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機(jī)器學(xué)習(xí)在銷售報(bào)價(jià)單的產(chǎn)品推薦場(chǎng)景中的作用

鄒立鵬 / 1245人閱讀

摘要:的一款云解決方案,簡(jiǎn)稱同樣支持使用機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)銷售訂單歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行向上銷售和交叉銷售機(jī)會(huì)的產(chǎn)品推薦。還是先去,點(diǎn)擊進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的模型設(shè)置。我們可以在機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景的列表里看到產(chǎn)品推薦這個(gè)場(chǎng)景。

大家平時(shí)在京東或淘寶上買一個(gè)東西后,手機(jī)app會(huì)自動(dòng)向我們推薦一些其他我們可能會(huì)購(gòu)買的商品,這些推薦就是背后的機(jī)器學(xué)習(xí)框架基于我們以前的購(gòu)買習(xí)慣通過一定的算法計(jì)算出來的。

SAP的一款CRM云解決方案,Cloud for Customer(簡(jiǎn)稱C4C),同樣支持使用機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)銷售訂單歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行向上銷售和交叉銷售機(jī)會(huì)的產(chǎn)品推薦。

下面我們一起來看看人工智能在產(chǎn)品推薦這個(gè)場(chǎng)景里的具體實(shí)現(xiàn)吧。還是先去Administrator->Prediction Services,點(diǎn)擊Model Setup進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的模型設(shè)置。

我們可以在Machone Learning Scenarios(機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景)的列表里看到Product Recommendation(產(chǎn)品推薦)這個(gè)場(chǎng)景。通過點(diǎn)擊按鈕“Add Model”創(chuàng)建一個(gè)新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,點(diǎn)擊“Train”進(jìn)行訓(xùn)練,確保訓(xùn)練成功完成,狀態(tài)變?yōu)?Active", 說明該模型可用。

創(chuàng)建一個(gè)新的Product List,里面包含了需要銷售的產(chǎn)品:下面的例子有兩個(gè)產(chǎn)品,ID為為1042416和10001380。

如果是傳統(tǒng)的產(chǎn)品推薦場(chǎng)景,假設(shè)當(dāng)我在銷售訂單的行項(xiàng)目里維護(hù)了上述兩個(gè)產(chǎn)品的ID后,還想推薦一些其他的產(chǎn)品,則需要通過人工的方式將這些推薦的商品維護(hù)到Product list的"Proposed Products"標(biāo)簽頁里,如下圖紅色區(qū)域所示。

有了人工智能加上機(jī)器學(xué)習(xí)后,就可以省去這些人工配置的步驟和工作量。我給這個(gè)Product List加上了一個(gè)"203 - Product Recommendation"的場(chǎng)景,如下圖藍(lán)色區(qū)域所示,希望讓這個(gè)Product List里包含的產(chǎn)品被加入到銷售訂單時(shí),通過人工智能的方式由SAP C4C系統(tǒng)自動(dòng)推薦相關(guān)產(chǎn)品給我。

現(xiàn)在我們來做個(gè)測(cè)試,創(chuàng)建一個(gè)新的銷售報(bào)價(jià)單,將之前維護(hù)在Product List的某一個(gè)產(chǎn)品,比如1042416,維護(hù)在這個(gè)銷售報(bào)價(jià)單的行項(xiàng)目里,然后C4C系統(tǒng)自動(dòng)給我推薦了兩個(gè)其他產(chǎn)品,ID為P140101和P140100。

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