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La technologie IA aide les marques de commerce électronique à optimiser leurs performances pour les appareils mobiles
La technologie IA aide les marques de commerce électronique à optimiser leurs performances pour les appareils mobiles
À moins que vous ne viviez dans la partie la plus reculée du monde ou quelque part sous terre, il y a de fortes chances que vous ayez entendu parler de l'intelligence artificielle (IA). Mais comment la technologie de l’IA peut-elle aider les marques de commerce électronique à optimiser leur activité pour les appareils mobiles ?
L'intelligence artificielle devient un élément important du fonctionnement de différentes industries. La prolifération des appareils intelligents, les contrôles de sécurité, la recherche dans le secteur de la santé et l’inscription aux caisses automatiques ne sont que quelques exemples de domaines dans lesquels l’IA est mise en avant.
Le secteur du e-commerce n'est pas en reste. Les propriétaires d'entreprises de commerce électronique recherchent des moyens d'utiliser l'intelligence artificielle pour améliorer l'expérience client, augmenter les ventes et rationaliser les opérations.
Voici quelques façons dont la technologie de l'intelligence artificielle aide les marques de commerce électronique à optimiser pour les appareils mobiles
Analyse des données des consommateurs
La technologie d'intelligence artificielle permet aux marques de commerce électronique d'analyser le contenu de leurs Applications e-commerce des données consommateurs pour développer des messages marketing personnalisés et ciblés. Cependant, ces messages sont créés pour répondre aux exigences des applications mobiles.
Les marques utilisent l'intelligence artificielle pour capturer les modèles et les tendances de consommation à partir de leurs applications de commerce électronique. Ils peuvent également obtenir des informations sur les préférences des clients grâce aux applications mobiles. Cela leur permet de concevoir des applications adaptées à ces préférences.
Grâce à ces données, ils connaissent les types d'annonces et les messages ciblés à envoyer à chaque client. Ils sont également capables de déterminer le bon timing marketing pour ces messages, ce qui leur permet de générer un flux constant de trafic vers leurs applications mobiles de commerce électronique.
Automation
Les progrès technologiques ont joué un rôle important en poussant les entreprises vers l'automatisation. Aujourd’hui, les tâches qui prennent des jours peuvent être accomplies en quelques minutes. C'est à cause de l'automatisation.
Avec les nouvelles tendances telles que le dropshipping dans le secteur du commerce électronique, nous voyons des entreprises comme SparkShipping utiliser la technologie d'automatisation du dropshipping du commerce électronique. Cela nécessite une technologie d’intelligence artificielle pour identifier et mieux comprendre différents indicateurs.
Grâce à l'intelligence artificielle, les propriétaires d'entreprises de commerce électronique dropshipping peuvent identifier les besoins des clients lorsqu'ils visitent leur application mobile. Ces informations peuvent être utilisées pour afficher les produits que les clients sont les plus susceptibles d'acheter.
Recherche vocale
La recherche vocale remodèle le marketing numérique dans différents secteurs. Il existe un grand potentiel pour les marques de commerce électronique qui cherchent à utiliser l’intelligence artificielle pour activer la recherche vocale dans leurs applications de commerce électronique. Grâce à l'intelligence artificielle, les marques de commerce électronique peuvent comprendre les préférences, les instructions, les demandes et les interactions des clients.
Grâce à ces données, ils peuvent segmenter et analyser tous les utilisateurs qui visitent leur application mobile de commerce électronique. Grâce aux technologies émergentes, ils peuvent rationaliser les recherches vocales et garantir que les voix des clients sont facilement reconnues.
Une fois qu'un utilisateur récurrent s'est présenté, l'application peut immédiatement proposer les produits que cet utilisateur particulier souhaite voir. Ils (les clients) peuvent interagir avec l’application mobile sans rien taper. Tout cela grâce à la technologie de l’intelligence artificielle.
Ajoutez une touche personnelle avec un chatbot
Un chatbot peut être défini comme un programme informatique utilisé pour rationaliser les conversations entre une application de commerce électronique (ou toute autre application web) et ses clients.
Propulsées par l'intelligence artificielle, les marques de commerce électronique peuvent utiliser des chatbots pour gérer plusieurs tâches dans leur activité de commerce électronique. Par exemple, vous pouvez utiliser un chatbot pour automatiser tous les processus de commande dans votre application mobile.
En matière de service client, l'IA sait déjà tout ce qu'il y a à savoir sur les opérations de votre application. Cela signifie que ces chatbots peuvent répondre à toutes les questions d’un client. Tout cela se passe au sein de votre application sans votre intervention.
Prix dynamique
Au départ, gérer une entreprise de commerce électronique signifiait que vous deviez modifier manuellement les prix des produits en cas de besoin. Aujourd’hui, vous pouvez utiliser l’IA pour modifier automatiquement ces prix, plutôt que de les maintenir fixes.
Lorsque les clients visitent votre application mobile de e-commerce, ils s'attendent à des prix raisonnables en fonction du marché. Si vous décidez de le faire manuellement, vous perdrez beaucoup de temps et les risques d'erreurs seront très élevés.
En plus de la tarification dynamique, la technologie de l'IA peut être utilisée pour identifier les consommateurs qui ont besoin de remises avant de se convertir. De cette façon, vous vous assurerez que la réduction de prix s’applique uniquement aux clients qui effectueront un achat.
L'intelligence artificielle transformera toutes les autres industries dans les années à venir. Comme vous pouvez le voir ci-dessus, les marques de commerce électronique peuvent utiliser cette technologie pour optimiser leurs opérations mobiles.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
