कृत्रिम बुद्धिमत्ता भारतीयला आकार देताना दिसत आहे ई-कॉमर्स उद्योग पूर्वी कधीच नव्हतं. येत्या काही वर्षांत एआय, मशीन लर्निंग आणि रोबोटिक्स फील्डचा अधिकाधिक वापर केला जाईल. व्हिज्युअल रिसर्च, वैयक्तिकरण या स्वरूपात ग्राहक एआयशी अधिक जोडलेले आहेत आणि ते परस्परसंवादीपेक्षा अधिक आहेत.
त्यानुसार एक स्टॅटिस्टा रिपोर्ट2019-2020 मध्ये भारताच्या ईकॉमर्स सेक्टरमध्ये तेजी दिसून आली. देशभरातील डिजिटल खरेदीदारांच्या संख्येत नमूद केलेल्या कालावधीत 71 टक्क्यांनी वाढ होण्याचा अंदाज आहे. पीडब्ल्यूसीच्या सर्वेक्षण अहवालानुसार 60 पर्यंत इंटरनेटचे प्रमाण जवळपास दुप्पट ते 2022% होण्याची शक्यता आहे.
चा अनुप्रयोग ईकॉमर्स मधील एआय ग्राहक ऑनलाइन स्टोअर वरून खरेदी करण्यासाठी माहिती पाहण्याचा मार्ग बदलू शकतात. या पोस्टमध्ये, आम्ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता ईकॉमर्स उद्योगात क्रांती घडवून आणू याबद्दल चर्चा करू:
ई-कॉमर्स व्यवसाय धोरणाचे रुपांतरण एआय कसे सुरू ठेवेल?
वैयक्तिकरण
भविष्यातील ईकॉमर्स उद्योग कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग आणि रोबोटिक्समुळे मोठ्या प्रमाणात प्रभावित होईल. ई-कॉमर्स मधील एआय आधीच वैयक्तिकृत खरेदीचे अनुभव देऊन किरकोळ क्षेत्रातील सुधारित वापरकर्त्याचा अनुभव देत आहे. ईकॉमर्समधील कृत्रिम बुद्धिमत्ता सामान्यत: ग्राहकांच्या गरजा समजण्यासाठी वर्तनात्मक डेटा वापरून प्रोग्राम केलेले जटिल मशीन लर्निंग अल्गोरिदमांवर आधारित असते.
त्याचप्रमाणे ईकॉमर्स कंपन्या एआय चा वापर रियल टाईममध्ये प्रत्येक ग्राहकाला वैयक्तिकृत उत्पादनांची शिफारस करण्यासाठी करू शकतात. एआय-सक्षम प्रोग्राम डेटा आणि प्रक्रिया डेटा एकत्रित करू शकतात आणि अशा प्रकारे एक वैयक्तिक, वापरकर्ता-आधारित शॉपिंग अनुभव डिझाइन करू शकतात.
ईकॉमर्समधील एआय तयार करते वैयक्तिकृत अनुभव प्रत्येक ग्राहकांच्या आवडीनुसार आणि उत्पादन खरेदीसाठी आवश्यक असलेल्या विशिष्ट. ऑनलाईन खरेदी वैयक्तिकृत करण्यासाठी एआय वापरण्याचा प्राथमिक फायदा म्हणजे सकारात्मक ग्राहक अनुभव निर्माण करणे, यामुळे ग्राहक आपल्या ऑनलाइन स्टोअरमध्ये परत येण्याची शक्यता वाढवतात.
वेअरहाउस तंत्रज्ञान
कृत्रिम बुद्धिमत्ता मध्ये अधिक मूल्य जोडते ईकॉमर्स गोदाम व्यवस्थापन नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, रोबोटिक्स आणि संगणक दृष्टी तंत्रज्ञानाद्वारे. एआय आणि मशीन लर्निंग अल्गोरिदम अनुभवातून शिकतात आणि गोदाम व्यवस्थापनासाठी व्यावहारिक निर्णय घेतात. तंत्रज्ञान सेन्सर वापरुन नमुन्यांची दखल घेतो आणि स्टॉकच्या बाहेर नसलेल्या वस्तूंच्या वेगवान भरपाईसाठी क्रिया सुचवते आणि उत्तम यादी तयार करते.
ईकॉमर्स मधील एआय गोदामांमध्ये घालण्यायोग्य तंत्रज्ञानाचा उपयोग हात-मुक्त आणि अधिक सुरक्षितपणे कार्य करण्यासाठी देखील सक्षम करते. स्मार्ट अंगावर घालण्यास योग्य चष्मा कॅमेरेने सुसज्ज आहेत जे बारकोड ओळखण्यासाठी एआय-सक्षम संगणक दृष्टी वापरतात, जे उत्पादन ट्रॅकसाठी वेअरहाऊसभोवती सहजपणे ठेवता येतात.
