هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک: مزایا و موارد استفاده | منطقی

هنگامی که ChatGPT برای اولین بار در سال گذشته ظاهر شد، جهان غمگین شد. چت بات به سرعت به یکی از برجسته ترین موارد استفاده از یادگیری ماشین در خدمات مشتری تبدیل شد و نشان داد که هوش مصنوعی (AI) به نقطه ای رسیده است که فناوری می تواند وظایف خاصی را بسیار بهتر از انسان انجام دهد.

اما یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک بسیار فراتر از ربات‌های گفتگو هستند. خرده فروشان از هوش مصنوعی برای شخصی سازی، تجزیه و تحلیل داده ها، قیمت گذاری پویا، و موتورهای توصیه. نام‌های بزرگی مانند Zalando و Asos در حال راه‌اندازی بخش‌های یادگیری عمیق هستند تا مشتریان را در لحظه حضور در سایت بهتر درک کنند. 

به نظر می رسد هوش مصنوعی تغییرات غیرقابل برگشتی را در تجارت الکترونیک ایجاد می کند.

در Elogic، ما در خط مقدم باقی مانده‌ایم روندهای برتر تجارت الکترونیک از سال 2009 و مطمئناً می توان گفت که ML و AI اینجا هستند تا بمانند. به عنوان یک شرکت پلتفرم آگنوستیک، ما شاهد بسیاری از پلتفرم‌های تجارت الکترونیک بزرگ مانند Adobe Commerce و Salesforce Commerce Cloud هستیم که از الگوریتم‌های ML برای ارائه تجربه مشتری برجسته (CX) و بینش عمیق‌تر در مورد تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند.

در این مقاله، خواهید دید که چگونه شرکت‌های تجارت الکترونیک از هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک استفاده می‌کنند، چرا ممکن است بخواهید روی آن سرمایه‌گذاری کنید، و چگونه می‌توانید اجرای آن را برای ساده‌سازی عملیات تجاری روزانه‌تان و بهبود CX خود آغاز کنید.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چگونه کار می کنند؟

اگرچه اصطلاحات ‌ML و AI اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما به چیزهای کمی متفاوت دلالت دارند.

یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به معنای واقعی کلمه به یک ماشین یاد می‌دهد… مدل‌های ML از داده‌ها تغذیه می‌کنند و به دنبال الگوهایی در آن می‌گردند تا مانند یک انسان نتیجه‌گیری کنند. این سیستم به صراحت برنامه ریزی نشده است، بلکه یاد می گیرد که با استفاده از داده های تاریخی، پیش بینی کند یا برخی تصمیمات را اتخاذ کند.

موتورهای توصیه یک نمونه کلاسیک از یادگیری ماشینی تجارت الکترونیک هستند. این سیستم جزئیات مربوطه کاربر را می‌آموزد، مانند آخرین محصولات خریداری شده، رنگ‌هایی که ترجیح می‌دهند، بودجه و غیره و الگوریتمی برای توصیه محصولاتی که مشتری احتمالاً خریداری می‌کند استخراج می‌کند.

ادامه مطلب: 20 بهترین ابزار تجارت الکترونیک برای تقویت تجارت آنلاین شما 

در همین حال، هوش مصنوعی (AI) اصطلاح بسیار گسترده‌تری است که به هر تکنیکی اشاره می‌کند که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد از هوش انسان تقلید کنند. سیری، کورتانا و دستیار صوتی الکسا همگی نمونه هایی از هوش مصنوعی هستند.

هر زمان که جستجوی صوتی را در یک فروشگاه یا محصولات شخصی‌سازی شده مشاهده کردید، متوجه خواهید شد که اینها هوش مصنوعی و تجارت الکترونیک در عمل هستند.

با این حال، هوش مصنوعی و ML در خرید آنلاین دست به دست هم می دهند. و اگرچه ممکن است یک زمینه در حال تکامل برای خرده فروشان باشد، آنها راه را برای تعاملات جدید با مشتری و فرصت های تجاری هموار می کنند.

