استكشاف أنظمة التوصية المتقدمة من أمازون المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: نظرة من وراء الكواليس

مرحبًا بك في عالم أمازون، حيث تسود التوصيات الشخصية! هل سبق لك أن تساءلت كيف يبدو أن عملاق التجارة الإلكترونية هذا يتوقع احتياجاتك بطريقة سحرية؟ تكمن الإجابة في أنظمة التوصية المتطورة التي تقدمها أمازون، والتي يغذيها الذكاء الاصطناعي (AI). في هذا العرض، سنتعمق في الأعمال الداخلية لخوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بأمازون، ونكشف عن الأسرار الكامنة وراء قدرتها التي لا مثيل لها على اقتراح منتجات مصممة خصيصًا لكل عميل على حدة. استعد لرحلة مفيدة عبر العالم المعقد لتحليلات البيانات والتعلم الآلي الذي يدعم توصيات أمازون الدقيقة بشكل مخيف.

مقدمة لمبادرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أمازون

لقد قادت أمازون باستمرار الجهود في تسخير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتعزيز تجربة العملاء. في هذه المقالة، سنفحص عن كثب بعض أنظمة التوصية المتقدمة في أمازون والمدعومة بهذه التقنيات.

لنبدأ بنظرة عامة مختصرة على برامج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أمازون. توفر منصة Amazon AWS للمطورين مجموعة غنية من الخدمات لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. علاوة على ذلك، تقدم أمازون SageMaker، منصة التعلم الآلي المُدارة بالكامل، والتي تسهل إنشاء النماذج والتدريب والنشر.

بالإضافة إلى أدوات المطورين، تستخدم أمازون الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي خلف الكواليس لتحسين تجربة العملاء. وتشمل هذه الخدمات Amazon Personalize، الذي يقدم توصيات مخصصة بناءً على بيانات سلوك المستخدم مثل عمليات الشراء والبحث؛ Amazon Rekognition، وهي خدمة للتعرف على الصور وتحليلها؛ وAmazon Polly، الذي يحول النص إلى صوت في الوقت الفعلي.

مع هذه الخلفية، دعونا نستكشف كيف تؤدي هذه التقنيات إلى توجيه التوصيات على أمازون.

Amazon Personalize هي خدمة تعتمد على التعلم الآلي وتستخدم الخوارزميات لإنشاء توصيات مخصصة للمنتج. فهو يستفيد من بيانات سلوك المستخدم، مثل عمليات الشراء السابقة وسجل البحث، لاقتراح المنتجات ذات الصلة، ومساعدة العملاء في اكتشاف عناصر جديدة تتماشى مع تفضيلاتهم.

من ناحية أخرى، تعد Amazon Rekognition خدمة للتعرف على الصور وتحليلها قادرة على تحديد الكائنات أو النص داخل الصور التي يحمّلها المستخدم. على سبيل المثال، يمكنه التعرف على المنتجات الموجودة في صورة العميل، مما يمكّن النظام من التوصية بعناصر مماثلة أو منتجات ذات صلة.

وأخيرًا، Amazon Polly هي خدمة تحويل النص إلى كلام والتي تحول المحتوى المكتوب إلى ملفات صوتية في الوقت الفعلي. تعمل هذه التقنية على تحسين تجارب العملاء من خلال إنشاء تعليقات صوتية لمقاطع الفيديو أو تقديم معلومات منطوقة عن المنتج والخدمة.

باختصار، تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أمازون على تشغيل مجموعة متنوعة من أنظمة التوصية، مما يعزز رحلة العميل ويبسط اكتشاف المنتج من خلال بيانات المستخدم والخوارزميات المتطورة.

كيف تستفيد أمازون من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتقديم التوصيات

لقد كانت أمازون رائدة في استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتوصيات منذ عام 1995 عندما كانت رائدة في أول نظام توصية عبر الإنترنت يعتمد على التصفية التعاونية. يقوم هذا النظام بتحليل سلوك الشراء للعملاء ويقدم توصيات للعملاء الجدد بناءً على خيارات العملاء المماثلة.

