार के आधार पर बल्कि ग्राहकों के व्यवहार के आधार पर भी जो व्यवहार में उनके समान हैं, नए ग्राहकों की बात आने पर सीखने की अवस्था में समय की बचत होती है।

एक और है कि लोगों में dropshipping व्यापार से परिचित हो सकता है Alibabaकी स्मार्ट लॉजिस्टिक्स। यह एक एमएल-आधारित रसद प्रणाली है जो शिपिंग पतों की पुष्टि करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करती है और पूर्ति को स्वचालित करती है dropshipping आपूर्तिकर्ताओं.

एक मशीन लर्निंग सिस्टम जो बड़े डेटा को दूसरे स्तर पर ले जाता है, वह वॉलमार्ट की इंटेलिजेंट रिटेल लैब (IRL) है। यह एक ऐसी प्रणाली है जो स्टोर में ग्राहकों के व्यवहार पर नज़र रखती है, इसके आधार पर निष्कर्ष निकालने के लिए कैमरों और सेंसर की एक जटिल प्रणाली होती है।

फिर, स्टिच फिक्स की व्यक्तिगत स्टाइलिस्ट सेवाएं हैं जो अब एआई पर चलती हैं। यह मानव स्टाइलिस्टों के ढेर सारे ऐतिहासिक डेटा के साथ काम करता है, जो ग्राहकों को सुझाव देता है और बनाता है

ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग का भविष्य

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। कुछ ही महीनों में अत्यधिक लोकप्रियता प्राप्त करने के बावजूद ChatGPT सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हो गया है, यह बिल्कुल सही नहीं है। इस तरह की तकनीकों में तेजी से प्रगति होने की संभावना है क्योंकि वे अधिक से अधिक लोगों द्वारा उपयोग की जा रही हैं और हमारे ईकॉमर्स करने के तरीके को बदल सकती हैं।

ई-कॉमर्स में मशीन लर्निंग उद्योग के लिए ऐसा करने की संभावना है:

• ग्राहक सेवा में मानव संसाधनों पर निर्भरता कम करें
• चैटबॉट्स को व्यवसायों के साथ बातचीत करने के एक लोकप्रिय तरीके के रूप में स्थापित करें
• व्यावसायिक निर्णय लेने में बड़े डेटा पर निर्भरता बढ़ाएँ क्योंकि इसे संसाधित करना आसान है
• कार्यप्रवाहों और वेबसाइटों के अनुकूलन और स्वचालन के लिए अधिक क्षमता का परिचय दें
• व्यवसाय के सभी क्षेत्रों में निजीकरण की मांग को बढ़ाएं

इनमें से कई रुझान आज भी मौजूद हैं।

निष्कर्ष

ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग एक शक्तिशाली उपकरण है जो किसी भी व्यवसाय की मदद कर सकता है, चाहे वह कितना भी बड़ा क्यों न हो और उसके लक्ष्य क्या हों। इसे लागू करना आसान हो गया है और यह आपके कार्यभार को बहुत हल्का बना सकता है और आपकी निचली रेखा में सुधार कर सकता है।

निकट भविष्य में इस तकनीक की क्षमता का दोहन करने के लिए अभी ई-कॉमर्स में मशीन लर्निंग को लागू करना शुरू करें।