ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग के 11 वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग

कोविड-19 महामारी के बाद ई-कॉमर्स बाजार में तूफान आ गया है, जिससे ऑनलाइन खर्च में 55% की वृद्धि हुई है ।

अधिक शॉपिंग कार्ट पीछे छूट जाते हैं। ग्राहक का विश्वास जीतना अधिक कठिन है। प्रतिस्पर्धा कड़ी है.

ब्रांड प्रतिद्वंद्वियों पर बढ़त हासिल करने के लिए उन्नत तकनीक की ओर रुख कर रहे हैं, जिसमें ईकॉमर्स के लिए मशीन लर्निंग का विकास अग्रणी है। ग्राहकों को समझना और उनके अगले कदम का अनुमान लगाना केंद्रीय है।

इस ब्लॉग में, हम ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग के 11 प्रमुख उपयोग के मामलों को देखते हैं जो वर्तमान में चलन स्थापित कर रहे हैं। यदि आप अंतर्निहित तकनीक से परिचित हैं, तो बेझिझक अगले दो अनुभागों को छोड़ दें और सीधे इन गर्म विषयों पर विचार करें।

सामग्री अवलोकन

• मशीन लर्निंग कैसे काम करती है - मूल बातें
• ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग के प्रकार
• ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग के वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग
• ऊपर लपेटकर

मशीन लर्निंग कैसे काम करती है - मूल बातें

मशीन लर्निंग, या एमएल, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना, डेटा से सीखने और समय के साथ इस सीखने को परिष्कृत करने में सक्षम बनाता है।

एमएल का सार एल्गोरिदम डिजाइन करने में निहित है - कंप्यूटर के लिए निर्देश - जो सूचित भविष्यवाणियां या निर्णय ले सकते हैं।

मशीन लर्निंग को मछली को कंप्यूटर सिखाने के समान समझें। प्रारंभ में, हम इसे एक मछली पकड़ने वाली छड़ी (एल्गोरिदम) देते हैं और इसे मछली पकड़ना सिखाते हैं (डेटा के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करना)। एक बार जब यह सीख लेता है, तो यह समुद्र के किसी भी हिस्से में स्वयं मछली पकड़ सकता है (भविष्यवाणियां या निर्णय ले सकता है) (नया डेटा)।

डेटा का यह विशाल महासागर कई रूप ले सकता है, संरचित प्रकार जैसे लेनदेन रिकॉर्ड या जनसांख्यिकीय आँकड़े से लेकर ईमेल, ग्राहक समीक्षा, सोशल मीडिया पोस्ट, क्लिकस्ट्रीम डेटा, चित्र और वीडियो जैसे असंरचित डेटा तक।

एमएल भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक और वास्तविक समय डेटा दोनों का उपयोग कर सकता है। हम जितना अधिक विविध और उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा प्रदान करते हैं, हमारा कंप्यूटर भविष्यवाणी करने और निर्णय लेने में उतना ही बेहतर हो जाता है।

एमएल ने विभिन्न उद्योगों में अपना रास्ता खोज लिया है। इसका उपयोग नेटफ्लिक्स पर वैयक्तिकृत सामग्री अनुशंसाओं, Google मानचित्र पर सटीक आगमन समय, जेपी मॉर्गन चेज़ में संदिग्ध लेनदेन का पता लगाने, वॉलमार्ट में मांग का पूर्वानुमान लगाने, सिरी द्वारा भाषा समझने, टेस्ला के स्वायत्त वाहनों के लिए सुरक्षा संवर्द्धन और उससे आगे के लिए किया जाता है।

ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग के प्रकार

ईकॉमर्स और विभिन्न उद्योगों में मशीन लर्निंग के पांच मुख्य प्रकार हैं:

1. पर्यवेक्षित शिक्षण : यह प्रकार लेबल किए गए डेटा (डेटा और संबंधित उत्तर) का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी में ग्राहक खरीद इतिहास (विशेषताएं) और क्या ग्राहक बना रहा या चला गया (लेबल) पर एक मॉडल का प्रशिक्षण शामिल हो सकता है। सामान्य एल्गोरिदम में रैखिक प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष और समर्थन वेक्टर मशीनें शामिल हैं।

   
   

2. अनसुपरवाइज्ड लर्निंग : पर्यवेक्षित लर्निंग के विपरीत, यह दृष्टिकोण बिना लेबल वाले डेटा में छिपे हुए पैटर्न को खोजने के लिए मशीन पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण ई-कॉमर्स व्यवसाय के ग्राहकों को इन समूहों को पूर्वनिर्धारित किए बिना, क्रय व्यवहार के आधार पर समूहों में विभाजित करने में मदद कर सकता है। इस श्रेणी में, के-मीन्स क्लस्टरिंग और प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम हैं।

   
   

