సారాంశం
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఇ-కామర్స్‌ను విపరీతమైన అనుకూలీకరణ, లాజిస్టిక్స్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ట్రెండ్స్ సూచనతో మారుస్తోంది, అయినప్పటికీ ఇది నైతిక సవాళ్లు మరియు ప్రమాద-సంబంధిత నష్టాలు మరియు ఓవర్‌పర్సనలైజేషన్‌ను ఎదుర్కొంటుంది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (IA) చేత నడపబడే విపరీతమైన వ్యక్తిగతీకరణ రిటైల్‌లో కస్టమర్ యొక్క అనుభవాన్ని సమూలంగా పునర్నిర్వచించింది. ఇ-కామర్స్లో ఈ కొత్త సాంకేతిక సరిహద్దు యొక్క అనువర్తనాలు కంపెనీలు తమ వినియోగదారులతో సంభాషించే విధానాన్ని మాత్రమే కాకుండా, అవి అంతర్గతంగా ఎలా పనిచేస్తాయో కూడా మారుస్తున్నాయి. ఈ విప్లవం ప్రాథమిక ఉత్పత్తి సిఫార్సులు లేదా విభజించబడిన ప్రచారాలకు మించినది; ఇది ప్రత్యేకమైన ప్రయాణాలను సృష్టించడం, అవసరాలు, ప్రవర్తనలు మరియు కస్టమర్ల భావోద్వేగాలకు కూడా నిజ సమయంలో స్వీకరించబడుతుంది.
హైపర్‌డెహేడెడ్ ప్రొఫైల్‌లను నిర్మించడానికి AI ఒక ఉత్ప్రేరకంగా పనిచేస్తుంది, వైవిధ్య డేటాను సమగ్రపరచడం – చరిత్ర మరియు నావిగేషన్ నమూనాలను కొనుగోలు చేయడం నుండి సోషల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు ఎంగేజ్‌మెంట్ మెట్రిక్‌లపై పరస్పర చర్యల వరకు. ఈ ప్రొఫైల్స్ కంపెనీలను కోరికలను ate హించడానికి, సమస్యలను తలెత్తే ముందు పరిష్కరించడానికి మరియు అటువంటి నిర్దిష్ట పరిష్కారాలను అందించడానికి అనుమతిస్తాయి, అవి ప్రతి వ్యక్తికి తరచూ అనుకూలంగా కనిపిస్తాయి.
ఈ పరివర్తన యొక్క గుండె వద్ద AI యొక్క భారీ డేటా వాల్యూమ్‌లను ఆకట్టుకునే వేగంతో ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యం ఉంది. యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థలు కొనుగోలు నమూనాలను విశ్లేషిస్తాయి, ఉత్పత్తుల మధ్య పరస్పర సంబంధాలను గుర్తించండి మరియు వినియోగదారు పోకడలను అందిస్తాయి – సాంప్రదాయ పద్ధతులను మించిన ఖచ్చితత్వంతో.
ఉదాహరణకు, డిమాండ్ అంచనా అల్గోరిథంలు కాలానుగుణమైన చారిత్రక వేరియబుల్స్‌ను పరిగణించడమే కాకుండా, వాతావరణ మార్పు, స్థానిక సంఘటనలు లేదా సోషల్ నెట్‌వర్క్‌లలో సంభాషణలు వంటి నిజ సమయంలో డేటాను కూడా కలిగి ఉంటాయి. ఇది చిల్లర వ్యాపారులు డైనమిక్‌గా స్టాక్‌లలో సర్దుబాటు చేయడానికి, చీలికలను తగ్గించడానికి అనుమతిస్తుంది – ఈ సమస్య సంవత్సరానికి బిలియన్ల ఖర్చు అవుతుంది – మరియు మితిమీరిన వాటిని తగ్గించడం, ఇది బలవంతపు తగ్గింపులు మరియు చిన్న మార్జిన్‌లకు దారితీస్తుంది.
