Публикации по теме 'online-shopping'


Как персонализация работает в электронной коммерции и почему розничные продавцы терпят неудачу | ХакерПолдень
Персонализация была, есть и будет одной из главных тенденций электронной коммерции в ближайшие годы. Давайте будем честными: невероятно сложно выбрать из кучи товаров в каталоге, особенно если вы знаете, что большинство из них вам не подойдут. Вот почему классические офлайновые ритейлеры, специализирующиеся на определенном ассортименте товаров, стали популярнее огромных беспорядочных универмагов. Тем не менее, даже магазины с одним продуктом могут запутаться: потребители сталкиваются..
Кто такой потенциальный покупатель?
Наука о данных в реальном мире Кто такой потенциальный покупатель? Прогнозирование покупательского намерения в Интернете с использованием машинного обучения и Google Analytics для маркетинговой стратегии Каждый день сайты онлайн-покупок получают огромное количество посещений. Однако лишь небольшая часть посещений превратилась в покупки. Что, если торговые сайты знают, какие группы клиентов с большей вероятностью совершат покупки? Они смогут запускать целевые акции, которые..
PROMO, ЗВОНИТЕ WA 0812–8805–6807, K State Digital Marketing, K Tech Digital Marketing, Hartman K.
ЗАКАЗАТЬ WA https://wa.me/6281288056807 , Kursus Digital Marketing Murah, Kursus Digital Marketing Jakarta Murah, Manfaat Pelatihan Digital Marketing, Pelatihan Pemasaran Digital, Pelatihan Digital Marketing Online Kursus Digital Marketing Terdekat Кота Висата, Руко Бостон https://winata70.com/winatacybernet https://goo.gl/maps/S4wnd48GqcVziyXN7 https://www.facebook.com/Pusatpelatihandigipreneur #pdigitalmarketinghindi, #digitalmarketingquiz, #digitalmarketingquote,..
Увеличьте доход от вернувшегося посетителя на веб-сайте онлайн-покупателя
Намерение онлайн-покупателей: обзор проекта · Создайте модель, которая поможет бизнес-команде узнать о намерениях онлайн-покупателей в отношении их веб-сайта. · Имя набора данных, полученное от Kaggle, с названием набора данных «Намерение онлайн-покупателей» · Этот набор данных имеет 12330 данных · С самого начала мы выбираем числовой и категориальный столбец, чтобы посмотреть общую картину из набора данных · Нет пропущенных значений и есть 125 повторяющихся данных · В этой..
Покупки товаров электронной коммерции на примерах с помощью глубокого обучения
Аннотация В этом блоге мы представляем нашу работу в DeepLab над интегрированным мобильным приложением электронной коммерции для классификации объектов с глубоким обучением. Пользователь может сделать снимок с контентом электронной коммерции с помощью мобильного телефона, и приложение предложит аналогичные товары с торговых сайтов. Реализация основана на сверточной нейронной сети, обученной на изображениях электронной коммерции. Модель реализована с помощью Tensorflow и..
Один размер подходит всем — Подход к расчету универсальных размеров одежды
Люди бывают всех форм и размеров. Это затрудняет поиск индивидуально подходящей одежды в Интернете без предварительной примерки. Отображаемый размер продукта очень помогает, хотя часто это просто приблизительная оценка. Даже знание своего размера для аналогичных предметов одежды не означает, что другие предметы одежды того же размера также подойдут нам. Что еще хуже, размеры одежды также представлены во всех вариантах. Как и рядовой покупатель, мы в Otto Group постоянно сталкиваемся с..
Объяснение - работа и преимущества механизма рекомендаций
Интернет-магазины за последние несколько лет выросли не по дням, а по часам. По оценкам, мировая индустрия розничной электронной коммерции достигнет колоссальных 6,54 триллиона долларов США в 2022 году . Поскольку сайты электронной коммерции конкурируют за внимание покупателя, инструмент, который пригодится для привлечения клиентов и обеспечения повторных заказов, является механизмом рекомендаций по продукту. А при правильной настройке и настройке он может значительно повысить..