على مر السنين، واصلت أمازون الاستثمار بشكل كبير في تحسين أنظمة التوصيات الخاصة بها. وفي عام 2006، قدموا Amazon ProductGraph، وهي قاعدة بيانات واسعة تحتوي على علاقات بين مليارات العناصر، مما يتيح التوصيات عبر فئات المنتجات المختلفة.

وفي عام 2012، استحوذت أمازون على موقع Goodreads، وهو موقع تواصل اجتماعي لعشاق الكتب، مما أثرى مصادر بياناتهم. يتيح Goodreads للمستخدمين تقييم الكتب ومراجعتها، مما يوفر رؤى قيمة لتعزيز التوصيات.

قامت أمازون أيضًا بتطوير خوارزميات خاصة تتجاوز التصفية التعاونية التقليدية، حيث تدمج عوامل مثل تضاؤل ​​الوقت والحداثة والحداثة في أنظمة التوصيات الخاصة بها. تجتمع هذه العناصر في خوارزميات أمازون لتقديم توصيات أكثر دقة وتخصيصًا، مما يساهم في نمو الشركة ونجاحها.

تحليل تأثير توصيات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة من أمازون على سلوك العملاء

لعب نظام التوصيات المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أمازون دورًا محوريًا في هيمنتها على التجارة الإلكترونية. في عام 2018، حققت أمازون إيرادات تزيد عن 232 مليار دولار، وهو ما يمثل ما يقرب من نصف إجمالي المبيعات عبر الإنترنت في الولايات المتحدة. يمكن أن يُعزى جزء كبير من هذا النجاح إلى نظام التوصيات المتطور الخاص بهم، والذي يستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتقديم اقتراحات مخصصة لكل عميل.

تتناول هذه المقالة كيفية عمل توصيات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة من أمازون وتأثيرها على سلوك العملاء. كما أنه يتطرق إلى المخاوف الأخلاقية التي نشأت فيما يتعلق بهذه الأنظمة.

يتم إنشاء توصيات أمازون من خلال خوارزمية معقدة تأخذ في الاعتبار عوامل مختلفة مثل سجل الشراء وسلوك التصفح واستعلامات البحث وعربات التسوق المهجورة. يتم بعد ذلك استخدام هذه البيانات لإنشاء توصيات مخصصة لكل عميل.

أثبت نظام توصيات أمازون فعاليته العالية، حيث أدى إلى زيادة 35% من جميع العناصر المباعة على المنصة. وبالنسبة للمنتجات الرقمية مثل الكتب والموسيقى، يرتفع هذا الرقم إلى 50%. لا تعمل هذه التوصيات على تعزيز مبيعات أمازون فحسب، بل تعزز أيضًا ولاء العملاء. في استطلاع حديث، أعرب 60% من المشاركين عن أنهم لن يعودوا إلى أمازون إذا لم تقدم توصيات شخصية، مما يؤكد أهميتهم لنجاح الشركة.

ومع ذلك، ظهرت مخاوف، بما في ذلك المخاوف من أن هذه الخوارزميات قد تشجع النزعة الاستهلاكية المفرطة والتحيزات المحتملة في التوصيات. لا يزال التأثير طويل المدى لتوصيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أمازون على سلوك العملاء غير مؤكد، ولكن لا يمكن إنكار أن هذه الأنظمة محورية في مجال التجارة الإلكترونية ومن المرجح أن تستمر في تشكيلها لسنوات قادمة.

فهم فوائد منصات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة من أمازون

تمتلك أمازون، باعتبارها واحدة من أكبر متاجر التجزئة عبر الإنترنت في العالم، مخزونًا هائلاً من البيانات. تغذي هذه البيانات مجموعة واسعة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي التي تقدم فوائد متنوعة للشركة.