3. सुदृढीकरण सीखना : यह प्रकार परीक्षण और त्रुटि के बारे में अधिक है। मशीन अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करती है और पुरस्कार और दंड के आधार पर निर्णय लेना सीखती है। इसका उपयोग गोदाम लेआउट को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, सीखे गए प्लेसमेंट के माध्यम से आइटम पुनर्प्राप्ति समय को कम करके। यहां एक सामान्य एल्गोरिदम क्यू-लर्निंग है।

   
   

4. जेनरेटिव एआई । जेनरेटिव एआई एक प्रकार की अप्रशिक्षित शिक्षा है जो अपने प्रशिक्षण सेट के समान नए डेटा बिंदु बनाने की क्षमता के कारण सामने आती है। एक ईकॉमर्स साइट नए उत्पाद डिज़ाइन या यथार्थवादी आभासी मॉडल छवियां बनाने के लिए इस तकनीक का लाभ उठा सकती है। GAN (जेनरेटेड एडवरसैरियल नेटवर्क) लोकप्रिय मॉडल हैं।

   
   

5. डीप लर्निंग : एमएल का यह रूप मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित है और बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने में विशेष रूप से अच्छा है। डीप लर्निंग मॉडल कच्चे इनपुट से उत्तरोत्तर उच्च-स्तरीय सुविधाओं को निकालने के लिए कई परतों (इसलिए 'डीप') के साथ 'न्यूरल नेटवर्क' का उपयोग करते हैं। ईकॉमर्स मशीन लर्निंग में, इस पद्धति का उपयोग छवि पहचान (छवियों में उत्पादों की पहचान करना) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (मानव भाषा में ग्राहकों की पूछताछ को समझना और जवाब देना) के लिए किया जाता है। यह चैटबॉट्स और उत्पाद अनुशंसा प्रणालियों के पीछे की तकनीक है।

   
   

ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग

ईकॉमर्स में एमएल के लिए 11 प्रमुख उपयोग मामलों की हमारी सूची पर जाने से पहले, आइए देखें कि कैसे कुछ उद्योग दिग्गजों ने एमएल को अपने कस्टम ईकॉमर्स समाधानों के साथ प्रभावी ढंग से मिश्रित किया है:

1. अमेज़ॅन ने अपने एमएल-संचालित अनुशंसा इंजन के साथ ईकॉमर्स में क्रांति ला दी है जो इसकी बिक्री का 35% बढ़ा रहा है। बड़े डेटा की शक्ति का उपयोग करते हुए, अमेज़ॅन भी हर 10 मिनट में कीमतों को समायोजित करता है, जिससे लाभ में 25% की वृद्धि होती है ।

   
   

2. अलीबाबा नकली उत्पादों का पता लगाने और उन्हें फ़िल्टर करने के लिए ईकॉमर्स के लिए एमएल का लाभ उठाता है। इससे विश्वास बढ़ा है और विवाद कम हुए हैं।

   
   

3. Pinterest प्रत्येक पिन की सामग्री की जांच करने के लिए कंप्यूटर विज़न तकनीक का उपयोग करता है। यह अपमानजनक और भ्रामक सामग्री को फ़िल्टर करने, विज्ञापन स्थिति को अनुकूलित करने और दैनिक आधार पर लगभग 300 बिलियन पिन व्यवस्थित करने में मदद करता है।

   
   

4. चीन के सबसे बड़े ऑनलाइन खुदरा विक्रेताओं में से एक, JD.com ने एक अति-कुशल आपूर्ति श्रृंखला बनाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया। इस तकनीक ने उनकी खरीद स्वचालन दर को 85% तक बढ़ा दिया , जबकि इन्वेंट्री टर्नओवर को लगभग एक महीने तक कम कर दिया।

   
   

5. असोस ने राजस्व में तीन गुना वृद्धि देखी और रिटर्न से होने वाला घाटा आधा कर दिया।

   
   

6. यूनीक्लो वॉयस रिकग्निशन और एमएल का उपयोग करके ग्राहकों को उनके स्मार्टफोन पर खोजी गई वस्तुओं को तुरंत ढूंढने के लिए नजदीकी स्टोर तक ले जाता है।

   
   

7. डॉलर शेव क्लब डेटा और एमएल की शक्ति का उपयोग करके यह अनुमान लगाता है कि ग्राहक क्या डीएससी उत्पाद खरीद सकते हैं।

ईकॉमर्स चुनौतियाँ और लक्ष्य समान पैमाने पर प्रतिबिंबित होते हैं, पैमाने की परवाह किए बिना। महामारी से उत्पन्न मंदी के बावजूद, विशेषज्ञों का अनुमान है कि ईकॉमर्स बाजार केवल तीन वर्षों में 8.1 ट्रिलियन डॉलर से अधिक हो जाएगा। जगह भरती जा रही है.

