E-ticaret Makine Öğrenimi
E-ticarette bir süre sonra endüstrinin teknolojiyle simbiyotik ilişkisini anlayacaksınız. E-ticaret ancak internetin büyümesiyle mümkün olabiliyor. Cep telefonlarının yaygınlaşması, internet mağazalarının herkesin cebine girmesine yardımcı oldu.
Konuyu bilen pek çok kişi size yapay zekanın teknolojideki (AI) bir sonraki büyük şey olduğunu söyleyecektir. Yapay zeka, çeşitli alanlarda ve görünümlerde hızla ilgi görüyor. E-ticaret sektörü bu durumdan muaf değil.
Teknolojinin makine öğrenimi bileşeni olan yapay zeka, e-ticaret işletmeleri üzerinde önemli bir etkiye sahip. Makine öğreniminin e-ticaret sektöründe çok sayıda kullanımı vardır.
En öne çıkanlardan birkaçını keşfetmek için okumaya devam edin. Ayrıca, işletmeniz için yapay zekanın potansiyelinden halihazırda yararlanmıyorsanız neden bir şeyler kaçırdığınızı da göstereceğiz. Ama önce temelleri gözden geçirelim.
Makine Öğrenimi Yıllar İçinde Gelişti
Makine öğrenimi ve e-ticaretin ayrıntılarına girmeden önce, makine öğrenimini tanımlamak önemlidir. En temel düzeyde, tam olarak kutunun üzerinde yazan şey budur: bir makinenin öğrenmesi için bir yöntem. Ancak tahmin edebileceğiniz gibi pratikte işler biraz daha çetrefilli.
Makine öğrenimi, çok çeşitli teknolojileri kapsayan bir yapay zeka dalıdır. Verilere erişebilen ve verilerden öğrenebilen algoritmaların veya programların geliştirilmesini gerektirir. Hepsi insan programlamasına ihtiyaç duymadan.
Örüntü tanıma, bu tür algoritmaların 'öğrendiği' birincil yöntemdir. Bir makine öğrenimi algoritması, mümkün olduğu kadar çok veri beslenerek eğitilir. Daha sonra verileri inceler ve eğilimleri tanımlar. Algoritma sonunda 'akıllı' hale gelir ve öğrendiklerini yeni veri kümelerine uygulamasına olanak tanır.
Makine öğrenimine yönelik algoritmalar genellikle üç kategoriye ayrılır:
- Denetimli: Geçmişte öğrenilenleri yeni verilere uygulamak için belirli etiketli örnekler kullanırlar. Gelecekteki olayları öngörme ve çıktılarını istenen sonuçlarla karşılaştırma yeteneğine sahiptirler. Bu 'egzersizin' sonucunda algoritmalar gelişir.
- Denetimsiz: Bu algoritmalar etiketlenmemiş veya kategorize edilmemiş verilere bakar. Spesifik örneklere dayanarak tahminlerde bulunulamaz. Sonuç olarak, bu tür sistemler çıkarımlar yapar ve verilerdeki temel yapıları veya kalıpları belirler.
- Güçlendirme: Güçlendirme algoritmaları, çıktılarını test etmek için çevrelerini kullanır. Programlar deneme yanılma yoluyla doğru davranışı öğrenir. Daha sonra gelecekte tepkilerini buna göre ayarlarlar.
Makine öğreniminin sandığınızdan çok daha uzun bir geçmişi var. Bilim insanları beyindeki nöronların nasıl çalıştığını keşfettikten kısa bir süre sonra bu disiplin ortaya çıktı.
Arthur Samuel, 1952'de dama oynayan bir bilgisayar programı tasarladı. Frank Rosenblatt, altı yıl sonra ilk tamamen yapay sinir ağını yarattı. Bu, genel olarak insan nöronlarının yapısına dayanan bir makine öğrenme algoritmasıdır.
Takip eden yıllarda makine öğrenimi alanı ilerlemeye devam etti. 1997 yılına gelindiğinde IBM, Deep Blue bilgisayarını geliştirdi. Şu anki küresel satranç şampiyonunu yendi. Ancak bu alanın gerçek anlamda yükselişe geçmesi ancak yirmi birinci yüzyılda gerçekleşti.
Bu hızlandırmanın (Grafik İşlem Birimleri) büyük ölçüde sorumlusu GPU'ların icadıdır. Bu işlemciler, algoritmaların çok daha kısa sürede çok daha fazla veriyi incelemesine olanak sağlama yeteneğine sahiptir. Sonuç olarak mevcut makine öğrenimi, giderek daha karmaşık hale gelen veri kümelerini anlama kapasitesine sahiptir. Aynı zamanda önemli ölçüde daha karmaşık ve kesin tahminler oluşturma yeteneğine de sahiptir.
Makine Öğrenimi ile Yapay Zeka Arasındaki Farklar
Kendi kendinize şöyle düşünüyor olabilirsiniz: "Bir dakika, makine öğrenimi yerine yapay zekadan bahsetmiyor musunuz?" buraya kadar okuduğunuzda. Kısaca cevap evet ve hayır. Makine öğrenimi, parmaklar ve başparmaklar gibi yapay zekadır ancak yapay zekanın tamamı makine öğrenimi değildir.
- Bunlardan ilki makine öğrenmesidir.
Yapay zeka, makine öğrenimini bir alt küme olarak içerir. Makine öğrenimi, verilere dayalı olarak tahminlerde bulunan veya eylemler gerçekleştiren bir yapay zeka türüdür. Teknoloji ne kadar çok veriye maruz kalırsa sonuçları o kadar kesin olur. Bu alandaki algoritmaların 'öğrenme' yeteneğine sahip olduğu ifade ediliyor. - Yapay zeka ikinci sırada.
Yapay zeka çok daha geniş bir teknoloji yelpazesini kapsar. İnsan davranışını taklit eden her türlü teknolojiye yapay zeka deniyor. Öğrenme bir örnektir; akıl yürütme, algılama ve ayarlama ise diğerleridir.
Derin öğrenme, birçok açıdan makine öğrenimine benzeyen yapay zekanın bir alt alanıdır. Muazzam veri kümelerinin karmaşık sinir ağları tarafından analiz edildiği ve öğrenildiği yerdir. Büyük veri çağında ancak yakın zamanda kullanıma sunulan devasa miktardaki veriden bahsediyoruz.
E-ticaret Makine Öğreniminin Ticari Faydaları
Artırılmış gerçeklik gibi diğer ileri teknolojiler gibi makine öğreniminin de birçok iş avantajı vardır. Bu özellikle çevrimiçi perakendeciler için geçerlidir. Algoritmaların devasa miktarda veriyi anlamlandırma kapasitesi paha biçilemez.
Makine öğrenimi uygulamaları artık e-ticaret operasyonlarının neredeyse her yönü için mevcut. E-ticaret makine zekası, envanter yönetiminden tüketici deneyimine kadar her şeyi sunar. Makine öğreniminin şirketinize nasıl yardımcı olabileceğine daha yakından bakalım.
- Dönüşümlerde artış
Herhangi bir e-ticaret web sitesinin tarayıcıları çevrimiçi alışveriş yapan kişilere dönüştürme yeteneği kritik öneme sahiptir. Bu nedenle web sitenizin dönüşüm oranıyla meşgul olacaksınız. Makine öğreniminin e-ticaret için bu kadar faydalı olmasının nedenlerinden biri, dönüşüm oranlarını çeşitli şekillerde artırmaya yardımcı olabilmesidir. E-ticaret kullanım örneklerine baktığımızda makine öğreniminin dönüşüm oranına nasıl yardımcı olabileceğinden bahsedeceğiz. Ancak bu bakımdan değeri genellikle iki kategoriye ayrılır. Ürün önerileri ve site içi arama motorlarına bu şekilde yardımcı olabilir. Makine öğrenimine dayalı algoritmalar daha akıllı arama sonuçları üretebilir. Doğal dil işleme sayesinde arama alanına yazılanları anlayabilirler. Daha sonra, arama yapan kişiye tam olarak aradığını göstermek için önceki aramalardan öğrendiklerini uygulayacaklardır. Müşteriler ürünün adını ve hatta tam açıklamasını girmese bile bu durum geçerlidir.
