Tại sao các tác nhân hợp lý học máy rất quan trọng đối với các ứng dụng bán lẻ?

Q:

Tại sao các tác nhân hợp lý học máy rất quan trọng đối với các ứng dụng bán lẻ?

Các tác nhân hợp lý phục vụ các mục đích khác nhau trong các dự án máy học và trí tuệ nhân tạo, nhưng chúng đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng bán lẻ vì các khía cạnh quan trọng của lý thuyết trò chơi và mô hình dự đoán.

Trong bán lẻ, các mô hình học máy thường được sử dụng để cố gắng dự đoán kết quả tối ưu. Các công ty đang cố gắng lấy dữ liệu lớn về khách hàng và đánh giá nó thông qua lăng kính cảm xúc và động lực của con người - để xem xét hành vi của con người trên cơ sở tập thể. Nói cách khác, họ đang nghiên cứu hàng loạt khách hàng và tạo ra các mô hình về hành vi tập thể của họ, cố gắng tìm ra cách tất cả các lựa chọn cá nhân đó kết hợp để thông báo cho trí tuệ kinh doanh của họ.

Với ý nghĩ đó, các tác nhân hợp lý đóng một vai trò hữu ích trong lý thuyết trò chơi hoặc mô hình hành vi khác. Các nhà bán lẻ sẽ sử dụng các đại lý và mô hình hợp lý để cố gắng tìm ra cách phục vụ khách hàng tốt nhất.

Ví dụ: lấy mô hình học máy đánh giá dịch vụ lái xe qua. Trong trường hợp này, các tác nhân hợp lý sẽ là các trình điều khiển riêng lẻ. Một mô hình học máy sẽ lấy dữ liệu lớn - ví dụ: nó sẽ kiểm tra dữ liệu thời gian thực về tốc độ dịch vụ, cách người lái điều khiển khu vực lái xe, cách họ chọn di chuyển phương tiện và ảnh hưởng đến các quyết định khác đến một mức độ hành vi rất chi tiết.

Đây chỉ là một ví dụ - các tác nhân hợp lý trong các mô hình học máy có thể mô phỏng các lựa chọn của con người về chỗ ngồi, xếp hàng cho các sản phẩm hoặc dịch vụ, mua sắm trực tuyến, mua sắm trong một trung tâm mua sắm ngoài trời hoặc hàng loạt cửa hàng, hoặc bất cứ thứ gì khác mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp muốn đo.

Về cơ bản, việc sử dụng các mô hình học máy giúp xây dựng trí thông minh mà các công ty có thể sử dụng để tiếp thị và bán hàng tốt hơn. Các tác nhân hợp lý đóng vai trò đặc biệt đó trong các mô hình để cho thấy những người ra quyết định nhiều hơn về cách các quyết định kinh doanh của họ có thể diễn ra trong thế giới thực.

Một sử dụng thứ cấp của các tác nhân hợp lý trong bán lẻ liên quan đến việc tạo ra các máy tự trị có thể tự đưa ra quyết định. Có khả năng chúng ta sẽ thấy nhiều hơn về loại hình tiếp thị này khi tiến trình học máy và trí tuệ nhân tạo cất cánh. Bạn có thể có một con nhện kỹ thuật số thu thập dữ liệu trên web hoặc một số mạng khác hoặc tương tác với các thiết bị điện thoại thông minh để tiếp thị các mặt hàng riêng lẻ cho khách hàng - hãy nghĩ về hình ba chiều trong tương lai trong các bộ phim khoa học viễn tưởng của những năm 1980 và 1990, tiếp thị mạnh mẽ các sản phẩm cho từng người . Đó là điều mà các tác nhân hợp lý bán lẻ có thể làm trong môi trường trí tuệ nhân tạo phát triển ngày nay.

Tóm lại, có những cách cụ thể trong đó bán lẻ sẽ mang lại lợi ích lớn cho việc học máy. Các mô hình học máy liên quan đến các tác nhân hợp lý và các yếu tố khác có thể loại bỏ nhiều phỏng đoán ra khỏi các quyết định kinh doanh. Các công ty không sử dụng các mô hình tiên tiến này để thúc đẩy kinh doanh thông minh sẽ bị bỏ lại phía sau khi các công ty trở nên thông minh hơn trong việc phục vụ đối tượng mục tiêu của họ.