GJSCI અને IIT-Bombayના સંયુક્ત ઉપક્રમે જવેલરી રિટેલમાં મશીન લર્નિંગની શક્તિ સમજવા માટે એક દિવસનો વર્કશૉપ આયોજિત કરવામાં આવ્યો છે. જેમાં ઝડપથી આગળ વધી રહેલી આર્ટિફિશ્યલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગની ટેકનોલોજી વિશે સમજ આપવામાં આવી હતી. વર્કશૉપમાં તજજ્ઞોએ કહ્યું કે મશીન લર્નિંગ અને આર્ટિફિશ્યલ ઇન્ટેલિજન્સ એ જેમ એન્ડ જવેલરી ઉદ્યોગનું ભવિષ્ય છે.
મશીન લર્નિંગમાં જ્વેલરી રિટેલ ઉદ્યોગમાં ક્રાંતિ લાવવાની શક્તિ છે, અને જેમ એન્ડ જ્વેલરી સ્કિલ કાઉન્સિલ ઑફ ઇન્ડિયા (GJSCI) IIT બોમ્બે સાથેના કોલોબ્રેશનમાં આ પરિવર્તનમાં મોખરે છે. 27મી માર્ચ, 2023ના દિવસે, GJSCI અને IIT-Bombay એ જ્વેલરી રિટેલ ઉદ્યોગમાં અદ્યતન મશીન લર્નિંગ તકનીકો અને તેમની એપ્લિકેશન્સ વિશે વ્યવહારુ જ્ઞાન અને આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરવા માટે “Application of Machine Learning in Jewellery Retail Business Analytics” પર એક દિવસીય વર્કશૉપનું આયોજન કરવામાં આવ્યું હતું.
GJSCI અને IIT-Bombay વર્કશૉપમાં વિવિધ વિષયો આવરી લેવામાં આવ્યા હતા, જેમાં ડેટા કલેક્શન અને પ્રી-પ્રોસેસિંગ ટેક્નોલૉજી, મશીન લર્નિંગ (ML) અલ્ગોરિધમ્સ અને પ્રિડિક્ટિવ એનાલિટિક્સ માટેની ટેકનોલોજી અને જ્વેલરી રિટેલ બિઝનેસમાં MLના સફળ અમલીકરણ પર કેસ સ્ટડીઝનો સમાવેશ થાય છે. આ વર્કશોપમાં આર્ટિફિશ્યલ ઇન્ટેલીજન્સ (AI) અને ML વચ્ચેના તફાવત અને મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ ડેટામાંથી કેવી રીતે શીખી શકાય તે વિશે છણાવટ કરવામાં આવી હતી.
GJSCI વર્કશૉપ IIT-Bombay ના પ્રોજેક્ટ હેડ પ્રો. અસીમ તિવારી દ્વારા આયોજિત કરવામાં આવ્યો હતો, જેઓ મશીન લર્નિંગ અને જ્વેલરી રિટેલ બિઝનેસ એનાલિટિક્સના ક્ષેત્રમાં બહોળો અનુભવ ધરાવે છે. વર્કશૉપમાં ભાગ લેનારા લોકોને નિષ્ણાતો પાસેથી સાંભળવાની તક મળી અને વાસ્તવિક-દુનિયાની સમસ્યાઓ માટે ML મોડલ્સના અમલીકરણમાં ફર્સ્ટ હેન્ડ ઇન્ફોર્મેશન મેળવી હતી.
આ વર્કશૉપ જ્વેલરી બિઝનેસના માલિકો, CEO, ચીફ માર્કેટિંગ ઓફિસર્સ, સિનિયર મેનેજર્સ અને રિટેલ સેલ્સ હેડ્સ માટે ડિઝાઈન કરવામાં આવ્યો હતો,જેઓ તેમની કામગીરીમાં સુધારો કરવા અને માર્કેટપ્લેસમાં સ્પર્ધાત્મક લાભ મેળવવા માટે આધુનિક ટેકનોલોજીનો લાભ લેવા માંગતા હતા. પાર્ટિશીપન્ટને મશીન લર્નિગનો ઉપયોગ ગ્રાહક વર્તણૂકમાં મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા, ઇન્વેન્ટરી મેનેજમેન્ટમાં અનુકૂળતા સાધવા, સેલ્સ ફોરકાસ્ટીંગમાં સુધારો લાવવા માટે સમજવાની તક આપવામાં આવી હતી.
IIT Bombayના અસીમ તિવારીએ ત્રણ વર્ષમાં વેચાયેલી વિવિધ પ્રોડક્ટ્સના વિશ્લેષણ અને તહેવારોની વેચાણ પર કેવી અસર પડે છે તેની ચર્ચા કરી હતી. તેમણે ઓનલાઈન સ્ટોરની લોકપ્રિયતા, એંગેજમેન્ટ અને વિઝિટર્સની વિગતો, જેમ કે લોકેશન અને સર્ચ ઇતિહાસનું વિશ્લેષણ કરવાના મહત્વનો પણ ઉલ્લેખ કર્યો. તેમણે વેબ સ્પાઈડરના અસ્તિત્વની નોંધ લીધી જે વૈકલ્પિક ડેટા એકત્ર કરે છે અને ગ્રાહકો માટે પસંદગીના લક્ષ્યાંકનું મહત્વ ધરાવે છે.