Makine öğrenimine dayalı ürün önerileri de daha akıllıdır. Bir e-ticaret sitesine gelen ziyaretçiler algoritmalar kullanılarak analiz edilebilir. Bir ziyaretçinin baktığı veya satın aldığı ürünlerin yanı sıra etkileşime girdiği içeriği tanıyacaklar. Bir kullanıcı geri döndüğünde, kendisine daha önce ilgilendiğini ifade ettiği ürünlerle karşılaştırılabilir ürünler sunulur. Bu nedenle Amazon'a gittiğinizde yakın zamanda satın aldığınız veya baktığınız ürünlere benzer birçok ürün bulacaksınız. - Daha hedefe yönelik pazarlama girişimleri yürütün
E-ticaret pazarlaması ve satış araştırmasının pek çok ortak noktası vardır. En etkili kampanyalar, hedef demografisiyle son derece alakalı olanlardır. Makine öğrenimi, bir e-ticaret işletmesinin alaka düzeyini korumasına yardımcı olabilir. E-ticaret mağazaları artık büyük veri çağında her zamankinden daha fazla veriye erişebiliyor. Makine öğrenimi, pazarlama stratejilerinin daha iyi uyarlanabilmesi için müşteri verilerini anlamada onlara yardımcı olabilir. Makine öğrenimi algoritmaları kalıpları tanımlamak için kritik öneme sahiptir. Belirli müşterilerin veya web sitesi ziyaretçilerinin ilgisini neyin çektiğini gösterirler. Bu, daha hassas müşteri segmentasyonuna olanak sağlar. Potansiyel müşterilerinizi ilgi alanlarına göre gruplara ayırabilirsiniz. Sonuç olarak, onlara önemli ölçüde daha alakalı pazarlama materyalleri gönderebileceksiniz. Makine öğreniminin kullanışlı olduğu bir diğer alan ise yeniden hedeflemedir. Algoritmalar müşteri davranışını analiz edebilir ve yüksek oranda hedeflenmiş yeniden hedefleme reklamları önerebilir. Potansiyel bir alıcının Bliss web sitesine gittiğini düşünelim. Bu ziyaretçi markanın kuru cilt bakım ürünlerine bakmış olabilir. Hatta bu koleksiyondaki ürünleri alışveriş sepetlerine koymuş bile olabilirler. Ama sonunda satın almadılar. Ancak bir iletişim e-posta adresi sağladılar. Bliss, ziyaretçinin yeniden hedefleme kampanyası için iyi bir aday olup olmadığını belirlemek için makine öğrenimini kullanacak. Şirket daha sonra müşteri adayının ilgilendiğini belirttiği kuru cilt ürünlerini tanıtan bir e-posta gönderebilir. - Dahili operasyonların verimliliğini artırın
E-ticaret makine öğreniminin tüm avantajları müşteriye yönelik operasyonlarla ilgili değildir. Algoritmalar aynı zamanda diğer faaliyetlerinizin verimliliğini artırmanıza yardımcı olacak gerçek zamanlı bilgiler de sağlayabilir. Örnek olarak envanter seviyelerinizi ve envanter muhasebesini nasıl yönettiğinizi düşünün. Pek çok işletme FIFO ve LIFO tartışması arasında kaldı. Müşteri verilerini analiz etmek, hangi yöntemin sizin için ideal olduğunu belirlemek için en iyi yaklaşımdır. Makine öğrenimi böyle bir analizin doğruluğunu hızlandırır ve geliştirir. Bir bilgisayar yazılımı e-ticaret satışlarını, depolama giderlerini, vergi sonuçlarını ve diğer faktörleri hesaplayabilir. Ayrıca gelecekteki talebin tahmin edilmesine de yardımcı olabilir. Sonuç olarak, akla gelebilecek en etkili süreçleri uygulamak için ihtiyaç duyduğunuz tüm bilgilere sahip olursunuz. - Daha iyi kararlar almak
