Tekoäly ja koneoppiminen verkkokaupassa: hyödyt ja käyttötapaukset | Eloginen

Kun ChatGPT ilmestyi ensimmäisen kerran viime vuonna, maailma oli surullinen. Chatbotista on nopeasti tullut yksi näkyvimmistä koneoppimisen käyttötapauksista asiakaspalvelussa ja osoitti, että tekoäly (AI) on saavuttanut pisteen, jossa teknologia pystyy suorittamaan tietyt tehtävät paljon paremmin kuin ihmiset.

Mutta koneoppiminen (ML) ja tekoäly verkkokaupassa menevät paljon pidemmälle kuin chatbotit. Jälleenmyyjät käyttävät tekoälyä personointiin, data-analytiikkaan, dynaaminen hinnoittelu, ja suositusmoottorit. Suuret nimet, kuten Zalando ja Asos, perustavat kokonaisia ​​syväoppimisosastoja ymmärtääkseen paremmin asiakkaiden heidän ollessaan sivustolla. 

Vaikuttaa siltä, ​​että tekoäly tuo peruuttamattomia muutoksia verkkokauppaan.

Elogicissa olemme pysyneet kärjessä verkkokaupan suosituimmat trendit vuodesta 2009 lähtien ja voin varmasti sanoa, että ML ja AI ovat tulleet jäädäkseen. Koska olemme alustaagnostikko, monet suuret verkkokauppa-alustat, kuten Adobe Commerce ja Salesforce Commerce Cloud, hyödyntävät ML-algoritmeja tarjotakseen erinomaisen asiakaskokemuksen (CX) ja syvempiä näkemyksiä analytiikkaan.

Tässä artikkelissa näet, kuinka verkkokauppayritykset käyttävät tekoälyä verkkokaupassa, miksi saatat haluta investoida siihen ja miten voit aloittaa sen käyttöönoton tehostaaksesi päivittäistä liiketoimintaasi ja parantaaksesi CX:ääsi.

Kuinka koneoppiminen ja tekoäly toimivat?

Vaikka termejä ML ja AI käytetään usein vaihtokelpoisina, ne tarkoittavat hieman erilaisia ​​asioita.

Koneoppiminen (ML) on tekoälyn (AI) osajoukko, joka kirjaimellisesti opettaa koneen… oppimaan! ML-mallit syöttävät tietoa ja etsivät siitä malleja yrittäessään tehdä johtopäätöksiä, kuten ihminen tekisi. Järjestelmää ei ole ohjelmoitu eksplisiittisesti, vaan se oppii tekemään ennusteita tai tekemään joitain päätöksiä käyttämällä historiallisia tietoja.

Suositusmoottorit ovat klassinen esimerkki verkkokaupan koneoppimisesta. Järjestelmä oppii käyttäjän olennaiset tiedot, kuten viimeksi ostetut tuotteet, heidän valitsemansa värit, budjetit jne. ja johtaa algoritmin suosittelemaan tuotteita, joita asiakas todennäköisesti ostaa.

Lue lisää: 20 parasta verkkokauppatyökalua verkkoliiketoimintasi tehostamiseen 

Samaan aikaan, tekoäly (AI) on paljon laajempi termi, joka viittaa mihin tahansa tekniikkaan, jonka avulla tietokoneet voivat jäljitellä ihmisen älykkyyttä. Siri, Cortana ja Alexa Voice Assistance ovat kaikki esimerkkejä tekoälystä.

Aina kun näet äänihaun kaupassa tai personoituja tuotetarjouksia, tiedät, että nämä ovat tekoäly ja verkkokauppa toiminnassa.

Silti tekoäly ja ML kulkevat käsi kädessä verkkokaupoissa; ja vaikka se saattaa olla vähittäiskauppiaille kehittyvä ala, ne tasoittavat tietä uusille asiakasvuorovaikutuksille ja liiketoimintamahdollisuuksille.

Liiketoimintamahdollisuuksien hyödyntäminen: miten tekoäly ja ML voivat hyötyä verkkokaupankäynnistä?