પ્રોફેસર તિવારીએ વિશ્લેષકોના વિવિધ પ્રકારો વિશે સમજાવ્યું જે રિટેલમાં લાગુ કરી શકાય છે, જેમ કે પર્સનલાઇઝડ ઇન સ્ટોર એક્સિપિરયન્સ, ડિમાન્ડ ઇન ઇન્વેન્ટરી ફોરકાસ્ટીંગ, સ્ટોર મેનેજમેન્ટ વ્યૂહરચના અને ટાર્ગેટિંગ માર્કેટિંગ યોજનાઓ. તેમણે એવા મોડલ બનાવવા માટે ડેટાનો ઉપયોગ કરવાના મહત્વ પર પ્રકાશ પાડ્યો જે ગ્રાહકના બિહેવીયરની આગાહી કરી શકે અને પ્રભાવિત કરી શકે અને ગ્રાહક સંતોષ, બ્રાન્ડ મૂલ્ય અને આવકમાં સુધારો કરી શકે. અંતે, તેમણે વ્યવસાયોને તેમના માટે ઉપલબ્ધ ડેટાને સમજવા અને તેમના નિર્ણયોની જાણ કરવા માટે તેનો અસરકારક ઉપયોગ કરવાની જરૂરિયાત પર ભાર મૂક્યો હતો.
“Application of Machine Learning in Jewellery Retail Business Analytics”નો આ વર્કશોપ જવેલરી રિટેલની ઉત્તેજનાત્મક ભવિષ્યની શક્યતાઓ માટેની વિશાળ વિન્ડો સમાન હતો.
GJSCIનો જ્વેલરી આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એન્ડ ડેટા સાયન્સ એક્સેલન્સ (JADE) પ્રોજેક્ટ બે AI-આધારિત પ્રોજેક્ટ્સ પર કેન્દ્રિત છે – એક રિટેલર્સ માટે ડિમાન્ડ-ફોરકાસ્ટિંગ અને હિટ-પ્રિડિક્શન પર, અને બીજો જ્વેલરી ઉત્પાદકો માટે ઇન્વેસ્ટમેન્ટ કાસ્ટિંગ પ્રક્રિયામાં સુધારો કરવા પર. તિવારીએ સૂચવ્યું હતું કે વિશ્વભરમાં આગળ વધી રહેલા અને જેની સૌથી વધારે ચર્ચા ચાલી રહી છે તેના AI અને ML ભારતીય જેમ્સ અને જ્વેલરી ઉદ્યોગને નોંધપાત્ર લાભ આપી શકે છે.
મશીન લર્નિંગ એ એક શક્તિશાળી સાધન છે જેનો ઉપયોગ વિશાળ માત્રામાં ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવા અને પેટર્ન અને આંતરદૃષ્ટિને ઓળખવા માટે થઈ શકે છે જે માનવોને તરત જ દેખાતી નથી. જ્વેલરી રિટેલ બિઝનેસના સંદર્ભમાં, મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ ગ્રાહકની પસંદગીઓનું વિશ્લેષણ કરવા, ખરીદીના બિહેવીયરની આગાહી કરવા અને ઇન્વેન્ટરી મેનેજમેન્ટને અનુકૂળતા સાધવા માટે થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ ગ્રાહક ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા અને આગાહી કરવા માટે કરી શકાય છે કે આવનારા મહિનાઓમાં કયા ઉત્પાદનો સૌથી વધુ લોકપ્રિય થવાની સંભાવના છે. પછી આ માહિતીનો ઉપયોગ ખરીદીના નિર્ણયોની જાણ કરવા અને ખાતરી કરવા માટે કરી શકાય છે કે રિટેલરો ગ્રાહકની માંગને પહોંચી વળવા યોગ્ય ઉત્પાદનોનો સ્ટોક કરી શકે છે.
મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ વેચાણ ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવા અને ગ્રાહકના વર્તનમાં વલણો અને પેટર્નને ઓળખવા માટે કરી શકાય છે. આ માહિતીનો ઉપયોગ ટાર્ગેટ માર્કેટિંગ ઝુંબેશ વિકસાવવા, કિંમત નિર્ધારણ વ્યૂહરચનાને અનુકૂળ કરવા અને ગ્રાહક સેવા સુધારવા માટે થઈ શકે છે.
______________________________________________________
ડાયમંડ સિટી પર ગુજરાત, રાષ્ટ્રીય, આંતરરાષ્ટ્રીય, બિઝનેસ સહિતના હીરા ઉદ્યોગના તમામ સમાચાર વાંચો. લેટેસ્ટ ન્યૂઝથી અપડેટ રહેવા માટે સોશ્યિલ મીડિયામાં અમારી સાથે જોડાઓ.
FACEBOOK | TWITTER | TELEGRAM | PINTEREST | LINKEDIN | INSTAGRAM