ومن أبرزها استخدام أمازون للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في أنظمة التوصية. تستفيد هذه الأنظمة من بيانات الشراء التاريخية وسلوك التصفح لصياغة توصيات مخصصة لكل عميل. تعمل هذه التوصيات على تحسين تجربة العملاء من خلال تقديم المزيد من الاقتراحات ذات الصلة، والتي بدورها تؤدي إلى زيادة المبيعات والاحتفاظ بالعملاء. علاوة على ذلك، فإنها تقلل من المعالجة البشرية والعمل اليدوي، مما يؤدي إلى توفير التكاليف لشركة أمازون.

قامت أمازون أيضًا بتسخير الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في العديد من المجالات الأخرى، بما في ذلك مستودعات التنفيذ الآلية، واكتشاف الاحتيال، وتصنيف البحث عن المنتجات. وفي كل حالة، عزز الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الكفاءة مع خفض التكاليف.

استكشاف أنواع مختلفة من أنظمة التوصية التي تستخدمها أمازون

تستخدم أمازون نظامين متميزين للتوصية: أحدهما للمنتجات والآخر للبائعين.

يعتمد نظام توصية المنتج على سجل الشراء الخاص بالعميل وسلوك التصفح لصياغة اقتراحات مخصصة. من ناحية أخرى، يقوم نظام توصية البائع بفحص سجل شراء العميل وتحديد الأنماط من خلال مقارنتها بسجلات العملاء الآخرين. وبناءً على هذه الأنماط، يوصي النظام بالبائعين الذين قد يرغب العميل في الشراء منهم.

كلا النظامين يستخدمان الذكاء الاصطناعي (AI). يستخدم نظام توصية المنتج خوارزمية التعلم الآلي المعروفة باسم التصفية التعاونية، والتي تحلل السلوك السابق لجميع عملاء أمازون لتحديد أوجه التشابه. يستخدم نظام توصية البائع أيضًا التعلم الآلي ولكنه يستخدم خوارزمية مختلفة تسمى التصفية المستندة إلى المحتوى، والتي تفحص مشتريات العميل السابقة للتوصية بالبائعين الذين لديهم عناصر مماثلة.

دراسة دور الذكاء البشري بالاشتراك مع تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي في أمازون

لعب الذكاء البشري دورًا محوريًا في أنظمة التوصية المتقدمة في أمازون والمدعومة بالذكاء الاصطناعي. يعمل المهندسون وعلماء البيانات في أمازون بشكل تعاوني لضمان دقة التوصيات العالية.

لقد سعى فريق التوصية في أمازون باستمرار إلى إيجاد طرق لتحسين تجربة العملاء باستخدام التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI). يتضمن أحد الجوانب الأساسية لاستراتيجيتهم دمج الذكاء البشري في العملية. يعمل التقييم البشري وتصنيف البيانات على تحسين الدقة، مما يتجاوز ما يمكن أن يحققه تعلم الآلة أو الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل.

لتعزيز قابلية التوسع، يستخدم الفريق AWS Lambda، مما يمكنهم من تشغيل خوارزميات التوصية في بيئة بدون خادم. تتيح هذه المرونة إمكانية التوسع بسهولة دون الحاجة إلى توفير الخوادم أو إدارتها.

إن الجمع بين الذكاء البشري والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي قد مكّن فريق التوصيات في أمازون من إنشاء نظام أكثر دقة وقابلية للتطوير، مما يوفر نتائج فائقة للعملاء.

خاتمة

يعد نظام التوصيات المتقدم من أمازون والمدعوم بالذكاء الاصطناعي أداة هائلة يستفيد منها كل من المتسوقين والتجار. من خلال الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي، تقوم أمازون بتخصيص التجربة للمستخدمين الفرديين، وتقديم توصيات مخصصة تعمل على تبسيط اكتشاف المنتج. تعمل هذه التقنية على تبسيط عملية التسوق عبر الإنترنت، مما يجعلها أكثر متعة لجميع المشاركين مع زيادة الفرص للتجار لعرض منتجاتهم للمشترين المحتملين.