Implementeringen av AI och Data Annotation för e-handel

AI och dataanteckning för e-handel

Idag lever vi i en upplevelseekonomi, där kunderna förväntar sig en upplevelse som är personlig. Istället för den standard-fits-all-metod som användes tidigare skulle kunder hellre gå till en onlinebutik och få sina krav tillgodosedda på ett specifikt sätt. Företag över hela världen använder AI för att förse kunder med speciella produkter som de sannolikt kommer att lockas till. Kvalitetsdataanteckning, är dock avgörande för utvecklingen av den mest banbrytande AI-tekniken.

Den här artikeln kommer att ta en titt på hur e-handelsföretag använder AI i sina erbjudanden, och vilka typer av datakommentarer som krävs för att uppnå detta.

AI för e-handel

Artificiell intelligens (AI) har helt förändrat online shoppingupplevelsen. Det erbjuder tjänster till kunder på en mängd olika sätt, från att tillhandahålla säkerhet, till att erbjuda assistans och göra processen mer effektiv och effektiv. Det hjälper återförsäljare inom e-handelsbranschen att erbjuda tjänster till sina kunder på nästa nivå och att skapa tillfredsställande shoppingupplevelser online.

På grund av de innovativa lösningarna som hjälper till att revolutionera marknaden för e-handel är AI en av de snabbaste tekniska framstegen. Med hjälp av datakommentarer och märkningstjänster som tillhandahålls av Data Labeling-företag som TagX, vilket gör komplexa uppgifter enklare, hjälper AI och Machine Learning att ge den mest stabila och pålitliga shoppingupplevelsen.

Återförsäljare och kunder både Både konsumenter och återförsäljare gynnar både konsumenter och återförsäljare drar nytta av AI och datamärkning och datakommentarer i onlineshopping. Många e-handelsföretag använder AI för att förbättra kundupplevelsen, och många använder för närvarande detta tillvägagångssätt. Att förbättra sökmotorernas prestanda med hjälp av maskininlärning är bland de mest avgörande och värdefulla uppgifterna som återförsäljare och e-handelsföretag står inför.

Implementeringen av AI och Data Annotation för e-handel

Användningsfall för e-handel

Produktrekommendation

En kunds sökning efter varor och tjänster via en onlineplattform kan effektiviseras genom att använda AI. Kunder letar efter bekvämlighet som en viktig funktion i onlinebutiker för det mesta. När algoritmer tränas för att länka produkter med sökordsfraser kan AI rekommendera varor till oss, samt hjälpa till att göra det. Det förvandlar köpupplevelsen effektivt för konsumenten och ökar försäljningen för företaget.

Visuell sökning

E-handelsplattformar som använder Computer Vision för att inkludera möjligheten att söka visuellt tillåter kunder att ta ett foto eller ladda upp bilder av objekt som de själva väljer. AI undersöker varans egenskaper och föreslår relaterade produkter i deras offline- och onlinebutiker. Möjligheten att begränsa sökresultaten enligt personliga preferenser kan inkluderas i denna rekommendationsmotor.AI försäkrar att användare hittar exakt vad de letar efter varje gång de besöker webbplatsen och kan avsevärt öka intäkterna från försäljning och erbjuda ytterligare förslag på produkter .

Moderering av produktrecensioner

Kunder kan använda recensionssidorna för produkter på e-handelswebbplatser för interaktion med webbplatsen och ge feedback. Webbplatsen har ingen kontroll över hur kunderna tycker om kvaliteten eller bristen på kvalitetsprodukter; det är dock kontroll över recensionerna som läggs upp på webbplatsen. Det är viktigt att se till att recensionssidan inte innehåller något innehåll eller något språk som är stötande. Detta är ett faktum som kan verifieras och kontrolleras genom AI:s Natural Language Processing-funktioner.

Bild-Produkttaggning

Den mest effektiva metoden för att fånga en potentiell kunds uppmärksamhet är att använda visuell representation. Särskilt inom området e-handel, när fysiska butiker erbjuder fördelen av taktila och påtagliga. För att säkerställa att konsumenterna inte vilseleds måste produktens bilder och beskrivning vara identiska och kvaliteten på bilderna måste matcha webbplatsens förväntningar. Du kan få systemet att lära sig genom ML att associera särskilda beskrivningar och nyckelord med hjälp av bilder, och sedan kontrollera kvaliteten på dessa bilder samtidigt.

Dataanteckningstjänster för e-handel

Moderering av innehåll

Vårt team stödjer kunder som är fokuserade på e-handel och upprätthåller säkert och tillförlitligt innehåll på marknadsplatser såväl som webbplatser som samlar data. Taggning som inte är säker för arbetet och moderering av plattformar är två exempel på vårt arbete.

Kategorisering

För att förbättra sökresultatens relevans och förbättra användarupplevelsen för kunder som handlar online. Innehållsexperter från team kategoriserar effektivt och exakt e-handelswebbplatsens innehåll efter olika egenskaper

Deduplicering

Genom att förbättra upptäckten av produkter genom att förbättra produktupptäckten kan du minska kundernas missnöje och påskynda inköpsprocessen. Eliminering av dubbletter och föråldrade listor är avgörande.

Datamatchning

Vår taggningstjänst kan användas för matchning av produktdata, hjälper till att hålla onlinelistorna uppdaterade i realtid och ger återförsäljare ett försprång när det gäller prissättning av sina produkter.

Slutsats

Om du är en onlineåterförsäljare som inte har utnyttjat maskininlärningsprocessen, kommer du att falla i dammet. Teknikens fördelar för ditt företag är många. Maskininlärning är ett utmärkt sätt att öka din effektivitet inom många områden som inkluderar kundservice, såväl som lagerhantering.

Det är lättare än du tror att använda metoderna inom detta område. När du har lärt dig om de grundläggande principerna för maskininlärning för e-handel har du slutfört dina första steg. Nu är allt du behöver göra att bestämma vad du vill att maskininlärning ska åstadkomma för dig och börja implementera det.

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras. Obligatoriska fält är märkta *

sv_SESwedish