மெஷின் லேர்னிங் (ML), செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI), சேவைகள், தயாரிப்புகள், தீர்வுகள் மற்றும் பலவற்றுடன் வாடிக்கையாளர்கள் தொடர்பு கொள்ளும் மற்றும் வாங்கும் விதத்தை ஆழமாக மாற்றியுள்ளது. பரந்த அளவிலான தரவைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், ML அல்காரிதம்கள் வடிவங்களைக் கண்டறியவும், கணிப்புகளை உருவாக்கவும், வாடிக்கையாளர் திருப்தி மற்றும் வணிகத் திறனை பெரிதும் மேம்படுத்தும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்களை வழங்கவும் முடியும்.
அதன் மையத்தில், மெஷின் லேர்னிங் என்பது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் வடிவங்களை அடையாளம் காணவும் புதிய தரவுகளின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்கவும் பயிற்சி அல்காரிதங்களை உள்ளடக்கியது. இந்த திறன் வாடிக்கையாளர் தொடர்புகள் மற்றும் வாங்கும் நடத்தைகளில் குறிப்பாக நன்மை பயக்கும். இந்தச் சூழலில் இயந்திரக் கற்றல் வாடிக்கையாளர்களுக்கு உதவும் பல வழிகள் இங்கே உள்ளன:
1. தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகள்:
வாடிக்கையாளர் தொடர்புகளில் இயந்திர கற்றலின் மிகவும் புலப்படும் பயன்பாடுகளில் ஒன்று தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகளை உருவாக்குவதாகும். அமேசான் போன்ற ஈ-காமர்ஸ் தளங்களும், நெட்ஃபிக்ஸ் போன்ற ஸ்ட்ரீமிங் சேவைகளும் பயனர்களின் கடந்தகால நடத்தைகள் மற்றும் விருப்பங்களை பகுப்பாய்வு செய்ய ML அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த வழிமுறைகள் எந்தெந்த தயாரிப்புகள் அல்லது உள்ளடக்கத்தில் ஒரு பயனர் ஆர்வமாக இருக்கக்கூடும் என்பதைக் கணிக்க முடியும், இதன் மூலம் பொருத்தமான பரிந்துரைகளை வழங்க முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு வாடிக்கையாளர் அடிக்கடி அறிவியல் புனைகதை புத்தகங்களை வாங்கினால், பரிந்துரை இயந்திரம் ஒத்த வகைகளுக்கு முன்னுரிமை அளித்து, கூடுதல் வாங்குவதற்கான வாய்ப்பை அதிகரிக்கும்.
2. மேம்படுத்தப்பட்ட வாடிக்கையாளர் ஆதரவு:
மெஷின் லேர்னிங், சாட்போட்கள் மற்றும் விர்ச்சுவல் அசிஸ்டன்ட்களை பயன்படுத்துவதன் மூலம் வாடிக்கையாளர் ஆதரவில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. இந்த AI-உந்துதல் கருவிகள் உடனடி பதில்கள் மற்றும் தீர்வுகளை வழங்கும், நிகழ்நேரத்தில் பரந்த அளவிலான வாடிக்கையாளர் வினவல்களைக் கையாள முடியும். வரலாற்று வாடிக்கையாளர் தொடர்புகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், சாட்போட்கள் மிகவும் பொதுவான சிக்கல்களைக் கணிக்க முடியும் மற்றும் பொருத்தமான தீர்வுகளை வழங்குகின்றன, பதிலளிப்பு நேரம் மற்றும் வாடிக்கையாளர் திருப்தியை மேம்படுத்துகின்றன. மேலும், மேம்பட்ட இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) இந்த அமைப்புகளை சிக்கலான வினவல்களைப் புரிந்து கொள்ளவும் பதிலளிக்கவும் அனுமதிக்கிறது, இது பாரம்பரிய ஸ்கிரிப்ட் பதில்களை விட மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
3. டைனமிக் விலை:
இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் மாறும் விலை நிர்ணய உத்திகளை செயல்படுத்துவதில் கருவியாக உள்ளன. தேவை, போட்டி, வாடிக்கையாளர் நடத்தை மற்றும் சந்தை நிலைமைகள் போன்ற காரணிகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் விற்பனை மற்றும் லாபத்தை மேம்படுத்த நிகழ்நேரத்தில் விலைகளை சரிசெய்ய முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, Uber போன்ற சவாரி-பகிர்வு சேவைகள் தற்போதைய தேவை மற்றும் விநியோக நிலைமைகளின் அடிப்படையில் கட்டணங்களை சரிசெய்ய டைனமிக் விலையைப் பயன்படுத்துகின்றன. வாடிக்கையாளர்களுக்கு வருவாய் மற்றும் கிடைக்கும் தன்மையை அதிகரிக்கும் போது விலைகள் போட்டித்தன்மையுடன் இருப்பதை இது உறுதி செய்கிறது.
4. மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் தடுப்பு:
ஆன்லைன் பரிவர்த்தனைகளில் மோசடி நடவடிக்கைகளைக் கண்டறிந்து தடுப்பதில் இயந்திர கற்றல் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. பரிவர்த்தனை தரவுகளில் உள்ள வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML அல்காரிதம்கள் மோசடி நடத்தையைக் குறிக்கும் முரண்பாடுகளைக் கண்டறிய முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, வாடிக்கையாளரின் வாங்கும் முறை திடீரென அவர்களின் வழக்கமான நடத்தையிலிருந்து கணிசமாக மாறினால், கணினி மேலும் மதிப்பாய்வுக்காக பரிவர்த்தனையைக் கொடியிடலாம். இந்த செயலூக்கமான அணுகுமுறை வாடிக்கையாளர்களை மோசடியிலிருந்து பாதுகாக்க உதவுகிறது மற்றும் ஆன்லைன் தளங்களில் நம்பிக்கையை அதிகரிக்கிறது.
5. முன்னறிவிப்பு பராமரிப்பு மற்றும் சேவை:
வாகனங்கள் அல்லது தொழில்துறை உபகரணங்கள் போன்ற பராமரிப்பு தேவைப்படும் தயாரிப்புகளை வாங்கும் வாடிக்கையாளர்களுக்கு, இயந்திர கற்றல் முன்கணிப்பு பராமரிப்பு தீர்வுகளை வழங்க முடியும். சென்சார்கள் மற்றும் வரலாற்று பராமரிப்பு பதிவுகளிலிருந்து தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ஒரு கூறு எப்போது தோல்வியடையும் என்பதை ML மாதிரிகள் கணித்து, முன்கூட்டியே பராமரிப்பைப் பரிந்துரைக்கலாம். இது வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைப்பது மட்டுமல்லாமல், வாடிக்கையாளருக்கு குறிப்பிடத்தக்க மதிப்பை வழங்கும் தயாரிப்பின் ஆயுட்காலத்தையும் நீட்டிக்கிறது.
6. மேம்படுத்தப்பட்ட தேடல் மற்றும் கண்டுபிடிப்பு:
மெஷின் லேர்னிங், ஈ-காமர்ஸ் இணையதளங்களில் தேடல் செயல்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது, இதனால் வாடிக்கையாளர்கள் தாங்கள் தேடுவதை எளிதாகக் கண்டறிய முடியும். தேடல் வினவல்களுக்குப் பின்னால் உள்ள சூழல் மற்றும் நோக்கத்தைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், ML அல்காரிதம்கள் மிகவும் துல்லியமான மற்றும் பொருத்தமான தேடல் முடிவுகளை வழங்க முடியும். உதாரணமாக, ஒரு வாடிக்கையாளர் "கோடைக்கால ஆடைகளை" தேடினால், கணினியானது பிரபலமான, அதிக மதிப்பிடப்பட்ட மற்றும் பருவகாலத்திற்கு ஏற்ற தயாரிப்புகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்க முடியும். இது ஒட்டுமொத்த ஷாப்பிங் அனுபவத்தை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் வாங்குவதற்கான வாய்ப்பை அதிகரிக்கிறது.
7. வாடிக்கையாளர் உணர்வு பகுப்பாய்வு:
இயந்திரக் கற்றல் நுட்பங்கள், குறிப்பாக என்எல்பி தொடர்பானவை, வாடிக்கையாளர் மதிப்புரைகள் மற்றும் கருத்துக்களைப் பகுப்பாய்வு செய்யப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பெரிய அளவிலான உரைத் தரவைச் செயலாக்குவதன் மூலம், ML மாதிரிகள் வாடிக்கையாளர் உணர்வை அளவிடலாம் மற்றும் பொதுவான கருப்பொருள்கள் அல்லது சிக்கல்களைக் கண்டறியலாம். வணிகங்கள் தங்கள் தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை மேம்படுத்தவும், வாடிக்கையாளர் கவலைகளை நிவர்த்தி செய்யவும், ஒட்டுமொத்த திருப்தியை அதிகரிக்கவும் இந்தத் தகவலைப் பயன்படுத்தலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு குறிப்பிட்ட அம்சத்தில் கணிசமான எண்ணிக்கையிலான வாடிக்கையாளர்கள் அதிருப்தியை வெளிப்படுத்தினால், அந்த பகுதியில் மேம்பாடுகளுக்கு நிறுவனம் முன்னுரிமை அளிக்கலாம்.
8. இலக்கு சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்கள்:
மக்கள்தொகை, வாங்கும் நடத்தை மற்றும் விருப்பத்தேர்வுகள் போன்ற பல்வேறு பண்புகளின் அடிப்படையில் வாடிக்கையாளர் தரவை பகுப்பாய்வு செய்து பார்வையாளர்களைப் பிரிப்பதன் மூலம் வணிகங்களை அதிக இலக்கு சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களை உருவாக்க இயந்திர கற்றல் உதவுகிறது. இது மேலும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மற்றும் பயனுள்ள சந்தைப்படுத்தல் உத்திகளை அனுமதிக்கிறது. உதாரணமாக, ஒரு நிறுவனம் அதிக மதிப்புள்ள வாடிக்கையாளர்களை அடையாளம் காணவும், அவர்களின் குறிப்பிட்ட தேவைகள் மற்றும் ஆர்வங்களுக்கு ஏற்ப மார்க்கெட்டிங் செய்திகளை உருவாக்கவும் ML மாடல்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
9. சரக்கு மேலாண்மை:
வாடிக்கையாளர்கள் தாங்கள் விரும்பும் தயாரிப்புகளை ஸ்டாக்அவுட்கள் அல்லது தாமதங்களை எதிர்கொள்ளாமல் வாங்க முடியும் என்பதை உறுதிசெய்வதற்கு பயனுள்ள சரக்கு மேலாண்மை முக்கியமானது. இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் வரலாற்று விற்பனை தரவு, பருவகால போக்குகள் மற்றும் பிற காரணிகளின் அடிப்படையில் பல்வேறு தயாரிப்புகளுக்கான தேவையை கணிக்க முடியும். இது வணிகங்களுக்கு உகந்த சரக்கு நிலைகளை பராமரிக்க உதவுகிறது, அதிக ஸ்டாக்கிங் அல்லது அண்டர்ஸ்டாக்கிங் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சில்லறை விற்பனையாளர் ML மாடல்களைப் பயன்படுத்தி குளிர்கால ஆடைகளுக்கான தேவையை முன்னறிவித்து, அதற்கேற்ப தங்களுடைய சரக்குகளை சரிசெய்து, பருவத்தில் வாடிக்கையாளர்களுக்குத் தேவையான பொருட்களை அணுகுவதை உறுதிசெய்யலாம்.
