بناء نموذج سلوكي للمستهلك باستخدام أدوات التعلم الآلي لتحسين مسارات التحويل في صناعة التجارة الإلكترونية.
أحد المجالات التي يمكن أن يحدث فيها الاستخدام السليم لبياناتك فرقًا كبيرًا في تحسين أداء الأعمال هو قطاع التجارة الإلكترونية. قبل بضع سنوات، كان يتم تحليل الموضوع المتعلق بتوليد حركة المرور على موقع التجارة الالكترونية، بغض النظر عن الإجراء
الذي يتخذه المستخدم على الموقع. من الملاحظ منذ عدة سنوات القيام بتضمين هذه الأنشطة من قبل الكيانات المتخصصة في ما يسمى بـ ” تحسين رحلة العميل”. يتميز هذا النهج الجديد بالشمولية. النهج الشامل لا يحسن النتائج فقط من خلال
مطابقة أفضل للموارد لكل مستخدم، ولكنها تتيح أيضًا تحديد التغييرات التي تحدث في السوق بشكل أفضل وأسرع (على سبيل المثال: أسباب انخفاض المبيعات وظهور حركة مرور وهمية تم إنشاؤها بواسطة برامج الروبوت).
تعد عملية تحسين مسار تحويل العميل على المستوى الفردي إحدى أكبر التحديات التي تواجه صناعة التجارة الإلكترونية. باستخدام التحليلات المتطورة القائمة على القرارات الشخصية، فإننا نجيب على 4 أسئلة أساسية وضرورية لتحسين مسار التحويل:
من؟ (تعريف المستخدم المعين)
– ماذا؟ (عرض، منتجات، تواصل مع العميل، محتوى)
– متى؟ (وقت الاتصال بالعميل)
– أين؟ (اختيار مصادر المرور وقنوات الاتصال)
على الرغم من التطور الديناميكي للتكنولوجيا، لا يزال يتم اتخاذ العديد من القرارات في هذه العملية من قبل الخبراء في هذا المجال. الحدس البشري هو بطبيعة الحال منحاز، لذلك غالبًا ما يستخدم المسوقون طريقة تنفيذ ما يسمى باختبارات أ / ب لتقييم العناصر الفردية لرحلة العميل.
هذه الطريقة لديها العديد من العيوب، بما في ذلك في اختبار أ / ب محدد، يتم التحقق من تأثير سمة واحدة محددة (يختارها الخبير). ومع ذلك، يتم تجاهل إمكانية ترابط الكثير من الميزات فيما بينها (مثل التأثير المشترك للخلفية والكلمات المستخدمة في الرسالة) بالإضافة إلى أن العملية اليدوية تقتصر على الميزات والشرائح المحددة على وجه التحديد. التحدي للمشروع هو معالجة هذه المشكلة.
Enzode هي شركة بولندية للتجارة الإلكترونية والبيانات الضخمة.
Projekt dotyczy stworzenie pierwszego na świecie systemu do automatycznego zarządzania ścieżką konwersji użytkownika na klienta w obszarze reklamy elektronicznej.
يتعلق المشروع بإنشاء أول نظام أوتوماتيكي في العالم لإدارة مسار التحويل من مستخدم إلى عميل في مجال الإعلان الإلكتروني. النظام وبالإضافة إلى الدرجة العالية من الأتمتة فيه، سيتميز بتغطيته لمسار التحويل بالكامل، أي من عرض الإعلان، مرورا بسلوك المستخدم على موقع التجارة الإلكترونية وصولا إلى الإجراءات بعد مغادرة الموقع.
النهج المستخدم سيسمح أيضًا fإضفاء الطابع الشخصي العميق على الرسالة حسب ملف تعريف المستخدم. تأثير الخوارزميات للقرارات المتخذة سيكون أفضل من القرارات التي يتخذها الخبراء في هذا المجال.
المشروع في طور الاختبار. تدير الخوارزمية بالفعل بشكل مستقل تقسيم المسار لأجزاء من الحملة.
النتائج أفضل أو بذات الجودة للنتائج التي يحصل عليها الناس.
MIM Solutions was launched as a spin-off of the University of Warsaw’s Algorithms Group, directed by prof. Piotr Sankowski. The company has brought together experts passionate about solving practical algorithmic problems efficiently, and this has finally evolved towards machine learning. Although MIM Solutions is not a part of the university now, we are still in tight cooperation.
MIM Solutions specialises in hard tasks. We are proficient in providing effective solutions, especially when standard methods have failed. However, for the most common problems we specialise in, we offer a set of generic services ready to swiftly deploy in any environment.
MIM Solutions is a company registered in the National Court Register kept by the District Court for the City of Warsaw, 13th Commercial Division of the National Court. Register. KRS: 0000581404, NIP: PL5213710082.
