Шарад Варшни, генеральный директор

[Shishirgano9]

OvalEdge , консалтинговой компании по управлению данными и поставщика комплексных решений для каталогов данных, рассказал CMSWire, что использование моделей машинного обучения, которые анализируют прошлые поисковые запросы, модели покупок и демографические данные, позволяет брендам нацеливать персонализированный контент на отдельных покупателей. «Кроме того, при отображении описания продукта потенциальному покупателю контент продукта можно адаптировать в соответствии с демографическим и психографическим пониманием с точки зрения языка и культуры, нюансы которых значительно повысят уровень персонализации и конечный опыт покупателя», — сказал Варшни.


Поддержка выбора с помощью рекомендательных Список рассылки Албании систем Большинство из нас привыкли к тому, что бренды предлагают нам посмотреть, почитать, послушать или купить. Netflix, Spotify, YouTube, Amazon и многие другие бренды используют рекомендательные системы, чтобы предоставлять клиентам предложения, которые, вероятно, их заинтересуют, на основе их истории просмотров, прослушиваний и покупок. ИИ и аналитика данных — это технологии, которые используются для работы этих рекомендательных систем. Анализируя поведение клиентов, атрибуты товаров и исторические данные для составления этих рекомендаций, они могут обеспечить персонализированный просмотр.


«Для каждого потенциального покупателя эти рекомендации могут быть разными, что приводит к триллионам предлагаемых вариантов и комбинаций», — сказал Варшни. «Их просто невозможно создать эффективно и динамично без мощи ИИ и машинного обучения. Интернет-ритейлеры, такие как Amazon, годами оттачивали эту технологию и теперь предоставляют услуги другим предприятиям, чтобы они могли легко использовать эту мощь, создавая более конкурентную среду для небольших ритейлеров. Виртуальные мероприятия 2009 года: тогда и сейчас 6 минут чтения Аватар Денниса Шиао Деннис Шиао 24 марта 2020 г.