E-Ticaret Yapay Zeka

Yapay Zekanın E-Ticaret’e Etkisi Nasıl Olacak?

E-Ticaret alanında bir süre bulunduysanız, endüstrinin teknoloji ile olan simbiyotik ilişkisini biliyorsunuz demektir. E-Ticaret’in varoluşunun tek sebebi internetin yükselişidir. Akıllı telefonların küresel çapta yayılması da çevrimiçi mağazaların herkesin ceplerine girmesinde yardımı dokunmuştur. Peki son zamanlarda hızla yükselen yapay zekanın e-ticaret ile olan ilişkisi nasıl olacak?

yapay zeka market hacmi

Teknoloji hakkında bilgi sahibi olan kişilere sıradaki teknoloji trendi nedir diye sorun, bir çoğu size yapay zeka(Artificial Intelligence AI) olduğunu söyler. AI, yeni pazarlar arasında hızlıca yerini alır ve önemli yer tutar. Bundan dolayı E-Ticaret sektörü bağışık olmaktan uzaktır.

 

AI ve özellikle teknolojinin bir alt kümesi olan makine öğrenimi, e-Ticaret işletmelerine derin bir etki bırakmaktadır. Piyasada E-Ticaret endüstrisi dahilinde birçok makine öğrenimi uygulaması mevcuttur.

 

Okumaya devam ederseniz ve dikkate değer birçok noktayı göreceksiniz. Dahası, eğer henüz markanız için uygun olan AI’ dan yararlanmıyorsanız neyi kaçırdığınızı anlatacağız. Ancak ilk olarak, temel noktalardan bahsedelim.

 

Makine Öğrenimi Yıllar İçinde Gelişti

Makinesi öğrenimi ve E-Ticaret konularının derinlerine girmeden önce makine öğrenmesinin ne olduğunu anlayalım. En basit tabiriyle makine öğrenimi,  bilgisayar yazılımlarının insan gibi öğrenebilmesinin sağlanmasıdır. Ancak tahmin edeceğiniz üzere pratikte işler bir miktar komplike hale geliyor.

 

Makine öğrenimi, yapay zekanın geniş teknoloji alanının bir uygulamasıdır. Veriye erişip  veriyi öğrenmeyi sağlayan programlar ve algoritmalar üretilmesinde dahil olur. Bunların hepsi bir insan tarafından programlama yapılmadan gerçekleşir.

 

Algoritmaların nasıl “öğrendiği” basitçe desen tanıma ile açıklanabilir. Bir makine öğrenimi algoritmasını, olabildiğince veri tanıtarak eğitirsiniz. Daha sonra bilgiyi analiz ederek bu bağlamdaki trendleri bulur. Son olarak, algoritma, yeni veri setlerinde ne öğrendiğini uygulayabilecek kadar “zeki” olmuş olur.

 

Makine öğrenimi algoritmaları tipik olarak 3 alanda sınıflandırılabilir:

 

  • Denetimli – Bunlar, ne öğrenildiyse verileri eskiden yeniye şeklinde belirli etiketler koyar. Gelecekteki olayları tahmin eder ve çıktılarını amaçlanan sonuca göre karşılaştırır. Bu, algoritmaların kendilerini uygulamalar ile geliştirmesine katkı sağlar.
  • Denetimsiz – Bu algoritmalar etiketsiz ve sınıflandırılmamış veriyi analiz eder. Tahminlerin dayandırılabileceği herhangi bir örnek yoktur. Bu programlar daha sonra çıkarımlar yapar ve verilerin içindeki gizli yapıları veya kalıpları tanımlar.
  • Takviye – Takviye algoritmaları çıktıları test etmek için çevreleriyle etkileşime girer. Deneme yanılma yolu ile programlar doğru davranışı keşfeder. Daha sonra gelecekteki yanıtlarını buna göre uyarlarlar.

 

Makine öğreniminin öncüsü düşündüğünüzden daha da eskilere uzanıyor. İşin disiplini, bilim adamları beyindeki nöronların nasıl çalıştığını anladıktan sonra başladı.

 

1952 yılında Arthur Samuel dama oynayabilen bir bilgisayar programı yarattı. 6 yıl sonra, Frank Rosenblatt tamamen yapay olan bir sinir ağı kurdu. Bu, insan nöronlarını temel alan bir makine öğrenimi algoritması idi.

 

Makine öğrenimi alanı, sonraki yıllarda gelişmeye devam etti. 1997’ ye kadar IBM Deep Blue adında bir bilgisayar üretti. Bu bilgisayar, dünya satranç şampiyonunu başarılı yenmeyi başardı. Ancak 21. yüzyılda bu alan ciddi anlamda hızlandı. Bu ivme Grafik İşleme Üniteleri(Graphics Processing Units – GPU)’nin icadı sayesinde gerçekleşmiştir. Bu işlemciler, algoritmaların çok daha kısa sürede çok daha fazla veriyi analiz etmesine izin verme gücüne sahiptir. Bu nedenle, modern makine öğrenimi daha karmaşık veri kümelerini anlayabilir. Ayrıca çok daha kompleks ve net tahminlerde bulunabilir.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Arasındaki Farklar

Buraya kadar okudunuz ve “Dur bakalım, makine öğreniminden çok yapay zekadan bahsetmedin mi?” diye düşünmüş olabilirsiniz. Bu sorunun cevabı aslında hem evet hem hayır. El ve parmaklar gibi aslında, her makine öğrenimi yapay zekadır ancak her yapay zeka makine öğrenimi değildir.

 

  1. Makine öğrenimi

Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir. Makine öğrenimi teknolojisi veriyi tahminler yapmakta ya da aksiyon almakta kullanır. Ne kadar çok veri alınırsa, çıktıları o kadar doğru olur. Bu da algoritmaların bu alanda “öğrenmesi” olarak tanımlanabilir.

 

  1. Yapay Zeka

Yapay zekanın kanatları altında çok daha geniş bir teknoloji yelpazesi vardır. Yapay zeka, insan davranışını sergileyen herhangi bir teknolojidir. Bu öğrenmek olabilir, aynı zamanda mantık bulmak, hissetmek ve uyum sağlamak da olabilir.

 

Derin öğrenme de yapay zekanın başka bir alt kümesidir ve birçok yönden makine öğrenimine dahildir. Karmaşık sinir ağlarının büyük veri kümelerini analiz ettiği ve bunlardan öğrendiği yerdir. Burada, yalnızca büyük veri çağında kullanılabilir hale gelen bilgi hacminden bahsediyoruz.

E-Ticaret Makine Öğreniminin Ticari Faydaları

Artırılmış gerçeklik gibi diğer teknolojilerin yanı sıra, makine öğrenimi birçok ticari avantaj sunar, özellikle de çevrimiçi perakendeciler için. Algoritmaların geniş veri alanlarını anlamlandırma yeteneği paha biçilmezdir.

 

Artık neredeyse her E-Ticaret alanında makine öğrenimi var. Envanter yönetiminden müşteri deneyimine kadar, E-Ticaret makine öğrenimi rol alır. O zaman makine öğreniminin sizin şirketinize nasıl faydaları olacağı konusunda biraz daha derine inelim.

 

  1. Artan tıklanmalar

Tarayıcıları çevrimiçi alışveriş alanlarına dönüştürmek, herhangi bir E-Ticaret web sitesi için çok önemlidir. Bu nedenle, haliyle sitenizin tıklanma oranına biraz takıntılı olacaksınız. Makine öğreniminin E-Ticaret için bu kadar yararlı olmasının bir nedeni, bu oranı birçok yönden artırmaya yardımcı olabilmesidir.

 

E-Ticaret kullanım örneklerine baktığımızda makine öğreniminin tıklama oranına nasıl yardımcı olduğunu ele alacağız. Tipik olarak, bu değeri iki alanda gözlemleyebiliriz. Bunlar da, site içi arama motorlarını ve ürün önerilerini nasıl güçlendirebileceğidir.

 

Makine öğrenimi algoritmaları daha akıllı arama sonuçları verir. Doğal dil işleme yoluyla, arama çubuğuna ne yazıldığını anlayabilirler. Daha sonra, arayan kişinin gerçekten bulmak istediği şeyi göstermek için önceki aramalardan öğrendiklerini kullanırlar, belirli bir ürünün adını veya hatta doğru bir açıklama yazmasalar bile.

 

Makine öğrenimiyle desteklenen ürün önerileri de daha akıllıcadır. Algoritmalar, ziyaretçilerin bir E-Ticaret sitesindeki davranışlarını analiz edebilir. Ziyaretçinin göz attığı veya satın aldığı ürünleri ve etkileşimde bulundukları içeriği tanırlar.

Bir birey siteye geri döndüğünde, kendisine daha önce ilgilendiği öğelere benzer öğeler sunulur. Amazon’u ziyaret ettiğinizde, yakın zamanda satın aldıklarınız veya baktıklarınızla ilgili pek çok şeyi görmeniz bundan dolayıdır.

 

  1. Daha uygun pazarlama kampanyaları yürütün.

 

E-Ticaret pazarlaması, satış araştırmasıyla birçok benzerliği paylaşır. En iyi kampanyalar, hedef kitleleriyle oldukça uygun olanlardır. Makine öğrenimi, bir E-Ticaret şirketinin bu uygunluk düzeyini korumasına yardımcı olabilir.

 

Büyük veri çağında, E-Ticaret mağazaları her zamankinden daha fazla bilgiye erişiyor. Makine öğrenimi, pazarlama kampanyalarını daha iyi uyarlamak için müşteri verilerini anlamlandırabilir.

 

Makine öğrenimi algoritmalarıyla tanımlanan modeller hayati önem taşımaktadır. Web sitenize farklı müşterilerin veya ziyaretçilerin ilgisini çeken şeyleri gösterirler. Bu, daha net bir müşteri segmentasyonu sağlar. Potansiyel müşterilerinizi ilgi alanlarına göre ayırabilirsiniz. Bu, onları çok daha uygun pazarlama materyalleri ile hedeflemenizi sağlar.

 

Yeniden hedefleme, makine öğreniminin paha biçilemez olduğu başka bir alandır. Algoritmalar, müşteri davranışını anlayarak oldukça uygun yeniden hedefleme kampanyaları önerebilir. Örneğin, bir müşterinin Bliss websitesini ziyaret ettiğini varsayalım.

yapay zeka örnek popup

Bu ziyaretçi, markanın kuru cilt için cilt bakım ürünlerine göz atmış olabilir. Hatta bu aralıktaki ürünleri sepetlerine eklemiş olabilirler. Nihayetinde, bir satın alım yapmadılar. Yine de yaptıkları şey siteye bir e-posta adresi vermekti.

 

Makine öğrenimi aracılığıyla Bliss, ziyaretçinin bir yeniden hedefleme kampanyası için ana hedef olduğunu görecek. Firma daha sonra, müşterinin ilgilendiğini bildiği kuru cilt ürünlerini tam olarak satan bir e-posta gönderebilir.

 

  1. Şirket içi operasyonel verimliliği artırın.

Önceki noktadan sonra, makine öğrenimi, daha iyi kararlar verebilmek için mükemmel bir araçtır. Stoksuz satışın sizin için doğru olup olmadığına karar vermeniz gerekebilir. Yeni bir ürün grubuna tüketici ilgisinin olup olmadığını merak ediyor olabilirsiniz. Önünüze gelecek seçim her ne olursa olsun, makine öğrenimi yardımcı olabilir.

yapay zekanın faydaları

 

Makine öğreniminin bu alanda nasıl yardımcı olduğu, tüm kararlarınızın verilerle desteklenmesine izin vermenizle olur. Algoritmalar veya programlar, yüksek hacimli bilgileri hızlı bir şekilde işler ve anlamlandırır. Bu da seçimlerinizi bilgilendirmek için kullanabileceğiniz eyleme geçirilebilir içgörüler sağlar.

 

E-Ticaret Makine Öğrenimi için Kullanım Örnekleri

 

Makine öğreniminin ticari alanda avantajlarına genel olarak baktık. Şimdi, teknolojinin çevrimiçi alışveriş deneyimi üzerindeki etkisi hakkında bahsetmenin zamanı geldi. Aşağıda, E-Ticaret makine öğrenimi için altı kullanım örneği verilmiştir.

 

  1. Kişiselleştirme

Günümüz tüketicileri, birçok müşteriden biri olarak görülmek istemiyor. Oldukça kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi yaşamayı tercih ediyorlar.

 

Bu bahsedilen kişiselleştirme ile bir müşterinin markanıza sadık kalmasını sağlarsınız. Bunu sağlayamazsanız, bunu yapabilen başka bir rakip bulacaklar.

 

Kişiselleştirme için neden makine öğrenimini kullanmalısınız?

Yapay zeka ve özellikle makine öğrenimi, çevrimiçi olarak üst düzey kişiselleştirme sunmanın tek yoludur. Algoritmalar, kullanıcı deneyimini her site ziyaretçisine göre uyarlamak için müşteri verilerini ve davranışını analiz eder.

 

Siteniz, her kullanıcıya bilinen tercihlerine göre, onlara ürün önerileri gösterebilir.  Böyle bir öneri motoru, kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi sunmanın mükemmel bir yoludur. Bu teknoloji, aynı zamanda Amazon ve Netflix gibi son derece başarılı markalar tarafından kullanılıyor.

 

  1. Site Araması

Son zamanlarda Google’ı kullanan herhangi biri size çevrimiçi aramanın çok yol kat ettiğini söyleyebilir. Ancak E-Ticaret mağazalarında yapılan site aramaları çok sık ölçülmez. Tam olarak ne yazacağınızı bilmiyorsanız, istediğiniz ürünleri bulmak çıldırtıcı derecede zor olabilir.

Büyük veri ve makine öğrenimi çağında bunun mazereti olamaz. Doğru bir şekilde kullanılan algoritmalar, akıllı aramaları gerçekleştirmeyi çocuk oyuncağı haline getirir.

 

Site araması için neden makine öğrenimi kullanmanız gerekir?

 

Çevrimiçi mağazanıza gelen birçok ziyaretçinin neye ihtiyaç duydukları konusunda bir fikri olacaktır. Fikir sahibi olmayacakları şey, belirli bir ürünün adıdır. Ya da hangi öğenin ihtiyaçlarını karşılayacağı. Bu durumda site aramanız doğru çözümü sunacak kadar akıllı olmalıdır. Arama çubuğuna ne yazılırsa yazılsın bu önemli değil.

 

Örnek olarak, birisi Camelbak’ın websitesini ziyaret ediyor. Yürüyüş sırasında daha kolay su içmeye yardımcı olacak bir şeye ihtiyacı olabilir. Basitçe arama çubuğuna “Hiking(Doğa Yürüyüşü)” yazıyor.

 

yapay zeka destekli akıllı arama motoru

 

Neyse ki, makine öğrenimi destekli akıllı bir arama bunu halledebilir. Yukarıda görebileceğiniz gibi, bu tam arama, oldukça alakalı sonuçlar verir. Gösterilen ürünlerin tamamı yürüyüş için tasarlanmış paketler ve rezervuarlardır.

 

  1. Arz ve talebi yönetebilmek.

İşin pek çok alanı gibi, E-Ticaret de arz ve taleple ilgilidir. Çevrimiçi bir perakendeci olarak, tüketicinin ihtiyaçlarını karşılamak için doğru miktarda doğru stoğa sahip olduğunuzdan emin olmalısınız.

 

Bu ihtiyaçlar zamanla değişir. Bu nedenle, envanteriniz ve tedarik zinciri yönetiminiz ne kadar proaktif olursa o kadar iyidir. Bu nedenle talep tahmini çevrimiçi mağazalar için çok önemlidir. Değişen müşteri ihtiyaçlarını tahmin edebilmek sizi rekabette önde tutar. Makine öğrenimi, bu gerçek zamanlı ve doğru tahminleri yapmanıza yardımcı olur.

 

Arz ve talep yönetimi için neden makine öğrenimini kullanmalısınız?

 

Tedarik zincirinizi yönetebilmek, E-Ticaret sektöründe başarı için çok önemlidir. Tüketici talebini, sabit maliyetler ve lojistik gibi giderlerle dengelemek, nasıl ilerleyeceğinizi gösterir. Makine öğrenimi aracılığıyla, ilgili tüm rakamları kolaylıkla hesaplayabilirsiniz.

Yapay zeka destekli bir algoritma kullanarak nicelikli tahmin gerçekleştirebilirsiniz. Bu, kesin kanıtlara dayanarak tahminlerde bulunmak anlamına gelir. Üreteceğiniz tahminlerin olabildiğince doğru olmasını sağlamanın en iyi yolu budur. Sonuç olarak, yaptığınız envanter ve tedarik zinciri değişikliklerinin karşılığını verme olasılığı daha yüksektir.

Mevcut bir müşteriye satış yapmak oldukça basittir. Bu nedenle, elde tutma pazarlaması çevrimiçi perakendeciler için çok değerlidir. Peki ya pazarlama stratejinizin bu kısmını, kaybetme olasılığınızın en yüksek olduğu müşterileri tahmin ederek iyileştirebilseydiniz? Makine öğreniminin sağladığı fırsat budur.

 

Müşteri kaybı tahmini için neden makine öğrenimini kullanmalısınız?

 

Müşteri kaybı tahmini, kalıpları bulmak için mevcut ve önceki müşterilerdeki verileri kullanmakla ilgilidir. Örneğin, müşteriler ayrılmaya başladıklarında ne tür davranışlar sergiliyor? Bunlar, makine öğrenimi algoritmalarının sağlayabileceği içgörülerdir.

 

Eldeki bu bilgiyle, sizi terk etmek üzere olabilecek müşterileri tam olarak tespit edebilirsiniz. Daha sonra, pazarlama kampanyalarını e-posta, sosyal medya veya diğer kanallar aracılığıyla, özellikle onları her yerde tutmak için uyarlayabilirsiniz.

 

 

 

  1. Dolandırıcılık tespiti.

Siber güvenlik çağının bilinciyle, E-Ticaret dolandırıcılığının geçmişte kaldığını düşünebilirsiniz. Ne yazık ki yanılıyorsunuz. Çevrimiçi perakendeciler tarafından dolandırıcılığa kaybedilen değer, istikrarlı bir şekilde artmaya devam ediyor.

 

Dolandırıcılık tespiti ve dolandırıcılık koruması, tüm çevrimiçi mağazalar için elzem süreçlerdir. Makine öğrenimi teknolojisi bu süreçleri iyileştirebilir ve daha efektif hale getirebilir.

 

Dolandırıcılık tespiti için neden makine öğrenimini kullanmalısınız?

 

Dolandırıcılık tespiti konusunda da yardımcı olan, makine öğrenimi algoritmalarının işleyebileceği veri, çok büyük miktardır. Gerçek işlemler söz konusu olduğunda müşteri verilerini analiz edebilirler.

 

Bu, gerçek bir satın alma işleminin özelliklerini tam olarak belirleyebilecekleri anlamına gelir. Dahası, normdan sapan bir işlemi hemen fark edilecektir. Sözde bir satın alma işlemiyle ilgili bir şey kapalıysa, potansiyel dolandırıcılık olarak işaretlenir. Bu, ödeme alışılmadık bir yerden geliyorsa, doğrulanmamış bir cihazda gerçekleşiyorsa veya garip bir zamanda gerçekleşiyorsa olabilir.

 

  1. İyileştirilmiş müşteri hizmetleri.

 

Tüm E-Ticaret işletmeleri, müşteri hizmetlerinin önemini anlar. Gerçi, dünya standartlarında müşteri hizmeti nedir? Günümüzün rekabetçi perakende dünyasında müşteri hizmetleri, her bir müşterinin ihtiyaç duyduğu müşteri desteğini hem nasıl hem de ne zaman ihtiyaç duyduğunu sağlamakla karakterize edilir.

 

Bu tür 7/24 çok kanallı desteği sunmanın bir yolu, bir yığın ek personel almaktır. Ancak bu, en büyük markalar için bile bu genellikle uygun değildir. Bunun yerine, şirketler genellikle yapay zeka ve makine öğrenimi yoluyla müşteri memnuniyetini artırmaya çalışır.

 

Gelişmiş müşteri hizmeti için neden makine öğrenimini kullanmalısınız?

Sohbet robotları, E-Ticarette makine öğreniminin en erişilebilir örneklerinden biridir. Pek çok site, size yardım sunabilecek bir sohbet robotu bulundurur. Çevrimiçi mağazalar için, araçlar genel sorunlara yardımcı olur ve ziyaretçileri belirli ürünlere yönlendirir.

 

 

Sohbet robotlarının yanıtlarının iyileşmeye başladığı yer, makine öğreniminden sorumludur. Yapay zeka destekli bir sohbet robotu, öğrenmesi gereken bağlantıları kullanabilir ve gelecekteki yanıtlarını değiştirebilir. Bir sohbet robotu ne kadar çok kullanılırsa, o kadar insanı görür ve sağladığı bilgi o doğru iyi olur.

 

E-Ticaret İşletmenizde Makine Öğrenimini Benimsetme Adımları

 

Artık makine öğreniminin E-Ticarete nasıl uygulanabileceği konusunda bir fikriniz olabilir. Hatta kendi çevrimiçi mağazanız için bile fikirleriniz olabilir. Bu harika, ancak bu teknolojiyi benimsemeye nasıl başlayabilirsiniz? Aşağıda, başlamanıza yardımcı olacak altı basit adım bulunmaktadır.

 

  1. Makine öğrenimiyle ilgili her şeye aşina olun.

 

Makine öğrenimini etkili bir şekilde kullanmadan önce, yapabileceklerini tam olarak anlamalısınız. Bu, teknolojinin mevcut durumunu araştırmaya zaman ayırmak anlamına gelmektedir. Çevresindeki yapay zeka destekli çözümlere ve makine öğrenimi ile hangi süreçlerin desteklenebileceğine bir göz atın.

 

  1. Üçüncü parti uzmanlığından yararlanın.

 

Kendi başınıza tüm yanıtları bulamadıysanız, yardımcı olabilecek mevcut alanında uzmanlara bakın. Size genel bir tavsiyede bulunmak için bir profesyonele başvurmanız yeterlidir. Teknolojinin derinliklerine inecekseniz, bir makine öğrenimi mühendisi tutabilirsiniz. İşletmeniz genelinde makine öğrenimini benimseme sürecini yönetebilirler.

 

  1. Makine öğreniminin iyileştirmesini istediğiniz sorunları belirleyin.

 

Herhangi bir teknik çözümü benimsemeden önce, neye ulaşmak istediğinizi belirlemelisiniz. Aynı şey makine öğrenimi için de geçerlidir. Yalnızca E-Ticaret mağazanızı modernize etmek istediğinizi söylemek yeterli değildir. Bazı tanımlanabilir hedefler belirlemelisiniz.

Örneğin, ana sayfanızın yüksek bir “Hemen Çıkma Oranına” sahip olduğunu görebilirsiniz. O zaman amacınız, iyileştirilmiş kişiselleştirme ile bu Hemen Çıkma Oranını düşürmek olabilir. Bu, makine öğrenimi odaklı bir çözümün ele almanıza yardımcı olabileceği belirli bir hedeftir.

 

  1. Teknoloji ve kapasite boşluğunuzu teyit edin.

 

Bu adım en iyi bir öncekiyle uyum içinde atılır. Makine öğrenimi hedeflerinizi tanımlarken, işletmenizin kapasitesini hesaba katın. Ekibinizin veya teknik kaynaklarınızın izin verdiğinden daha fazlasını hayal etmeyin.

Pek çok makine öğrenimi çözümünün benimsenmesi önünde nispeten az engeller vardır. Ancak bu her zaman böyle değildir. Üstelik tam gelişmiş makine öğrenimi uygulamaları, hafife alınacak şeyler değildir.

 

  1. Makine öğrenimi teknolojisini uygulamaya adanmış bir ekip oluşturun.

 

Açık ve ulaşılabilir hedefleri göz önünde bulundurarak, makine öğrenimini benimseme sürecine başlayabilirsiniz. Sürece adanmış bir ekip oluşturmak, işlerin yolunda gitmesine yardımcı olacaktır. Mevcut personelinizin tabağına fazladan iş koymaktan da kaçınmış olursunuz. Aynı zamanda uygulamanın hak ettiği ilgiyi görmesini sağlar.

 

 

Bu ekibin halletmesi gereken görevlerden bazıları şunlardır:

  • Verilerin toplanması ve harmanlanması.
  • Gelecekteki veri koleksiyonunu merkezileştirmek için sistemler kurmak.
  • Mevcut makine öğrenimi araçlarını seçme veya eşsiz çözümleri kodlama.
  • Pilot çözüm programlarının uygulanması.
  1. Ölçün ve ölçeklendirin.

 

Yeni bir makine öğrenimi çözümünün benimsenmesi küçük ölçekte başlamalıdır. Önce küçük ve belirli bir veri kümesini analiz etmek için bir araç veya program kullanın. Bu şekilde, gelen içgörüleri, tahminleri veya sonuçları test edebilirsiniz.

 

Yeni makine öğrenimi uygulamanızın performansından memnunsanız, ölçeklendirmenizi arttırabilirsiniz. Dahası, etkinliğini daha küçük ölçekte efektifliğini kanıtlayarak, kilit paydaşlardan daha fazla katılım elde edeceksiniz. Bu, benimsenme sürecini genişletmek için onların desteğini almayı daha kolay hale getirecek.

 

Sonuç

 

Bir zamanlar insan girdisinden bağımsız öğrenebilen makineler bilimkurgu alemiydi. Şimdi, günlük yaşamın büyük ölçüde bir parçası haline geldiler. Makine öğrenimi ve diğer yapay zeka odaklı süreçler her yerde bulunuyor ve etkileri giderek artıyor.

 

Bir E-Ticaret işletmesi sahibiyseniz ve makine öğrenimine dahil değilseniz geride kalıyorsunuz demektir. Sonuç olarak, bu teknolojinin sektörünüze sağladığı faydalar sayısızdır. Müşteri deneyiminden envanter yönetimine kadar, makine öğrenimi sizi daha verimli hale getirebilir.

 

Bu bölgedeki çözümlerden yararlanmak, düşündüğünüzden daha kolay. E-Ticaret makine öğreniminin temelleri hakkında bilgi edinerek ilk adımı attınız. Şimdi geriye kalan tek şey, teknolojinin sizin için ne yapmasını istediğinizi belirlemek ve bu hedefe doğru çalışmaya başlamak.

 

EDİTÖR: Metin Aliyazıcı