Son noktayı takip ederek, makine öğrenimi daha iyi kararlar vermek için harika bir araçtır. Drop Shipping'in sizin için iyi olup olmadığına karar vermeniz gerekecek. Yeni bir ürün serisinin tüketicinin ilgisini çekip çekmeyeceğini merak ediyor olabilirsiniz. Vermeniz gereken karar ne olursa olsun, makine öğrenimi size yardımcı olabilir. Makine öğrenimi, tüm kararlarınızı verilere dayandırmanıza olanak tanıyarak bu alanda yardımcı olur. Algoritmalar veya programlar büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işler ve yorumlar. Bu size daha iyi kararlar vermenize yardımcı olacak eyleme dönüştürülebilir bilgiler sağlar.
E-ticaret Makine Öğrenimi için Kullanım Örnekleri
Makine öğreniminin genel ticari faydalarına baktık. Artık teknolojinin internetten satın almayı nasıl etkilediği konusunda daha net konuşmanın zamanı geldi. Aşağıda altı e-ticaret makine öğrenimi kullanım senaryosu yer almaktadır.
- Bireyselleştirme
Günümüzün müşterileri sıradan bir numara olarak görülmek istemiyor. Müşteri hizmetlerinde üst düzeyde kişiselleştirmeyi tercih ediyorlar. Bir tüketicinin işletmenize geri dönmesini sağlayan şey bu tür bir kişiselleştirmedir. Eğer siz bunu sağlayamıyorsanız, bunu verebilecek bir rakip arayacaklar. Kişiselleştirme için makine öğrenimini kullanmanın faydaları nelerdir?
Çevrimiçi ortamda üst düzey kişiselleştirmeye ulaşmanın tek yolu, başta makine öğrenimi olmak üzere yapay zekadır. Algoritmalar, siteye gelen her ziyaretçinin kullanıcı deneyimini kişiselleştirmek amacıyla müşteri verilerini ve davranışlarını inceler. Web siteniz her kullanıcıya bilinen tercihlerine göre ürün önerilerinde bulunabilir. Bunun gibi bir öneri motoru, kişiselleştirilmiş tüketici deneyimleri sağlamak için harika bir yaklaşımdır. Aynı zamanda dünyanın en başarılı şirketlerinden ikisi olan Amazon ve Netflix'in de kullandığı teknolojidir. - Site araması gerçekleştirin
Yakın zamanda Google'ı kullanan herkes çevrimiçi aramanın ne kadar ilerlediğini doğrulayabilir. Öte yandan, e-ticaret siteleri için yapılan site aramaları sıklıkla yetersiz kalıyor. Tam olarak ne yazacağınızı bilmiyorsanız aradığınız şeyleri bulmak son derece zor olabilir. Büyük veri ve makine öğrenimi çağında bunun hiçbir mazereti olamaz. Akıllı algoritmalar, uygun şekilde kullanıldığında akıllı aramalar yapmayı çocuk oyuncağı haline getirir. Site araması için makine öğrenimini kullanmanın faydaları nelerdir? Çevrimiçi mağazanıza gelen pek çok ziyaretçi ne aradığını zaten biliyor olacaktır. Belirli bir ürünün adını bilmiyor olabilirler. Veya hangi öğenin onlar için uygun