دانلود کتاب AI-Powered Ecommerce: How Machine Learning Is Transforming Online Shopping

معرفی کتاب AI-Powered Ecommerce: How Machine Learning Is Transforming Online Shopping

در دنیای امروز که خرید آنلاین به بخش جدایی‌ناپذیری از زندگی روزمره ما تبدیل شده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال بازنویسی قواعد بازی هستند. کتاب AI-Powered Ecommerce: How Machine Learning Is Transforming Online Shopping نوشته رمگوپال پراجاپات که در دسامبر ۲۰۲۴ توسط انتشارات معتبر Apress منتشر شده، دقیقاً به همین دگرگونی می‌پردازد. این اثر ۲۵۹ صفحه‌ای، راهنمای جامع و کاربردی مدیران، توسعه‌دهندگان، تحلیل‌گران و هر کسی است که می‌خواهد فروشگاه اینترنتی خود را با قدرت هوش مصنوعی به اوج برساند.

کتاب با زبانی ساده اما تخصصی، مرز میان علم و عمل را از بین می‌برد و نشان می‌دهد چطور الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند تجربه خرید مشتریان را شخصی‌سازی، موجودی انبار را بهینه، قیمت‌ها را به‌صورت پویا تنظیم و حتی تقلب را پیش‌بینی کنند. اگر می‌خواهید بدانید چطور فروش خود را تا ۳۰٪ افزایش دهید یا چطور با کمک پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی، کالاهای پر‌فروش آینده را شناسایی کنید، این کتاب همان چیزی است که به آن نیاز دارید.

درباره کتاب AI-Powered Ecommerce: How Machine Learning Is Transforming Online Shopping

این کتاب در ۹ فصل ساختار‌یافته، از مقدمات هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک شروع می‌کند و تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های یادگیری عمیق پیش می‌رود. در هر فصل، نویسنده با ذکر مطالعه موردی واقعی از برندهای بزرگی مانند آمازون، علی‌بابا و شاپیفای، نشان می‌دهد که این فناوری‌ها چگونه در عمل به کار گرفته می‌شوند. تمرکز ویژه کتاب بر قابلیت پیاده‌سازی سریع است؛ به‌گونه‌ای که حتی کسب‌وکارهای کوچک و متوسط هم می‌توانند با استفاده از کدهای آماده‌ای که در کتاب ارائه شده، در کمتر از چند هفته سیستم‌های هوش مصنوعی را در فروشگاه خود مستقر کنند.

برخی از ویژگی‌های منحصربه‌فرد کتاب:

• بیش از ۵۰ کد پایتون آماده برای شخصی‌سازی پیشنهادات، خوشه‌بندی مشتریان و تحلیل احساسات نظرات
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین بدون نیاز به دیتای حجیم؛ مناسب برای استارتاپ‌ها
• راهنمای گام‌به‌گام تبدیل مدل‌های آزمایشگاهی به APIهای پایدار و مقیاس‌پذیر
• بررسی چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های مشتری
• نمودارهای رنگی و تعاملی برای درک بهتر مفاهیم آماری

خلاصه کتاب AI-Powered Ecommerce: How Machine Learning Is Transforming Online Shopping

فصل اول کتاب با عنوان «تجارت الکترونیک در عصر هوش مصنوعی» به تاریخچه‌ای کوتاه از پیشرفت‌های فناوری می‌پردازد و توضیح می‌دهد چرا یادگیری ماشین در دهه اخیر به موتور محرک رشد فروشگاه‌های آنلاین تبدیل شده. در این فصل، خواننده با مفاهیمی مانند داده‌های ساختارنیافته، یادگیری نظارت‌شده و نیمه‌نظارت‌شده آشنا می‌شود و یاد می‌گیرد چطور می‌تواند با استفاده از ابزارهای متن‌باز مانند TensorFlow و Scikit-learn، اولین مدل پیشنهاد دهنده خود را ظرف چند ساعت بسازد.

