Платфорум сравнение колоритов: Платки: павловопосадские, шелковые, разные — LaParfumerie. Лучший парфюмерный форум России!

Неужели мы забыли популярный аддон / расширение / помощник / агрегатор? Мы сделали ошибку? Пожалуйста дай нам знать.

Платформы электронной коммерции | Сравнение программного обеспечения интернет-магазинов 2020

Благодаря большому выбору расширений и бесчисленным интерфейсам для подключения к сторонним системам , OXID eShops представляет собой гибкую, хорошо масштабируемую альтернативу Shopware и Magento. Платформа электронной коммерции на основе PHP работает с модульной архитектурой, которая позволяет адаптировать базовое программное обеспечение к конкретному приложению. Пользователи полагаются на большое количество существующих модулей или интегрируют новые функции, используя собственные расширения через OXID API .Программные модули доступны на международном рынке OXID eXchange и в каталоге модулей , oxmod . Цена колеблется от бесплатных моделей до расширений, которые могут стоить до нескольких тысяч долларов.

OXID eShop предлагает тот же набор функций в версии сообщества с открытым исходным кодом, что и в профессиональной версии. Пользователи, которые выбирают версию для сообщества, упускают только интерфейс ERP / SOAP и профессиональную поддержку производителя. Но полный набор функций, включая возможность работы с несколькими клиентами, управление кешем, функции B2B, а также управление правами и ролями, доступен только пользователям в версии Enterprise.

Основные особенности версии сообщества:

• Интегрированная система управления контентом (CMS)
• Пакет Web 2.0, включая теги, рейтинг и интеграцию с Facebook
• Подключение к SAP
• Статья SEO особенности
• Дизайн программного обеспечения, удобный для поисковых систем

Многоязычные интернет-магазины также могут быть реализованы с помощью бесплатной версии сообщества. Пользователи имеют централизованное управление языками, а отдельные языковые пакеты можно приобрести по разумным ценам через OXID eXchange и интегрировать по желанию.

Чтобы обеспечить клиентам на различных устройствах максимально удобное взаимодействие с пользователем, OXID eShop содержит адаптивный шаблон во всех редакциях. Индивидуальный дизайн интернет-магазина можно реализовать с помощью встроенного шаблонизатора Smarty .

Хотя программное обеспечение имеет хорошо структурированный интерфейс, он менее интуитивно понятен по сравнению с другими решениями для интернет-магазинов. Вы можете получить представление о том, как работает программное обеспечение, запросив личную демонстрацию через официальную веб-страницу программного обеспечения для электронной коммерции .

Color — документация Godot Engine (стабильная) на английском языке

стабильный

Общий

• О
  • Введение
    • Прежде чем начать
    • О Godot Engine
    • О документации
    • Организация документации
  • Часто задаваемые вопросы
    • Что я могу делать с Годо? Сколько это стоит? Каковы условия лицензии?
    • Какие платформы поддерживает Godot?
    • Какие языки программирования поддерживаются в Godot?
    • Что такое GDScript и зачем его использовать?
    • Каковы были мотивы создания GDScript?
    • Какие форматы 3D-моделей поддерживает Godot?
    • Будет [вставить закрытый SDK, такой как FMOD, GameWorks и т. Д.] поддерживаться в Годо?
    • Почему Годо использует Vulkan или OpenGL вместо Direct3D?
    • Как должны быть созданы ресурсы для обработки нескольких разрешений и соотношений сторон?
    • Как я могу продлить Годо?
    • Когда выйдет следующий релиз Godot?
    • Я хочу внести свой вклад! Как мне начать?
    • У меня есть отличная идея для Годо. Как я могу им поделиться?
    • Можно ли использовать Годо как библиотеку?
    • Почему Godot не использует STL (стандартная библиотека шаблонов)
    • Почему Годо не использует исключения?
    • Почему Годо не применяет RTTI?
    • Почему Годо не заставляет пользователей внедрять DoD (Data-ориентированный дизайн)?
    • Как я могу поддержать разработку Godot или внести свой вклад?
    • Кто работает над Годо? Как я могу связаться с вами?
  • Устранение неполадок
    • Все, что я делаю в редакторе или менеджере проекта, отображается с задержкой на один кадр.
    • Сетка исчезает, а сетки становятся черными, когда я вращаю 3D-камеру в редакторе.
    • Редактор или проект запускается очень долго.
    • Редактор Godot зависает после щелчка по системной консоли.
    • Окно проекта выглядит размытым, в отличие от редактора.
    • Окно проекта не отображается по центру, когда я запускаю проект.
    • Проект работает при запуске из редактора, но не может загрузить некоторые файлы при запуске из экспортированной копии.
  • Список функций
    • Функции
      • Платформы
      • Редактор
      • 2D-графика
      • 2D-инструменты
      • 2D-физика

Пользовательские оценки ЦП — 1276 процессоров в сравнении

Что такое оценка GeekBench?

Многопоточный, ориентированный на сервер, эталонный тест ЦП … подробнее

Что такое расчетная тепловая мощность (TDP)?

Максимальное количество тепла в ваттах, которое система охлаждения должна рассеивать… подробнее

Что такое разгон?

Использование нестандартных настроек BIOS для повышения производительности процессора примерно на 10-30% … подробнее

Что такое эффективный индекс скорости процессора?

Показатель скорости процессора, ориентированный на обычных пользователей. Intel i9-9900K ≈ 100% … подробнее

Что такое ЦП?

Мозг / двигатель компьютера, который отвечает за выполнение вычислений … подробнее

Что такое одноядерный балл GeekBench?

Однопоточный эталонный тест процессора… подробнее

Что такое целочисленная скорость одноядерного ядра?

Тест производительности одноядерного процессора, ориентированного на потребителя … подробнее

Что такое скорость одноядерного процессора с плавающей запятой?

Тест производительности одноядерного процессора, ориентированного на потребителя … подробнее

Что такое целочисленная скорость четырехъядерного ядра?

Тест производительности четырехъядерного процессора, ориентированного на потребителя … подробнее

Что такое скорость четырехъядерного процессора с плавающей запятой?

Тест производительности четырехъядерного процессора, ориентированного на потребителя… подробнее

Что такое смешанная частота четырехъядерного процессора?

Важный четырехъядерный тест с целыми числами и плавающей запятой, ориентированный на потребителя … подробнее

Что такое одноядерный смешанный процессор?

Одноядерный целочисленный тест с плавающей запятой, ориентированный на потребителя … подробнее

Что такое скорость многоядерного процессора с плавающей запятой?

эталонный тест числовой обработки, ориентированный на многоядерный сервер … подробнее

Что такое многоядерная целочисленная скорость?

Общий тест производительности для многоядерных серверов… подробнее

Что такое многоядерная смешанная скорость?

Многоядерный серверный эталонный тест ЦП с целыми числами и плавающей запятой … подробнее

Чем отличается IPC между AMD Ryzen и Intel Kaby Lake?

IPC

Ryzen почти соответствует Kaby Lake, но в худшем случае отстает на 9% … подробнее

Сравнение MLaaS: Amazon AWS, IBM Watson, MS Azure

Время чтения: 22 минуты

Для большинства предприятий машинное обучение кажется близким к ракетной науке, поскольку оно дорогое и требует талантов.И, если вы хотите создать еще одну систему рекомендаций Netflix, это действительно так. Но тенденция создания «все как услуга» коснулась и этой сложной сферы. Вы можете начать инициативу по машинному обучению без особых вложений, что было бы правильным шагом, если вы новичок в науке о данных и просто хотите сорвать плоды.

Одна из самых вдохновляющих историй М.Л. — это история о японском фермере, который решил автоматически сортировать огурцы, чтобы помочь своим родителям в этой кропотливой операции.В отличие от рассказов, которые изобилуют о крупных предприятиях, у этого парня не было ни опыта в машинном обучении, ни большого бюджета. Но ему удалось познакомиться с TensorFlow и применить глубокое обучение для распознавания различных классов огурцов.

Используя облачные сервисы машинного обучения, вы можете начать строить свои первые рабочие модели, получая ценные сведения на основе прогнозов с относительно небольшой командой. Мы уже обсуждали стратегию машинного обучения. Теперь давайте посмотрим на лучшие платформы машинного обучения на рынке и рассмотрим некоторые инфраструктурные решения, которые необходимо принять.

Что такое машинное обучение как услуга

Машинное обучение как услуга (MLaaS) — это комплексное определение различных облачных платформ, которые охватывают большинство проблем инфраструктуры, таких как предварительная обработка данных, обучение модели и оценка модели с последующим прогнозированием. Результаты прогнозов можно связать с вашей внутренней ИТ-инфраструктурой через REST API.

Amazon Machine Learning Services, Azure Machine Learning, Google Cloud AI и IBM Watson — четыре ведущих облачных сервиса MLaaS, которые позволяют быстро обучать и развертывать модели.Это следует учитывать в первую очередь, если вы собираете собственную команду по анализу данных из доступных инженеров-программистов. Взгляните на нашу историю структур группы науки о данных, чтобы лучше понять распределение ролей.

В этой статье мы сначала дадим обзор основных платформ машинного обучения как услуги от Amazon, Google, Microsoft и IBM, а затем сравним API машинного обучения, поддерживаемые этими поставщиками. Обратите внимание, что этот обзор не предназначен для предоставления исчерпывающих инструкций о том, когда и как использовать эти платформы, а скорее о том, на что следует обратить внимание, прежде чем вы начнете читать их документацию.

Услуги машинного обучения для специализированных задач прогнозной аналитики

Если вам нужен интерфейс с перетаскиванием, сначала проверьте Microsoft ML Studio. Что касается платформ для пользовательского моделирования, все четыре вышеупомянутых поставщика предлагают аналогичные продукты

Прогнозная аналитика с Amazon ML

Сервисы

Amazon Machine Learning доступны на двух уровнях: прогнозная аналитика с Amazon ML и инструмент SageMaker для специалистов по данным.

Amazon Machine Learning для прогнозной аналитики — одно из самых автоматизированных решений на рынке, которое лучше всего подходит для операций, чувствительных к срокам. Служба может загружать данные из нескольких источников, включая Amazon RDS, Amazon Redshift, файлы CSV и т. Д. Все операции предварительной обработки данных выполняются автоматически: служба определяет, какие поля являются категориальными, а какие — числовыми, и не просит пользователя выбрать методы дальнейшей предварительной обработки данных (уменьшение размерности и отбеливание).

Возможности прогнозирования Amazon ML ограничиваются тремя вариантами: двоичная классификация , мультиклассовая классификация и регрессия . Тем не менее, этот сервис Amazon ML не поддерживает никаких методов обучения без учителя, и пользователь должен выбрать целевую переменную, чтобы пометить ее в обучающем наборе. Кроме того, от пользователя не требуется знать какие-либо методы машинного обучения, поскольку Amazon выбирает их автоматически после просмотра предоставленных данных.

Прогностическая аналитика может использоваться в виде данных в реальном времени или по запросу с двумя доступными отдельными API.Единственное, что вы должны учитывать, это то, что в настоящее время Amazon, похоже, извлекает выгоду из своих более мощных сервисов на основе машинного обучения, таких как SageMaker, обсуждаемых ниже. Имейте в виду, что документация для этого ML последний раз обновлялась в 2016 году.

Последние обновления всей платформы коснулись улучшения отдельных модулей, SDK и фреймворков. Основная часть обновления касается Deep Learning AMI (диспетчера виртуальных машин для Elastic Cube), его предварительно созданных фреймворков глубокого обучения для обработки CUDA и небольших улучшений для интеграции с Linux.Подробнее об этом можно прочитать в примечаниях к выпуску AWS.

Такой высокий уровень автоматизации выступает как преимуществом, так и недостатком использования Amazon ML. Если вам нужно полностью автоматизированное, но ограниченное решение, услуга может соответствовать вашим ожиданиям. Если нет, есть SageMaker.

Amazon SageMaker и сервисы на основе фреймворков

SageMaker — это среда машинного обучения, которая должна упростить работу коллеге-аналитикам данных, предоставляя инструменты для быстрого построения и развертывания моделей.Например, он предоставляет Jupyter, блокнот для разработки, который упрощает исследование и анализ данных без проблем с управлением сервером. Amazon также имеет встроенные алгоритмы, оптимизированные для больших наборов данных и вычислений в распределенных системах. К ним относятся:

• Линейный ученик — контролируемый метод для классификации и регрессии
• Машины факторизации предназначены для классификации и регрессии предназначены для разреженных наборов данных
• XGBoost — это контролируемый алгоритм усиленных деревьев, который увеличивает точность прогнозирования в классификации , регрессии, и , ранжируя , путем объединения прогнозов более простых алгоритмов
• Классификация изображений основана на ResNet, которая также может применяться для трансферного обучения
• Seq2seq — это контролируемый алгоритм прогнозирования последовательностей (например,грамм. перевод предложений, преобразование строк слов в более короткие в качестве резюме и т. д.)
• K-means — это метод обучения без учителя для кластеризации задач
• Анализ главных компонентов используется для уменьшения размерности
• Скрытое распределение Дирихле — это неконтролируемый метод, используемый для поиска категорий в документах
• Нейронная тематическая модель (NTM) — это неконтролируемый метод, который исследует документы, выявляет слова с самым высоким рейтингом и определяет темы (пользователи не могут заранее определять темы, но они могут установить их ожидаемое количество)
• Прогнозирование DeepAR — это алгоритм обучения с учителем, используемый для прогнозирования временных рядов, который использует рекуррентные нейронные сети (RNN)
• BlazingText — алгоритм обработки естественного языка (NLP), построенный на основе Word2vec, который позволяет отображать слова в больших коллекциях текстов с векторными представлениями
• Random Cut Forest — это неконтролируемый алгоритм обнаружения аномалий, способный назначать оценки аномалий каждой точке данных

Встроенные методы SageMaker в значительной степени пересекаются с API машинного обучения, которые предлагает Amazon, но здесь он позволяет специалистам по данным играть с ними и использовать свои собственные наборы данных.

Если вы не хотите их использовать, вы можете добавить свои собственные методы и запускать модели через SageMaker, используя его функции развертывания. Или вы можете интегрировать SageMaker с TensorFlow, Keras, Gluon, Torch, MXNet и другими библиотеками машинного обучения.

Как правило, сервисы машинного обучения Amazon предоставляют достаточную свободу как для опытных специалистов по данным, так и для тех, кому просто нужно, чтобы все было сделано, не углубляясь в подготовку и моделирование наборов данных. Это был бы хороший выбор для компаний, которые уже используют облачные сервисы Amazon и не планируют переход к другому облачному провайдеру.

Студия машинного обучения Microsoft Azure

Платформа машинного обучения

Azure предназначена для создания мощной игровой площадки как для новичков, так и для опытных специалистов по данным. Список продуктов машинного обучения Microsoft похож на список продуктов Amazon, но на сегодняшний день Azure кажется более гибким с точки зрения готовых алгоритмов.

Службы

из Azure можно разделить на две основные категории: Azure Machine Learning Studio и Bot Service. Давайте узнаем, что скрывается под капотом Azure ML Studio.Мы вернемся к сервису ботов в разделе, посвященном конкретным API и инструментам.

ML Studio — это основной пакет MLaaS, на который стоит обратить внимание. Практически все операции в Azure ML Studio необходимо выполнять с помощью графического интерфейса перетаскивания. Это включает в себя исследование данных, предварительную обработку, выбор методов и проверку результатов моделирования.

Подход к машинному обучению с помощью Azure требует некоторого обучения. Но в конечном итоге это приводит к более глубокому пониманию всех основных методов в этой области.Графический интерфейс Azure ML визуализирует каждый шаг рабочего процесса и поддерживает новичков. Возможно, главное преимущество использования Azure — это разнообразие доступных алгоритмов. Studio поддерживает около 100 методов, относящихся к классификации (двоичный + мультикласс), , , обнаружению аномалий, , регрессии , рекомендациям, и анализу текста. Стоит отметить, что платформа имеет один алгоритм кластеризации (K-средних).

Еще одна важная часть Azure ML — Cortana Intelligence Gallery.Это набор решений для машинного обучения, предоставленных сообществом для изучения и повторного использования специалистами по данным. Продукт Azure — это мощный инструмент, позволяющий начать с машинного обучения и познакомить с его возможностями новых сотрудников.

Обновления платформы

2019 в основном сосредоточены на SDK машинного обучения Python и предварительном просмотре нового веб-интерфейса для рабочих областей машинного обучения Azure (в основном пользовательского интерфейса для платформы машинного обучения). Это позволит разработчикам развертывать модели, визуализировать данные и работать над подготовкой набора данных в одном месте.Интерфейс в настоящее время недоступен для полнофункционального использования. Тем не менее, кое-какая информация о нем описана в документации. Веб-интерфейс будет поддерживаться всеми популярными браузерами, предлагая удобную навигацию как для опытных инженеров, так и для новичков.

Службы машинного обучения Microsoft Azure

В сентябре 2017 года Microsoft представила новый набор продуктов, ориентированных на машинное обучение, которые получили общее название Azure Machine Learning Services. Релиз вызвал некоторую путаницу в сообществе разработчиков Azure, поскольку требовал от инженеров выбора между двумя разными платформами, которые нельзя интегрировать друг с другом.Поэтому мы попросили Мэтта Винклера, менеджера групповых программ в Microsoft, который работает с продуктами Azure AI, предоставить нам некоторую внутреннюю информацию об их платформе:

«Службы Azure ML Services — это наша инфраструктура нового поколения для создания и развертывания моделей в любом масштабе с использованием любого инструмента или платформы. Службы Azure ML Services обеспечивают непрерывное управление жизненным циклом, отслеживая все ваши эксперименты в рамках всей вашей команды, сохраняя код, конфигурацию, параметры параметров и сведения о среде, чтобы упростить ранжирование, поиск и репликацию любого эксперимента, выполненного твоя команда.Если у вас есть понравившаяся модель, вы можете легко инкапсулировать ее в контейнер и развернуть на Azure, локальных устройствах или устройствах IOT. Ее легко масштабировать и управлять ею, поскольку это «просто еще один контейнер», работающий в Kubernetes. Службы Azure ML Services упрощают запуск локально, в редакторе Python или записной книжке по вашему выбору, а затем легко вычисляют в Azure и масштабируют, когда вам это нужно ». говорит Мэтт.

По сути, сервисы предлагают среду поддержки для создания моделей, экспериментов с ними и использования широкого спектра компонентов и фреймворков с открытым исходным кодом.В отличие от ML Studio, он не имеет встроенных методов и требует разработки пользовательской модели. Платформа предназначена для опытных специалистов по обработке данных. И если у вас есть подходящая команда, ML Services предлагает мощный набор инструментов для управления экспериментами ML, использования популярных фреймворков, таких как TensorFlow, scikit-learn и т. Д. (Которые недоступны в ML Studio), и развертывания моделей в производстве в третьем -партийный сервис вроде Docker.

Давайте подробнее рассмотрим, что предлагает платформа ML Services.