అమెజాన్ వంటి కంపెనీలు ఈ సామర్థ్యాన్ని మరొక స్థాయికి పెంచుతాయి, గిడ్డంగి సెన్సార్ వ్యవస్థలను ఉపయోగించి భౌతిక మరియు వర్చువల్ స్టాక్‌లను సమగ్రపరచడం ద్వారా నిజమైన -టైమ్ ఉత్పత్తులు మరియు అల్గారిథమ్‌లను ట్రాక్ చేయడానికి ఆర్డర్‌లను దగ్గరి పంపిణీ కేంద్రాలకు మళ్ళిస్తాయి, డెలివరీని వేగవంతం చేయడం మరియు లాజిస్టిక్స్ ఖర్చులను తగ్గించడం.
విపరీతమైన వ్యక్తిగతీకరణ: స్వేచ్ఛా మార్కెట్ మరియు అమెజాన్
ఎక్స్‌ట్రీమ్ పర్సనలైజేషన్ కూడా తెలివైన డిజిటల్ ప్రదర్శనల సృష్టిలో వ్యక్తమవుతుంది. మెర్కాడో లివ్రే మరియు అమెజాన్ వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ప్రతి వినియోగదారుకు ప్రత్యేకమైన పేజీ లేఅవుట్‌లను కంపోజ్ చేయడానికి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. ఈ వ్యవస్థలు కస్టమర్ గతంలో కొనుగోలు చేసిన వాటిని మాత్రమే కాకుండా, అవి సైట్ను ఎలా ప్రయాణించాయో కూడా పరిశీలిస్తాయి: కొన్ని వర్గాలలో గడిపిన సమయం, బండికి జోడించిన మరియు వదలివేయబడిన ఉత్పత్తులు మరియు స్క్రీన్ ఎలా తిరుగుతుంది.
ఒక వినియోగదారు స్థిరమైన ఉత్పత్తులపై ఆసక్తిని చూపిస్తే, ఉదాహరణకు, AI దాని అన్ని పరస్పర చర్యలలో, ప్రకటనల నుండి అనుకూల ఇమెయిల్‌ల వరకు పర్యావరణ అనుకూల అంశాలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వగలదు. ఈ విధానం CRM సిస్టమ్‌లతో అనుసంధానించడం ద్వారా విస్తరించబడుతుంది, ఇది జనాభా డేటా మరియు కస్టమర్ సేవా సమాచారాన్ని జోడిస్తుంది, 360 డిగ్రీల ప్రొఫైల్‌ను సృష్టిస్తుంది. నుబ్యాంక్ వంటి బ్యాంకులు ఇలాంటి సూత్రాలను వర్తింపజేస్తాయి: అసాధారణమైన వ్యయ విధానాలను – సాధ్యమయ్యే మోసాలను గుర్తించడానికి అల్గోరిథంలు లావాదేవీలను విశ్లేషిస్తాయి మరియు అదే సమయంలో రిస్క్ ప్రొఫైల్ మరియు కస్టమర్ లక్ష్యాలతో అనుసంధానించబడిన రుణాలు లేదా పెట్టుబడులు వంటి ఆర్థిక ఉత్పత్తులను సూచిస్తాయి.
లాజిస్టిక్స్ అనేది AI రిటైల్ను పునర్నిర్వచించే మరొక ప్రాంతం. ఇంటెలిజెంట్ రౌటింగ్ సిస్టమ్స్, ఉపబల అభ్యాసం ద్వారా తినిపిస్తాయి, ట్రాఫిక్, వాతావరణ పరిస్థితులు మరియు కస్టమర్ సమయ ప్రాధాన్యతలను కూడా పరిగణనలోకి తీసుకునే డెలివరీ మార్గాలను ఆప్టిమైజ్ చేయండి. యుపిఎస్ వంటి కంపెనీలు ఇప్పటికే ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలతో సంవత్సరానికి మిలియన్ డాలర్లను ఆదా చేస్తాయి.