olacağını bile. Sonuç olarak, site aramanız uygun çözümü verecek kadar karmaşık olmalıdır. Arama çubuğuna ne yazılırsa yazılsın bu doğrudur. Diyelim ki birisi Camelbak web sitesine gidiyor. Trekking sırasında susuz kalmamalarına yardımcı olacak bir şeye ihtiyaç duyabilirler. Sitedeki arama çubuğuna 'yürüyüş' yazmaları yeterli. Neyse ki, makine öğrenimi destekli akıllı arama bunu yönetebilir. Yukarıdaki örneklerden de görebileceğiniz gibi, bu hassas arama son derece alakalı sonuçlar doğurmaktadır. İade edilen şeylerin tümü yürüyüş paketleri ve rezervuarlardır. - Arz ve talep yönetimi
Konu söz konusu olduğunda, diğer birçok iş sektörü gibi e-ticaret de tamamen arz ve taleple ilgilidir. Çevrimiçi bir satıcı olarak, müşterilerinizin ihtiyaçlarını karşılayacak doğru miktarlarda uygun stoğunuza sahip olduğunuzu garanti etmelisiniz. Bu gereksinimler zamanla değişir. Sonuç olarak proaktif envanter ve tedarik zinciri yönetimi tercih edilir. Bu nedenle internet perakendecileri için talebi tahmin etmek çok önemlidir. Değişen müşteri ihtiyaçlarını öngörebilmek sizi diğerlerinden öne çıkarır. Makine öğrenimi, doğru ve gerçek zamanlı tahminler yapmanıza yardımcı olur. Arz ve talep yönetimi söz konusu olduğunda neden makine öğrenimini kullanmalısınız? E-ticaret sektöründe tedarik zincirinizi yönetmek başarınız için kritik öneme sahiptir. Nasıl ilerleneceği, müşteri talebini, nakliye maliyetleri ve nakliye gibi masraflarla dengelemektir. Makine öğrenimini kullanarak tüm önemli sayıları kolayca hesaplayabilirsiniz. Yapay zeka destekli bir algoritmanın yardımıyla niceliksel tahmin yapılabilir. Soğuk, somut verilere dayalı tahminler yapmak bunu gerektirir. Tahminlerinizin mümkün olduğunca doğru olmasını sağlamak için en etkili tekniktir. Sonuç olarak, yaptığınız envanter ve tedarik zinciri değişikliklerinin başarılı olma olasılığı daha yüksektir. - Kayıp tahmini
Müşteri cirosu B2B dünyasında sıcak bir konudur. Müşterilerin bir markayı korumak için bir markadan ayrılma oranını ifade eder. Bir e-ticaret işi olarak da keşfetmeye değer. Mevcut bir müşteriye satış yapmak artık daha kolay. İnternet perakendecilerinin elde tutma pazarlamasına bu kadar değer vermesinin nedeni budur. Peki ya hangi müşterilerin ayrılma ihtimalinin yüksek olduğunu tahmin ederek pazarlama yaklaşımınızın bu yönünü geliştirebilseydiniz? Makine öğreniminin sağladığı fırsat budur. Kaybı öngörmek için makine öğrenimini kullanmanın faydaları nelerdir? Kayıp tahmini, mevcut ve önceki müşterilerin verilerindeki kalıpları belirleme sürecidir. Örneğin, müşteriler vazgeçmek üzereyken hangi davranışları sergiliyorlar? Bunlar makine öğrenimi algoritmalarının yapabileceği türden keşiflerdir. Bu bilgiye sahipseniz sizi terk etmek üzere olan kişileri tespit edebilirsiniz. Daha sonra e-posta, sosyal medya veya diğer araçları kullanarak pazarlama kampanyalarınızı takipte tutacak şekilde kişiselleştirebilirsiniz. - Dolandırıcılığın tespiti