ईकॉमर्स व्यवसाय मालिकों के लिए, रुझानों पर नज़र रखना कोई विकल्प नहीं है; यह एक की आवश्यकता है।

तो, आज ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग को तैनात करने के लिए हमारी अंतिम मार्गदर्शिका यहां दी गई है:

1. बुद्धिमान खोज समाधान - वे जो चाहते हैं उसे वितरित करना

जब ग्राहक खोज बार सक्रिय करते हैं, तो संभवतः वे खरीदारी करने के लिए तैयार होते हैं। "सीमित-संस्करण रोज़ गोल्ड iPhone 13" जैसी विस्तृत क्वेरी खरीदारी के स्पष्ट इरादे के बारे में है। लेकिन उनकी हताशा की कल्पना करें जब असंबद्ध गुलाबी सोने की घड़ियाँ या बालियाँ परिणाम को अव्यवस्थित कर देती हैं।

वैकल्पिक रूप से, ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जहां एक ग्राहक ने अपने दोस्त के घर पर एक अनोखा लैंप देखा है और वह भी वैसा ही लैंप चाहता है। लेकिन, वे "औद्योगिक लॉफ्ट स्टाइल आयरन केज डेस्क लैंप" का सटीक नाम जाने बिना उसकी खोज कैसे करते हैं?

ईकॉमर्स मशीन लर्निंग द्वारा सशक्त स्मार्ट खोज, खेल को बदल देती है। यह प्रासंगिक परिणाम देता है और टाइपो त्रुटियों को सहजता से ठीक करता है, "Nkie" को "Nike" के रूप में व्याख्या करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आपका ग्राहक सही दौड़ने वाले जूतों से न चूके।

एमएल सुपरचार्ज कई तरीकों से खोज करते हैं:

• उत्पाद विवरण और छवि पहचान का उपयोग करके स्वचालित रूप से उत्पाद श्रेणियां और विवरण सुझाना
• जैसे ही उपयोगकर्ता खोज बार में टाइप करना शुरू करते हैं, स्वतः पूर्ण होने की सुविधा मिलती है
• वर्तनी संबंधी त्रुटियों को तत्काल ठीक करना
• दृश्य खोज को सशक्त बनाना, जहां ग्राहक तस्वीरें अपलोड करते हैं और सिस्टम उपलब्ध निकटतम मिलान वाली वस्तुओं को ढूंढता है
• छवियों के भीतर अलग-अलग तत्वों का पता लगाना और उन्हें स्टैंडअलोन खोज आइटम के रूप में उपयोग करना
• ध्वनि-सक्रिय खोजों को सुविधाजनक बनाना

2. वैयक्तिकृत उत्पाद अनुशंसाएँ- कस्टम-तैयार की गई खरीदारी

मान लीजिए, ईबे पर अपनी नवीनतम खरीदारी को याद रखें। इससे पहले कि आपकी उंगलियां खोज बार पर आएं, अनुकूलित सुझाव दिखाई देने लगते हैं। ईबे को आपके मन की बात कैसे पता चली? इसका रहस्य स्मार्ट डेटा व्याख्या है।

एमएल के विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके, ईकॉमर्स प्लेटफॉर्म ग्राहक के ब्राउज़िंग इतिहास, पिछली खरीदारी, शॉपिंग कार्ट सामग्री और यहां तक कि समान उपयोगकर्ताओं के व्यवहार का विश्लेषण कर सकते हैं। यह विश्लेषण पूर्वानुमानित उत्पाद सुझावों की ओर ले जाता है। इसलिए, जब आप पुराने विनाइल रिकॉर्ड के लिए ब्राउज़ करते हैं, तो आपको यादृच्छिक रसोई उपकरणों की तुलना में रिकॉर्ड प्लेयर या विनाइल सफाई किट जैसे संबंधित आइटम दिखाए जाने की अधिक संभावना होती है।

ऐसे अनुशंसा इंजनों के पीछे यांत्रिकी निम्नलिखित है:

• भीड़ से सीखना - सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग : यह तकनीक उपयोगकर्ता की पिछली खरीदारी आदतों के साथ-साथ समान रुचि वाले अन्य खरीदारों द्वारा चुने गए विकल्पों को भी देखती है। उदाहरण के लिए, यदि खरीदार ए ने हेमिंग्वे, फिट्जगेराल्ड और सेलिंगर की किताबें खरीदी हैं, और खरीदार बी ने हेमिंग्वे और फिट्जगेराल्ड को चुना है, तो इसका कारण यह है कि बी भी सैलिंगर का थोड़ा आनंद ले सकता है।

  
  

• सामग्री सर्वश्रेष्ठ जानती है - सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग : यह विधि उत्पाद सुविधाओं के विश्लेषण पर भरोसा करते हुए उन चीज़ों से मिलती-जुलती वस्तुओं का सुझाव देती है जिनमें उपयोगकर्ता ने पहले रुचि दिखाई है। यदि कोई ग्राहक उच्च-मेगापिक्सेल कैमरे पर विचार कर रहा है, तो सिस्टम अन्य उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरों का सुझाव दे सकता है।

  
  

• दोनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ - हाइब्रिड सिस्टम : सामग्री और सहयोगी फ़िल्टरिंग का संयोजन, हाइब्रिड सिस्टम और भी अधिक सटीक सुझाव उत्पन्न कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स एक हाइब्रिड दृष्टिकोण का उपयोग करता है जो उपयोगकर्ता के व्यवहार और फिल्म की विशेषताओं दोनों को ध्यान में रखता है।

  
  

• डीप डाइव - डीप लर्निंग तकनीक : कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन) या रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (आरएनएन) जैसी अधिक जटिल तकनीकें डेटा में गहराई से उतरती हैं, ऐसे पैटर्न ढूंढती हैं जो पारंपरिक तकनीकों से छूट सकते हैं। वे 'अंतर्ज्ञान' हैं जो सुझाव देते हैं कि कैंपिंग गियर की खोज करने वाले ग्राहक को लंबी पैदल यात्रा के जूते की भी आवश्यकता हो सकती है।

सेल्सफोर्स इस बात पर प्रकाश डालता है कि जब खरीदार किसी अनुशंसित उत्पाद पर क्लिक करते हैं तो साइट पर रुकने का समय 2.9 मिनट से बढ़कर औसतन 12.9 मिनट हो जाता है। साथ ही, यदि कोई साइट उत्पाद सुझाव पेश करती है तो उसकी वापसी ग्राहक दर 56% बढ़ जाती है।

मैकिन्से ने इसे रेखांकित करते हुए खुलासा किया कि एल्गोरिदम-संचालित सिफारिशें स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म पर देखने के 75% विकल्पों को प्रभावित करती हैं और अमेज़ॅन की 35% खरीदारी को प्रभावित करती हैं।

3. स्मार्ट मूल्य निर्धारण - लाभ को अधिकतम करने के लिए सही मूल्य निर्धारित करना

मूल्य निर्धारण कोई आसान काम नहीं है. यह प्रतिद्वंद्वियों, मौसमों, बाजार में बदलाव, स्थानीय मांग और यहां तक कि मौसम पर भी नजर रखने की मांग करता है।

जब आप अंतरराष्ट्रीय स्तर पर जहाज भेजते हैं, तो कार्य एक पहेली में बदल जाता है, जिसमें स्थानीय नियम, शिपिंग लागत और क्षेत्रीय बाजार दर जैसे कारक शामिल होते हैं।

फिर भी, कीमत निर्णायक है. प्रतिस्पर्धियों से थोड़ी सी भी बढ़त ग्राहकों को अपनी कार्ट छोड़ने के लिए प्रेरित कर सकती है।

बिक्री में गिरावट होने पर निश्चित कीमतों और जल्दबाजी में मार्कडाउन से चिपके रहने के बजाय, एक समाधान है - मशीन लर्निंग द्वारा निर्देशित मूल्य समायोजन। वे प्रमुख कीमतों का पूर्वानुमान लगाने में मदद करते हैं, यह पता लगाने में मदद करते हैं कि कब छूट की आवश्यकता है, या परिपक्व होने पर अधिक बिक्री का आग्रह करते हैं।

ईकॉमर्स के लिए मशीन लर्निंग के साथ, सभी प्रभावित करने वाले कारकों का तुरंत मूल्यांकन किया जा सकता है, जिससे आपकी साइट पर गतिशील मूल्य निर्धारण सक्षम हो सकता है।

4. ग्राहक विभाजन- अद्वितीय ग्राहकों के लिए अद्वितीय अनुभव बनाना

आइए पीछे हटें और ग्राहकों से भरे एक स्टोर की कल्पना करें, प्रत्येक खरीदारी की आदतों, प्राथमिकताओं और बजट में अद्वितीय है। इस विविधता को संबोधित करना कठिन लग सकता है। लेकिन ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग ग्राहक विभाजन के साथ इसे सरल बनाता है, व्यक्तिगत विपणन के लिए साझा लक्षणों के आधार पर ग्राहकों को समूहित करता है।

पुस्तक-प्रेमी वफ़ादार ग्राहक एमिली को ही लें। मशीन लर्निंग, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स जैसी तकनीकों का लाभ उठाते हुए, उसके ग्राहक जीवन भर मूल्य (सीएलवी) की गणना करता है। यह भविष्यवाणी करता है कि एमिली कस्टम-निर्मित वफादारी कार्यक्रम पर सकारात्मक प्रतिक्रिया दे सकती है। भविष्यवाणी सटीक बैठती है, जिससे एमिली की खरीदारी दोगुनी हो जाती है और आपके विपणन प्रयास की लागत-दक्षता बढ़ जाती है।

फिर जॉन से मिलें, एक छिटपुट खरीदार जो व्यपगत ग्राहक बनने की कगार पर है, जैसा कि एमएल के मंथन भविष्यवाणी एल्गोरिदम द्वारा पहचाना गया है। उसके पसंदीदा आउटडोर गियर पर समय पर छूट की पेशकश करने से उसकी रुचि फिर से बढ़ जाती है, जिससे संभावित ग्राहक हानि बच जाती है।

ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग आपके ग्राहकों की स्पष्ट तस्वीर पेश करके आपके स्टोर में एक वैयक्तिकृत स्पर्श जोड़ता है। यह इसे एक आकार-सभी के लिए फिट मॉडल से "मेरे लिए बने" गंतव्य में बदल देता है, यह सुनिश्चित करता है कि वफादार एमिली से लेकर ढुलमुल जॉन तक सभी को वह मिल जाए जिसकी उन्हें आवश्यकता है।

5. चैटबॉट्स - उनकी उंगलियों पर निर्बाध ग्राहक सेवा

ग्राहक सहायता का प्रबंधन करना कोई स्पष्ट मामला नहीं है। मानव कर्मचारियों पर बहुत अधिक निर्भर रहने से आपके पास पूछताछ संभालने वाली एक बड़ी, महँगी टीम रह जाएगी जिसका समाधान अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न पृष्ठ द्वारा किया जा सकता है। लेकिन पूरी तरह से स्वचालित प्रणाली में मानवीय स्पर्श का अभाव है, जिससे ग्राहकों को निराशा हो सकती है।

एमएल-संचालित चैटबॉट एक आदर्श समाधान के रूप में उभरे हैं। वे लागत प्रभावी हैं, चौबीसों घंटे पेरोल के बिना चौबीसों घंटे सहायता प्रदान करते हैं। और वे आपके औसत उत्तरदाताओं से अधिक हैं। उपयोगकर्ता प्रोफाइल और पिछले व्यवहार से सीखकर, वे उत्तर तैयार करते हैं, जिससे रूपांतरण की संभावना बढ़ जाती है।

गहन शिक्षा और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण से लैस, स्मार्ट चैटबॉट आपके ग्राहक सेवा सैनिकों के रूप में कार्य करते हैं। वे सवालों के जवाब देते हैं, शिकायतों को संभालते हैं, उत्पादों का सुझाव देते हैं, भुगतान की प्रक्रिया करते हैं और डिलीवरी को ट्रैक करते हैं। वे अपने काम में अच्छे हैं।

इसके अलावा, चैटबॉट बेहतर होते जा रहे हैं। वे न केवल यह समझना सीख रहे हैं कि ग्राहक क्या कहता है, बल्कि यह भी समझना सीख रहे हैं कि वे इसे कैसे कहते हैं। भावना विश्लेषण और भावनात्मक एआई के साथ, एक चैटबॉट एक उपकरण से कहीं अधिक बन जाता है। वह श्रोता, सहानुभूति रखने वाला बन जाता है। यह ग्राहक सेवा को कुछ और चीज़ में बदल देता है। नीचे अन्वेषण करें.

6. भावना विश्लेषण - ग्राहक जुड़ाव में सुधार के लिए भावनाओं को समझना

ग्राहक बात करते हैं. समीक्षाओं में, सोशल मीडिया पर, वे विचार प्रकट करते हैं, जो अक्सर भावनाओं में डूबे होते हैं। "पेज-टर्नर," वे कहते हैं, या "सर्दियों में जीवनरक्षक।" सिर्फ शब्द नहीं, बल्कि संतुष्टि या उसकी कमी के संकेत। अब उस व्यवसाय की कल्पना करें जो इसे सुनता है और उत्तर देता है।

और डेटा के पहाड़ों के नीचे दबी एक अकेली शिकायत के बारे में क्या? उत्पाद में गड़बड़ी, हताशा में प्रसारित। शोर के बीच कोई व्यवसाय इस सिग्नल को कैसे पकड़ सकता है?

यहीं पर ईकॉमर्स मशीन लर्निंग द्वारा संचालित भावना विश्लेषण कदम रखता है।

भावना विश्लेषण शब्दों के अंतर्निहित भावनात्मक स्वर को पहचानता है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि व्यवसाय ग्राहकों की भावनाओं को समझता है, "बुरा नहीं" की व्याख्या अंगूठे के रूप में की जाती है।

एनएलपी, गहन शिक्षण और कुछ एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करके, भावना विश्लेषण आपके ईकॉमर्स व्यवसाय को विभिन्न तरीकों से मदद कर सकता है। यह पेशकशों को परिष्कृत करने के लिए अंतर्दृष्टि के लिए उत्पाद समीक्षाओं और टिप्पणियों को समझता है, विपणन अभियानों के लिए सार्वजनिक प्रतिक्रिया को मापने के लिए सोशल मीडिया चर्चा पर नज़र रखता है, और संतुष्टि के स्तर को बढ़ाने के लिए ग्राहक सेवा बाधाओं का पता लगाता है।

लेकिन वह सब नहीं है। चैटबॉट में शामिल होने पर भावना विश्लेषण अधिक उल्लेखनीय कार्य कर सकता है। यह आपके बॉट को महसूस करने की क्षमता देता है। और यहां बताया गया है कि आप अपने भावनात्मक रूप से बुद्धिमान चैटबॉट से क्या प्राप्त कर सकते हैं:

