{"id":2893,"date":"2024-02-18T15:29:57","date_gmt":"2024-02-18T15:29:57","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/building-predictive-analytics-module-for-e-commerce-platform\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:57","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:57","slug":"building-predictive-analytics-module-for-e-commerce-platform","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/de\/resource\/aufbau-eines-predictive-analytics-moduls-fur-eine-e-commerce-plattform\/","title":{"rendered":"Aufbau eines Predictive Analytics-Moduls f\u00fcr eine E-Commerce-Plattform"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Wichtige Details<\/h2>\n<p>Automatisierte Prozesse und verbesserte Kundenerfahrung.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Herausforderung<\/div>\n<div>Empfehlungsalgorithmus auf der Grundlage sp\u00e4rlicher Daten trainieren<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>L\u00f6sung<\/div>\n<div>Pr\u00e4diktives Analysemodul f\u00fcr E-Commerce-Plattform<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Technologien und Werkzeuge<\/div>\n<div>Python, Scikit-learn, Implizit, Docker<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Kunde<\/h2>\n<p>Der Kunde ist ein E-Commerce-Anbieter, der mit mehr als 50 Marken zusammenarbeitet. Der Kunde war an einer L\u00f6sung f\u00fcr die Generierung von Empfehlungen f\u00fcr einzelne Marken interessiert. Das Unternehmensziel war es <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">maschinelles Lernen (ML) einsetzen<\/a> um den Umsatz zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern, neue Kunden zu gewinnen und treue Nutzer der Online-Plattform zu binden. ESSID Solutions wurde mit der Bereitstellung einer High-End-L\u00f6sung betraut, weshalb diese Fallstudie die bew\u00e4hrte Expertise von ESSID Solutions hervorhebt <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/ai-solutions-ecommerce\">in der Nische des elektronischen Handels<\/a>.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Herausforderung: Empfehlungsalgorithmus auf der Grundlage sp\u00e4rlicher Daten trainieren<\/h2>\n<p>Der Kunde beauftragte unser Team mit der Entwicklung eines benutzerdefinierten pr\u00e4diktiven Analyse- und Empfehlungssystems, um die bestehende E-Commerce-Plattform zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Und der Aufbau eines guten Empfehlungssystems erfordert idealerweise einen gro\u00dfen und vielf\u00e4ltigen Datensatz zum Nutzerverhalten, der Kaufhistorie, Produktseitenaufrufe, Likes, Bewertungen, Rezensionen usw. umfassen kann.<\/p>\n<p>Zu Beginn stie\u00dfen wir auf Datenbeschr\u00e4nkungen. Zu diesem Zeitpunkt hatten wir nur die Kaufhistorie zur Verf\u00fcgung. Hinzu kam, dass ein gro\u00dfer Teil der Nutzer nur eine recht geringe Anzahl von K\u00e4ufen hatte. Und das war die einzige Art von Nutzerdaten, mit denen wir arbeiten konnten. Die Datenknappheit erschwerte also unsere Aufgabe, ein E-Commerce-Analysesystem zu entwickeln und ein Empfehlungsmodell zu trainieren. Die Herausforderung bestand darin, die begrenzten Daten \u00fcber die Kaufhistorie der Nutzer anzuzapfen und sie f\u00fcr die Vorhersagemodellierung zu nutzen.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">L\u00f6sung: Pr\u00e4diktives Analysemodul f\u00fcr E-Commerce-Plattform<\/h2>\n<p>Unser Entwicklungsansatz basiert auf <i>kollaboratives Filtern<\/i> Technik, die auf Matrixfaktorisierung basiert und in Empfehlungssystemen verwendet wird. Wir haben keine spezifischen Daten \u00fcber die Benutzer oder Produkte verwendet. Wir haben lediglich historische Daten \u00fcber die Interaktionen zwischen Nutzern und Produkten gesammelt und auch Informationen \u00fcber die positiven Pr\u00e4ferenzen der Nutzer f\u00fcr ein Produkt abgerufen. Daher haben wir uns f\u00fcr eine einfache, aber bew\u00e4hrte Implementierung entschieden, die <em>implizite ALS<\/em> um unser Modell auf sp\u00e4rlichen Daten zu trainieren. Au\u00dferdem verf\u00fcgten wir \u00fcber eine angemessene Menge an Daten \u00fcber die Anzahl der Benutzertransaktionen, die vom Kunden zur Verf\u00fcgung gestellt wurden. Die gesammelten Daten wurden zum Trainieren des ML-Modells verwendet, das ein benutzerdefiniertes Empfehlungssystem unterst\u00fctzen sollte.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Wir haben die <i>Vertrauensmetrik<\/i> um das Modell so zu trainieren, dass es mehrfach gekaufte Artikel gegen\u00fcber nur einmal gekauften Artikeln hervorhebt. Au\u00dferdem gab es eine betr\u00e4chtliche Anzahl von Nutzern mit wenigen K\u00e4ufen, was f\u00fcr das Empfehlungsmodell nicht ausreichte, um eine zuverl\u00e4ssige Vorhersage zu treffen. Daher haben wir verschiedene zus\u00e4tzliche Techniken eingesetzt, um die Empfehlungen des Modells zu verbessern. Dadurch konnte der Algorithmus die Vorlieben der Nutzer besser verstehen und vermeiden, allen Nutzern die gleichen Artikel zu empfehlen.<\/p>\n<p>Wir wendeten mehrere Filter an, um das Modell genauer und f\u00fcr die Unternehmensziele relevanter zu machen:<\/p>\n<ul>\n<li>Empfohlene Artikel haben das Etikett \"auf Lager\".<\/li>\n<li>Benutzer haben noch keine empfohlenen Artikel gekauft<\/li>\n<li>Benutzer melden sich f\u00fcr E-Mail an<\/li>\n<\/ul>\n<p>Infolgedessen erhalten relevante Kategorien von Nutzern Empfehlungen, die sie mit den Dienstleistungen des Kunden zufriedener machen.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Ergebnis: ML-basierte L\u00f6sung zur Automatisierung von Prozessen und Verbesserung der Kundenerfahrung<\/h2>\n<p>Wir lieferten das Modell so, dass es den Gesch\u00e4ftsanforderungen des Kunden entsprach und f\u00fcr die Erledigung der folgenden Aufgaben verwendet werden konnte:<\/p>\n<ul>\n<li>Artikel f\u00fcr einen bestimmten Benutzer empfehlen<\/li>\n<li>Finden Sie \u00e4hnliche Benutzer auf der Grundlage von Artikelpr\u00e4ferenzen<\/li>\n<li>Empfehlen Sie Nutzer, die am ehesten einen bestimmten Artikel kaufen w\u00fcrden<\/li>\n<li>\u00c4hnliche Artikel empfehlen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Unsere L\u00f6sung entsprach perfekt den Gesch\u00e4ftsanforderungen des folgenden Kunden:<\/p>\n<ul>\n<li>Machen Sie den Suchprozess hochgradig personalisiert<\/li>\n<li>Automatisierung der Routineaufgaben von Verk\u00e4ufern<\/li>\n<li>Sicherstellung eines gro\u00dfartigen Online-Einkaufserlebnisses<\/li>\n<li>St\u00e4rkung der Kundentreue<\/li>\n<\/ul>\n<p>Mit der Hilfe von professionellen <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">Dienstleistungen zur Entwicklung pr\u00e4diktiver Analysen<\/a> des Teams von ESSID Solutions erwarb der Kunde einen KI-gest\u00fctzten MVP.<\/p>\n<h3>Optimieren Sie Ihre Gesch\u00e4ftsprozesse mit unserem <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">Pr\u00e4diktive Analytik-Dienstleistungen<\/a><\/h3>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Key Details Automatisierte Prozesse und verbesserte Kundenerfahrung. 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