استفاده از فرصت های تجاری: هوش مصنوعی و ML چگونه می توانند از تجارت الکترونیک سود ببرند؟

هوش مصنوعی و ML تأثیر عمیقی بر صنعت تجارت الکترونیک دارند. در اینجا مزایای اصلی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک برای شرکت‌ها برای شروع تغییر کسب‌وکارشان از امروز آمده است.

ROI بالاتر

تعداد کمی از مردم متوجه می شوند که چگونه هوش مصنوعی می تواند فروش تجارت الکترونیک را افزایش دهد. بر اساس گزارش وضعیت هوش مصنوعی مک کینزی79 درصد از پاسخ دهندگان اظهار داشتند که ادغام هوش مصنوعی در بازاریابی و فروش باعث افزایش درآمد کسب و کار شده است. ادغام آن در CRM ممکن است فرآیند فروش کارآمدتری ایجاد کند. افزودن یک پلت فرم تجارت الکترونیک مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند CDP یا هوش تجاری (BI)، راه شما را به سمت شخصی سازی هموار می کند، که میانگین ارزش سفارش (AOV) و وفاداری مشتری شما را افزایش می دهد.

در واقع موارد زیادی وجود دارد که این مزیت را نشان می دهد. موتور توصیه آمازون 35 درصد از فروش سالانه این شرکت را هدایت می کند و علی بابا پس از سرمایه گذاری در برنامه لجستیک هوشمند خود، خطاهای تحویل را تا 40 درصد کاهش داده است.

بازاریابی و تبلیغات هدفمند

Salesforce، برترین راه حل CRM و تجارت الکترونیک و شریک منطقی، بیان می کند که مشتریان انتظار تجربه شخصی دارند. با این حال، فقط 26٪ از بازاریابان مطمئن هستند که سازمانشان یک استراتژی موفق برای شخصی سازی دارد. یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها داده‌های مخفی است – زمانی که بخش‌ها به اطلاعات یکسانی در مورد مشتری دسترسی ندارند – که منجر به تجربیات قطع ارتباط مشتری می‌شود.

یکسان سازی داده ها یکی از مزایای هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک است. از آنجایی که هوش مصنوعی و ML از چندین منبع داده در سراسر یک کسب و کار استخراج می‌شوند، فناوری هوش مصنوعی می‌تواند این سیلوها را با ایجاد بینش‌های قابل مشاهده، قابل دسترس و عملی بشکند. به عنوان مثال، پلتفرم‌های داده‌های مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی (CDP) داده‌های شما را متحد می‌کند و حجم زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند و روند آزمایش و اصلاح کمپین‌های بازاریابی را تسریع می‌بخشد.

می‌توانید از این بینش‌ها برای شناسایی گرایش‌ها، پیش‌بینی گرایش‌های مشتریان بالقوه، و توصیه محصولات مشابه محصولاتی که با ارزش خریداری شده یا مشاهده شده‌اند، استفاده کنید. و مهمتر از همه، شما می توانیددر مقیاس شخصی سازی کنید تطبیق تجربیات کاربر در کانال ها

تصمیمات تجاری آگاهانه

بسیاری از کسب و کارها نه تنها جمع آوری داده ها، بلکه درک آن را نیز بسیار دشوار می دانند. ابزارهای تجزیه و تحلیل سنتی تاکنون هدفی را دنبال کرده‌اند، اما مطمئناً مانند ابزارهایی که AI/ML را در تجارت الکترونیک می‌پذیرند، نیستند.

تجزیه و تحلیل پیشگویانه مبتنی بر هوش مصنوعی در اینجا شایسته ذکر ویژه است. می تواند تصمیمات تجاری شما را آگاهانه تر کند و الگوهای تقاضای محصول آینده را برای اقلام خاص یا کل دسته ها در یک فروشگاه تجارت الکترونیک به طور دقیق پیش بینی کند. 