• अनुरूप ग्राहक अनुभव : ये बॉट ग्राहक चैट में टोन, भावना और भावनाओं को पढ़ते हैं, फिट होने के लिए प्रतिक्रियाओं को ट्यून करते हैं। परिणाम एक अधिक सहानुभूतिपूर्ण, वैयक्तिकृत ग्राहक अनुभव है जो वफादारी और संतुष्टि को बढ़ाता है।

  
  

• सक्रिय वार्तालाप : वे प्रतीक्षा करने और देखने वाले प्रकार के नहीं हैं। ये बॉट ग्राहकों को उनके ब्राउज़िंग व्यवहार या पिछले इंटरैक्शन के आधार पर संलग्न करते हैं, और अपसेल या क्रॉस-सेल का एक स्मार्ट तरीका प्रदान करते हैं।

  
  

• आकर्षक प्रतिक्रिया : वे अच्छे श्रोता होते हैं, ग्राहकों की पसंद और नापसंद के बारे में स्पष्ट जानकारी देने के लिए आकर्षक तरीके से उनकी राय एकत्र करते हैं।

  
  

• कार्ट रिकवरी : भावनात्मक रूप से बुद्धिमान बॉट परित्यक्त कार्ट वाले ग्राहकों को पिंग करते हैं, खरीदारी पूरी करने के लिए हाथ या कारण की पेशकश करते हैं।

  
  

• ट्रेंड स्पॉटिंग : ये बॉट महान ट्रेंड-स्पॉटर हैं, जो ग्राहकों की बातचीत में पैटर्न ढूंढते हैं और उत्पादों, सेवाओं या ग्राहक सहायता को बेहतर बनाने के लिए उपयोगी इनपुट प्रदान करते हैं।

  
  

• ग्राहक रखवाले : वे असंतोष पर भी नजर रखते हैं, असंतुष्ट ग्राहकों को भावना विश्लेषण से पकड़ते हैं और उनके मंथन को रोकने के लिए सही समय पर प्रस्ताव या संदेश देते हैं।

7. ओमनीचैनल रणनीतियाँ - ग्राहकों तक वहीं पहुँचना जहाँ वे हैं

मार्केटिंग के रंगमंच में, ओम्नीचैनल एक प्रमुख भूमिका निभाता है। सही ढंग से किया गया, यह उच्च प्रतिधारण, रूपांतरण दर और राजस्व वृद्धि को अनलॉक करता है। लेकिन रहस्य अधिक जनशक्ति में नहीं है - यह मशीन लर्निंग में है।

उदाहरण के लिए, एक ग्राहक जो उपकरणों के बीच स्विच करता है, स्टोर में शर्ट खरीदने से पहले ऑनलाइन शर्ट ब्राउज़ करता है। एमएल इस यात्रा को छाया की तरह चलाता है, और सभी प्लेटफार्मों पर पूरी तस्वीर कैप्चर करता है। यह डिवाइस साइलो को तोड़ते हुए एकल, एकीकृत ग्राहक प्रोफ़ाइल तैयार करता है।

किसी और की कल्पना कीजिए जिसने पोशाकों से भरी गाड़ी छोड़ दी। एमएल इसे एक चूका हुआ अवसर नहीं बनने देता। यह एक वैयक्तिकृत ईमेल अनुस्मारक, या एक कस्टम ऑफ़र ट्रिगर करता है, जो खरीदार को पूरा होने की ओर प्रेरित करता है।

यह ईकॉमर्स के लिए मशीन लर्निंग है जो ग्राहक के व्यवहार की नब्ज पर आपकी उंगली रखता है। यह नोट करता है कि कौन से विज्ञापन क्लिक करते हैं, कौन सी सामग्री आकर्षित करती है, और कौन से ईमेल खुलते हैं, इन सभी को अपने समीकरणों में शामिल करता है। और यह विश्लेषण तक ही सीमित नहीं है; यह सीखता है, भविष्यवाणी करता है और वैयक्तिकृत करता है।

8. सामाजिक वाणिज्य-बिक्री के अवसरों का दोहन करने के लिए सामाजिक शक्ति का उपयोग करना

सोशल कॉमर्स नई बड़ी चीज़ है. यह उस सामाजिक बातचीत के साथ ऑनलाइन शॉपिंग का मिश्रण है जिसे हम सभी पसंद करते हैं। स्टेटिस्टा का अनुमान है कि 2026 तक सोशल कॉमर्स की बिक्री 2.9 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच सकती है ।

सोशल मीडिया पर लोग पारंपरिक विज्ञापनों के प्रशंसक नहीं हैं। कई लोग उन्हें कष्टप्रद पाते हैं। इन्फ्लुएंसर मार्केटिंग हब का कहना है कि मुख्य बात विज्ञापनों को सोशल मीडिया पोस्ट में एकीकृत करना है। उन्हें केवल बिक्री ही नहीं, बल्कि उपयोगी और दिलचस्प भी बनाएं।

