Машины сургалт нь үйлчлүүлэгчдэд үйлчилгээ, бүтээгдэхүүн худалдан авахад хэрхэн тусалдаг вэ?

Хиймэл оюун ухааны (AI) дэд хэсэг болох Machine Learning (ML) нь үйлчлүүлэгчдийн үйлчилгээ, бүтээгдэхүүн, шийдэл болон бусад зүйлстэй харилцах, худалдан авах арга барилыг гүнзгий өөрчилсөн. Асар их хэмжээний өгөгдлийг ашигласнаар ML алгоритмууд хэв маягийг ялгаж, таамаглал дэвшүүлж, хэрэглэгчийн сэтгэл ханамж, бизнесийн үр ашгийг ихээхэн нэмэгдүүлэх хувийн туршлагыг бий болгож чадна.

Үндсэндээ машин сургалт нь хэв маягийг таних, шинэ өгөгдөл дээр үндэслэн шийдвэр гаргахын тулд том өгөгдлийн багц дээр алгоритмуудыг сургах явдал юм. Энэ чадвар нь ялангуяа үйлчлүүлэгчтэй харилцах, худалдан авах зан үйлийн хүрээнд ашигтай байдаг. Энэ хүрээнд машин суралцах нь үйлчлүүлэгчдэд туслах хэд хэдэн арга зам энд байна:

1. Хувийн зөвлөмж:
Хэрэглэгчийн харилцан үйлчлэлд машин сургалтын хамгийн харагдахуйц хэрэглээний нэг бол хувь хүний ​​​​зөвлөмжийг бий болгох явдал юм. Амазон зэрэг цахим худалдааны платформууд болон Netflix зэрэг стриминг үйлчилгээнүүд нь хэрэглэгчийн өмнөх зан байдал, сонголтод дүн шинжилгээ хийхдээ ML алгоритмуудыг ашигладаг. Эдгээр алгоритмууд нь хэрэглэгч ямар бүтээгдэхүүн, контентыг сонирхож байгааг урьдчилан таамаглах боломжтой бөгөөд ингэснээр түүнд тохирсон зөвлөмжийг өгдөг. Жишээлбэл, хэрэв үйлчлүүлэгч шинжлэх ухааны уран зөгнөлт ном байнга худалдаж авдаг бол зөвлөмжийн систем нь ижил төстэй төрлүүдийг эрэмбэлэх бөгөөд энэ нь нэмэлт худалдан авалт хийх магадлалыг нэмэгдүүлдэг.

2. Сайжруулсан хэрэглэгчийн дэмжлэг:
Машины сургалт нь чатботууд болон виртуал туслахуудыг байршуулснаар хэрэглэгчийн дэмжлэгт хувьсгал хийсэн. AI-д суурилсан эдгээр хэрэгслүүд нь хэрэглэгчийн өргөн хүрээний асуултуудыг бодит цаг хугацаанд нь шийдвэрлэх боломжтой бөгөөд шуурхай хариулт, шийдлүүдийг өгдөг. Хэрэглэгчийн түүхэн харилцаанд дүн шинжилгээ хийснээр чатботууд хамгийн нийтлэг асуудлуудыг урьдчилан таамаглаж, холбогдох шийдлүүдийг санал болгож, хариу өгөх хугацаа болон хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжийг сайжруулдаг. Цаашилбал, дэвшилтэт байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP) нь эдгээр системүүдэд төвөгтэй асуултуудыг ойлгож, хариулах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь уламжлалт скрипт хариултаас илүү үр дүнтэй болгодог.

3. динамик Үнэ:
Машин сургалтын алгоритмууд нь динамик үнийн стратегийг хэрэгжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эрэлт, өрсөлдөөн, хэрэглэгчийн зан төлөв, зах зээлийн нөхцөл байдал зэрэг хүчин зүйлсэд дүн шинжилгээ хийснээр ML загварууд нь борлуулалт, ашгийг оновчтой болгохын тулд бодит цаг хугацаанд үнийг тохируулах боломжтой. Жишээлбэл, Uber гэх мэт унаа хуваалцах үйлчилгээ нь одоогийн эрэлт, нийлүүлэлтийн нөхцөл дээр тулгуурлан үнийг тохируулахын тулд динамик үнийг ашигладаг. Энэ нь орлого, үйлчлүүлэгчдэд хүртээмжийг нэмэгдүүлэхийн зэрэгцээ үнэ өрсөлдөх чадвартай хэвээр байх болно.