Tekoälyllä ja ML:llä on suuri vaikutus verkkokauppa-alaan. Tässä ovat verkkokaupan tekoälyn ja koneoppimisen tärkeimmät edut, jotta yritykset voivat alkaa muuttaa liiketoimintaansa jo tänään.

Suurempi ROI

Harvat ihmiset todella ymmärtävät, kuinka tekoäly voi lisätä verkkokaupan myyntiä. Mukaan McKinsey State of AI -raportti79 % vastaajista sanoi, että tekoälyn integroiminen markkinointiin ja myyntiin on lisännyt liiketoiminnan tuloja. Sen integroiminen CRM:ään voi luoda tehokkaamman myyntiprosessin. Tekoälypohjaisen verkkokauppaalustan, kuten CDP:n tai business intelligence (BI) lisääminen tasoittaa tietäsi personointiin, mikä lisää keskimääräistä tilausarvoasi (AOV) ja asiakasuskollisuuttasi.

Itse asiassa monet tapaukset osoittavat tämän hyödyn. Amazonin suositusmoottori ohjaa 35 prosenttia yrityksen vuosimyynnistä, ja Alibaba on vähentänyt toimitusvirheitä 40 prosenttia investoituaan älykkääseen logistiikkaohjelmaan.

Kohdennettua markkinointia ja mainontaa

Salesforce, paras CRM- ja verkkokaupparatkaisu ja Eloginen kumppani, sanoo, että asiakkaat odottavat henkilökohtaista kokemusta. Silti vain 26% markkinoijista ovat varmoja, että heidän organisaatiollaan on onnistunut personointistrategia. Yksi suurimmista haasteista on siled data – kun osastoilla ei ole pääsyä samoihin asiakastietoihin – mikä johtaa asiakaskokemuksen katkeamiseen.

Tietojen yhdistäminen on yksi tekoälyn eduista verkkokaupassa. Koska tekoäly ja ML ammentavat useista tietolähteistä eri puolilla yritystä, tekoälytekniikka voi rikkoa nämä siilot tuottamalla näkyviä, helppokäyttöisiä ja käyttökelpoisia oivalluksia. Esimerkiksi tekoälyyn perustuvat asiakastietoalustat (CDP) yhdistävät tietosi ja analysoivat suuria tietomääriä ja nopeuttavat markkinointikampanjoiden testaus- ja jalostusprosessia.

Näiden oivallusten avulla voit tunnistaa trendejä, ennustaa potentiaalisten asiakkaiden trendejä ja suositella tuotteita, jotka ovat samankaltaisia ​​kuin arvokkaasti ostetut tai katsotut tuotteet. Ja mikä tärkeintä, voitpersonoida mittakaavassa käyttäjäkokemusten räätälöiminen eri kanavien välillä.

Tietoisia liiketoimintapäätöksiä

Monien yritysten on melko vaikeaa paitsi kerätä tietoja myös ymmärtää niitä. Perinteiset analytiikkatyökalut ovat palvelleet tarkoitukseen toistaiseksi, mutta eivät varmasti niin kuin ne, jotka käyttävät tekoälyä/ML:ää verkkokaupassa.

Tekoälyohjattu ennakoiva analytiikka ansaitsee erityisen maininnan. Se voi tehdä liiketoimintapäätöksistäsi tietoisempia ja ennustaa tarkasti tulevien tuotteiden kysyntämallit tietyille tuotteille tai kokonaisille luokille verkkokaupassa. 

"Oletetaan, että olet päättänyt kasvattaa yrityksesi tuloja", sanoo Igor Jakovliev, Elogic Commercen toimitusjohtaja ja toimitusjohtaja. ”Kerätyn tietootoksen perusteella järjestelmä näkee, että palvelulla Y on korkein voittomarginaali. Se skannaa sitä palvelua pyytävien asiakkaiden tyyppiä ja ehdottaa, että mainostat palvelua tietylle kohderyhmälle. Lisää tekoäly tämäntyyppiseen analytiikkatyökaluun, niin saat ennakoivan analytiikan."

Optimoitu logistiikka ja varastonhallinta

Varastojen hallinta on yksi suurimmista B2B- ja B2C-haasteista, koska sinulla voi olla liian paljon tai rajoitetusti varastoja käsillä. Sama koskee logistiikkaa, kun jälleenmyyjät investoivat tehokkaisiin toimitusketjustrategioihin alentaakseen osto- ja valmistuskustannuksia.