Пакеты Python. Эти проприетарные пакеты содержат библиотеки и функции, которые нацелены на четыре основные группы задач: компьютерное зрение, прогнозирование, анализ текста и аппаратное ускорение.

Эксперименты. С любыми инструментами и фреймворками Python инженеры могут создавать различные модели, сравнивать их, настраивать проект на определенную историческую конфигурацию и продолжать разработку с любого момента истории.

Управление моделью. Инструмент предоставляет среду для размещения, версии, управления и мониторинга моделей, которые работают на Azure, локальных или даже пограничных устройствах.

Верстак. Этот продукт представляет собой удобный рабочий стол и среду командной строки с информационными панелями и инструментами оценки для отслеживания разработки модели.

Инструменты Visual Studio для ИИ. По сути, это расширение добавляет инструменты в VS IDE для работы с глубоким обучением и другими продуктами ИИ.

Если вы все еще не знаете, следует ли придерживаться Azure ML Studio или ML Services, Мэтт Винклер предлагает: « Мы рассматриваем их как две разные возможности одной и той же службы — Машинное обучение Azure, — которые обслуживают разные типы клиентов.Людям, не знакомым с пространством машинного обучения и незнакомым с кодированием (аналитикам, специалистам по обработке данных и т. Д.), Нравится удобство Azure ML Studio, тогда как профессиональные специалисты по данным и разработчики искусственного интеллекта, знакомые с Python, предпочитают возможности служб машинного обучения Azure. ”

Google Cloud AutoML

Как и Amazon, Google предоставляет свои услуги машинного обучения и искусственного интеллекта на двух уровнях: Google Cloud Machine Learning для технически подкованных специалистов по данным и платформа Cloud AutoML, пришедшая на смену устаревшему API прогнозирования.

Google Cloud AutoML — это облачная платформа машинного обучения, предназначенная для неопытных пользователей. Клиенты могут загружать свои наборы данных, обучать собственные модели и развертывать их на веб-сайте. Излишне говорить, что AutoML полностью интегрирован со всеми сервисами Google и хранит данные в облаке. Обученные модели можно развернуть через интерфейс REST API.

В AutoML доступно несколько продуктов, к которым можно получить доступ через графический интерфейс. Если кратко их описать, это сервисы обработки изображений и видео, механизм обработки и перевода естественного языка и обучающие модели на структурированных данных.Поскольку к каждому продукту можно получить доступ через API, мы рассмотрим их отдельно в разделе API.

Google Cloud Machine Learning Engine

Cloud AutoML является преемником Prediction API, предлагая автоматизацию за счет гибкости. Google ML Engine — полная противоположность. Он предназначен для опытных специалистов по данным, он очень гибкий и предлагает использовать облачную инфраструктуру с TensorFlow в качестве драйвера машинного обучения. Кроме того, Google тестирует ряд других популярных фреймворков, таких как XGBoost, scikit-learn и Keras.Итак, ML Engine в принципе очень похож на SageMaker. В недавнем обновлении были введены встроенные алгоритмы, поэтому вы можете прочитать руководство, чтобы указать, соответствуют ли они вашему набору данных и задаче модели. Но имейте в виду, что он все еще находится в стадии бета-тестирования.

TensorFlow — еще один продукт Google, который представляет собой библиотеку машинного обучения с открытым исходным кодом для различных инструментов анализа данных, а не ML-as-a-service. У него нет визуального интерфейса, и кривая обучения TensorFlow будет довольно крутой.Однако библиотека также предназначена для инженеров-программистов, которые планируют перейти к науке о данных. Google TensorFlow довольно мощный, но нацелен в основном на задачи глубоких нейронных сетей.

По сути, комбинация TensorFlow и сервиса Google Cloud предлагает решения «инфраструктура как услуга» и «платформа как услуга» в соответствии с трехуровневой моделью облачных сервисов. Мы говорили об этой концепции в нашем техническом документе о цифровой трансформации. Посмотрите, если вы не знакомы с этим.

Студия машинного обучения IBM Watson

IBM предлагает единую платформу машинного обучения как для опытных специалистов по данным, так и для новичков в этой сфере. Технически система предлагает два подхода: автоматизированный и ручной — для специалистов-практиков. Подобно устаревшему API прогнозирования Google или все еще работающему Amazon ML, Watson Studio имеет AutoAI, который обеспечивает полностью автоматизированную обработку данных и интерфейс построения моделей, который практически не требует обучения, чтобы начать обработку данных, подготовку моделей и их развертывание в производственной среде.

Автоматизированная часть может решать три основных типа задач: бинарная классификация , мультиклассовая классификация, регрессия и . Вы можете выбрать полностью автоматизированный подход или вручную выбрать метод машинного обучения, который будет использоваться. В настоящее время у IBM есть десять методов для решения этих трех групп задач:

• Логистическая регрессия
• Древовидный классификатор решений
• Классификатор случайных лесов
• Классификатор деревьев с градиентным усилением
• Наивный Байес
• Линейная регрессия
• Регрессор дерева решений
• Случайный регрессор леса
• Регрессор дерева с градиентным усилением
• Изотоническая регрессия

Помимо AutoAI, есть еще два сервиса, которые можно использовать для построения моделей:

SPSS Modeler .SPSS — это программный пакет, используемый для преобразования данных в статистическую бизнес-информацию. Приобретенный IBM в 2009 году и интегрированный как отдельная услуга машинного обучения, теперь это продукт без графического пользовательского интерфейса, который позволяет загружать набор данных, использовать операторы SQL для управления данными и обучать модели работе с бизнес-информацией.

Модельер нейронных сетей . Это похоже на SPSS Modeler, за исключением того, что он фокусирует модели нейронных сетей и позволяет обрабатывать как визуальные, так и текстовые данные.Разработчик сетевых моделей использует редактор потоков для обучения моделей, их развертывания и перемещения преобразованных данных между базами данных, например IBM Cloud Object Storage.

Отдельно IBM предлагает рабочий процесс глубокого обучения нейронной сети с интерфейсом редактора потоков, аналогичным тому, который используется в Azure ML Studio.

Если вам нужны расширенные возможности, у IBM ML есть записные книжки, такие как Jupiter, для программирования моделей вручную с использованием популярных фреймворков, таких как TensorFlow, scikit-learn, PyTorch и других.

Подводя итог к платформам машинного обучения как услуги (MLaaS), похоже, что в настоящее время Azure имеет самый универсальный набор инструментов на рынке MLaaS.Он охватывает большинство задач, связанных с машинным обучением, предоставляет два различных продукта для создания пользовательских моделей и имеет солидный набор API-интерфейсов для тех, кто не хочет атаковать науку о данных голыми руками.

Одним из последних обновлений, сделанных в 2019 году, является прекращение поддержки старого конструктора моделей, который был заменен AutoAI. Модели, обученные с помощью построителя моделей, по-прежнему могут работать в ML Studio, но теперь новые модели можно обучать в AutoAI. Другие обновления касаются поддержки последних версий TensorFlow и Python.

API машинного обучения от Amazon, Microsoft, Google и IBM Сравнение

Помимо полноценных платформ, вы можете использовать API высокого уровня. Это сервисы с обученными моделями под капотом, в которые вы можете вводить свои данные и получать результаты. API вообще не требуют опыта машинного обучения. В настоящее время API от этих четырех производителей можно условно разделить на три большие группы:

1) распознавание текста, перевод и анализ текста

2) изображение + распознавание видео и соответствующий анализ

3) прочие, включающие в себя определенные некатегоризованные услуги

Microsoft предлагает самый богатый список возможностей.Однако наиболее важные из них доступны у всех поставщиков

API обработки речи и текста: Amazon

Amazon предоставляет несколько API, нацеленных на популярные задачи анализа текста. Они также в высокой степени автоматизированы с точки зрения машинного обучения и для работы просто нуждаются в надлежащей интеграции.

Amazon Lex . Lex API создан для встраивания чат-ботов в ваши приложения, поскольку он содержит возможности автоматического распознавания речи (ASR) и обработки естественного языка (NLP).Они основаны на моделях глубокого обучения. API может распознавать письменный и устный текст, а интерфейс Lex позволяет подключать распознанные входные данные к различным серверным решениям. Очевидно, Amazon поощряет использование своей облачной среды Lambda. Итак, перед тем, как подписаться на Lex, познакомьтесь также с Lambda. Помимо автономных приложений, Lex в настоящее время поддерживает развертывание чат-ботов для Facebook Messenger, Slack и Twilio.

Amazon Transcribe . Хотя Lex — это сложный инструмент, ориентированный на чат-ботов, Transcribe создан исключительно для распознавания устного текста.Инструмент может распознавать несколько динамиков и работает с телефонным звуком низкого качества. Это делает API удобным решением для каталогизации аудиоархивов или хорошей поддержкой для дальнейшего анализа текста данных колл-центра.

Amazon Polly . Сервис Polly — это своего рода обратная сторона Lex. Он превращает текст в речь, что позволяет вашим чат-ботам отвечать голосом. Однако он не собирается составлять текст, просто заставляет его звучать близко к человеческому. Если вы когда-нибудь пробовали Alexa, то идея у вас есть.В настоящее время он поддерживает как женские, так и мужские голоса для 29 языков, в основном английского и западноевропейского. В некоторых языках есть несколько женских и мужских голосов, так что есть из чего выбрать. Как и Lex, Polly рекомендуется использовать с Lambda.

