Fêrbûna makîneyê çawa di kirîna karûbar û hilberan de alîkariya xerîdaran dike?

/ / Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye

Fêrbûna makîneyê (ML), binkeyek îstîxbarata sûnî (AI), awayê ku xerîdar pê re têkilî û kirîna karûbar, hilber, çareserî û hêj bêtir veguherandiye. Bi karanîna mîqdarek mezin a daneyan, algorîtmayên ML dikarin qalibên nas bikin, pêşbîniyan bikin û ezmûnên kesane peyda bikin ku dilxweşiya xerîdar û karbidestiya karsaziyê pir zêde dike.

Di bingehê xwe de, fêrbûna makîneyê algorîtmayên perwerdehiyê li ser danûstendinên mezin vedihewîne da ku nimûneyan nas bike û li ser bingeha daneyên nû biryar bide. Ev kapasît bi taybetî di warê danûstendinên xerîdar û tevgerên kirînê de bikêr e. Li vir çend awayên ku fêrbûna makîneyê di vê çarçoveyê de alîkariya xerîdaran dike hene:

1. Pêşniyarên Kesane:
Yek ji wan serîlêdanên herî berbiçav ên fêrbûna makîneyê di danûstendinên xerîdar de hilberîna pêşniyarên kesane ye. Platformên e-bazirganî yên mîna Amazon û karûbarên streaming mîna Netflix algorîtmayên ML-ê bikar tînin da ku tevger û vebijarkên berê yên bikarhêneran analîz bikin. Van algorîtmayan dikarin pêşbînî bikin ka kîjan hilber an naverok dibe ku bikarhênerek jê re eleqedar bibe, bi vî rengî pêşniyarên xwerû peyda dikin. Mînakî, ger xerîdarek pir caran pirtûkên çîroka zanistî bikire, motora pêşniyarê dê celebên heman rengî pêşî lê bigire, îhtîmala kirîna zêde zêde bike.

2. Piştgiriya Xerîdar Enhanced:
Fêrbûna makîneyê bi karanîna chatbot û arîkarên virtual ve piştgirîya xerîdar şoreş kir. Van amûrên ku bi AI-ê têne rêve kirin dikarin cûrbecûr pirsên xerîdar di demek rast de bi rê ve bibin, bersiv û çareseriyên tavilê peyda bikin. Bi analîzkirina danûstendinên xerîdar ên dîrokî, chatbots dikarin pirsgirêkên herî gelemperî pêşbîn bikin û çareseriyên têkildar pêşkêşî bikin, demên bersivdanê û razîbûna xerîdar baştir bikin. Wekî din, pêvajoyek zimanê xwezayî ya pêşkeftî (NLP) dihêle ku van pergalan jêpirsînên tevlihev fam bikin û bersivê bidin, wan ji bersivên nivîskî yên kevneşopî bi bandortir dike.

3. Pricing dînamîk:
Algorîtmayên fêrbûna makîneyê di pêkanîna stratejiyên bihayê dînamîkî de amûrek in. Bi analîzkirina faktorên wekî daxwaz, pêşbazî, tevgera xerîdar, û şert û mercên bazarê, modelên ML-ê dikarin di wextê rast de bihayan rast bikin da ku firotan û qezencê xweştir bikin. Mînakî, karûbarên parvekirina siwarbûnê yên mîna Uber nirxa dînamîkî bikar tînin da ku bihayan li gorî daxwaz û şertên peydakirina heyî rast bikin. Ev piştrast dike ku bihayên reqabetê bimînin dema ku dahat û hebûna ji bo xerîdaran zêde bikin.

4. Pevçûn û Parastina Fraud:
Fêrbûna makîneyê di nasandin û pêşîlêgirtina çalakiyên xapînok di danûstendinên serhêl de rolek girîng dilîze. Bi analîzkirina qalibên di daneyên danûstendinê de, algorîtmayên ML-ê dikarin anomaliyên ku dibe ku behreya xapînok destnîşan bikin tespît bikin. Mînakî, heke şêwaza kirîna xerîdar ji nişka ve ji tevgera wan a asayî bi girîngî dûr dikeve, pergal dikare danûstendinê ji bo vekolînek din nîşan bide. Ev nêzîkatiya proaktîf arîkariya xerîdaran ji sextekariyê dike û pêbaweriya di platformên serhêl de zêde dike.

5. Maintenance û Xizmeta Pêşbînî:
Ji bo xerîdarên ku hilberên ku hewceyê lênêrînê ne, wekî wesayît an alavên pîşesaziyê, fêrbûna makîneyê dikare çareseriyên lênêrîna pêşbînîkirî pêşkêşî bike. Bi analîzkirina daneyên ji senzor û tomarên lênihêrîna dîrokî, modelên ML dikarin pêşbînî bikin kengê dibe ku pêkhateyek têk biçe û lênihêrîna pêşîn pêşniyar bikin. Ev ne tenê dema domandinê kêm dike lê di heman demê de jîyana hilberê jî dirêj dike, nirxek girîng ji xerîdar re peyda dike.

6. Lêgerîn û Vedîtin çêtir kirin:
Fêrbûna makîneyê fonksiyona lêgerînê li ser malperên e-bazirganiyê zêde dike, ji xerîdaran re hêsantir dike ku tiştê ku ew lê digerin bibînin. Bi têgihîştina çarçove û mebesta li pişt pirsên lêgerînê, algorîtmayên ML dikarin encamên lêgerînê yên rastîn û têkildar peyda bikin. Mînakî, heke xerîdar li "cilên havînê" bigere, pergal dikare hilberên ku bi trend, pir bi nirx û demsalî guncan in, pêşanî bide. Ev ezmûna kirîna giştî çêtir dike û îhtîmala kirînê zêde dike.

7. Analîza hestiyariya xerîdar:
Teknolojiyên fêrbûna makîneyê, nemaze yên ku bi NLP-ê ve girêdayî ne, ji bo analîzkirina nirxandin û bertekên xerîdar têne bikar anîn. Bi hilberandina cildên mezin ên daneyên nivîsê, modelên ML dikarin hestiyariya xerîdar binirxînin û mijar an pirsgirêkên hevpar nas bikin. Karsaz dikarin vê agahiyê bikar bînin da ku hilber û karûbarên xwe baştir bikin, fikarên xerîdar çareser bikin, û dilxweşiya giştî zêde bikin. Mînakî, heke hejmareke girîng a xerîdar nerazîbûna xwe ji taybetmendiyek taybetî diyar bikin, pargîdanî dikare pêşî li pêşkeftinên di wî warî de bigire.

8. Kampanyayên Kirrûbirrê yên Armanc:
Fêrbûna makîneyê rê dide karsaziyan ku bi analîzkirina daneyên xerîdar û dabeşkirina temaşevanan li ser bingeha taybetmendiyên cihêreng ên wekî demografîk, tevgera kirînê, û vebijarkan, kampanyayên kirrûbirrê yên pir armanc biafirînin. Ev rê dide stratejiyên kirrûbirra kesane û bi bandor. Mînakî, pargîdaniyek dikare modelên ML-ê bikar bîne da ku xerîdarên hêja nas bike û peyamên kirrûbirrê li gorî hewcedarî û berjewendîyên wan ên taybetî biguhezîne, îhtîmala tevlêbûn û veguheztinê zêde bike.

9. Management Inventory:
Birêvebiriya debarê ya bibandor ji bo pêbaweriya ku xerîdar dikarin hilberên ku dixwazin bêyî rûbirûbûna stokan an derengbûnê bikirin girîng e. Algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikarin li ser bingeha daneyên firotanê yên dîrokî, meylên demsalî, û faktorên din daxwaziya hilberên cihêreng pêşbîn bikin. Ev ji karsaziyan re dibe alîkar ku astên envanterê yên çêtirîn bidomînin, xetera zêdebûn an kêmbûn kêm dike. Mînakî, firotgehek dikare modelên ML-ê bikar bîne da ku daxwaziya kincên zivistanê pêşbîn bike û li gorî wê stûyê xwe rast bike, dabîn bike ku xerîdar di demsalê de bigihîjin hilberên ku ew hewce ne.