అదనంగా, భౌతిక అల్మారాల్లోని IoT (ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్) సెన్సార్లు ఒక ఉత్పత్తి ముగియబోతున్నప్పుడు, స్వయంచాలకంగా పున ments స్థాపనలను ప్రేరేపిస్తాయి లేదా ఆన్‌లైన్ స్టోర్లలోని వినియోగదారులకు ప్రత్యామ్నాయాలను సూచిస్తాయి. భౌతిక మరియు డిజిటల్ దుకాణాల మధ్య ఈ ఏకీకరణ ఓమ్నిచానెల్ మోడళ్లలో కీలకం, ఇక్కడ అనువర్తనంలో ఒక ఉత్పత్తిని చూసే కస్టమర్ సమీప దుకాణంలో అందుబాటులో ఉన్నట్లు లేదా అదే రోజు ఇంట్లో దాన్ని స్వీకరించగలరని AI నిర్ధారిస్తుంది.
మోసం నిర్వహణ అనేది వ్యక్తిగతీకరణకు AI ఎలా మద్దతు ఇస్తుందో చెప్పడానికి తక్కువ స్పష్టమైన కానీ సమానంగా ముఖ్యమైన ఉదాహరణ. ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు అనుమానాస్పద ప్రవర్తనలను గుర్తించడానికి ఉపయోగించిన పరికరానికి వేలాది లావాదేవీల వేరియబుల్స్ నుండి విశ్లేషిస్తాయి.
స్వేచ్ఛా మార్కెట్, ఉదాహరణకు, విజయవంతం కాని మోసం ప్రయత్నాలతో నిరంతరం నేర్చుకునే మోడళ్లను ఉపయోగిస్తుంది, నిమిషాల వ్యవధిలో కొత్త నేర వ్యూహాలకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. ఈ రక్షణ సంస్థను రక్షించడమే కాక, కస్టమర్ అనుభవాన్ని కూడా మెరుగుపరుస్తుంది, ఇది చట్టబద్ధమైన కొనుగోళ్లను ధృవీకరించడానికి అంతరాయాలు లేదా బ్యూరోక్రాటిక్ ప్రక్రియలను ఎదుర్కోవాల్సిన అవసరం లేదు.
అంతా కాదు పువ్వులు
అయినప్పటికీ, విపరీతమైన వ్యక్తిగతీకరణ కూడా నైతిక మరియు కార్యాచరణ ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. నిజమైన -టైమ్ స్థానం లేదా ఆరోగ్య చరిత్ర (ఉదాహరణకు ce షధ రిటైల్ కేసులలో) వంటి సున్నితమైన డేటాను ఉపయోగించడం, స్పష్టమైన పారదర్శకత మరియు సమ్మతి అవసరం. బ్రెజిల్‌లో ఎల్‌జిపిడి మరియు ఐరోపాలో జిడిపిఆర్ వంటి నిబంధనలు కంపెనీలను గోప్యతతో ఆవిష్కరణలను సమతుల్యం చేయమని బలవంతం చేస్తాయి (చాలామంది “మార్గాలను” కనుగొనడానికి ప్రయత్నిస్తారు).
అదనంగా, “ఓవర్ పర్సనలైజేషన్” ప్రమాదం ఉంది, ఇక్కడ అదనపు నిర్దిష్ట సిఫార్సులు కొత్త ఉత్పత్తుల ఆవిష్కరణను విరుద్ధంగా తగ్గిస్తాయి, వారి అల్గోరిథమిక్ బబుల్ వెలుపల ఉన్న వస్తువులకు కస్టమర్ బహిర్గతం చేయడాన్ని పరిమితం చేస్తాయి. లీడీ కంపెనీలు వారి అల్గోరిథంలలో నియంత్రిత యాదృచ్ఛిక అంశాలను ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా దీనిని చుట్టుముట్టాయి, భౌతిక దుకాణం యొక్క సెరెండిపిటీని అనుకరిస్తాయి లేదా స్పాటిఫైలో సూచించిన ప్లేజాబితా ఎలా కంపోజ్ చేయబడుతుందో.