4. Залилан илрүүлэх ба урьдчилан сэргийлэх:
Машины сургалт нь онлайн гүйлгээний үед залилан мэхлэх үйлдлийг илрүүлэх, урьдчилан сэргийлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гүйлгээний өгөгдлийн хэв маягт дүн шинжилгээ хийснээр ML алгоритм нь залилан мэхлэх үйлдлийг илтгэх гажуудлыг илрүүлж чадна. Жишээлбэл, үйлчлүүлэгчийн худалдан авалтын хэв маяг нь тэдний ердийн зан үйлээс гэнэт их хэмжээгээр хазайсан тохиолдолд систем нь гүйлгээг цаашид хянах зорилгоор дарцаглаж болно. Энэхүү идэвхтэй арга нь үйлчлүүлэгчдийг залилан мэхлэхээс хамгаалж, онлайн платформд итгэх итгэлийг нэмэгдүүлэхэд тусалдаг.

5. Урьдчилан таамагласан засвар үйлчилгээ, үйлчилгээ:
Тээврийн хэрэгсэл, үйлдвэрлэлийн тоног төхөөрөмж гэх мэт засвар үйлчилгээ шаарддаг бүтээгдэхүүн худалдан авагчдад машин сургалт нь урьдчилан таамагласан засвар үйлчилгээний шийдлүүдийг санал болгодог. Мэдрэгч болон засвар үйлчилгээний түүхэн бүртгэлээс авсан өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр ML загвар нь бүрэлдэхүүн хэсэг хэзээ бүтэлгүйтэхийг урьдчилан таамаглаж, урьдчилан сэргийлэх засвар үйлчилгээг санал болгож чадна. Энэ нь зогсолтыг багасгахаас гадна бүтээгдэхүүний ашиглалтын хугацааг уртасгаж, хэрэглэгчдэд чухал ач холбогдолтой юм.

6. Сайжруулсан хайлт ба нээлт:
Машины сургалт нь цахим худалдааны вэбсайтуудын хайлтын функцийг сайжруулж, үйлчлүүлэгчдэд хайж буй зүйлээ олоход хялбар болгодог. Хайлтын асуулгын цаад агуулга, зорилгыг ойлгосноор ML алгоритмууд нь илүү үнэн зөв, хамааралтай хайлтын үр дүнг хүргэж чадна. Жишээлбэл, хэрэв хэрэглэгч "зуны даашинз" гэж хайвал систем нь чиг хандлагатай, өндөр үнэлгээтэй, улирлын чанартай бүтээгдэхүүнийг эрэмбэлэх боломжтой. Энэ нь худалдан авалтын ерөнхий туршлагыг сайжруулж, худалдан авалт хийх магадлалыг нэмэгдүүлдэг.

7. Хэрэглэгчийн мэдрэмжийн шинжилгээ:
Машин сургалтын техник, ялангуяа NLP-тэй холбоотой техникийг хэрэглэгчийн сэтгэгдэл, санал хүсэлтийг шинжлэхэд ашигладаг. Их хэмжээний текст өгөгдлийг боловсруулснаар ML загварууд нь хэрэглэгчийн сэтгэл хөдлөлийг хэмжиж, нийтлэг сэдэв эсвэл асуудлыг тодорхойлох боломжтой. Бизнесүүд энэ мэдээллийг ашиглан бүтээгдэхүүн үйлчилгээгээ сайжруулах, хэрэглэгчдийн санаа зовоосон асуудлуудыг шийдвэрлэх, нийт сэтгэл ханамжийг нэмэгдүүлэх боломжтой. Жишээлбэл, хэрэв олон тооны үйлчлүүлэгчид тодорхой нэг онцлог шинж чанарт сэтгэл дундуур байгаагаа илэрхийлсэн бол тухайн компани нь тухайн чиглэлээр сайжруулах ажлыг эрэмбэлэх боломжтой.

8. Зорилтот маркетингийн кампанит ажил:
Машины сургалт нь бизнес эрхлэгчдэд хэрэглэгчийн мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж, хүн ам зүй, худалдан авалтын зан байдал, сонголт гэх мэт янз бүрийн шинж чанарууд дээр үндэслэн үзэгчдийг сегментчлэх замаар өндөр зорилтот маркетингийн кампанит ажил үүсгэх боломжийг олгодог. Энэ нь илүү хувийн, үр дүнтэй маркетингийн стратеги гаргах боломжийг олгодог. Жишээлбэл, компани өндөр үнэ цэнэтэй хэрэглэгчдийг тодорхойлох, маркетингийн мессежийг тэдний хэрэгцээ, сонирхолд нийцүүлэн тохируулахын тулд ML загваруудыг ашиглаж, оролцох, хөрвөх магадлалыг нэмэгдүүлдэг.

