ईकॉमर्स में एआई और मशीन लर्निंग: लाभ और उपयोग के मामले | इलॉजिक

जब ChatGPT पहली बार पिछले साल दिखाई दिया, तो दुनिया हैरान रह गई। चैटबॉट तेजी से ग्राहक सेवा में सबसे प्रमुख मशीन लर्निंग उपयोग मामलों में से एक बन गया है और दिखाया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक ऐसे बिंदु पर पहुंच गई है जहां तकनीक कुछ कार्यों को मनुष्यों की तुलना में बेहतर कर सकती है।

लेकिन ई-कॉमर्स में मशीन लर्निंग (एमएल) और एआई चैटबॉट्स से कहीं आगे जाते हैं। रिटेलर्स पर्सनलाइजेशन, डेटा एनालिटिक्स के लिए एआई का इस्तेमाल करते हैं। अद्भुत मूल्य, और सिफारिश इंजन। ज़ालैंडो और असोस जैसे बड़े नाम ग्राहकों के साइट पर आने के क्षण को बेहतर ढंग से समझने के लिए संपूर्ण गहन शिक्षण विभागों की स्थापना कर रहे हैं। 

ऐसा लगता है जैसे एआई ई-कॉमर्स में अपरिवर्तनीय परिवर्तन लाता है।

इलॉजिक में, हम सबसे आगे रहे हैं शीर्ष ईकॉमर्स रुझान 2009 से और निश्चित रूप से कह सकते हैं कि एमएल और एआई यहां रहने के लिए हैं। एक प्लेटफ़ॉर्म-एग्नोस्टिक कंपनी होने के नाते, हम कई प्रमुख ईकॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म देखते हैं जैसे Adobe कॉमर्स और Salesforce कॉमर्स क्लाउड एमएल एल्गोरिदम का लाभ उठाते हुए उत्कृष्ट ग्राहक अनुभव (CX) और एनालिटिक्स में गहन अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

इस लेख में, आप देखेंगे कि ईकॉमर्स कंपनियां ईकॉमर्स में एआई का उपयोग कैसे कर रही हैं, आप इसमें निवेश क्यों करना चाहते हैं, और आप अपने दैनिक व्यवसाय संचालन को सुव्यवस्थित करने और अपने सीएक्स को बेहतर बनाने के लिए इसे कैसे लागू करना शुरू कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैसे काम करते हैं?

भले ही ‌ML और AI शब्द अक्सर एक दूसरे के लिए उपयोग किए जाते हैं, लेकिन वे थोड़ी अलग चीजों को दर्शाते हैं।

मशीन लर्निंग (एमएल) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक उपसमुच्चय है जो सचमुच एक मशीन सिखाता है... सीखने के लिए! एमएल मॉडल डेटा पर फ़ीड करते हैं और इसमें एक मानव की तरह निष्कर्ष निकालने की कोशिश कर रहे पैटर्न की तलाश करते हैं। सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम नहीं किया गया है बल्कि भविष्यवाणी करना या ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके कुछ निर्णय लेना सीखता है।

सिफारिश इंजन ईकॉमर्स मशीन लर्निंग का एक उत्कृष्ट उदाहरण है। सिस्टम उपयोगकर्ता के प्रासंगिक विवरणों को सीखता है, जैसे अंतिम खरीदे गए उत्पाद, उनके द्वारा पसंद किए जाने वाले रंग, बजट आदि।

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इस बीच, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) किसी भी तकनीक का जिक्र करने वाला एक बहुत व्यापक शब्द है जो कंप्यूटर को मानव बुद्धि की नकल करने की अनुमति देता है। सिरी, कोरटाना और एलेक्सा वॉयस असिस्टेंस सभी एआई के उदाहरण हैं।

जब भी आप किसी स्टोर या वैयक्तिकृत उत्पाद ऑफ़रिंग में ध्वनि-सक्षम खोज देखते हैं, तो आपको पता चल जाएगा कि ये AI और ईकॉमर्स कार्य कर रहे हैं।

फिर भी, ऑनलाइन शॉपिंग में एआई और एमएल साथ-साथ चलते हैं; और जबकि यह खुदरा विक्रेताओं के लिए एक उभरता हुआ क्षेत्र हो सकता है, वे नए ग्राहक संपर्क और व्यावसायिक अवसरों का मार्ग प्रशस्त करते हैं।

व्यवसाय के अवसरों को जब्त करना: एआई और एमएल ईकॉमर्स को कैसे लाभ पहुंचा सकते हैं?