در فصل دوم، نویسه به سراغ موتورهای پیشنهاد دهنده می‌رود. او ابتدا الگوریتم‌های کلاسیک فیلترینگ مشترک (Collaborative Filtering) و فیلترینگ مبتنی بر محتوا را توضیح می‌دهد و سپس نشان می‌دهد چطور می‌توان با ترکیب این دو روش و افزودن لایه‌های عصبی، دقت پیشنهادها را تا ۱۵٪ افزایش داد. مطالعه موردی این فصل، بررسی دقیق سیستم پیشنهاد دهنده Amazon Personalize است؛ جایی که خواننده یاد می‌گیرد چطور با کمک AutoML، مدل را بدون نیاز به کدنویسی طولانی آموزش دهد.

فصل سوم کتاب به مدیریت موجودی هوشمند اختصاص دارد. در این بخش، الگوریتم‌های پیش‌بینی تقاضا (Demand Forecasting) با استفاده از شبکه‌های LSTM و مدل‌های Prophet آموزش داده می‌شوند. نویسنده با ذکر مثال از یک فروشنده پوشاک آنلاین نشان می‌دهد که استفاده از این الگوریتم‌ها چطور هزینه‌های انبارداری را ۲۲٪ کاهش و در عین حال ۹۵٪ مواقع کالا در انبار موجود بوده است. همچنین، تکنیک‌های دیتا‌اگمانتشن برای افزایش داده‌های آموزشی و مقابله با فصلی بودن تقاضا تشریح می‌شود.

در ادامه، فصل چهارم به قیمت‌گذاری پویا می‌پردازد. خواننده یاد می‌گیرد چطور با استفاده از الگوریتم‌های Q-Learning، قیمت محصولات را بر اساس میزان رقابت، موجودی، و حتی وضعیت آب‌وهوا تنظیم کند تا سود خالص ۸ تا ۱۲٪ افزایش یابد. نویسنده همچنین به بررسی مسائل اخلاقی این حوزه می‌پردازد و راهکارهایی برای جلوگیری از قیمت‌گذاری تبعیض‌آمیز ارائه می‌دهد.

فصل پنجم کتاب، حلقه مفقوده بسیاری از فروشگاه‌ها را پوشش می‌دهد: تشخیص و جلوگیری از تقلب. با استفاده از الگوریتم‌های Isolation Forest و Autoencoders، خواننده یاد می‌گیرد چطور تراکنش‌های مشکوک را در کمتر از ۱۰۰ میلی‌ثانیه شناسایی و مسدود کند. مطالعه موردی این فصل، بررسی یک فروشگاه الکترونیکی بزرگ در جنوب شرق آسیا است که توانست با اجرای این راهکارها، ۳۸٪ از کلاهبرداری‌های آنلاین را کاهش دهد.

فصل‌های ششم و هفتم به ترتیب به جستجوی هوشمند و خدمات پس از فروش می‌پردازند. در بخش جستجو، تکنیک‌های Semantic Search با استفاده از مدل‌های BERT و رتبه‌بندی مجدد نتایج با یادگیری رتبه‌ای (Learning to Rank) آموزش داده می‌شود. در بخش خدمات پس از فروش هم، چت‌بات‌های مبتنی بر Transformer معرفی می‌شوند که می‌توانند ۸۰٪ تیکت‌های پشتیبانی را بدون دخالت انسان پاسخ دهند.

در فصل هشتم، کتاب وارد حوزه یادگیری عمیق پیشرفته می‌شود. خواننده با معماری‌های GCN (Graph Convolutional Networks) آشنا می‌شود تا شبکه اجتماعی مشتریان را به گراف تبدیل کرده و پیشنهادهای دوستانه‌تر ارائه دهد. همچنین، تکنیک‌های Transfer Learning برای کسب‌وکارهایی که داده محدود دارند، تشریح می‌شود.

در نهایت، فصل نهم کتاب با عنوان «آینده هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک» به بررسی ترندهای نوظهور مانند خرید با واقعیت افزوده، خرید صوتی و تجربه‌های immersive می‌پردازد. نویسنده پیش‌بینی می‌کند که تا سال ۲۰۳۰، بیش از ۷۰٪ تعاملات خرید آنلاین تحت تأثیر مستقیم الگوریتم‌های هوش مصنوعی خواهند بود.