Siber güvenlik farkındalığının çağımızda e-ticaret dolandırıcılığının geçmişte kaldığına inanıyor olabilirsiniz. Ne yazık ki yanılıyorsunuz. İnternet mağazalarının dolandırıcılığa harcadığı para miktarı sürekli artıyor. Sonuç olarak, sahtekarlığın tespiti ve korunması tüm çevrimiçi şirketler için kritik faaliyetlerdir. Makine öğrenimi teknolojisi bu işlemleri iyileştirme ve kolaylaştırma potansiyeline sahiptir. Dolandırıcılık tespiti için makine öğrenimini kullanmanın faydaları nelerdir? Makine öğrenimi algoritmaları büyük miktarda veriyi işleyebilir ve bu da dolandırıcılık tespitine yardımcı olur. Gerçek işlemler söz konusu olduğunda müşteri verilerini değerlendirebilirler. Bu, meşru bir işlemin işaretlerini fark edebilecekleri anlamına geliyor. Ayrıca bir işlemin sıra dışı olup olmadığını hemen fark edecekler. Satın alındığı iddia edilen bir ürünle ilgili bir şeyler tam olarak doğru değilse, muhtemelen sahtekarlık amaçlı olarak işaretlenecektir. Ödemenin beklenmedik bir yerden, doğrulanmamış bir cihazdan veya tuhaf bir zamanda yapılması durumunda bu durum söz konusu olabilir. - Daha yüksek düzeyde müşteri hizmeti
Müşteri hizmetleri her e-ticaret şirketinin anladığı bir şeydir. Peki birinci sınıf müşteri hizmetleri tam olarak nedir? Günümüzün rekabetçi perakende pazarında, her tüketicinin istediği zaman ve şekilde müşteri desteği sağlanmasıyla karakterize edilir. Çok sayıda yeni çalışanın eklenmesi, günün 24 saati, çok kanallı hizmet sunmanın bir yaklaşımıdır. Ancak en tanınmış işletmeler için bile bu her zaman mümkün değildir. Bunun yerine kuruluşlar müşteri mutluluğunu artırmak için sıklıkla yapay zeka ve makine öğrenimini kullanıyor. Müşteri hizmetlerini iyileştirmek için makine öğrenimini kullanmanın faydaları nelerdir?
E-ticaret dünyasında sohbet robotları, makine öğreniminin en erişilebilir örneklerinden biridir. Birçok web sitesinde size yardımcı olabilecek bir sohbet robotu bulunur. Araçlar, çevrimiçi perakendecilere tipik sorular konusunda yardımcı olur ve ziyaretçileri belirli ürünlere yönlendirir. Chatbot yanıtlarının iyileştirilmesi söz konusu olduğunda makine öğrenimi devreye giriyor. Yapay zeka destekli bir bot, etkileşimlerinden öğrenebilir ve yanıtlarını gelecekte uyarlayabilir. Sonuç olarak, bir chatbot ne kadar çok kullanılırsa, o kadar insani görünür ve verdiği bilgiler de o kadar faydalı olur.
E-Ticaret İşletmenizde Makine Öğrenimini Benimseme Adımları
Artık makine öğreniminin e-ticarette nasıl kullanılabileceği konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız. Hatta kendi internet mağazanız için bazı konseptler bile oluşturabilirsiniz. Bu harika ama teknolojiye nasıl başlayacaksınız? Başlamak için atmanız gereken altı basit adım var.
- Makine öğrenimi hakkında bilmeniz gereken her şeyi öğrenin
Makine öğrenimini doğru bir şekilde kullanabilmeniz için öncelikle yeteneklerini tam olarak anlamalısınız. Bu da teknolojinin mevcut durumunu araştırmaya zaman ayırmayı gerektiriyor. Mevcut yapay zeka destekli çözümleri inceleyin ve hangi süreçlerin makine öğreniminden yararlanabileceğini görün. - Üçüncü taraf bir uzmanın yardımını alın
Tüm yanıtları kendi başınıza bulamıyorsanız sektördeki mevcut uzmanlardan yardım isteyin. Bir uzmandan geniş bir rehberlik isteyebilirsiniz. Teknolojinin derinliklerine inmek istiyorsanız bir makine öğrenimi mühendisi kiralayabilirsiniz. Şirketinizin tamamındaki evlat edinmeyi denetleyebilecekler. - Makine öğreniminin yardımcı olabileceği sorunları belirleme
Herhangi bir teknolojik çözümü uygulamadan önce öncelikle hedeflerinizi belirlemelisiniz. Makine öğrenimi de aynı şekildedir. Sadece e-ticaret mağazanızı kolaylaştırmak istediğinizi belirtmek yeterli değildir. Takip edebileceğiniz hedeflerin bir listesini yapmanız gerekecek. Örneğin, ana sayfanızın hemen çıkma oranının yüksek olduğunu keşfedebilirsiniz. Daha fazla kişiselleştirmeyle hemen çıkma oranını düşürebilirsiniz. Bu, makine öğrenimi tabanlı bir çözümün size yardımcı olabileceği belirli bir hedeftir. - Teknolojik ve kapasite eksikliklerinizi fark edin
Bu adım bir önceki adımla birlikte yapılmalıdır. Makine öğrenimi hedeflerinizi tasarlarken kuruluşunuzun yeteneklerini göz önünde bulundurun. İnsan gücünüzün veya teknolojik yeteneklerinizin izin verdiğinden daha yükseğe hedef koymayın. Birçok makine öğrenimi teknolojisinin benimsenme engelleri nispeten düşüktür. Ancak bu her zaman böyle değildir. Ayrıca, tam teşekküllü makine öğrenimi uygulamaları hafife alınacak bir şey değildir. - Makine öğrenimini uygulamaya koymaya kararlı bir ekip oluşturun
You may begin the process of implementing machine learning if you have clear and attainable goals in mind. Creating a process-focused team will aid in keeping things on track. It avoids adding to the workload of your current employees. It also guarantees that implementation receives the attention it requires.The following are some of the tasks that this team will be responsible for:- Data collection and organization.- Creating systems to consolidate data collection in the future.– Önceden var olan makine öğrenimi teknolojilerini kullanmak veya kendi kodunu yazmak.
– Çözüm pilot programları uygulanıyor.
- Ölçekle ve ölç
Herhangi bir yeni makine öğrenimi çözümü ilk başta sınırlı bir ölçekte uygulanmalıdır. Önce yeni bir araç veya uygulama kullanarak küçük ve özel bir veri koleksiyonunu analiz edin. Daha sonra içgörüleri, öngörüleri veya sonuçları teste tabi tutabilirsiniz. Yeni makine öğrenimi uygulamanızın sonuçlarından memnunsanız ölçeğini artırabilirsiniz. Ayrıca, etkinliğini daha küçük ölçekte göstererek kilit paydaşlardan daha fazla destek alacaksınız. Bunun sonucunda evlat edinmenin artması için onların desteğini almak daha kolay olacaktır.
Çözüm
İnsan girdisine güvenmeden öğrenebilen makineler önceden bilim kurgu olarak görülüyordu. Artık günlük yaşamın büyük bir parçası. Makine öğrenimi ve diğer yapay zeka tabanlı süreçler her yerde. Ve nüfuzları giderek artıyor. Makine öğrenimini benimsememiş bir e-ticaret şirketiyseniz geride kalacaksınız. Sonuçta teknolojinin sektörünüze sağladığı avantajlar çok büyük. Makine öğrenimi, müşteri hizmetleri ve envanter yönetimi de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda verimliliğinizi artırmanıza yardımcı olabilir. Bölgedeki çözümlerden yararlanmak da sandığınızdan daha kolay. E-ticaret makine öğreniminin temellerini daha iyi anlayarak ilk adımı zaten attınız. Artık geriye kalan tek şey teknolojinin sizin için ne yapmasını istediğinizi bulmak ve işe gitmek.