9. Бараа материалын менежмент:
Бараа материалын үр дүнтэй менежмент нь үйлчлүүлэгчид хүссэн бүтээгдэхүүнээ нөөцийн хомсдол, сааталгүйгээр худалдан авах боломжийг хангахад чухал ач холбогдолтой. Машин сургалтын алгоритмууд нь борлуулалтын түүхэн өгөгдөл, улирлын чиг хандлага болон бусад хүчин зүйлс дээр үндэслэн төрөл бүрийн бүтээгдэхүүний эрэлтийг урьдчилан таамаглах боломжтой. Энэ нь аж ахуйн нэгжүүдэд бараа материалын нөөцийг оновчтой түвшинд байлгахад тусалдаг ба хэт их эсвэл дутуу нөөцийн эрсдлийг бууруулдаг. Жишээлбэл, жижиглэнгийн худалдаачин өвлийн хувцасны эрэлтийг урьдчилан таамаглахын тулд ML загваруудыг ашиглаж, бараа материалаа тохируулж, хэрэглэгчдэд улирлын туршид хэрэгцээтэй бүтээгдэхүүнээ авах боломжтой болгодог.

10. Өргөтгөсөн хэрэглэгчийн туршлага:
Машины сургалт нь дижитал платформ дээрх хэрэглэгчийн туршлагыг эрс сайжруулж чадна. Хэрэглэгчийн зан төлөв, сонголтод дүн шинжилгээ хийснээр ML загварууд нь вэб сайт, программуудын байршил, агуулга, навигацийг тохируулах боломжтой. Жишээлбэл, цахим худалдааны сайт нь ML-ийг ашиглан хэрэглэгч бүрийн нүүр хуудсыг өөрчлөх, тэдний сонирхолд нийцсэн бүтээгдэхүүн, ангиллыг онцлон харуулах боломжтой. Энэ нь илүү сонирхолтой, тааламжтай худалдааны туршлагыг бий болгож, үйлчлүүлэгчдийг платформ дээр илүү их цаг зарцуулж, илүү их худалдан авалт хийхэд урамшуулдаг.

11. Дуут болон визуал хайлт:
Машины сургалтын дэвшил нь дуут болон харааны хайлтын чадварыг хөгжүүлэх боломжийг олгосон. Дуут хайлт нь үйлчлүүлэгчдэд байгалийн хэлээр дижитал платформтой харилцах боломжийг олгодог бөгөөд хайлтын үйл явцыг илүү ойлгомжтой, хүртээмжтэй болгодог. Визуал хайлт нь хэрэглэгчдэд зураг байршуулах, ижил төстэй бүтээгдэхүүнийг олох боломжийг олгодог бөгөөд нээлтийн үйл явцыг сайжруулдаг. Жишээлбэл, үйлчлүүлэгч өөрт таалагдсан даашинзныхаа зургийг авч, цахим худалдааны сайтаас ижил төстэй зүйлсийг хайж олох боломжтой. Эдгээр функцууд нь үйлчлүүлэгчдэд хайж буй зүйлээ олоход хялбар болгож, худалдааны ерөнхий туршлагыг сайжруулдаг.

12. Хэрэглэгчийг хадгалах, үнэнч байх хөтөлбөрүүд:
Машины сургалт нь бизнесүүдэд үйлчлүүлэгчээ хадгалах, үнэнч байх үр дүнтэй хөтөлбөрийг боловсруулж хэрэгжүүлэхэд тусалдаг. Хэрэглэгчийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр ML загварууд нь үйлчлүүлэгчийн үнэнч байдал эсвэл боломжит эргэлзэж буй байдлыг илтгэх хэв маяг, зан үйлийг тодорхойлж чадна. Бизнесүүд зорилтот сурталчилгаа, хувь хүний ​​санал, үнэнч байдлын урамшуулал гэх мэт хувийн хадгалалтын стратеги боловсруулахдаа энэ мэдээллийг ашиглаж болно. Жишээлбэл, компани ML-ийг ашиглан гацах эрсдэлтэй үйлчлүүлэгчдийг тодорхойлж, тэдэнд үлдэхийг дэмжих тусгай хөнгөлөлт эсвэл урамшуулал санал болгож болно. Энэ нь бизнесүүдэд үнэ цэнэтэй үйлчлүүлэгчдийг хадгалж, урт хугацааны харилцаа тогтооход тусалдаг.

