Когда мы говорим о когнитивных вычислениях в электронной коммерции, что мы подразумеваем под словом когнитивный. Когнитивные вычисления можно назвать технологическим подходом, который позволяет людям сотрудничать с машинами. Когнитивные вычисления можно рассматривать как аналог человеческого мозга. Он анализирует все типы данных, включая структурированные и неструктурированные, текст, видео, изображения, аудио и т. д. Поскольку они работают с такими разнообразными формами данных, они сильно отличаются от традиционных систем. Когнитивная система имеет три фундаментальных принципа:
- Обучение. Когнитивная система учится на данных. Он делает выводы о домене, теме, человеке или проблеме на основе обучения и наблюдений из всех разновидностей, объемов и скорости передачи данных.
- Модель. Чтобы обучаться, система должна сначала построить модель или представление предметной области, а также предположения, определяющие используемые методы обучения. Понимание контекста того, как данные вписываются в модель, имеет решающее значение для когнитивной системы.
- Создавайте гипотезы. Когнитивные системы — это вероятностные системы. Для когнитивной системы нет единственно правильного ответа. Лучшее решение определяется самими данными. Гипотеза генерируется из доступных данных, чтобы сделать выводы. Гипотеза – это возможное объяснение некоторых уже известных данных.
Какова роль когнитивных вычислений в электронной коммерции?
Когнитивные вычисления в электронной коммерции предполагают использование самообучающихся систем, которые полагаются на обработку естественного языка, машинное обучение, рассуждения, речь, компьютерное зрение и взаимодействие человека с компьютером для имитации функций человеческого мозга. Это дает ритейлерам актуальную информацию для удовлетворения постоянно растущих потребностей клиентов. Многие решения компаний электронной коммерции уже используют искусственный интеллект, чтобы лучше понимать своих клиентов, привлекать новых потенциальных клиентов и повышать качество обслуживания клиентов.
В электронной коммерции когнитивные вычисления могут быть очень полезны для обнаружения скрытых закономерностей в данных о клиентах. Выбор бренда потребителем, частота онлайн-покупок и поведение в магазине могут быть использованы для повышения удовлетворенности клиентов и увеличения доходов бизнеса электронной коммерции.
Когда потребители совершают покупки в Интернете, когнитивные технологии предоставляют им множество приложений для самопомощи. Чтобы улучшить свои впечатления от онлайн-покупок, клиенты могут использовать информационные киоски, платежные платформы самообслуживания, мобильные платежные приложения и ценовые чеки, и это лишь некоторые из них.
Когнитивные вычисления помогают ритейлеру понять, когда покупатель, скорее всего, совершит следующую покупку. До появления когнитивных вычислений в электронной коммерции интернет-магазины изо всех сил пытались определить, сколько акций они могут купить. В итоге они покупали лишние запасы и продавали их с убытком или покупали меньше запасов и не могли удовлетворить потребительский спрос. К счастью, прогнозирование спроса может помочь этим магазинам делать обоснованные предположения о будущих потребностях своих клиентов. Это помогает розничному продавцу стратегически управлять цепочкой спроса-предложения и, как следствие, управлять затратами таким образом, чтобы ни один продукт не был в избытке или дефиците. Это помогает им обнаруживать и реагировать на проблемы и возможности, которые требуют быстрой и эффективной реакции.
Изменение цен является обычным явлением в розничном секторе. Большинство этих колебаний вызвано различными переменными, такими как ограничения предложения, спрос клиентов, вопросы, связанные с налогами, законодательные изменения, конкуренция, фестивали и мероприятия и так далее.
Колебания цен важны для продавцов, потому что они влияют на решения клиентов о покупке. Продавцам чрезвычайно сложно отслеживать многочисленные колебания, происходящие между порталами и в реальном мире. С другой стороны, методы оптимизации цен, основанные на когнитивных технологиях, спасают жизнь.
Это позволяет интернет-магазинам предвидеть, как покупатели будут реагировать на колебания цен, что позволяет им устанавливать оптимальные цены на свои продукты. Цель оптимального ценообразования — сохранить клиентов при сохранении операционной прибыли.
В настоящее время ритейлеры используют рекомендательные системы для предоставления персонализированных рекомендаций покупателям. Он направлен на улучшение качества обслуживания клиентов, предоставляя им персонализированные информационные бюллетени по электронной почте о продуктах, которые они должны приобрести, мобильных приложениях, социальных сетях, всплывающих окнах на рабочем столе. Эти рекомендательные системы также помогают предприятиям получать знания о поведении клиентов и производительности продукта.
Подводя итог, можно сказать, что когнитивные вычисления откроют новые захватывающие возможности в индустрии электронной коммерции. Раньше предприятия полагались на рекламу, ориентированную на определенные демографические данные, такие как пол, доход и возраст. В настоящее время ритейлеры вкладывают больше средств в когнитивные технологии. Таким образом, достижения в области когнитивных вычислений позволят отраслям электронной коммерции более оперативно реагировать и соответствовать ожиданиям своих клиентов.