భవిష్యత్తు వైపు చూస్తే, విపరీతమైన వ్యక్తిగతీకరణ సరిహద్దులో వర్చువల్ ఉత్పత్తి ప్రయోగం కోసం ఆగ్మెంటెడ్ రియాలిటీ (ఆర్‌ఐ) వంటి సాంకేతికతలు ఉన్నాయి – అవతార్‌తో డిజిటల్‌గా రుజువు చేయడం imagine హించుకోండి, వారి ఖచ్చితమైన ప్రతిబింబించే అవతార్‌తో – లేదా వ్యక్తిగత డిమాండ్ మరియు చెల్లించడానికి సుముఖత ఆధారంగా నిజమైన -సమయ ధరలను చర్చించే AI సహాయకులు. ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ సిస్టమ్స్ డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను నేరుగా స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు లేదా స్మార్ట్ బాక్స్‌లు, జాప్యాన్ని తగ్గించడం మరియు ప్రతిస్పందనను పెంచడం వంటి పరికరాల్లో నేరుగా అనుమతిస్తుంది. అదనంగా, AI జనరేటివా ఇప్పటికే ఉత్పత్తి వివరణలు, మార్కెటింగ్ ప్రచారాలు, కస్టమర్ ఫీడ్‌బ్యాక్ స్పందనలు మరియు అనుకూల ప్యాకేజింగ్, గతంలో అసాధ్యమైన స్థాయిలకు అనుకూలీకరణను అధిగమించడానికి కూడా ఉపయోగించబడుతోంది.
అందువల్ల, విపరీతమైన వ్యక్తిగతీకరణ అనేది విలాసవంతమైనది కాదు, కానీ కస్టమర్లు ప్రత్యేకమైన వ్యక్తులుగా అర్థం చేసుకోవాలని మరియు దీనిలో పోటీ ప్రపంచ మరియు ఖచ్చితంగా కనికరంలేనిది. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, కార్యాచరణ సామర్థ్యం మరియు విశ్లేషణాత్మక లోతును ఏకం చేయడం ద్వారా, రిటైల్ ట్రాన్స్‌సెండింగ్ వాణిజ్య లావాదేవీలను ప్రత్యేకమైన నిరంతర మరియు అనుకూల సంబంధంగా మార్చడానికి అనుమతిస్తుంది. డెలివరీ డిమాండ్ నుండి కస్టమర్ తలుపు వరకు, ప్రతి గొలుసు లింక్ నేర్చుకునే, అంచనా వేసే మరియు అనుకూలీకరించే అల్గోరిథంల ద్వారా మెరుగుపరచబడుతుంది.
ఇప్పుడు సవాలు ఏమిటంటే, ఈ విప్లవం కలుపుకొని, నైతికంగా మరియు అన్నింటికంటే, మానవుడు – అన్నింటికంటే, అత్యంత అధునాతన సాంకేతిక పరిజ్ఞానం కూడా చేరుకోవటానికి ఉపయోగపడుతుంది, ప్రజలను దూరం చేయకూడదు.
ఫెర్నాండో మౌలిన్ స్పాన్సర్బ్ యొక్క భాగస్వామి, ఇది వ్యాపార పనితీరు యొక్క బోటిక్ వ్యాపారం, మరియు “ప్రకృతి ద్వారా విరామం లేనిది” అనే పుస్తకాల సహ -రచయిత, “మీరు మీ సత్యాన్ని జీవించేటప్పుడు మీరు ప్రకాశిస్తారు” మరియు “శక్తులు” (అన్నీ ఎడిటోరా జెంటె, 2024).
Source link
