Вместо того, чтобы использовать громкие слова, такие как автоматизированное аналитическое построение моделей, а также расширенный анализ данных, давайте сначала разберем машинное обучение на нечто более удобоваримое. Нет сомнений в том, что машинное обучение является важной отраслью для разработки и внедрения искусственного интеллекта. Однако то, что он делает, основано на идее, что однажды мы создадим машины, которые смогут учиться самостоятельно без вмешательства человека. Это больше похоже на сознательный разум, который стремится улучшить свои знания об окружающей среде, собирает данные, а затем разрабатывает всеобъемлющий план или стратегию для самостоятельного выполнения функций для достижения желаемых результатов. Основное различие между машинным обучением и ИИ заключается в том, что, хотя ИИ может относиться к гораздо более широкому термину или науке, которая сосредоточена вокруг имитации человеческих способностей, машинное обучение, с другой стороны, представляет собой гораздо более сфокусированное подмножество ИИ, которое занимается аспектами, чтобы сделать машина на самом деле учится. Самый важный фактор в машинном обучении, который делает его таким важным в первом случае, — это предложение. Эта гипотеза утверждает, что с помощью машинного обучения можно доставлять, анализировать и прогнозировать более крупные и сложные данные для получения результатов с хирургической точностью. Это дает нам полное представление о том, почему компании, особенно основанные на модели электронной коммерции, в настоящее время так стремятся достичь этого прорыва. Итак, давайте расскажем еще немного по этой теме и сами посмотрим, какие обещания машинное обучение может дать онлайн-бизнесу.

Сначала некоторые основные понятия:

Прежде чем мы углубимся в множество открытий и возможностей, которые может предложить машинное обучение, давайте сначала разработаем некоторые основные концепции, касающиеся этого предмета. Вот краткое руководство:

· Цель для машинного обучения известна как метка, которая в статистике называется надежной переменной. Когда вы переплетаете их, вы достигаете точки, когда преобразование в статистике классифицируется как создание функций для машинного обучения.

· Хорошая система машинного обучения должна обладать следующими свойствами:

о Подготовка данных.

o Использование базовых и расширенных алгоритмов.

o Достичь автоматизации и итерации в своих процессах.

o Работа в масштабируемой среде.

o Создавайте или организуйте данные в группы, также известные как ансамблевое моделирование.

Преимущества машинного обучения:

Фу! Это была некоторая наука о ракетах, но теперь давайте перейдем к основной теме нашего поста, а именно к неопределенным преимуществам машинного обучения для онлайн-бизнеса. Поверьте нам, их много, поэтому мы перечислили для вас некоторые из наиболее известных, которые были опробованы и проверены другими организациями. Итак, вот они:

Прогнозирование поведения клиентов

Компании по всему миру с готовностью используют машинное обучение и используют его возможности для сбора сложных данных о клиентах, разбивая их на тщательно определенные действия, а затем анализируя их для прогнозирования поведения клиентов. Звучит как текст из последнего альбома Daft Punk, но да, в конце концов, все это основано на данных. Эти прогностические идеи генерируются уже существующими данными, которые были собраны из различных взаимодействий и платформ, их компилируются, а затем обрабатываются на мельнице. Необработанные данные принимаются, уточняются и сегментируются. Затем машинное обучение сопоставляет их и определяет различные пути, по которым может пойти клиент, создавая прогнозы на основе тщательного анализа.

Рекомендации по продуктам:

Неудивительно, что как раз в нашем втором преимуществе машина уже полна решимости использовать свои вычислительные возможности для управления человеческими действиями. Cyberdyne (из серии Terminator) гордился бы! Это будет наша последняя отсылка к поп-культуре, которую мы обещаем. Итак, что здесь происходит, так это то, что в моделях электронной коммерции мы можем использовать алгоритмы и наполнять их ML (машинным обучением), чтобы идентифицировать «не столь очевидные» покупательские модели клиентов и их предыдущие тенденции в прошлом, чтобы создавать предложения для их следующая или последующая покупка. Отсюда и рекомендации! Вуаля!

