Како машинско учење помаже купцима у куповини услуга и производа?
Машинско учење (МЛ), подскуп вештачке интелигенције (АИ), дубоко је трансформисао начин на који корисници комуницирају и купују услуге, производе, решења и још много тога. Користећи огромне количине података, МЛ алгоритми могу да разазнају обрасце, праве предвиђања и обезбеде персонализована искуства која у великој мери повећавају задовољство купаца и пословну ефикасност.
У суштини, машинско учење укључује алгоритме за обуку на великим скуповима података за препознавање образаца и доношење одлука на основу нових података. Ова могућност је посебно корисна у домену интеракције купаца и понашања приликом куповине. Ево неколико начина на које машинско учење помаже клијентима у овом контексту:
1. Персонализоване препоруке:
Једна од највидљивијих примена машинског учења у интеракцијама са клијентима је генерисање персонализованих препорука. Платформе за е-трговину као што је Амазон и сервиси за стриминг као што је Нетфлик користе алгоритме МЛ за анализу прошлих понашања и преференција корисника. Ови алгоритми могу предвидети за које производе или садржаје ће корисник вероватно бити заинтересовани, пружајући тако прилагођене предлоге. На пример, ако купац често купује књиге научне фантастике, механизам за препоруке ће дати приоритет сличним жанровима, повећавајући вероватноћу додатне куповине.
2. Побољшана корисничка подршка:
Машинско учење је револуционисало корисничку подршку кроз примену цхатбота и виртуелних помоћника. Ови алати вођени вештачком интелигенцијом могу да обрађују широк спектар упита купаца у реалном времену, пружајући тренутне одговоре и решења. Анализом историјских интеракција купаца, цхатботи могу предвидети најчешће проблеме и понудити релевантна решења, побољшавајући време одговора и задовољство корисника. Штавише, напредна обрада природног језика (НЛП) омогућава овим системима да разумеју и одговоре на сложене упите, чинећи их ефикаснијим од традиционалних одговора са скриптом.
3. Динамички цене:
Алгоритми машинског учења су инструментални у имплементацији динамичких стратегија одређивања цена. Анализом фактора као што су потражња, конкуренција, понашање купаца и тржишни услови, МЛ модели могу прилагодити цене у реалном времену како би оптимизовали продају и профитабилност. На пример, услуге дељења вожње као што је Убер користе динамичко одређивање цена да би прилагодиле цене карата на основу тренутне потражње и услова понуде. Ово осигурава да цене остану конкурентне док максимизирају приход и доступност за купце.
4. Откривање и спречавање преваре:
Машинско учење игра кључну улогу у идентификовању и спречавању лажних активности у онлајн трансакцијама. Анализом образаца у подацима о трансакцијама, МЛ алгоритми могу открити аномалије које могу указивати на лажно понашање. На пример, ако куповни образац одједном значајно одступи од њиховог уобичајеног понашања, систем може означити трансакцију ради даљег прегледа. Овај проактивни приступ помаже у заштити купаца од преваре и повећава поверење у онлајн платформе.
5. Предвиђено одржавање и сервис:
За купце који купују производе који захтевају одржавање, као што су возила или индустријска опрема, машинско учење може да понуди решења за предвиђање одржавања. Анализом података са сензора и историјских записа одржавања, МЛ модели могу предвидети када ће компонента вероватно отказати и препоручити превентивно одржавање. Ово не само да смањује време застоја, већ и продужава животни век производа, пружајући значајну вредност купцу.
6. Побољшана претрага и откривање:
Машинско учење побољшава функционалност претраживања на веб локацијама за е-трговину, олакшавајући клијентима да пронађу оно што траже. Разумевањем контекста и намере иза упита за претрагу, МЛ алгоритми могу да испоруче тачније и релевантније резултате претраге. На пример, ако купац претражује „летње хаљине“, систем може дати приоритет производима који су у тренду, високо оцењени и прилагођени сезони. Ово побољшава целокупно искуство куповине и повећава вероватноћу куповине.