10. Tecrubeya Bikarhênerê Pêşkeftî:
Fêrbûna makîneyê dikare bi girîngî ezmûna bikarhêner a giştî li ser platformên dîjîtal baştir bike. Bi analîzkirina tevger û vebijarkên bikarhêner, modelên ML dikarin sêwirandin, naverok û navîgasyon malper û sepanan kesane bikin. Mînakî, malperek e-bazirganî dikare ML-ê bikar bîne da ku rûpelê malê ji bo her bikarhênerek xweş bike, hilber û kategoriyên ku bi berjewendîyên wan re têkildar in ronî bike. Ev ezmûnek kirrûbirra balkêş û dilxweştir diafirîne, xerîdar teşwîq dike ku bêtir wext li ser platformê derbas bikin û bêtir kirîn bikin.

11. Lêgerîna Deng û Dîtbar:
Pêşketinên di fêrbûna makîneyê de pêşkeftina kapasîteyên lêgerîna deng û dîtbarî çalak kirine. Lêgerîna dengî dihêle ku xerîdar bi platformên dîjîtal re bi karanîna zimanê xwezayî re têkilî daynin, pêvajoya lêgerînê hêniktir û gihîştîtir dike. Lêgerîna dîtbar rê dide xerîdaran ku wêneyan barkirin û hilberên mîna hev bibînin, pêvajoya vedîtinê zêde dike. Mînakî, xerîdar dikare wêneyek cilê ku jê hez dike bikişîne û lêgerîna dîtbar bikar bîne da ku li ser malperek e-bazirganî tiştên wekhev bibîne. Van taybetmendiyan ji xerîdaran re hêsantir dike ku tiştê ku ew lê digerin bibînin û ezmûna kirîna giştî baştir bikin.

12. Bernameyên Ragirtina Xerîdar û Dilsoziyê:
Fêrbûna makîneyê dikare ji karsaziyan re bibe alîkar ku bernameyên ragirtin û dilsoziya xerîdar bi bandor dîzayn bikin û bicîh bînin. Bi analîzkirina daneyên xerîdar, modelên ML-ê dikarin qalib û tevgerên ku dilsoziya xerîdar an qutbûna potansiyel destnîşan dikin nas bikin. Karsaz dikarin vê agahiyê bikar bînin da ku stratejiyên ragirtinê yên kesane pêşve bibin, wek pêşkeftinên armanckirî, pêşniyarên kesane, û xelatên dilsoziyê. Mînakî, pargîdaniyek dikare ML-ê bikar bîne da ku xerîdarên ku di xetereya hejandinê de ne nas bike û ji wan re dakêşan an teşwîqên taybetî pêşkêş bike da ku wan teşwîq bike ku bimînin. Ev ji karsaziyan re dibe alîkar ku xerîdarên hêja bihêlin û têkiliyên demdirêj ava bikin.

13. Pêşveçûna Hilber û Nûbûn:
Fêrbûna makîneyê dikare têgihîştinên hêja peyda bike ku pêşveçûn û nûjeniyê hilber dike. Bi analîzkirina bertekên xerîdar, şêwazên karanîna, û meylên bazarê, modelên ML dikarin ji bo hilberên nû an çêtirkirina yên heyî derfetên nas bikin. Karsaz dikarin vê agahiyê bikar bînin da ku hilberên ku çêtir hewcedarî û vebijarkên xerîdar peyda dikin pêşve bibin. Mînakî, pargîdaniyek teknolojiyê dikare ML bikar bîne da ku nerînên bikarhêner li ser nermalava xwe analîz bike û taybetmendiyên ku ji hêla xerîdar ve herî zêde têne xwestin nas bike. Ev dihêle ku pargîdanî pêşî li hewildanên pêşkeftinê bigire û hilberên ku bi îhtîmalek mezin di sûkê de biserkevin radest bike.

14. Optimîzasyona Zincîra Pêşkêşkirinê:
Fêrbûna makîneyê dikare aliyên cihêreng ên zincîra peydakirinê xweşbîn bike, dabîn bike ku hilber bi bandor û lêçûn ji xerîdaran re têne radest kirin. Bi analîzkirina daneyên ji dabînker, peydakiroxên lojîstîk û firotgehan re, modelên ML dikarin tengasiyan nas bikin, daxwaziyê pêşbîn bikin û rêçikan xweş bikin. Ev ji karsaziyan re dibe alîkar ku lêçûn kêm bikin, demên radestkirinê baştir bikin, û razîbûna xerîdar zêde bikin. Mînakî, firotgehek dikare ML-ê bikar bîne da ku daxwaziya hilberên cihêreng pêşbîn bike û li gorî wê zincîra peydakirina xwe rast bike, pê ewle bike ku dema ku xerîdar hewcedariya wan bi wan re hebe hilber hene.

15. Nêrînên Xerîdar û Analytics:
Fêrbûna makîneyê di derheqê tevger û vebijarkên xerîdar de nihêrînên kûr peyda dike. Bi analîzkirina daneyên ji çavkaniyên cihêreng, wek tomarên danûstendinê, medyaya civakî, û danûstendinên malperê, modelên ML dikarin qalib û meylên ku biryarên karsaziyê agahdar dikin derxînin holê. Ev ji karsaziyan re dibe alîkar ku xerîdarên xwe çêtir fam bikin û stratejiyên ku bi hewcehî û vebijarkên wan re hevaheng in pêşve bibin. Mînakî, firotgehek dikare ML-ê bikar bîne da ku şêwazên kirînê analîz bike û meyldaran nas bike, wek mînak zêdebûna daxwaziya hilberên domdar. Ev agahdarî dikare pêşkeftina hilber, kirrûbirra, û hewildanên rêveberiya envanterê rêber bike.

16. Tecrûbeyên Rastiya Zêdekirî (AR) û Rastiya Virtual (VR).:
Fêrbûna makîneyê di pêşkeftina ezmûnên rastiya zêdekirî (AR) û rastiya virtual (VR) ji bo xerîdaran de rolek sereke dilîze. Van teknolojiyên serpêhatiyên berbiçav û danûstendinê peyda dikin ku pêvajoya kirînê zêde dike. Mînakî, sepanên AR-ê dikarin bihêlin xerîdar berî ku kirînê bikin dê çawa mobîlya li mala xwe xuya bikin, dema ku VR dikare pêşangehên virtual biafirîne ku xerîdar dikarin hilberan di hawîrdorek rastîn de bigerin. Algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikarin têkiliyên xerîdar bi van teknolojiyê re analîz bikin da ku pêşniyarên kesane peyda bikin û ezmûna giştî baştir bikin.

17. Nexşeya Rêwîtiya Xerîdar:
Fêrbûna makîneyê dikare ji karsaziyan re bibe alîkar ku rêwîtiya xerîdar nexşe bikin û xalên pêwendiya sereke yên ku bandorê li biryarên kirînê dikin nas bikin. Bi analîzkirina daneyên ji danûstendinên cihêreng, wekî serdanên malperê, tevlêbûna medyaya civakî, û serdanên di firotgehê de, modelên ML dikarin nêrînek berfireh a rêwîtiya xerîdar biafirînin. Ev ji karsaziyan re dibe alîkar ku fêm bikin ka xerîdar çawa di qonaxên cûda yên pêvajoya kirînê de derbas dibin û fersendên ji bo baştirkirina ezmûnê nas dikin. Mînakî, firotgehek dikare ML-ê bikar bîne da ku rêwîtiya xerîdar analîz bike û xalên êşê nas bike, wek demên drav an navîgasyon tevlihev, û ji bo çareserkirina van pirsgirêkan gavan bavêje.

