ई-कॉमर्स का नया चेहरा: उद्योग में मशीन लर्निंग का प्रभाव

ईकॉमर्स और मशीन लर्निंग

क्या आपने कभी अनुमान लगाया था कि कंप्यूटर अपने निर्णय लेने के लिए पैटर्न को पहचानने और सीखने में सक्षम हो सकते हैं? यदि आपका उत्तर नहीं था, तो आप उसी नाव में हैं जिसमें ई-कॉमर्स उद्योग के बहुत सारे विशेषज्ञ हैं; कोई भी इसकी वर्तमान स्थिति की भविष्यवाणी नहीं कर सकता था।

हालांकि, पिछले कुछ दशकों में मशीन लर्निंग ने ई-कॉमर्स के विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। आइए एक नजर डालते हैं कि अभी ई-कॉमर्स कहां है और कैसे मशीन लर्निंग सेवा प्रदाता बहुत दूर के भविष्य में इसे आकार देगा।

ई-कॉमर्स उद्योग में क्या बदल रहा है?

कुछ लोग यह मान सकते हैं कि ई-कॉमर्स एक अपेक्षाकृत नई घटना है जिसने क्षेत्र में तकनीकी प्रगति के कारण हमारे खरीदारी करने के तरीके को मौलिक रूप से बदल दिया है। हालांकि ऐसा पूरी तरह से नहीं है।

भले ही आज हम दुकानों के साथ कैसे जुड़ते हैं, इसमें तकनीक एक बड़ी भूमिका निभाती है, ई-कॉमर्स लगभग 40 वर्षों से अधिक समय से है और यह अब पहले से कहीं अधिक बड़ा है।

दुनिया भर में खुदरा ई-कॉमर्स की बिक्री 4.28 में 2020 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच गई, ई-रिटेल राजस्व 5.4 में 2022 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है।

Statista

लेकिन अगर तकनीक हमेशा से रही है, तो मशीन लर्निंग अब उद्योग को कैसे बदल रहा है? यह आसान है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सरल विश्लेषण प्रणालियों की छवि को दूर कर रहा है, यह दिखाने के लिए कि यह वास्तव में कितना शक्तिशाली और परिवर्तनकारी हो सकता है।

पहले के वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग उनके निष्पादन में बहुत अविकसित और सरल थे, उनके संभावित अनुप्रयोगों के संदर्भ में वास्तव में चमकने के लिए। हालाँकि, अब ऐसा नहीं है।

ब्रांड ग्राहकों के सामने अपने उत्पादों को बढ़ावा देने के लिए वॉयस सर्च जैसी अवधारणाओं का उपयोग कर सकते हैं क्योंकि मशीन लर्निंग और चैटबॉट जैसी प्रौद्योगिकियां अधिक प्रचलित हो जाती हैं। AI इन्वेंट्री फोरकास्टिंग और बैकएंड सपोर्ट में भी मदद कर सकता है।

मशीन लर्निंग और सिफारिश इंजन

ई-कॉमर्स में इस तकनीक के कई प्रमुख अनुप्रयोग हैं। वैश्विक स्तर पर, अनुशंसा इंजन सबसे लोकप्रिय रुझानों में से एक हैं। आप मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके और बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से संसाधित करने वाले करोड़ों लोगों की ऑनलाइन गतिविधि का अच्छी तरह से मूल्यांकन कर सकते हैं। आप किसी विशिष्ट ग्राहक या ग्राहकों के समूह (ऑटो-सेगमेंटेशन) के लिए उनकी रुचियों के आधार पर उत्पाद अनुशंसाएँ तैयार करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।

यह कैसे काम करता है?