Amazon Comprehend . Comprehend — это еще один набор API-интерфейсов NLP, которые, в отличие от Lex и Transcribe, нацелены на различные задачи анализа текста. В настоящее время Comprehend поддерживает:

• Извлечение сущностей (распознавание имен, дат, организаций и т. Д.)
• Обнаружение ключевой фразы
• Распознавание языков
• Анализ настроений (насколько положительным, нейтральным или отрицательным является текст)
• Тематическое моделирование (определение доминирующих тем путем анализа ключевых слов)

Эта служба поможет вам анализировать ответы, комментарии и другие большие текстовые данные в социальных сетях, которые не поддаются ручному анализу, например Комбинация Comprehend и Transcribe поможет проанализировать настроения в вашем обслуживании клиентов, основанном на телефонии.

Amazon Translate. Как видно из названия, служба Translate переводит тексты. Amazon утверждает, что использует нейронные сети, которые — по сравнению с подходами к переводу на основе правил — обеспечивают лучшее качество перевода. К сожалению, текущая версия поддерживает перевод только с шести языков на английский и с английского на эти шесть. Языки: арабский, китайский, французский, немецкий, португальский и испанский.

API обработки речи и текста: Microsoft Azure Cognitive Services

Как и Amazon, Microsoft предлагает высокоуровневые API-интерфейсы, Cognitive Services, которые можно интегрировать с вашей инфраструктурой и выполнять задачи, не требуя специальных знаний в области науки о данных.

Выступление. Речевой набор содержит четыре API, которые применяют различные типы методов обработки естественного языка (NLP) для распознавания естественной речи и других операций:

• API речи переводчика
• Bing Speech API для преобразования текста в речь и речи в текст
• Speaker Recognition API для задач проверки голоса
• Custom Speech Service для применения возможностей Azure NLP с использованием собственных данных и моделей

Язык. Языковая группа API ориентирована на текстовый анализ, аналогичный Amazon Comprehend:

• Интеллектуальная служба понимания языка (LUIS) — это API, который анализирует намерения в тексте и распознает их как команды (например, «запустить приложение YouTube» или «включить свет в гостиной»)
• Text Analysis API для анализа тональности и определения тем
• Проверка орфографии Bing
• Переводчик текста API
• API веб-языковой модели, оценивающий вероятности словосочетаний и поддерживающий автозаполнение слов
• API лингвистического анализа, используемый для разделения предложений, пометки частей речи и разделения текста на помеченные фразы

API обработки речи и текста: Google Cloud ML Services / Cloud AutoML

Хотя этот набор API-интерфейсов в основном пересекается с предложениями Amazon и Microsoft Azure, в нем есть несколько интересных и уникальных вещей, на которые стоит обратить внимание.Поскольку платформа AutoML появилась вместо Prediction API, теперь она расширяет возможности сервисов Google Cloud ML. Таким образом, каждый API-интерфейс Google, касающийся автоматизированного машинного обучения, является актуальной возможностью для обучения пользовательских моделей.

Dialogflow . Разнообразные чат-боты возглавляют современные тенденции, и Google тоже есть что предложить. Dialogflow основан на технологиях НЛП и направлен на определение намерений в тексте и интерпретацию того, чего хочет человек. API можно настроить и настроить для необходимых целей с помощью Java, Node.js и Python.

Облачный API естественного языка . По своим основным функциям он практически идентичен Comprehend от Amazon и Language от Microsoft.

• Определение сущностей в тексте
• Признание настроения
• Анализ синтаксических структур
• Категоризация тем (например, еда, новости, электроника и т. Д.)

Cloud Speech API . Этот сервис распознает естественную речь, и, возможно, его главное преимущество по сравнению с аналогичными API — это обилие языков, поддерживаемых Google.В настоящее время его словарь работает с более чем 110 глобальными языками и их вариантами. Он также имеет некоторые дополнительные функции:

• Подсказки слов позволяют настроить распознавание в соответствии с конкретными контекстами и словами, которые можно произносить (например, для лучшего понимания местного или отраслевого жаргона)
• Фильтрация неприемлемого контента
• Обработка шумного звука

API облачного перевода . В принципе, вы можете использовать этот API для использования Google Translate в ваших продуктах.Он включает более сотни языков и автоматическое определение языка.

AutoML Natural Language API . AutoML в настоящее время находится в разработке, поэтому большинство продуктов, поставляемых с AutoML, еще не выпущены. Процессор естественного языка также находится в стадии бета-тестирования. По сути, он позволяет загружать данные обучения через пользовательский интерфейс AutoML и обучать пользовательские модели. Доступные функции:

• Определение содержания на английском языке
• Определение сущностей в тексте
• Анализ структуры синтаксиса

API перевода AutoML .API перевода сейчас находится в стадии бета-тестирования и в настоящее время содержит информацию только о возможностях пользовательского моделирования. Пока мы упоминаем об этом, имейте в виду, что в будущем он будет обновлен.

API обработки речи и текста: IBM Watson

IBM также конкурирует за рынок API. Давайте посмотрим на их набор интерфейсов.

Речь в текст . В настоящее время IBM предлагает распознавание речи для 9 языков, включая японский, португальский и арабский.API может распознавать несколько динамиков, выделять ключевые слова и обрабатывать аудио с потерями. Интересной функцией является сбор альтернативных слов и сообщение о них. Например, если система обнаруживает слово « Бостон, », она может предположить, что существует альтернатива « Остин ». После анализа гипотезы API присваивает каждой альтернативе оценку достоверности.

Преобразование текста в речь . Интересно, что 9 языков преобразования текста в речь лишь частично соответствуют языкам в API преобразования речи в текст.Хотя оба продукта поддерживают западноевропейские языки, преобразование текста в речь не поддерживает корейский и китайский языки. Английский, немецкий и испанский позволяют выбирать между мужским и женским голосом; остальные языки имеют только женские голоса. Это соответствует тенденции делать голосовых помощников в основном женскими.

Переводчик . API поддерживает 21 язык для перевода с английского и на английский. Кроме того, вы можете добавлять собственные модели и расширять языковой охват.

Классификатор естественного языка . В отличие от большинства упомянутых API, классификатор от IBM не может использоваться без вашего собственного набора данных. По сути, этот инструмент позволяет вам обучать модели, используя ваши собственные бизнес-данные, а затем классифицировать входящие записи. Типичные варианты использования — это маркировка товаров в электронной коммерции, обнаружение мошенничества, категоризация сообщений, ленты социальных сетей и т. Д.

Понимание естественного языка . Набор функций понимания языка в IBM обширен.Помимо стандартного извлечения информации, такого как извлечение ключевых слов и сущностей с синтаксическим анализом, API предлагает ряд интересных возможностей, недоступных у других поставщиков. К ним относятся анализ метаданных и поиск отношений между сущностями. Кроме того, IBM предлагает отдельную среду для обучения ваших собственных моделей для анализа текста с помощью Knowledge Studio.

Личность . Относительно необычный API позволяет анализировать тексты и извлекать подсказки о том, как писатель взаимодействует с миром.Это в основном означает, что система вернет:

• личностных характеристик (например, уступчивость, добросовестность , экстраверсия , эмоциональный диапазон и открытость )
• потребностей (например, любопытство, азарт, вызов )
• ценностей (например, помощь другим, достижение успеха, гедонизм ).

На основе этих данных API может сделать вывод о предпочтениях потребления (например, музыка, обучение, фильмы ).Наиболее распространенным вариантом использования такой системы является анализ пользовательского контента для точного маркетинга продукта.

Анализатор тона . Tone analyzer — это отдельный API, который фокусируется на анализе настроений и нацелен на исследования социальных сетей и различную аналитику взаимодействия с клиентами. Пусть вас не смущает его несколько двусмысленное название. Анализатор обрабатывает только письменный текст и не извлекает информацию из устного.

Помимо текста и речи, Amazon, Microsoft, Google и IBM предоставляют довольно универсальные API для анализа изображений и видео.

Самый универсальный набор инструментов для анализа изображений в настоящее время доступен в Google Cloud

Хотя анализ изображений тесно пересекается с видео API, многие инструменты для анализа видео все еще находятся в стадии разработки или бета-версий. Например, Google предлагает обширную поддержку для различных задач обработки изображений, но определенно не имеет функций анализа видео, уже доступных в Microsoft и Amazon.

Microsoft выглядит победителем, хотя мы по-прежнему считаем, что у Amazon самые эффективные API-интерфейсы для анализа видео, поскольку она поддерживает потоковое видео.Эта функция существенно расширяет спектр вариантов использования. IBM не поддерживает API для анализа видео

API обработки изображений и видео: Amazon Rekognition

Нет, мы не ошиблись в написании слова. Rekognition API используется для задач распознавания изображений и, в последнее время, видео. В их числе:

• Обнаружение и классификация объектов (поиск и обнаружение различных объектов на изображениях и определение того, что они собой представляют)
• В видеороликах он может обнаруживать такие действия, как «танцы» или сложные действия, такие как «тушение огня».
• Распознавание лиц (для распознавания лиц и поиска подходящих) и анализ лиц (это довольно интересно, поскольку оно обнаруживает улыбки, анализирует глаза и даже определяет эмоциональные настроения в видео)
• Обнаружение неприемлемых видео
• Признание знаменитостей на изображениях и видео (для любых целей)

API обработки изображений и видео: Microsoft Azure Cognitive Services

Пакет Vision от Microsoft объединяет шесть API-интерфейсов, предназначенных для анализа различных типов изображений, видео и текста.

