یادگیری ماشین آمازون (Machine Learning) برای فروشنده ها
به عنوان فروشنده FBA ، ما همیشه دنبال راه هایی هستیم که درآمد و بهره وری خود را افزایش دهیم. ما می خواهیم کسب و کار خود را گسترش دهیم ولی نه به قیمت صرف بیش از حد زمان برای نظارت دائم و تنظیمات بی پایان. برای دست یابی به این کار به ظاهر نشدنی و غیرممکن، یادگیری ماشین آمازون Amazon راه حل های امیدوار کننده ای را پیش روی ما می گذارد.
تصور کنید که اگر این امکان وجود داشت که به جای بهره گیری از ذهن خودتان برای اداره کار از نوعی هوش مصنوعی استفاده کرد، عالی نبود؟
می توانید بسیاری از اطلاعات مثل رفتار خریداران، موجودی محصول، سفارشات و میزان فروش را وارد کنید. این هوش مصنوعی الگوها و ترندها را پیدا می کند و تغییراتی را که می تواند کسب و کار شما را رونق دهد، پیشنهاد می دهد.
یادگیری ماشین همچنین باعث تجزیه و تحلیل های پیشگویانه ای هم می شود. اطلاعات مختلف در مورد تجارت و نحوه رفتار مشتری ها داده شده تا نیازهای آینده را پیش بینی کند. با بهره گیری از یادگیری ماشین آمازون می توانید در راستای بهبود عملکرد تغییراتی را انجام دهید و بدون خسته کردن خودتان جلوتر از بقیه حرکت کنید.
می خواهیم نکات پایه ای در مورد یادگیری ماشین آمازون ، نحوه استفاده از آن و اینکه چگونه می از آن برای گسترش تجارت FBA استفاده کنید، بیان می کنیم.
برای آشنایی بیشتر با مفهوم FBA، به شما پیشنهاد می‌دهیم که مقاله‌ی زیر را مطالعه کنید:
تعریف ساده یادگیری ماشین چیست؟
خوشبختانه نیازی نیست که یک نابغه یا سازنده نرم افزار باشید تا مفهوم یادگیری ماشین را متوجه شوید.
یادگیری ماشینی استفاده از الگوریتم های خودآموز برای رسیدن به بینشی قابل اجراست.
نکته فوق العاده در مورد این روش این است که نیازی به برنامه نویسی تابع ضوابط نیست. یعنی می تواند الگوهای جدید را در جایی که برای آن برنامه ریزی نشده بیابید و استفاده کنید.
چرا آموزشی ماشینی مورد توجه قرار گرفته است؟
تمام صنایع در سراسر جهان، نه فقط در حوزه تجارت الکترونیک، حجم عظیمی از داده ها را جمع آوری می کنند. پردازش کامپیوتری قوی تر و ارزان تر شده و در کنار آن ضبط و انبار اطلاعات ارزان تر شده است. شرکت ها همیشه در حال بازیافت اطلاعات هستند تا مشتری ها و بازار را بهتر بشناسند.
جمع آوری و ذخیره اطلاعات مشکلی نیست ولی پردازش آن برای رسیدن به بینش و دید تجاری سخت است. با یادگیری ماشین آمازون ، دیتا به الگوریتم ها داده شده و ترندها و الگوها شناسایی می شوند. در حقیقت هر چه اطلاعات بیشتری جمع آوری کنید، جواب بهتری می گیرید.
یادگیری ماشین می تواند داده های بسیار پیچیده را آنالیز کرده و نتایج سریع و قابل اجرا بدهد. علاوه بر آن، به وسیله آن می توان تصمیمات بسیار مهم و سرنوشت ساز در لحظه و بدون دخالت انسان گرفته شود.
وقتی که حجم و نوع داده ها افزایش می یابد، یادگیری ماشین سریع سازگار شده تا از آنها در قالب ساخت مدل اتوماتیک بهره ببرد.
همه اینها و بیشتر توسط انواع روش ها قابل دسترسی هستند که در قسمت زیر توضیح می دهیم.
یادگیری ماشین چطور کار می کند
راه های زیاد و مختلفی وجود دارد که این سیستم های یادگیری ماشین بر اساس نوع کاربرد قابل اجرا هستند. در این قسمت خلاصه ای از مهم ترین تکنیک ها که در حال حاضر مورد استفاده هستند، می بینید.
- Regression برای پیش بینی اعداد در محاسبه های پیشرفته قیمت گذاری استفاده می شود. در حقیقت الگوریتم های Regression چیزی است که به ابزار قیمت گذاری Profit Peak قدرت می دهد.
- Classification که تکنیک یادگیری ماشین سوپروایز شده ای است که اعداد را در کلاس های مختلف طبق مشخصه هایی شناسایی می کند. به عنوان مثال، وقتی سیستم بتواند اعداد و ترندهای خاصی را شناسایی کند، بقیه را هم تشخیص می دهد. این سیستم می تواند خریدارانی که زیاد خرید می کنند و کلاهبرداران را تشخیص دهد.
