ຜູ້ ນຳ ທີ່ຄິດ
ການຈັບຄູ່ຫົວຂໍ້ຜະລິດຕະພັນສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງ SKU ກັບ NLP
ດຳເນີນການຢ່າງວ່ອງໄວໃນວິທີທີ່ທ່ານສາມາດອັດຕະໂນມັດການຈັບຄູ່ຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນແລະການຄຸ້ມຄອງ SKU ການນໍາໃຊ້ພຽງແຕ່ຊື່ຜະລິດຕະພັນກັບ NLP.
ການຈັບຄູ່ຊື່ຜະລິດຕະພັນແມ່ນຂະບວນການຂອງການຈັບຄູ່ຜະລິດຕະພັນທີ່ຄ້າຍຄືກັນຫຼືຄືກັນອ້ອຍຕ້ອຍຈາກແຫຼ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍອີງໃສ່ຢ່າງເຂັ້ມງວດກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ແລະຄຸນລັກສະນະຫົວຂໍ້ອື່ນໆຂອງຜະລິດຕະພັນ. ເນື່ອງຈາກຄວາມແຕກຕ່າງກັນຂອງຂໍ້ມູນ ແລະແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນໃນອົງກອນ ມັນສາມາດກາຍເປັນເລື່ອງຍາກກວ່າທີ່ຈະຮັກສາຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນໃຫ້ຖືກຕ້ອງ ແລະຈັດການ SKU ໃໝ່. ບັນຫາເກີດຂື້ນໃນເວລາທີ່ການນໍາໃຊ້ຜູ້ສະຫນອງແລະຜູ້ຂາຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະການຮັກສາຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງກາຍເປັນເລື່ອງຍາກກວ່າ. ນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາໃນເວລາທີ່ການປະເມີນຂໍ້ມູນການຂາຍແລະຄວາມເຂົ້າໃຈໃນຄວາມພະຍາຍາມໃນການຕະຫຼາດຂອງທ່ານແລະອັດຕາຜົນສໍາເລັດ.
ໃນຂະນະທີ່ນີ້ມັກຈະເຮັດດ້ວຍຕົນເອງ, ມັນສາມາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍແລະຂະຫນາດບໍ່ດີ. ລະບົບໂຮງຮຽນເກົ່າສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ການນໍາໃຊ້ຄຸນລັກສະນະຜະລິດຕະພັນພື້ນຖານເຊັ່ນ SKUs ແລະລະຫັດ UPC ທີ່ເຮັດວຽກບໍ່ດີກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ທັນສະໄຫມ. ລະບົບເກົ່າເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງການຂະບວນການຊ່ວຍເພື່ອສະກັດຄຸນລັກສະນະ, ເອົາສິ່ງທີ່ຊ້ໍາກັນ, ແລະລ້າງຄໍາຢຸດຈາກຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ. ເຖິງແມ່ນວ່າການລ້າງຂໍ້ມູນທັງຫມົດແລະການສະກັດເອົາຄໍາຫລັກລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຍັງຕໍ່ສູ້ກັບສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນນີ້:
GIGABYTE – 15.6″ FHD IPS Gaming Laptop 144Hz – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD
ແລະ
15.6″ Notebook – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Black 6494784
ເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມສຳພັນຂອງຄຳສັບເຊັ່ນ “ແລັບທັອບ” ແລະ “ໂນ໊ດບຸ໊ກ”, ແລະສ່ວນໜຶ່ງຂອງປຸ່ມຄຳເວົ້າເພື່ອໃຫ້ກົງກັບ GeForce ພວກເຮົາຈະຕ້ອງໃຊ້ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ.
ສິ່ງທີ່ການຈັບຄູ່ຫົວຂໍ້ຜະລິດຕະພັນສາມາດສະຫນອງສໍາລັບທ່ານ
ການຈັບຄູ່ຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນ ອີງຕາມຫົວຂໍ້ທີ່ໃຫ້ຜູ້ຄ້າປີກແລະຍີ່ຫໍ້ອີຄອມເມີຊມີຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍໃນໂລກຂອງຂໍ້ມູນການຂາຍແລະປັນຍາການຕະຫຼາດ.
