𝗧𝗵𝗲 𝗘𝘃𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗼𝗳 𝗔𝗜 𝗦𝗵𝗼𝗽𝗽𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀

ഓൺലൈൻ ഷോപ്പിംഗ് രീതികളെ AI മാറ്റിമറിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. പേഴ്സണൽ ഷോപ്പിംഗ് ഏജന്റുകൾ ഇപ്പോൾ വെറും ഉപകരണങ്ങൾ മാത്രമല്ല. നിങ്ങളുടെ ശീലങ്ങൾ പഠിച്ചെടുത്ത് നിങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഡിജിറ്റൽ അസിസ്റ്റന്റുകളാണ് അവ.

അവ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു:

നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ ഈ ഏജന്റുകൾ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ മുമ്പ് വാങ്ങിയവയും നിങ്ങൾ തിരയുന്നവയും അവ പരിശോധിക്കുന്നു. ഇത് നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ ആവശ്യമുള്ള സാധനങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ അവയെ സഹായിക്കുന്നു.

ഒരു AI ഏജന്റിന്റെ പ്രധാന ഭാഗങ്ങൾ:

  • ഡാറ്റാ ശേഖരണം (Data collection): നിങ്ങളുടെ ഹിസ്റ്ററിയിൽ നിന്നും ക്ലിക്കുകളിൽ നിന്നും അവ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു.
  • മെഷീൻ ലേണിംഗ് (Machine learning): കാലക്രമേണ മെച്ചപ്പെടുന്നതിനായി നിങ്ങളുടെ ശീലങ്ങളിൽ നിന്ന് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പഠിക്കുന്നു.
  • റെക്കമെൻഡേഷൻ എഞ്ചിനുകൾ (Recommendation engines): നിങ്ങളും ഉൽപ്പന്നങ്ങളും തമ്മിലുള്ള യോജിപ്പുകൾ ഈ സംവിധാനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു.
  • യൂസർ ഇന്റർഫേസ് (User interface): AI-യുമായി ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്ന രീതിയിലുള്ള രൂപകൽപ്പനയാണിത്.
  • ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പുകൾ (Feedback loops): ഭാവിയിലെ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി, AI നൽകിയ നിർദ്ദേശങ്ങൾ ശരിയാണോ തെറ്റാണോ എന്ന് നിങ്ങൾ അവയോട് പറയുന്നു.

അവ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ:

  • പർച്ചേസ് ഹിസ്റ്ററി (Purchase history): നിങ്ങളുടെ ഷോപ്പിംഗ് രീതികൾ കാണിക്കുന്നു.
  • വെബ് അനലിറ്റിക്സ് (Web analytics): ഒരു സൈറ്റിലൂടെ നിങ്ങൾ എങ്ങനെ സഞ്ചരിക്കുന്നു എന്ന് നിരീക്ഷിക്കുന്നു.
  • സോഷ്യൽ മീഡിയ (Social media): നിങ്ങളുടെ താൽപ്പര്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നു.
  • കസ്റ്റമർ ഫീഡ്‌ബാക്ക് (Customer feedback): നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങളിൽ നിന്ന് സിസ്റ്റത്തിന് പഠിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

ഇതിൽ മനഃശാസ്ത്രത്തിനും വലിയ പങ്കുണ്ട്. നിർദ്ദേശങ്ങൾ കൂടുതൽ സ്വാഭാവികമായി തോന്നുന്നതിനായി സോഷ്യൽ പ്രൂഫ് (social proof), പെർസീവ്ഡ് വാല്യൂ (perceived value) തുടങ്ങിയ ആശയങ്ങൾ AI ഏജന്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

നിങ്ങൾക്ക് ഒന്ന് നിർമ്മിക്കണമെന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ഈ ഘട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരുക:

  1. നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് എന്താണ് ആവശ്യമെന്ന് വിശകലനം ചെയ്യുക.
  2. ഉയർന്ന വിൽപ്പന അല്ലെങ്കിൽ മികച്ച സംതൃപ്തി എന്നിങ്ങനെയുള്ള വ്യക്തമായ ലക്ഷ്യങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുക.
  3. ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
  4. നിങ്ങളുടെ ടെക്നോളജി സ്റ്റാക്ക് (technology stack) തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
  5. നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുക.
  6. ലോഞ്ച് ചെയ്യുകയും ഫലങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുക.
  7. സിസ്റ്റം പരിഷ്കരിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഫീഡ്‌ബാക്ക് ഉപയോഗിക്കുക.

ഭാവിയിൽ ഇവ കൂടുതൽ സംയോജിതമായിരിക്കും. ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ മുറിയിൽ തന്നെ കാണാൻ സഹായിക്കുന്ന ഓഗ്മെന്റഡ് റിയാലിറ്റി (augmented reality) ഉപയോഗിക്കുന്ന ഷോപ്പിംഗ് ഏജന്റുകളെ പ്രതീക്ഷിക്കാം. വോയ്‌സ് സെർച്ചും സ്മാർട്ട് ഹോം ഉപകരണങ്ങളും ഷോപ്പിംഗ് കൂടുതൽ വേഗത്തിലും എളുപ്പവുമാക്കും.

Source: https://dev.to/aicomag/the-evolution-of-the-personal-shopping-agent-how-ai-teammates-curate-consumer-carts-32ll

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi