راه حل اطلاعات تجاری برای بستر خرده فروشی

روند تصمیم گیری و دقت احساسات را 91 ٪ بهبود بخشید.

جزئیات کلیدی

روند تصمیم گیری و دقت احساسات را 91 ٪ بهبود بخشید.

چالش بستر خرده فروشی برق با هوش تجاری راه حل ابزار BI برای یک بستر خرده فروشی فناوری ها و ابزارها پایتون ، Scikit-Lea ، ضمنی ، Docker

مشتری

مشتری یک فروشنده برتر فناوری است که راه حل های با کیفیت بالا را برای تجارت بین المللی و خرده فروشی تدوین می کند. آنها به مشاغل کمک می کنند تا بینش های بازار را کشف کنند و مجموعه و تجزیه و تحلیل بررسی را خودکار کنند. هدف اصلی آنها کمک به خرده فروشان بهتر است محصولات خود را به بازار عرضه کرده و درآمد بیشتری کسب کند.

این شرکت برای خدمات مشاوره یادگیری ماشین با آزمایشگاه های Indata تماس گرفت. آنها برای تهیه یک راه حل مؤثر BI برای تحقیقات بازار و تجزیه و تحلیل احساسات از بررسی محصولات ، به یک کمک کمک نیاز داشتند. راه حل سفارشی باید بینش بازار و تجزیه و تحلیل روند عمیق را ارائه دهد.

چالش: بستر خرده فروشی برق با هوش تجاری

مشتری تیم آزمایشگاه Indata را برای ایجاد یک راه حل هوشمند BI برای خرده فروشی به چالش کشید. فعال کردن قابلیت تجارت الگوریتمی NLP در این سکو می تواند در هر شرایط بازار تصمیمات درستی اتخاذ کند.

چالش دیگر استفاده از پردازش زبان طبیعی برای بستر تجارت و خرده فروشی مشتری بود. آنها با استفاده از NLP در تجارت و خرده فروشی ، آنها می خواستند احساسات بازار را از طریق منابعی مانند توییتر ، فیس بوک ، اینستاگرام و مطبوعات آنلاین تخمین بزنند. الگوریتم های تجارت و خرده فروشی NLP می توانند اطلاعات را از همه این منابع ضبط و خلاصه کنند.

راه حل: ابزار BI برای بستر خرده فروشی

تیم ما کار را از تجزیه و تحلیل بهترین شیوه ها در زمینه توسعه ابزار BI ، موارد استفاده از اطلاعات تجاری در تجارت و خرده فروشی و روش تعامل کاربران با این سیستم عامل آغاز کرد. ما همچنین به ارتباطات پیشگیرانه توجه زیادی کردیم. ما رهبری می کردیم و از تماس حمایت می کردیم و ایده هایی را در مورد چگونگی استفاده از اطلاعات تجاری در صنایع تجاری و خرده فروشی به دست می آورد.

ما ابزاری ایجاد کردیم که تمام بررسی های محصول را در یک پایگاه داده ترکیب می کند که در آن یک خرده فروش می تواند تمام اطلاعات لازم را در مورد محصولات خاص ، احساسات و قیمت ها بر روی آنها پیدا کند و آن را در CSV صادر کند. قالباین ابزار جمع آوری بررسی خودکار محصول و تجزیه و تحلیل آن را فعال می کند. راه حل ما به خرده فروشان کمک می کند تا طاقچه هایی را که در آن کار می کنند بهتر درک کنند و از مشکلات جلوگیری کنند.

قدم بعدی ایجاد یک مدل قوی NLP برای تجارت و خرده فروشی بود. ما مجبور شدیم با داده های ساختار یافته و بدون ساختار کار کنیم. داده های ساختاری شامل انتشار مطبوعات ، پست های وبلاگ ، یادداشت ها و غیره است. معمولاً عظیم ، واضح و منسجم است. در مورد داده های بدون ساختار ، این کار سنگین ، ناهماهنگ ، اندازه محدود و تفسیر سخت است. این پست ها ، فیدها ، گزارش ها و ضبط ها است. برای تجزیه و تحلیل این نوع داده ها ، ما از API پردازش زبان طبیعی خود استفاده کردیم. راه حل ما تجزیه و تحلیل احساسات را فعال کرد که به خرده فروشان کمک می کند تا مصلحت ترویج این یا آن محصول را درک کنند.

نتیجه: ابزار BI برای تحقیقات خودکار بازار و تجزیه و تحلیل احساسات

ما یک راه حل اطلاعاتی تجاری قوی ایجاد کرده ایم که نیازهای تجاری مشتری را برآورده می کند و روند تصمیم گیری یک خرده فروش را تقویت می کند. ما همچنین پردازش زبان طبیعی را در بستر معاملاتی پیاده سازی کرده ایم. پشتیبانی از علوم داده ، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل توسط تیم فناوری ما ارائه شده است.

سیستم مزایای زیر را برای مشتری به ارمغان می آورد:

• تحقیقات و تجزیه و تحلیل گسترده بازار
• تحقیق و تجزیه و تحلیل رقیب
• بینش در مورد روند بازار و حرکات قیمت
• تجسم داده ها
• نکاتی برای یک فرایند تصمیم گیری سریعتر
• تبدیل اخبار و نظرات تجارت به نمره احساسات
• تجزیه و تحلیل احساسات گسترده (بررسی منفی ، مثبت ، خنثی)
• دقت احساسات 91 ٪ است

از آنجا که مشتری قصد داشت تا سکوی خود را بهتر بازاریابی کند ، آنها به بینش بیشتری در مورد چگونگی تبلیغ آن نیاز داشتند. آنها از ما خواستند که تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای فروش و بازاریابی B2B ارائه دهیم. تیم فناوری ما همچنین کار خود را برای استفاده از مزایای NLP در تجارت و خرده فروشی ادامه داد.