कैसे? ईकॉमर्स के लिए मशीन लर्निंग इसका उत्तर है।

एमएल चुपचाप डेटा के पहाड़ों - लाइक, शेयर, पिन, रीट्वीट, कमेंट - को सार्थक अंतर्दृष्टि में बदल देता है। वह कारीगर कॉफ़ी जिसे ग्राहक कभी नहीं जानता था कि उसे चाहिए? एमएल इसे अपने फ़ीड में लाता है, इसमें कोई अनुमान शामिल नहीं है।

यह उपयोगकर्ताओं की पसंद के बीच संबंध बनाता है। यह समझता है कि यदि आपको हाथ से बने साबुन पसंद हैं, तो आप जैविक चेहरे के तेल का भी आनंद ले सकते हैं। यदि आप देहाती घर की सजावट में रुचि रखते हैं, तो हाथ से नक्काशीदार लकड़ी की घड़ी के बारे में क्या ख़याल है?

सोशल मीडिया में, एमएल ग्राहकों को सही फिट के लिए मार्गदर्शन कर सकता है। क्या यह प्रभावशाली नहीं है?

9. बिल्कुल सही इन्वेंटरी-आदर्श उत्पाद मिश्रण के लिए स्टॉकिंग स्मार्ट

इन्वेंटरी प्रबंधन एक शतरंज का खेल है जहां दूरदर्शिता महत्वपूर्ण है। इसके लिए डेटा और बाज़ार परिदृश्य की रणनीतिक समझ की आवश्यकता है।

एक अत्यधिक भरा हुआ गोदाम उन फंडों को जोड़ता है जो आपके व्यवसाय को आगे बढ़ा सकते हैं। खराब होने वाली या जल्दी मूल्यह्रास वाली वस्तुओं के लिए, हर दिन वे स्थिर होती हैं, उनका मूल्य कम हो जाता है। अंतिम ग़लत कदम? खाली उत्पाद अलमारियों के साथ सूखा नकदी प्रवाह।

एक सफल ऑनलाइन स्टोर चलाने का मतलब है अपने टुकड़ों को बुद्धिमानी से नियंत्रित करना: स्टॉक की निगरानी करना, वस्तुओं को फिर से व्यवस्थित करना, मांग के रुझान की भविष्यवाणी करना, ठेकेदारों के साथ समन्वय करना, निर्माताओं, आपूर्तिकर्ताओं, मेल सेवाओं के साथ संपर्क करना और राजस्व का प्रबंधन करना।

यह एक बार फिर से है जहां ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग चमकती है।

यह ऐतिहासिक डेटा के विशाल डेटाबेस पर भरोसा करते हुए, आपकी इन्वेंट्री के प्रत्येक टुकड़े को देखता है, आपूर्ति, मांग और नकदी प्रवाह की गतिशीलता का पूर्वानुमान लगाता है।

यह कई आयामों में आपके इन्वेंट्री प्रबंधन निर्णयों का समर्थन करता है:

• जब विशिष्ट वस्तुओं पर धूल जमा हो जाए तो अपसेल का सुझाव देना
• मौसमी या रुझानों से प्रभावित उत्पाद की मांग को पढ़ना, बड़े ऑर्डर का सुझाव देना
• डिलीवरी मार्गों को सुव्यवस्थित करने से लेकर शेड्यूलिंग तक, अपनी आपूर्ति श्रृंखला को अनुकूलित करना
• आपूर्ति, मांग और बाजार स्थितियों के अनुसार कीमतों को समायोजित करने के लिए गतिशील मूल्य निर्धारण लागू करना
• आदर्श स्टॉक स्तर बनाए रखने के लिए पुनर्स्टॉक को स्वचालित करना
• ओवरस्टॉक को रोकने और भंडारण स्थान खाली करने के लिए धीमी गति से चलने वालों की पहचान करना

इसके अलावा, जैसा कि ऊपर बताया गया है, परिष्कृत एमएल प्लेटफॉर्म सोशल मीडिया से डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम हैं। वे रुझानों, वायरल क्षणों और सेलिब्रिटी प्रभाव के माध्यम से छानबीन करते हैं, और व्यवसायों को अगले 'इट' उत्पाद के प्रति सचेत करते हैं। एक लोकप्रिय फैशन आइटम दृश्य पर चमकता है? मशीन लर्निंग इसका पता लगाती है, मांग में वृद्धि का अनुमान लगाती है और इन्वेंट्री समायोजन की सलाह देती है।

कोई और स्टॉकआउट नहीं. कोई मौका नहीं चूका. व्यवसाय इस अवसर का लाभ उठाते हैं और ट्रेंडिंग वस्तुओं का लाभ उठाते हैं।

10. धोखाधड़ी की रोकथाम- आपके व्यावसायिक लेनदेन की सुरक्षा

ई-कॉमर्स पर धोखाधड़ी का भारी असर पड़ता है। चुराए गए क्रेडिट कार्ड के उपयोग से लेकर ग्राहक डेटाबेस उल्लंघनों, या हेरफेर किए गए रिटर्न तक, ईकॉमर्स धोखाधड़ी पैसे को नष्ट कर देती है, विश्वास को खत्म कर देती है और ग्राहकों को दूर ले जाती है।

