Sztuczna inteligencja i adnotacje danych dla handlu elektronicznego
Dziś żyjemy w gospodarce opartej na doświadczeniach, w której klienci oczekują spersonalizowanego doświadczenia. Zamiast dotychczasowego, standardowego podejścia, które odpowiadałoby wszystkim, klienci woleliby udać się do sklepu internetowego i otrzymać zaspokojenie swoich wymagań w konkretny sposób. Firmy na całym świecie wykorzystują sztuczną inteligencję, aby dostarczać klientom specjalne produkty, które prawdopodobnie ich przyciągną. Adnotacja danych dotyczących jakościma jednak kluczowe znaczenie dla rozwoju najnowocześniejszej technologii sztucznej inteligencji.
W tym artykule przyjrzymy się, w jaki sposób firmy z branży eCommerce wykorzystują sztuczną inteligencję w swoich ofertach oraz rodzaje adnotacji danych wymaganych do osiągnięcia tego celu.
Sztuczna inteligencja dla e-commerce
Sztuczna inteligencja (AI) całkowicie zmieniło doświadczenia związane z zakupami online. Oferuje klientom usługi na różne sposoby, od zapewnienia bezpieczeństwa, po pomoc i uczynienie procesu bardziej skutecznym i wydajnym. Pomaga sprzedawcom detalicznym z branży e-commerce oferować swoim klientom usługi na wyższym poziomie i zapewniać satysfakcjonujące doświadczenia zakupowe online.
Dzięki innowacyjnym rozwiązaniom, które pomagają zrewolucjonizować rynek e-commerce, sztuczna inteligencja jest jednym z najszybszych postępów technologicznych. Dzięki usługom adnotacji i etykietowania danych świadczonych przez firmy Data Labeling, takie jak TagX, które ułatwiają złożone zadania, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają zapewnić najbardziej stabilne i niezawodne doświadczenia zakupowe.
Zarówno sprzedawcy detaliczni, jak i klienci Zarówno konsumenci, jak i sprzedawcy detaliczni, zarówno konsumenci, jak i sprzedawcy detaliczni korzystają ze sztucznej inteligencji oraz etykietowania danych i adnotacji danych podczas zakupów online. Wiele firm zajmujących się handlem elektronicznym korzysta ze sztucznej inteligencji, aby poprawić jakość obsługi klienta, a wiele z nich stosuje obecnie takie podejście. Zwiększanie wydajności wyszukiwarek za pomocą uczenia maszynowego jest jednym z najważniejszych i najcenniejszych zadań stojących przed sprzedawcami detalicznymi i firmami e-commerce.
Przypadki użycia w handlu elektronicznym
Rekomendacja produktu
Wyszukiwanie klienta w zakresie towarów i usług za pośrednictwem platformy internetowej można usprawnić wykorzystując sztuczną inteligencję. Klienci w sklepach internetowych najczęściej poszukują wygody jako ważnej cechy. Kiedy algorytmy zostaną przeszkolone, aby łączyć produkty z frazami kluczowymi, sztuczna inteligencja jest w stanie polecić nam towary, a także w tym pomóc. Skutecznie zmienia doświadczenie zakupowe dla konsumenta i zwiększa sprzedaż dla firmy.
Wyszukiwanie wizualne
Platformy handlu elektronicznego wykorzystujące technologię Computer Vision obejmującą możliwość wyszukiwania wizualnego umożliwiają klientom zrobienie zdjęcia lub przesłanie zdjęć wybranych obiektów. AI bada cechy produktu i sugeruje powiązane produkty w sklepach stacjonarnych i internetowych. W tym silniku rekomendacji można uwzględnić opcję zawężania wyników wyszukiwania według osobistych preferencji. AI gwarantuje, że użytkownicy za każdym razem, gdy odwiedzą witrynę, znajdą dokładnie to, czego szukają, i może znacznie zwiększyć przychody ze sprzedaży oraz oferowania dodatkowych sugestii dotyczących produktów .
Moderacja recenzji produktów
Klienci mogą korzystać ze stron recenzji produktów w witrynach e-commerce w celu interakcji z witryną i przekazywania opinii. Witryna nie ma kontroli nad tym, co klienci myślą o jakości lub braku produktów wysokiej jakości; sprawuje jednak kontrolę nad recenzjami zamieszczanymi na stronie internetowej. Koniecznie upewnij się, że strona z recenzjami nie zawiera treści ani języka obraźliwego. Jest to fakt, który można zweryfikować i sprawdzić dzięki możliwościom przetwarzania języka naturalnego sztucznej inteligencji.
Tagowanie produktów wizerunkowych
Najskuteczniejszą metodą przyciągnięcia uwagi potencjalnego klienta jest wykorzystanie reprezentacji wizualnej. Szczególnie w obszarze e-commerce, gdzie sklepy fizyczne oferują przewagę dotykową i namacalną. Aby konsumenci nie zostali wprowadzeni w błąd, zdjęcia i opis produktu muszą być identyczne, a jakość zdjęć zgodna z oczekiwaniami witryny. Możesz sprawić, że system nauczy się poprzez ML kojarzenia poszczególnych opisów i słów kluczowych za pomocą obrazów, a następnie sprawdzi jakość te obrazy jednocześnie.
Usługi adnotacji danych dla handlu elektronicznego
Moderacja treści
Nasz zespół wspiera klientów, którzy koncentrują się na handlu elektronicznym i utrzymują bezpieczne i niezawodne treści na platformach handlowych oraz stronach internetowych gromadzących dane. Tagowanie, które nie jest bezpieczne dla pracy i moderacja platform to dwa przykłady naszej pracy.
Kategoryzacja
Aby poprawić trafność wyników wyszukiwania i poprawić komfort użytkowania klientów dokonujących zakupów online. Eksperci ds. treści z zespołów skutecznie i dokładnie kategoryzują treść witryny e-commerce według różnych cech
Deduplikacja
Zwiększając odkrywanie produktów poprzez usprawnianie odkrywania produktów, możesz zmniejszyć niezadowolenie klientów i przyspieszyć proces zakupu. Niezbędne jest wyeliminowanie duplikatów i nieaktualnych wpisów.
Dopasowanie danych
Naszą usługę tagowania można wykorzystać do dopasowywania danych produktów, pomaga aktualizować oferty online w czasie rzeczywistym i zapewnia sprzedawcom detalicznym przewagę w zakresie ustalania cen ich produktów.
Wniosek
Jeżeli jesteś sprzedawcą internetowym, który nie skorzystał z procesu uczenia maszynowego, to popadniesz w ruinę. Korzyści, jakie technologia może przynieść Twojej firmie, jest wiele. Uczenie maszynowe to świetny sposób na zwiększenie efektywności w wielu obszarach, które obejmują obsługę klienta, a także zarządzanie zapasami.
Skorzystanie z metod w tym obszarze jest prostsze niż myślisz. Kiedy poznałeś podstawowe zasady uczenia maszynowego e-commerce, masz już za sobą pierwsze kroki. Teraz wszystko, co musisz zrobić, to określić, co chcesz, aby uczenie maszynowe osiągnęło dla Ciebie i zacząć to wdrażać.