10. மேம்படுத்தப்பட்ட பயனர் அனுபவம்:
இயந்திர கற்றல் டிஜிட்டல் தளங்களில் ஒட்டுமொத்த பயனர் அனுபவத்தை கணிசமாக மேம்படுத்தும். பயனர் நடத்தை மற்றும் விருப்பங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் வலைத்தளங்கள் மற்றும் பயன்பாடுகளின் தளவமைப்பு, உள்ளடக்கம் மற்றும் வழிசெலுத்தலைத் தனிப்பயனாக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒவ்வொரு பயனருக்கும் முகப்புப் பக்கத்தைத் தனிப்பயனாக்க, அவர்களின் ஆர்வங்களுக்குப் பொருத்தமான தயாரிப்புகள் மற்றும் வகைகளை முன்னிலைப்படுத்த, ஒரு ஈ-காமர்ஸ் தளம் ML ஐப் பயன்படுத்தலாம். இது மிகவும் ஈர்க்கக்கூடிய மற்றும் சுவாரஸ்யமான ஷாப்பிங் அனுபவத்தை உருவாக்குகிறது, மேலும் வாடிக்கையாளர்களை மேடையில் அதிக நேரம் செலவழிக்கவும் அதிக கொள்முதல் செய்யவும் ஊக்குவிக்கிறது.
11. குரல் மற்றும் காட்சி தேடல்:
இயந்திரக் கற்றலில் ஏற்பட்ட முன்னேற்றங்கள் குரல் மற்றும் காட்சித் தேடல் திறன்களை மேம்படுத்த உதவுகின்றன. குரல் தேடல் வாடிக்கையாளர்களுக்கு இயல்பான மொழியைப் பயன்படுத்தி டிஜிட்டல் தளங்களுடன் தொடர்பு கொள்ள அனுமதிக்கிறது, இது தேடல் செயல்முறையை மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகிறது. காட்சித் தேடல் வாடிக்கையாளர்களுக்கு படங்களைப் பதிவேற்றவும், ஒத்த தயாரிப்புகளைக் கண்டறியவும் உதவுகிறது, இது கண்டுபிடிப்பு செயல்முறையை மேம்படுத்துகிறது. உதாரணமாக, ஒரு வாடிக்கையாளர் தாங்கள் விரும்பும் ஆடையின் படத்தை எடுக்கலாம் மற்றும் இ-காமர்ஸ் தளத்தில் இதே போன்ற பொருட்களைக் கண்டறிய காட்சி தேடலைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த அம்சங்கள் வாடிக்கையாளர்கள் தாங்கள் தேடுவதை எளிதாகக் கண்டறிந்து ஒட்டுமொத்த ஷாப்பிங் அனுபவத்தை மேம்படுத்துகிறது.
12. வாடிக்கையாளர் தக்கவைப்பு மற்றும் விசுவாசத் திட்டங்கள்:
மெஷின் லேர்னிங் வணிகங்களுக்கு பயனுள்ள வாடிக்கையாளர் தக்கவைப்பு மற்றும் விசுவாசத் திட்டங்களை வடிவமைத்து செயல்படுத்த உதவும். வாடிக்கையாளர் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் வாடிக்கையாளர் விசுவாசம் அல்லது சாத்தியமான குழப்பத்தைக் குறிக்கும் வடிவங்கள் மற்றும் நடத்தைகளை அடையாளம் காண முடியும். இலக்கு விளம்பரங்கள், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சலுகைகள் மற்றும் விசுவாச வெகுமதிகள் போன்ற தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தக்கவைப்பு உத்திகளை உருவாக்க வணிகங்கள் இந்தத் தகவலைப் பயன்படுத்தலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நிறுவனம் MLஐப் பயன்படுத்தி, சலசலக்கும் அபாயத்தில் உள்ள வாடிக்கையாளர்களைக் கண்டறிந்து, அவர்களைத் தங்குவதற்கு ஊக்குவிப்பதற்காக அவர்களுக்கு சிறப்புத் தள்ளுபடிகள் அல்லது ஊக்கத்தொகைகளை வழங்கலாம். இது வணிகங்கள் மதிப்புமிக்க வாடிக்கையாளர்களைத் தக்க வைத்துக் கொள்ளவும், நீண்ட கால உறவுகளை உருவாக்கவும் உதவுகிறது.
