Машинное обучение оказалось очень эффективным инструментом для анализа данных. Большинству малого бизнеса и розничных продавцов не хватает анализа данных, который мог бы оказать огромное влияние на их продажи. В предыдущем посте мы говорили о проблемах цепочки поставок и о том, как машинное обучение может помочь классифицировать данные, предоставляя ключевую информацию для решения проблемы цепочки поставок и изменения бизнеса.
Тенденции всегда меняются вместе с технологиями, и мониторинг необходим для выживания любого бизнеса. Машинное обучение обрабатывает необработанные данные и пытается классифицировать или сгруппировать их таким образом, чтобы данные выглядели более значимыми.
Как только розничные продавцы и малые предприятия получают заказы на продажу, они начинают очищать запасы, предвидеть спрос и запасать запасы, когда тенденция спроса исчезает, это сжигает остаток денежных средств, которые можно было бы потратить на маркетинг продукта для создания больше продаж.
Машинное обучение может создавать демографические данные, показывающие, какая возрастная группа интересуется вашим продуктом и в каких штатах они находятся. Какие штаты имеют более высокий спрос по сравнению с другими и ваш самый продаваемый продукт. Тенденции могут меняться, это может быть разовое событие, такое как Суперкубок или год выборов.
Эти данные помогают в разработке соответствующих маркетинговых кампаний, ориентированных на эти ключевые области интересов. Вы можете следить за своими клиентами в социальных сетях и выяснять, в чем заключается их интерес. Если вы продаете от 10 000 до 100 000 единиц продукции в месяц, машинное обучение может быть очень полезным для определения количества запасов, региона или состояния продаж, успешных продуктов, помощи в маркетинге в социальных сетях, вопросов цепочки поставок и т. д.
Обработка естественного языка с помощью машинного обучения может идентифицировать ключевые события и слова в Америке. Он может определить, как клиенты реагируют на ваш продукт. Ли досягаемость снижается или восстание. Есть ли у них положительное мнение или нет.
Чат-боты
Чат-боты могут помочь улучшить обслуживание клиентов, а также контролировать деловую активность. AI Chatbot теперь может говорить как человек в разговоре с клиентом и решать его проблему. Это создает удовлетворение для клиента.
Рекуррентная нейронная сеть и чат-боты LSTM Powered могут управлять некоторыми вашими бизнес-операциями. Поддерживайте свои веб-сайты и публикуйте блоги о своем продукте на основе вашего предыдущего описания продукта.
Вот контрольный список вещей, которые можно использовать в розничных операциях.
Классификатор машинного обучения может преобразовывать необработанные данные в высокоаналитические данные.
Обработка естественного языка может определить смысл слов и предоставить информацию о тенденциях в мире, где вы можете извлечь выгоду.
Чат-боты служат для ряда целей. Боты в мессенджерах могут улучшить обслуживание клиентов, вести содержательный разговор с клиентами, чтобы определять тенденции и предпочтения.
Рекуррентная нейронная сеть вместе с LSTM может помочь в автоматизации процесса, чтобы перераспределить ваше время на повышение качества продукта. Кстати, чат-боты можно использовать для проверки качества и контроля продукта.
Эта уникальность делает машинное обучение более привлекательным для бизнеса. Предприятиям необходимо интегрировать чат-ботов с искусственным интеллектом, чтобы иметь преимущество перед конкурентами. Ранние пользователи ИИ будут иметь значительное преимущество перед другими конкурентами.
Если вы занимаетесь розничной торговлей или продаете через Интернет на Amazon, Shopify или ebay, ознакомьтесь со следующим…
Чат-боты: создайте ботов для обмена сообщениями в Facebook и слабых ботов для своего веб-сайта. Чат-боты Google, и есть масса информации о том, как это сделать.
найдите компании, которые предлагают обработку естественного языка и рекуррентные нейронные сети для розничной торговли, и попробуйте. Интегрируйте эти функции на свой сайт.
Если вы заинтересованы в изучении ИИ, ознакомьтесь со следующим.
Отправной точкой для изучения может быть версия языка программирования Python для начинающих с помощью Google. Как только вы освоите базовый синтаксис, начните изучать основы машинного обучения на YouTube или на таких курсах, как Udacity, Coursera и других. Затем запустите учебник по алгоритму глубокого обучения или обучение с помощью Tensorflow и Theano. У меня есть короткий пост о том, как начать работу.
