AI και Machine Learning στο ηλεκτρονικό εμπόριο: Οφέλη και περιπτώσεις χρήσης | Ελογική

Όταν το ChatGPT εμφανίστηκε για πρώτη φορά πέρυσι, ο κόσμος ταλαιπωρήθηκε. Το chatbot έγινε γρήγορα μια από τις πιο εμφανείς περιπτώσεις χρήσης μηχανικής μάθησης στην εξυπηρέτηση πελατών και έδειξε ότι η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει φτάσει σε σημείο όπου η τεχνολογία μπορεί να εκτελέσει ορισμένες εργασίες πολύ καλύτερα από τους ανθρώπους.

Αλλά η μηχανική μάθηση (ML) και η τεχνητή νοημοσύνη στο ηλεκτρονικό εμπόριο ξεπερνούν τα chatbots. Οι έμποροι λιανικής χρησιμοποιούν AI για εξατομίκευση, ανάλυση δεδομένων, δυναμική τιμολόγηση, και κινητήρες συστάσεων. Μεγάλα ονόματα όπως το Zalando και το Asos δημιουργούν ολόκληρα τμήματα βαθιάς εκμάθησης για να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τη στιγμή που βρίσκονται στον ιστότοπο. 

Φαίνεται ότι η τεχνητή νοημοσύνη επιφέρει μη αναστρέψιμες αλλαγές στο ηλεκτρονικό εμπόριο.

Στην Elogic, παραμείναμε στην πρώτη γραμμή κορυφαίες τάσεις ηλεκτρονικού εμπορίου από το 2009 και σίγουρα μπορούμε να πούμε ότι το ML και η AI είναι εδώ για να μείνουν. Όντας μια εταιρεία αγνωστική στις πλατφόρμες, βλέπουμε πολλές μεγάλες πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου όπως η Adobe Commerce και η Salesforce Commerce Cloud να αξιοποιούν αλγόριθμους ML για να προσφέρουν εξαιρετική εμπειρία πελατών (CX) και βαθύτερες πληροφορίες για τα αναλυτικά στοιχεία.

Σε αυτό το άρθρο, θα δείτε πώς οι εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη στο ηλεκτρονικό εμπόριο, γιατί μπορεί να θέλετε να επενδύσετε σε αυτό και πώς μπορείτε να αρχίσετε να την εφαρμόζετε για να βελτιστοποιήσετε τις καθημερινές επιχειρηματικές σας δραστηριότητες και να βελτιώσετε το CX σας.

Πώς λειτουργούν η Μηχανική Μάθηση και η Τεχνητή Νοημοσύνη;

Παρόλο που οι όροι ‌ML και AI χρησιμοποιούνται συχνά εναλλακτικά, υποδηλώνουν ελαφρώς διαφορετικά πράγματα.

Μηχανική εκμάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης (AI) που κυριολεκτικά διδάσκει σε μια μηχανή… να μαθαίνει! Τα μοντέλα ML τρέφονται με δεδομένα και αναζητούν μοτίβα σε αυτά προσπαθώντας να βγάλουν συμπεράσματα, όπως θα έκανε ένας άνθρωπος. Το σύστημα δεν είναι ρητά προγραμματισμένο, αλλά μάλλον μαθαίνει να κάνει προβλέψεις ή να παίρνει κάποιες αποφάσεις χρησιμοποιώντας ιστορικά δεδομένα.

Οι μηχανές συστάσεων είναι ένα κλασικό παράδειγμα μηχανικής εκμάθησης ηλεκτρονικού εμπορίου. Το σύστημα μαθαίνει τις σχετικές λεπτομέρειες του χρήστη, όπως προϊόντα τελευταίας αγοράς, τα χρώματα που προτιμά, προϋπολογισμούς κ.λπ. και εξάγει έναν αλγόριθμο για να προτείνει προϊόντα που είναι πιθανό να αγοράσει ο πελάτης.

Διαβάστε περισσότερα: 20 καλύτερα εργαλεία ηλεκτρονικού εμπορίου για να ενισχύσετε την επιχείρησή σας στο Διαδίκτυο 

Εν τω μεταξύ, τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένας πολύ ευρύτερος όρος που αναφέρεται σε οποιαδήποτε τεχνική που επιτρέπει στους υπολογιστές να μιμούνται την ανθρώπινη νοημοσύνη. Τα Siri, Cortana και Alexa Voice Assistance είναι όλα παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης.

Κάθε φορά που βλέπετε αναζήτηση με δυνατότητα φωνής σε ένα κατάστημα ή εξατομικευμένες προσφορές προϊόντων, θα γνωρίζετε ότι πρόκειται για τεχνητή νοημοσύνη και ηλεκτρονικό εμπόριο σε δράση.

Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη και η ML πάνε χέρι-χέρι στις ηλεκτρονικές αγορές. Και ενώ μπορεί να είναι ένα εξελισσόμενο πεδίο για τους λιανοπωλητές, ανοίγουν το δρόμο για νέες αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες και επιχειρηματικές ευκαιρίες.

