O mundo do comércio eletrônico está se expandindo a cada minuto online. Com os varejistas se desviando da operação de tijolo e cimento ou apenas uma presença on-line, os varejistas eletrônicos, como são conhecidos, estão aparecendo em todo o mercado. Estes componentes, assim como muitas empresas, dependentes de dados para tomar as melhores decisões comerciais para a expansão da empresa. Uma maneira de conseguir isso é com a ajuda do aprendizado de máquinas para obter um entendimento tanto da cadeia de fornecimento quanto do atendimento ao cliente em tempo real.
O que é aprendizado de máquinas?
A inteligência artificial e a análise de dados são cruciais neste clima econômico atual. UMA aprendizagem de máquinas, ou ML, é uma aplicação de inteligência artificial na qual programas de computador utilizam algoritmos para encontrar padrões em conjuntos de dados. Isto pode ser feito sem grade específica ou dependência humana. Os algoritmos de aprendizagem de máquina estão por trás de quase todos os avanços tecnológicos. O aprendizado de máquina, como parte dos sistemas de IA, está presente em muitas coisas que fazemos todos os dias, desde sistemas de recomendação em nossos serviços de streaming favoritos até sugestões em sites de mídia social.
Os mecanismos de busca de uso o aprendizado de máquinas para esclarecer e otimizar seus resultados de busca. Isto permite uma visão do que o cliente está buscando enquanto confia neste modelo de aprendizagem de máquina para determinar as precisas sobre hábitos de compra. Estes algoritmos ML tomam dados em tempo real e determinam durante muito tempo ou que eles podem antecipar um consumidor. A IA está pronto para escalar novas alturas usando aplicações de aprendizagem de máquina.
Benefícios do aprendizado de máquinas
O aprendizado de máquinas tem benefícios incrivelmente amplos, começando com a previsão do comportamento do cliente para analisar os padrões do cliente. Isto dá às empresas uma visão do caminho a seguir para as linhas de produtos e serviços. Esses padrões podem ser tão precisos quanto a razão pela qual um cliente pode escolher um produto em vez de outro. Algoritmos de aprendizado profundo também podem sustentar a precisão na entrada de dados, eliminando erros dentro de um banco de dados enquanto retira humanos do que muitas vezes é considerado uma tarefa entediante. Isto permite descobertas na ciência dos dados que criam leva ao comércio e uma melhor compreensão das regularidades no sistema.
Os varejistas são capazes de crescer com o mercado quando têm uma boa inteligência comercial. O treinamento de máquinas tem um papel importante a cursos, originando associações de dados sobre seus pontos de venda únicos e seus pontos fortes. Qualquer nova abordagem pode ser rapidamente assumida e testada com base em grandes dados. Algoritmos de aprendizado de máquina formam uma base de toda a estrutura do ML e seu crescimento. Estes podem ser divididos em quatro categorias principais: supervisão, não supervisão, semi-supervisão e reforço. Todos esses termos estão relacionados ao método de interação e à abordagem dentro de seu ambiente. Isto facilita a compreensão de modelos estatísticos e o entendimento de certas disciplinas em sua empresa.
Aprendizado de máquinas e comércio eletrônico
As aplicações de aprendizagem de máquinas são tão amplas quanto o mundo do comércio eletrônico. UMA estrutura estes animais é crucial para determinar o reconhecimento de padrões que podem levar um maior atrativo para os clientes. Como expressar, o ML é crucial para o uso geral dos mecanismos de busca. Isto também pode ser usado por sites de varejo para localizar certos produtos com maior facilidade. O aprendizado de máquinas tem sido parte integrante da otimização dos mecanismos de busca por muito tempo. Ele está constantemente ajudando os mecanismos de busca através dos itens como reconhecimento de imagem e vários outros recursos relacionados para rastrear o item certo.
O aprendizado de máquina também é comum no marketing digital, que é uma necessidade para qualquer alteração on-line no comércio eletrônico para fazer um nome para si mesmo. A customização é realizada através do ML com base nas interações do consumidor. Isto tem ajudado as empresas a personalizar suas soluções para certos clientes potenciais, concentrando-se na mensagem certa na hora. Em tempo zero, o aprendizado da máquina está ajudando as empresas de qualquer espaço de dados a esculpir sua pegada dentro do setor de varejo eletrônico.