13. தயாரிப்பு மேம்பாடு மற்றும் புதுமை:
இயந்திர கற்றல் தயாரிப்பு மேம்பாடு மற்றும் புதுமைகளை உந்தும் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும். வாடிக்கையாளர் கருத்து, பயன்பாட்டு முறைகள் மற்றும் சந்தைப் போக்குகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் புதிய தயாரிப்புகளுக்கான வாய்ப்புகளை அல்லது ஏற்கனவே உள்ளவற்றை மேம்படுத்துவதற்கான வாய்ப்புகளை அடையாளம் காண முடியும். வாடிக்கையாளர் தேவைகள் மற்றும் விருப்பங்களை சிறப்பாக பூர்த்தி செய்யும் தயாரிப்புகளை உருவாக்க வணிகங்கள் இந்தத் தகவலைப் பயன்படுத்தலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு தொழில்நுட்ப நிறுவனம், தங்கள் மென்பொருளில் பயனர்களின் கருத்துக்களைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் வாடிக்கையாளர்களால் அதிகம் கோரப்படும் அம்சங்களைக் கண்டறியவும் ML ஐப் பயன்படுத்தலாம். இது நிறுவனத்தை அபிவிருத்தி முயற்சிகளுக்கு முன்னுரிமை அளிப்பதற்கும் சந்தையில் வெற்றிபெற வாய்ப்புள்ள தயாரிப்புகளை வழங்குவதற்கும் அனுமதிக்கிறது.
14. சப்ளை செயின் ஆப்டிமைசேஷன்:
இயந்திரக் கற்றல் விநியோகச் சங்கிலியின் பல்வேறு அம்சங்களை மேம்படுத்தி, தயாரிப்புகள் வாடிக்கையாளர்களுக்கு திறமையாகவும் செலவு குறைந்ததாகவும் வழங்கப்படுவதை உறுதிசெய்யும். சப்ளையர்கள், லாஜிஸ்டிக்ஸ் வழங்குநர்கள் மற்றும் சில்லறை விற்பனையாளர்களிடமிருந்து தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் தடைகளை அடையாளம் காணவும், தேவையை கணிக்கவும் மற்றும் வழிகளை மேம்படுத்தவும் முடியும். இது வணிகங்களுக்கு செலவுகளைக் குறைக்கவும், விநியோக நேரத்தை மேம்படுத்தவும், வாடிக்கையாளர் திருப்தியை அதிகரிக்கவும் உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சில்லறை விற்பனையாளர் ML ஐப் பயன்படுத்தி வெவ்வேறு தயாரிப்புகளுக்கான தேவையைக் கணித்து, அதற்கேற்ப அவற்றின் விநியோகச் சங்கிலியை சரிசெய்து, வாடிக்கையாளர்களுக்குத் தேவைப்படும்போது தயாரிப்புகள் கிடைப்பதை உறுதிசெய்யலாம்.
15. வாடிக்கையாளர் நுண்ணறிவு மற்றும் பகுப்பாய்வு:
இயந்திர கற்றல் வணிகங்களுக்கு வாடிக்கையாளர் நடத்தை மற்றும் விருப்பத்தேர்வுகள் பற்றிய ஆழமான நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. பரிவர்த்தனை பதிவுகள், சமூக ஊடகங்கள் மற்றும் இணையதள தொடர்புகள் போன்ற பல்வேறு ஆதாரங்களில் இருந்து தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் வணிக முடிவுகளை தெரிவிக்கும் வடிவங்கள் மற்றும் போக்குகளை கண்டறிய முடியும். வணிகங்கள் தங்கள் வாடிக்கையாளர்களை நன்கு புரிந்து கொள்ளவும், அவர்களின் தேவைகள் மற்றும் விருப்பங்களுக்கு ஏற்ப உத்திகளை உருவாக்கவும் இது உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சில்லறை விற்பனையாளர் ML ஐப் பயன்படுத்தி வாங்கும் முறைகளை பகுப்பாய்வு செய்யலாம் மற்றும் நிலையான தயாரிப்புகளுக்கான அதிகரித்த தேவை போன்ற போக்குகளைக் கண்டறியலாம். இந்தத் தகவல் தயாரிப்பு மேம்பாடு, சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் சரக்கு மேலாண்மை முயற்சிகளுக்கு வழிகாட்டும்.
16. ஆக்மென்டட் ரியாலிட்டி (ஏஆர்) மற்றும் விர்ச்சுவல் ரியாலிட்டி (விஆர்) அனுபவங்கள்:
வாடிக்கையாளர்களுக்கான ஆக்மென்டட் ரியாலிட்டி (ஏஆர்) மற்றும் விர்ச்சுவல் ரியாலிட்டி (விஆர்) அனுபவங்களின் வளர்ச்சியில் இயந்திர கற்றல் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்த தொழில்நுட்பங்கள் ஷாப்பிங் செயல்முறையை மேம்படுத்தும் அதிவேக மற்றும் ஊடாடும் அனுபவங்களை வழங்குகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, AR பயன்பாடுகள் வாங்குவதற்கு முன் தங்கள் வீட்டில் மரச்சாமான்கள் எப்படி இருக்கும் என்பதைக் காட்சிப்படுத்த வாடிக்கையாளர்களை அனுமதிக்கும், அதே நேரத்தில் VR வாடிக்கையாளர்கள் யதார்த்தமான சூழலில் தயாரிப்புகளை ஆராயக்கூடிய மெய்நிகர் ஷோரூம்களை உருவாக்க முடியும். தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகளை வழங்க மற்றும் ஒட்டுமொத்த அனுபவத்தை மேம்படுத்த இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் இந்த தொழில்நுட்பங்களுடன் வாடிக்கையாளர் தொடர்புகளை பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.