می‌گوید: «بیایید فرض کنیم که قصد دارید درآمد شرکت خود را افزایش دهید». ایگور یاکولیف، شریک مدیریت و مدیر عامل شرکت Elogic Commerce. «بر اساس نمونه داده های جمع آوری شده شما، سیستم می بیند که سرویس Y بالاترین حاشیه سود را دارد. نوع مشتریانی را که آن خدمات را درخواست می کنند اسکن می کند و به شما پیشنهاد می کند که آن سرویس را به یک گروه هدف خاص ارتقا دهید. هوش مصنوعی را به این نوع ابزار تجزیه و تحلیل اضافه کنید و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده دریافت خواهید کرد.

لجستیک و مدیریت موجودی بهینه شده

مدیریت موجودی یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های B2B و B2C است، زیرا ممکن است موجودی بیش از حد یا محدودی در دسترس داشته باشید. همین امر در مورد لجستیک نیز صدق می کند، زیرا خرده فروشان در استراتژی های زنجیره تامین موثر سرمایه گذاری می کنند تا هزینه خرید و تولید را کاهش دهند.

تدارکات ساده و دید واضح از موجودی یکی از مزایای هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک است. سیستم‌های پیشرفته مدیریت موجودی در زمان واقعی به هوش مصنوعی متکی هستند تا شما را از در دسترس بودن موجودی در انبارها و کانال‌ها مطلع کند. آنها همچنین ممکن است داده ها را برای پیش بینی الگوهای تقاضا و بهینه سازی طرح های تکمیل انبار شما تجزیه و تحلیل کنند.

در واقع McKinsey & Company گزارش که پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند خطاهای زنجیره تامین را 20 تا 50 درصد کاهش دهد که به فروش بالاتر تبدیل می‌شود. به عنوان مثال، اگر شما فروش آنلاین کفش، ممکن است ببینید که تقاضا برای کفش های زمستانی در طول فصل پاییز افزایش می یابد و بر این اساس با در نظر گرفتن خطر اختلالات زنجیره تامین، تحویل را برنامه ریزی، انبار و برنامه ریزی کنید.

تبدیل مشتری بالاتر

الگوریتم‌های هوش مصنوعی به بازاریابان این امکان را می‌دهند که به سرعت صفحات را برای تعامل بهتر با مشتری و تبدیل‌های بالاتر تجزیه و تحلیل و بهینه‌سازی کنند. 

به عنوان مثال، یک برند DTC و یک شرکت تابعه از PepsiCo، SodaStream، استفاده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجارت الکترونیک برای تجزیه و تحلیل اثربخشی کمپین های بازاریابی خود در 46 بازار در سراسر جهان. نتایج نشان داد که تبلیغات بسته به کانال برای مصرف کنندگان جذابیت متفاوتی دارد. این برند شاهد افزایش 3 تا 5 درصدی نرخ تبدیل ایمیل و افزایش 10 تا 15 درصدی در نرخ تبدیل متن پیامک بود.

این تنها یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک است. همچنین می توانید آن را در موارد زیر اعمال کنید: 

• جستجوی سایت (زیرا هرچه مشتریان شما سریعتر آنچه را که نیاز دارند پیدا کنند، سریعتر فروش خواهید داشت)
• کمپین های بازاریابی مجدد (برای کاربران خود تبلیغات و مشوق های شخصی بفرستید تا آنها را تشویق کنید که پس از رها کردن سبد خرید خود را برگردانند و خرید را تکمیل کنند)
• خدمات مشتری (با ارائه ربات‌های گفتگوی خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی به خریداران خود، راهروی بی‌پایان خط پشتیبانی مشتری را قطع کنید).