چرا باید کتاب AI-Powered Ecommerce: How Machine Learning Is Transforming Online Shopping را بخوانیم

در بازاری که رقابت در آن روزبه‌روز تنگاتنگ‌تر می‌شود، داشتن اطلاعات به‌روز و قابل اجرا برگ برنده‌ای است که می‌تواند سرنوشت یک کسب‌وکار را تغییر دهد. کتاب رمگوپال پراجاپات، دقیقاً همان چیزی است که شما برای جهش به نسل بعدی فروش آنلاین به آن نیاز دارید. در ادامه، مهم‌ترین دلایل خواندن این کتاب را مرور می‌کنیم:

• ۱. کسب مزیت رقابتی پایدار: بیش از ۶۰٪ فروشگاه‌های آنلاین هنوز از الگوریتم‌های سنتی استفاده می‌کنند. با اجرای راهکارهای این کتاب، شما جزو ۴۰٪ پیشرو خواهید بود که تجربه‌ای کاملاً شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهند.
• ۲. بازگشت سریع سرمایه (ROI): براساس آمار ارائه‌شده در کتاب، کسب‌وکارهایی که فقط ۳ الی ۵ الگوریتم اولیه را پیاده‌سازی کرده‌اند، در کمتر از ۶ ماه به بازگشت سرمایه رسیده‌اند.
• ۳. کاهش هزینه‌های عملیاتی: با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی دقیق، می‌توان هزینه‌های انبارداری را تا ۲۵٪ کاهش و در عین حال نرخ موجودی (Fill Rate) را بالای ۹۶٪ نگه داشت.
• ۴. افزایش رضایت مشتری: شخصی‌سازی پیشنهادها باعث می‌شود نرخ تبدیل تا ۳۰٪ و نرخ کلیک تا ۴۵٪ افزایش یابد؛ یعنی مشتریان سریع‌تر به محصول مورد نظر می‌رسند و احتمال بازگشت آن‌ها به فروشگاه بالا می‌رود.
• ۵. درک عمیق داده‌های خود: کتاب به شما یاد می‌دهد چطور با استفاده از تکنیک‌هایی مانند Feature Engineering و Embeddings، الگوهای پنهان در رفتار مشتریان را کشف کنید و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کنید.
• ۶. امنیت بالاتر: با پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص تقلب مبتنی بر یادگیری ماشین، می‌توانید ۹۰٪ کلاهبرداری‌ها را قبل از وقوع شناسایی کرده و از ضررهای مالی سنگین جلوگیری کنید.
• ۷. آماده برای آینده: با خواندن این کتاب، با مفاهیمی مانند Federated Learning و Edge AI آشنا می‌شوید که در آینده‌ای نزدیک، استاندارد صنعت خواهند شد.

به‌بیان‌دیگر، اگر می‌خواهید:

• فروش خود را بدون افزایش بودجه تبلیغات، بالا ببرید.
• به‌جای حدس و گمان، بر اساس داده تصمیم‌گیری کنید.
• در بازار اشباع‌شده امروز، برندتان را متمایز کنید.
• و در نهایت، ارزش برند و سودآوری خود را به‌طور پایدار افزایش دهید.

پس خواندن این کتاب برای شما ضروری است.

درباره نویسنده کتاب Ramgopal Prajapat

رمگوپال پراجاپات یکی از متخصصان برجسته در حوزه یادگیری ماشین و تجزیه‌وتحلیل داده است که بیش از ۱۵ سال تجربه عملی در طراحی و اجرای راهکارهای هوش مصنوعی برای شرکت‌های فناوری جهانی دارد. او مدرک کارشناسی ارشد خود را در رشته علوم کامپیوتر با تخصص یادگیری ماشین از دانشگاه Indian Institute of Technology Delhi دریافت کرده و هم‌اکنون به‌عنوان مشاور ارشد در حوزه تجارت الکترونیک و تحلیل داده فعالیت می‌کند.

پراجاپات تاکنون در پروژه‌هایی برای شرکت‌هایی مانند Amazon، Flipkart و Alibaba همکاری داشته و سیستم‌های پیشنهاد دهنده‌ای طراحی کرده که روزانه بیش از ۱۰۰

دانلود کتاب AI-Powered Ecommerce: How Machine Learning Is Transforming Online Shopping را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.