17. வாடிக்கையாளர் பயணம் மேப்பிங்:
இயந்திர கற்றல் வணிகங்கள் வாடிக்கையாளர் பயணத்தை வரைபடமாக்க உதவுகிறது மற்றும் வாங்குதல் முடிவுகளை பாதிக்கும் முக்கிய தொடு புள்ளிகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது. வலைத்தள வருகைகள், சமூக ஊடக ஈடுபாடுகள் மற்றும் ஸ்டோர் வருகைகள் போன்ற பல்வேறு தொடர்புகளிலிருந்து தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் வாடிக்கையாளர் பயணத்தின் விரிவான பார்வையை உருவாக்க முடியும். வாடிக்கையாளர்கள் வாங்கும் செயல்முறையின் பல்வேறு நிலைகளில் எவ்வாறு நகர்கிறார்கள் என்பதைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் அனுபவத்தை மேம்படுத்துவதற்கான வாய்ப்புகளை அடையாளம் காண்பதற்கும் இது வணிகங்களுக்கு உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சில்லறை விற்பனையாளர் வாடிக்கையாளர் பயணத்தை பகுப்பாய்வு செய்ய ML ஐப் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் நீண்ட செக்அவுட் நேரம் அல்லது குழப்பமான வழிசெலுத்தல் போன்ற வலி புள்ளிகளைக் கண்டறிந்து, இந்த சிக்கல்களைத் தீர்க்க நடவடிக்கை எடுக்கலாம்.
18. நிகழ்நேர தனிப்பயனாக்கம்:
இயந்திர கற்றல் வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தின் நிகழ்நேர தனிப்பயனாக்கத்தை செயல்படுத்துகிறது. நிகழ்நேரத்தில் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் வாடிக்கையாளரின் தற்போதைய சூழல் மற்றும் நடத்தை அடிப்படையில் உள்ளடக்கம், பரிந்துரைகள் மற்றும் சலுகைகளை சரிசெய்ய முடியும். இது வாடிக்கையாளரின் தேவைகள் மற்றும் விருப்பங்களுக்கு ஏற்றவாறு மிகவும் ஆற்றல்மிக்க மற்றும் ஈர்க்கக்கூடிய அனுபவத்தை உருவாக்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒவ்வொரு பார்வையாளருக்கும் முகப்புப் பக்கத்தைத் தனிப்பயனாக்க, அவர்களின் தற்போதைய ஆர்வங்கள் மற்றும் உலாவல் வரலாற்றுடன் தொடர்புடைய தயாரிப்புகளை முன்னிலைப்படுத்த, ஒரு ஈ-காமர்ஸ் தளம் ML ஐப் பயன்படுத்தலாம். இது மாற்றுவதற்கான வாய்ப்பை அதிகரிக்கிறது மற்றும் வாடிக்கையாளர் திருப்தியை அதிகரிக்கிறது.
19. உணர்வு சார்ந்த தயாரிப்பு மேம்பாடு:
மெஷின் லேர்னிங், தயாரிப்பு மேம்பாடு மற்றும் புதுமைகளை தெரிவிக்க வாடிக்கையாளர்களின் உணர்வை பகுப்பாய்வு செய்யலாம். மதிப்புரைகள், சமூக ஊடகங்கள் மற்றும் பிற ஆதாரங்களில் இருந்து பெரிய அளவிலான உரைத் தரவை செயலாக்குவதன் மூலம், தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகள் தொடர்பான பொதுவான கருப்பொருள்கள் மற்றும் உணர்வுகளை ML மாதிரிகள் அடையாளம் காண முடியும். வாடிக்கையாளர்கள் விரும்புவதையும் விரும்பாததையும் வணிகங்கள் புரிந்துகொள்ளவும், அவர்களின் சலுகைகளை மேம்படுத்த தரவு சார்ந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் இது உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, வாடிக்கையாளர் மதிப்புரைகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் அடிக்கடி பாராட்டப்படும் அல்லது விமர்சிக்கப்படும் அம்சங்களை அடையாளம் காணவும் ஒரு நிறுவனம் ML ஐப் பயன்படுத்தலாம். இந்தத் தகவல் தயாரிப்பு மேம்பாட்டு முயற்சிகளுக்கு வழிகாட்டும் மற்றும் புதிய தயாரிப்புகள் வாடிக்கையாளர் விருப்பங்களுடன் ஒத்துப்போவதை உறுதிசெய்யும்.
20. நடத்தை பகுப்பாய்வு:
இயந்திர கற்றல் வணிகங்கள் மேம்பட்ட நடத்தை பகுப்பாய்வுகளை மேற்கொள்ள உதவுகிறது, வாடிக்கையாளர்கள் தங்கள் தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளுடன் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கிறார்கள் என்பதைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறுகிறது. உலாவல் முறைகள், கிளிக் மூலம் விகிதங்கள் மற்றும் கொள்முதல் வரலாறு போன்ற வாடிக்கையாளர் நடத்தை பற்றிய தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் வணிக உத்திகளை தெரிவிக்கும் போக்குகள் மற்றும் வடிவங்களை அடையாளம் காண முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு இ-காமர்ஸ் தளம் வாடிக்கையாளர் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்ய ML ஐப் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் தயாரிப்பு மதிப்புரைகள், விலை நிர்ணயம் மற்றும் விளம்பரங்கள் போன்ற வாங்குதல் முடிவுகளை பாதிக்கும் காரணிகளை அடையாளம் காணலாம். இந்தத் தகவல் சந்தைப்படுத்தல், விற்பனை மற்றும் தயாரிப்பு மேம்பாட்டு முயற்சிகளுக்கு வழிகாட்டும்.
21. குரல் உதவியாளர்கள் மற்றும் ஸ்மார்ட் சாதனங்கள்:
இயந்திர கற்றல் குரல் உதவியாளர்கள் மற்றும் வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தும் ஸ்மார்ட் சாதனங்களுக்கு சக்தி அளிக்கிறது. கூகுள் அசிஸ்டண்ட், அமேசான் அலெக்சா மற்றும் ஆப்பிள் சிரி போன்ற குரல் உதவியாளர்கள் வாடிக்கையாளர் கேள்விகளைப் புரிந்துகொண்டு பதிலளிக்க ML அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்துகின்றனர், டிஜிட்டல் தளங்களுடன் தொடர்புகொள்வதற்கு வசதியான மற்றும் ஹேண்ட்ஸ்-ஃப்ரீ வழியை வழங்குகிறது. ஸ்மார்ட் ஸ்பீக்கர்கள் மற்றும் ஹோம் ஆட்டோமேஷன் சிஸ்டம்கள் போன்ற ஸ்மார்ட் சாதனங்கள், பயனர் நடத்தையிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்களை வழங்கவும் ML ஐப் பயன்படுத்துகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு ஸ்மார்ட் ஸ்பீக்கர் ML ஐப் பயன்படுத்தி பயனரின் இசை விருப்பங்களைக் கற்றுக்கொள்ளலாம் மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பிளேலிஸ்ட்களை உருவாக்கலாம். இந்த தொழில்நுட்பங்கள் வாடிக்கையாளர்களுக்கு தகவல் மற்றும் சேவைகளை அணுகுவதை எளிதாக்குகிறது, வசதி மற்றும் திருப்தியை மேம்படுத்துகிறது.
22. வாடிக்கையாளர் வாழ்நாள் மதிப்பு (CLV) கணிப்பு:
இயந்திர கற்றல் வாடிக்கையாளர் வாழ்நாள் மதிப்பை (CLV) கணிக்க முடியும், வணிகங்கள் அதிக மதிப்புள்ள வாடிக்கையாளர்களை அடையாளம் காணவும் வளங்களை திறம்பட ஒதுக்கவும் உதவுகிறது. வாடிக்கையாளர் நடத்தை, கொள்முதல் வரலாறு மற்றும் மக்கள்தொகை பற்றிய தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் வாடிக்கையாளரின் வணிகத்திற்கான எதிர்கால மதிப்பை மதிப்பிட முடியும். இந்தத் தகவல் சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் தக்கவைப்பு உத்திகளுக்கு வழிகாட்டும், வணிகங்கள் அதிக மதிப்பை உருவாக்கக்கூடிய வாடிக்கையாளர்களிடம் தங்கள் முயற்சிகளை மையப்படுத்துவதை உறுதிசெய்யும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சில்லறை விற்பனையாளர் ML ஐப் பயன்படுத்தி அதிக CLV உள்ள வாடிக்கையாளர்களைக் கண்டறிந்து, அவர்களுக்குத் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விளம்பரங்களையும் வெகுமதிகளையும் மீண்டும் மீண்டும் வாங்குவதை ஊக்குவிக்கலாம்.
23. சமூக ஊடக கண்காணிப்பு மற்றும் ஈடுபாடு:
இயந்திர கற்றல் வாடிக்கையாளர் உணர்வு மற்றும் ஈடுபாட்டைக் கண்காணிக்க சமூக ஊடகத் தரவை பகுப்பாய்வு செய்யலாம். பெரிய அளவிலான சமூக ஊடக இடுகைகள், கருத்துகள் மற்றும் தொடர்புகளை செயலாக்குவதன் மூலம், ML மாதிரிகள் பிராண்டை பாதிக்கும் போக்குகள், உணர்வுகள் மற்றும் செல்வாக்குகளை அடையாளம் காண முடியும். வாடிக்கையாளர்கள் தங்கள் தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை எவ்வாறு உணர்கிறார்கள் என்பதைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் அவர்களுடன் மிகவும் திறம்பட ஈடுபடுவதற்கும் இது வணிகங்களுக்கு உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நிறுவனம் சமூக ஊடகத் தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய ML ஐப் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் அவர்களின் பிராண்ட் பற்றிய உரையாடல்களை இயக்கும் முக்கிய செல்வாக்கு செலுத்துபவர்களை அடையாளம் காணலாம். இந்தத் தகவல் செல்வாக்கு செலுத்தும் சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் சமூக ஊடக ஈடுபாடு முயற்சிகளுக்கு வழிகாட்டும்.