18. Rast-Time Personalization:
Fêrbûna makîneyê kesanekirina rast-demê ya ezmûna xerîdar dike. Bi analîzkirina daneyan di demek rast de, modelên ML dikarin naverok, pêşniyar û pêşniyaran li ser bingeha şert û mercên heyî yên xerîdar rast bikin. Ev ezmûnek dînamîk û balkêştir diafirîne ku li gorî hewcedarî û vebijarkên xerîdar ve girêdayî ye. Mînakî, malperek e-bazirganî dikare ML-ê bikar bîne da ku rûpelê malê ji bo her mêvanek kesane bike, hilberên ku bi berjewendîyên wan ên heyî û dîroka gerokê re têkildar in ronî bike. Ev îhtîmala veguhertinê zêde dike û razîbûna xerîdar zêde dike.

19. Pêşveçûna Hilbera Hest-Driven:
Fêrbûna makîneyê dikare hestiyariya xerîdar analîz bike da ku pêşveçûna hilber û nûbûnê agahdar bike. Bi hilanîna cildên mezin ên daneyên nivîsê yên ji nirxandin, medya civakî, û çavkaniyên din, modelên ML dikarin mijar û hestên hevpar ên bi hilber û karûbaran re têkildar nas bikin. Ev ji karsaziyan re dibe alîkar ku fêm bikin ka xerîdar çi jê hez dikin û çi jê hez nakin, û biryarên dane-rêvebirinê bidin ku pêşniyarên xwe baştir bikin. Mînakî, pargîdaniyek dikare ML bikar bîne da ku nirxandinên xerîdar analîz bike û taybetmendiyên ku bi gelemperî têne pesnandin an rexne kirin nas bike. Ev agahdarî dikare hewildanên pêşveçûna hilberê rêber bike û piştrast bike ku hilberên nû bi tercîhên xerîdar re hevaheng in.

20. Analyticsên Behavioral:
Fêrbûna makîneyê rê dide karsaziyan ku analîtîkên behrê yên pêşkeftî pêk bînin, têgihîştin ka xerîdar çawa bi hilber û karûbarên xwe re têkilî daynin. Bi analîzkirina daneyên li ser tevgera xerîdar, wek nimûneyên gerok, rêjeyên bikirtînin, û dîroka kirînê, modelên ML dikarin meyl û qalibên ku stratejiyên karsaziyê agahdar dikin nas bikin. Mînakî, malperek e-bazirganî dikare ML-ê bikar bîne da ku behreya xerîdar analîz bike û faktorên ku bandorê li biryarên kirînê dikin nas bike, wek nirxandinên hilberan, biha, û promosyonên. Ev agahdarî dikare hewildanên kirrûbirra, firotanê û pêşveçûna hilberê rêber bike.

21. Alîkarên Deng û Amûrên Smart:
Fêrbûna makîneyê arîkarên deng û amûrên jîr ên ku ezmûna xerîdar zêde dikin hêz dike. Alîkarên deng ên mîna Google Assistant, Amazon Alexa, û Apple Siri algorîtmayên ML-ê bikar tînin da ku jêpirsînên xerîdar fam bikin û bersiv bidin, ji bo ku bi platformên dîjîtal re têkilî daynin rêyek hêsan û bêdestûr peyda dikin. Amûrên biaqil, wek axaftvanên biaqil û pergalên otomasyona malê, ML bikar tînin da ku ji tevgera bikarhêner fêr bibin û ezmûnên kesane peyda bikin. Mînakî, axaftvanek jîr dikare ML-ê bikar bîne da ku tercîhên muzîka bikarhênerek fêr bibe û lîsteyên lîstikên kesane biafirîne. Van teknolojiyên gihandina agahdarî û karûbaran ji xerîdaran re hêsantir dike, rehetî û razîbûnê çêtir dike.

