Smart search

สิ่งที่ยากที่สุดอย่างหนึ่งสำหรับทั้งผู้ซื้อและผู้ขายคือการหาคำตอบของคำถามเร่งด่วนให้ทันเวลา อุตสาหกรรมค้าปลีกนำเสนอข้อมูลมากมาย เช่น ผลิตภัณฑ์ คุณลักษณะ เอกสารประกอบ การส่งมอบ สต๊อก ฯลฯ ในบางครั้ง เพื่อหาคำตอบสำหรับคำถามเบื้องต้นต่าง ๆ พนักงานใหม่ต้องรบกวนเวลาและขอความช่วยเหลือจากเพื่อนร่วมงานที่มีประสบการณ์ หรือใช้เวลาไปกับการค้นหาในฐานข้อมูล แต่ในทางกลับกัน ผู้เยี่ยมชมร้านค้าออนไลน์มักจะปิดหน้าต่างแชทบอท เพราะพวกเขามั่นใจว่าบอทจะไม่เข้าใจคำถามของพวกเขา

ทีม Softline Digital ได้สร้างต้นแบบของระบบ Q&A ที่ทำตามแนวทางการค้นหาข้อมูลอย่างชาญฉลาด แทนการค้นหาแบบดั้งเดิม ซึ่งระบบใหม่นี้ไม่ได้ค้นหาการจับคู่คำหลัก แต่วิเคราะห์ภาษาพูดตามธรรมชาติของข้อความค้นหา เข้าใจความหมาย และค้นหาคำตอบจากข้อมูลบริษัทจำนวนมหาศาล ซึ่งรวมถึงพอร์ทัลขององค์กร ไลบรารีข้อมูล เอกสารประกอบ และฐานความรู้

ระบบนี้สามารถถูกใช้งานเป็นเครื่องมือค้นหาอัจฉริยะที่สแกนฐานข้อมูลเอกสาร

ผู้จัดการฝ่ายขายสามารถใช้เครื่องมือนี้เพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์หรือตอบคำถามจากลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว

นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแชทบอทโดยสอนให้ประมวลผลคำที่ตั้งไว้ล่วงหน้า แต่ยังคง "เข้าใจ" สาระสำคัญของคำถามใด ๆ โดยเลือกคำตอบในรูปแบบของการอ้างอิงกับเอกสารต่าง ๆ

Recruiter's robot assistant

โดยปกติแล้ว พนักงานฝ่ายทรัพยากรบุคคลในธุรกิจค้าปลีกเป็นหนึ่งในกลุ่มที่มีปริมาณงานมากที่สุด สังเกตได้จากการมีตำแหน่งงานว่างเปิดรับเกือบทุกวัน โดยในหนึ่งปี ผู้ค้าปลีกรายใหญ่ตรวจสอบประวัติของคนนับหมื่น และตำแหน่งงานว่างในร้านค้าปลีกไม่ได้หมายความว่าธุรกิจจะสามารถหยุดพักได้—เพื่อให้ธุรกิจดำเนินต่อไปได้ ความเร็วในการสรรหาบุคลากรนั้นจำเป็นมาก

ผู้ช่วยหุ่นยนต์จะช่วยจัดการขั้นตอนการรับสมัครทั้งหมด มันจะวิเคราะห์รายละเอียดงานและค้นหา CV ที่เหมาะสมตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ แล้วก็ทำการจัดอันดับผู้สมัครที่เกี่ยวข้อง จากนั้นเจ้าหน้าที่สรรหาสามารถดำเนินการคัดเลือกผู้สมัคร โทรหาผู้สมัคร และนัดสัมภาษณ์กับพวกเขาได้อย่างรวดเร็ว

การเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด

การจะดำเนินกิจกรรมทางการตลาดให้ประสบผลสำเร็จ ผู้ค้าปลีกจำเป็นต้องศึกษากลุ่มเป้าหมายอย่างถี่ถ้วน จะขายให้กับใครและมีโปรโมชั่นอะไรบ้าง ราคาเท่าไหร่ สินค้าประเภทไหน เวลาไหนดีที่สุดที่จะจัดโปรโมชั่น การวิเคราะห์ข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อกิจกรรมทางการตลาด โดย Machine Learning (แมชชีนเลิร์นนิง) จะช่วยวิจัยลูกค้าและตลาดในแบบที่การวิจัยตลาดแบบดั้งเดิมอื่น ๆ ไม่สามารถทำได้ โดยต่อไปนี้คือตัวอย่างงานบางส่วนที่การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยได้

การสร้างโปรไฟล์ลูกค้าและดำเนินการแบ่งประเภทลูกค้า เทคโนโลยี Big Data ใช้ประโยชน์จากข้อมูลให้ได้มากที่สุด: การเปลี่ยนผ่านเว็บไซต์ พฤติกรรมบนโซเชียล คำติชมบนเว็บไซต์ ประวัติการซื้อ และอื่น ๆ อีกมากมายที่ช่วยสร้างโปรไฟล์ที่เจาะจงของผู้ใช้เฉพาะและระบุกลุ่มผู้บริโภค เราใช้ทั้งวิธีการวิเคราะห์แบบคลาสสิก—RFM + P, ABCD, XYZ—และวิธีที่ซับซ้อนกว่า เช่น การสร้างกราฟของความสัมพันธ์ การวิเคราะห์คลัสเตอร์ ฯลฯ

การวิเคราะห์ตะกร้าสินค้าของผู้บริโภค ข้อมูลเกี่ยวกับเป้าหมายซื้อของลูกค้า ปริมาณ ความถี่ และจำนวน ที่จะช่วยให้คุณตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเพื่อสร้างปฏิสัมพันธ์กับพวกเขา เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทีมงาน Softline Digital ได้นำเมทริกซ์การเชื่อมโยงผลิตภัณฑ์และวิธีการอื่น ๆ มาใช้ในการพัฒนาระบบการแนะนำสินค้า

ระบบ loyalty programs แบบเฉพาะบุคคล โปรไฟล์ลูกค้าและการวิเคราะห์ความชอบของลูกค้าถูกใช้เพื่อเสนอราคาเป้าหมายที่มีความน่าสนใจต่อลูกค้าตามเกณฑ์ของแต่ละบุคคล องค์กรการค้าไม่ต้องการให้การโฆษณาของพวกเขาเป็นแบบสแปม แต่เป็นแหล่งข้อเสนอที่สามารถทำกำไรได้ในเวลาที่เหมาะสม ซึ่งยากที่จะปฏิเสธ

อุปสงค์ ราคา และการคาดเดาลูกค้าขาประจำ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นหนึ่งในงานหลักของการวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภค มันจะพิจารณาปัจจัยหลายร้อยประการ ตั้งแต่สถานที่ตั้งของร้านค้าปลีกไปจนถึงการเปลี่ยนแปลงของเศรษฐกิจโลก การคาดการณ์ราคาทำให้คุณสามารถกำหนดราคาให้เหมาะกับลูกค้าเฉพาะรายได้ เช่น เพื่อลดราคาสินค้าที่พวกเขามักจะซื้อเป็นประจำ วิธีนี้ถูกใช้โดยธุรกิจใหญ่ ๆ เช่น Amazon ที่ใช้เวลาเพียงสองนาทีในการปรับราคาบนเว็บไซต์ตามการกระทำต่าง ๆ ของผู้ใช้