24. உள்ளடக்க தனிப்பயனாக்கம்:
இயந்திர கற்றல் ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளருக்கும் உள்ளடக்கத்தை தனிப்பயனாக்க வணிகங்களை செயல்படுத்துகிறது, மேலும் ஈர்க்கக்கூடிய மற்றும் பொருத்தமான அனுபவத்தை உருவாக்குகிறது. வாடிக்கையாளர் விருப்பத்தேர்வுகள், நடத்தை மற்றும் தொடர்புகள் பற்றிய தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் வாடிக்கையாளரின் நலன்களுடன் ஒத்துப்போகும் உள்ளடக்கத்தை பரிந்துரைக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு செய்தி இணையதளம் ML ஐப் பயன்படுத்தி ஒவ்வொரு பார்வையாளருக்கும் முகப்புப் பக்கத்தைத் தனிப்பயனாக்கலாம், அவர்களின் ஆர்வங்கள் மற்றும் வாசிப்பு வரலாற்றுடன் தொடர்புடைய கட்டுரைகளை முன்னிலைப்படுத்தலாம். இது ஈடுபாட்டை அதிகரிக்கிறது மற்றும் வாடிக்கையாளர்களை மேடையில் அதிக நேரம் செலவிட ஊக்குவிக்கிறது.
25. வாடிக்கையாளர் சலசலப்பு கணிப்பு:
மெஷின் லேர்னிங் வாடிக்கையாளர்களின் குழப்பத்தை கணிக்க முடியும், வணிகங்கள் வெளியேறும் அபாயத்தில் இருக்கும் வாடிக்கையாளர்களை அடையாளம் கண்டு, அவர்களைத் தக்கவைக்க முனைப்பான நடவடிக்கைகளை எடுக்க உதவுகிறது. வாடிக்கையாளர் நடத்தை, தொடர்புகள் மற்றும் பின்னூட்டம் பற்றிய தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் சாத்தியமான குழப்பத்தைக் குறிக்கும் வடிவங்களை அடையாளம் காண முடியும். தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சலுகைகள், இலக்கு விளம்பரங்கள் மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட வாடிக்கையாளர் ஆதரவு போன்ற தக்கவைப்பு உத்திகளுக்கு இந்தத் தகவல் வழிகாட்டும். எடுத்துக்காட்டாக, சந்தா சேவையானது MLஐப் பயன்படுத்தி, சந்தாவை ரத்து செய்யக்கூடிய வாடிக்கையாளர்களைக் கண்டறிந்து, அவர்களுக்குத் தங்குவதற்கு சிறப்புச் சலுகைகளை வழங்குகிறது.
26. விற்பனை முன்னறிவிப்பு:
இயந்திர கற்றல் வரலாற்று விற்பனை தரவு, சந்தை போக்குகள் மற்றும் பிற காரணிகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் விற்பனை முன்கணிப்பை மேம்படுத்தலாம். ML மாதிரிகள் எதிர்கால விற்பனையை அதிக துல்லியத்துடன் கணிக்க முடியும், வணிகங்கள் தங்கள் சரக்கு, சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் விற்பனை உத்திகளை மிகவும் திறம்பட திட்டமிட உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சில்லறை விற்பனையாளர் ML ஐப் பயன்படுத்தி வெவ்வேறு தயாரிப்பு வகைகளுக்கான விற்பனையை முன்னறிவித்து, அதற்கேற்ப தங்களுடைய சரக்கு நிலைகளை சரிசெய்து, வாடிக்கையாளர் தேவையைப் பூர்த்தி செய்ய சரியான தயாரிப்புகளை கையிருப்பில் வைத்திருப்பதை உறுதிசெய்யலாம்.
27. வாடிக்கையாளர் பிரிவு:
இயந்திர கற்றல் வணிகங்கள் தங்கள் வாடிக்கையாளர் தளத்தை மிகவும் திறம்பட பிரிக்க உதவுகிறது, இலக்கு சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் விற்பனை உத்திகளை உருவாக்குகிறது. வாடிக்கையாளர் நடத்தை, புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் விருப்பத்தேர்வுகள் பற்றிய தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ML மாதிரிகள் ஒரே மாதிரியான குணாதிசயங்களைக் கொண்ட தனித்துவமான வாடிக்கையாளர் பிரிவுகளை அடையாளம் காண முடியும். இது வணிகங்கள் தங்கள் மார்க்கெட்டிங் செய்திகளையும் சலுகைகளையும் ஒவ்வொரு பிரிவிற்கும் ஏற்றவாறு அமைத்துக்கொள்ள உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சில்லறை விற்பனையாளர் ML ஐப் பயன்படுத்தி அடிக்கடி வாங்குபவர்கள், அவ்வப்போது வாங்குபவர்கள் மற்றும் முதல் முறை வாடிக்கையாளர்கள் போன்ற பல்வேறு குழுக்களாக தங்கள் வாடிக்கையாளர் தளத்தைப் பிரிக்கலாம் மற்றும் ஒவ்வொரு குழுவிற்கும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களை உருவாக்கலாம்.