Virtaviivainen logistiikka ja selkeä näkymä varastosta ovat yksi tekoälyn eduista verkkokaupassa. Kehittyneet reaaliaikaiset varastonhallintajärjestelmät luottavat tekoälyyn, joka ilmoittaa sinulle varastosi saatavuudesta kaikissa varastoissa ja kanavissa. He voivat myös analysoida tietoja kysynnän ennustamiseksi ja varaston täydennyssuunnitelmien optimoimiseksi.

Itse asiassa McKinsey & Company raportit että tekoälyyn perustuva ennustaminen voi vähentää toimitusketjun virheitä 20–50 prosenttia, mikä merkitsee korkeampaa myyntiä. Esimerkiksi jos sinä myydä kenkiä verkossa, saatat huomata, että talvikenkien kysyntä kasvaa syyskauden aikana ja suunnittele, varastoi ja ajoita toimitukset vastaavasti ottaen huomioon toimitusketjun häiriöiden riskin.

Korkeammat asiakaskonversiot

Tekoälyalgoritmien avulla markkinoijat voivat nopeasti analysoida ja optimoida sivuja parantaakseen asiakkaiden sitoutumista ja enemmän tuloksia. 

Esimerkiksi DTC-brändi ja PepsiCo:n tytäryhtiö SodaStream, käytetty Tekoäly ja koneoppiminen verkkokaupassa analysoidakseen heidän markkinointikampanjoidensa tehokkuutta 46 markkinalla ympäri maailmaa. Tulokset osoittivat, että mainokset vetosivat kuluttajiin eri tavalla kanavasta riippuen. Brändin sähköpostin muuntoprosentit kasvoivat 3–5 prosenttia ja tekstiviestien muuntoprosentit 10–15 prosenttia.

Tämä on vain yksi tekoälyn sovellus verkkokaupassa. Voit soveltaa sitä myös: 

• sivustohaku (koska mitä nopeammin asiakkaasi löytävät tarvitsemansa, sitä nopeammin teet myynnin)
• uudelleenmarkkinointikampanjat (lähetä käyttäjillesi räätälöityjä tarjouksia ja kannustimia kannustaaksesi heitä palaamaan ja suorittamaan ostos ostoskorin hylkäämisen jälkeen)
• asiakaspalvelu (leikkaa asiakastukilinjan loputon käytävä tarjoamalla ostajillesi itsepalvelun tekoälyllä toimivia chatbotteja).

Mitkä ovat menestyneimmät ML- ja tekoälyt verkkokaupan esimerkeissä?

Suurilla toimijoilla, kuten eBaylla ja Amazonilla, on voittoisa kokemus AI-integraatiosta koko myyntisyklin ajan. Sinun ei kuitenkaan välttämättä tarvitse olla markkinajohtaja käyttääksesi näitä teknologioita. Onnistuneet tekoälyn käyttötapaukset verkkokaupassa osoittavat, että myymäläsi koosta riippumatta voit integroida tekoäly- ja ML-tekniikoita saadaksesi kilpailuetuja.

Lue lisää: Johtaja verkkokaupassa: 7 syytä, miksi Amazon on niin menestyvä 

Suositusmoottorit

Recommender-järjestelmät auttavat yrityksiä kasvattamaan myyntiä tarjoamalla yksilöllisiä tarjouksia ja parempaa asiakaskokemusta. Suositukset yleensä nopeuttavat verkkosivujen hakua, helpottavat käyttäjien pääsyä tarvittavaan sisältöön ja ovat erinomaisia ristiinmyynti ja lisämyynti esimerkkejä tekoälystä verkkokaupoissa. 

Ne myös lisäävät ostoprosenttia ja lisäävät käyttäjien uskollisuutta, mikä johtaa korkeampaan myyntiin. Sen jälkeen kun Elogic-tiimi integroi Certona AI -käyttöisen personointiratkaisun yhdysvaltalaiselle muotikauppiaalle, Hiili38, brändin keskimääräinen tilausarvo (AOV) ja palaavat asiakkaat kasvoivat valtavasti.