Εκμετάλλευση επιχειρηματικών ευκαιριών: Πώς μπορούν το AI και το ML να ωφελήσουν το ηλεκτρονικό εμπόριο;

Το AI και το ML έχουν βαθιά επίδραση στον κλάδο του ηλεκτρονικού εμπορίου. Εδώ είναι τα κύρια πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στο ηλεκτρονικό εμπόριο για τις εταιρείες να αρχίσουν να μεταμορφώνουν τις επιχειρήσεις τους σήμερα.

Υψηλότερη απόδοση επένδυσης

Λίγοι άνθρωποι συνειδητοποιούν πραγματικά πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυξήσει τις πωλήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου. Σύμφωνα με την Έκθεση McKinsey State of AI, το 79% των ερωτηθέντων δήλωσε ότι η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στο μάρκετινγκ και τις πωλήσεις έχει αυξήσει τα επιχειρηματικά έσοδα. Η ενσωμάτωσή του στο CRM μπορεί να δημιουργήσει μια πιο αποτελεσματική διαδικασία πωλήσεων. Η προσθήκη μιας πλατφόρμας ηλεκτρονικού εμπορίου που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη, όπως τα CDP ή η επιχειρηματική ευφυΐα (BI), θα ανοίξει το δρόμο σας προς την εξατομίκευση, η οποία θα αυξήσει τη μέση αξία παραγγελίας (AOV) και την αφοσίωση των πελατών σας.

Στην πραγματικότητα, υπάρχουν πολλές περιπτώσεις που δείχνουν αυτό το όφελος. Ο κινητήρας συστάσεων της Amazon οδηγεί το 35% των ετήσιων πωλήσεων της εταιρείας και η Alibaba μείωσε τα σφάλματα παράδοσης κατά 40% αφού επένδυσε στο πρόγραμμα έξυπνης εφοδιαστικής της.

Στοχευμένο μάρκετινγκ και διαφήμιση

Salesforce, η κορυφαία λύση CRM και ηλεκτρονικού εμπορίου και Ελογικός συνεργάτης, δηλώνει ότι οι πελάτες αναμένουν μια εξατομικευμένη εμπειρία. Ακόμα, μόνο 26% των εμπόρων είναι βέβαιοι ότι ο οργανισμός τους έχει μια επιτυχημένη στρατηγική εξατομίκευσης. Μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις είναι τα δεδομένα αποσιωπημένα — όταν τα τμήματα δεν έχουν πρόσβαση στις ίδιες πληροφορίες για τον πελάτη — που οδηγεί σε αποσυνδεδεμένες εμπειρίες πελατών.

Η ενοποίηση δεδομένων είναι ένα από τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στο ηλεκτρονικό εμπόριο. Επειδή το AI και το ML αντλούν από πολλές πηγές δεδομένων σε μια επιχείρηση, η τεχνολογία AI μπορεί να σπάσει αυτά τα σιλό δημιουργώντας ορατές, προσβάσιμες και εφαρμόσιμες πληροφορίες. Για παράδειγμα, οι πλατφόρμες δεδομένων πελατών που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη (CDP) θα ενοποιήσουν τα δεδομένα σας και θα αναλύσουν μεγάλους όγκους δεδομένων και θα επιταχύνουν τη διαδικασία δοκιμής και βελτίωσης των καμπανιών μάρκετινγκ.

Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτές τις πληροφορίες για να προσδιορίσετε τις τάσεις, να προβλέψετε πιθανές τάσεις πελατών και να προτείνετε προϊόντα παρόμοια με αυτά που αγοράσατε ή προβάλατε πολύτιμα. Και το πιο σημαντικό, μπορείτεεξατομικεύστε σε κλίμακα προσαρμογή των εμπειριών των χρηστών σε όλα τα κανάλια.

Ενημερωμένες επιχειρηματικές αποφάσεις

Πολλές επιχειρήσεις δυσκολεύονται όχι μόνο να συλλέξουν δεδομένα αλλά και να τα κατανοήσουν. Τα παραδοσιακά εργαλεία ανάλυσης έχουν εξυπηρετήσει έναν σκοπό μέχρι στιγμής, αλλά σίγουρα όχι όπως αυτά που αγκαλιάζουν την AI/ML στο ηλεκτρονικό εμπόριο.

Τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία που βασίζονται σε AI αξίζει μια ειδική αναφορά εδώ. Μπορεί να κάνει τις επιχειρηματικές σας αποφάσεις πιο ενημερωμένες και να προβλέψει με ακρίβεια τα μελλοντικά μοτίβα ζήτησης προϊόντων για συγκεκριμένα είδη ή ολόκληρες κατηγορίες σε ένα κατάστημα ηλεκτρονικού εμπορίου. 