28. தயாரிப்பு பரிந்துரைகள்:
இயந்திர கற்றல் வாடிக்கையாளர் நடத்தை, விருப்பத்தேர்வுகள் மற்றும் தொடர்புகள் பற்றிய தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் தயாரிப்பு பரிந்துரைகளை மேம்படுத்த முடியும். ML மாதிரிகள் ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளருக்கும் ஆர்வமுள்ள தயாரிப்புகளை அடையாளம் கண்டு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகளை வழங்க முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, வாடிக்கையாளரின் உலாவல் வரலாறு, கொள்முதல் வரலாறு மற்றும் ஒத்த வாடிக்கையாளர் சுயவிவரங்கள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் தயாரிப்புகளைப் பரிந்துரைக்க ஒரு மின் வணிகத் தளம் ML ஐப் பயன்படுத்தலாம். இது கூடுதல் வாங்குதல்களின் வாய்ப்பை அதிகரிக்கிறது மற்றும் ஒட்டுமொத்த ஷாப்பிங் அனுபவத்தை மேம்படுத்துகிறது.
29. வாடிக்கையாளர் கருத்து பகுப்பாய்வு:
இயந்திர கற்றல் பொதுவான கருப்பொருள்கள், உணர்வுகள் மற்றும் முன்னேற்றத்திற்கான பகுதிகளை அடையாளம் காண வாடிக்கையாளர் கருத்துக்களை பகுப்பாய்வு செய்யலாம். மதிப்புரைகள், ஆய்வுகள் மற்றும் சமூக ஊடகங்களில் இருந்து பெரிய அளவிலான உரைத் தரவைச் செயலாக்குவதன் மூலம், ML மாதிரிகள் வாடிக்கையாளர் கருத்துக்கள் மற்றும் அனுபவங்களைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும். வாடிக்கையாளர்கள் விரும்புவதையும் விரும்பாததையும் வணிகங்கள் புரிந்துகொள்ளவும், அவர்களின் தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை மேம்படுத்த தரவு சார்ந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் இது உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நிறுவனம் ML ஐப் பயன்படுத்தி வாடிக்கையாளர் கருத்துக்களைப் பகுப்பாய்வு செய்யலாம் மற்றும் தயாரிப்பு குறைபாடுகள் அல்லது மோசமான வாடிக்கையாளர் சேவை போன்ற தொடர்ச்சியான சிக்கல்களைக் கண்டறிந்து, இந்தப் பிரச்சனைகளைத் தீர்க்க நடவடிக்கை எடுக்கலாம்.
30. வாடிக்கையாளர் பயண உகப்பாக்கம்:
இயந்திர கற்றல் வாடிக்கையாளர் தொடர்புகள் மற்றும் நடத்தைகள் பற்றிய தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் வாடிக்கையாளர் பயணத்தை மேம்படுத்தலாம். ML மாடல்கள் வாடிக்கையாளர் பயணத்தில் முக்கிய தொடு புள்ளிகளையும் வலிப்புள்ளிகளையும் அடையாளம் காண முடியும், இது வணிகங்களுக்கு ஒட்டுமொத்த அனுபவத்தை மேம்படுத்த உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு இ-காமர்ஸ் தளமானது வாடிக்கையாளர் பயணத்தை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும், இணையதள வழிசெலுத்தல், தயாரிப்புத் தகவல் மற்றும் செக்அவுட் செயல்முறை போன்ற வாங்குதல் முடிவுகளை பாதிக்கும் காரணிகளை அடையாளம் காணவும் ML ஐப் பயன்படுத்தலாம். இந்தத் தகவல் இணையதளம் மற்றும் வாடிக்கையாளர் அனுபவத்திற்கான மேம்பாடுகளுக்கு வழிகாட்டி, மாற்றம் மற்றும் திருப்திக்கான வாய்ப்பை அதிகரிக்கும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- "சரியான வழிமுறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது" பற்றி வாசிப்புப் பொருட்கள் பேசும்போது, அடிப்படையில் அனைத்து சாத்தியமான வழிமுறைகளும் ஏற்கனவே உள்ளன என்று அர்த்தமா? ஒரு குறிப்பிட்ட சிக்கலுக்கு ஒரு வழிமுறை "சரியான" ஒன்று என்பதை நாம் எப்படி அறிவது?
- இயந்திர கற்றலில் பயன்படுத்தப்படும் ஹைப்பர் அளவுருக்கள் யாவை?
- இயந்திர கற்றலுக்கான நிரலாக்கத்தின் மொழி வாட், ஜஸ்ட் பைதான்
- இயந்திர கற்றல் அறிவியல் உலகில் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- எந்த மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதை எப்படி முடிவு செய்வீர்கள், அதை எப்படிக் கண்டுபிடிப்பீர்கள்?
- கூட்டமைப்பு கற்றல், எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் மற்றும் சாதனத்தில் இயந்திர கற்றல் ஆகியவற்றுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் என்ன?
- பயிற்சிக்கு முன் தரவை எவ்வாறு தயார் செய்து சுத்தம் செய்வது?
- இயந்திர கற்றல் திட்டத்தில் குறிப்பிட்ட ஆரம்ப பணிகள் மற்றும் செயல்பாடுகள் என்ன?
- ஒரு குறிப்பிட்ட இயந்திர கற்றல் உத்தி மற்றும் மாதிரியைப் பின்பற்றுவதற்கான கட்டைவிரல் விதிகள் என்ன?
- நேரியல் மாதிரியிலிருந்து ஆழ்ந்த கற்றலுக்கு மாறுவதற்கான நேரம் இது என்பதை எந்த அளவுருக்கள் குறிப்பிடுகின்றன?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க