22. Pêşbîniya Nirxa Jiyana Xerîdar (CLV).:
Fêrbûna makîneyê dikare nirxa jiyana xerîdar (CLV) pêşbîn bike, ji karsaziyan re dibe alîkar ku xerîdarên hêja nas bikin û çavkaniyan bi bandor veqetînin. Bi analîzkirina daneyên li ser tevgera xerîdar, dîroka kirînê, û demografîk, modelên ML dikarin nirxa pêşerojê ya xerîdar ji karsaziyê re texmîn bikin. Ev agahdarî dikare stratejiyên kirrûbirr û ragirtinê rêve bike, dabîn bike ku karsazî hewildanên xwe li ser xerîdarên ku îhtîmal e ku herî zêde nirxê biafirînin balê dikin. Mînakî, firotgehek dikare ML bikar bîne da ku xerîdarên bi CLV-ya bilind nas bike û ji wan re promosyonên kesane û xelatan pêşkêşî bike da ku kirîna dubare teşwîq bike.

23. Çavdêrî û Tevlêbûna Medya Civakî:
Fêrbûna makîneyê dikare daneyên medyaya civakî analîz bike da ku hest û tevlêbûna xerîdar bişopîne. Bi hilanîna cildên mezin ên postên medya civakî, şîrove û danûstendinan, modelên ML dikarin meyl, hest û bandorkerên ku bandorê li marqeyê dikin nas bikin. Ev ji karsaziyan re dibe alîkar ku fêm bikin ka xerîdar çawa hilber û karûbarên xwe fam dikin û bi wan re bi bandortir tevdigerin. Mînakî, pargîdaniyek dikare ML-ê bikar bîne da ku daneyên medyaya civakî analîz bike û bandorkerên sereke yên ku danûstandinan li ser marqeya xwe dimeşînin nas bike. Ev agahdarî dikare kirrûbirra bandorker û hewildanên tevlêbûna medyaya civakî rêber bike.

24. Personalization Naverok:
Fêrbûna makîneyê ji karsaziyan re dihêle ku ji bo her xerîdar naverokê kesane bikin, ezmûnek balkêştir û têkildar biafirînin. Bi analîzkirina daneyan li ser tercîhên xerîdar, tevger û danûstendinan, modelên ML-ê dikarin naveroka ku bi berjewendîyên xerîdar re têkildar in pêşniyar bikin. Mînakî, malperek nûçeyan dikare ML-ê bikar bîne da ku rûpelê malê ji bo her mêvanek kesane bike, gotarên ku bi berjewendîyên wan re têkildar in û xwendina dîroka wan ronî bike. Ev tevlêbûnê zêde dike û xerîdaran teşwîq dike ku bêtir wext li ser platformê derbas bikin.

25. Pêşbîniya Churn Mişterî:
Fêrbûna makîneyê dikare guheztina xerîdar pêşbîn bike, ji karsaziyan re dibe alîkar ku xerîdarên ku di xetereya derketinê de ne nas bikin û tedbîrên aktîf bigirin da ku wan biparêzin. Bi analîzkirina daneyên li ser tevger, têkilî û bertekên xerîdar, modelên ML-ê dikarin qalibên ku qutbûna potansiyel destnîşan dikin nas bikin. Ev agahdarî dikare stratejiyên ragirtinê rêber bike, wek pêşniyarên kesane, pêşkeftinên armanckirî, û piştevaniya xerîdar a çêtir. Mînakî, karûbarek abonetiyê dikare ML bikar bîne da ku xerîdarên ku dibe ku abonetiya xwe betal bikin nas bike û ji wan re teşwîqên taybetî yên mayînê pêşkêşî bike.

26. Pêşbîniya Firotanê:
Fêrbûna makîneyê dikare bi analîzkirina daneyên firotanê yên dîrokî, meylên bazarê, û faktorên din ve pêşbîniya firotanê baştir bike. Modelên ML dikarin firotana paşerojê bi rastbûna mezintir pêşbîn bikin, ji karsaziyan re dibe alîkar ku stêrk, kirrûbirra, û stratejiyên firotanê bi bandortir plansaz bikin. Mînakî, firotgehek dikare ML-ê bikar bîne da ku firotana ji bo kategoriyên hilberên cihêreng pêşbîn bike û li gorî wê astên envantera xwe rast bike, pê ewle bibe ku ew hilberên rast di stokê de hene ku daxwaziya xerîdar bicîh bînin.