การจะทำให้ลูกค้าที่ไม่พอใจกลับมาใช้บริการเป็นงานที่ซับซ้อนและบางครั้งก็เป็นไปไม่ได้ ดังนั้นคุณต้องคาดเดาแนวโน้มของลูกค้าประจำก่อนที่พวกเขาจะหนีไปหาคู่แข่งของคุณ การประมวลผลล่วงหน้าบนคลัสเตอร์ Big Data และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับการฝึกฝนจะสามารถช่วยคุณระบุปัจจัยที่อาจทำให้เกิดการเลิกใช้สินค้า ก่อนที่มันจะเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น ลูกค้าอาจมีแนวโน้มที่จะเลิกอุดหนุนเมื่อพวกเขาหยุดเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น ไม่ซื้อซ้ำ หรือซื้อซ้ำแต่จำนวนน้อยมาก ละเลยโปรโมชั่นและบัตรกำนัล การคืนสินค้า ฯลฯ การวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงในการเลิกอุดหนุนสินค้าและบริการ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณเลือกช่องทางการโต้ตอบที่เหมาะสมและดูแลข้อเสนอโปรโมชั่นที่ดีที่สุดสำหรับพวกเขา ปัญหาเหล่านี้แก้ไขได้ด้วยการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงแบบต่าง ๆ เช่น ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) Recurrent Neural Network และอื่น ๆ อีกมากมาย เป็นผลให้ลูกค้าจะยังใช้สินค้าและบริการและความมั่นใจของพวกเขาจะเพิ่มขึ้น

ปัจจัยที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูล

อัลกอริทึมของแมชชีนเลิร์นนิงนั้นขับเคลื่อนโดยข้อมูล ยิ่งคุณภาพสูงและปริมาณข้อมูลมากเท่าใด การวิเคราะห์ก็จะยิ่งแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น โดยส่วนมากจะขึ้นอยู่กับข้อมูลเฉพาะของบริษัทและประเภทของข้อมูลที่มีบริษัทอยู่แล้ว เช่น ธุรกรรม กลุ่มลูกค้า เว็บไซต์ ฐานข้อมูลศูนย์ติดต่อ หรือแม้แต่การวิเคราะห์อารมณ์จากเสียง ต่างก็มีบทบาทสำคัญในการประเมินคุณภาพการบริการทั้งนั้น แต่สิ่งสำคัญคือต้องเพิ่มพูนฐานข้อมูลจากภายนอกอย่างต่อเนื่อง โดยในปัจจุบันข้อมูลเกี่ยวกับราคาของคู่แข่ง โปรโมชั่นสะสมคะแนน และกิจกรรมบนโซเชียลมีเดียจะมีความสำคัญเป็นพิเศษ ยิ่งคุณมีแหล่งที่มามากเท่าไหร่และอัปเดตข้อมูลบ่อยเท่าใด ก็ยิ่งดีเท่านั้น

เราแก้ปัญหาอย่างไร

ทีม Data Scientist ของ Softline Digital ให้ความสำคัญกับความต้องการทางธุรกิจของลูกค้าอย่างเสมอมา ผู้เชี่ยวชาญของเราทำการตรวจสอบโครงการก่อนเพื่อศึกษา

แนวโน้มอุตสาหกรรมทั่วไปและโอกาสในการพัฒนาสำหรับลูกค้าแต่ละท่าน หลังจากศึกษาสถานการณ์แล้ว นักวิเคราะห์ข้อมูลจะเสนอกลยุทธ์ที่จะนำผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมมาสู่ลูกค้า จากนั้นเลือกโซลูชันสำเร็จรูปหรือเสนอบริการพัฒนาแบบกำหนดเองหากงานนั้นไม่ผ่านมาตรฐาน จากนั้นพวกเขาจึงดำเนินโครงการนำร่อง (เพื่อการพิสูจน์แนวคิด) ซึ่งอาจใช้ในการคำนวณผลกระทบทางเศรษฐกิจและเตรียมแผนการทำงานสำหรับการดำเนินการแก้ปัญหาและการปรับ Scale ขั้นตอนสุดท้ายคือการบูรณาการโซลูชันเข้ากับภูมิทัศน์ขององค์กรและให้การสนับสนุนแบบต่อเนื่อง

ผู้เชี่ยวชาญของ Softline Digital ใช้ทั้งวิธีการประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิมและแบบล่าสุดใน Data Science พวกเขาสามารถเข้าถึงซอฟต์แวร์และเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุด สามารถใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมแบบสมัยใหม่เพื่อวัตถุประสงค์ด้าน data science และร่วมมือกับมหาวิทยาลัยชั้นนำของสหพันธรัฐรัสเซีย เพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชันของพวกเขามีความแม่นยำและประสิทธิภาพสูงสุด