Wie man maschinelles Lernen in der Marktplatzentwicklung einsetzt

Wussten Sie, dass 52 % der Nutzer wahrscheinlich den Dienst wechseln würden, wenn sie nicht persönlich angesprochen werden?

Aus diesem Grund müssen moderne Unternehmen ihre Dienste so weit wie möglich personalisieren. Glücklicherweise bieten moderne Web-Lösungen wie maschinelles Lernen viele Personalisierungsoptionen.

Das maschinelle Lernen hat einen langen Weg hinter sich. Es ist nicht mehr nur eine Idee für einen Science-Fiction-Roman: Es ist heute Realität in unserer Welt. Es gibt keine Branche, in der künstliche Intelligenz nicht die Effizienz von Geschäftsprozessen optimieren kann.

Das Gleiche gilt für das Marktplatzgeschäft. Sie sind erst vor kurzem aufgetaucht und haben sich aufgrund ihrer Bequemlichkeit und Universalität schnell durchgesetzt. Fast jedes Offline-Geschäft kann über Marktplatzplattformen digitalisiert werden.

Die Idee, den Marktplatz für maschinelles Lernen mit Algorithmen für maschinelles Lernen und ML-Techniken zu verstärken, ist nicht neu. Sie ist weit verbreitet und wird auch von großen Unternehmen wie Amazon, Airbnb und Etsy genutzt.

WARUM und WIE genau kann man also maschinelles Lernen in der Marktplatzentwicklung einsetzen? Schauen wir uns diese Fragen einmal genauer an.

Wie man maschinelles Lernen in der Marktplatzentwicklung einsetzt

1. Vorhersage der Produktpräferenzen

Die Personalisierung von Suchergebnissen, die zu Empfehlungen für die Nutzer führt, ist eine der häufigsten Möglichkeiten, maschinelles Lernen auf einem Marktplatz anzuwenden.

Es beginnt mit einer Analyse verschiedener Aspekte des Nutzerverhaltens. Dann können Algorithmen der künstlichen Intelligenz Waren und Dienstleistungen empfehlen, die die Nutzer wahrscheinlich kaufen werden.

Der Algorithmus des maschinellen Lernens kann zur Verbesserung der Nutzererfahrung beitragen. Dies ist durch die Analyse der folgenden Daten möglich:

• Persönliches Profil (z. B. Standort und Interessen)
• Suchverlauf (z. B. frühere Suchergebnisse und angewandte Filter)
• Klicks (z. B. welche Artikel angesehen wurden und welche in den Warenkorb gelegt wurden)
• Kaufhistorie.
• Verhalten ähnlicher Nutzer (z. B. aus demselben Ort oder mit ähnlichen Interessen).
• Die beliebtesten Artikel aus dieser Kategorie

Je aktiver der Nutzer die Plattform nutzt (d. h. nach Artikeln oder Dienstleistungen sucht, Artikel in den Einkaufswagen legt, Artikel kauft), desto genauere Informationen liegen dem System vor. Und desto mehr relevante Optionen wird es dem Nutzer anbieten.

2. Preisanpassungen

Bei der Festlegung von Preisen für Waren oder Dienstleistungen steht der Verkäufer vor zwei Herausforderungen:

• Den richtigen Preis festlegen
• Anpassung des Preises an Marktveränderungen

Wie legt man den richtigen Preis fest? Diese Frage ist besonders wichtig. Vor allem für diejenigen, die einzigartige Artikel wie handgefertigte Produkte oder wertvolle Waren verkaufen.

Sind Sie im Einzelhandel tätig oder bieten Sie beliebte Dienstleistungen wie Reinigung oder Taxi an? Dann reicht es vielleicht aus, die Angebote der Wettbewerber zu studieren und eine angemessene Preisgestaltung festzulegen.

Aber wie passt man den Preis an Marktveränderungen an? Es gibt viele Faktoren, die den Endpreis beeinflussen. Dazu gehören die Materialkosten sowie die Länge und Komplexität des Werks des Künstlers.

Für Menschen kann es schwierig sein, alle Faktoren zu berücksichtigen und einen angemessenen Preis zu berechnen. Künstliche Intelligenz kann dies jedoch innerhalb von Minuten erledigen.

KI wird beispielsweise bei Airbnb zur Preisanpassung verwendet. Alle Wohnungen sind unterschiedlich. Der Preis hängt von der Lage, der Jahreszeit, dem Zustand der Wohnung, der Frage, ob Sie allein wohnen oder mit dem Eigentümer oder anderen Gästen zusammenleben, usw. ab.

3. Vorhersage und Prävention von Betrug

Bei Marktplätzen der Schattenwirtschaft geht es darum, Ihr wertvolles Eigentum einem völlig Fremden anzuvertrauen. Zum Beispiel, wenn Sie Ihr Auto, Ihr Haus oder sogar Ihr Geld vermieten. Ein Online-Marktplatz für maschinelles Lernen fungiert als Vermittler und übernimmt die Verantwortung für die Gewährleistung der Sicherheit. So werden die Beziehungen zwischen Käufern und Verkäufern vertrauensvoller.

Es gibt viele Möglichkeiten, Ihre Plattform zu sichern. Eine gängige Methode ist ein System von Bewertungen und Referenzen. Jeder kann die Referenzen lesen, die von früheren Geschäftspartnern geschrieben wurden. Und dann entscheiden, ob es sich lohnt, mit dieser Person zu arbeiten.

Dieses System hat jedoch auch einen Nachteil. Es verhindert zwar die Wiederholung betrügerischer Vorfälle, nicht aber den Betrug selbst. Hier kann das maschinelle Lernen helfen.

Die Online-Marktplätze bauen maßgeschneiderte Systeme auf, die betrügerische Aktivitäten vorhersagen und verhindern und es Betrügern nicht erlauben, auf der Plattform zu agieren.

Sie nutzen den Transaktionsverlauf und Informationen aus sozialen Netzwerken und anderen externen Quellen. Dadurch kann der Algorithmus für maschinelles Lernen Anomalien im Nutzerverhalten erkennen und entweder die Nutzung der Plattform durch den Nutzer einschränken oder eine zusätzliche Überprüfung verlangen.

Maschinelles Lernen kann viele Arten von Online-Betrug vorhersagen und verhindern, z. B. Zahlungsbetrug, gefälschte Inserate, Spam-Nachrichten, Account-Hacking und doppelte Konten.

4. Verbesserung der Kundenbetreuung

Jüngsten Untersuchungen zufolge werden innerhalb von zwei Jahren 85 % des Kundensupports werden ohne die Beteiligung eines persönlichen Ansprechpartners abgewickelt werden.

Die intelligenten Chatbots, die von Algorithmen des maschinellen Lernens angetrieben werden, werden in der Lage sein, die häufigsten Nutzerfragen zu beantworten und auch das Nutzerverhalten zu verfolgen usw. Menschliche Mitarbeiter werden sich nur mit ungewöhnlichen Fällen befassen.

Die Vorteile eines durch künstliche Intelligenz unterstützten Kundensupports liegen auf der Hand: Unternehmen müssen nicht mehr viele menschliche Supportspezialisten einstellen, deren Gehälter bezahlen und für die Miete und Instandhaltung eines Büros aufkommen.

Chatbots können mit Hunderten von Nutzern gleichzeitig kommunizieren, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen. Künstliche Intelligenz wird sowohl die Arbeitsgeschwindigkeit erhöhen als auch menschliche Fehler beseitigen.

5. Retargeting & Upselling

Es wäre zu optimistisch zu hoffen, dass jeder Kunde, der auf Ihren Marktplatz kommt, auch etwas kauft. Menschen besuchen Marktplätze aus unterschiedlichen Gründen. Abgesehen vom Kauf von Waren oder Dienstleistungen wollen sie vielleicht zunächst die Produktbeschreibungen prüfen, nach detaillierten Informationen suchen und Bewertungen auf vielen Plattformen lesen.

All diese Menschen sind potenziell an Ihren Waren interessiert, aber aus irgendeinem Grund noch nicht bereit, einen Kauf zu tätigen. Mit maschinellem Lernen können Sie sie dazu bringen, später wiederzukommen, wenn sie bereit sind, etwas zu kaufen.

Das maschinelle Lernen auf dem Markt bietet Ihnen die Möglichkeit, ein besseres dynamisches Retargeting und Upselling anzubieten. Das maschinelle Lernen nutzt Informationen über Kundenprofile und geht Millionen von Profilen durch, um deren Verhalten zu analysieren. So erhalten Sie valide Informationen, um vorherzusagen, welche Nutzer mit größerer Wahrscheinlichkeit zu Käufern werden und für die es sich lohnt, Ihr Retargeting-Budget auszugeben.