- ຈັດລະບຽບຜະລິດຕະພັນແລະ SKUs ໃນທົ່ວຜູ້ຂາຍແລະຜູ້ສະຫນອງຫຼາຍ
- ໃຊ້ຂໍ້ມູນຄູ່ແຂ່ງເພື່ອເຂົ້າໃຈແນວໂນ້ມຕະຫຼາດແລະລາຄາທີ່ແຂ່ງຂັນ
- ເຂົ້າໃຈວົງຈອນຊີວິດຂອງຜະລິດຕະພັນ
- ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າບໍ່ມີຊິ້ນສ່ວນທີ່ຂາດຫາຍໄປໃນຂໍ້ມູນການຂາຍແລະການໂຄສະນາການຕະຫຼາດຂອງທ່ານ
ການນໍາໃຊ້ລະບົບການຈັບຄູ່ໂດຍອີງໃສ່ຫົວຂໍ້ຜະລິດຕະພັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຮັບປະກັນວ່າທ່ານມີຂໍ້ມູນທີ່ແນ່ນອນທີ່ທ່ານຕ້ອງການເພື່ອປະຕິບັດການຈັບຄູ່ຂໍ້ມູນ. ລະບົບອື່ນໆທີ່ຕ້ອງການຈຸດຂໍ້ມູນຫຼາຍໂຕນຫຼືລາຍລະອຽດຂອງຜະລິດຕະພັນໃນຄວາມເລິກສາມາດດີ້ນລົນໃນຂະນະທີ່ທ່ານຂະຫຍາຍຜະລິດຕະພັນຫຼາຍຂຶ້ນ. ພວກເຮົາໄດ້ພົບເຫັນວ່າການນໍາໃຊ້ລະບົບ NLP ໂດຍອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ເນັ້ນໃສ່ຫົວຂໍ້ຜະລິດຕະພັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄ້າຍຄືກັນໂດຍບໍ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຂະຫນາດໃນໄລຍະຍາວ. ພວກເຮົາໄດ້ສາມາດນໍາໃຊ້ການຈັບຄູ່ຫົວຂໍ້ຜະລິດຕະພັນເປັນພື້ນຖານແລະສ້າງແບບຈໍາລອງອື່ນໆທີ່ອ້ອມຮອບມັນເຊັ່ນ: ການຈັບຄູ່ UPC ແລະການຈັບຄູ່ຄໍາອະທິບາຍຜະລິດຕະພັນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບພຽງແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບ, ບໍ່ໄດ້ອີງໃສ່.
ຊື່ຜະລິດຕະພັນທີ່ກົງກັນກັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ
ພວກເຮົາໄດ້ສ້າງຊອບແວການຈັບຄູ່ຊື່ຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຮົາໂດຍໃຊ້ຮູບແບບ NLP ທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ GPT-3, BERT, ແລະ SBERT ເພື່ອຮຽນຮູ້ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງລັກສະນະພາສາຫົວຂໍ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຄຸນລັກສະນະຂອງຫົວຂໍ້ເຊັ່ນ: ຊື່ແບ, ຊື່ຜະລິດຕະພັນ, ປະເພດແລະອື່ນໆ. ແບບຈໍາລອງແມ່ນດີເລີດເຫນືອການຈັບຄູ່ fuzzy ແລະວິທີການທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບອື່ນໆແລະຖືກພິສູດໃຫ້ເຫັນຂະຫນາດໄດ້ງ່າຍດ້ວຍຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຂໍ້ມູນໃຫມ່ແລະສິ່ງລົບກວນ.
ການຈັບຄູ່ລະຫວ່າງ: Garmin nuvi 2699LMTHD — GPS navigator €” ຍານຍົນ 6.1 ໃນ nuvi 2699LMTHD Automobile Portable GPS Navigator
ຜົນໄດ້ຮັບຈາກຊອບແວ NLP ສະແດງໃຫ້ເຫັນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນຶ່ງ:
- ຄໍາຢຸດແລະຕົວອັກສອນບໍ່ມີຜົນຕໍ່ຄວາມສາມາດຂອງພວກເຮົາທີ່ຈະກົງກັບສອງຊື່ຜະລິດຕະພັນ
- ຮູບແບບສາມາດຄໍາສັບຕ່າງໆໃນຫົວຂໍ້ບໍ່ວ່າຈະເປັນຄໍາສັ່ງຫຼືຄໍາທີ່ບໍ່ມີສຽງໃດໆແມ່ນພວກເຂົາ.
- ຊື່ຍີ່ຫໍ້ແມ່ນບໍ່ຈໍາເປັນສໍາລັບພວກເຮົາເພື່ອຊອກຫາຄໍາທີ່ກົງກັນຫຼືປະຕິເສດການຈັບຄູ່.
- ຄຸນລັກສະນະຂອງຜະລິດຕະພັນແມ່ນບໍ່ຈໍາເປັນ (ຂະຫນາດ, ຄວາມຍາວ) ໃນແຕ່ລະຜະລິດຕະພັນທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງປຽບທຽບແລະບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເປັນປະເພດດຽວກັນ.
ຮູບແບບຫົວຂໍ້ຜະລິດຕະພັນເລືອກເອົາຄວາມແຕກຕ່າງຂະຫນາດນ້ອຍແຕ່ສໍາຄັນລະຫວ່າງຂະຫນາດບັນຈຸທີ່ຖືວ່າເປັນ SKUs ທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນຖານຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນ. ໃນຕົວຢ່າງທີສອງພວກເຮົາເຫັນວ່າມີຊິ້ນສ່ວນເຄື່ອນທີ່ - ຈໍານວນຂວດທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະສຽງທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແຕ່ຍັງເປັນການຈັບຄູ່ທີ່ງ່າຍດາຍ.
ການຫລອມໂລຫະສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ການຜະລິດ
ຜະລິດຕະພັນຊອບແວທີ່ກົງກັບຊື່ຜະລິດຕະພັນນີ້ສາມາດຖືກປັບລະອຽດຢູ່ໃນຮ້ານຂາຍຍ່ອຍຫຼືຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນຕົວຈິງຂອງຍີ່ຫໍ້ອີຄອມເມີຊເພື່ອຊຸກຍູ້ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຜະລິດຕະພັນອື່ນໆສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ສະເພາະຂອງທ່ານ. ການປັບແຕ່ງລະດັບນີ້ສາມາດໃຊ້ໄດ້ເນື່ອງຈາກສະຖາປັດຕະຍະກໍາຮູບແບບພາສາທີ່ໃຊ້ເພື່ອສ້າງຕົວຈັບຄູ່ຊື່ຜະລິດຕະພັນ, ແທນທີ່ຈະໃຊ້ຕົວຈັບຄູ່ fuzzer gimmicky ຫຼືຕົວແບບການສະກັດເອົາຫົວໜ່ວຍ. ຄວາມສາມາດໃນການປັບແຕ່ງສະຖາປັດຕະຍະກໍາສໍາລັບຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດສະເພາະເຮັດໃຫ້ການຂະຫຍາຍໄດ້ດີຂຶ້ນເຊັ່ນດຽວກັນກັບມັນງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍທີ່ຈະປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເມື່ອທ່ານເພີ່ມຜະລິດຕະພັນຫຼືແຫຼ່ງຕ່າງໆ.
ຄວາມສຳພັນໃນການຈັບຄູ່ຜະລິດຕະພັນ
ດັ່ງທີ່ທ່ານອາດຈະໄດ້ສັງເກດເຫັນແນວຄວາມຄິດຂອງການຈັບຄູ່ຜະລິດຕະພັນສາມາດເປັນພີ່ນ້ອງກັນໂດຍອີງໃສ່ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ທ່ານກໍາລັງພະຍາຍາມກວມເອົາ. ຖ້າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຜະລິດຕະພັນໂດຍອີງໃສ່ SKU ທີ່ທ່ານກໍາລັງຈະຕ້ອງການຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼັງຈາກນັ້ນຖ້າທ່ານພະຍາຍາມເຂົ້າໃຈຂະຫນາດຕະຫຼາດແລະຜະລິດຕະພັນຄູ່ແຂ່ງ.
ຕົວຢ່າງ: ຖ້າທ່ານມີຊື່ຜະລິດຕະພັນສອງຢ່າງນີ້:
Chios Mastiha Pack 60gr (2.11 oz) Small Tears Gum 100% Natural Mastic Gum From Mastic Growers Fresh
Chios Mastiha Pack 25gr (0.88oz) Medium Tears Gum 100% Natural Mastic Gum ຈາກ Mastic Growers Fresh
ທ່ານສາມາດພິຈາລະນາພວກມັນບໍ່ແມ່ນການຈັບຄູ່ໂດຍອີງໃສ່ແນວຄວາມຄິດທີ່ພວກເຂົາມີສອງ SKUs ທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢູ່ໃນຮ້ານດຽວກັນ, ແຕ່ຍັງສາມາດພິຈາລະນາໃຫ້ພວກເຂົາເປັນການແຂ່ງຂັນໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຄິດທີ່ພວກເຂົາທັງສອງແມ່ນ Mastic Gum. ຖ້າພວກເຮົາລວມເອົາຊື່ຜະລິດຕະພັນນີ້ເຂົ້າໃນການປະສົມ:
Horbaach Mastic Gum 1500mg 120 Capsules | ບໍ່ແມ່ນ GMO & Gluten Free
ພວກເຮົາຕ້ອງຕັດສິນໃຈກ່ອນທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງຈັບຄູ່ສໍາລັບການ. ນີ້ແມ່ນຜະລິດຕະພັນຂອງຄູ່ແຂ່ງຢ່າງຊັດເຈນແລະມີລະຫັດ UPC ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແຕ່ມັນຍັງຄົງເປັນ Mastic Gum ແລະຖ້າພວກເຮົາກໍາລັງຊອກຫາຜະລິດຕະພັນພາຍໃຕ້ "umbrella" ດຽວກັນ, ນີ້ແມ່ນການແຂ່ງຂັນ. ຫຼາຍທີ່ຈະຄິດກ່ຽວກັບເວລາທີ່ອອກແບບລະບົບການຈັບຄູ່ຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານ.