एआई और एमएल का ईकॉमर्स उद्योग पर गहरा प्रभाव है। ई-कॉमर्स में एआई और मशीन लर्निंग के मुख्य लाभ कंपनियों के लिए आज अपने व्यवसाय को बदलना शुरू करने के लिए यहां दिए गए हैं।

उच्च आरओआई

कुछ लोगों को वास्तव में एहसास है कि एआई ईकॉमर्स बिक्री कैसे बढ़ा सकता है। के अनुसार मैकिन्से स्टेट ऑफ एआई रिपोर्ट, 79% उत्तरदाताओं ने कहा कि एआई को विपणन और बिक्री में एकीकृत करने से व्यावसायिक राजस्व में वृद्धि हुई है। इसे अपने सीआरएम में एकीकृत करने से बिक्री प्रक्रिया अधिक कुशल हो सकती है। सीडीपी या बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) जैसे एआई-आधारित ईकॉमर्स प्लेटफॉर्म को जोड़ने से आपके निजीकरण का मार्ग प्रशस्त होगा, जो आपके औसत ऑर्डर मूल्य (एओवी) और ग्राहक वफादारी को बढ़ाएगा।

वास्तव में, ऐसे कई उदाहरण हैं जो इस लाभ को दर्शाते हैं। अमेज़ॅन का सिफारिश इंजन कंपनी की वार्षिक बिक्री का 35% चलाता है, और अलीबाबा ने अपने स्मार्ट रसद कार्यक्रम में निवेश करने के बाद वितरण त्रुटियों को 40% कम कर दिया है।

लक्षित विपणन और विज्ञापन

सेल्सफोर्स, शीर्ष सीआरएम और ईकॉमर्स समाधान और इलॉजिक पार्टनर, बताता है कि ग्राहक एक व्यक्तिगत अनुभव की उम्मीद करते हैं। अभी भी, केवल मार्केटर्स का 26% आश्वस्त हैं कि उनके संगठन के पास वैयक्तिकरण के लिए एक सफल रणनीति है। सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक साइलेड डेटा है - जब विभागों के पास ग्राहक के बारे में समान जानकारी तक पहुंच नहीं होती है - जो ग्राहक के अनुभवों को काट देता है।

डेटा को एकीकृत करना ई-कॉमर्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लाभों में से एक है। क्योंकि एआई और एमएल एक व्यवसाय में कई डेटा स्रोतों से आकर्षित होते हैं, एआई तकनीक दृश्यमान, सुलभ और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करके इन साइलो को तोड़ सकती है। उदाहरण के लिए, एआई-संचालित ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म (सीडीपी) आपके डेटा को एकीकृत करेगा और बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करेगा और मार्केटिंग अभियानों के परीक्षण और परिशोधन की प्रक्रिया को गति देगा।

आप इन जानकारियों का उपयोग रुझानों की पहचान करने, संभावित ग्राहक रुझानों की भविष्यवाणी करने और कीमती खरीदे या देखे गए उत्पादों के समान उत्पादों की सिफारिश करने के लिए कर सकते हैं। और सबसे महत्वपूर्ण बात, आप कर सकते हैंपैमाने पर वैयक्तिकृत करें चैनलों में उपयोगकर्ता के अनुभव को अनुकूलित करना।

सूचित व्यापार निर्णय

कई व्यवसायों को न केवल डेटा एकत्र करना बल्कि इसका अर्थ निकालना भी काफी कठिन लगता है। पारंपरिक एनालिटिक्स टूल ने अब तक एक उद्देश्य पूरा किया है, लेकिन निश्चित रूप से ई-कॉमर्स में एआई / एमएल को अपनाने वालों की तरह नहीं है।

एआई-संचालित प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स यहां विशेष उल्लेख के योग्य हैं। यह आपके व्यावसायिक निर्णयों को अधिक सूचित कर सकता है और ई-कॉमर्स स्टोर के भीतर विशिष्ट वस्तुओं या संपूर्ण श्रेणियों के लिए भविष्य के उत्पाद की मांग के पैटर्न का सटीक अनुमान लगा सकता है। 