موفق ترین ML و AI در نمونه های تجارت الکترونیک کدامند؟

بازیکنان بزرگ، مانند eBay و Amazon، تجربه ای برنده از ادغام هوش مصنوعی در کل چرخه فروش دارند. با این حال، برای استفاده از این فناوری ها لزوماً نیازی نیست که رهبر بازار باشید. موارد استفاده موفق از هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک نشان می دهد که صرف نظر از اندازه فروشگاه خود، می توانید فناوری های هوش مصنوعی و ML را برای به دست آوردن مزایای رقابتی ادغام کنید.

ادامه مطلب: رهبر در تجارت الکترونیک: 7 دلیل برای اینکه آمازون بسیار موفق است 

موتورهای پیشنهادی

سیستم‌های توصیه‌کننده به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا با ارائه پیشنهادات شخصی و افزایش تجربه مشتری، فروش خود را افزایش دهند. توصیه ها معمولا سرعت جستجوی وب سایت را افزایش می دهند، دسترسی کاربران به محتوای مورد نیاز را آسان می کنند و بسیار عالی هستند فروش متقابل و افزایش فروش نمونه هایی از هوش مصنوعی در خرید آنلاین 

آنها همچنین به نرخ خرید بالاتر کمک می کنند و وفاداری کاربر را افزایش می دهند که به فروش بالاتر تبدیل می شود. پس از اینکه تیم Elogic راه حل شخصی سازی مبتنی بر هوش مصنوعی Certona را برای یک خرده فروش مد در ایالات متحده یکپارچه کرد، Carbon38، این برند شاهد افزایش زیادی در میانگین ارزش سفارش (AOV) و مشتریان بازگشتی بود.

استراتژی قیمت گذاری

قیمت‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی از این الگوریتم برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها و تصمیم‌گیری قیمت‌گذاری بر اساس آن تحلیل استفاده می‌کند. این یکی از برجسته ترین نمونه های هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک B2B است.

ابزارهای پیشرفته برای تجزیه و تحلیل داده ها اطلاعات را از منابع چند کانالی به دست می آورند و انعطاف پذیری قیمت ها را تعیین می کنند. عوامل موثر شامل مکان، نگرش خرید مشتری، چاشنی و قیمت بازار در بخش خاص است. 

علاوه بر این، الگوریتم تقسیم‌بندی مشتری و بهینه‌سازی بلادرنگ را انجام می‌دهد و به شما امکان می‌دهد طرح‌های قیمت‌گذاری را شخصی‌سازی کنید.

به عنوان مثال، مشتری فنلاندی ما، متخصص قطعات فنی B2B وکسون، اکنون می تواند رفتار کاربر را تجزیه و تحلیل کند و ردیف های قیمت را حول مشتریان ثبت نام شده/جدید، حجم سفارش و شرایط بازار تنظیم کند.

جستجوی تصویری

اگرچه خریداران تمایل دارند قبل از خرید، محتوای بصری را مرور کنند، اما گاهی اوقات کلمات مناسب برای توصیف آنچه جستجو می‌کنند، پیدا نمی‌کنند. جستجوی بصری کار را بسیار ساده تر می کند. مشتریان می توانند به سادگی یک تصویر را به جای تایپ یک پرس و جو طولانی و دقیق آپلود کنند. در نتیجه، مشتری می تواند جستجو را محدود کند و موارد مرتبط بیشتری را دریافت کند.

Bing Visual Search، Google Lens و Image Search همگی ابزارهای قدرتمند هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک هستند که این نوع جستجو را به یک روند تبدیل کرده اند. بازار از موتور جستجوی Lens Your Look توسط Pinterest استفاده می کند که به شما امکان می دهد گزینه های لباس مرتبط با کمد لباس فعلی خود را پیدا کنید.

به عنوان مثال، ASOS به زیبایی یادگیری ماشین و تجارت الکترونیک را با هم ترکیب کرده و ویژگی Style Match را برای اپلیکیشن موبایل خود ساخته است. این به خریداران اجازه می دهد عکس بگیرند و محصولاتی را از کاتالوگ خود پیدا کنند که با آن مطابقت دارد. این ابزار خریداران را به خرید از برند تشویق می کند.