6. Trendanalyse

Im modernen E-Commerce haben sich die Menschen daran gewöhnt, Produktempfehlungen zu personalisieren. An diesem Punkt sollten Sie die Trends auf Ihrem Marktplatz genauer beobachten, um die Bedürfnisse Ihrer Kunden zu erfüllen. Aber die Situation wird etwas schwieriger, wenn Sie Informationen über verschiedene Arten von Nutzern sammeln.

Mithilfe des maschinellen Lernens können Sie besser verstehen, wer Ihre Zielgruppe ist, welche Präferenzen sie wirklich hat und welche wichtigen Trends zu berücksichtigen sind.

Die Daten der Kunden müssten wahrscheinlich gesammelt werden:

• Demografische Daten
• Psychografien
• Verhaltensbasierte Daten
• Daten suchen

Wenn Sie diese Informationen zusammenführen, können Sie einige Erkenntnisse über das Verhalten Ihrer Kunden gewinnen. Techniken des maschinellen Lernens helfen dabei, Kundendaten zu sammeln und zu analysieren, um die Bedürfnisse Ihrer zukünftigen Nutzer vorherzusagen.

7. Personalisierung von Futtermitteln

Seien wir ehrlich: Jeder Marktplatz möchte mehr Konversionen und Verkäufe erzielen. Und ein anständiger Personalisierungsalgorithmus kann dabei helfen, indem er die Suche und die Bedürfnisse Ihrer Kunden analysiert und sie mit personalisiertem Futter versorgt.

Technisch gesehen führt die Marktplatz-Personalisierung zur Erweiterung Ihres Marktplatzes um das Empfehlungssystem.

Die Algorithmen des maschinellen Lernens könnten für die Personalisierung solcher Merkmale verwendet werden, wie :

• Käufe
• Produktfilterung
• Listen mit Wünschen
• Produktansichten
• Bewertungen
• Kommentare
• Produktbewertungen
• Interaktionen mit Werbung
• Die Rubriken ‚Sie könnten auch gefallen‘ und ‚Leute kaufen auch‘;

Eine gute Marktplatz-Personalisierung sorgt für ein besseres Nutzererlebnis. Daher können Sie etwas sicherer sein, dass Ihre potenziellen Käufer den Warenkorb nicht verlassen oder sich leicht von Ihrem Marktplatz ablenken lassen.

8. Management von Angebot und Nachfrage

Laut einer Untersuchungvon von Statista wurden während der Winterferien 2017 allein in den Vereinigten Staaten von Amerika E-Commerce-Verkäufe im Wert von 8,2 Milliarden getätigt. Aber Weihnachten ist nicht die einzige Zeit, in der die Nachfrage steigt. Die Verkäufe steigen nicht nur während der Feiertage, und es ist entscheidend, die beste Zeit zu analysieren und vorherzusagen, um den Käufern ein besseres Angebot zu bieten.

Vorausschauende Algorithmen für maschinelles Lernen funktionieren auf die nächste Weise:

• Erstens müssen Sie Informationen über die Nachfragezyklen Ihrer Zielgruppe nach Ihren Waren oder Dienstleistungen sammeln. Hierfür können Sie verschiedene öffentliche Analysequellen wie Google Trends oder Statista nutzen;
• Zweitens sollten Sie Ihre internen Marktplatzstatistiken über die Nachfrage Ihrer Käufer einholen;
• Drittens: Kombinieren Sie die oben genannten Daten, um zu sehen, welche Waren wann in welcher Anzahl aufgestockt werden müssen. Außerdem muss Ihr Marktplatz technisch für diesen Ansturm gerüstet sein;

So kann Ihr Marktplatz Feiertagsrabatte verwalten, für eine effiziente Produktnachfrage sorgen und mehr Kunden anlocken.

9. Maschinelles Lernen für die visuelle Suche

Die visuelle Suche und die Bilderkennungstechnologie sind einfach zu bedienen und äußerst hilfreich, wenn ein Kunde ein Produkt suchen muss, aber aus irgendeinem Grund nur ein Bild davon hat.

Um Ihrem Marktplatz eine solche praktische Funktion hinzuzufügen, muss eine Bilderkennungsmaschine implementiert werden. Ein Algorithmus wird die eingegebenen Bildinformationen mit der Produktdatenbank des Marktplatzes abgleichen. Die am ehesten übereinstimmenden Produkte werden ausgewählt und an Ihre Kunden geliefert.