«Ας υποθέσουμε ότι έχετε βάλει στόχο να ενισχύσετε τα έσοδα της εταιρείας σας», λέει Igor Iakovliev, ο Managing Partner και COO στην Elogic Commerce. «Με βάση το δείγμα δεδομένων που συλλέξατε, το σύστημα βλέπει ότι η υπηρεσία Y έχει το υψηλότερο περιθώριο κέρδους. Σαρώνει τον τύπο των πελατών που ζητούν αυτήν την υπηρεσία και σας προτείνει να προωθήσετε αυτήν την υπηρεσία σε μια συγκεκριμένη ομάδα-στόχο. Προσθέστε AI σε αυτόν τον τύπο εργαλείου ανάλυσης και θα λάβετε προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία.»

Βελτιστοποιημένη διαχείριση logistics και αποθέματος

Η διαχείριση αποθέματος είναι μια από τις μεγαλύτερες προκλήσεις B2B και B2C, καθώς μπορεί να έχετε πάρα πολλά ή περιορισμένα στοκ. Το ίδιο ισχύει και για τα logistics, με τους λιανοπωλητές να επενδύουν σε αποτελεσματικές στρατηγικές εφοδιαστικής αλυσίδας για να μειώσουν το κόστος αγοράς και κατασκευής.

Η βελτιωμένη εφοδιαστική και η σαφής εικόνα του αποθέματος είναι ένα από τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στο ηλεκτρονικό εμπόριο. Τα προηγμένα συστήματα διαχείρισης αποθεμάτων σε πραγματικό χρόνο βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για να σας ενημερώνουν για τη διαθεσιμότητα του αποθέματός σας σε αποθήκες και κανάλια. Μπορεί επίσης να αναλύσουν δεδομένα για να προβλέψουν τα πρότυπα ζήτησης και να βελτιστοποιήσουν τα σχέδια αναπλήρωσης της αποθήκης σας.

Μάλιστα, η McKinsey & Company εκθέσεις ότι η πρόβλεψη με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει τα σφάλματα της εφοδιαστικής αλυσίδας κατά 20 έως 50%, γεγονός που μεταφράζεται σε υψηλότερες πωλήσεις. Για παράδειγμα, εάν εσείς πουλήστε παπούτσια online, μπορεί να δείτε ότι η ζήτηση για χειμερινά παπούτσια αυξάνεται κατά τη διάρκεια της φθινοπωρινής περιόδου και σχεδιάζετε, αποθέματα και προγραμματίζετε τις παραδόσεις ανάλογα λαμβάνοντας υπόψη τον κίνδυνο διακοπής της αλυσίδας εφοδιασμού.

Υψηλότερες μετατροπές πελατών

Οι αλγόριθμοι AI επιτρέπουν στους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να αναλύουν και να βελτιστοποιούν γρήγορα τις σελίδες για καλύτερη αφοσίωση πελατών και υψηλότερες μετατροπές. 

Για παράδειγμα, μια μάρκα DTC και μια θυγατρική της PepsiCo, SodaStream, μεταχειρισμένος AI και μηχανική εκμάθηση για το ηλεκτρονικό εμπόριο για να αναλύσουν την αποτελεσματικότητα των καμπανιών μάρκετινγκ σε 46 αγορές σε όλο τον κόσμο. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι οι διαφημίσεις είχαν διαφορετική απήχηση στους καταναλωτές ανάλογα με το κανάλι. Η επωνυμία σημείωσε αύξηση 3%-5% στα ποσοστά μετατροπής email και αύξηση 10-15% στα ποσοστά μετατροπής κειμένου SMS.

Αυτή είναι μόνο μία εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στο ηλεκτρονικό εμπόριο. Μπορείτε επίσης να το εφαρμόσετε στα: 

• αναζήτηση ιστότοπου (επειδή όσο πιο γρήγορα οι πελάτες σας θα βρουν αυτό που χρειάζονται, τόσο πιο γρήγορα θα πραγματοποιήσετε μια πώληση)
• καμπάνιες επαναληπτικού μάρκετινγκ (στείλτε στους χρήστες σας εξατομικευμένες προσφορές και κίνητρα για να τους ενθαρρύνετε να επιστρέψουν και να ολοκληρώσουν την αγορά αφού εγκαταλείψουν το καλάθι τους)
• εξυπηρέτηση πελατών (διασχίστε τον ατελείωτο διάδρομο της γραμμής υποστήριξης πελατών, προσφέροντας στους αγοραστές σας chatbot αυτοεξυπηρέτησης με τεχνητή νοημοσύνη).

Ποια είναι τα πιο επιτυχημένα ML και AI σε Παραδείγματα ηλεκτρονικού εμπορίου;

Οι μεγάλοι παίκτες, όπως το eBay και η Amazon, έχουν μια νικηφόρα εμπειρία ενσωμάτωσης AI σε ολόκληρο τον κύκλο πωλήσεων. Ωστόσο, δεν χρειάζεται απαραίτητα να είστε ηγέτης της αγοράς για να χρησιμοποιήσετε αυτές τις τεχνολογίες. Οι επιτυχημένες περιπτώσεις χρήσης AI στο ηλεκτρονικό εμπόριο δείχνουν ότι ανεξάρτητα από το μέγεθος του καταστήματός σας, μπορείτε να ενσωματώσετε τεχνολογίες AI και ML για να κερδίσετε ανταγωνιστικά οφέλη.

Διαβάστε περισσότερα: Ηγέτης στο ηλεκτρονικό εμπόριο: 7 λόγοι για τους οποίους η Amazon είναι τόσο επιτυχημένη 

Μηχανές προτάσεων

Τα συστήματα συστάσεων βοηθούν τις εταιρείες να αυξήσουν τις πωλήσεις παρέχοντας εξατομικευμένες προσφορές και βελτιωμένη εμπειρία πελατών. Οι συστάσεις συνήθως επιταχύνουν την αναζήτηση ιστότοπου, διευκολύνουν την πρόσβαση των χρηστών στο απαραίτητο περιεχόμενο και είναι εξαιρετικές cross-selling και up-selling παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης στις ηλεκτρονικές αγορές. 

Συμβάλλουν επίσης σε υψηλότερο ποσοστό αγοράς και ενισχύουν την αφοσίωση των χρηστών, η οποία μεταφράζεται σε υψηλότερες πωλήσεις. Αφού η ομάδα Elogic ενσωμάτωσε τη λύση εξατομίκευσης της Certona AI για έναν λιανοπωλητή μόδας στις ΗΠΑ, Carbon38, η μάρκα σημείωσε τεράστια αύξηση στη μέση αξία παραγγελίας (AOV) και στους πελάτες που επέστρεψαν.

Στρατηγική τιμολόγησης

Η τιμολόγηση με τεχνητή νοημοσύνη θα χρησιμοποιεί τον αλγόριθμο για την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων και τη λήψη αποφάσεων τιμολόγησης βάσει αυτής της ανάλυσης. Αυτό είναι ένα από τα πιο χαρακτηριστικά παραδείγματα AI στο ηλεκτρονικό εμπόριο B2B.

Τα προηγμένα εργαλεία για την ανάλυση δεδομένων αποκτούν πληροφορίες από πολυκαναλικές πηγές και καθορίζουν την ευελιξία των τιμών. Οι παράγοντες που επηρεάζουν περιλαμβάνουν την τοποθεσία, την αγοραστική στάση του πελάτη, τα καρυκεύματα και τις τιμές της αγοράς στο συγκεκριμένο τμήμα. 

Επιπλέον, ο αλγόριθμος πραγματοποιεί τμηματοποίηση πελατών και βελτιστοποίηση σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντάς σας να εξατομικεύσετε τα σχήματα τιμολόγησης.

Για παράδειγμα, ο Φινλανδός πελάτης μας, ειδικός σε τεχνικά στοιχεία B2B Wexon, μπορεί τώρα να αναλύσει τη συμπεριφορά των χρηστών και να προσαρμόσει τα επίπεδα τιμών γύρω από εγγεγραμμένους/νέους πελάτες, όγκους παραγγελιών και συνθήκες αγοράς.

Οπτική αναζήτηση

Αν και οι αγοραστές τείνουν να περιηγούνται σε οπτικό περιεχόμενο πριν κάνουν μια αγορά, μερικές φορές δεν βρίσκουν τις κατάλληλες λέξεις για να περιγράψουν αυτό που αναζητούν. Η οπτική αναζήτηση το κάνει πολύ πιο εύκολο. Οι πελάτες μπορούν απλώς να ανεβάσουν μια εικόνα αντί να πληκτρολογήσουν ένα μεγάλο και λεπτομερές ερώτημα. Ως αποτέλεσμα, ο πελάτης μπορεί να περιορίσει την αναζήτηση και να πάρει πιο σχετικά αντικείμενα.

Το Bing Visual Search, το Google Lens και η Image Search είναι όλα ισχυρά εργαλεία AI για ηλεκτρονικό εμπόριο που έχουν μετατρέψει αυτόν τον τύπο αναζήτησης σε τάση. Η αγορά χρησιμοποιεί τη μηχανή αναζήτησης Lens Your Look του Pinterest που σας δίνει τη δυνατότητα να βρείτε επιλογές ρούχων σχετικές με την υπάρχουσα γκαρνταρόμπα σας.

Για παράδειγμα, η ASOS έχει συνδυάσει όμορφα τη μηχανική εκμάθηση και το ηλεκτρονικό εμπόριο και έχει δημιουργήσει τη λειτουργία Style Match για την εφαρμογή της για κινητά. Επιτρέπει στους αγοραστές να βγάλουν μια φωτογραφία και να ανακαλύψουν προϊόντα από τον κατάλογό τους που ταιριάζουν με αυτό. Αυτό το εργαλείο ενθαρρύνει τους αγοραστές να αγοράσουν από τη μάρκα.

Η τάση αποφέρει ιδιαίτερα θετικά αποτελέσματα εάν συνδυαστεί με φωνητική αναζήτηση και συνομιλητικό εμπόριο. Οι επωνυμίες μπορούν να ενσωματώσουν μοντέλα μηχανικής εκμάθησης Amazon Lex για ηλεκτρονικό εμπόριο και να επωφεληθούν από την αυτόματη αναγνώριση ομιλίας για την ερμηνεία της φωνητικής εισαγωγής των χρηστών στην αναζήτηση.

Ανάλυση συναισθήματος πελατών

Τα παραδοσιακά εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος βασίζονται σε συνεντεύξεις πελατών, κοινωνική παρακολούθηση, αξιολογήσεις και δημοσκοπήσεις, τα οποία παρουσιάζουν τεράστιο όγκο ακατέργαστων δεδομένων. Αν ξεκινήσετε να το αναλύετε χειροκίνητα, σίγουρα κάτι θα σας ξεφύγει. 

Εν τω μεταξύ, τα εργαλεία με τεχνητή νοημοσύνη θα αναλύσουν μεγάλους όγκους δεδομένων πολύ πιο γρήγορα και θα εντοπίσουν τις μικρότερες αλλαγές στη συμπεριφορά των αγοραστών. Οι τεχνικοί ML χρησιμοποιούν επεξεργασία γλώσσας για να ορίσουν λέξεις που υποδηλώνουν θετική ή αρνητική στάση. Επομένως, αυτές οι φόρμες σχολίων παρέχουν ένα στέρεο και διορατικό υπόβαθρο για τη βελτίωση προϊόντων ή υπηρεσιών.

Στην πραγματικότητα, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν την έξυπνη ανάλυση συναισθήματος πελατών στη χαρτογράφηση του ταξιδιού των πελατών τους. Αυτό είναι ένα παράδειγμα χάρτη που έχει κάνει η Elogic για έναν από τους πελάτες μας:

Διαχείριση αποθεμάτων

Οι έμποροι στοχεύουν στη σωστή διαχείριση αποθεμάτων για να παρέχουν στους πελάτες τα σωστά προϊόντα, στον σωστό χρόνο και τόπο και σε κατάλληλη κατάσταση. Η διαδικασία περιλαμβάνει παρακολούθηση και σε βάθος ανάλυση του αποθέματος και των αλυσίδων εφοδιασμού. 

Όσον αφορά τη διαχείριση αποθέματος, η μηχανική εκμάθηση στο ηλεκτρονικό εμπόριο εντοπίζει μοτίβα και συσχετισμούς μεταξύ των στοιχείων και των αλυσίδων εφοδιασμού. Ο αλγόριθμος καθορίζει τις βέλτιστες στρατηγικές για το απόθεμα και το απόθεμα. Αντίστοιχα, οι αναλυτές βελτιστοποιούν την παράδοση και τρέχουν το απόθεμα, εφαρμόζοντας τα δεδομένα που λαμβάνονται.

Υποστήριξη πελατών

Μια από τις πιο λαμπρές εφαρμογές της μηχανικής μάθησης στο ηλεκτρονικό εμπόριο, τα chatbots είναι ένας εξαιρετικός τρόπος για να βοηθήσετε τους εμπόρους να αυτοματοποιήσουν εν μέρει την αλληλεπίδραση με τους πελάτες. Επιπλέον, μπορείτε να μειώσετε σημαντικά το κόστος διατηρώντας παράλληλα την ποιότητα. Στην περίπτωση ενός σύνθετου ερωτήματος, ένα bot θα εντοπίσει την ανάγκη για ανθρώπινη παρέμβαση και θα ανακατευθύνει τον πελάτη σε έναν αντιπρόσωπο υποστήριξης πελατών. 

Το Generative AI παίζει ουσιαστικό ρόλο εδώ. Καθώς τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μαθαίνουν περισσότερα για μεμονωμένους αγοραστές, οι διαδικτυακές αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες μπορεί να μοιάζουν περισσότερο με αυτές με έναν στυλίστα ή έναν προσωπικό αγοραστή. Για παράδειγμα, η Mercari, η αγορά μεταχειρισμένων καταναλωτικών αγαθών, έχει εισαγάγει ένας βοηθός αγορών με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη που εκτελείται με λογισμικό ChatGPT και μπορεί όχι μόνο να απαντήσει στα ερωτήματα των πελατών αλλά και να προτείνει προϊόντα με βάση την ερώτηση εισαγωγής.