- Clustering یک سیستم یادگیری ماشین بدون نظارت است که شباهت های بین گروه ها و آیتم ها را تشخیص می دهد و کلاس خاصی را می یابد. این سیستم می تواند مشخصه های خاص و گروه های انبوهی را بدون آن که برای سیستم تعریف شده باشد، تشخیص دهد. این سیستم بیشتر برای تقسیم بندی مشتری ها استفاده می شود.
- Anomaly Detection که به جای گشتن به دنبال شباهت ها، تفاوت ها را پیدا می کند. این سیستم در کوهی از اطلاعات، فعالیت های غیرطبیعی را پیدا می کند. بیشتر اوقات از این سیستم برای پیدا کردن فعالیت های کلاهبرداران استفاده می شود.
- Association Rules که برای تشخیص افراد “علاقه مند” را به کار می رود. این سیستم معمولا برای پیشنهاد و توصیه هایی مثل ” ممکن است به این جنس هم علاقه داشته باشید” در تجارت بین المللی به کار می رود. این سیستم می تواند روابط و قوانینی تعیین کند مثلا افرادی که چاقوی آشپزخانه می خرند، برای خرید ابزار دیگر آشپزخانه هم علاقه نشان می دهند. وقتی که سبد خرید این افراد شروع به پر شدن می کند، این سیستم می تواند آیتم های مشابه با کالاهایی که مشتریان خرید کردند را پیشنهاد دهد.
- Time Series Analysis روشی برای آنالیز اطلاعات در طول زمان است. سیستمی برای پیش بینی و پیش گویی اطلاعات با تکیه بر اطلاعات قدیمی.
- Artificial Neural Networks مفهومی که از روی شبکه نورون های سیستم عصبی انسان ساخته شده است. این سیستم به ماشین اجازه حل مشکلات و یادگیری طبق پروسه ای شبیه به انسان ها استفاده کند. شبکه های بزرگ و پیچیده ای می تواند برای حل مشکلات پیچیده ساخته شود. این سیستم می تواند برای سخنرانی، اشیاء، شناسایی تصاویر، زبانها و احساسات استفاده شود.
کمی از توانایی های یادگیری ماشین متحیر یا مبهوت شده اید؟ خوب، به احتمال زیاد فعالیت های روزانه شما توسط همین سیستم اندازه گیری و ثبت می شوند.
یادگیری ماشین به طور بسیار گسترده و روزافزونی برای کاربردهای فراوانی در حال استفاده هستند.
کاربردهای روزمره یادگیری ماشین
شرکت های بزرگ و کوچک در حال حاضر برای رشد و امنیت تجارت خود از یادگیری ماشین استفاده می کنند. کاربردهای آن از شناسایی فرصت های پس انداز تا شناسایی فعالیت های کلاهبردارانه استفاده می شود.
در این قسمت فعالیت های روزانه که با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین انجام می شوند می بینید:
- نتایج موتورهای جستجو
- تبلیغات در وبسایت ها و تلفن های همراه
- تشخیص کلاهبرداری
- تقسیم بندی مشتری ها
- درخواست های وام
- پیش بینی مشکلات قطعات دستگاه های خاص
- شناسایی عکس ها و الگوها
- سیستم اسپم در ایمیل
- مدل های قیمت گذاری دینامیک
در پایان، یادگیری ماشین برای فروشنده های آمازون چه کار می کند؟ می خواهیم نگاهی به این مورد که این سیستم چطور برای فروشنده های FBA قابل استفاده است و چطور بیشتر از آن استفاده کرد.
فواید یادگیری ماشین آمازون برای فروشنده ها
اگر تا این لحظه متوجه نشده اید، پلتفرم آمازون کاملا درگیر سیستم یادگیری ماشین است. الگوریتم هایی که شرح دادیم نیروی پیشبرنده بسیاری از سیستم های داخلی آمازون محسوب می شوند. از سیستم های رنکینگ محصول و محصولات پیشنهادی تا مراکز فرستادن محصول و مدیریت موجودی محصولات این الگوریتم های یادگیری ماشین به کار همه این تسک ها می آیند.
در حالی که یادگیری ماشین هنوز برای ساخت، لانچ محصول و مدیریت تمام قسمت های کسب و کار قابل استفاده نیست، می تواند بینش منحصر به فردی برای بهینه سازی و گسترش قسمت های مختلف کسب و کار ارائه دهد.
در قسمت سلر سنترال، ما هم اکنون تحلیل های پیش گویانه ای که با یادگیری ماشین پشتیبانی می شود در اختیار داریم. برای آنهایی که بیشتر نیاز دارند، نرم افزار های مجزا می توانند از این سیستم بهره بیشتری ببرند. اگر در پلتفرم خود کار فروش را انجام می دهید، دیتا و فرصت های بیشتری در دسترس خواهد بود.