13. Бүтээгдэхүүний хөгжил ба инноваци:
Машины сургалт нь бүтээгдэхүүний хөгжил, инновацийг хөтлөх үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгч чадна. Хэрэглэгчийн санал хүсэлт, хэрэглээний загвар, зах зээлийн чиг хандлагыг шинжлэх замаар ML загварууд шинэ бүтээгдэхүүн гаргах эсвэл одоо байгаа бүтээгдэхүүнээ сайжруулах боломжийг тодорхойлж чадна. Бизнесүүд энэ мэдээллийг ашиглан хэрэглэгчийн хэрэгцээ, сонголтод илүү нийцсэн бүтээгдэхүүн боловсруулах боломжтой. Жишээлбэл, технологийн компани нь програм хангамжийн талаархи хэрэглэгчийн санал хүсэлтийг шинжлэх, хэрэглэгчдийн хамгийн их хүсч буй функцуудыг тодорхойлохын тулд ML-ийг ашиглаж болно. Энэ нь компанийг хөгжүүлэх хүчин чармайлтыг эрэмбэлж, зах зээлд амжилтанд хүрэх магадлал өндөртэй бүтээгдэхүүнийг хүргэх боломжийг олгодог.

14. Нийлүүлэлтийн сүлжээг оновчтой болгох:
Машины сургалт нь нийлүүлэлтийн сүлжээний янз бүрийн талыг оновчтой болгож, бүтээгдэхүүнийг хэрэглэгчдэд үр ашигтай, хэмнэлттэй хүргэх боломжийг олгодог. Нийлүүлэгч, ложистик үйлчилгээ үзүүлэгч, жижиглэн худалдаалагчдын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр ML загвар нь саад бэрхшээлийг тодорхойлж, эрэлтийг урьдчилан таамаглаж, маршрутыг оновчтой болгож чадна. Энэ нь бизнесүүдэд зардлыг бууруулах, хүргэх хугацааг сайжруулах, үйлчлүүлэгчдийн сэтгэл ханамжийг нэмэгдүүлэхэд тусалдаг. Жишээлбэл, жижиглэн худалдаачин нь өөр өөр бүтээгдэхүүний эрэлтийг урьдчилан таамаглахын тулд ML-ийг ашиглаж, нийлүүлэлтийн сүлжээгээ тохируулж, хэрэглэгчдэд шаардлагатай үед бүтээгдэхүүнийг бэлэн байлгах боломжтой.

15. Хэрэглэгчийн ойлголт ба аналитик:
Машины сургалт нь бизнес эрхлэгчдэд хэрэглэгчийн зан төлөв, сонголтын талаар гүн гүнзгий ойлголт өгөх боломжийг олгодог. Гүйлгээний бүртгэл, сошиал медиа, вэб сайтын харилцан үйлчлэл гэх мэт янз бүрийн эх сурвалжаас авсан өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр ML загварууд бизнесийн шийдвэр гаргахад нөлөөлдөг хэв маяг, чиг хандлагыг илрүүлж чадна. Энэ нь бизнес эрхлэгчдэд үйлчлүүлэгчдээ илүү сайн ойлгож, тэдний хэрэгцээ, сонголтод нийцсэн стратеги боловсруулахад тусалдаг. Жишээлбэл, жижиглэнгийн худалдаачин ML-ийг ашиглан худалдан авалтын хэв маягт дүн шинжилгээ хийж, тогтвортой бүтээгдэхүүний эрэлт нэмэгдэх зэрэг чиг хандлагыг тодорхойлох боломжтой. Энэхүү мэдээлэл нь бүтээгдэхүүн боловсруулах, маркетинг, бараа материалын менежментийн хүчин чармайлтыг удирдан чиглүүлж чадна.

16. Өргөтгөсөн бодит байдал (AR) ба виртуал бодит байдал (VR) туршлага:
Машины сургалт нь үйлчлүүлэгчдэд зориулсан өргөтгөсөн бодит байдал (AR) болон виртуал бодит байдал (VR) туршлагыг хөгжүүлэхэд гол үүрэг гүйцэтгэж байна. Эдгээр технологиуд нь дэлгүүр хэсэх үйл явцыг сайжруулж, сонирхолтой, интерактив туршлагыг бий болгодог. Жишээлбэл, AR аппликейшн нь худалдан авагчдад тавилга худалдаж авахаасаа өмнө гэрт нь хэрхэн харагдахыг төсөөлөх боломжийг олгодог бол VR нь үйлчлүүлэгчид бүтээгдэхүүнээ бодит орчинд үзэх боломжтой виртуал үзүүлэнгийн танхимуудыг бий болгож чадна. Машин сургалтын алгоритмууд нь эдгээр технологитой хэрэглэгчийн харилцан үйлчлэлд дүн шинжилгээ хийж, хувийн зөвлөмж өгөх, ерөнхий туршлагыг сайжруулах боломжтой.