Hinnoittelustrategia

Tekoälypohjainen hinnoittelu käyttää algoritmia suurten tietomäärien analysointiin ja hinnoittelupäätösten tekemiseen tämän analyysin perusteella. Tämä on yksi näkyvimmistä esimerkeistä tekoälystä B2B-verkkokaupassa.

Kehittyneet työkalut tietojen analysointiin saavat tietoa monikanavaisista lähteistä ja määrittävät hintojen joustavuuden. Vaikuttavia tekijöitä ovat sijainti, asiakkaan ostoasenne, mausteet ja markkinahinnat tietyssä segmentissä. 

Lisäksi algoritmi suorittaa asiakkaiden segmentoinnin ja reaaliaikaisen optimoinnin, jolloin voit mukauttaa hinnoittelujärjestelmiä.

Esimerkiksi suomalainen asiakkaamme, B2B teknisten komponenttien asiantuntija Wexon, voi nyt analysoida käyttäjien käyttäytymistä ja säätää hintatasoja rekisteröityjen/uusien asiakkaiden, tilausmäärien ja markkinaolosuhteiden mukaan.

Visuaalinen haku

Vaikka ostajat yleensä selailevat visuaalista sisältöä ennen ostoksen tekemistä, he eivät toisinaan löydä oikeita sanoja kuvaamaan etsimäänsä. Visuaalinen haku tekee siitä paljon helpompaa. Asiakkaat voivat yksinkertaisesti ladata kuvan pitkän ja yksityiskohtaisen kyselyn kirjoittamisen sijaan. Tämän seurauksena asiakas voi rajata hakua ja saada osuvampia kohteita.

Bing Visual Search, Google Lens ja Image Search ovat kaikki tehokkaita verkkokaupan tekoälytyökaluja, jotka ovat muuttaneet tämäntyyppisen haun trendiksi. Markkinat hyödyntävät Pinterestin Lens Your Look -hakukonetta, jonka avulla voit löytää nykyiseen vaatekaappiisi sopivia asuvaihtoehtoja.

Esimerkiksi ASOS on yhdistänyt kauniisti koneoppimisen ja verkkokaupan ja rakentanut Style Match -ominaisuuden mobiilisovellukseensa. Sen avulla asiakkaat voivat ottaa kuvan ja löytää luettelostaan ​​tuotteita, jotka vastaavat sitä. Tämä työkalu kannustaa ostajia ostamaan tuotemerkkiä.

Trendi tuottaa erityisen myönteisiä tuloksia, jos siihen yhdistetään puhehaku ja keskustelukauppa. Brändit voivat integroida Amazon Lexin koneoppimismalleja verkkokauppaan ja hyödyntää automaattista puheentunnistusta tulkitakseen käyttäjien puhesyötteen haussa.

Asiakkaiden mielialan analyysi

Perinteiset mielialan analysointityökalut perustuvat asiakashaastatteluihin, sosiaaliseen seurantaan, arvioihin ja kyselyihin, jotka kaikki tarjoavat valtavan määrän raakadataa. Jos alat analysoida sitä manuaalisesti, jotain varmasti lipsahtaa. 

Tekoälyllä toimivat työkalut analysoivat suuria tietomääriä paljon nopeammin ja tunnistavat pienimmätkin muutokset ostajien käyttäytymisessä. ML-tekniikat käyttävät kielenkäsittelyä määritelläkseen sanoja, jotka ilmaisevat positiivista tai negatiivista asennetta. Siksi nämä palautelomakkeet tarjoavat vankan ja oivaltavan taustan tuotteen tai palvelun parantamiselle.

Itse asiassa yritykset voivat käyttää älykästä asiakastunneanalyysiä asiakaspolun kartoittamisessa. Tämä on esimerkki kartasta, jonka Elogic on tehnyt yhdelle asiakkaallemme:

Varastonhallinta

Kauppiaat pyrkivät toteuttamaan asianmukaista varastonhallintaa tarjotakseen asiakkaille oikeat tuotteet oikeaan aikaan, oikeaan paikkaan ja asianmukaisessa kunnossa. Prosessiin kuuluu varaston ja toimitusketjujen seuranta ja syväanalyysi. 