این روند اگر با جستجوی صوتی و تجارت مکالمه همراه باشد، نتایج مثبتی به همراه دارد. برندها می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین آمازون لکس را برای تجارت الکترونیک ادغام کنند و از تشخیص خودکار گفتار برای تفسیر ورودی صدای کاربران در جستجو استفاده کنند.

تحلیل احساسات مشتری

ابزارهای سنتی تجزیه و تحلیل احساسات بر مصاحبه با مشتری، نظارت اجتماعی، رتبه‌بندی و نظرسنجی تکیه می‌کنند که همگی حجم عظیمی از داده‌های خام را ارائه می‌دهند. اگر به صورت دستی آن را تجزیه و تحلیل کنید، مطمئناً چیزی از بین خواهد رفت. 

در همین حال، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی حجم زیادی از داده ها را بسیار سریعتر تجزیه و تحلیل می کنند و کوچکترین تغییرات در رفتار خریدار را شناسایی می کنند. تکنسین های ML از پردازش زبان برای تعریف کلماتی که دلالت بر نگرش مثبت یا منفی دارند، استفاده می کنند. بنابراین، این فرم‌های بازخورد، پس‌زمینه‌ای محکم و روشن‌تر برای بهبود محصول یا خدمات ارائه می‌کنند.

در واقع، کسب‌وکارها می‌توانند از تحلیل احساسات مشتری هوشمند در نقشه‌برداری سفر مشتری خود استفاده کنند. این نمونه ای از نقشه ای است که Elogic برای یکی از مشتریان ما انجام داده است:

مدیریت موجودی

هدف بازرگانان انجام مدیریت موجودی مناسب برای ارائه محصولات مناسب، در زمان و مکان مناسب و در شرایط مناسب به مشتریان است. این فرآیند شامل نظارت و تجزیه و تحلیل عمیق سهام و زنجیره تامین است. 

وقتی صحبت از مدیریت موجودی می شود، یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک الگوها و همبستگی ها را بین عناصر و زنجیره تامین شناسایی می کند. این الگوریتم استراتژی های بهینه را برای موجودی انبار و موجودی تعیین می کند. به همین ترتیب، تحلیلگران تحویل را بهینه می کنند و سهام را اجرا می کنند و داده های به دست آمده را پیاده سازی می کنند.

پشتیبانی از مشتری

یکی از درخشان‌ترین کاربردهای یادگیری ماشینی در تجارت الکترونیک، ربات‌های چت راهی عالی برای کمک به بازرگانان برای خودکارسازی تعامل با مشتریان است. علاوه بر این، می توانید با حفظ کیفیت، هزینه ها را به میزان قابل توجهی کاهش دهید. در مورد یک پرس و جو پیچیده، یک ربات نیاز به مداخله انسانی را تشخیص داده و مشتری را به یک عامل پشتیبانی مشتری هدایت می کند. 

هوش مصنوعی مولد در اینجا نقش اساسی دارد. همانطور که ابزارهای هوش مصنوعی درباره خریداران فردی بیشتر می آموزند، تعاملات آنلاین با مشتریان ممکن است بیشتر شبیه به تعاملات با یک صاحب سبک یا خریدار شخصی شود. به عنوان مثال، مرکاری، بازار کالاهای مصرفی دست دوم، معرفی کرده است یک دستیار خرید مبتنی بر هوش مصنوعی که بر روی نرم افزار ChatGPT اجرا می شود و نه تنها می تواند به سؤالات مشتریان پاسخ دهد، بلکه محصولات را بر اساس سؤال ورودی نیز توصیه می کند.

موارد استفاده عملی از کاربرد هوش مصنوعی و ML در تجارت الکترونیک

تاکنون، مزایا و کاربردهای هوش مصنوعی و ML را در تجارت الکترونیک دیده‌اید که با چند سناریو موردی از خرده‌فروشان واقعی پشتیبانی می‌شوند. اکنون زمان آن رسیده است که چند نام بزرگ و بدون شک متخصصان این صنعت را به شما معرفی کنیم.

