કેવી રીતે અનુમાનિત વિશ્લેષણ ઇ-કોમર્સ ઓર્ડર પરિપૂર્ણ કરવામાં મદદ કરે છે

શું તમે જાણો છો કે 2023માં વૈશ્વિક છૂટક વેચાણમાં ઓનલાઇન શોપિંગનો હિસ્સો લગભગ પાંચમા ભાગનો હશે. R અને તે આંકડો વધવાની અપેક્ષા છે? પરંતુ અમે લગભગ છ વર્ષમાં આ આંકડો ત્રણ ગણો કેવી રીતે મેનેજ કર્યો? આ રહસ્યનો જવાબ છે આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ! જ્યારે તમે AI વિશે વિચારો. G  છો ત્યારે ચેટબૉટ્સ અને ભાષાના મૉડલ્સ કદાચ મનમાં આવે છે. R પરંતુ અમે 1950ના દાયકાના મધ્યભાગથી AI સાથે પ્રયોગ કરી રહ્યા છી. U  તેમનો વિકાસ 2010ના દાયકામાં તીવ્ર વળાંક પછી ચાલુ રહ્યો, ઉદ્યોગોને પુનર્જીવિત કર્યા અને લાખો ડૉલર લાવ્યાં. . વ્યવસાયો અને સેવાઓને તેમના ગ્રાહકોને બહેતર અનુભવ પ્રદાન કરવામાં મદદ કરીને.

આ માર્ગદર્શિકાનો હેતુ ઈ-કોમર્સ, ભવિષ્યની આગાહીઓ અને વધુમાં અનુમાનિત વિશ્લેષણોની . R ઊંડાઈ અને ગહન અસરોને સંપૂર્ણ રીતે અન્વેષણ કરવાનો છે. જો તમે અનુમાનિત વિશ્લેષણની સંભવિતતાને સમજવા વિશે વધુ જાણવા માંગતા હોવ તો આગળ વાંચો .

અનુમાનિત વિશ્લેષણ: રૂપરેખા

આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણ એ આંકડાકીય અલ્ગોરિધમ્સ અને મશીન લર્નિંગ . R તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને ભવિષ્યની આગાહીઓ બનાવવા માટે ભૂતકાળના ડેટા, પેટર્ન અને વલણોનો ઉપયોગ કરવાની પ્રક્રિયા છે. F  ઉદાહરણ તરીકે YouTube લો. શું તમે સેલ ફોન નંબર લીડ ખરીદો ક્યારેય વિચાર્યું છે કે લોકો એપ્લિકેશન પર રીલ્સ દ્વારા સ્ક્રોલ કરવામાં કલાકો કેમ વિતાવી શકે છે? આગળનો વીડિયો તમને આટલો આકર્ષક કેમ છે? આ બધું દરેક વપરાશકર્તા માટે સામગ્રીના વ્યક્તિગત પ્રદર્શન વિશે છે.  D YouTube તમારી માહિતી લે છે અને તમને શું ગમે છે અને શું નાપસંદ કરે છે. R તેનું અનુમાન કરવા, તમારી પસંદગીઓ અનુસાર સામગ્રીને અનુરૂપ બનાવવા અને એપ્લિકેશન પર તમે જેટલો સમય પસાર કરો છો તેમાં વધારો કરવા માટે તેની પ્રક્રિયા કરે છે.

તે ઈ-કોમર્સ સાથે કેવી રીતે સંબંધિત છે? ચાલો તેને સંબોધીએ.

ઇ-કોમર્સમાં અનુમાનિત વિશ્લેષણ સમજાવવું
ઇબે, એમેઝોન અને અલીબાબા જેવી વેબસાઇટ્સ તેમની હાજરીને. R પ્રોત્સાહન આપવા અને તેમની વ્યવસાયિક પ્રવૃત્તિ વધારવા માટે વિવિધ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે. ન્યૂઝલેટર્સ, લક્ષિત ઝુંબેશ અને સોશિયલ. G  મીડિયા માર્કેટિંગ જેવી પદ્ધતિઓ ઉપરાંત, તેઓ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગ દ્વારા વ્યક્તિગત ભલામણો પર ખૂબ આધાર રાખે છે.

અનુમાનિત વિશ્લેષણના ઘટકો અને પગલાં
અનુમાનિત વિશ્લેષણની પ્રક્રિયા ખૂબ વ્યાપક છે અને તેમાં ઘણા વ્યાપક 1000 mobile phone numbers પગલાં શામેલ છે, જે અમે ટૂંકમાં તપાસીશું.

વિગતો મેળવી રહ્યા છીએ
વેબસાઇટ્સ અને ઈ-કોમર્સ કંપનીઓ તેમના ગ્રાહક આધાર વિશેનો કાચો ડેટા મેળવવા માટે ભારે રોકાણ કરે છે જેથી તેઓ વિશ્લેષણ કરી શકે અને આગળનું પગલું શોધી શકે.

ડેટા વિશ્લેષણ

પછી કાચો ડેટા એલ્ગોરિધમ્સ, સોફ્ટવેર અને આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સનો Teku yana canzawa kuma hadurruka ba makawa ne koyaushe ઉપયોગ કરીને પ્રોસેસ કરવામાં આવે છે. તેઓ આ ડેટાનો ઉપયોગ અનુમાન કરવા માટે કરે છે કે કયા ઉત્પાદનો ગ્રાહકોને રુચિ આપશે, તેમજ ઉત્પાદન અને લિંગ, ઉંમર, સ્થાન અને વ્યક્તિગત ડેટા જેવા ચલો વચ્ચેના સંબંધો સ્થાપિત કરવામાં આંતરદૃષ્ટિ અને પેટર્ન મેળવે છે.

વિભાજન અને ઝુંબેશ વ્યૂહરચના
સૌપ્રથમ, લોકોને તેમની લાક્ષણિકતાઓના આધારે જૂથોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે, ઉદાહરણ તરીકે “ફ્રીક્વન્ટ શોપર્સ” અથવા “નવા ગ્રાહકો”. હવેથી, વેચાણને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે દરેક વસ્તી વિષયકને અલગ રીતે ગણવામાં આવે છે. ‘ફ્રીક્વન્ટ શોપર્સ’ની જેમ, તેઓ નવા ઉત્પાદનો અથવા ડિસ્કાઉન્ટ વિશે વધુ ઇમેઇલ્સ પ્રાપ્ત કરી શકે છે.