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KI-Technologie hilft E-Commerce-Marken bei der Optimierung für mobile Geräte
KI-Technologie hilft E-Commerce-Marken bei der Optimierung für mobile Geräte
Wenn Sie nicht im entlegensten Teil der Welt oder irgendwo unter der Erde leben, besteht eine gute Chance, dass Sie schon einmal von künstlicher Intelligenz (KI) gehört haben. Aber wie kann KI-Technologie E-Commerce-Marken bei der Optimierung für mobile Geräte unterstützen?
Künstliche Intelligenz wird zu einem wichtigen Bestandteil der Funktionsweise verschiedener Branchen. Die Verbreitung intelligenter Geräte, Sicherheitskontrollen, Forschung im Gesundheitswesen und die Registrierung an Selbstbedienungskassen sind nur einige Beispiele für Bereiche, in denen KI im Vordergrund steht.
Die E-Commerce-Branche bleibt nicht zurück. Inhaber von E-Commerce-Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, künstliche Intelligenz zu nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, den Umsatz zu steigern und Abläufe zu rationalisieren.
Hier sind einige Möglichkeiten, wie die Technologie der künstlichen Intelligenz E-Commerce-Marken bei der Optimierung für mobile Geräte unterstützt E-Commerce-Anwendungen von Verbraucherdaten zur Entwicklung personalisierter und zielgerichteter Marketingbotschaften. Diese Nachrichten werden jedoch entsprechend den Anforderungen mobiler Anwendungen erstellt.
Marken nutzen künstliche Intelligenz, um Verbrauchermuster und -trends aus ihren E-Commerce-Anwendungen zu erfassen. Sie können auch über mobile Apps Erkenntnisse über Kundenpräferenzen gewinnen. Dadurch können sie Anwendungen entwerfen, die diesen Präferenzen entsprechen.
Anhand dieser Daten wissen sie, welche Arten von Anzeigen und gezielten Nachrichten sie an jeden Kunden senden müssen. Sie sind auch in der Lage, das richtige Marketing-Timing für solche Nachrichten zu bestimmen und so einen stetigen Traffic-Strom in ihre mobilen E-Commerce-Apps zu leiten.
Automatisierung
Technologische Fortschritte haben eine wichtige Rolle dabei gespielt, Unternehmen in Richtung Automatisierung zu treiben. Heutzutage können Aufgaben, die Tage dauern, in wenigen Minuten erledigt werden. Das liegt an der Automatisierung.
Mit neuen Trends wie Dropshipping in der E-Commerce-Branche sehen wir, dass Unternehmen wie SparkShipping E-Commerce-Dropshipping-Automatisierungstechnologie nutzen. Dies erfordert künstliche Intelligenz, um verschiedene Indikatoren zu identifizieren und Erkenntnisse darüber zu gewinnen.
Mithilfe künstlicher Intelligenz können E-Commerce-Dropshipping-Geschäftsinhaber die Bedürfnisse ihrer Kunden erkennen, wenn diese ihre mobile App besuchen. Diese Informationen können verwendet werden, um die Produkte anzuzeigen, die Kunden am wahrscheinlichsten kaufen.
Sprachsuche
Die Sprachsuche verändert das digitale Marketing in verschiedenen Branchen. Es gibt großes Potenzial für E-Commerce-Marken, die künstliche Intelligenz nutzen möchten, um die Sprachsuche in ihren E-Commerce-Apps zu ermöglichen. Mithilfe künstlicher Intelligenz können E-Commerce-Marken Kundenpräferenzen, Anweisungen, Wünsche, Anfragen und Interaktionen verstehen.
Anhand dieser Daten können sie alle Benutzer segmentieren und analysieren, die ihre mobile E-Commerce-App besuchen. Mithilfe neuer Technologien können sie die Sprachsuche optimieren und sicherstellen, dass die Stimmen der Kunden leicht erkannt werden.
Nachdem sich ein wiederkehrender Benutzer vorgestellt hat, kann die App sofort die Produkte bereitstellen, die der jeweilige Benutzer sehen möchte. Sie (Kunden) können mit der mobilen App interagieren, ohne etwas einzugeben. All dies ist der Technologie der künstlichen Intelligenz zu verdanken.
Fügen Sie mit einem Chatbot eine persönliche Note hinzu
Ein Chatbot kann als ein Computerprogramm definiert werden, das zur Optimierung von Gesprächen zwischen einer E-Commerce-Anwendung (oder einer anderen Webanwendung) und ihren Kunden verwendet wird.
Dank künstlicher Intelligenz können E-Commerce-Marken Chatbots nutzen, um mehrere Aufgaben in ihrem E-Commerce-Geschäft zu erledigen. Mit einem Chatbot können Sie beispielsweise alle Bestellvorgänge in Ihrer mobilen App automatisieren.
Wenn es um den Kundenservice geht, weiß die KI bereits alles über Ihren Anwendungsbetrieb. Das bedeutet, dass diese Chatbots alle Fragen der Kunden beantworten können. All dies geschieht innerhalb Ihrer Anwendung ohne Ihr Zutun.
Dynamische Preisgestaltung
Anfangs bedeutete der Betrieb eines E-Commerce-Unternehmens, dass man die Produktpreise bei Bedarf manuell ändern musste. Heutzutage können Sie KI nutzen, um diese Preise automatisch zu ändern, anstatt sie festzuhalten.
Wenn Kunden Ihre mobile E-Commerce-App besuchen, erwarten sie marktgerechte Preise. Wenn Sie sich dafür entscheiden, dies manuell zu tun, verschwenden Sie viel Zeit und die Fehlerwahrscheinlichkeit ist sehr hoch.
Zusätzlich zur dynamischen Preisgestaltung können KI-Technologien eingesetzt werden, um Verbraucher zu identifizieren, die Rabatte benötigen, bevor sie konvertieren. So stellen Sie sicher, dass der Preisnachlass nur für kaufwillige Kunden gilt.
Künstliche Intelligenz wird in den kommenden Jahren alle anderen Branchen verändern. Wie Sie oben sehen können, können E-Commerce-Marken diese Technologie nutzen, um ihre mobilen Abläufe zu optimieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI-Technologie hilft E-Commerce-Marken bei der Optimierung für mobile Geräte. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