ເມື່ອທ່ານກໍາລັງໃຊ້ເຄື່ອງມືການຈັບຄູ່ຊື່ຜະລິດຕະພັນໂດຍອີງໃສ່ NLP ລະດັບຄວາມຍືດຫຍຸ່ນນີ້ຈະກາຍເປັນລົມ. ພວກເຮົາປັບແຕ່ງສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງພວກເຮົາໃຫ້ເໝາະສົມກັບກໍລະນີການນຳໃຊ້ຂອງເຈົ້າ ບໍ່ວ່າເຈົ້າຈະພິຈາລະນາເປັນ “ການຈັບຄູ່” ແນວໃດ ແລະປັບໃຫ້ເໝາະສົມກັບສິ່ງນັ້ນ. ລະດັບຄວາມຍືດຫຍຸ່ນນີ້ແມ່ນຕົວປ່ຽນແປງເກມໃນເວລາທີ່ຊອກຫາການນໍາໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະດຽວກັນສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍພາຍໃນອົງການຈັດຕັ້ງ ແລະຍັງສາມາດບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ.
ທໍ່ SKU ຂອງພວກເຮົາພິຈາລະນາຢ່າງຖືກຕ້ອງວ່າອັນນີ້ບໍ່ກົງກັນ.
ການສະກັດຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນ
ເມື່ອພວກເຮົາໄດ້ຈັບຄູ່ຊື່ຜະລິດຕະພັນແລ້ວແລະມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຂໍ້ມູນການຂາຍພາຍໃນຂອງພວກເຮົາຫຼືຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນຄູ່ແຂ່ງທີ່ພວກເຮົາສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້. ຮູບແບບການຈັດປະເພດຜະລິດຕະພັນ ຫຼືເຄື່ອງມືສະກັດເອົາຄຸນລັກສະນະໂດຍອີງໃສ່ NLP ເພື່ອຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ຊ່ອງຫວ່າງທີ່ພວກເຮົາມີເຊັ່ນ: ຂະຫນາດຜະລິດຕະພັນ, ຊື່ຜູ້ຜະລິດ, ແລະຄຸນລັກສະນະຂອງຜະລິດຕະພັນ. ອັດຕະໂນມັດ. ທໍ່ເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະກໍາດຽວກັນກັບການຈັບຄູ່ຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຮົາເພື່ອໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດປະສົມປະສານໄດ້ງ່າຍ.
ປັບປຸງການຈັດໝວດໝູ່ສິນຄ້າຂອງທ່ານ
ຕົວຢ່າງຂອງການສ້າງປະເພດຜະລິດຕະພັນ ແລະແທັກຈາກຮູບແບບ GPT-3 ຂອງພວກເຮົາ.
ດ້ວຍເຄື່ອງມືການຈັບຄູ່ຊື່ຜະລິດຕະພັນ ທ່ານສາມາດປັບປຸງຄວາມຊັດເຈນຂອງການຈັດໝວດໝູ່ຂອງທ່ານໄດ້ໂດຍການລວມເອົາຄຸນລັກສະນະຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ກົງກັນຫຼາຍອັນເຂົ້າກັນເປັນປະເພດດຽວ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ສະອາດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະມາດຕະຖານຄຸນລັກສະນະທີ່ປະກອບເປັນລະບົບການຈັດປະເພດຂອງທ່ານ.
GIGABYTE – 15.6″ FHD IPS Gaming Laptop 144Hz – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD
ແລະ
ໂນດບຸກ 15.6 ນິ້ວ – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Black 6494784
ເຂົ້າໃຈວ່າເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນທັງສອງຜະລິດຕະພັນດຽວກັນອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ໃນຊ່ອງຫວ່າງຕ່າງໆເຊັ່ນການວາງ "ໂນ໊ດບຸ໊ກ" ແລະ "Laptop" ໃນປະເພດດຽວກັນ, "NVIDIA" ເປັນຜູ້ຜະລິດສໍາລັບທັງສອງຜະລິດຕະພັນແລະອື່ນໆ. ນີ້ໃຫ້ທ່ານຊອກຫາຜະລິດຕະພັນທີ່ຖືກຈັດປະເພດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ໃນຊ່ອງຫວ່າງ.
ຄວາມເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນແມ່ນສໍາຄັນ
ຄິດວ່າການຈັບຄູ່ຊື່ຜະລິດຕະພັນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານແລະເຮັດຄວາມສະອາດການຂາຍຂອງທ່ານບໍ? ໃຫ້ຈັດຕາຕະລາງການສາທິດໃນມື້ນີ້ຢູ່ທີ່ Width.ai.