Mitä tulee varastonhallintaan, verkkokaupan koneoppiminen havaitsee elementtien ja toimitusketjujen väliset kuviot ja korrelaatiot. Algoritmi määrittää optimaaliset strategiat varastolle ja varastolle. Vastaavasti analyytikot optimoivat toimituksen ja pyörittävät varastoa hyödyntäen saatuja tietoja.

ASIAKASPALVELU

Yksi verkkokaupan koneoppimisen kirkkaimmista sovelluksista, chatbotit ovat erinomainen tapa auttaa kauppiaita osittain automatisoimaan vuorovaikutusta asiakkaiden kanssa. Lisäksi voit vähentää kustannuksia huomattavasti ja säilyttää laadun. Monimutkaisen kyselyn tapauksessa robotti havaitsee ihmisen väliintulon tarpeen ja ohjaa asiakkaan asiakastukeen. 

Generatiivisella tekoälyllä on tässä tärkeä rooli. Kun tekoälytyökalut oppivat lisää yksittäisistä ostajista, online-vuorovaikutus asiakkaiden kanssa voi muuttua enemmän kuin stylistin tai henkilökohtaisen ostajan kanssa. Esimerkiksi Mercari, käytettyjen kulutustavaroiden markkinapaikka, on ottanut käyttöön tekoälyyn perustuva ostosassistentti, joka toimii ChatGPT-ohjelmistolla ja joka ei voi vain vastata asiakkaiden kyselyihin, vaan myös suositella tuotteita syötekysymyksen perusteella.

Tekoäly- ja ML-sovellusten käytännön käyttötapaukset verkkokaupassa

Toistaiseksi olet nähnyt tekoälyn ja ML:n edut ja sovellukset verkkokaupassa tukeutuneena muutamiin todellisten jälleenmyyjien tapausskenaarioihin. Nyt on aika esitellä sinulle suuria nimiä ja epäilemättä guruja, jotka saavat kaiken irti näistä alan huipputeknologiasta.

Lue lisää: Luettelo tunnetuista brändeistä, jotka käyttävät Adobe Commercea 

Amazon ja sen voittanut asiakaspalvelu 

Amazon keskittyy moitteettomaan asiakaspalveluun yhtenä tärkeimmistä kilpailijoistaan verkkokaupan edut. Ja tätä palvelua ylläpidetään verkkokaupan tekoälyn avulla. Joten, millä tietyillä aloilla he soveltavat tekniikkaa?

• Tuotesuositukset. Amazon hyödyntää Collaborative-suodatusta ja Next-in-Sequence-malleja laatiakseen ennusteita tavaroista, joita kukin asiakas saattaa tarvita seuraavaksi. Työkalu otetaan käyttöön asiakkaiden ostokäyttäytymisestä kerätyillä tiedoilla.
• Logistiikka. Tekoäly muuttaa reititystä, toimitusaikkoja ja muita toimitusparametreja tehokkuuden ja tarkkuuden parantamiseksi. Drone-toimitus on Amazonin seuraava askel.
• Luonnollinen kielen käsittely. Tämä uusin syväoppimistekniikka antaa voiman digitaaliselle avustajalle Amazonin Alexa.

Alibaba ja sen asiakaslähtöinen lähestymistapa

Yritys hyödyntää jatkuvasti kehittyneimpiä tekoälyn ja ML:n mahdollistamia työkaluja. Alibaba käyttää lisätyn todellisuuden peilejä, kasvojentunnistusmaksuja, interaktiivisia matkapuhelinpelejä ja monia muita ominaisuuksia ja työkaluja. Alibaba keskittyy erityisesti:

