E-Commerce ၏မျက်နှာသစ်- စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် Machine Learning ၏သက်ရောက်မှု

အီလက်ထရွန်းနစ်နှင့် စက်သင်ယူမှု

ကွန်ပျူတာများသည် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ပုံစံများကို မှတ်မိနိုင်ပြီး သင်ယူနိုင်မည်ဟု သင်မျှော်လင့်ဖူးပါသလား။ အကယ်၍ သင့်အဖြေမှာ မဟုတ်ပါက၊ သင်သည် e-commerce လုပ်ငန်းတွင် ကျွမ်းကျင်သူများစွာနှင့် အတူတူပင်ဖြစ်ပါသည်။ သူ့ရဲ့ လက်ရှိအခြေအနေကို ဘယ်သူမှ ခန့်မှန်းလို့ မရပါဘူး။

သို့သော်၊ စက်သင်ယူခြင်းသည် ပြီးခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်အနည်းငယ်အတွင်း e-commerce ၏ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့သည်။ အခုအချိန်မှာ e-commerce က ဘယ်နေရာမှာ ဘယ်လိုရှိလဲ ဆိုတာ ကြည့်ကြရအောင် စက်သင်ယူမှုဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ မဝေးလွန်းသောအနာဂတ်တွင် ၎င်းကိုပုံဖော်မည်ဖြစ်သည်။

E-commerce Industry မှာ ဘာတွေပြောင်းလဲသွားလဲ။

e-commerce သည် နယ်ပယ်တွင် နည်းပညာတိုးတက်မှုကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏စျေးဝယ်ပုံအား အခြေခံကျကျ ပြောင်းလဲပေးသည့် e-commerce သည် အတော်လေးသစ်လွင်မှုတစ်ခုဟု အချို့က ယူဆပေမည်။ ဒါပေမယ် ဒါ လုံးဝမဟုတ်ပါဘူး။

ယနေ့ခေတ် ဆိုင်များနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံရာတွင် နည်းပညာသည် ကြီးမားသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေသော်လည်း e-commerce သည် နှစ် 40 ကျော်ကြာလာကာ ယခုအခါ ယခင်ထက် ပိုမိုကြီးမားလာနေပြီဖြစ်သည်။

ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်း လက်လီ e-commerce ရောင်းချမှုသည် 4.28 ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ 2020 ထရီလီယံအထိ ရောက်ရှိခဲ့ပြီး 5.4 ခုနှစ်တွင် e-retail ၀င်ငွေသည် 2022 ထရီလီယံဒေါ်လာသို့ ရောက်ရှိရန် မျှော်မှန်းထားသည်။

Statista

ဒါပေမယ့် နည်းပညာက အမြဲရှိနေတယ်ဆိုရင် စက်သင်ယူမှုဟာ အခုစက်မှုလုပ်ငန်းကို ဘယ်လိုပြောင်းလဲသွားမလဲ။ ရိုးရှင်းပါတယ်။ Artificial Intelligence သည် အမှန်တကယ်မည်မျှ အစွမ်းထက်ပြီး အသွင်ပြောင်းနိုင်သည်ကို ပြသရန် ရိုးရှင်းသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစနစ်များ၏ ပုံသဏ္ဌာန်ကို ဖယ်ထုတ်ထားသည်။

အစောပိုင်းနှစ်များတွင်၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုတို့သည် မဖွံ့ဖြိုးသေးဘဲ ၎င်းတို့၏ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အပလီကေးရှင်းများအတွက် အမှန်တကယ် တောက်ပစေရန် ၎င်းတို့၏ လုပ်ဆောင်မှုတွင် ရိုးရှင်းလွန်းသည်။ သို့သော် ထိုသို့ မဟုတ်တော့ပါ။

စက်သင်ယူမှုနှင့် chatbots ကဲ့သို့သော နည်းပညာများ ပိုမိုပျံ့နှံ့လာသဖြင့် ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များသည် သုံးစွဲသူများရှေ့တွင် ၎င်းတို့၏ထုတ်ကုန်များကို ကြော်ငြာရန်အတွက် အသံရှာဖွေမှုကဲ့သို့သော သဘောတရားများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ AI သည် စာရင်းဇယားခန့်မှန်းခြင်းနှင့် backend ပံ့ပိုးမှုတို့ဖြင့်လည်း ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