अखेरीस, एआय आणि रोबोटिक्स वास्तविक जगात शारीरिक उपस्थिती आणि हालचाली देतात. गोदामांमधील एआय रोबोट्स पिकिंग्ज / पॅकेजिंग, पॅलेट लोड करणे किंवा लोड करणे आणि / किंवा वेअरहाऊसभोवती फिरणारे बॉक्स यासारख्या भिन्न कार्ये हाताळू शकतात. ईकॉमर्समध्ये एआयचा वापर जसजशी वाढत चालला आहे आणि अधिक प्रगत होत आहे तसतसे आम्ही त्याचे बर्‍याच अनुप्रयोगांसाठी पाहू कोठार व्यवस्थापन.
सुधारित व्हिज्युअल शोध
ऑनलाइन विक्रेत्यांसाठी व्हिज्युअल शोध सर्वात महत्वाचा का आहे? हे व्यवसायांसाठी सर्वात उपयुक्त आहे कारण ते त्यांच्या ईकॉमर्स साइट व्हिज्युअल शोधासह वर्धित करतात जे त्यांचे उत्पन्न वाढविण्यात मदत करतात आणि ग्राहकांचा अनुभव सुधारित करतात. ईकॉमर्समध्ये एआय चे हे प्रभावी योगदान आहे. वेगाने वाढणार्‍या ऑनलाइन शॉपिंग जगात, एआय-सक्षम व्हिज्युअल शोध क्षमता ग्राहकांच्या कल्पनांना पकडण्यात अविभाज्य भूमिका निभावतात.
व्हिज्युअल शोधण्यायोग्यतेसह, ग्राहक मजकूर किंवा कीवर्डऐवजी प्रतिमा वापरुन एखाद्या उत्पादनाचा शोध घेतो. हे तंत्रज्ञान दुकानदारांना त्यांना खरेदी करू इच्छित असलेल्या वस्तूंचा फोटो घेण्यास आणि Google चित्र किंवा पिनटेरेस्ट यासारख्या व्हिज्युअल शोध इंजिनवर अपलोड करण्याची परवानगी देते. व्हिज्युअल शोध इंजिन त्यांना ऑनलाइन उत्पादन शोधण्यात आणि त्यांच्या आवडीच्या उत्पादनांची शिफारस करण्यास मदत करेल.
तर ई-कॉमर्स मधील एआय व्हिज्युअल शोध प्रक्रियेस वर्धित करते. एआय प्रोग्राम्स ग्राहकांच्या पसंतीच्या आधारावर प्रतिमा ओळख मॉडेल विकसित करू शकतात. हे ग्राहकांना संबंधित काय वाटते, त्यांच्या शैली स्वीकारतात त्या शैली, वैयक्तिक अभिरुची आणि वैयक्तिकरित्या व्यक्तीकडे शैली यासारख्या व्यक्तिमत्वाची मूल्ये मिळवून हे कार्य करते. फेसबुक आणि Google सारख्या उद्योगातील खेळाडू व्हिज्युअल शोध अचूकता वाढविण्यासाठी व्हिज्युअल शोध वापरत आहेत हे मुख्य कारणांपैकी एक आहे ग्राहकांचा अनुभव सुधारित करा.
चॅटबॉट्स आणि व्हर्च्युअल सहाय्यक
ईकॉमर्समध्ये एआय चा अनुप्रयोग प्रत्येक वाढत्या दिवसासह विस्तारत आहे. बरेच ऑनलाइन विक्रेते महसूल वाढविण्यासाठी आणि लीड तयार करण्यासाठी कृतीत कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्रज्ञान वापरत आहेत. अशाच प्रकारे व्यवसायांसाठी 24 * 7 ग्राहकांच्या संपर्कात राहणे देखील आवश्यक बनले आहे.
विशेष ईकॉमर्स चॅटबॉट्स आणि व्हर्च्युअल सहाय्यक वर्कफ्लो सुलभ करू शकतात आणि व्यवसाय मालकांना त्यांच्या ग्राहकांना सर्वांगीण समर्थन प्रदान करू शकतात. ई-कॉमर्स व्यवसायांसाठी सर्वोत्कृष्ट वितरण करण्यासाठी चॅटबॉट तंत्रज्ञान विकसित होत आहे. ऑर्डर व शिपमेंट प्रक्रियेच्या व्यवस्थापनापासून यादी, स्टॉक व्यवस्थापन कार्ये आणि परत मिळवणे आणि बरेच काही बरीच चॅटबॉट करू शकते.