10. Chatbots

Chatbots sind heute sehr beliebt. Dank der künstlichen Intelligenz ist es jetzt möglich, Ihren Chatbot interaktiv und menschenähnlich zu gestalten. Ein solcher Assistent kann verschiedene Aufgaben für Ihren Marktplatz übernehmen, von der täglichen Kundenbetreuung bis hin zur effektiven Lead-Generierung.

Chatbot mit künstlicher Intelligenz kann Ihren Kunden helfen:

• Produkte finden, nach denen die Kunden fragen
• Vorschlagen relevanter Themen
• Vergleich von Artikeln anhand ihrer Merkmale
• Laufende Zahlungen
• Zusammenstellen von Einkaufslisten

Lesen Sie mehr: Wie man einen Chatbot mit natürlicher Sprachverarbeitung erstellt

Beispiele für den Einsatz von maschinellem Lernen auf beliebten Online-Marktplätzen

Airbnb

Airbnb ist ein Online-Marktplatz, der es Menschen auf der ganzen Welt ermöglicht, ihre Häuser zu vermieten oder jede Art von Unterkunft für ihren Urlaub zu finden. Laut Airbnb-Statistiken hat der Marktplatz im Moment über 150 Millionen Nutzer und über 650.000 Gastgeber weltweit.

Wie nutzt Airbnb also maschinelles Lernen? Für Airbnb-Gastgeber kann es besonders schwierig sein, einen Preis für die Wohnungen festzulegen, da mehrere Faktoren den Preis beeinflussen können:

• Datum
• Erreichbarkeit des Stadtzentrums
• Öffentliche Verkehrsmittel
• Klimatisierung
• TV
• Wi-Fi
• Wärme
• Privater Eingang
• usw.

Sie müssen auch die bestehende Nachfrage und das Angebot analysieren und wettbewerbsfähige Preise festlegen, um Gäste anzuziehen und die Artikel zu verkaufen.

Die Airbnb-Ingenieure für maschinelles Lernen haben eine neue Funktion eingeführt. Sie kann vorhersagen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Angebot gebucht wird. Sogar zu bestimmten Preisen und zu bestimmten Daten.

Es handelt sich um ein mathematisches Modell, das die Nachfrage und das Angebot für diese Daten analysiert und einen Preis vorschlägt, um die Chance zu erhöhen, die Wohnung zum besten Preis für den Gastgeber zu buchen.

Empfohlen: Wie man eine Website wie Airbnb erstellt

Schauen wir uns das Verfahren für das Einstellen eines Hauses auf Airbnb an. Wir können die Faktoren sehen, die den Mietpreis des Hauses beeinflussen. Zu Testzwecken haben wir uns für die Vermietung eines Privatzimmers in Paris entschieden.

Der Gastgeber ist bereit, ein privates Zimmer mit einem Queen-Size-Bett und einem eigenen Bad zu vermieten.

Dann wird der Gastgeber gebeten, die Annehmlichkeiten zu wählen. Das wird das Leben des Gastes während der Reise vereinfachen. Und hilft dem Eigentümer, den höheren Preis zu rechtfertigen.

Dann berechnet das System den ungefähren Verdienst des Gastgebers. Sie mieten also eine private Wohnung mit einem Doppelbett, einem eigenen Bad und einer Grundausstattung. Sie liegt nicht weit vom Stadtzentrum entfernt und bringt etwa 1280 $ pro Monat ein.

Dann haben wir die Fotos hochgeladen. Das Schlafzimmer, das Bad und die Küche. Außerdem haben wir kurze Titel und Beschreibungen hinzugefügt.

Wenn alle erforderlichen Punkte erfüllt sind, wird uns vom System ein Grundpreis angeboten. Es gibt auch Varianten der Preisgestaltung für die Neben- und Hauptsaison. Dadurch kann das Angebot je nach Nachfrage korrigiert werden.

Sie können den vorgeschlagenen Preis wählen oder Ihren eigenen festlegen. Laut den Daten von Airbnb erhalten Gastgeber, die den vorgeschlagenen Preis übernehmen, 5 % mehr Buchungen.

Uber

Uber steht auch vor der Herausforderung, den Preis für seine Dienstleistungen festzulegen.

Die größten Herausforderungen sind der geringe Gewinn bei einigen Fahrten und die geringe Effizienz der Fahrer in Spitzenzeiten, wenn sich die Anfragen verteilen und die Fahrer weniger Fahrten pro Stunde durchführen.

Wie nutzt Uber maschinelles Lernen?