Расширенные маркетинговые стратегии:

Теперь вам может быть интересно, к чему все это ведет, однако к настоящему моменту мы почти уверены, что вы уже предположили, что произойдет дальше. Да, все эти данные, прогнозы, предложения и усилия по контролю за поведением, наконец, позволяют компаниям не только улучшать свои маркетинговые подходы, но прямо начинают доминировать и влиять на будущие тенденции. Человеческая изобретательность заключается в разработке всеобъемлющей стратегии для преодоления препятствий и их идеального выполнения. Для нас это достижение, но когда вы смотрите на машину в перспективе, она звучит холодно, как сталь, верно?

Принятие решений в режиме реального времени:

Очень часто люди не понимают, на чем действительно основано реальное время. Если вы видите какие-то результаты, которыми вы недовольны, а затем меняете их в соответствии со своими предпочтениями, то это просто принятие решения. Режим реального времени эффективно превращает процесс в непрерывную процедуру, когда корректировки вносятся сразу же после их записи, поэтому между ними просто нет задержки. Например, ваша команда обнаруживает нехватку продуктов в определенной области, естественно, как только вы получите эту информацию, вы увеличите свои запасы, чтобы удовлетворить спрос в этом конкретном месте. Однако принятие решений в режиме реального времени гарантирует, что такой отчет никогда не будет создан, фактически он уже был исправлен до такой степени, что, как только была обнаружена нехватка, немедленно поставлялась партия продуктов для удовлетворения спроса клиентов в этой области. Это позволяет вам получить определенное преимущество перед конкурентами, поскольку машинное обучение позволяет вам принимать решения. Мы знаем, что это может показаться знакомым с тем, что делает автоматизация, но если вы помните, это было одно из основных определений машинного обучения, с которого мы начали в начале этого поста. Да, машинное обучение способствует большей автоматизации, но то, что непрофессионалу кажется автоматизацией, на самом деле позволяет вам и другим корпорациям вносить коррективы в режиме реального времени, не теряя драгоценного времени. Звучит сюрреалистично, но эй, это то, что есть!

Повышение производительности и безопасности вашей сети:

Много раз онлайн-компании могут сталкиваться с проблемами, когда их веб-сайт не отвечает должным образом или отстает из-за увеличения трафика в Интернете. Что ж, машинное обучение может помочь вам решить эту проблему, а также сделать ваших клиентов более счастливыми, предложив им гораздо более безопасный способ делать покупки. Таким образом, даже до того, как что-то из этого произойдет, скажем, во время мероприятия «Черная пятница» или «Киберпонедельник», которое празднует ваш бизнес, когда много внимания может быть отвлечено на ваш веб-сайт, машинное обучение может помочь, вмешавшись и предложив вам обновления, чтобы вы снова могли своевременно делать корректировки. Машинное обучение также может использоваться онлайн-компаниями для выявления любых аномалий, перебоев в обслуживании, утечек данных, как в случае кибератаки, таким образом предупреждая вас на ранней стадии, прежде чем киберпреступник ударит вас со всей своей силой. При использовании машинного обучения для улучшения кибербезопасности машинное обучение может предложить вам потрясающую информацию, которая может быть специфичной для сети каждого учреждения. Следовательно, вы будете получать обновления и уведомления, специально предназначенные для улучшения ваших маневров безопасности. Что еще вы можете хотеть, кроме охранника, который предлагает вам личное обращение, как никто другой?

Что ж, на данный момент это все, мы надеемся, что этот пост помог вам лучше понять, как онлайн-бизнес может использовать машинное обучение, чтобы превзойти конкурентов и достичь вершины отрасли. Для получения дополнительных вопросов и запросов по теме, пожалуйста, сообщите нам свои отзывы в разделе комментариев ниже.

Об авторе:

Познакомьтесь с Сайедом Вакасом Сагиром, входящим цифровым маркетологом, специалистом по поисковой оптимизации электронной коммерции, цифровым стратегом и сертифицированным специалистом Hubspot в области входящего трафика.

Как основатель Brainy Bulls, я обладаю десятилетним опытом работы в индустрии цифрового маркетинга.

Мы предоставляем профессиональные услуги по управлению социальными сетями, веб-дизайну и разработке, а также лидогенерации в течение последних 5 лет. Мы глобальная компания, большинство членов нашей команды находятся на Ближнем Востоке, в Азии и Европе, и мы гордимся тем, что работали с более чем 200 компаниями по всему миру.