17. Хэрэглэгчийн аялалын зураглал:
Машины сургалт нь бизнес эрхлэгчдэд хэрэглэгчийн аялалын зураглалыг гаргаж, худалдан авалтын шийдвэрт нөлөөлөх гол цэгүүдийг тодорхойлоход тусалдаг. Вэбсайтаар зочлох, олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслээр оролцох, дэлгүүрт зочлох зэрэг янз бүрийн харилцан үйлчлэлийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр ML загварууд нь хэрэглэгчийн аяллын талаар цогц ойлголтыг бий болгож чадна. Энэ нь бизнес эрхлэгчдэд худалдан авалтын үйл явцын янз бүрийн үе шатыг хэрхэн дамждагийг ойлгоход тусалдаг ба туршлагыг сайжруулах боломжуудыг тодорхойлоход тусалдаг. Жишээлбэл, жижиглэнгийн худалдаачин нь хэрэглэгчийн аялалд дүн шинжилгээ хийх, төлбөр тооцоо хийх урт хугацаа, навигаци хийх зэрэг хүндрэлтэй цэгүүдийг тодорхойлохын тулд ML-ийг ашиглаж, эдгээр асуудлыг шийдвэрлэх арга хэмжээ авах боломжтой.

18. Бодит цагийн хувийн тохиргоо:
Машины сургалт нь хэрэглэгчийн туршлагыг бодит цагийн хувиарлах боломжийг олгодог. Бодит цаг хугацаанд өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр ML загвар нь хэрэглэгчийн одоогийн нөхцөл байдал, зан төлөвт тулгуурлан контент, зөвлөмж, саналыг тохируулах боломжтой. Энэ нь хэрэглэгчийн хэрэгцээ, сонголтод нийцсэн илүү динамик, сонирхолтой туршлагыг бий болгодог. Жишээлбэл, цахим худалдааны сайт нь ML-ийг ашиглан зочин бүрийн нүүр хуудсыг хувийн болгож, тэдний одоогийн сонирхол, хайлтын түүхтэй холбоотой бүтээгдэхүүнийг тодруулж болно. Энэ нь хөрвөх магадлалыг нэмэгдүүлж, хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжийг нэмэгдүүлдэг.

19. Мэдрэмж дээр тулгуурласан бүтээгдэхүүний хөгжил:
Машины сургалт нь бүтээгдэхүүний хөгжил, шинэчлэлийг мэдээлэхийн тулд хэрэглэгчийн сэтгэл хөдлөлийг шинжлэх боломжтой. Шүүмж, сошиал медиа болон бусад эх сурвалжаас авсан их хэмжээний текст өгөгдлийг боловсруулснаар ML загварууд бүтээгдэхүүн, үйлчилгээтэй холбоотой нийтлэг сэдэв, мэдрэмжийг тодорхойлж чадна. Энэ нь бизнес эрхлэгчдэд үйлчлүүлэгчдэд юу таалагдаж, юунд дургүйг ойлгоход тусалдаг бөгөөд санал болгож буй саналаа сайжруулахын тулд өгөгдөлд тулгуурласан шийдвэр гаргахад тусалдаг. Жишээлбэл, компани нь хэрэглэгчийн сэтгэгдэлд дүн шинжилгээ хийх, байнга магтаж, шүүмжилдэг онцлог шинж чанаруудыг тодорхойлохын тулд ML-ийг ашиглаж болно. Энэхүү мэдээлэл нь бүтээгдэхүүн хөгжүүлэх хүчин чармайлтыг удирдан чиглүүлж, шинэ бүтээгдэхүүн нь хэрэглэгчийн сонголттой нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулах боломжтой.