संभाषणात्मक एआय चॅटबॉट्स आणि व्हर्च्युअल सहाय्यक स्वयंचलित आणि क्रियाकलाप प्रवाहित करण्यास मदत करतात जे आगामी काळात आपला व्यवसाय वाढविण्यास सक्षम करतात. ईकॉमर्समध्ये एआय चॅटबॉट्स वापरुन, आपण त्याचा डेटा एकत्रित करून अधिक संबंधित विपणन सेवा हस्तकला शकता. आणि मेल आणि संदेशाद्वारे आपण त्यांच्यापर्यंत पोहोचू शकता विशेष ऑफर, सूट इत्यादींबद्दल त्यांना माहिती देण्यासाठी.
शिपरोकेटची सानिया एआय तंत्रज्ञानावर आधारित स्मार्ट चॅटबॉट आहे. हे आपल्या शिपमेंट पिकअप स्थिती, डिलिव्हरी विलंब, एनडीआर आणि वजन कमी करण्याच्या समस्यांसाठी अचूक उत्तरे देण्यात आपली मदत करते. आपले पाकीट शिल्लक, चलन क्वेरी किंवा विलंबित सीओडी रेमिटन्स जाणून घेण्यासाठी या चॅटबॉटकडून सर्व मदत मिळवा. त्या व्यतिरिक्त, शिपरोकेट सानिया चॅटबॉट वापरकर्त्यांसाठी मदत करण्यासाठी 24 * 7 उपलब्ध आहे.
एआय-चालित वापरकर्त्याचा अनुभव
ईकॉमर्समध्ये एआयच्या वापर प्रकरणे हळूहळू साध्यापासून जटिल प्रकरणांकडे जात आहेत. ई-कॉमर्स कंपन्या आता ऑनलाइन स्टोअरवर वैयक्तिकृत खरेदी आणि समर्थनाची अपेक्षा करणा customers्या ग्राहकांशी अधिक व्यस्त रहाण्यासाठी एआय-चालित वापरकर्त्याचा अनुभव उपयोगात आणत आहेत.
रोबोटिक्स प्रक्रिया ऑटोमेशन, शिफारस इंजिन, फेस रिकग्निशन, एनएलपी आणि डेटा-आधारित सिस्टम यासारख्या प्रगत एआय तंत्रज्ञानाचा वापर करून कंपन्या अधिक मानवीकृत आणि वैयक्तिकृत करतात ग्राहक अनुभव. शिवाय, ते उत्पादनांच्या शिफारसी, भावनिक बुद्धिमत्ता, त्वरित ग्राहक समर्थन, ऑटोमेशन, अखंडत्व आणि विश्वास यांच्याद्वारे एक चांगला वापरकर्ता अनुभव प्रदान करतात.
एआर आणि व्हीआर सह कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभिसरण वापरकर्त्याच्या डिजिटल चॅनेलवरील प्राधान्य ओळखण्यास आणि यूएक्स समृद्ध करण्यास सक्षम करते. प्रगत भविष्यवाणी केलेल्या विश्लेषणासह, ईकॉमर्स कंपन्या पुरवठा साखळी ऑपरेशन्स आणि इन्व्हेंटरी व्यवस्थापन व्यवस्थापित करण्यासाठी एक चांगले डॅशबोर्ड ऑफर करू शकतात. चांगला वापरकर्ता अनुभव ग्राहकांना उत्पादनांची उपलब्धता आणि ऑर्डरची पूर्तता यावर अधिक दृश्यमानता प्रदान करतो.
उदाहरणार्थ, आपण पाहू शकता शिप्राकेटची कोरएआय आणि मशीन लर्निंगवर आधारित कुरिअर रेफरन्स इंजिन. हे पुरवठ्यासाठी शिपमेंटसाठी सर्वोत्तम कुरियर पार्टनर निर्धारित करण्यात मदत करते. हे कुरिअर भागीदारांना त्यांच्या मागील निवड आणि वितरण कामगिरी, सीओडी रेमिटन्स आणि रिटर्न ऑर्डर व्यवस्थापनावर आधारित शिफारसी देते.
कॅटलॉग व्यवस्थापन आणि ऑटोमेशन
ईकॉमर्स कॅटलॉग ऑटोमेशनसाठी एआय वापरणे तपशीलवार उत्पाद विशेषता ओळखण्यास आणि टॅग करण्यास मदत करते. या तंत्रज्ञानासह आपण उत्पादन डेटा विश्लेषणापासून संवर्धन आणि उत्पादन शोध वर्धित करण्यापर्यंत प्रत्येक टचपॉईंटसाठी कॅटलॉग मानकीकृत, आयोजन आणि प्रकाशित करू शकता. हे सर्व विक्री चॅनेलवर ईकॉमर्स कॅटलॉग प्रकाशित करण्यात मदत करते.