आप वर्तमान वेबसाइट ट्रैफ़िक पर प्राप्त बड़े डेटा का मूल्यांकन करके यह पता लगा सकते हैं कि क्लाइंट ने किन उप-पृष्ठों का उपयोग किया है। आप बता सकते हैं कि वह क्या चाहता था और उसने अपना अधिकांश समय कहाँ बिताया। इसके अलावा, सूचना के कई स्रोतों के आधार पर सुझाई गई वस्तुओं के साथ एक व्यक्तिगत पृष्ठ पर परिणाम प्रदान किए जाएंगे: पिछली ग्राहक गतिविधियों, रुचियों (जैसे, शौक), मौसम, स्थान और सोशल मीडिया डेटा की प्रोफ़ाइल।

मशीन लर्निंग और चैटबॉट्स

संरचित डेटा का विश्लेषण करके, मशीन लर्निंग द्वारा संचालित चैटबॉट उपयोगकर्ताओं के साथ अधिक "मानवीय" वार्तालाप बना सकते हैं। मशीन लर्निंग का उपयोग करके उपभोक्ता पूछताछ का जवाब देने के लिए चैटबॉट को सामान्य जानकारी के साथ प्रोग्राम किया जा सकता है। अनिवार्य रूप से, बॉट जितने अधिक लोगों के साथ बातचीत करेगा, वह ई-कॉमर्स साइट के उत्पादों / सेवाओं को उतना ही बेहतर समझेगा। प्रश्न पूछकर, चैटबॉट व्यक्तिगत कूपन दे सकते हैं, संभावित अपसेल संभावनाओं को उजागर कर सकते हैं और ग्राहक की दीर्घकालिक जरूरतों को पूरा कर सकते हैं। एक वेबसाइट के लिए कस्टम चैटबॉट को डिजाइन करने, बनाने और एकीकृत करने की लागत लगभग 28,000 डॉलर है। इसके लिए भुगतान करने के लिए एक छोटे व्यवसाय ऋण का आसानी से उपयोग किया जा सकता है। 

मशीन लर्निंग और खोज परिणाम

उपयोगकर्ता अपनी खोज क्वेरी के आधार पर ठीक वही ढूंढ़ने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं जिसकी उन्हें तलाश है। ग्राहक वर्तमान में कीवर्ड का उपयोग करके ई-कॉमर्स साइट पर उत्पादों की खोज करते हैं, इसलिए साइट के मालिक को यह गारंटी देनी होगी कि वे कीवर्ड उन उत्पादों को सौंपे गए हैं जिन्हें उपयोगकर्ता ढूंढ रहे हैं।

मशीन लर्निंग आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले कीवर्ड के समानार्थक शब्द, साथ ही समान प्रश्न के लिए लोगों द्वारा उपयोग किए जाने वाले तुलनीय वाक्यांशों की तलाश में मदद कर सकता है। इसे हासिल करने के लिए इस तकनीक की क्षमता एक वेबसाइट और उसके विश्लेषण का मूल्यांकन करने की क्षमता से उपजी है। परिणामस्वरूप, ई-कॉमर्स साइटें क्लिक दरों और पिछले रूपांतरणों को प्राथमिकता देते हुए उच्च-रेटेड उत्पादों को पृष्ठ के शीर्ष पर रख सकती हैं। 

आज, दिग्गज पसंद करते हैं ईबे इसके महत्व को समझ चुके हैं। 800 मिलियन से अधिक वस्तुओं के प्रदर्शित होने के साथ, कंपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता और विश्लेषण का उपयोग करके सबसे अधिक प्रासंगिक खोज परिणामों का पूर्वानुमान और पेशकश करने में सक्षम है। 

मशीन लर्निंग और ई-कॉमर्स लक्ष्यीकरण

एक भौतिक स्टोर के विपरीत, जहां आप ग्राहकों से यह जानने के लिए बात कर सकते हैं कि उन्हें क्या चाहिए या क्या चाहिए, ऑनलाइन स्टोर पर भारी मात्रा में क्लाइंट डेटा की बमबारी होती है।

नतीजतन, ग्राहक विभाजन ई-कॉमर्स उद्योग के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह व्यवसायों को प्रत्येक व्यक्तिगत ग्राहक के लिए अपनी संचार विधियों को तैयार करने की अनुमति देता है। मशीन लर्निंग की मदद से आप अपने ग्राहकों की ज़रूरतों को समझ सकते हैं और उन्हें खरीदारी का बेहतर अनुभव दे सकते हैं.