Die größten Herausforderungen sind der geringe Gewinn aus den Fahrten und die geringe Effizienz der Fahrer in den Spitzenzeiten der Nachfrage. Vor allem, wenn sich die Anfragen verteilen und die Fahrer weniger Fahrten pro Stunde durchführen.

Um die Preise für Fahrten in Abhängigkeit von Zeit, Ort, Nutzerkategorien und Fahrtenverlauf anzupassen, hat Uber ein maschinelles Lernsystem namens Michelangelo entwickelt.

Uber-Zielvorhersage

Merkmale von Michelangelo:

• Es verfügt über eine Funktion, die vorhersagt, wohin der Benutzer wahrscheinlich fahren wird. Diese Vorhersagen hängen von der aktuellen Position, der Tageszeit und dem bisherigen Fahrverhalten ab.
• Ein neuer Benutzer ohne Fahrtenhistorie? OK, das System bietet Ihnen die beliebtesten Ziele von diesem Ort zu dieser Zeit.
• Uber hat auch eine Lösung entwickelt, die es ermöglicht, die Preise für verschiedene Nutzerkategorien anzupassen. Befindet sich der Kunde beispielsweise in einer wohlhabenden Gegend, ist der Preis für die Fahrt höher als für die gleiche Strecke in einer ärmeren Gegend.

Uber Preisanpassungen & Schätzung der Ankunftszeit

Die maschinellen Lernalgorithmen von Uber können Ungleichgewichte zwischen Angebot und Nachfrage vorhersagen. Dann kann das System den Fahrern sagen, wohin sie fahren sollen, damit sie die beste Gelegenheit für Fahrten finden.

Uber Kundenbetreuung

Während der Fahrt kann es zu einigen Problemen kommen. Zum Beispiel vergessen sie persönliche Dinge im Auto. Nach Angaben von Uber hat das Unternehmen etwa 15 Millionen Fahrten pro Tag. Auch wenn nicht jeder Kunde den Kundendienst benötigt, gibt es dennoch täglich Tausende von Anfragen. ML hilft dabei, den Prozess der Beantwortung von Kundenanfragen zu beschleunigen und zu automatisieren. Und auch ihre Probleme zu lösen.

UberEats

Auch UberEats verwendet Michelangelo ML-Modelle. Erstens macht UberEats Restaurantvorschläge für Kunden. Zweitens gibt es durch maschinelles Lernen gestützte Rankings von Restaurants und Menüpunkten.

UberEats Empfehlungen für die nächstgelegenen Restaurants

Und schließlich – genau wie bei einer normalen Uber-Anwendung. UberEats sagt die voraussichtliche Ankunftszeit der Mahlzeit voraus. Um all diese Vorhersagen und Rankings zu ermöglichen, analysiert das System viele historische Daten und verschiedene Echtzeitsignale.

UberEats Schätzung der Lieferzeit

Lesen Sie auch: Das Geschäftsmodell von Uber, Airbnb und anderen führenden Marktplätzen

Unsere Erfahrung

StadtFALCON

CityFALCON ist eine Online-Plattform, die Finanznachrichten sammelt. Sie bewertet Finanz-Tweets, Nachrichten und Autoren mithilfe von Natural Language Processing. Das Zielpublikum von CityFALCON besteht aus Investoren und Händlern.

Unser Kunde wollte ein MVP auf den Markt bringen, dessen Schwerpunkt auf einer sauberen und einfachen UX liegt. Es sollte das große Potenzial seines Social-Media-Aggregators demonstrieren.

Unsere Lösungen:

• Unter Verwendung eines quelloffenen RoR-Frameworks haben wir einen KI-Algorithmus zur Bewertung von CityFALCON entwickelt. Er hilft bei der Identifizierung relevanter und personalisierter Finanzinhalte.
• Wir haben die Plattform mit einer Echtzeit-Textverarbeitung ausgestattet. Jeder neue Artikel erscheint gleichzeitig im Feed und in den Seitenressourcen.
• 3 Sprachassistenten. Mithilfe von maschinellem Lernen für Big Data und Textverarbeitung haben wir die Unterstützung von Sprachassistenten integriert. Dazu gehören Amazon Alexa, Google Home und Microsoft Cortana.