प्रगत मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वर आधारित स्वयंचलित ईकॉमर्स कॅटलॉग स्वयंचलितपणे उत्पाद विशेषता मूल्ये वर्गीकृत करू शकतात आणि उत्पादन कॅटलॉग शोध अचूकतेस अनुकूलित करू शकतात. उत्पादनांचे वर्गीकरण हे एक प्राथमिक व्यवसाय कार्य आहे, म्हणून जेव्हा उत्पादनांचा चुकीचा वर्ग केला जातो तेव्हा त्याचा परिणाम एकाधिक चॅनेलवर होऊ शकतो. स्वयंचलित ईकॉमर्स कॅटलॉग सुस्पष्टतेमध्ये मदत करतात, जे ब्रँडला त्यांच्या उत्पादनांचा मागोवा ठेवू देते आणि ग्राहकांना सर्वव्यापी अनुभव तयार करतात.
काही एआय-आधारित स्वयंचलित कॅटलॉग प्लॅटफॉर्म सामग्रीचे मानकीकरण सुनिश्चित करण्यासाठी नियम-आधारित अल्गोरिदम एकत्रित करा. या प्रक्रियेमध्ये कॅटलॉग प्रतिमा, प्रतिमेचा आकार, शब्दांची गणना, मजकूर सूचना, शब्दलेखन, कॅटलॉग स्वरूप, मोजमाप इत्यादींसाठी माहिती प्रदान करणे समाविष्ट आहे. एकदा प्लॅटफॉर्मची आवश्यक उत्पादनाची माहिती एकत्रित झाल्यानंतर, त्याचा वापर उत्पादन कॅटलॉग तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
थोडक्यात, एआय डेटा संग्रह, संशोधन, स्वरूपन आणि उत्पादन माहिती टेम्पलेटिंग सारखी कार्ये स्वयंचलित करते, जे ऑनलाइन किरकोळ विक्रेत्यांना त्यांचे उत्पादन कॅटलॉग द्रुतपणे तयार करण्यात आणि महसूल वाढीस मदत करते.
किंमतीचे अंदाज
आपल्या उत्पादनांच्या किंमती ठरवण्यासाठी ई-कॉमर्स उद्योगात डायनॅमिक किंमतीचा वापर केला जातो. एआय-आधारित सेल्फ-लर्निंग अल्गोरिदमसह, आपण मोठ्या प्रमाणात डेटा व्यवस्थापित करू शकता आणि चल आणि किंमतींमधील सर्व संभाव्य फरक समजू शकता. हे आपल्याला आपल्यासाठी सर्वात संबंधित किंमत मिळविण्यात मदत करते उत्पादने. डायनामिक प्राइसिंगसाठी ईकॉमर्समध्ये एआय वापरण्याचे फायदे म्हणजे वाढलेला नफा आणि कमाई कारण ईकॉमर्स व्यवसाय मालक त्यांच्या उत्पादनांची किंमत स्पर्धा, विक्री खंड, बाजारपेठ इत्यादींद्वारे ठरवू शकतात.
किंमतीच्या अंदाजासाठी एआय अल्गोरिदम हे किरकोळ उद्योगाचे भविष्य आहेत. स्वयंचलित ticsनालिटिक्स सॉफ्टवेअरचा विचार करून आपण पोर्टफोलिओमधील उत्पादनांमधील हजारो नातेसंबंधांची सहज तुलना आणि विश्लेषण करू शकता. ईकॉमर्स मधील एआय किंमत विश्लेषणाची श्रम-घेणारी कामे स्वयंचलित करते आणि आपल्याला इतर व्यवसाय कार्यांवर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देते. किरकोळ व्यवसायांसाठी किंमतीची भविष्यवाणी उपयुक्त आहे कारण किंमत व्यवस्थापन कार्यात निर्णय घेण्यास ते सुलभ करू शकते, जे दीर्घ मुदतीच्या नियोजनास मदत करेल.
तळ ओळ
ईकॉमर्स मधील एआयची भूमिका येथे थांबत नाही. तंत्रज्ञानाच्या वापरासह, एखादी व्यक्ती ऑनलाइन शॉपिंग, ग्राहक समर्थन आणि डेटा विश्लेषणाचे रूपांतर करू शकते. अशा जगाची कल्पना करा जिथे आपण आपला नफा वाढवू आणि अधिक विकसित करू शकता प्रभावी व्यवसाय धोरण ईकॉमर्स ऑपरेशन्समध्ये एआय लागू करून.