وقت آن رسیده که تصمیماتی بر پایه اطلاعات توسط یادگیری ماشین برای فروشنده های آمازون بگیریم. بیایید ببینیم چه امکاناتی در دسترس است:
استراتژی قیمت گذاری ایده آل
قیمت محصول می تواند چیز بی ثباتی در آمازون باشد. شما قیمت رقبا را دارید، با تصور خریداران از کیفیت روبرو هستید، عرضه و تقاضا را دارید و فاکتورهای مختلف دیگری که به حساب می آیند. در نتیجه نقطه بالانسی وجود دارد که می توانید حداکثر سود را داشته باشید بدون این که رنک یا سرعت فروش را از دست دهید.
پیداکردن آن نقطه ایده آل قیمت برای هر محصول وقتی به صورت دستی انجام شود، پروسه ای طولانی خواهد بود. پس چرا به الگوریتم های regression برای پیدا کردن آن با توجه به دیتا اتکا نکنیم؟ و این دقیقا کاری است که Profit Peak انجام می دهد.
سادگی آن در حد روشن کردن آن، اجرای آن در طول زمان و بهینه سازی قیمت به صورت خودکار است.
توصیه های محصول
آمازون در حال حاضر سیستم پیشنهاد محصول را به خوبی انجام می دهد. الگوریتم های یادگیری ماشین آنها و تحلیل های پیش گویانه آنها به حجم عظیمی از اطلاعات فروشنده ها دسترسی دارند و در نتیجه محصولات پیشنهادی آنها می تواند به شدت دقیق باشد.
وقتی که فروشنده ها در گروه های خاص دسته بندی می شوند تا پیشنهاد های مربوط ارائه کنند، این سیستم در طول زمان باهوش تر می شود. الگوریتم های آمازون عادت های خرید و علایق مربوط را شناسایی می کند تا پیشنهاد های دقیق تری در مورد انتخاب محصول پرسود برای آمازون را در طول زمان بدهد.
در مقاله‌ای که در ادامه می‌آید به توصیه‌هایی مهم برای انتخاب محصول پرداخته‌ایم:
در حقیقت، آمازون برای هر صفحه تا هشت الگوریتم مختلف را استفاده می کند.
ما فروشنده های FBA برای بهره مند شدن از این سیستم لازم نیست کاری انجام دهیم، به غیر از این که صرفا محصول خود را در آمازون به فروش برسانیم و اجازه دهیم که الگوریتم های یادگیری ماشین قدرتمند آنها محصولات شما را پیشنهاد کرده و فروش را بالا ببرد.
عملکرد فروش
می خواهید محصول جدیدی را در آینده لانچ کنید؟ البته که نمی خواهید با چشم بسته این کار را انجام دهید.
حتما می خواهید اطمینان کافی داشته باشید که تقاضای کافی برای محصولی که شما انتخاب می کنید هست تا سرمایه گذاری شما موفقیت آمیز باشد. در غیر این صورت شما زمان و سرمایه خود را روی محصولات به درد نخور تلف می کنید. خرج این فرصت ها زیاد است، پس نمی خواهید صرفا با حدس وارد عمل شوید.
ولی چطور می توانید اطلاعات مربوط به محصولاتی که هنوز نفروخته اید به دست بیاورید؟ شما تحلیل های پیش گویانه ای بر پایه یادگیری ماشین در زمینه فروش، رقبا، نظر کاربران و ترافیک بازدید کننده ها می خواهید. در آن صورت می توانید اعتماد بیشتری نسبت به محصولی که می خواهید لانچ کنید داشته باشید.
Jungle Scout شیوه فوق العاده تحقیق مبتنی بر اطلاعات را فراهم می کند که دقیقا کاری که گفتیم و شما نیاز دارید انجام می دهد. پیدا کردن بازارهای پرمنفعت و افزایش شهرت و شناخت محصول نزد خریداران بهترین راه برای صرفه جویی در زمان و پیشرفت کسب و کار شماست.
جمع بندی نهایی
یادگیری ماشین آمازون برای فروشنده های آمازون هم اکنون در حال استفاده است، و پتانسیل آن تازه در حال شناسایی است. در آینده اطلاعات بیشتری جمع آوری و آنالیز می شوند که توانایی های پیش گویانه بیشتری دارند. این فرصت مناسبی برای ایجاد تغییرات بهینه سازی در کسب و کار شماست.
این روزها، به نظر می رسد که مغز انسان محدودیتی برای رشد کسب و کار به وجود آورده است. پس به نظر وقت آن رسیده که الگوریتم های ماشینی در جمع آوری داده ها و خلق فرصت های جدید به ما کمک کنند.