ادامه مطلب: لیست برندهای معروفی که از Adobe Commerce استفاده می کنند 

آمازون و خدمات مشتری برنده آن 

آمازون بر خدمات مشتری بی عیب و نقص به عنوان یکی از رقابت های اصلی خود تمرکز می کند مزایای تجارت الکترونیک. و این سرویس با کمک هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک حفظ می شود. بنابراین، آنها در کدام حوزه های خاص از فناوری استفاده می کنند؟

• توصیه های محصول. آمازون از فیلترهای مشارکتی و مدل‌های بعدی برای پیش‌بینی کالاهایی که هر مشتری خاص ممکن است نیاز داشته باشد، استفاده می‌کند. این ابزار با داده های جمع آوری شده از رفتار خرید مشتری فعال می شود.
• لجستیک. هوش مصنوعی تغییراتی در مسیریابی، زمان تحویل و سایر پارامترهای تحویل برای کارایی و دقت بیشتر ایجاد می کند. تحویل هواپیماهای بدون سرنشین گام بعدی آمازون خواهد بود.
• پردازش زبان طبیعی. این جدیدترین تکنیک یادگیری عمیق دستیار دیجیتال را تقویت می کند الکسا توسط آمازون.

علی بابا و رویکرد مشتری محور آن

این شرکت به طور مداوم از پیشرفته ترین ابزارهای فعال شده توسط هوش مصنوعی و ML استفاده می کند. علی بابا از آینه های واقعیت افزوده، پرداخت های تشخیص چهره، بازی های تعاملی تلفن همراه و بسیاری از ویژگی ها و ابزارهای دیگر استفاده می کند. به طور خاص، علی بابا بر روی موارد زیر تمرکز دارد:

• عملیات هوشمند تجاری. محصول خود علی بابا به سبک ChatGPT نام دارد تونگی کیانون، که در 11 آوریل 2023 منتشر شد، ظاهراً کارایی را در محل کار بهینه می کند. این ابزار تعدادی از وظایف را انجام می دهد، مانند تبدیل مکالمات شفاهی به یادداشت های کتبی و تهیه پیش نویس پیشنهادات تجاری. این امر باعث صرفه جویی در زمان و منابع کارکنان در دراز مدت می شود و به آنها اجازه می دهد تا به جای کارهای خسته کننده روزانه، روی کسب و کار تمرکز کنند.
• شخصی سازی دقیق. ایجاد یک تجربه مشتری جذاب سنگ بنای اکثر تجار مدرن است. علی بابا با پیاده سازی پلت فرم تجارت الکترونیک بسیار هدفمند هوش مصنوعی به این امر دست می یابد. هرجا که مشتری قبلا خرید کرده باشد، می‌توان محصولات خریداری شده خود را با کالاهای جدید در استخر علی‌بابا مطابقت داد. 
• زنجیره تامین هوشمند. علی بابا ایجاد کرده است زنجیره تامین هوشمند علی – ابزاری مبتنی بر هوش مصنوعی که تقاضای محصول را پیش‌بینی می‌کند، موجودی را بهینه می‌کند، پیشنهادات مناسب محصول را تعیین می‌کند و استراتژی‌های قیمت‌گذاری را توسعه می‌دهد.

