Мы живем в экономике впечатлений, когда клиенты хотят получить индивидуальный опыт. Вместо универсальной стратегии, которая использовалась в прошлом, они предпочли бы посетить магазин электронной коммерции и удовлетворить свои потребности индивидуально. Компании по всему миру используют ИИ, чтобы предоставлять потребителям уникальные товары, которые им, скорее всего, будут интересны. С другой стороны, качественные аннотации данных будут иметь решающее значение в развитии передовых технологий ИИ.
В этой статье мы рассмотрим, как компании электронной коммерции интегрируют ИИ в свои предложения услуг, а также какие типы аннотаций к данным необходимы для этого.
AI для электронной торговли
Искусственный интеллект (ИИ) коренным образом изменил мир онлайн-покупок. Он предоставляет клиентам различные услуги: от обеспечения безопасности до оказания помощи и упрощения работы. Это помогает пространству розничной торговли / электронной коммерции предоставлять своим клиентам услуги на новом уровне и создавать удовлетворительные условия для покупок в Интернете.
Благодаря интеллектуальным решениям, которые помогают трансформировать рынок электронной коммерции, ИИ является одним из самых быстрых технических достижений. Благодаря поддержке услуг аннотации и маркировки данных, предлагаемых такими компаниями, занимающимися маркировкой данных, как TagX, которые упрощают сложные задачи, искусственный интеллект и машинное обучение помогают обеспечить лучший и наиболее стабильный опыт покупок.
И розничные торговцы, и потребители получают выгоду от искусственного интеллекта, маркировки данных и аннотации данных при совершении покупок в Интернете. Многие компании электронной коммерции уже используют ИИ для улучшения пользовательского опыта, и многие другие находятся в процессе этого. Повышение качества поисковой системы с помощью машинного обучения - одна из наиболее важных и полезных задач в сфере розничной торговли / электронной коммерции.
Популярные статьи GoBeyond.ai:
1. Покончим со старым: устранение мертвых запасов на 500 000 долларов за 96 часов
3. Самые прибыльные маркетинговые каналы электронной коммерции
4. Важность времени выхода на рынок и как его сократить с помощью развертывания в облаке
Примеры использования электронной коммерции
Рекомендация продукта
Поиск товаров и услуг на платформе электронной коммерции можно упростить с помощью ИИ. Покупатели большую часть времени ищут удобство как отличительный фактор в интернет-магазине. Обучая алгоритмы связывания продуктов с ключевыми словами, ИИ будет рекомендовать нам продукты и помогать нам в этом. Это делает процесс покупки эффективным для клиента и стимулирует продажи для бизнеса.
Визуальный поиск
Платформы электронной коммерции, которые используют компьютерное зрение для включения функции визуального поиска, позволяют клиентам сделать снимок или загрузить изображение интересующего объекта. AI анализирует характеристики товара и может предлагать похожие товары в своих онлайн- и офлайн-магазинах. В эту систему рекомендаций можно добавить параметры для сужения результатов поиска по личным предпочтениям. AI гарантирует, что клиенты найдут именно то, что они ищут, каждый раз, когда они посещают платформу, что значительно увеличивает доход от продаж и возможности для предоставления дополнительных рекомендаций по продуктам.
Модерация обзора продукта
Клиенты могут использовать страницы обзора продуктов на сайтах электронной торговли, чтобы взаимодействовать с сайтом и оставлять отзывы. Веб-сайт не влияет на то, как потребители реагируют на хорошие или плохие товары, но он контролирует, какие обзоры появляются на сайте. Важно убедиться, что страница обзора продукта не содержит оскорбительных выражений или материалов. Это может быть обеспечено и проверено возможностями AI по обработке естественного языка.
Изображение-маркировка продукта
Самый эффективный способ привлечь внимание клиента - это визуальное представление. В частности, в электронной коммерции, где обычные магазины имеют преимущество на ощупь. Во избежание недоразумений потребителей изображения и описание продукта должны быть идентичными, а качество изображения должно соответствовать ожиданиям веб-сайта. Вы можете обучить систему с помощью машинного обучения, чтобы помечать определенные описания и ключевые слова изображениями и одновременно проверять качество этих изображений.
Услуги аннотации данных для электронной торговли
Модерация контента
Наша команда помогает клиентам, ориентированным на электронную торговлю, обеспечивать безопасность и надежность контента на торговых площадках и на страницах с агрегированными данными. Маркировка небезопасных для работы и модерация платформы - примеры работы.
Категоризация
Чтобы повысить релевантность поиска и повысить качество обслуживания клиентов в Интернете, группы экспертов по контенту быстро и надежно классифицируют контент электронной коммерции по множеству атрибутов.
Дедупликация
Расширяя возможности обнаружения продуктов, вы можете уменьшить неудовлетворенность потребителей и ускорить процесс оформления заказа. Дедупликация и удаление устаревших списков имеют решающее значение.
Сопоставление данных
Наша работа с тегами, которая применима к сопоставлению данных о товарах, поддерживает актуальность списков электронной коммерции в режиме реального времени и дает розничным торговцам конкурентное преимущество с точки зрения цен на товары.
Заключение
Если вы работаете в электронной коммерции, но не внедрили машинное обучение, вы останетесь позади. В конце концов, преимущества технологий для вашей отрасли многочисленны. Машинное обучение может помочь вам повысить эффективность в различных областях, включая обслуживание клиентов и управление запасами.
Также проще, чем вы думаете, воспользоваться решениями на местах. Узнав больше об основах машинного обучения электронной торговли, вы уже сделали первый шаг. Теперь осталось только выяснить, что вы хотите, чтобы технология сделала для вас, и приступить к работе.
Не забудьте передать нам 👏!
