Peranti teknologi
AI
Teknologi AI membantu jenama e-dagang mengoptimumkan untuk peranti mudah alih
Teknologi AI membantu jenama e-dagang mengoptimumkan untuk peranti mudah alih
Melainkan anda tinggal di bahagian paling terpencil di dunia atau di suatu tempat di bawah tanah, ada kemungkinan besar anda pernah mendengar tentang Kepintaran Buatan (AI). Tetapi bagaimanakah teknologi AI boleh membantu jenama e-dagang mengoptimumkan untuk peranti mudah alih?
Kecerdasan buatan menjadi bahagian penting dalam cara industri yang berbeza beroperasi. Percambahan peranti pintar, pemeriksaan keselamatan, penyelidikan dalam industri penjagaan kesihatan dan pendaftaran keluar sendiri hanyalah beberapa contoh bidang yang AI diserlahkan.
Industri e-dagang tidak ketinggalan. Pemilik perniagaan e-dagang sedang mencari cara untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, meningkatkan jualan dan menyelaraskan operasi.
Berikut ialah beberapa cara teknologi kecerdasan buatan boleh membantu jenama e-dagang mengoptimumkan untuk peranti mudah alih
Analisis Data Pengguna
Teknologi Kepintaran Buatan membolehkan jenama e-dagang membangunkan mesej pemasaran yang diperibadikan dan disasarkan dengan menganalisis data pengguna dalam aplikasi e-dagang. Walau bagaimanapun, mesej ini dicipta untuk memenuhi keperluan aplikasi mudah alih.
Jenama menggunakan kecerdasan buatan untuk memperoleh corak dan trend pengguna daripada aplikasi e-dagang mereka. Mereka juga boleh mendapatkan cerapan tentang pilihan pelanggan melalui apl mudah alih. Ini membolehkan mereka mereka bentuk aplikasi untuk memadankan pilihan ini.
Dengan data ini, mereka mengetahui jenis iklan dan mesej yang disasarkan untuk dihantar kepada setiap pelanggan. Mereka juga dapat menentukan masa pemasaran yang sesuai untuk mesej sedemikian, membolehkan mereka memacu aliran trafik yang stabil ke apl mudah alih e-dagang mereka.
Automasi
Kemajuan teknologi telah memainkan peranan penting dalam memacu perniagaan ke arah automasi. Hari ini, tugasan yang mengambil masa berhari-hari boleh diselesaikan dalam beberapa minit. Ini kerana automasi.
Dengan trend baharu dalam industri e-dagang seperti jualan langsung, kami melihat syarikat seperti SparkShipping menggunakan teknologi automasi jualan langsung e-dagang. Ini memerlukan teknologi kecerdasan buatan untuk mengenal pasti dan mendapatkan cerapan tentang penunjuk yang berbeza.
Menggunakan kecerdasan buatan, pemilik perniagaan dropshipping e-dagang boleh mengenal pasti keperluan pelanggan apabila mereka melawat apl mudah alih mereka. Maklumat ini boleh digunakan untuk memaparkan produk yang paling mungkin dibeli oleh pelanggan.
Carian Suara
Carian suara sedang membentuk semula pemasaran digital dalam industri yang berbeza. Terdapat banyak potensi untuk jenama e-dagang yang ingin menggunakan kecerdasan buatan untuk membolehkan carian suara dalam aplikasi e-dagang mereka. Menggunakan kecerdasan buatan, jenama e-dagang boleh memahami pilihan pelanggan, arahan, permintaan, pertanyaan dan interaksi.
Menggunakan data ini, mereka boleh membahagikan dan menganalisis semua pengguna yang melawati apl mudah alih e-dagang mereka. Menggunakan teknologi baru muncul, mereka boleh menyelaraskan carian suara dan memastikan suara pelanggan mudah dikenali.
Selepas pengguna kembali memperkenalkan diri mereka, apl boleh membawa produk yang pengguna tertentu mahu lihat dengan serta-merta. Mereka (pelanggan) boleh berinteraksi dengan aplikasi mudah alih tanpa menaip apa-apa. Semua ini berkat teknologi kecerdasan buatan.
Tambahkan sentuhan peribadi dengan chatbot
Chatbot boleh ditakrifkan sebagai program komputer yang digunakan untuk memudahkan interaksi antara aplikasi e-dagang (atau mana-mana aplikasi web lain) dan Perbualan antara pelanggan.
Dikuasakan oleh kecerdasan buatan, jenama e-dagang boleh menggunakan chatbots untuk mengendalikan pelbagai tugas dalam perniagaan e-dagang mereka. Contohnya, anda boleh menggunakan chatbot untuk mengautomasikan semua proses pesanan dalam apl mudah alih anda.
Mengenai perkhidmatan pelanggan, AI sudah mengetahui segala-galanya yang perlu diketahui tentang operasi apl anda. Ini bermakna chatbots ini boleh menjawab sebarang soalan pelanggan. Semua ini berlaku dalam permohonan anda tanpa campur tangan anda.
Harga Dinamik
Pada mulanya, menjalankan perniagaan e-dagang bermakna anda perlu menukar harga produk secara manual apabila diperlukan. Hari ini, anda boleh menggunakan AI untuk menukar harga ini secara automatik, dan bukannya memastikannya tetap.
Apabila pelanggan melawati apl mudah alih e-dagang anda, mereka menjangkakan harga yang berpatutan berdasarkan pasaran. Jika anda memutuskan untuk melakukan ini secara manual, anda akan membuang banyak masa dan kemungkinan ralat akan menjadi sangat tinggi.
Selain harga dinamik, teknologi AI boleh digunakan untuk mengenal pasti pengguna yang memerlukan diskaun sebelum mereka menukar. Dengan cara ini, anda akan memastikan bahawa pengurangan harga hanya terpakai kepada pelanggan yang akan membuat pembelian.
Kecerdasan buatan akan mengubah setiap industri lain pada tahun-tahun akan datang. Seperti yang anda lihat di atas, jenama e-dagang boleh menggunakan teknologi ini untuk mengoptimumkan operasi mudah alih mereka.
Atas ialah kandungan terperinci Teknologi AI membantu jenama e-dagang mengoptimumkan untuk peranti mudah alih. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1378
52
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