IKEA و استفاده از واقعیت افزوده

بازرگانانی که فروش مبلمان به صورت آنلاین بدانید که مدیریت بازده چقدر سخت است. ماهیت حجیم محصولات تصور این محصول را در محیط اطراف خود برای خریداران دشوار می کند که هزینه های برگشت را به شدت بالا می برد. IKEA یکی از برندهایی است که با کمک هوش مصنوعی و واقعیت افزوده (AR) این مشکل را حل می کند: 

• CX آفلاین و آنلاین بهتر است. ویژگی جدید این برند از IKEA Kreativ برای وب سایت و یک اپلیکیشن به مشتریان اجازه می دهد فضاهای زندگی خود را با مبلمان دیجیتالی طراحی و تجسم کنند. آنها دیگر نیازی به سفر به فروشگاه آجر و ملات برای دیدن قطعه ندارند. یک کلیک ساده روی گوشی کافی خواهد بود. 
• جستجوی تصویری. یک کاربر ممکن است دوربین خود را به سمت یک مبلمان بگیرد و یک برنامه IKEA Place سایر موارد مشابه آن را پیدا کند. قابلیت نقطه و جستجو GrokStyle به برنامه اضافه شده است و به عنوان آینده جستجو در نظر گرفته می شود.

گپ و رختکن مجازی آنها

هنگامی که هدر میکمن مدیر موقت Gap، یکی از بزرگترین خرده فروشان پوشاک و لوازم جانبی در جهان شد، او آن را مأموریت خود قرار داد برای اینکه هوش مصنوعی بخشی از DNA برای نحوه عملکرد آنها در Gap باشد. در اینجا زمینه هایی وجود دارد که آنها مطمئناً در آنها موفق هستند:

• حرکت موجودی بهینه شده. راه حل مبتنی بر ML آنها پروفایل های اندازه خودکار و دقیق را تولید می کند که اندازه فروش یک کالای خاص را در یک فروشگاه خاص تعیین می کند. به این ترتیب، برند مطابق با تقاضا و رضایت مشتری است.
• اتاق های یراق آلات مجازی. این شرکت یک برنامه AR ارائه می دهد که به خریداران اجازه می دهد بدون ورود به فروشگاه، لباس های Gap را امتحان کنند. کاربر می‌تواند یکی از پنج تیپ بدنی موجود در برنامه را انتخاب کند، لباس Gap را روی آن بپوشاند و اگر آنچه را که می‌بیند دوست دارد، آن را آنلاین بخرد.

چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را در تجارت الکترونیک خود پیاده سازی کنیم؟

موارد استفاده از یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک چشمگیر است و همه حوزه ها را در بر می گیرد، از بهبود خدمات مشتری گرفته تا ارائه امنیت بالاتر برای کسب و کار شما. اجرای اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی در خرده فروشی پیش بینی شده است افزایش از 40% به 80% در سال 3 بعدی. 

بنابراین، رویه‌های خاصی که به کسب‌وکار شما کمک می‌کند تا موج بزرگی را بگیرد و از یادگیری ماشینی در تجارت الکترونیک استفاده کند، چیست؟ چندین مرحله به شما کمک می کند تا فرآیند را ساختاردهی کنید و استراتژی مربوطه را قبل از عجله به سمت ناشناخته ها توسعه دهید.

1. شناسایی کنید که کدام یک از فرآیندهای کسب و کار شما را می توان با ML فعال کرد 

گردش کار خود را تجزیه و تحلیل کنید و سوالات زیر را از خود بپرسید:

• کدام فرآیندها انسان محور هستند؟
• کدام فرآیندها قابل تکرار هستند؟
• کدام فرآیندها برای مطالعه حجم زیادی از داده ها به مداخله انسانی نیاز دارند؟

پاسخ‌ها نشان می‌دهند که کاربرد هوش مصنوعی و ML دقیقاً در کجا به صرفه‌جویی در زمان و منابع در تجارت شما کمک می‌کند.

2. جمع آوری داده ها و استخراج ویژگی ها را در نظر بگیرید

داده ها مبنای استفاده کارآمد از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در تجارت الکترونیک هستند. یک تصمیم عاقلانه این خواهد بود که همه داده ها را در یک پایگاه داده ذخیره کنید، که امکان تجزیه و تحلیل و مدیریت آن را در آینده فراهم می کند.

