電子商取引のための AI とデータ アノテーションの実装

電子商取引のための AI とデータ アノテーション

今日、私たちは体験型経済の中で生きており、顧客はパーソナライズされたエクスペリエンスを期待しています。過去に使用されていた標準的なすべてに適合するアプローチの代わりに、顧客はオンライン ショップにアクセスして、特定の方法で自分の要件に応えてもらうことを希望しています。世界中の企業が AI を活用して、顧客が魅力を感じる特別な製品を提供しています。 品質データの注釈ただし、最先端の AI テクノロジーの進歩には不可欠です。

この記事では、e コマース企業が自社のサービスに AI をどのように活用しているか、またこれを実現するために必要なデータ アノテーションの種類について見ていきます。

eコマース向けAI

人工知能 （AI）はオンラインショッピング体験を完全に変えました。セキュリティの提供から支援の提供、プロセスの効果的かつ効率化まで、さまざまな方法で顧客にサービスを提供します。電子商取引業界の小売業者が顧客に次のレベルのサービスを提供し、オンラインで満足のいくショッピング体験を生み出すことを支援します。

電子商取引市場に革命をもたらす革新的なソリューションにより、AI は最も急速な技術進歩の 1 つです。 TagX などのデータ ラベリング会社を通じて提供されるデータ アノテーションおよびラベル付けサービスを利用すると、複雑なタスクがよりシンプルになり、AI と機械学習により、最も安定した信頼性の高いショッピング エクスペリエンスの提供が可能になります。

小売業者と顧客の両方 消費者と小売業者の両方が利益を得る オンライン ショッピングにおける AI、データのラベル付けとデータの注釈は、消費者と小売業者の両方に利益をもたらします。多くの電子商取引企業が顧客エクスペリエンスを向上させるために AI を活用しており、現在その多くがこのアプローチを採用しています。機械学習を使用して検索エンジンのパフォーマンスを向上させることは、小売業者や電子商取引企業が直面する最も重要かつ価値のあるタスクの 1 つです。

電子商取引の使用例

製品の推奨事項

オンライン プラットフォームを介した商品やサービスの顧客の検索は、AI を使用することでより効率的に行うことができます。顧客はほとんどの場合、オンライン ストアの重要な機能として利便性を求めています。製品とキーワード フレーズを結びつけるようにアルゴリズムがトレーニングされると、AI が商品を推奨したり、推奨したりするのを支援できるようになります。これにより、消費者の購買体験が効率的に変化し、企業の売上が増加します。

ビジュアル検索

コンピューター ビジョンを利用して視覚的に検索する機能を備えた電子商取引プラットフォームでは、顧客が写真を撮ったり、選択したオブジェクトの画像をアップロードしたりできます。 AIが商品の特徴を判断し、関連商品をオフライン・オンラインストアで提案します。この推奨エンジンには、個人の好みに応じて検索結果を絞り込むオプションを含めることができます。AI により、ユーザーが Web サイトにアクセスするたびに探しているものが正確に見つかることが保証され、販売および製品の追加提案の提供による収益が大幅に増加します。 。

製品レビューのモデレーション

顧客は、e コマース Web サイトの製品のレビュー ページを使用して、サイトと対話し、フィードバックを送信できます。製品の品質または品質の欠如について顧客がどのように感じるかについては、サイトには制御できません。ただし、Web サイトに投稿されるレビューは管理されています。レビュー ページに不快なコンテンツや言語が含まれていないことを確認することが重要です。これは、AI の自然言語処理機能を通じて検証およびチェックできる事実です。

画像と商品のタグ付け

潜在顧客の注意を引く最も効果的な方法は、視覚的な表現を使用することです。特に電子商取引の分野では、実店舗が触覚的で具体的な利点を提供します。消費者が誤解されないようにするには、商品の画像と説明が同一である必要があり、画像の品質がサイトの期待と一致する必要があります。画像を使用して特定の説明とキーワードを関連付けるように ML を通じてシステムに学習させ、その後、商品の品質をチェックすることができます。これらの画像を同時に表示します。

eコマース向けデータ注釈サービス

コンテンツのモデレーション

私たちのチームは、E コマースに重点を置き、マーケットプレイスやデータを集約する Web サイト上で安全で信頼できるコンテンツを維持するクライアントをサポートします。仕事上安全ではないタグ付けとプラットフォームの管理は、私たちの仕事の 2 つの例です。

分類

検索結果の関連性を向上させ、オンライン ショッピングを行う顧客のユーザー エクスペリエンスを向上させるため チームのコンテンツ専門家が、さまざまな特性に従って e コマース Web サイトのコンテンツを効率的かつ正確に分類します

重複排除

製品の発見を強化して製品の発見を強化することで、顧客の不満を軽減し、購入プロセスを迅速化できます。重複したリストや古いリストを削除することが不可欠です。

データマッチング

当社のタグ付けサービスは、製品データの照合に使用でき、オンラインの商品リストをリアルタイムで最新の状態に保つのに役立ち、小売業者に製品の価格設定の面で優位性をもたらします。

結論

機械学習プロセスを活用していないオンライン小売業者は、失敗するでしょう。テクノロジーがビジネスにもたらすメリットは数多くあります。機械学習は、顧客サービスや在庫管理などの多くの分野で効率を向上させる優れた方法です。

この分野のメソッドを利用するのは、思っているよりも簡単です。 e コマース機械学習の基本原則を学習したら、最初のステップは完了です。あとは、機械学習で何を実現したいかを決定し、実装を開始するだけです。