7. Анализа расположења купаца:
Технике машинског учења, посебно оне које се односе на НЛП, користе се за анализу рецензија и повратних информација купаца. Обрадом великих количина текстуалних података, МЛ модели могу да измере расположење купаца и идентификују уобичајене теме или проблеме. Предузећа могу да користе ове информације да побољшају своје производе и услуге, да се позабаве проблемима купаца и побољшају опште задовољство. На пример, ако значајан број купаца изрази незадовољство одређеном функцијом, компанија може дати приоритет побољшањима у тој области.
8. Циљане маркетиншке кампање:
Машинско учење омогућава предузећима да креирају високо циљане маркетиншке кампање анализом података о клијентима и сегментирањем публике на основу различитих атрибута као што су демографија, понашање при куповини и преференције. Ово омогућава персонализованије и ефикасније маркетиншке стратегије. На пример, компанија може да користи МЛ моделе да идентификује клијенте високе вредности и да прилагоди маркетиншке поруке њиховим специфичним потребама и интересовањима, повећавајући вероватноћу ангажовања и конверзије.
9. Инвентар за управљање:
Ефикасно управљање залихама је важно како би се осигурало да купци могу да купе производе које желе без да се суочавају са залихама или кашњењима. Алгоритми машинског учења могу предвидети потражњу за различитим производима на основу историјских података о продаји, сезонских трендова и других фактора. Ово помаже предузећима да одрже оптималне нивое залиха, смањујући ризик од превеликог или недовољног залиха. На пример, трговац на мало може да користи МЛ моделе да предвиди потражњу за зимском одећом и у складу са тим прилагоди свој инвентар, обезбеђујући да купци имају приступ производима који су им потребни током сезоне.
10. Побољшано корисничко искуство:
Машинско учење може значајно побољшати укупно корисничко искуство на дигиталним платформама. Анализом понашања и преференција корисника, МЛ модели могу персонализовати изглед, садржај и навигацију веб локација и апликација. На пример, сајт за е-трговину може да користи МЛ за прилагођавање почетне странице за сваког корисника, наглашавајући производе и категорије који су релевантни за њихова интересовања. Ово ствара привлачније и пријатније искуство куповине, подстичући купце да проводе више времена на платформи и врше више куповина.
11. Гласовна и визуелна претрага:
Напредак у машинском учењу омогућио је развој гласовних и визуелних могућности претраживања. Гласовна претрага омогућава корисницима да комуницирају са дигиталним платформама користећи природни језик, чинећи процес претраживања интуитивнијим и приступачнијим. Визуелна претрага омогућава купцима да отпреме слике и пронађу сличне производе, побољшавајући процес откривања. На пример, купац може да слика хаљину коју воли и да користи визуелну претрагу да пронађе сличне артикле на сајту за е-трговину. Ове функције олакшавају купцима да пронађу оно што траже и побољшавају целокупно искуство куповине.
12. Програми за задржавање клијената и лојалност:
Машинско учење може помоћи предузећима да осмисле и имплементирају ефикасне програме задржавања клијената и лојалности. Анализом података о клијентима, МЛ модели могу идентификовати обрасце и понашања која указују на лојалност купаца или потенцијални одлив. Предузећа могу да користе ове информације за развој персонализованих стратегија задржавања, као што су циљане промоције, персонализоване понуде и награде за лојалност. На пример, компанија може да користи МЛ да идентификује клијенте који су у опасности од одбацивања и понуди им посебне попусте или подстицаје како би их охрабрила да остану. Ово помаже предузећима да задрже вредне купце и изграде дугорочне односе.
13. Развој производа и иновације:
Машинско учење може да пружи вредне увиде који подстичу развој производа и иновације. Анализом повратних информација купаца, образаца коришћења и тржишних трендова, МЛ модели могу идентификовати могућности за нове производе или побољшања постојећих. Предузећа могу да користе ове информације за развој производа који боље задовољавају потребе и преференције купаца. На пример, технолошка компанија може да користи МЛ да анализира повратне информације корисника о свом софтверу и идентификује функције које клијенти највише траже. Ово омогућава компанији да да приоритет развојним напорима и испоручи производе за које је већа вероватноћа да ће успети на тржишту.
14. Оптимизација ланца снабдевања:
Машинско учење може да оптимизује различите аспекте ланца снабдевања, обезбеђујући да се производи испоручују купцима ефикасно и економично. Анализом података од добављача, логистичких провајдера и продаваца, МЛ модели могу идентификовати уска грла, предвидети потражњу и оптимизовати руте. Ово помаже предузећима да смање трошкове, побољшају време испоруке и повећају задовољство купаца. На пример, продавац може да користи МЛ да предвиди потражњу за различитим производима и прилагоди свој ланац снабдевања у складу са тим, обезбеђујући да су производи доступни када су купцима потребни.
15. Цустомер Инсигхтс анд Аналитицс:
Машинско учење пружа предузећима дубок увид у понашање и преференције купаца. Анализом података из различитих извора, као што су записи о трансакцијама, друштвени медији и интеракције са веб локацијама, МЛ модели могу открити обрасце и трендове који утичу на пословне одлуке. Ово помаже предузећима да боље разумеју своје клијенте и развију стратегије које су у складу са њиховим потребама и преференцијама. На пример, продавац може да користи МЛ да анализира обрасце куповине и идентификује трендове, као што је повећана потражња за одрживим производима. Ове информације могу водити развој производа, маркетинг и напоре за управљање залихама.
16. Искуства проширене стварности (АР) и виртуелне стварности (ВР).:
Машинско учење игра кључну улогу у развоју доживљаја проширене стварности (АР) и виртуелне стварности (ВР) за клијенте. Ове технологије пружају импресивна и интерактивна искуства која побољшавају процес куповине. На пример, АР апликације могу омогућити купцима да визуелизују како ће намештај изгледати у њиховом дому пре куповине, док ВР може да креира виртуелне изложбене просторе у којима купци могу да истражују производе у реалном окружењу. Алгоритми машинског учења могу анализирати интеракције корисника са овим технологијама како би дали персонализоване препоруке и побољшали целокупно искуство.
17. Мапирање путовања купаца:
Машинско учење може помоћи предузећима да мапирају пут купаца и идентификују кључне тачке додира које утичу на одлуке о куповини. Анализом података из различитих интеракција, као што су посете веб-сајту, ангажмани на друштвеним медијима и посете продавници, МЛ модели могу да створе свеобухватан поглед на пут купца. Ово помаже предузећима да разумеју како се клијенти крећу кроз различите фазе процеса куповине и идентификују могућности за побољшање искуства. На пример, продавац може да користи МЛ да анализира пут корисника и идентификује болне тачке, као што су дуго времена плаћања или збуњујућа навигација, и да предузме кораке за решавање ових проблема.
18. Персонализација у реалном времену:
Машинско учење омогућава персонализацију корисничког искуства у реалном времену. Анализом података у реалном времену, МЛ модели могу прилагодити садржај, препоруке и понуде на основу тренутног контекста и понашања корисника. Ово ствара динамичније и привлачније искуство које се прилагођава потребама и преференцијама купаца. На пример, сајт за е-трговину може да користи МЛ да персонализује почетну страницу за сваког посетиоца, истичући производе који су релевантни за њихова тренутна интересовања и историју прегледања. Ово повећава вероватноћу конверзије и повећава задовољство купаца.
19. Развој производа вођен осећањима:
Машинско учење може анализирати расположење купаца како би информисало развој производа и иновације. Обрадом великих количина текстуалних података из рецензија, друштвених медија и других извора, МЛ модели могу идентификовати уобичајене теме и осећања у вези са производима и услугама. Ово помаже предузећима да разумеју шта се купцима свиђа, а шта не, и да донесу одлуке на основу података како би побољшале своју понуду. На пример, компанија може да користи МЛ да анализира рецензије купаца и идентификује карактеристике које се често хвале или критикују. Ове информације могу водити напоре у развоју производа и осигурати да су нови производи усклађени са преференцијама купаца.
20. Бихевиорална аналитика:
Машинско учење омогућава предузећима да обављају напредну аналитику понашања, стицање увида у то како клијенти комуницирају са њиховим производима и услугама. Анализом података о понашању купаца, као што су обрасци прегледања, стопе кликова и историја куповине, МЛ модели могу да идентификују трендове и обрасце који информишу пословне стратегије. На пример, сајт за е-трговину може да користи МЛ да анализира понашање купаца и идентификује факторе који утичу на одлуке о куповини, као што су рецензије производа, цене и промоције. Ове информације могу да усмеравају напоре у маркетингу, продаји и развоју производа.
21. Гласовни асистенти и паметни уређаји:
Машинско учење покреће гласовне асистенте и паметне уређаје који побољшавају корисничко искуство. Гласовни асистенти као што су Гоогле Ассистант, Амазон Алека и Аппле Сири користе МЛ алгоритме да би разумели и одговорили на упите купаца, пружајући згодан и хандс-фрее начин за интеракцију са дигиталним платформама. Паметни уређаји, као што су паметни звучници и системи кућне аутоматизације, користе МЛ да уче из понашања корисника и пружају персонализована искуства. На пример, паметни звучник може да користи МЛ да научи музичке преференције корисника и креира персонализоване листе песама. Ове технологије корисницима олакшавају приступ информацијама и услугама, побољшавајући удобност и задовољство.
22. Предвиђање животне вредности клијента (ЦЛВ).:
Машинско учење може предвидети животну вредност купаца (ЦЛВ), помажући предузећима да идентификују клијенте високе вредности и ефикасно алоцирају ресурсе. Анализом података о понашању купаца, историји куповине и демографији, МЛ модели могу проценити будућу вредност клијента за пословање. Ове информације могу водити маркетиншке стратегије и стратегије задржавања, осигуравајући да предузећа усредсреде своје напоре на клијенте који ће вероватно генерисати највећу вредност. На пример, продавац може да користи МЛ да идентификује купце са високим ЦЛВ и понуди им персонализоване промоције и награде како би подстакао поновне куповине.
23. Праћење и ангажовање друштвених медија:
Машинско учење може анализирати податке друштвених медија како би пратило расположење и ангажовање купаца. Обрађујући велике количине постова, коментара и интеракција на друштвеним мрежама, МЛ модели могу идентификовати трендове, осећања и утицајне људе који утичу на бренд. Ово помаже предузећима да разумеју како клијенти перципирају њихове производе и услуге и да се ефикасније сарађују са њима. На пример, компанија може да користи МЛ за анализу података друштвених медија и идентификацију кључних утицајних људи који воде разговоре о њиховом бренду. Ове информације могу да усмере маркетинг утицајних људи и напоре за ангажовање друштвених медија.
24. Персонализација садржаја:
Машинско учење омогућава предузећима да персонализују садржај за сваког купца, стварајући привлачније и релевантније искуство. Анализом података о преференцијама, понашању и интеракцијама купаца, МЛ модели могу препоручити садржај који је у складу са интересовањима корисника. На пример, веб локација са вестима може да користи МЛ да персонализује почетну страницу за сваког посетиоца, наглашавајући чланке који су релевантни за њихова интересовања и историју читања. Ово повећава ангажовање и подстиче клијенте да проводе више времена на платформи.
25. Предвиђање одлива купаца:
Машинско учење може предвидети одлив купаца, помажући предузећима да идентификују клијенте који су у опасности да оду и предузму проактивне мере да их задрже. Анализом података о понашању купаца, интеракцијама и повратним информацијама, МЛ модели могу да идентификују обрасце који указују на потенцијални одлив. Ове информације могу да усмеравају стратегије задржавања, као што су персонализоване понуде, циљане промоције и побољшана корисничка подршка. На пример, услуга претплате може да користи МЛ да идентификује купце који ће вероватно отказати претплату и понудити им посебне подстицаје да остану.