"मान लीजिए कि आप अपनी कंपनी के राजस्व को बढ़ाने के लिए तैयार हैं", कहते हैं इगोर याकोव्लिव, इलॉजिक कॉमर्स में मैनेजिंग पार्टनर और सीओओ। "आपके एकत्र किए गए डेटा नमूने के आधार पर, सिस्टम देखता है कि सेवा वाई में उच्चतम लाभ मार्जिन है। यह उस सेवा का अनुरोध करने वाले ग्राहकों के प्रकार को स्कैन करता है और सुझाव देता है कि आप उस सेवा को किसी विशेष लक्षित समूह को बढ़ावा दें। इस प्रकार के एनालिटिक्स टूल में AI जोड़ें, और आपको भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स मिलेगा।

अनुकूलित रसद और सूची प्रबंधन

इन्वेंटरी प्रबंधन सबसे बड़ी बी2बी और बी2सी चुनौतियों में से एक है क्योंकि आपके पास बहुत अधिक या सीमित स्टॉक हो सकता है। रसद के लिए वही खाते, खुदरा विक्रेताओं के साथ खरीद और निर्माण की लागत को कम करने के लिए प्रभावी आपूर्ति श्रृंखला रणनीतियों में निवेश करते हैं।

ई-कॉमर्स में एआई के लाभों में से एक सुव्यवस्थित लॉजिस्टिक्स और इन्वेंट्री का एक स्पष्ट दृश्य है। उन्नत रीयल-टाइम इन्वेंट्री प्रबंधन सिस्टम पूरे गोदामों और चैनलों में आपकी इन्वेंट्री उपलब्धता के बारे में आपको सूचित करने के लिए एआई पर भरोसा करते हैं। वे मांग पैटर्न का पूर्वानुमान लगाने और आपके गोदाम पुनःपूर्ति योजनाओं को अनुकूलित करने के लिए डेटा का विश्लेषण भी कर सकते हैं।

वास्तव में, मैकिन्से एंड कंपनी रिपोर्टों एआई-संचालित पूर्वानुमान आपूर्ति श्रृंखला त्रुटियों को 20 से 50 प्रतिशत तक कम कर सकता है, जो उच्च बिक्री में परिवर्तित होता है। उदाहरण के लिए, यदि आप ऑनलाइन जूते बेचें, आप देख सकते हैं कि पतझड़ के मौसम में सर्दियों के जूतों की मांग बढ़ जाती है और आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधान के जोखिम को ध्यान में रखते हुए योजना, स्टॉक, और डिलीवरी शेड्यूल करें।

उच्च ग्राहक रूपांतरण

एआई एल्गोरिदम विपणक को बेहतर ग्राहक जुड़ाव और उच्च रूपांतरण के लिए पृष्ठों का त्वरित विश्लेषण और अनुकूलन करने की अनुमति देता है। 

उदाहरण के लिए, एक डीटीसी ब्रांड और पेप्सिको की सहायक कंपनी सोडास्ट्रीम, प्रयुक्त दुनिया भर के 46 बाजारों में अपने मार्केटिंग अभियानों की प्रभावशीलता का विश्लेषण करने के लिए ई-कॉमर्स के लिए एआई और मशीन लर्निंग। परिणामों से पता चला कि विज्ञापनों ने चैनल के आधार पर उपभोक्ताओं को अलग तरह से अपील की। ब्रांड ने ईमेल रूपांतरण दरों में 3%-5% की वृद्धि और एसएमएस टेक्स्ट रूपांतरण दरों में 10-15% की वृद्धि देखी।

यह ई-कॉमर्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का केवल एक अनुप्रयोग है। आप इसे अपने लिए भी लागू कर सकते हैं: 

• साइट खोज (क्योंकि जितनी तेज़ी से आपके ग्राहकों को उनकी ज़रूरत की चीज़ें मिल जाएँगी, उतनी ही तेज़ी से आप बिक्री करेंगे)
• रीमार्केटिंग अभियान (अपने उपयोगकर्ताओं को वैयक्तिकृत प्रचार और प्रोत्साहन भेजकर उन्हें लौटने और अपनी कार्ट छोड़ने के बाद खरीदारी पूरी करने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए)
• ग्राहक सेवा (अपने ग्राहकों को स्वयं-सेवा एआई-संचालित चैटबॉट की पेशकश करके ग्राहक सहायता लाइन के अंतहीन रास्ते से काटें)।

ईकॉमर्स उदाहरणों में सबसे सफल एमएल और एआई क्या हैं?

ईबे और अमेज़ॅन जैसे बड़े खिलाड़ियों के पास पूरे बिक्री चक्र में एआई एकीकरण का एक विजयी अनुभव है। हालाँकि, इन तकनीकों का उपयोग करने के लिए आपको मार्केट लीडर होने की आवश्यकता नहीं है। ईकॉमर्स में सफल एआई उपयोग के मामले बताते हैं कि आपके स्टोर के आकार की परवाह किए बिना, आप प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त करने के लिए एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों को एकीकृत कर सकते हैं।

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सिफारिश इंजन

अनुशंसाकर्ता सिस्टम कंपनियों को वैयक्तिकृत ऑफ़र और उन्नत ग्राहक अनुभव प्रदान करके बिक्री बढ़ाने में मदद करते हैं। अनुशंसाएँ आमतौर पर वेबसाइट खोज को गति देती हैं, आवश्यक सामग्री तक उपयोगकर्ताओं की पहुँच को आसान बनाती हैं, और उत्कृष्ट हैं क्रॉस-सेलिंग और अप-सेलिंग ऑनलाइन शॉपिंग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उदाहरण। 

वे उच्च खरीद दर में भी योगदान करते हैं और उपयोगकर्ता वफादारी को बढ़ावा देते हैं, जो उच्च बिक्री में अनुवाद करता है। अमेरिकी फैशन रिटेलर के लिए इलॉजिक टीम ने सर्टोना एआई-संचालित निजीकरण समाधान को एकीकृत करने के बाद, Carbon38, ब्रांड ने औसत ऑर्डर मूल्य (एओवी) और लौटने वाले ग्राहकों में भारी वृद्धि देखी।

कीमत निर्धारण कार्यनीति

एआई-संचालित मूल्य निर्धारण बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और उस विश्लेषण के आधार पर मूल्य निर्धारण निर्णय लेने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करेगा। यह B2B ई-कॉमर्स में AI के सबसे प्रमुख उदाहरणों में से एक है।

डेटा विश्लेषण के उन्नत उपकरण मल्टीचैनल स्रोतों से जानकारी प्राप्त करते हैं और कीमतों के लचीलेपन का निर्धारण करते हैं। प्रभावित करने वाले कारकों में विशिष्ट खंड में स्थान, ग्राहक खरीदारी रवैया, मसाला और बाजार मूल्य शामिल हैं। 

इसके अलावा, एल्गोरिदम ग्राहक विभाजन और रीयल-टाइम अनुकूलन करता है, जिससे आप मूल्य निर्धारण योजनाओं को वैयक्तिकृत कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, हमारे फिनिश ग्राहक, एक B2B तकनीकी घटक विशेषज्ञ वेक्सन, अब उपयोगकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण कर सकता है और पंजीकृत/नए ग्राहकों, ऑर्डर की मात्रा और बाजार की स्थितियों के आसपास मूल्य स्तरों को समायोजित कर सकता है।

दृश्य खोज

हालांकि खरीदार खरीदारी करने से पहले विज़ुअल सामग्री ब्राउज़ करते हैं, लेकिन कभी-कभी वे जो खोज रहे हैं उसका वर्णन करने के लिए सही शब्द खोजने में विफल रहते हैं। दृश्य खोज इसे बहुत आसान बनाती है। ग्राहक लंबी और विस्तृत क्वेरी टाइप करने के बजाय बस एक इमेज अपलोड कर सकते हैं। नतीजतन, ग्राहक खोज को कम कर सकता है और अधिक प्रासंगिक आइटम प्राप्त कर सकता है।

बिंग विज़ुअल सर्च, गूगल लेंस और इमेज सर्च ई-कॉमर्स के लिए सभी शक्तिशाली एआई उपकरण हैं जिन्होंने इस प्रकार की खोज को एक प्रवृत्ति में बदल दिया है। बाजार Pinterest द्वारा लेंस योर लुक सर्च इंजन का उपयोग कर रहा है जो आपको अपने मौजूदा वॉर्डरोब के लिए प्रासंगिक पोशाक विकल्प खोजने में सक्षम बनाता है।

उदाहरण के लिए, ASOS ने मशीन लर्निंग और ईकॉमर्स को खूबसूरती से संयोजित किया है और अपने मोबाइल ऐप के लिए स्टाइल मैच फीचर का निर्माण किया है। यह खरीदारों को एक तस्वीर लेने और उनके कैटलॉग से उन उत्पादों को खोजने की सुविधा देता है जो इससे मेल खाते हैं। यह टूल खरीदारों को ब्रांड से खरीदारी करने के लिए प्रोत्साहित करता है।

ध्वनि खोज और संवादी वाणिज्य के साथ युग्मित होने पर प्रवृत्ति विशेष रूप से सकारात्मक परिणाम देती है। ब्रांड ई-कॉमर्स के लिए अमेज़ॅन लेक्स मशीन लर्निंग मॉडल को एकीकृत कर सकते हैं और खोज में उपयोगकर्ताओं के वॉयस इनपुट की व्याख्या करने के लिए स्वचालित वाक् पहचान का लाभ उठा सकते हैं।

ग्राहक भावना विश्लेषण

पारंपरिक भावना विश्लेषण उपकरण ग्राहक साक्षात्कार, सामाजिक निगरानी, ​​​​रेटिंग और मतदान पर निर्भर करते हैं, जिनमें से सभी भारी मात्रा में कच्चे डेटा पेश करते हैं। यदि आप इसे मैन्युअल रूप से विश्लेषण करना शुरू करते हैं, तो निश्चित रूप से कुछ फिसल जाएगा। 

इस बीच, एआई-संचालित उपकरण बड़ी मात्रा में डेटा का तेजी से विश्लेषण करेंगे और खरीदार के व्यवहार में सबसे छोटे बदलावों की पहचान करेंगे। एमएल टेक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग उन शब्दों को परिभाषित करने के लिए करते हैं जो सकारात्मक या नकारात्मक दृष्टिकोण का संकेत देते हैं। इसलिए, ये फीडबैक फॉर्म उत्पाद या सेवा में सुधार के लिए एक ठोस और व्यावहारिक पृष्ठभूमि प्रदान करते हैं।

वास्तव में, व्यवसाय अपने ग्राहक यात्रा मानचित्रण में स्मार्ट ग्राहक भावना विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं। यह एक ऐसे मानचित्र का उदाहरण है जो इलॉजिक ने हमारे ग्राहकों में से एक के लिए बनाया है:

सूची प्रबंधन

व्यापारियों का लक्ष्य ग्राहकों को सही उत्पाद, सही समय और स्थान पर और उचित स्थिति में प्रदान करने के लिए उचित इन्वेंट्री प्रबंधन करना है। इस प्रक्रिया में स्टॉक और आपूर्ति श्रृंखलाओं की निगरानी और गहन विश्लेषण शामिल है। 

जब इन्वेंट्री प्रबंधन की बात आती है, तो ई-कॉमर्स में मशीन लर्निंग तत्वों और आपूर्ति श्रृंखलाओं के बीच पैटर्न और सहसंबंधों का पता लगाती है। एल्गोरिदम स्टॉक और इन्वेंट्री के लिए इष्टतम रणनीतियों को निर्धारित करता है। इसके अनुरूप, विश्लेषक डिलीवरी का अनुकूलन करते हैं और प्राप्त आंकड़ों को लागू करते हुए स्टॉक चलाते हैं।

ग्राहक सेवा

ई-कॉमर्स में मशीन लर्निंग के सबसे चमकीले अनुप्रयोगों में से एक, चैटबॉट व्यापारियों को ग्राहकों के साथ बातचीत को आंशिक रूप से स्वचालित करने में मदद करने का एक शानदार तरीका है। क्या अधिक है, आप गुणवत्ता बनाए रखते हुए लागत को काफी कम कर सकते हैं। एक जटिल प्रश्न के मामले में, एक बॉट मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता का पता लगाएगा और ग्राहक को ग्राहक सहायता एजेंट को पुनर्निर्देशित करेगा। 

जनरेटिव एआई यहां एक आवश्यक भूमिका निभाता है। जैसा कि एआई उपकरण व्यक्तिगत दुकानदारों के बारे में अधिक सीखते हैं, ग्राहकों के साथ ऑनलाइन बातचीत स्टाइलिस्ट या व्यक्तिगत दुकानदार के साथ अधिक हो सकती है। उदाहरण के लिए, सेकंड-हैंड कंज्यूमर गुड्स मार्केटप्लेस मरकरी, पेश किया है एक एआई-संचालित शॉपिंग सहायक जो चैटजीपीटी सॉफ्टवेयर पर चलता है और न केवल ग्राहकों के प्रश्नों का उत्तर दे सकता है बल्कि इनपुट प्रश्न के आधार पर उत्पादों की सिफारिश भी कर सकता है।

ईकॉमर्स में एआई और एमएल एप्लिकेशन के व्यावहारिक उपयोग के मामले

अब तक, आपने ई-कॉमर्स में एआई और एमएल के लाभों और अनुप्रयोगों को वास्तविक खुदरा विक्रेताओं के कुछ केस-परिदृश्यों द्वारा समर्थित देखा है। अब, यह समय आपको कुछ बड़े नामों के साथ प्रस्तुत करने का है, और बिना किसी संदेह के, उद्योग में इन अत्याधुनिक तकनीकों का अधिकतम लाभ उठाने वाले गुरु।

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अमेज़ॅन और इसकी विजेता ग्राहक सेवा 

अमेज़ॅन अपने मुख्य प्रतिस्पर्धी में से एक के रूप में त्रुटिहीन ग्राहक सेवा पर ध्यान केंद्रित करता है ईकॉमर्स के लाभ. और इस सर्विस को ईकॉमर्स के लिए AI की मदद से मेंटेन किया जाता है। तो, वे किस विशिष्ट क्षेत्र में तकनीक लागू करते हैं?

• उत्पाद की सिफारिशें. अमेज़ॅन सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग और नेक्स्ट-इन-सीक्वेंस मॉडल का उपयोग करता है ताकि प्रत्येक विशिष्ट ग्राहक को अगली आवश्यकता वाले सामानों के बारे में भविष्यवाणियां की जा सकें। उपकरण ग्राहक खरीद व्यवहार के एकत्रित डेटा द्वारा सक्षम है।
• रसद. एआई अधिक दक्षता और सटीकता के लिए रूटिंग, डिलीवरी समय और अन्य डिलीवरी पैरामीटर में बदलाव करता है। ड्रोन डिलीवरी अमेज़न का अगला कदम होगा।
• प्राकृतिक भाषा संसाधन. यह नवीनतम डीप लर्निंग तकनीक डिजिटल सहायक को शक्ति प्रदान कर रही है अमेज़न द्वारा एलेक्सा.

अलीबाबा और इसका ग्राहक-केंद्रित दृष्टिकोण

कंपनी एआई और एमएल द्वारा सक्षम सबसे उन्नत उपकरणों का लगातार उपयोग कर रही है। अलीबाबा संवर्धित वास्तविकता दर्पण, चेहरे की पहचान भुगतान, इंटरैक्टिव मोबाइल फोन गेम और कई अन्य सुविधाओं और उपकरणों को लागू करता है। विशेष रूप से, अलीबाबा पर ध्यान केंद्रित कर रहा है:

• स्मार्ट व्यवसाय संचालन. अलीबाबा का अपना चैटजीपीटी-शैली उत्पाद कहा जाता है टोंगी कियानवेन11 अप्रैल, 2023 को जारी किया गया, कथित तौर पर कार्यस्थल पर दक्षता का अनुकूलन कर रहा है। टूल कई तरह के काम करता है, जैसे मौखिक बातचीत को लिखित नोट्स में बदलना और व्यावसायिक प्रस्तावों का मसौदा तैयार करना। यह लंबे समय में कर्मचारियों के समय और संसाधनों की बचत करेगा और उन्हें थकाऊ दैनिक कार्यों के बजाय व्यवसाय पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देगा।
• तीव्र निजीकरण. अधिकांश आधुनिक व्यापारियों के लिए आकर्षक ग्राहक अनुभव बनाना आधारशिला है। अलीबाबा अत्यधिक लक्षित एआई ईकॉमर्स प्लेटफॉर्म को लागू करके इसे हासिल करता है। जहां भी ग्राहक ने पहले खरीदारी की है, अलीबाबा पूल में उनके खरीदे गए उत्पादों को नए सामान के साथ मिलान करना संभव है। 
• स्मार्ट आपूर्ति श्रृंखला. अलीबाबा ने बनाया है अली स्मार्ट आपूर्ति श्रृंखला - एक एआई-संचालित उपकरण जो उत्पाद की मांग की भविष्यवाणी करता है, इन्वेंट्री का अनुकूलन करता है, सही उत्पाद ऑफ़र निर्धारित करता है और मूल्य निर्धारण रणनीतियों को विकसित करता है।

IKEA और संवर्धित वास्तविकता का उपयोग

व्यापारी जो ऑनलाइन फर्नीचर बेचते हैं जानिए रिटर्न मैनेज करना कितना मुश्किल होता है। उत्पादों की भारी प्रकृति दुकानदारों के लिए अपने आस-पास के टुकड़े की कल्पना करना मुश्किल बना देती है, जो लागत को आसमान छूती है। IKEA उन ब्रांडों में से एक है जो AI और संवर्धित वास्तविकता (AR) की मदद से इस समस्या से निपट रहा है: 

• बेहतर ऑफ़लाइन और ऑनलाइन सीएक्स. ब्रांड की नई विशेषता आईकेईए क्रिएटिव अपनी वेबसाइट और ऐप के लिए ग्राहकों को डिजिटल फर्नीचर के साथ अपने स्वयं के रहने की जगहों को डिजाइन और कल्पना करने की अनुमति देता है। टुकड़े को देखने के लिए उन्हें अब ईंट-और-मोर्टार स्टोर की यात्रा करने की आवश्यकता नहीं है; फोन पर एक साधारण क्लिक ही काफी होगा। 
• दृश्य खोज. एक उपयोगकर्ता अपने कैमरे को फर्नीचर के एक टुकड़े पर इंगित कर सकता है, और एक IKEA प्लेस ऐप दूसरों को पसंद करेगा। GrokStyle की पॉइंट-एंड-सर्च कार्यक्षमता ऐप में जोड़ा गया है और इसे खोज का भविष्य माना जाता है।

गैप और उनका वर्चुअल ड्रेसिंग रूम

जब हीदर मिकमैन गैप के अंतरिम सीआईओ बने, जो दुनिया के सबसे बड़े कपड़ों और एक्सेसरीज खुदरा विक्रेताओं में से एक है, तो उन्होंने इसे अपना मिशन बना लिया गैप के भीतर वे कैसे काम करते हैं, इसके लिए एआई को डीएनए का हिस्सा बनाने के लिए। यहां वे क्षेत्र हैं जिनमें वे निश्चित रूप से सफल होते हैं:

• अनुकूलित इन्वेंट्री आंदोलन. उनका एमएल-संचालित समाधान स्वचालित और सटीक आकार प्रोफाइल तैयार करता है जो किसी विशेष स्टोर के लिए किसी विशेष आइटम की बिक्री का आकार निर्धारित करता है। इस तरह, ब्रांड ग्राहकों की मांग और संतुष्टि के साथ बना रहता है।
• वर्चुअल फिटिंग रूम. कंपनी एक एआर ऐप प्रदान करती है जो दुकानदारों को स्टोर में प्रवेश किए बिना गैप आउटफिट आज़माने की अनुमति देती है। एक उपयोगकर्ता ऐप में दिखाए गए पांच बॉडी टाइप्स में से एक का चयन कर सकता है, उस पर गैप गारमेंट लगा सकता है, और अगर वे जो देखते हैं उसे पसंद करते हैं तो इसे ऑनलाइन खरीद सकते हैं।

अपने ईकॉमर्स बिजनेस में एआई और मशीन लर्निंग को कैसे लागू करें?

ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग के उपयोग के मामले प्रभावशाली हैं और वे ग्राहक सेवाओं में सुधार से लेकर आपके व्यवसाय के लिए उच्च सुरक्षा प्रदान करने तक सभी क्षेत्रों को अपनाते हैं। रिटेल में एआई-संचालित ऑटोमेशन के कार्यान्वयन का अनुमान है 40% से 80% की वृद्धि अगले 3 वर्षों में 

तो, ऐसी कौन सी विशिष्ट प्रक्रियाएँ हैं जो आपके व्यवसाय को बड़ी लहर पकड़ने और ईकॉमर्स में मशीन लर्निंग का उपयोग करने में मदद करती हैं? अज्ञात में जाने से पहले कई चरण आपको प्रक्रिया की संरचना करने और संबंधित रणनीति विकसित करने में मदद करेंगे।

1. पहचानें कि आपकी कौन-सी व्यावसायिक प्रक्रियाएँ ML-सक्षम हो सकती हैं 

अपने वर्कफ़्लोज़ का विश्लेषण करें और अपने आप से निम्नलिखित प्रश्न पूछें:

• कौन सी प्रक्रियाएं मानव-गहन हैं?
• कौन सी प्रक्रियाएँ दोहराई जा सकती हैं?
• बड़ी मात्रा में डेटा का अध्ययन करने के लिए किन प्रक्रियाओं में मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है?

उत्तर इंगित करेंगे कि वास्तव में एआई और एमएल का उपयोग आपके व्यवसाय में समय और संसाधनों को बचाने में कहां मदद करेगा।

2. डेटा संग्रह और सुविधा निष्कर्षण पर विचार करें

डेटा ई-कॉमर्स में एआई और मशीन लर्निंग के कुशल उपयोग का आधार है। सभी डेटा को एक डेटाबेस में संग्रहीत करना एक बुद्धिमान निर्णय होगा, जो भविष्य में इसका विश्लेषण और प्रबंधन करने की अनुमति देता है।

3. अपने लक्ष्यों और क्षमताओं का निर्धारण करें

जरूरत से ज्यादा एआई कार्यान्वयन के दायरे को अपनाने की कोशिश करने से अनुचित खर्च हो सकता है। अपने लक्ष्यों पर ध्यान केंद्रित करें और कुछ सरल से शुरू करें। उदाहरण के लिए, आप ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी करने और उसे रोकने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। यदि आप परिणामों से संतुष्ट हैं, तो आप एआई के कार्यान्वयन को बढ़ा सकते हैं।

4. उपयुक्त टूल और प्लेटफॉर्म चुनें

सामान्य तौर पर, आपके द्वारा चुना गया ईकॉमर्स सॉफ़्टवेयर आपके व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह आपके ऑनलाइन रिटेल स्टोर को चलाने की लागत और दक्षता को काफी हद तक प्रभावित करता है। कभी-कभी आपको इसकी आवश्यकता भी होगी रिप्लेटफार्म एक उपयुक्त समाधान खोजने के लिए जो आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करेगा। आधुनिक कंप्यूटिंग तकनीक विशेष रूप से क्लाउड में एमएल का उपयोग करने की अनुमति देती है, जो आपके समय और प्रयास को और अधिक बचाएगी। 

आपके व्यवसाय के क्षेत्र के आधार पर, आप अपने संचालन को अनुकूलित करने और बिक्री बढ़ाने के उद्देश्य से कई AI और ML टूल का आनंद ले सकते हैं। उदाहरण के लिए, Adobe Sensei कई समय लेने वाले कार्यों को स्वचालित करता है और निर्माण प्रक्रिया पर खर्च करने के लिए अधिक समय छोड़ता है। नोस्टो एक व्यापक विपणन समाधान है जो वास्तविक समय में अत्यधिक व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव को स्वचालित रूप से वितरित करने के लिए एआई का उपयोग करता है। परिणामस्वरूप, आपको बढ़ी हुई व्यस्तता और अधिक बिक्री मिलती है।

5. एक समर्पित टीम बनाएं और निर्धारित करें कि आपको किन विक्रेताओं की आवश्यकता है

गोद लेने की प्रक्रिया को ठीक से प्रबंधित करने के लिए, आपको एक समर्पित टीम की आवश्यकता होगी जो चीजों को ट्रैक पर रखे। टीम परियोजना के लिए आवश्यक तृतीय पक्षों के साथ घनिष्ठ सहयोग करेगी और यह सुनिश्चित करेगी कि प्रक्रिया आपके द्वारा निर्धारित लक्ष्यों की ओर अग्रसर हो रही है।  

एमएल / एआई ईकॉमर्स टेकअवे

संगठनात्मक चुनौतियों के कारण आप नए एआई/एमएल को ई-कॉमर्स में अपनाने से डर सकते हैं; या, इसके विपरीत, बड़े उद्योग नामों के उदाहरण का अनुसरण करने के लिए प्रेरित किया गया जिन्होंने प्रौद्योगिकी को सफलतापूर्वक एकीकृत किया है। 

आपकी जो भी भावना हो, किसी भी खुदरा विक्रेता को क्षेत्र में नवाचारों के प्रति उदासीन नहीं रहना चाहिए।

वे आपकी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को और अधिक कुशल बनाएंगे। अपने ग्राहक अनुभव को सुव्यवस्थित करें। अपने लक्ष्यीकरण में सुधार करें और यहां तक ​​कि आपको नए बाजारों में पैमाना बनाने में मदद करें।

केवल एक चीज जो आपको करने की ज़रूरत है वह है एक योजना के साथ आना, एक टीम बनाना जो इन तकनीकों में विश्वास करती है, और आवश्यक होने पर सीखने, सुधार करने और धुरी के लिए संगठनात्मक धैर्य रखती है।

ईलॉजिक 14 वर्षों से ईकॉमर्स डेवलपर्स और सलाहकारों के रूप में खुदरा विक्रेताओं की टीमों को बढ़ा रहा है। हम आपके व्यवसाय की स्थिति का मूल्यांकन करने में आपकी सहायता कर सकते हैं, अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए आपको आवश्यक कदमों और परियोजनाओं की योजना बना सकते हैं, और यहां तक ​​कि आवश्यक तकनीक को शुरू से अंत तक लागू और एकीकृत कर सकते हैं।

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• स्रोत: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/