Handel
Use cases: Machine Learning Solutions
Da die Anzahl der E-Commerce-Plattformen (Online-Handel) wächst, wird das Feld zunehmend wettbewerbsintensiver. Die Kundenzufriedenheit hängt von zahlreichen Faktoren ab, wie zum Beispiel Preisen, Kundenservice oder der Sicherheit ihrer Transaktionen. Methoden des maschinellen Lernens können durch die Analyse historischer Muster von Preisen, Kundenverhalten und mehr eine optimale Einkaufserfahrung schaffen. Sie können auch dazu beitragen, langwierige Prozesse zu beschleunigen und ein robusteres Sicherheitssystem aufzubauen.
Automatisches Taggen und Klassifizieren von Artikeln aus Text- oder Bilddaten
Ein Produktkatalog mit einer umfassenden Beschreibung oder einem Filtersystem verbessert die Kundenerfahrung. Während das manuelle Ausfüllen von Katalogen zeitaufwendig und monoton ist, kann die Automatisierung es beschleunigen und umfassender gestalten. Methoden der Computer Vision können Produktbilder automatisch taggen und klassifizieren, während Werkzeuge zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) wichtige Informationen in Produktbeschreibungen herausfiltern können.
Vorhersage der Produktnachfrage und Optimierung der Preisgestaltung
Der Preis ist erwartungsgemäß der wichtigste Entscheidungsfaktor für die Wahl eines Kunden. Eine genaue Prognose der Nachfrage ist wichtig für die Optimierung der Preisgestaltung sowie des Bestands- und Lieferkettenmanagements. Lösungen auf Basis von maschinellem Lernen können in diesen Bereichen helfen, indem sie Muster von Angebot und Nachfrage sowie Preisen und Einkäufen oder verlassenen Warenkörben erlernen.
Identifizierung von betrügerischen Produkten, Lieferanten oder Kunden
Ein zur Anomalieerkennung trainiertes Machine-Learning-Modell kann komplexe Muster erlernen, indem es historische Daten über das Verhalten von Produkten, Lieferanten oder Kunden verwendet, und feststellen, welche aktuellen Ereignisse von diesen Mustern abweichen. Auch wenn sich betrügerisches Verhalten im Laufe der Zeit ändert, kann das System sich auf dem neuesten Stand halten, indem es jedes neue Muster, das es erlernt, einbezieht. Die Modelle sind präzise genug, um auch die Anzahl der Falsch-Positiv-Meldungen zu reduzieren.