20. Зан үйлийн шинжилгээ:
Машины сургалт нь бизнесүүдэд зан үйлийн дэвшилтэт аналитик хийх боломжийг олгож, үйлчлүүлэгчид өөрсдийн бүтээгдэхүүн, үйлчилгээтэй хэрхэн харьцаж байгаа талаар ойлголттой болдог. ML загварууд нь хайлтын загвар, товшилтын хувь хэмжээ, худалдан авалтын түүх гэх мэт хэрэглэгчийн зан үйлийн талаарх өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр бизнесийн стратегид нөлөөлөх чиг хандлага, хэв маягийг тодорхойлж чадна. Жишээлбэл, цахим худалдааны сайт нь хэрэглэгчийн зан төлөвт дүн шинжилгээ хийх, бүтээгдэхүүний үнэлгээ, үнэ, урамшуулал зэрэг худалдан авалтын шийдвэрт нөлөөлөх хүчин зүйлсийг тодорхойлоход ML-ийг ашиглаж болно. Энэхүү мэдээлэл нь маркетинг, борлуулалт, бүтээгдэхүүн хөгжүүлэх хүчин чармайлтыг чиглүүлж чадна.

21. Дуут туслах ба ухаалаг төхөөрөмж:
Машины сургалт нь дуут туслах болон хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулдаг ухаалаг төхөөрөмжүүдийг хүчирхэгжүүлдэг. Google Assistant, Amazon Alexa, Apple Siri зэрэг дуут туслахууд нь хэрэглэгчийн хүсэлтийг ойлгох, хариулах зорилгоор ML алгоритмуудыг ашигладаг бөгөөд энэ нь дижитал платформтой харилцахад хялбар, гар чөлөөтэй аргыг олгодог. Ухаалаг чанга яригч, гэрийн автоматжуулалтын систем зэрэг ухаалаг төхөөрөмжүүд нь хэрэглэгчийн зан төлөвөөс суралцаж, хувийн туршлагыг бий болгохын тулд ML ашигладаг. Жишээлбэл, ухаалаг чанга яригч нь хэрэглэгчийн хөгжмийн тохиргоог сурч, хувийн тоглуулах жагсаалт үүсгэхийн тулд ML ашиглаж болно. Эдгээр технологи нь үйлчлүүлэгчдэд мэдээлэл, үйлчилгээ авахад хялбар болгож, тав тух, сэтгэл ханамжийг сайжруулдаг.

22. Хэрэглэгчийн насан туршийн үнэ цэнэ (CLV) таамаглал:
Машины сургалт нь хэрэглэгчийн насан туршийн үнэ цэнийг (CLV) урьдчилан таамаглаж, бизнесүүдэд өндөр үнэ цэнэтэй хэрэглэгчдийг тодорхойлж, нөөцийг үр дүнтэй хуваарилахад тусалдаг. ML загварууд нь хэрэглэгчийн зан төлөв, худалдан авалтын түүх, хүн ам зүйн мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийснээр үйлчлүүлэгчийн бизнесийн ирээдүйн үнэ цэнийг тооцоолж чадна. Энэхүү мэдээлэл нь маркетинг, хадгалалтын стратегийг удирдан чиглүүлж, бизнесүүд хамгийн их үнэ цэнийг бий болгох боломжтой үйлчлүүлэгчиддээ хүчин чармайлтаа төвлөрүүлдэг. Жишээлбэл, жижиглэнгийн худалдаачин ML-ийг ашиглан өндөр CLV-тэй үйлчлүүлэгчдийг тодорхойлж, дахин худалдан авалт хийхийг дэмжихийн тулд тэдэнд хувийн урамшуулал, урамшуулал санал болгож болно.

23. Сошиал медиа хяналт ба оролцоо:
Машины сургалт нь хэрэглэгчийн сэтгэл хөдлөл, оролцоог хянахын тулд олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх боломжтой. Олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслээр олон тооны нийтлэл, сэтгэгдэл, харилцан үйлчлэлийг боловсруулснаар ML загварууд брэндэд нөлөөлж буй чиг хандлага, мэдрэмж, нөлөөлөгчдийг тодорхойлох боломжтой. Энэ нь бизнес эрхлэгчдэд өөрсдийн бүтээгдэхүүн, үйлчилгээгээ хэрхэн хүлээн авч, тэдэнтэй илүү үр дүнтэй харилцахыг ойлгоход тусалдаг. Жишээлбэл, компани олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, брэндийнхээ талаар яриа өрнүүлж буй гол нөлөөлөгчдийг тодорхойлохын тулд ML-ийг ашиглаж болно. Энэхүү мэдээлэл нь нөлөөлөгч маркетинг болон сошиал медиа оролцооны хүчин чармайлтыг чиглүүлж чадна.