27. Hilbijartina Mişterî:
Fêrbûna makîneyê rê dide karsaziyan ku bingeha xerîdarên xwe bi bandortir perçe bikin, stratejiyên kirrûbirra û firotanê yên armancdar biafirînin. Bi analîzkirina daneyên li ser tevgera xerîdar, demografîk û vebijarkan, modelên ML dikarin beşên xerîdar ên cihêreng ên bi taybetmendiyên wekhev nas bikin. Ev ji karsaziyan re dibe alîkar ku peyamên kirrûbirra xwe û pêşkêşî her beşê bikin, îhtîmala tevlêbûn û veguheztinê zêde bike. Mînakî, firotgehek dikare ML-ê bikar bîne da ku bingeha xerîdarên xwe li komên cihêreng dabeş bike, mîna kirrûbirên pir caran, kirrûbirên carinan, û xerîdarên yekem-car, û ji bo her komê kampanyayên kirrûbirra kesane biafirîne.

28. Pêşniyarên Hilberê:
Fêrbûna makîneyê dikare bi analîzkirina daneyan li ser tevger, vebijark û danûstendinên xerîdar pêşniyarên hilberê zêde bike. Modelên ML dikarin hilberên ku dibe ku ji her xerîdar re eleqedar bin nas bikin û pêşniyarên kesane peyda bikin. Mînakî, malperek e-bazirganî dikare ML bikar bîne da ku hilberên li ser bingeha dîroka geroka xerîdar, dîroka kirînê, û profîlên xerîdar ên mîna wan pêşniyar bike. Ev îhtîmala kirîna zêde zêde dike û ezmûna kirîna giştî zêde dike.

29. Analîza Bersiva Mişterî:
Fêrbûna makîneyê dikare bertekên xerîdar analîz bike da ku mijarên hevpar, hest û deverên ji bo çêtirbûnê nas bike. Bi hilanîna cildên mezin ên daneyên nivîsê yên ji nirxandin, anket û medya civakî re, modelên ML-ê dikarin li ser nerîn û ezmûnên xerîdar nihêrînên hêja peyda bikin. Ev ji karsaziyan re dibe alîkar ku fêm bikin ka xerîdar çi jê hez dikin û çi jê hez nakin, û biryarên dane-rêvebirinê bidin ku hilber û karûbarên xwe baştir bikin. Mînakî, pargîdaniyek dikare ML-ê bikar bîne da ku nerînên xerîdar analîz bike û pirsgirêkên dubare, wek kêmasiyên hilberê an karûbarê xerîdar a xirab nas bike, û ji bo çareserkirina van pirsgirêkan gavan bavêje.

30. Optimîzasyona Rêwîtiya Mişterî:
Fêrbûna makîneyê dikare rêwîtiya xerîdar bi analîzkirina daneyên li ser têkilî û tevgerên xerîdar xweşbîn bike. Modelên ML-ê dikarin di rêwîtiya xerîdar de xalên têkilî û êşên sereke nas bikin, ji karsaziyan re bibin alîkar ku ezmûna giştî baştir bikin. Mînakî, malperek e-bazirganî dikare ML-ê bikar bîne da ku rêwîtiya xerîdar analîz bike û faktorên ku bandorê li biryarên kirînê dikin, wek navîgasyon malperê, agahdariya hilberê, û pêvajoya kirînê nas bike. Ev agahdarî dikare pêşveçûnên malperê û ezmûna xerîdar rêve bike, îhtîmala veguheztinê û razîbûnê zêde bike.

Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:

Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin

Pirs û bersivên bêtir:

Tagged under: , , , , , ,