3. اهداف و قابلیت های خود را مشخص کنید

تلاش برای پذیرفتن دامنه وسیع‌تری از اجرای هوش مصنوعی نسبت به آنچه لازم است ممکن است منجر به هزینه‌های غیرمنطقی شود. روی اهداف خود تمرکز کنید و با چیز ساده شروع کنید. به عنوان مثال، می توانید روی پیش بینی و جلوگیری از ریزش مشتری تمرکز کنید. اگر از نتایج راضی هستید، می توانید اجرای هوش مصنوعی را افزایش دهید.

4. ابزارها و پلتفرم های مناسب را انتخاب کنید

به طور کلی، نرم افزار تجارت الکترونیکی که انتخاب می کنید برای کسب و کار شما بسیار مهم است، زیرا تا حد زیادی بر هزینه و کارایی اجرای فروشگاه خرده فروشی آنلاین شما تأثیر می گذارد. گاهی اوقات حتی نیاز خواهید داشت پلتفرم مجدد برای یافتن راه حل مناسبی که نیازهای کسب و کار شما را برآورده کند. به ویژه فناوری محاسبات مدرن امکان استفاده از ML در فضای ابری را فراهم می‌کند که در زمان و تلاش شما صرفه‌جویی می‌کند. 

بسته به زمینه کسب و کار خود، می توانید از چندین ابزار هوش مصنوعی و ML با هدف بهینه سازی عملیات خود و افزایش فروش لذت ببرید. مثلا، ادوبی سنسی چندین کار وقت گیر را خودکار می کند و زمان بیشتری را برای صرف فرآیند ایجاد می گذارد. نوستو یک راه حل جامع بازاریابی است که از هوش مصنوعی برای ارائه خودکار تجربه مشتری بسیار شخصی سازی شده در زمان واقعی استفاده می کند. در نتیجه، تعامل بیشتر و فروش بیشتری دریافت می کنید.

5. یک تیم اختصاصی ایجاد کنید و تعیین کنید که به کدام فروشنده نیاز دارید

برای مدیریت صحیح فرآیند پذیرش، به یک تیم اختصاصی نیاز دارید که همه چیز را در مسیر خود نگه دارد. تیم از نزدیک با اشخاص ثالث مورد نیاز برای پروژه همکاری خواهد کرد و اطمینان حاصل می کند که فرآیند به سمت اهدافی که شما تعیین کرده اید هدایت می شود.  

نکات مهم تجارت الکترونیک ML/AI

ممکن است به دلیل چالش های سازمانی از پذیرش AI/ML جدید در تجارت الکترونیک وحشت داشته باشید. یا برعکس، الهام گرفته شده برای پیروی از نمونه ای از نام های بزرگ صنعت که با موفقیت این فناوری را ادغام کرده اند. 

احساس شما هر چه باشد، هیچ خرده فروشی نباید نسبت به نوآوری های این بخش بی تفاوت بماند.

آنها فرآیندهای تجاری شما را کارآمدتر می کنند. تجربه مشتری خود را ساده کنید. هدف گذاری خود را بهبود بخشید و حتی به شما کمک می کند تا به بازارهای جدید برسید.

تنها کاری که باید انجام دهید این است که برنامه‌ای داشته باشید، تیمی بسازید که به این فناوری‌ها باور داشته باشد و حوصله سازمانی برای یادگیری، بهبود و در مواقع ضروری را داشته باشد.

Elogic بیش از 14 سال است که تیم های خرده فروشان را به عنوان توسعه دهندگان و مشاوران تجارت الکترونیک تقویت کرده است. ما می‌توانیم به شما کمک کنیم تا وضعیت کسب‌وکارتان را ارزیابی کنید، مراحل و پروژه‌هایی را که برای دستیابی به اهدافتان باید انجام دهید، برنامه‌ریزی کنید، و حتی فناوری‌های مورد نیاز را به‌طور کامل پیاده‌سازی و ادغام کنید.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• ضرب کردن آینده با آدرین اشلی. دسترسی به اینجا.
• خرید و فروش سهام در شرکت های PRE-IPO با PREIPO®. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/