मशीन लर्निंग सिर्फ धोखाधड़ी का पता लगाने को हल नहीं कर रही है, बल्कि इसे नया रूप दे रही है।

यह 'विसंगति का पता लगाने' का उपयोग करता है, जहां एल्गोरिदम लाखों लेनदेन का विश्लेषण करते हैं, असामान्य लेनदेन का पता लगाते हैं। गति और पैमाने के मामले में यह मानवीय क्षमता से परे एक उपलब्धि है, फिर भी एमएल के लिए यह नियमित है। डिवाइस के प्रकार और स्थान से लेकर समय क्षेत्र तक, एमएल अत्यधिक खर्च, पता बेमेल, अलग-अलग कार्ड के साथ ऑर्डर दोहराने, आश्चर्यजनक अंतरराष्ट्रीय ऑर्डर, या संदिग्ध रिटर्न और समीक्षा जैसी विसंगतियों को चिह्नित करता है।

क्लस्टर विश्लेषण के साथ, एमएल जोखिम भरे ग्राहक खंडों, उत्पादों और अवधियों की पहचान करता है, जिससे व्यवसायों को धोखाधड़ी के प्रयासों के खिलाफ सक्रिय होने का अधिकार मिलता है। और सोशल नेटवर्क विश्लेषण के साथ, यह खातों, उपकरणों और ईमेल के बीच लिंक की मैपिंग और जांच करके समन्वित धोखाधड़ी के छल्ले का पता लगाता है।

इसके अलावा, ईकॉमर्स में एमएल एल्गोरिदम नकली समीक्षाओं को जड़ से खत्म कर देता है। भाषा, आईपी पता, समीक्षा आवृत्ति, या यहां तक कि खरीदारी के बाद बीता हुआ समय - कुछ भी उनकी सतर्क दृष्टि से बच नहीं पाता है।

11. स्मार्ट रिटर्न रणनीतियाँ-रिटर्न को आपके लिए कारगर बनाना

एक-चौथाई ग्राहक, इरादे से, अपनी गाड़ियां पूरी तरह भर लेते हैं, यह जानते हुए कि कुछ लोग शेल्फ पर लौट आएंगे। अनिर्णय का यह नृत्य, ख़राब फिटिंग वाले कपड़ों का डर, या घटिया गुणवत्ता व्यापारियों को महंगा पड़ता है। उपभोक्ता द्वारा देखे बिना, प्रत्येक रिटर्न कार्यों की एक डोमिनोज़ लाइन सेट करता है: सफाई, पुन: पैकेजिंग, और पुनर्विक्रय के लिए तैयार करना। यदि उत्पाद बर्बाद होकर वापस आ गया तो? यह भारी क्षति है.

ईकॉमर्स के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सटीक उत्पाद सुझावों के माध्यम से अतिरिक्त रिटर्न का मुकाबला कर सकते हैं। ऐतिहासिक डेटा और फीडबैक से संभावित विफलताओं की भविष्यवाणी और अवरोधन करते हुए गुणवत्ता नियंत्रण तेज हो जाता है। उत्पाद चित्रण सत्य प्रतीत होता है, जिससे भ्रामक विवरणों से पैदा होने वाले असंतोष पर अंकुश लगता है।

इसके अलावा, एमएल पूर्वानुमान ग्राहक इतिहास, उत्पाद प्रकार और कीमत जैसे विभिन्न कारकों से संभावना लौटाते हैं। फैशन के क्षेत्र में, एमएल एक आभासी दर्जी बन गया है, जो व्यक्तिगत आयामों के अनुरूप आकार की सिफारिशें पेश करता है।

एमएल रिटर्न पर लगाम लगाता है, व्यापारी के मुनाफे की रक्षा करता है और ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ाता है।

ऊपर लपेटकर

इसलिए यह अब आपके पास है। ये वे 11 तरीके हैं जिनसे मशीन लर्निंग अभी धूम मचा रही है। ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग को अपनाना:

• आपके ग्राहकों की प्राथमिकताओं के बारे में आपकी समझ बढ़ती है
• आपकी बिक्री को बढ़ाता है और औसत ऑर्डर मूल्य को बढ़ाता है
• अनावश्यक प्रक्रियाओं को समाप्त करता है
• मानवीय क्षमताओं से कहीं अधिक गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है

विश्लेषण के बिना ग्राहक डेटा जमा करना? यह ऐसा है जैसे चाबी तो है लेकिन दरवाजा कभी नहीं खुलता। ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग को एकीकृत करना समय के साथ चलने के बारे में नहीं है, यह गति निर्धारित करने और दौड़ में आगे रहने के बारे में है।

अपना डेटा बर्बाद न होने दें. आईटीआरएक्स आपको इसे सार्थक ग्राहक अनुभव और बढ़े हुए मुनाफे में बदलने में मदद करने के लिए यहां है ।