Περιπτώσεις Πρακτικής Χρήσης Εφαρμογής AI και ML στο ηλεκτρονικό εμπόριο

Μέχρι στιγμής, έχετε δει τα οφέλη και τις εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης και της ML στο ηλεκτρονικό εμπόριο που υποστηρίζονται από μερικά σενάρια από πραγματικούς λιανοπωλητές. Τώρα, ήρθε η ώρα να σας παρουσιάσουμε μερικά μεγάλα ονόματα και, χωρίς αμφιβολία, γκουρού που θα αξιοποιήσουν το μέγιστο από αυτές τις τεχνολογίες αιχμής στον κλάδο.

Διαβάστε περισσότερα: Λίστα διάσημων εμπορικών σημάτων που χρησιμοποιούν το Adobe Commerce 

Η Amazon και η νικητήρια εξυπηρέτηση πελατών της 

Η Amazon εστιάζει στην άψογη εξυπηρέτηση πελατών ως ένα από τα κύρια ανταγωνιστικά της πλεονεκτήματα του ηλεκτρονικού εμπορίου. Και αυτή η υπηρεσία διατηρείται με τη βοήθεια του AI για ηλεκτρονικό εμπόριο. Άρα, σε ποιους συγκεκριμένους τομείς εφαρμόζουν την τεχνολογία;

• Προτάσεις προϊόντος. Η Amazon χρησιμοποιεί συνεργατικό φιλτράρισμα και μοντέλα Next-in-Sequence για να επεξεργαστεί προβλέψεις σχετικά με τα προϊόντα που μπορεί να χρειαστεί στη συνέχεια κάθε συγκεκριμένος πελάτης. Το εργαλείο ενεργοποιείται από τα συλλεγόμενα δεδομένα της αγοραστικής συμπεριφοράς των πελατών.
• Επιμελητεία. Το AI κάνει αλλαγές στη δρομολόγηση, τους χρόνους παράδοσης και άλλες παραμέτρους παράδοσης για μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα και ακρίβεια. Παράδοση με drone θα είναι το επόμενο βήμα που κάνει η Amazon.
• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Αυτή η νεότερη τεχνική βαθιάς εκμάθησης τροφοδοτεί τον ψηφιακό βοηθό Alexa από την Amazon.

Η Alibaba και η πελατοκεντρική προσέγγισή της

Η εταιρεία χρησιμοποιεί συνεχώς τα πιο προηγμένα εργαλεία που ενεργοποιούνται από AI και ML. Η Alibaba εφαρμόζει καθρέφτες επαυξημένης πραγματικότητας, πληρωμές αναγνώρισης προσώπου, διαδραστικά παιχνίδια για κινητά τηλέφωνα και πολλά άλλα χαρακτηριστικά και εργαλεία. Συγκεκριμένα, η Alibaba εστιάζει στα εξής:

• Έξυπνες επιχειρηματικές λειτουργίες. Κάλεσε το προϊόν σε στυλ ChatGPT της Alibaba Tongyi Qianwen, που κυκλοφόρησε στις 11 Απριλίου 2023, φέρεται να βελτιστοποιεί την αποδοτικότητα στο χώρο εργασίας. Το εργαλείο εκτελεί μια σειρά από εργασίες, όπως η μετατροπή των προφορικών συνομιλιών σε γραπτές σημειώσεις και η σύνταξη επιχειρηματικών προτάσεων. Αυτό θα εξοικονομήσει χρόνο και πόρους στους υπαλλήλους μακροπρόθεσμα και θα τους επιτρέψει να επικεντρωθούν σε επαγγελματικές και όχι κουραστικές καθημερινές εργασίες.
• Απότομη εξατομίκευση. Η δημιουργία μιας ελκυστικής εμπειρίας πελάτη είναι ο ακρογωνιαίος λίθος για τους περισσότερους σύγχρονους εμπόρους. Η Alibaba το πετυχαίνει αυτό με την εφαρμογή μιας εξαιρετικά στοχευμένης πλατφόρμας ηλεκτρονικού εμπορίου AI. Όπου ένας πελάτης έχει ψωνίσει στο παρελθόν, είναι δυνατό να αντιστοιχίσει τα προϊόντα που αγόρασε με νέα προϊόντα στην πισίνα της Alibaba. 
• Έξυπνη αλυσίδα εφοδιασμού. Η Alibaba δημιούργησε Ali Smart Supply Chain – ένα εργαλείο με τεχνητή νοημοσύνη που προβλέπει τη ζήτηση προϊόντων, βελτιστοποιεί το απόθεμα, καθορίζει τις σωστές προσφορές προϊόντων και αναπτύσσει στρατηγικές τιμολόγησης.

IKEA και χρήση επαυξημένης πραγματικότητας

Έμποροι που πωλούν έπιπλα σε απευθείας σύνδεση ξέρετε πόσο δύσκολο είναι να διαχειριστείτε τις επιστροφές. Η ογκώδης φύση των προϊόντων καθιστά δύσκολο για τους αγοραστές να φανταστούν το κομμάτι στο περιβάλλον τους, γεγονός που εκτοξεύει το κόστος επιστροφής στα ύψη. Η IKEA είναι μία από τις μάρκες που αντιμετωπίζει το πρόβλημα με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης και της επαυξημένης πραγματικότητας (AR): 

• Καλύτερα offline και online CX. Το νέο χαρακτηριστικό της μάρκας IKEA Kreativ για τον ιστότοπό τους και μια εφαρμογή επιτρέπει στους πελάτες να σχεδιάσουν και να οπτικοποιήσουν τους δικούς τους χώρους διαβίωσης με ψηφιοποιημένα έπιπλα. Δεν χρειάζεται πλέον να ταξιδεύουν σε ένα κατάστημα με τούβλα και κονίαμα για να δουν το κομμάτι. ένα απλό κλικ στο τηλέφωνο θα είναι αρκετό. 
• Οπτική αναζήτηση. Ένας χρήστης μπορεί να στρέψει την κάμερά του σε ένα έπιπλο και μια εφαρμογή IKEA Place θα βρει άλλα παρόμοια. Η λειτουργία point-and-search του GrokStyle έχει προστεθεί στην εφαρμογή και θεωρείται το μέλλον της αναζήτησης.

Gap και το εικονικό τους καμαρίνι

Όταν η Heather Mickman έγινε η προσωρινή CIO της Gap, ενός από τους μεγαλύτερους λιανοπωλητές ρούχων και αξεσουάρ στον κόσμο, το έκανε αποστολή του να γίνει η τεχνητή νοημοσύνη μέρος του DNA για τον τρόπο λειτουργίας τους στο Gap. Εδώ είναι οι τομείς στους οποίους σίγουρα τα καταφέρνουν:

• Βελτιστοποιημένη κίνηση αποθεμάτων. Η λύση τους που λειτουργεί με ML παράγει αυτοματοποιημένα και ακριβή προφίλ μεγέθους που καθορίζουν το μέγεθος που πωλείται για ένα συγκεκριμένο προϊόν σε ένα συγκεκριμένο κατάστημα. Με αυτόν τον τρόπο, η επωνυμία συμβαδίζει με τη ζήτηση και την ικανοποίηση των πελατών.
• Εικονικά δωμάτια. Η εταιρεία προσφέρει μια εφαρμογή AR που επιτρέπει στους αγοραστές να δοκιμάσουν ρούχα Gap χωρίς να μπουν σε κατάστημα. Ένας χρήστης μπορεί να επιλέξει έναν από τους πέντε σωματότυπους που εμφανίζονται στην εφαρμογή, να εφαρμόσει το ρούχο Gap σε αυτό και να το αγοράσει διαδικτυακά αν του αρέσει αυτό που βλέπει.

Πώς να εφαρμόσετε την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση στην επιχείρησή σας ηλεκτρονικού εμπορίου;

Οι περιπτώσεις χρήσης μηχανικής μάθησης στο ηλεκτρονικό εμπόριο είναι εντυπωσιακές και περιλαμβάνουν όλους τους τομείς, από τη βελτίωση των υπηρεσιών πελατών έως την παροχή υψηλότερης ασφάλειας για την επιχείρησή σας. Η εφαρμογή αυτοματισμού με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη στο λιανικό εμπόριο προβλέπεται να αύξηση από 40% σε 80% στα επόμενα 3 χρόνια. 

Ποιες είναι, λοιπόν, οι συγκεκριμένες διαδικασίες που βοηθούν την επιχείρησή σας να πιάσει το μεγάλο κύμα και να κάνει χρήση της μηχανικής μάθησης στο ηλεκτρονικό εμπόριο; Πολλά βήματα θα σας βοηθήσουν να δομήσετε τη διαδικασία και να αναπτύξετε την αντίστοιχη στρατηγική πριν βιαστείτε στο άγνωστο.

1. Προσδιορίστε ποιες από τις επιχειρηματικές διαδικασίες σας μπορούν να ενεργοποιηθούν με ML 

Αναλύστε τις ροές εργασίας σας και κάντε στον εαυτό σας τις ακόλουθες ερωτήσεις:

• Ποιες διαδικασίες είναι ανθρώπινης έντασης;
• Ποιες διαδικασίες είναι επαναλαμβανόμενες;
• Ποιες διαδικασίες απαιτούν ανθρώπινη παρέμβαση για τη μελέτη μεγάλου όγκου δεδομένων;

Οι απαντήσεις θα υποδείξουν πού ακριβώς η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης και της ML θα βοηθήσει στην εξοικονόμηση χρόνου και πόρων στην επιχείρησή σας.

2. Εξετάστε τη συλλογή δεδομένων και την εξαγωγή χαρακτηριστικών

Τα δεδομένα αποτελούν τη βάση για την αποτελεσματική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στο ηλεκτρονικό εμπόριο. Μια σοφή απόφαση θα είναι η αποθήκευση όλων των δεδομένων σε μια βάση δεδομένων, η οποία επιτρέπει την ανάλυση και τη διαχείρισή τους στο μέλλον.