• Компьютерное зрение, распознающее предметы, действия (например, ходьбу), письменный и печатный текст, а также определяющее преобладающие цвета в изображениях
• Модератор контента обнаруживает неприемлемый контент в изображениях, текстах и ​​видео
• Face API обнаруживает лица, группирует их, определяет возраст, эмоции, пол, позы, улыбки и растительность на лице
• Emotion API — еще один инструмент распознавания лиц, который описывает выражения лиц
• Custom Vision Service поддерживает создание пользовательских моделей распознавания изображений с использованием ваших собственных данных
• Видеоиндексатор — это инструмент для поиска людей в видеороликах, определения тональности речи и пометки ключевых слов

API обработки изображений и видео: Google Cloud Services / Cloud AutoML

API облачного видения . Инструмент создан для задач распознавания изображений и достаточно мощный для поиска определенных атрибутов изображений:

• Маркировка предметов
• Обнаружение лиц и анализ выражений лиц (без распознавания или идентификации лиц)
• Поиск ориентиров и описание сцены (например, отпуск, свадьба и т. Д.)
• Поиск текстов на изображениях и определение языков
• Доминирующие цвета

Cloud Video Intelligence . API распознавания видео от Google находится на ранней стадии разработки, поэтому в нем отсутствуют многие функции, доступные в Amazon Rekognition и Microsoft Cognitive Services. В настоящее время API предоставляет следующий набор инструментов:

• Обозначение объектов и определение действий
• Определение откровенного содержания
• Расшифровка речи

AutoML Vision API . AutoML также разработал несколько продуктов для обучения моделей с помощью AutoML Vision, первый из которых будет анонсирован.Поскольку все API AutoML сейчас находятся в стадии бета-тестирования, в настоящее время продукт предлагает:

• Маркировка предметов и привлечение людей
• Регистрация обученных моделей в AutoML

AutoML Video Intelligence Classification API . Это предварительный выпуск API для обработки видео, который сможет классифицировать определенные кадры из вашего видео, используя ваши собственные метки данных.

Хотя на уровне списка функций службам Google AI могут не хватать некоторых возможностей, мощь API Google заключается в огромных наборах данных, к которым у Google есть доступ.

API для обработки изображений и (нет) видео: IBM Visual Recognition

API визуального распознавания от IBM в настоящее время не поддерживает анализ видео, который уже доступен у других поставщиков (отсюда и заголовок этого раздела). А механизм распознавания изображений предлагает базовый набор функций, несколько ограниченный по сравнению с тем, что предлагают другие поставщики:

• Распознавание объекта
• Распознавание лиц (API возвращает возраст и пол)
• Признание продуктов питания (по какой-то причине IBM разработала специальную модель для продуктов питания)
• Обнаружение неприемлемого содержания
• Распознавание текста (эта часть API API находится в частной бета-версии, поэтому вы должны запросить отдельный доступ)

Здесь мы обсудим конкретные предложения и инструменты API, предоставляемые Microsoft и Google.Мы не включали сюда Amazon, поскольку их наборы API просто соответствуют вышеупомянутым категориям анализа текста и анализа изображений + видео. Однако некоторые возможности этих конкретных API также присутствуют в продуктах Amazon.

Платформа Azure Service Bot. Microsoft приложила много усилий, чтобы предоставить своим пользователям гибкий набор инструментов для разработки ботов. По сути, сервис содержит полноценную среду для создания, тестирования и развертывания ботов с использованием разных языков программирования.

Интересно, что служба ботов не обязательно требует машинного обучения. Поскольку Microsoft предоставляет пять шаблонов для ботов (базовый, форма, понимание языка, проактивный и вопрос-ответ), только тип понимания языка требует передовых методов ИИ.

В настоящее время вы можете использовать технологии .NET и Node.js для создания ботов с помощью Azure и развертывания их на следующих платформах и службах:

• Bing
• Кортана
• Skype
• Веб-чат
• Электронная почта Office 365
• GroupMe
• Facebook Messenger
• Slack
• Кик
• Телеграмма
• Twilio

Оборудование AWS ML .Недавно представленные физические продукты Amazon содержат специальные API-интерфейсы для программирования оборудования с моделями глубокого / машинного обучения. Модельный ряд продуктов Amazon на основе ML-алгоритмов представлен тремя единицами:

AWS DeepLens — это программируемая камера, которая используется для применения машинного обучения на реальном оборудовании. В этом случае вы можете применять сервисы Amazon ML с помощью камеры, которую можно использовать для визуального распознавания данных и обучения на них моделей ML.

AWS DeepRacer — еще один аппаратный компонент пакета ML, который по сути представляет собой радиоуправляемую машину 1/18, использующую обучение с подкреплением.

AWS Inferentia — это микросхема, предназначенная для обработки данных с глубоким обучением, которая может использоваться для снижения затрат на вычисления. Он поддерживает TensorFlow, PyTorch и Apache MXNet.

Поиск Bing от Microsoft . Microsoft предлагает семь API, которые связаны с основными функциями поиска Bing, включая автозаполнение, поиск новостей, изображений и видео.

Знание Microsoft . Эта группа API объединяет анализ текста с широким спектром уникальных задач:

• API рекомендаций позволяет создавать рекомендательные системы для персонализации покупок
• Служба исследования знаний позволяет вводить естественные запросы для извлечения данных из баз данных, визуализации данных и автозаполнения запросов
• Entity Linking Intelligence API предназначен для выделения имен и фраз, обозначающих соответствующие объекты (например,грамм. Age of Exploration) и устраните неоднозначность

.

• Academic Knowledge API выполняет автозаполнение слов, находит сходства в документах как в словах, так и в концепциях, а также ищет шаблоны графов в документах
• QnA Maker API можно использовать для сопоставления вариантов вопросов с ответами для создания чат-ботов и приложений для обслуживания клиентов
• Custom Decision Service — это инструмент обучения с подкреплением для персонализации и ранжирования различных типов контента (например, ссылок, рекламы и т. Д.) В зависимости от предпочтений пользователя

Google Cloud Job Discovery . API все еще находится на ранней стадии разработки, но вскоре он может переопределить возможности поиска работы, которые у нас есть сегодня. В отличие от обычных систем поиска вакансий, которые полагаются на точное соответствие ключевых слов, Google использует машинное обучение, чтобы находить релевантные связи между очень разнообразными описаниями должностей и избегать двусмысленности. Например, он стремится уменьшить нерелевантную или слишком широкую отдачу, например, возвращает все вакансии с ключевым словом «помощник» для запроса «помощник по продажам». Каковы основные особенности API?

• Исправление орфографических ошибок в запросах поиска работы
• Соответствие желаемому уровню стажа
• Поиск подходящей работы, в которой могут использоваться различные выражения и отраслевой жаргон (например,грамм. возврат «бариста» для запроса «сервер» вместо «специалист по сети»; или «специалист по взаимодействию» для запроса «бизнес-разработчик»)
• Работа с акронимами (например, возврат «помощник по кадрам» для запроса «HR»)
• Соответствие вариативным описаниям местоположений

Watson Assistant . Платформа чат-бота Watson (ранее Conversation) довольно известна среди инженеров ИИ, специализирующихся на диалоговых интерфейсах. IBM предоставляет полноценную инфраструктуру для создания и развертывания ботов, способных вести диалог в реальном времени с использованием анализа сущностей и намерений пользователей в сообщениях.

Инженеры

могут либо использовать встроенную поддержку из развертывания Facebook Messenger и Slack, либо создать клиентское приложение для запуска бота там.

Все четыре платформы, описанные ранее, предоставляют достаточно исчерпывающую документацию для быстрого старта экспериментов с машинным обучением и развертывания обученных моделей в корпоративной инфраструктуре. Существует также ряд других решений ML-as-a-Service, разработанных стартапами и пользующихся уважением специалистов по данным, таких как PredicSis и BigML.

Хранение данных

Поиск подходящего хранилища для сбора данных и их дальнейшей обработки с помощью машинного обучения больше не является большой проблемой, если предположить, что ваши специалисты по данным обладают достаточными знаниями для работы с популярными решениями для хранения данных.

В большинстве случаев для машинного обучения требуются схемы баз данных SQL и NoSQL, которые поддерживаются многими признанными и надежными решениями, такими как Hadoop Distributed File System (HDFS), Cassandra, Amazon S3 и Redshift. Для организаций, которые использовали мощные системы хранения до того, как начать машинное обучение, это не станет препятствием. Если вы планируете работать с какой-либо системой ML-as-a-service, наиболее простой способ — выбрать одного и того же поставщика как для хранения, так и для машинного обучения, поскольку это сократит время, затрачиваемое на настройку источника данных.

Однако некоторые из этих платформ могут быть легко интегрированы с другими хранилищами. Например, Azure ML в основном интегрируется с другими продуктами Microsoft (Azure SQL, Azure Table, Azure Blob), но также поддерживает Hadoop и несколько других вариантов источников данных. Сюда входит прямая загрузка данных с настольного компьютера или локального сервера. Проблемы могут возникнуть, если ваш рабочий процесс машинного обучения диверсифицирован и данные поступают из нескольких источников.

Моделирование и вычисления

Мы обсудили решения ML-as-a-service, которые в основном обеспечивают вычислительные мощности.Но если рабочий процесс обучения выполняется внутри компании, вычислительная проблема рано или поздно возникнет. Машинное обучение в большинстве случаев требует больших вычислительных мощностей. Выборка данных (создание тщательно подобранного подмножества) по-прежнему актуальна, несмотря на то, что наступила эра больших данных. В то время как прототипирование модели может быть выполнено на портативном компьютере, обучение сложной модели с использованием большого набора данных требует инвестиций в более мощное оборудование. То же самое относится к предварительной обработке данных, которая на обычных офисных машинах может занять несколько дней.В условиях жестких сроков — где иногда модели следует изменять и переобучать еженедельно или ежедневно — это просто не вариант. Существует три жизнеспособных подхода к обработке обработки при сохранении высокой производительности:

1. Аппаратное обеспечение ускорения. Если вы выполняете относительно простые задачи и не применяете свои модели для больших данных, используйте твердотельные накопители (SSD) для таких задач, как подготовка данных или использование аналитического программного обеспечения. Вычислительно-интенсивные операции могут выполняться с помощью одного или нескольких графических процессоров (GPU).Доступен ряд библиотек, позволяющих графическим процессорам обрабатывать модели, написанные даже на таких языках высокого уровня, как Python.
2. Рассмотрим распределенные вычисления. Распределенные вычисления подразумевают наличие нескольких компьютеров с распределенными между ними задачами. Однако этот подход подходит не для всех методов машинного обучения.
3. Используйте облачные вычисления для масштабируемости. Если в ваших моделях обрабатываются данные о клиентах, для которых характерны интенсивные пиковые периоды, услуги облачных вычислений обеспечат быструю масштабируемость.Компаниям, которым требуется хранить свои данные только локально, стоит подумать о частной облачной инфраструктуре.

Следующий ход

В разнообразии доступных решений легко потеряться. Они различаются алгоритмами, необходимыми наборами навыков и, в конечном итоге, разными задачами. Такая ситуация довольно типична для этого молодого рынка, поскольку даже четыре ведущих решения, о которых мы говорили, не могут полностью конкурировать друг с другом.Более того, скорость изменений впечатляет. Существует высокая вероятность того, что вы остановитесь на одном поставщике, а другой неожиданно развернет что-то, что соответствует потребностям вашего бизнеса.

Правильный ход — как можно раньше сформулировать, чего вы планируете достичь с помощью машинного обучения. Это не просто. Создать мост между наукой о данных и ценностью для бизнеса непросто, если вам не хватает науки о данных или опыта в предметной области. Мы в AltexSoft часто сталкиваемся с этой проблемой при обсуждении приложений машинного обучения с нашими клиентами.Обычно речь идет о упрощении общей проблемы до одного атрибута. Будь то прогноз цен или другое числовое значение, класс объекта или

Сравнение платформ электронной торговли + что следует учитывать

При запуске своего онлайн-бизнеса одно из важнейших решений, которые вы примете, — это выбор платформы электронной торговли, которая обеспечит масштабируемый, долгосрочный рост.

Понятно, что это решение имеет широкие последствия:

• Помогая клиентам, которые взаимодействуют с вашим брендом, снизить трение при получении нужного продукта.
• Обеспечение ваших сотрудников всем необходимым для реализации стратегий кампании.
• Защита вашей прибыли с точки зрения роста продаж, в дополнение к стоимости обслуживания и установки.

Давайте углубимся и посмотрим, что следует учитывать при выборе платформы электронной коммерции, а также некоторые популярные варианты.

Что такое платформа электронной торговли?

Платформа электронной коммерции — это программное приложение, которое позволяет онлайн-компаниям управлять своим веб-сайтом, маркетингом, продажами и операциями.

Платформы, такие как BigCommerce, предлагают мощные функции электронной коммерции, а также интегрируются с общими бизнес-инструментами, что позволяет предприятиям централизовать свои операции и вести свой бизнес.

Зачем использовать платформу электронной торговли?

Независимо от того, расширяете ли вы обычный магазин, ищете решение корпоративного уровня или даже начинаете бизнес с нуля, программное обеспечение для электронной коммерции имеет огромное влияние на прибыльность и стабильность вашего бизнеса.

Единственными альтернативами платформе электронной коммерции являются:

• Строительство с нуля, о чем не может быть и речи для большинства предприятий — и оправдано только для многомиллионных (или многомиллиардных) компаний.
• Использование плагина, что не идеально, если вы хотите создать и развивать законный бизнес — даже небольшой.

Каковы варианты моей платформы электронной торговли?

Существует три основных варианта платформы электронной коммерции:

• Open-Source.
• SaaS (программное обеспечение как услуга).
• Торговля без головы.

Платформы электронной торговли с открытым исходным кодом.

Среда хостинга: облачная или локальная, хотя все исправления и обновления платформы требуют ручной установки по всем направлениям.

Платформы электронной коммерции с открытым исходным кодом — это решения, в которых вы можете изменять все аспекты кода.

Этот тип платформы электронной коммерции популярен среди разработчиков и ИТ-организаций, которые хотят контролировать свою среду электронной коммерции.

Использование платформы электронной коммерции с открытым исходным кодом означает, что вы — бренд — несете ответственность за:

• Соответствие PCI.
• Хостинг (в зависимости от того, является ли ваше решение с открытым исходным кодом локальным или облачным).
  Решения для облачной коммерции с открытым исходным кодом отличаются от локальных только тем, что ваша хостинговая среда предлагается вашим провайдером и управляется удаленно.
  Облачная среда не означает, что у вас есть неограниченная пропускная способность, как в решении SaaS.Спросите о конкретных разрешениях на пропускную способность, особенно если вы оцениваете Magento или Volusion.
• Выпуски исправлений и обновлений вручную от поставщика платформы.
• Проблемы безопасности.
• QA для всех дополнительных приложений, часто включая интеграцию с:
• Создание чистых новых инструментов для сайта, часто включая:
  Скидки и механизмы продвижения.
  Инструменты мерчандайзинга и маркетинга (например, функции SEO, электронный маркетинг).
  Создавайте конструкторы с перетаскиванием.

Для многих брендов платформы электронной коммерции с открытым исходным кодом слишком громоздки, дороги в обслуживании и требуют слишком больших технических знаний.

Таким образом, произошел массовый переход к двум другим типам платформ электронной коммерции:

Фактически, платформы электронной коммерции с открытым исходным кодом, размещенные через облако (то есть не локально), сегодня составляют лишь 46% набор для крупных брендов электронной коммерции.

Почему?

Потому что в среднем платформы и сайты электронной коммерции с открытым исходным кодом имеют 6-кратную годовую стоимость владения по сравнению с моделями SaaS или безголовой коммерции.

SaaS и торговля без головы могут помочь брендам быстро выйти на рынок.

И мы живем в невероятно конкурентной среде, где замедление темпов перехода к красивому и инновационному UX, оптимизации продукта или серверной части может дать вашим конкурентам преимущество.

Платформы электронной коммерции SaaS.

Хостинговая среда: облако.

Платформы электронной коммерции SaaS значительно упрощают ведение онлайн-бизнеса. Вместо того, чтобы создавать и разрабатывать индивидуальное решение или решение с открытым исходным кодом (которое часто разрабатывается настолько, чтобы быть индивидуальным), вы, по сути, «арендуете» платформу.

С учетом стоимости разработки это намного более дешевый вариант, чем решения с открытым исходным кодом.

Обновления продуктов, безопасность, хостинг, соответствие требованиям PCI и все другие задачи, связанные с управлением вашим собственным программным обеспечением, выполняются поставщиком SaaS.

Команды маркетинга и роста в брендах электронной коммерции часто являются внутренними лидерами поддержки решений электронной коммерции SaaS в своих организациях. С решением SaaS вы можете быстро и недорого выйти на рынок.

ИТ-отделы и отделы разработки часто обеспокоены отсутствием гибкости и настройки из-за закрытой части кода в решении SaaS. Облегчить эту проблему помогают API-интерфейсы, а также непатентованные среды программирования и промежуточные среды для сборки UX.

Платформы, отвечающие указанным выше критериям, часто называют «Open SaaS».

Платформы Headless Commerce.

Хостинговая среда: облако.

Headless commerce — это версия электронной коммерции CaaS, в которой корзина для покупок отделена от CMS.

В этих случаях бренды часто используют платформу разработки опыта (DXP), такую ​​как Adobe Experience Manager и Bloomreach, или систему управления контентом (CMS), такую ​​как WordPress или Drupal. Затем они подключают отдельную корзину для электронной коммерции.

SaaS-технологии также часто используются здесь вместо разделенных тележек из-за их низкой совокупной стоимости владения и высокой гибкости API.

Исторически сложилось так, что с локальным хостингом, платформами с открытым исходным кодом или собственными сборками платформ ИТ-отделы и отделы разработки крупных брендов были контролерами бизнеса.

Однако из-за высокой стоимости монолитных технологических стеков и потребности в скорости и инновациях с точки зрения маркетинга SaaS и облачный хостинг нарушили эту модель.

Торговля без головы снимает эту проблему, обеспечивая более быстрый выход на рынок при значительно более низкой совокупной стоимости владения.

Используя API-интерфейсы, плагины и иногда несвязанные технологии, бренды могут поддерживать свои монолитные системы единого источника достоверной информации на этапе эксплуатации.

Другие независимые решения, с которыми работает поставщик Headless Commerce, включают:

• Система управления контентом (CMS), для создания страниц и ведения блогов.
• Планирование ресурсов предприятия (ERP), например сбор данных.
• Поставщик услуг электронной почты (ESP).
• Управление информацией о продукте (PIM) для продажи через различные каналы продаж.
• Система управления заказами (СУО), которая включает управление запасами.
• Point of Sale (POS) для ваших платежных систем.
• Торговые площадки, такие как Amazon или eBay.

На уровне представления API-интерфейсы SaaS позволяют использовать современный стек технологий SaaS, включая платформы SaaS для электронной коммерции, а также все, от ESP и даже более легких ERP, таких как Brightpearl.

Лучшая аналогия, которую можно здесь привести, — это мебель ИКЕА.

Отдельными частями элемента являются микросервисы, и, когда они собраны вместе, они создают окончательный законченный проект.

Для многих брендов электронной коммерции первый шаг к этой микросервисной архитектуре делается через торговлю без головы.

Мебельный бренд DTC, Burrow, использует пользовательский интерфейс, созданный для объединения контента и коммерции. Используя автономную конфигурацию, они смогли создать тот вид покупок, который они хотят, чтобы их клиенты получали.

Как объясняет соучредитель и главный исполнительный директор Burrow Кабир Чопра:

«Наряду с операционными функциями отсутствие головы дало нам и творческие возможности; мы используем автономную CMS для модернизации нашей платформы и создания отличного цифрового опыта по нескольким каналам.”

Давайте вернемся к нашему примеру с IKEA и возьмем классическую тумбочку IKEA.

Если вы замените верхнюю часть прикроватной тумбочки на новую верхнюю часть с поддержкой беспроводной зарядки, вы сможете:

Использование другой передней части, которая дает вам обновленную версию оригинала, но все еще с той же основой и полезностью (например, ящик = тележка / касса).

Каковы преимущества самообслуживания по сравнению с облаком?

Есть два способа размещения сайтов электронной коммерции:

Ни один из этих двух вариантов не является платформами сами по себе.

Это просто то, как размещается сам сайт, с компьютерами на месте (буквально в комнате, которую контролирует и управляет ваша ИТ-команда или группа разработчиков) или за пределами площадки и управляется на складе (например, Amazon Web Services ).

Самостоятельные платформы электронной коммерции.

Платформы электронной коммерции с самостоятельным размещением требуют, чтобы владельцы магазинов электронной коммерции нашли хостинг, сделку
с установками и часто выполняйте обновления программного обеспечения вручную.

Запуск веб-сайта электронной коммерции с использованием автономного программного обеспечения электронной коммерции требует от разработчиков обслуживания и обновления веб-сайта, что может быть довольно дорогостоящим и трудоемким.

Примером автономной платформы электронной коммерции является Magento с открытым исходным кодом, которую можно бесплатно загрузить, но для этого потребуется где-то хостинг. Вы можете разместить его локально или заплатить хостинг-провайдеру. Фактически, большинство платформ электронной коммерции с открытым исходным кодом можно развернуть локально или через стороннего поставщика услуг хостинга.

WooCommerce, плагин WordPress для WordPress, также является решением для электронной коммерции, которое часто размещается через стороннего хостинг-провайдера, хотя его также можно разместить на ваших собственных серверах с некоторыми техническими ноу-хау.

Преимущества этой опции включают больший контроль над вашей торговой онлайн-платформой, большую видимость ваших собственных данных и лучшее понимание безопасности данных.

Хотя этот маршрут имеет смысл для некоторых чрезвычайно сложных предприятий, он обычно приводит к более высоким расходам и снижению доходов.

Облачные платформы электронной коммерции.

Платформы электронной коммерции, размещенные в облаке, предлагают своим клиентам хостинг с помощью внешних решений, таких как Amazon Web Services.

Это означает, что облачная платформа управляет временем безотказной работы бренда. Платформы облачной электронной коммерции
например, BigCommerce контролирует 99,99% времени безотказной работы ежегодно.

Преимущество выбора облачной платформы электронной коммерции заключается в ее более низкой стоимости, поскольку вам не нужно финансировать серверы или какое-либо соответствующее обслуживание или обновления. При необходимости вы также получите поддержку от поставщика услуг хостинга.

У использования облачного хостинга есть некоторые недостатки, в том числе необходимость платить лицензионный сбор в дополнение к стоимости хостинга.У вас также меньше контроля над серверами и вы не можете адаптировать их под конкретные нужды. Что касается безопасности, вы тоже отвечаете за это.

Не все облачные платформы электронной коммерции предлагают автоматическую установку исправлений, обновлений или обновлений. Это делают только SaaS и решения для безголовой коммерции.

Каковы важные особенности платформы электронной торговли?

Каждый интернет-магазин имеет уникальные потребности, и выбор подходящей платформы электронной коммерции полностью
зависит от способности платформы решать повседневные задачи, присущие вашей
организация.

Однако есть несколько основных вещей, которые вам следует узнать о потенциальных поставщиках услуг.

Важные особенности платформы электронной коммерции:

• Среда хостинга, доменное имя, годовое время безотказной работы и пропускная способность.
• Неограниченное количество вызовов API.
• Конструктор сайтов с бесплатными, удобными темами сайтов на языках, не являющихся собственниками.
• Обширный рынок приложений или магазин приложений, полный встроенных интеграций с лучшими в своем классе поставщиками услуг.
• Сайт, оптимизированный для мобильных устройств, оформление заказа и полный опыт (прямо из коробки) и полностью настраиваемый.
• Снижение соответствия требованиям PCI.
• Функции поисковой оптимизации (SEO) и полностью настраиваемые URL-адреса по всему сайту, чтобы помочь вам занять более высокое место в Google, Yahoo !, Bing и т. Д.
• Встроенные базовые функциональные возможности электронной коммерции, включая акции и скидки, аналитику, каталог менеджмент, редакторы WYSIWYG и т. д.

Что следует учитывать при выборе платформы электронной коммерции

Хотя вы можете быть привлечены к особенно доступному тарифному плану, который соответствует некоторым вашим критериям, важно провести некоторое исследование, прежде чем совершать покупку.Вы можете сменить хосты в любое время, но миграция вашего сайта может стать проблемой для вас и ваших клиентов. Рассмотрим следующее:

1. Бюджет.

Вы можете заплатить от 10 до 10 000 долларов за создание и размещение вашего сайта электронной коммерции. Несмотря на то, что хосты электронной коммерции предлагают конкурентоспособные пакеты, вы должны понимать, что вы получаете, чтобы решить, действительно ли они рентабельны.

Платить больше не всегда дает вам лучший опыт.

Однако выбор самого дешевого варианта обычно заставляет вас искать дополнительные возможности где-то еще.Сведение воедино комиссий от разных поставщиков — обычно самый дорогой способ.

Прежде чем выбрать хостинг электронной коммерции, определитесь со своим бюджетом на:

• Веб-дизайн.
• Программирование и функционал.
• Безопасность.
• Ежемесячный хостинг.
• Техническое обслуживание.
• Лицензирование.
• Создание собственного приложения.

Если вы выберете автономный веб-хостинг, вам нужно будет узнать стоимость этих услуг от других поставщиков.Но если вы посмотрите на универсальные хосты, вы часто обнаружите, что можете выбрать премиум-пакет, который включает все эти функции и остается в пределах вашего бюджета.

2. Целевая аудитория.

Реклама для пользователей социальных сетей необходима, если вы хотите запечатлеть массовые и заинтересованные
аудитории, поэтому изучать маркетинговые функции платформы — это разумно.

Один только Facebook имеет более 2,7 миллиарда активных пользователей в месяц. Это много потенциальных клиентов.

BigCommerce предлагает встроенную интеграцию с Facebook и Instagram, поэтому вы можете продавать товары пользователям прямо в их новостных лентах или в основных аккаунтах.

С появлением Buyable Pins, Facebook Shop и Shopping в Instagram вы даже можете продавать напрямую пользователям, не оставляя им платформу выбора.

3. Количество имеющихся у вас товаров.

Возможно, вы предлагаете широкий ассортимент физических продуктов или, возможно, значительное количество вариантов для вашей основной линейки продуктов.

Если у вас большой каталог и вам нужно несколько страниц продуктов или вы планируете развивать свой бизнес, выбор платформы с низкими лимитами SKU существенно ограничивает потенциал роста вашего бизнеса.

4. Возможности для роста.

Важно выбрать веб-хостинг, который может расти вместе с вами. Лучше сразу выбрать лучший веб-хостинг, чтобы вы могли ознакомиться с ним по мере расширения.

Какой объем трафика вы ожидаете на своем сайте? Если вы только начинаете, понятно, что вам может не понадобиться хост с высокой посещаемостью. Но если вы сосредоточитесь на своем росте, ваш бизнес в электронной торговле может быстро масштабироваться.

Сможет ли ваш хост обрабатывать потребности трафика сейчас и в будущем?

Что может произойти, если вы запустите рекламную кампанию или кампанию, которая станет вирусной? Инфраструктура вашего хостинга должна быть достаточно гибкой, чтобы справляться с скачками трафика без сбоев вашего сайта.

Облачный хостинг — один из лучших вариантов для сайтов электронной коммерции, потому что он может не отставать от трафика. Поскольку сеть компьютеров обслуживает потребности вашего сайта в хостинге, у вас есть практически неограниченные возможности для роста.

5. Тип доступного обслуживания клиентов.

Вы находитесь внутри платформы электронной коммерции каждый день.

И когда это время придет, хорошо знать, что вы можете связаться с реальным человеком, который поможет вам с проблемой, будь то поддержка по телефону, электронной почте или в чате.

Некоторые платформы передают обслуживание клиентов на аутсорсинг, что затрудняет — или практически делает невозможным — позвонить и получить помощь, когда она вам больше всего нужна.

В BigCommerce мы чувствуем, что каждый из наших клиентов имеет право на индивидуальную поддержку клиентов.

Сравнение лучших платформ электронной коммерции

У всех платформ электронной коммерции есть свои преимущества и недостатки. Для компаний важно оценивать различные платформы на основе их собственных конкретных потребностей и вариантов использования.

Вот обзор самых популярных платформ электронной коммерции.

• BigCommerce
• Magento.
• Volusion.
• Demandware.
• WooCommerce.
• 3dcart.
• Shopify.
• Кибо.
• Prestashop.
• Squarespace.
• Большой картель.
• Wix.
• Эквид.
• Episerver.
• OpenCart.

BigCommerce

BigCommerce считается поставщиком платформы Open SaaS и растущим поставщиком безголовой коммерции благодаря низкой совокупной стоимости владения и очень гибким API.

Платформа предлагает также планы для малого бизнеса и стартапов со встроенными функциями и контролем SEO. Варианты интеграции, такие как наш плагин для безголового WordPress, делают платформу лидером среди решений для безголовой коммерции.

Magento.

Magento исторически является локальным решением с открытым исходным кодом, предпочитаемым брендами, которые уже вложили значительные средства в ИТ или команды разработчиков. Magento 2 (также известный как Magento Commerce Cloud или Magento Enterprise Cloud Edition) в последние годы запустил облачное решение с открытым исходным кодом.

Volusion.

Volusion — это платформа электронной коммерции, предназначенная в первую очередь для начинающих магазинов и любителей.

В конце июля 2020 года Volusion подала заявление о банкротстве по главе 11. Согласно сообщению в блоге на веб-сайте Volution, компания по-прежнему открыта и работает в обычном режиме.

Salesforce Commerce Cloud (Demandware).

Salesforce Cloud Commerce, ранее называвшаяся Demandware, является поставщиком платформы SaaS для электронной коммерции, которую часто предпочитают известные розничные торговцы модной одеждой.

Это открытая модель SaaS, такая как Shopify и BigCommerce.

WooCommerce.

WooCommerce — это платформа электронной коммерции с открытым исходным кодом, предлагающая решение для корзины в дополнение к контенту бренда на WordPress.

Чаще всего он используется начинающими магазинами и любителями, блоггерами, занимающимися электронной коммерцией, и брендами, использующими разработчиков, наиболее удобных в среде WordPress.

3dcart.

3dcart — еще одна платформа электронной коммерции SaaS, хотя обычно считается второстепенной.

3dcart обеспечивает многоязычную поддержку и расширенные решения по доставке — API не требуется.

Shopify.

Shopify — это хорошо финансируемый и общедоступный поставщик платформы электронной коммерции SaaS. Они популярны среди начинающих магазинов, любителей и брендов с количеством SKU менее 100.

Shopify также предлагает корпоративное решение под названием Shopify Plus. Для получения дополнительной информации о плюсах и минусах каждой платформы ознакомьтесь с этим отличным сравнением Shopify Plus и BigCommerce от консультантов по корзине.

Кибо.

Kibo — поставщик омниканальной платформы, который приобрел платформу электронной коммерции SaaS Mozu в 2016 году.

Mozu создавался с нуля, теоретически предлагая самые современные SaaS-решения для электронной коммерции.

Prestashop.

Prestashop — это бесплатная облачная платформа электронной коммерции с открытым исходным кодом.

Платформа может использоваться на 60 различных языках и популярна за пределами англоязычных стран, где доминируют другие поставщики платформ, включая:

• BigCommerce.
• Demandware.
• Shopify.
• Magento.

Squarespace.

Squarespace — поставщик платформы веб-сайтов SaaS. Они наиболее известны своей работой с творческим сообществом. Их платформа электронной коммерции была вызвана необходимостью
творческое сообщество для легкой тележки (включая восстановление тележки) для продажи товаров.

Используется в основном творческим сообществом с небольшими объемами SKU.

Большой картель.

Big Cartel — это решение для электронной коммерции, разработанное для небольших торговцев, которым не нужна сложная платформа.Типичные торговцы Большого Картеля — это музыкальные группы, дизайнеры одежды, производители ювелирных изделий, ремесленники и другие художники. Платформа очень проста в использовании, но имеет ограниченный набор функций. Большой картель может не удовлетворить ваши потребности, если у вас большой каталог продукции.

Wix.

Подобно Squarespace, Wix наиболее известен своей простой настройкой веб-сайта и сохранением его простоты с интерфейсом перетаскивания, конкурентоспособными ценами, современными для покупки и бесплатными темами. Wix чаще всего используют предприниматели и другие представители малого бизнеса.Платформа гордится тем, что является решением как для новичков, так и для экспертов, которые ищут творческую свободу в работе с веб-сайтом.

Эквид.

Эквид, насчитывающий более 1 миллиона онлайн-пользователей, стал популярным решением для владельцев малого бизнеса. Это решение не является платформой, а скорее виджетом, который предназначен для пользователей, которые хотят добавить магазин на существующий веб-сайт. Если в вашем каталоге менее 10 товаров, Эквид — бесплатное решение. После этого тарифные планы начинаются с 15 долларов в месяц.

Episerver.

Платформа Episerver делает упор на контент и персонализацию. Еще одно решение для безголовой коммерции, платформа стремится объединить цифровой маркетинг, управление контентом и цифровую коммерцию в единое решение. Решение является популярным выбором для продавцов среднего и корпоративного уровня. Платформа разработана для использования с другими решениями Episerver, такими как Episerver Find и Episerver Campaign.

OpenCart.

OpenCart — это программа для управления интернет-магазином с открытым исходным кодом.Платформа позволяет
продавцы, чтобы настроить несколько магазинов и вариантов оплаты, управлять различными вариантами продуктов
и атрибуты, а также добавлять неограниченное количество товаров. Этот вариант популярен для малого бизнеса,
фрилансеры и продавцы среднего размера.

Часто задаваемые вопросы о платформах электронной торговли

Какая платформа электронной торговли лучшая для малого бизнеса?

BigCommerce, Shopify и WooCommerce. являются наиболее распространенными платформами электронной коммерции для малого бизнеса.

В зависимости от вашего опыта и потребностей конкретного бренда каждая платформа имеет свои преимущества и недостатки.

Следует ли стартапу использовать платформу электронной коммерции или создать индивидуальное решение?

Большинство стартапов электронной коммерции используют платформу электронной коммерции, особенно решение SaaS.

Платформы электронной коммерции SaaS позволяют брендам арендовать технологию по низкой цене, что делает барьер для входа в онлайн-продажи чрезвычайно низким.

Индивидуальные решения требуют огромных денежных ресурсов для создания, и они задерживают время выхода на рынок.

Существуют ли бесплатные платформы электронной коммерции?

Нет, бесплатных платформ электронной коммерции нет.

Стоимость веб-сайта электронной торговли может варьироваться. Большинство платформ с открытым исходным кодом технически бесплатны, поскольку вы
не платят лицензионный сбор в рамках плана электронной торговли, но с точки зрения затрат
хостинга и разработки.

Платформы SaaS взимают ежемесячную регулярную плату.

Стоимость варьируется от 7 долларов в месяц до 50 000 долларов США в месяц.

Могу ли я интегрировать свою платформу электронной коммерции с магазином Amazon?

Вы можете продвигать свои продукты с платформы электронной коммерции на Amazon и наоборот.Это называется многоканальной продажей, когда вы продаете как на собственном веб-сайте, так и на торговой площадке, в данном случае Amazon.

На каких языках программирования написаны платформы электронной коммерции?

Большинство платформ электронной коммерции написано на широко используемых языках программирования, включая:

• Ruby on Rails.
• PHP.
• Javascript.
• CSS.

Многие SaaS-компании используют уровень абстракции для своего языка программирования.

Shopify, например, использовал свой собственный Liquid как слой абстракции для Ruby on Rails.BigCommerce использует Handlebars.

Какие платформы электронной коммерции лучше всего подходят для масштабируемых предприятий?

Платформа электронной коммерции, размещенная в облаке, является хорошим выбором для предприятий, желающих масштабироваться.

Облачный хостинг — один из лучших вариантов для сайтов электронной коммерции, потому что он может не отставать от трафика. Поскольку сеть компьютеров обслуживает потребности вашего сайта в хостинге, у вас есть практически неограниченные возможности для роста.

Могу ли я интегрировать свою платформу электронной коммерции с социальными каналами?

Да, есть платформы электронной коммерции, которые можно интегрировать с социальными каналами.

BigCommerce предлагает встроенную интеграцию с Facebook и Instagram, поэтому вы можете продавать товары пользователям прямо в их новостных лентах или в основных аккаунтах.

С появлением Buyable Pins, Facebook Shop и Shopping в Instagram вы даже можете продавать напрямую пользователям, не оставляя им платформу выбора.

Какую платформу электронной коммерции проще всего использовать?

Платформа электронной коммерции, которую проще всего использовать, зависит от опыта вашей / вашей команды в работе внутри платформы и потребностей вашего бизнеса.Хотя на некоторых платформах есть много готовых функций, которые упрощают работу, для этого все же может потребоваться обучение. Все зависит от вашей команды, технического опыта в команде и вашего бизнес-плана.

Сколько времени нужно, чтобы запустить интернет-магазин на платформе электронной коммерции?

Время, необходимое для запуска интернет-магазина на платформе электронной коммерции, зависит от нескольких факторов, таких как:

• Тип платформы электронной коммерции, которую вы выбираете, и простота ее использования.
• Пропускная способность вашей / вашей команды для завершения запуска.
• Количество товаров и / или услуг, которые необходимо разместить в магазине.

Некоторые компании запускают свой интернет-магазин через день или неделю, в то время как другим может потребоваться больше времени.

Нужна ли мне платформа электронной коммерции для продаж в Интернете?

Да, вам нужна платформа электронной коммерции для продажи товаров в Интернете.

Единственными альтернативами платформе электронной коммерции являются:

• Создание платформы с нуля, о чем не может быть и речи для большинства предприятий — и оправдано только для многомиллионных (или многомиллиардных) компаний.
• Использование плагина, который не подходит, если вы хотите создать и развивать законный бизнес, даже небольшой.

Наличие хорошо продуманной витрины интернет-магазина с использованием платформы электронной коммерции поможет вам расширить охват с помощью инструментов SEO и завоевать доверие клиентов с помощью уникального онлайн-опыта.