စက်သင်ယူခြင်းနှင့် အကြံပြုချက်အင်ဂျင်များ

e-commerce တွင် ဤနည်းပညာ၏ အဓိကအသုံးချပရိုဂရမ်များစွာရှိသည်။ တစ်ကမ္ဘာလုံးအတိုင်းအတာအရ အကြံပြုချက်အင်ဂျင်များသည် အပူဆုံးလမ်းကြောင်းများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ လူသန်းပေါင်းများစွာ၏ အွန်လိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်ကို နှိုက်နှိုက်ချွတ်ချွတ် အကဲဖြတ်နိုင်ပြီး များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို လွယ်ကူစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သတ်မှတ်ထားသော ဖောက်သည် သို့မဟုတ် ဖောက်သည်အုပ်စု (အလိုအလျောက် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း) အတွက် ၎င်းတို့၏ အကျိုးစီးပွားများကို အခြေခံ၍ ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များကို ထုတ်လုပ်ရန် ၎င်းကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?

လက်ရှိ ဝဘ်ဆိုက်အသွားအလာတွင် ရရှိထားသော ဒေတာကြီးများကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူက အသုံးပြုသည့် စာမျက်နှာခွဲများကို ရှာဖွေနိုင်သည်။ သူ့နောက်မှာ ဘာဖြစ်ခဲ့သလဲ၊ သူ့အချိန်အများစုကို ဘယ်နေရာမှာ ကုန်ဆုံးခဲ့တယ် ဆိုတာ သင်ပြောပြနိုင်ပါတယ်။ ထို့အပြင်၊ သတင်းအချက်အလက်ရင်းမြစ်များစွာကိုအခြေခံ၍ အကြံပြုထားသည့်အရာများပါရှိသော ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် စာမျက်နှာတစ်ခုတွင် ရလဒ်များကို ဖော်ပြပေးပါမည်- ယခင်ဖောက်သည်လှုပ်ရှားမှုများ၏ ပရိုဖိုင်၊ စိတ်ဝင်စားမှုများ (ဥပမာ၊ ဝါသနာ)၊ ရာသီဥတု၊ တည်နေရာနှင့် ဆိုရှယ်မီဒီယာဒေတာ။

Machine Learning နှင့် Chatbots များ

ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ စက်သင်ယူမှုစနစ်သုံး chatbot များသည် သုံးစွဲသူများနှင့် ပိုမို “လူသား” စကားဝိုင်းကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ သုံးစွဲသူများ၏ မေးမြန်းမှုများကို ဖြေကြားရန်အတွက် Chatbots များကို ယေဘုယျအချက်အလက်များဖြင့် ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်နိုင်သည်။ အခြေခံအားဖြင့်၊ bot သည် လူများနှင့်ဆက်ဆံလေလေ၊ e-commerce site တစ်ခု၏ ထုတ်ကုန်/ဝန်ဆောင်မှုများကို ပိုနားလည်လေလေဖြစ်သည်။ မေးခွန်းများမေးခြင်းဖြင့်၊ chatbot များသည် စိတ်ကြိုက်ကူပွန်များကို ပေးဆောင်နိုင်ပြီး အလားအလာရှိသော ရောင်းလိုအားများကို ဖော်ထုတ်ကာ ဖောက်သည်၏ရေရှည်လိုအပ်ချက်များကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်ပါသည်။ ဝဘ်ဆိုဒ်တစ်ခုအတွက် စိတ်ကြိုက် chatbot တစ်ခုကို ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်း၊ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းအတွက် ကုန်ကျစရိတ်မှာ အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် $28,000 ဖြစ်သည်။ အသေးစားလုပ်ငန်းချေးငွေကို ယင်းအတွက် အလွယ်တကူ အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ 

စက်သင်ယူခြင်းနှင့် ရှာဖွေမှုရလဒ်များ

အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ရှာဖွေမှုမေးမြန်းမှုအပေါ်အခြေခံ၍ ၎င်းတို့ရှာဖွေနေသည့်အရာကို အတိအကျရှာဖွေရန် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဖောက်သည်များသည် သော့ချက်စာလုံးများကို အသုံးပြု၍ e-commerce ဆိုက်တွင် ထုတ်ကုန်များကို လက်ရှိတွင် ရှာဖွေနေသောကြောင့် အဆိုပါသော့ချက်စကားလုံးများကို အသုံးပြုသူများ ရှာဖွေနေသည့် ထုတ်ကုန်များတွင် တာဝန်ပေးအပ်ထားကြောင်း ဆိုက်ပိုင်ရှင်မှ အာမခံရပါမည်။

စက်သင်ယူခြင်းသည် အသုံးများသောသော့ချက်စကားလုံးများ၏ အဓိပ္ပါယ်တူများအပြင် တူညီသောမေးခွန်းအတွက် လူတို့အသုံးပြုသည့် နှိုင်းယှဥ်စကားလုံးများကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာကို အောင်မြင်ရန် စွမ်းရည်သည် ဝဘ်ဆိုက်တစ်ခုကို အကဲဖြတ်နိုင်စွမ်းနှင့် ၎င်း၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ကြောင့် ဖြစ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ e-commerce ဆိုက်များသည် ကလစ်နှုန်းထားများနှင့် ယခင်ပြောင်းလဲမှုများကို ဦးစားပေးစဉ်တွင် အဆင့်သတ်မှတ်ထားသော ထုတ်ကုန်များကို စာမျက်နှာ၏ထိပ်တွင် ထားနိုင်သည်။ 

ဒီနေ့ ဘီလူးကြီး ကြိုက်တယ်။ ကို eBay ဤအချက်၏ အရေးပါပုံကို သဘောပေါက်ကြပြီ။ ပစ္စည်းပေါင်း သန်း 800 ကျော်ကို ပြသထားခြင်းဖြင့် ကုမ္ပဏီသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ကို အသုံးပြု၍ သက်ဆိုင်ရာ ရှာဖွေမှုရလဒ်များကို ခန့်မှန်းပြီး ပေးဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ 

Machine Learning နှင့် E-commerce Targeting

ဖောက်သည်များ လိုချင်သည် သို့မဟုတ် လိုအပ်သည်များကို လေ့လာရန် သင်ပြောဆိုနိုင်သည့် ရူပစတိုးဆိုင်နှင့် မတူဘဲ၊ အွန်လိုင်းစတိုးများသည် ဖောက်သည်ဒေတာ အများအပြားဖြင့် ဗုံးကြဲထားသည်။

ရလဒ်အနေဖြင့်, ဖောက်သည် အပိုင်းခွဲခြင်း။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဖောက်သည်တစ်ဦးစီအတွက် ၎င်းတို့၏ ဆက်သွယ်ရေးနည်းလမ်းများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်စေသောကြောင့် e-commerce လုပ်ငန်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ စက်သင်ယူခြင်းသည် သင့်ဖောက်သည်များ၏ လိုလားချက်များကို နားလည်စေပြီး ၎င်းတို့အား ပိုမိုအံဝင်ခွင်ကျ ဝယ်ယူမှုအတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။

Machine Learning နှင့် Customer Experience များ

အီလက်ထရွန်းနစ်ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များအတွက် ပိုမိုစိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော အတွေ့အကြုံကိုပေးဆောင်ရန် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ယနေ့ခေတ်ဝယ်သူများသည် မိမိတို့နှစ်သက်သော ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ဆက်သွယ်ပြောဆိုရန် နှစ်သက်ရုံသာမက၊ လက်လီရောင်းချသူများသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုတို့ကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များနှင့် ချိတ်ဆက်မှုတစ်ခုစီကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်နိုင်ပြီး သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို ရရှိစေသည်။

ထို့အပြင် ၎င်းတို့သည် machine learning ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူစောင့်ရှောက်မှုပြဿနာများ မဖြစ်ပွားစေရန် ကာကွယ်နိုင်သည်။ စက်သင်ယူမှုနှင့်အတူ၊ တွန်းလှည်းစွန့်ပစ်မှုနှုန်းများ ကျဆင်းသွားမည်ဖြစ်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် ရောင်းအားတိုးလာမည်ဖြစ်သည်။ ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုဘော့တ်များသည် လူသားများနှင့်မတူဘဲ ဘက်မလိုက်သောအဖြေများကို နေ့ သို့မဟုတ် ညအချိန်မရွေး ပေးပို့နိုင်ပါသည်။ 

စက်သင်ယူခြင်းနှင့် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း

သင့်တွင် ဒေတာပိုများလာသောအခါ ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိရန် ပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် ဒေတာများတွင် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကိုကြည့်ရန်၊ 'ပုံမှန်' နှင့် မဟုတ်သောအရာကို နားလည်ရန်နှင့် တစ်ခုခုမှားယွင်းနေသည့်အခါ သတိပေးချက်များကို လက်ခံရန် စက်သင်ယူမှုကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်။

'လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း' သည် ဤအတွက် အသုံးအများဆုံး အပလီကေးရှင်းဖြစ်သည်။ ခိုးယူထားသော ခရက်ဒစ်ကတ်များဖြင့် ကုန်ပစ္စည်းအမြောက်အမြားကို ဝယ်ယူသူများ သို့မဟုတ် ပစ္စည်းများ ပို့ဆောင်ပြီးနောက် ၎င်းတို့၏ အမှာစာများကို ပယ်ဖျက်သူများသည် လက်လီရောင်းချသူများအတွက် အဖြစ်များသော ပြဿနာများဖြစ်သည်။ ဤနေရာတွင် machine learning ဝင်လာသည်။

Machine Learning နှင့် Dynamic Pricing

သွက်လက်သောစျေးနှုန်းကိစ္စတွင်၊ e-commerce တွင် စက်သင်ယူခြင်းသည် အလွန်အကျိုးရှိပြီး သင်၏ KPI များကို မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ဒေတာများမှ ပုံစံအသစ်များကို လေ့လာရန် အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ စွမ်းရည်သည် ဤအသုံးဝင်မှု၏ အရင်းအမြစ်ဖြစ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ အဆိုပါ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် အဆက်မပြတ်လေ့လာသင်ယူနေပြီး တောင်းဆိုမှုများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းအသစ်များကို ရှာဖွေနေပါသည်။ ရိုးရှင်းသောစျေးနှုန်းလျှော့ချမှုကို အားကိုးမည့်အစား၊ e-commerce လုပ်ငန်းများသည် ထုတ်ကုန်တစ်ခုစီအတွက် စံပြစျေးနှုန်းကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်စေမည့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများမှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိနိုင်ပါသည်။ အကောင်းဆုံးကမ်းလှမ်းချက်၊ အကောင်းဆုံးစျေးနှုန်းကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး အရောင်းမြှင့်တင်ရန်နှင့် စာရင်းပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန် အကောင်းဆုံးဗျူဟာကို စဉ်းစားနေစဉ်တွင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ လျှော့စျေးများကို ပြသနိုင်သည်။

အကျဥ်းရုံးသည်

machine learning သည် e-commerce လုပ်ငန်းကို ပုံဖော်နေသည့် နည်းလမ်းများမှာ မရေမတွက်နိုင်အောင်များပြားသည်။ ဤနည်းပညာ၏အသုံးချမှုများသည် e-commerce လုပ်ငန်းတွင် သုံးစွဲသူဝန်ဆောင်မှုနှင့် စီးပွားရေးတိုးတက်မှုအပေါ် တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသည်။ သင့်ကုမ္ပဏီသည် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု၊ ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထုတ်လုပ်မှုတို့ကို မြှင့်တင်ပေးသည့်အပြင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော HR ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ချမှတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ e-commerce အတွက် machine learning algorithms သည် ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ e-commerce လုပ်ငန်းအတွက် သိသာထင်ရှားသော ဝန်ဆောင်မှုများ ဆက်လက်ရှိနေမည်ဖြစ်ပါသည်။

Vendorland ၏ Machine Learning ကုမ္ပဏီများစာရင်းကို ကြည့်ပါ။

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.