26. Продајна прогноза:
Машинско учење може побољшати предвиђање продаје анализом историјских података о продаји, тржишних трендова и других фактора. МЛ модели могу да предвиде будућу продају са већом прецизношћу, помажући предузећима да ефикасније планирају своје стратегије залиха, маркетинга и продаје. На пример, продавац може да користи МЛ за предвиђање продаје за различите категорије производа и прилагођавање нивоа залиха у складу са тим, обезбеђујући да имају праве производе на залихама како би задовољили потражњу купаца.
27. Сегментација клијената:
Машинско учење омогућава предузећима да ефикасније сегментирају своју корисничку базу, креирајући циљане маркетиншке и продајне стратегије. Анализом података о понашању купаца, демографији и преференцијама, МЛ модели могу идентификовати различите сегменте купаца са сличним карактеристикама. Ово помаже предузећима да прилагоде своје маркетиншке поруке и понуде сваком сегменту, повећавајући вероватноћу ангажовања и конверзије. На пример, продавац може да користи МЛ да сегментира своју базу купаца у различите групе, као што су чести купци, повремени купци и купци који први пут долазе, и да креира персонализоване маркетиншке кампање за сваку групу.
28. Препоруке производа:
Машинско учење може побољшати препоруке производа анализом података о понашању, преференцијама и интеракцијама купаца. МЛ модели могу идентификовати производе који ће вероватно бити од интереса за сваког купца и дати персонализоване препоруке. На пример, сајт за е-трговину може да користи МЛ за препоруку производа на основу историје прегледања корисника, историје куповине и сличних профила купаца. Ово повећава вероватноћу додатне куповине и побољшава целокупно искуство куповине.
29. Анализа повратних информација купаца:
Машинско учење може анализирати повратне информације клијената да би се идентификовале заједничке теме, осећања и области за побољшање. Обрадом великих количина текстуалних података из рецензија, анкета и друштвених медија, МЛ модели могу пружити вредан увид у мишљења и искуства купаца. Ово помаже предузећима да разумеју шта се купцима свиђа, а шта не, и да донесу одлуке засноване на подацима за побољшање својих производа и услуга. На пример, компанија може да користи МЛ да анализира повратне информације купаца и идентификује проблеме који се понављају, као што су дефекти производа или лоша корисничка услуга, и да предузме кораке за решавање ових проблема.
30. Оптимизација путовања клијената:
Машинско учење може да оптимизује пут корисника анализом података о интеракцијама и понашању купаца. МЛ модели могу да идентификују кључне тачке додира и болне тачке на путовању корисника, помажући предузећима да побољшају целокупно искуство. На пример, сајт за е-трговину може да користи МЛ да анализира пут корисника и идентификује факторе који утичу на одлуке о куповини, као што су навигација веб сајтом, информације о производу и процес плаћања. Ове информације могу да усмере побољшања веб локације и корисничког искуства, повећавајући вероватноћу конверзије и задовољство.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Колико је обично потребно да се науче основе машинског учења?
- Који алати постоје за КСАИ?
- Како да поставим ограничења на количину података који се прослеђују у тф.Принт да бих избегао генерисање претерано дугих датотека евиденције?
- Како могу/треба да се пријавим за Гоогле Цлоуд у контексту овог курса да бих испробао приказане ствари?
- Шта је машина за вектор подршке?
- Колико је почетнику тешко направити модел који може помоћи у потрази за астероидима?
- Да ли би машинско учење могло да превазиђе пристрасност?
- Шта је регуларизација?
- Да ли постоји тип обуке као модел вештачке интелигенције у коме се истовремено примењују и приступи учењу под надзором и без надзора?
- Како се учење одвија у системима машинског учења без надзора?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг