Автоматична категоризация на продукти с машинно обучение

Автоматична категоризация на продукти с машинно обучение. Често срещан проблем в големите онлайн магазини е необходимостта един продукт да присъства в няколко категории. При текучество на персонал отнема много време на новите служители да изучат цялата категорийна структура от стотици категории. Липсата на продукт в правилните категории намалява вероятността той да бъде забелязан от претребителя и да бъде закупен. Сайт на мой клиент има над 450 категории и често служителите не добавят продуктите там където трябва или не ги добавят в достатъчко категории. За това разработих за неговия онлайн магазин автоматично категоризиране на продуктите с помощта на машинно обучение. Системата се самообучава, като тренира модел зареждащ описанията на всички продукти от всички категории и е лесна за интегриране. Когато служител напише описанието на продукт автоматично му се предлагат категории, в които да го добави. Той може да премахне някоя или да добави още. Категориите са с изписана вероятност за съвпадение - колкото е по-висока толкова по-точна е категоризацията. При интерес мога да изпратя линк за тестване на автоматичната категоризация.

Read More

Автоматично екстрактване на ключови думи и създаване на филтри с машинно обучение

Филтрите са от голяма важност за онлайн магазините, колкото по-тясно може да се филтрира търсенето от потребителя толкова по-голяма е вероятността той да попадне на продукт, който го интересува. Добавянето на филтри към продуктите често е времеемък и скучен процес за това служителите в магазина могат да не отделят достатъчно време за него или просто да не разполагат с такова. В мноог магазини продуктите са добавени набързо и не е предвидено да има филтри. Мой клиент с разработен от мен къстъм онлайн магазин с над 50 000 артикула имаше нужда от добавяне на повече филтри за да може потребителите да конкретизират по-добре търсенията си и да намират по-лесно интересуващите ги продукти. За тази цел раработих с помощта на машинно обучение екстрактване на ключови думи от описания на продуктите на български език. Тези ключови думи в последстие са използвани за автоматично създаване на филтри. Администраторите на сайта имат възможност да премахват филтри да не се показват ако филтъра не им се струва подходящ или е дублиран от друг подобен. Генерирането на филтрите за 50 000 продукта отне 15 минути. На служителите на сайта щеше да им отнеме ужасно много време да го направят на ръка.

Read More

Какви са предимствата на (AI) категоризирането на продукти за моя онлайн магазин

Продуктовата категоризация често може да бъде досадна и отнемаща време задача. С бързия напредък на технологиите обаче, изкуственият интелект (AI) вече може да помогне за автоматизирането и категоризирането на продукти чрез автоматично анализиране на техните описания. Категоризирането на продукти, задвижвано от AI, може да спести време и пари чрез намаляване на количеството ръчен труд, необходим за категоризиране на продуктите. Този автоматизиран процес може също така да осигури по-точна и последователна категоризация на продуктите, което може да помогне за подобряване на потребителското изживяване и повишаване на удовлетвореността на клиентите. AI може също да помогне за подобряване на точността на категоризацията на продуктите, като предлага по-точни категории въз основа на описанието на продукта. Това може да помогне на клиентите да намерят по-бързо и лесно продукта, който търсят. Освен това категоризирането на продукти, задвижвано от AI, може да помогне за идентифицирането на продукти, които в момента не са категоризирани или са категоризирани грешно, което позволява на бизнеса за електронна търговия да взема по-информирани решения относно своите продуктови предложения. Като цяло категоризирането на продукти, задвижвани от AI, може да бъде мощен инструмент за бизнеса за електронна търговия. Чрез автоматизиране на процеса на категоризиране на продуктите, фирмите могат да спестят време и пари, да подобрят точността на своята продуктова категоризация и да идентифицират нови продукти, които могат да помогнат за увеличаване на приходите. С AI бизнесите за електронна търговия могат да гарантират, че техните продуктови предложения са оптимизирани за възможно най-доброто потребителско изживяване.

Read More

Ползите от технологията за преобразуване на реч в текст за подобряване на бизнеса

Едно от ключовите предимства на технологията аудио към текст е, че позволява подобрен анализ на данни. Чрез транскрибиране на аудио и видео данни в писмен текст, фирмите могат по-лесно да анализират и да получат представа за своите данни. Има много начини, по които фирмите могат да използват говор към текст, за да подобрят своя анализ на данни. Например проучване на пазара: Чрез транскрибиране на сесии на фокус групи, интервюта с клиенти и други данни от пазарни проучвания, фирмите могат по-лесно да анализират и да получат цялостна картина от своите данни. Разработване на продукти: Преобразуването на говор в текст може да се използва за транскрибиране на обратна връзка от клиенти, потребителски сесии за тестване и други данни, свързани с разработването на продукта. Анализирайки тези данни, фирмите могат да идентифицират области за подобрение и да вземат по-информирани решения относно дизайна и разработването на продукта. Обратна връзка с клиентите: Чрез транскрибиране на клиентски обаждания и други взаимодействия, фирмите могат да получат по-задълбочено разбиране на нуждите и предпочитанията на клиентите. Това може да им помогне да адаптират своите продукти и услуги по-ефективно и да подобрят удовлетвореността на клиентите. Като цяло технологията реч към текст може да бъде ценен инструмент за фирми, които искат да подобрят анализа си на данни. Чрез транскрибиране на аудио и видео данни в писмен текст, фирмите могат по-лесно и точно да анализират своите данни и да получат ценна информация. Още един от начините, по който говор към текст може да се използва за подобряване на обслужването на клиентите, е чрез идентифициране на често срещани проблеми и оплаквания на клиентите. Чрез анализиране на голям обем транскрибирани клиентски обаждания, фирмите могат да идентифицират модели в обратната връзка с клиентите и да се справят по-ефективно с общи проблеми. В допълнение към идентифицирането на области за подобрение, говор към текст може също да помогне на бизнеса да разбере по-добре нуждите и предпочитанията на своите клиенти. Чрез анализиране на езика и тона на взаимодействието с клиентите, фирмите могат да получат ценна информация за настроенията на клиентите и да приспособят услугите си съответно.

Read More