24. Агуулгын хувийн тохируулга:
Машины сургалт нь бизнесүүдэд хэрэглэгч бүрийн контентыг хувийн болгох боломжийг олгож, илүү сонирхолтой, хамааралтай туршлагыг бий болгодог. ML загварууд хэрэглэгчийн сонголт, зан төлөв, харилцан үйлчлэлийн талаарх өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр хэрэглэгчийн сонирхолд нийцсэн контентыг санал болгож чадна. Жишээлбэл, мэдээллийн вэбсайт нь зочин бүрийн нүүр хуудсыг хувийн болгохын тулд ML-ийг ашиглаж, тэдний сонирхолд нийцсэн нийтлэлүүдийг онцолж, уншсан түүхтэй болно. Энэ нь оролцоог нэмэгдүүлж, үйлчлүүлэгчдийг платформ дээр илүү их цаг зарцуулахыг дэмждэг.

25. Хэрэглэгчийн алдагдлыг урьдчилан таамаглах:
Машины сургалт нь үйлчлүүлэгчийн алдагдлыг урьдчилан таамаглаж, бизнест явах эрсдэлтэй үйлчлүүлэгчдийг олж тогтоох, тэднийг хадгалахын тулд идэвхтэй арга хэмжээ авахад тусалдаг. Хэрэглэгчийн зан байдал, харилцан үйлчлэл, санал хүсэлтийн талаархи өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр ML загварууд боломжит алдагдлыг илтгэх хэв маягийг тодорхойлж чадна. Энэ мэдээлэл нь хувийн санал, зорилтот сурталчилгаа, сайжруулсан хэрэглэгчийн дэмжлэг гэх мэт хадгалах стратегийг удирдан чиглүүлж чадна. Жишээлбэл, захиалгын үйлчилгээ нь ML-ийг ашиглан захиалгаа цуцлах магадлалтай үйлчлүүлэгчдийг тодорхойлж, тэдэнд үлдэх тусгай урамшууллыг санал болгодог.

26. Борлуулалтын урьдчилсан тооцоо:
Машины сургалт нь борлуулалтын түүхэн өгөгдөл, зах зээлийн чиг хандлага болон бусад хүчин зүйлсийг шинжлэх замаар борлуулалтын таамаглалыг сайжруулж чадна. ML загварууд нь ирээдүйн борлуулалтыг илүү нарийвчлалтай урьдчилан таамаглаж, бизнесүүдэд бараа материал, маркетинг, борлуулалтын стратегиа илүү үр дүнтэй төлөвлөхөд тусалдаг. Жишээлбэл, жижиглэн худалдаачин ML-ийг ашиглан янз бүрийн төрлийн бүтээгдэхүүний борлуулалтыг урьдчилан таамаглаж, бараа материалын түвшингээ тохируулж, худалдан авагчдын эрэлт хэрэгцээг хангахын тулд нөөцөд байгаа зөв бүтээгдэхүүнийг баталгаажуулах боломжтой.

27. Хэрэглэгчийн Сегментаци:
Машины сургалт нь бизнесүүдэд зорилтот маркетинг, борлуулалтын стратегийг бий болгож, хэрэглэгчдийн баазаа илүү үр дүнтэй сегментлэх боломжийг олгодог. Хэрэглэгчийн зан байдал, хүн ам зүй, сонголтын талаарх өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр ML загварууд нь ижил төстэй шинж чанартай хэрэглэгчийн сегментүүдийг ялгаж чаддаг. Энэ нь бизнес эрхлэгчдэд маркетингийн мессеж, саналаа сегмент бүрт тохируулахад тусалж, оролцоо болон хөрвөх магадлалыг нэмэгдүүлдэг. Жишээлбэл, жижиглэнгийн худалдаачин өөрийн үйлчлүүлэгчдийн баазаа байнга худалдан авагчид, хааяа худалдан авагчид, анх удаа худалдан авагчид гэх мэт өөр өөр бүлгүүдэд сегментчилэхийн тулд ML-ийг ашиглаж, бүлэг тус бүрт зориулсан хувийн маркетингийн кампанит ажил үүсгэж болно.

28. Бүтээгдэхүүний зөвлөмж:
Машины сургалт нь хэрэглэгчийн зан төлөв, сонголт, харилцан үйлчлэлийн талаарх өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх замаар бүтээгдэхүүний зөвлөмжийг сайжруулж чадна. ML загварууд нь үйлчлүүлэгч бүрийн сонирхлыг татахуйц бүтээгдэхүүнийг тодорхойлж, хувийн зөвлөмж өгөх боломжтой. Жишээлбэл, цахим худалдааны сайт нь хэрэглэгчийн хайлтын түүх, худалдан авалтын түүх болон ижил төстэй хэрэглэгчийн профайл дээр үндэслэн бүтээгдэхүүнийг санал болгохын тулд ML-ийг ашиглаж болно. Энэ нь нэмэлт худалдан авалт хийх магадлалыг нэмэгдүүлж, худалдан авалтын ерөнхий туршлагыг сайжруулдаг.