Die Zukunft des maschinellen Lernens in der Marktplatzentwicklung

Neue Geschäftsmodelle

Moderne Marktplätze müssen mit ihren Kunden und deren Bedürfnissen Schritt halten. Aber das ist noch nicht alles. Wenn Sie sich für das neue C2M-Geschäftsmodell (Customer to Manufacturer) für Ihren Marktplatz entscheiden, wird es für Sie in Zukunft einfacher sein, Algorithmen für maschinelles Lernen zu trainieren. C2M ermöglicht es Herstellern, ihre Produkte entsprechend der Einschätzung ihrer Kunden über Marktplätze zu optimieren.

Online- und Offline-Einzelhandelsverbindung

Nutzen Sie Technologien wie Big Data, künstliche Intelligenz und verschiedene Arten von Sensoren. So kann jeder Händler das Einkaufserlebnis seiner Kunden verändern. Sowohl beim Online-Einkauf als auch beim Besuch von Offline-Läden. Das Modell “ Online kaufen, im Laden abholen “ beispielsweise verändert nicht nur das Einkaufserlebnis des Kunden. Es macht den Einkauf auch sicherer und einfacher.

Robotik und Automatisierungstechnik

In Zukunft werden sich die Technologien für Big Data und künstliche Intelligenz stark weiterentwickeln. Die Idee einer Erweiterung von Marktplätzen mit ML lässt uns hoffen, dass es möglich sein wird, Roboter und unbemannte Systeme für Aufgaben im Einzelhandel einzusetzen, um die Produktions- und Betriebskosten zu senken.

Welche ML-Technologien sind gut für Marktplätze:

• Erweiterte KI
• Datenwissenschaft
• Computer Vision
• Neuronale Netze
• Tiefes Lernen
• Sensor-Technologien

Erweiterung der Suche

Viele Marktplätze nutzen bereits maschinelles Lernen bei der Produktsuche. In Zukunft wird sich diese Funktion mit Transformer NLP-Modellen weiter verbessern. Das neueste NLP-Modell namens BERT wurde bereits 2018 von Google eingeführt. Die Transformer-Modelle helfen dabei, das Suchsystem zu verbessern. So wäre es für das System einfacher, verschiedene Arten von Nutzeranfragen zu verstehen. Infolgedessen werden die Kunden in Zukunft mehr und mehr personalisierte Suchergebnisse erhalten.

Verwaltung von Inhalten

Handelt es sich um eine Artikelbeschreibung oder einen Blogbeitrag mit einer Produktbewertung? Durch den Einsatz maschineller Lerntechniken können Sie Ihre Texte anpassen. Und zwar genau an die Bedürfnisse Ihres Publikums.

Algorithmen des maschinellen Lernens sorgen für eine detaillierte Personalisierung der Inhalte. Er analysiert und wählt die besten Wörter, Ausdrücke, Redewendungen oder Sätze für die jeweilige Zielgruppe aus.

All dies trägt dazu bei, einen Dialog mit dem Zielpublikum aufzubauen und das Engagement zu erhöhen.

Schlussfolgerung

Was ist die Aufgabe eines modernen Online-Marktplatzes? Den besten Weg zu finden, um die Verkäufer mit den passenden Anbietern zusammenzubringen. Und eine reibungslose Abwicklung der Transaktionen zu gewährleisten.

Wenn Sie jedoch mehr Popularität für Ihr Produkt erlangen wollen, ist das Wichtigste, was Ihrem Marktplatz viele Nutzer bringen wird, die Optimierung ihres Geschäfts und die Hilfe, mehr Geld zu verdienen.

All diese Aufgaben können gelöst werden. Alles, was Sie brauchen, ist die Optimierung Ihrer Plattform. Sie können mit der Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens auf Ihr ML-Algorithmus-Marktplatzgeschäft beginnen.

Wir haben uns soeben mit den Möglichkeiten der Anwendung von künstlicher Intelligenz auf Ihrem Marktplatz beschäftigt. Lassen Sie uns diese noch einmal durchgehen:

1. Produktvorhersagen
2. Dynamische Preisanpassungen
3. Betrug vorhersagen und verhindern
4. Verbesserung der Kundenbetreuung
5. Retargeting, Upselling und Rabatte
6. Trendanalyse
7. Personalisierung von Futtermitteln
8. Nachfrage und Angebot steuern
9. Visuelle Suche
10. Chatbots

Mit maschinellem Lernen können Sie auch für ausreichend Sicherheit für das Geld und das Eigentum der Nutzer sorgen. Sie können auch betrügerische Vorfälle verhindern und sogar Ihre Bestandsverwaltung verbessern.