मशीन लर्निंग और ग्राहक अनुभव

ईकॉमर्स कंपनियां अपने ग्राहकों को अधिक व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकती हैं। ग्राहक आज न केवल पसंद करते हैं बल्कि व्यक्तिगत रूप से अपने पसंदीदा ब्रांडों के साथ संवाद करने की मांग भी करते हैं। खुदरा विक्रेता आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग करके अपने ग्राहकों के साथ प्रत्येक कनेक्शन को बेहतर बना सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप बेहतर ग्राहक अनुभव प्राप्त होता है।

इसके अलावा, वे मशीन लर्निंग का उपयोग करके ग्राहक सेवा की समस्याओं को होने से रोक सकते हैं। मशीन लर्निंग के साथ, कार्ट छोड़ने की दर निस्संदेह कम होगी और बिक्री अंततः बढ़ेगी। ग्राहक सहायता बॉट, मनुष्यों के विपरीत, दिन या रात के किसी भी समय निष्पक्ष उत्तर दे सकते हैं। 

मशीन लर्निंग और धोखाधड़ी का पता लगाना

जब आपके पास अधिक डेटा होता है तो विसंगतियों का पता लगाना आसान होता है। इस प्रकार, आप डेटा में रुझान देखने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं, समझ सकते हैं कि 'सामान्य' क्या है और क्या नहीं, और कुछ गलत होने पर अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं।

इसके लिए 'धोखाधड़ी का पता लगाना' सबसे प्रचलित एप्लीकेशन है। जो ग्राहक चोरी के क्रेडिट कार्ड से भारी मात्रा में माल खरीदते हैं या जो आइटम डिलीवर होने के बाद अपने ऑर्डर रद्द कर देते हैं, वे खुदरा विक्रेताओं के लिए आम समस्याएं हैं। यहीं से मशीन लर्निंग आती है।

मशीन लर्निंग और डायनामिक प्राइसिंग

गतिशील मूल्य निर्धारण के मामले में, ई-कॉमर्स में मशीन लर्निंग बेहद फायदेमंद हो सकता है और आपके KPI को बढ़ाने में आपकी मदद कर सकता है। डेटा से नए पैटर्न सीखने के लिए एल्गोरिदम की क्षमता इस उपयोगिता का स्रोत है। नतीजतन, वे एल्गोरिदम लगातार सीख रहे हैं और नए अनुरोधों और रुझानों का पता लगा रहे हैं। साधारण कीमतों में कटौती पर भरोसा करने के बजाय, ई-कॉमर्स व्यवसाय भविष्य कहनेवाला मॉडल से लाभान्वित हो सकते हैं जो उन्हें प्रत्येक उत्पाद के लिए आदर्श मूल्य का पता लगाने में मदद कर सकते हैं। बिक्री और इन्वेंट्री ऑप्टिमाइज़ेशन बढ़ाने की सर्वोत्तम रणनीति पर विचार करते हुए, आप सर्वोत्तम ऑफ़र, सर्वोत्तम मूल्य निर्धारण और रीयल-टाइम छूट दिखा सकते हैं।

सारांश में

मशीन लर्निंग जिस तरह से ई-कॉमर्स उद्योग को आकार दे रहा है, वह अनगिनत है। इस तकनीक के अनुप्रयोगों का ई-कॉमर्स उद्योग में ग्राहक सेवा और व्यवसाय के विकास पर सीधा प्रभाव पड़ता है। आपकी कंपनी ग्राहक सेवा, ग्राहक सहायता, दक्षता और उत्पादन में सुधार करेगी, साथ ही बेहतर मानव संसाधन निर्णय भी लेगी। ई-कॉमर्स के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ई-कॉमर्स व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण सेवा के रूप में विकसित होते रहेंगे क्योंकि वे विकसित होते हैं।

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