29. Хэрэглэгчийн санал хүсэлтийн шинжилгээ:
Машины сургалт нь нийтлэг сэдэв, мэдрэмж, сайжруулах шаардлагатай хэсгийг тодорхойлохын тулд хэрэглэгчийн санал хүсэлтийг шинжлэх боломжтой. Шүүмж, судалгаа, олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслээр их хэмжээний текст өгөгдлийг боловсруулснаар ML загварууд нь хэрэглэгчийн санал бодол, туршлагын талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгөх боломжтой. Энэ нь бизнес эрхлэгчдэд үйлчлүүлэгчид юунд дуртай, юунд дургүйг ойлгож, бүтээгдэхүүн үйлчилгээгээ сайжруулахын тулд өгөгдөлд суурилсан шийдвэр гаргахад тусалдаг. Жишээлбэл, компани ML-ийг ашиглан хэрэглэгчийн санал хүсэлтэд дүн шинжилгээ хийж, бүтээгдэхүүний согог, муу үйлчлүүлэгчийн үйлчилгээ гэх мэт байнга тохиолддог асуудлуудыг тодорхойлж, эдгээр асуудлыг шийдвэрлэх арга хэмжээ авах боломжтой.

30. Хэрэглэгчийн аяллыг оновчтой болгох:
Машины сургалт нь хэрэглэгчийн харилцаа, зан үйлийн талаархи өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх замаар хэрэглэгчийн аяллыг оновчтой болгох боломжтой. ML загварууд нь харилцагчийн аялалын гол холбоо барих цэгүүд болон өвдөлтийн цэгүүдийг тодорхойлж, бизнесүүдэд ерөнхий туршлагыг сайжруулахад тусалдаг. Жишээлбэл, цахим худалдааны сайт нь хэрэглэгчийн аялалд дүн шинжилгээ хийх, вэбсайтын навигаци, бүтээгдэхүүний мэдээлэл, төлбөрийн үйл явц зэрэг худалдан авалтын шийдвэрт нөлөөлөх хүчин зүйлсийг тодорхойлохын тулд ML-ийг ашиглаж болно. Энэхүү мэдээлэл нь вэбсайт болон хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулахад чиглүүлж, хөрвүүлэлт, сэтгэл ханамжийг нэмэгдүүлэх боломжтой.

Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

• Би ангилах, тодорхойлох гэх мэт үйлдлүүдийг хэлэх гэсэн юм. Би бүх боломжит үйл ажиллагааны жагсаалт, тус бүрээр юу гэсэн үг болохыг тайлбарлахыг хүсч байна.
• ML-ээр хийж болох үйл ажиллагаанууд юу вэ, тэдгээрийг хэрхэн ашиглах вэ?
• Тодорхой стратеги хэрэгжүүлэхэд ямар дүрэм журам байдаг вэ? Илүү нарийн төвөгтэй загвар ашиглах нь зүйтэй эсэхийг ойлгоход хүргэдэг тодорхой параметрүүдийг зааж өгч болох уу?
• Шугаман загвараас гүнзгий суралцахад шилжих цаг болсныг би ямар параметрээр ойлгох вэ?
• TF түгээлт байхгүй тохиолдолд асуудлаас зайлсхийхийн тулд Python-ийн аль хувилбар нь TensorFlow-ийг суулгахад илүү дээр вэ?
• Гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
• Машин сургалтын үндсийг сурахад ихэвчлэн хэр хугацаа шаардагдах вэ?
• XAI (тайлбарлах боломжтой хиймэл оюун ухаан)-д ямар хэрэгслүүд байдаг вэ?
• Хэт урт бүртгэлийн файл үүсгэхгүйн тулд tf.Print руу дамжуулж буй өгөгдлийн хэмжээг хэрхэн хязгаарлах вэ?
• Google Cloud Platform-д хэрхэн бүртгүүлж, дадлага хийх боломжтой вэ?

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу

Илүү олон асуулт, хариулт:

• Талбар: Хиймэл оюун
• хөтөлбөр: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрт очно уу)
• Хичээл: Оршил (холбогдох хичээл рүүгээ яв)
• сэдэв: Машины сургалт гэж юу вэ (холбогдох сэдэв рүү оч)