Обзор машинного обучения сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

Сочинение на тему Обзор машинного обучения

Многие игроки электронной коммерции, такие как Macy’s, Amazon, Flipkart, конкурируют друг с другом, внедряя нишевые технологии и персонализируя каждый нюанс обслуживания клиентов, чтобы повысить доход и опередить других игроков рынка.

Машинное обучение, приложение искусственного интеллекта, является техникой, которая в последнее время применяется игроками электронной коммерции, чтобы помочь покупателям улучшить качество покупок, сделать их более эффективными и привлекательными. Ниже приведены некоторые из областей, в которых ML может помочь увеличить доход для игроков электронной коммерции.

ML помогает определить ценовую политику на основе чувствительности клиента к цене и спроса на продукт. Подробно ML отслеживает каждое движение всего клиентского опыта: то, что клиент ищет, частоту его посещений, схемы покупок, навигационные страницы, элементы корзины, недавние покупки, географию клиента и т. Д., А также дает глубокое понимание ценовой позиции. , показатель отказа от корзины покупок, конкурентные данные, исторические цены, получаемый доход и т. д. Этот анализ может помочь компаниям изменить свою ценовую политику, восстановить потерянные продажи, повысить конверсию и получить высокую прибыль.

MI использует такие методы, как маркетинговый набор, доля кошелька (объем бизнеса, который компания получает от конкретных клиентов), пакетирование (предложение двух или более дополнительных товаров в качестве комплексной сделки) и т. д., чтобы идентифицировать потенциальных клиентов и стимулировать стоимость покупки. Эти методы позволяют компаниям предлагать рекомендации по совершению покупок для онлайн-покупателей, персонализировать рекламные акции для постоянных клиентов, а также предоставлять предложения сезонного спроса и перекрестные продажи для целевой аудитории. Компании используют акции, предложения и сделки для достижения справедливого компромисса между объемами продаж и процентом прибыли.

Оптимальное управление запасами является одним из ключевых факторов эффективного управления доходами. Основываясь на прошлых транзакциях клиентов, ML может определить продукты по требованию и процессы цепочки поставок. Когда вся цепочка поставок точно отслеживается от заказа до доставки, ML может предложить оптимальную политику закупок для хранения высокоэффективных, прибыльных продуктов и избежать накопления малоценных продуктов. ML также предлагает различные продукты (ассортимент товаров, который подходит покупателям), оповещения о состоянии пополнения запасов (чтобы избежать отсутствия на складе) и помощь в решении проблем отмены.

Для успешного запуска продукта важно, чтобы предприятия понимали сегменты рынка и целевую аудиторию. ML предлагает 360-градусный анализ размеров рынка, объема продукта в сегменте, доступности клиентов, однородности с точки зрения их предпочтений и характеристик, количественных результатов для запуска продуктов в сегменте в последнее время. Это глубокое исследование добавляет ценность решениям, а также анализу конкурентов, проприетарного анализа, каналов продвижения и нишевой аудитории.

Поделиться сочинением
Ещё сочинения
Нет времени делать работу? Закажите!

Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.