3. Προσδιορίστε τους στόχους και τις δυνατότητές σας

Η προσπάθεια να αγκαλιάσει ένα μεγαλύτερο εύρος εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης από ό,τι είναι απαραίτητο μπορεί να οδηγήσει σε παράλογα έξοδα. Εστιάστε στους στόχους σας και ξεκινήστε με κάτι απλό. Για παράδειγμα, μπορείτε να επικεντρωθείτε στην πρόβλεψη και την πρόληψη της απόσυρσης πελατών. Εάν είστε ικανοποιημένοι με τα αποτελέσματα, μπορείτε να κλιμακώσετε την εφαρμογή του AI.

4. Επιλέξτε τα κατάλληλα εργαλεία και πλατφόρμες

Γενικά, το λογισμικό ηλεκτρονικού εμπορίου που επιλέγετε είναι ζωτικής σημασίας για την επιχείρησή σας, καθώς επηρεάζει σε μεγάλο βαθμό το κόστος και την αποτελεσματικότητα της λειτουργίας του ηλεκτρονικού σας καταστήματος λιανικής. Μερικές φορές θα χρειαστεί να το κάνετε αναπλατφόρμα για να βρείτε μια κατάλληλη λύση που θα καλύψει τις επιχειρηματικές σας ανάγκες. Ειδικότερα, η σύγχρονη τεχνολογία υπολογιστών επιτρέπει τη χρήση ML στο cloud, κάτι που θα σας εξοικονομήσει περισσότερο χρόνο και προσπάθεια. 

Ανάλογα με τον τομέα της επιχείρησής σας, μπορείτε να απολαύσετε πολλά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης και ML με στόχο τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών σας και τη βελτίωση των πωλήσεων. Για παράδειγμα, Adobe sensei αυτοματοποιεί πολλές χρονοβόρες εργασίες και αφήνει περισσότερο χρόνο στη διαδικασία δημιουργίας. Νοστό είναι μια ολοκληρωμένη λύση μάρκετινγκ που χρησιμοποιεί AI για να προσφέρει αυτόματα μια εξαιρετικά εξατομικευμένη εμπειρία πελάτη σε πραγματικό χρόνο. Ως αποτέλεσμα, έχετε ενισχυμένη αφοσίωση και μεγαλύτερες πωλήσεις.

5. Δημιουργήστε μια αποκλειστική ομάδα και καθορίστε ποιους προμηθευτές χρειάζεστε

Για να διαχειριστείτε σωστά τη διαδικασία υιοθεσίας, χρειάζεστε μια αφοσιωμένη ομάδα που θα κρατά τα πράγματα σε καλό δρόμο. Η ομάδα θα συνεργάζεται στενά με τα τρίτα μέρη που χρειάζονται για το έργο και θα διασφαλίζει ότι η διαδικασία οδηγείται προς τους στόχους που έχετε θέσει.  

ML/AI Ecommerce Takeaways

Μπορεί να φοβάστε να υιοθετήσετε το νέο AI/ML στο ηλεκτρονικό εμπόριο λόγω των οργανωτικών προκλήσεων. ή, αντίθετα, εμπνεύστηκε να ακολουθήσει ένα παράδειγμα μεγάλων ονομάτων του κλάδου που έχουν ενσωματώσει με επιτυχία την τεχνολογία. 

Όποια και αν είναι η αίσθηση σας, κανένας λιανοπωλητής δεν πρέπει να μένει αδιάφορος στις καινοτομίες στον κλάδο.

Θα κάνουν τις επιχειρηματικές σας διαδικασίες πιο αποτελεσματικές. Βελτιώστε την εμπειρία των πελατών σας. Βελτιώστε τη στόχευσή σας και ακόμη και να σας βοηθήσει να κλιμακωθείτε σε νέες αγορές.

Το μόνο πράγμα που χρειάζεται να κάνετε είναι να καταλήξετε σε ένα σχέδιο, να δημιουργήσετε μια ομάδα που πιστεύει σε αυτές τις τεχνολογίες και να έχει την οργανωτική υπομονή να μαθαίνει, να βελτιώνεται και να περιστρέφεται όταν χρειάζεται.

Η Elogic ενισχύει τις ομάδες των λιανοπωλητών ως προγραμματιστές και σύμβουλοι ηλεκτρονικού εμπορίου για περισσότερα από 14 χρόνια. Μπορούμε να σας βοηθήσουμε να αξιολογήσετε την κατάσταση της επιχείρησής σας ως έχει, να σχεδιάσετε τα βήματα και τα έργα που θα χρειαστεί να κάνετε για να επιτύχετε τους στόχους σας, ακόμη και να εφαρμόσετε και να ενσωματώσετε την απαιτούμενη τεχνολογία από άκρο σε άκρο.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• Minting the Future με την Adryenn Ashley. Πρόσβαση εδώ.
• Αγορά και πώληση μετοχών σε εταιρείες PRE-IPO με το PREIPO®. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/