• Älykäs liiketoiminta. Alibaban oma ChatGPT-tyylinen tuote nimeltään Tongyi Qianwen, julkaistu 11. huhtikuuta 2023, väitetään optimoivan tehokkuutta työpaikalla. Työkalu suorittaa useita tehtäviä, kuten suullisten keskustelujen muuttamisen kirjallisiksi muistiinpanoiksi ja liiketoimintaehdotusten laatimisen. Tämä säästää työntekijöiden aikaa ja resursseja pitkällä aikavälillä ja antaa heille mahdollisuuden keskittyä liiketoimintaan ikävien päivittäisten tehtävien sijaan.
• Terävä personointi. Houkuttelevan asiakaskokemuksen luominen on useimpien nykyaikaisten kauppiaiden kulmakivi. Alibaba saavuttaa tämän ottamalla käyttöön tarkasti kohdistetun tekoälyn verkkokauppaalustan. Missä tahansa asiakas on tehnyt ostoksia aiemmin, Alibaba-poolissa on mahdollista yhdistää ostamansa tuotteet uusiin tuotteisiin. 
• Älykäs toimitusketju. Alibaba on luonut Ali Smart Supply Chain – tekoälyllä toimiva työkalu, joka ennustaa tuotteiden kysynnän, optimoi varaston, määrittää oikeat tuotetarjoukset ja kehittää hinnoittelustrategioita.

IKEA ja lisätyn todellisuuden käyttö

Kauppiaat, jotka myydä huonekaluja verkossa tietää, kuinka vaikeaa on hallita palautuksia. Tuotteiden iso luonne tekee ostajien vaikeaksi kuvitella tuotetta ympäristöönsä, mikä nostaa palautuskustannuksia pilviin. IKEA on yksi brändeistä, joka ratkaisee ongelman tekoälyn ja lisätyn todellisuuden (AR) avulla: 

• Parempi offline- ja online-CX. Brändin uusi ominaisuus IKEA Kreativ verkkosivuillaan ja sovelluksellaan asiakkaat voivat suunnitella ja visualisoida omia asuintilojaan digitalisoiduilla huonekaluilla. Heidän ei enää tarvitse matkustaa kivijalkakauppaan nähdäkseen teoksen; pelkkä puhelimen napsautus riittää. 
• Visuaalinen haku. Käyttäjä voi osoittaa kameransa huonekalua kohti, ja IKEA Place -sovellus löytää muita vastaavia. GrokStylen osoita ja hae -toiminto on lisätty sovellukseen, ja sen katsotaan olevan haun tulevaisuus.

Gap ja heidän virtuaalinen pukuhuoneensa

Kun Heather Mickmanista tuli Gapin, yhden maailman suurimmista vaatteiden ja asusteiden vähittäismyyjistä, väliaikaiseksi tietohallintojohtajaksi, hän teki siitä tehtävänsä tehdä tekoälystä osa DNA:ta, jotta ne toimivat Gapissa. Tässä ovat alueet, joilla he varmasti menestyvät:

• Optimoitu varaston liike. Heidän ML-käyttöinen ratkaisunsa tuottaa automaattisia ja tarkkoja kokoprofiileja, jotka määrittävät tietyn tuotteen koon, joka myydään tietyssä myymälässä. Näin brändi pysyy asiakkaiden kysynnän ja tyytyväisyyden tahdissa.
• Virtuaaliset sisustustilat. Yritys tarjoaa AR-sovelluksen, jonka avulla ostajat voivat kokeilla Gap-asuja menemättä kauppaan. Käyttäjä voi valita yhden sovelluksessa esitellystä viidestä vartalotyypistä, kiinnittää siihen Gap-vaatteen ja ostaa sen verkosta, jos hän pitää näkemästään.

Kuinka ottaa tekoäly ja koneoppiminen käyttöön verkkokauppatoiminnassasi?

Verkkokaupan koneoppimisen käyttötapaukset ovat vaikuttavia, ja ne kattavat kaikki osa-alueet asiakaspalvelun parantamisesta yrityksesi turvallisuuden parantamiseen. Tekoälypohjaisen automaation käyttöönoton vähittäiskaupassa ennustetaan nostaa 40 prosentista 80 prosenttiin seuraavien 3-vuosien aikana. 

Joten mitkä ovat ne erityiset menettelyt, jotka auttavat yritystäsi tarttumaan suureen aaltoon ja hyödyntämään koneoppimista verkkokaupassa? Useat vaiheet auttavat sinua jäsentämään prosessia ja kehittämään vastaavan strategian ennen kuin ryntäät tuntemattomaan.

1. Tunnista, mitkä liiketoimintaprosesseistasi voivat olla ML-käytössä 

Analysoi työnkulkusi ja kysy itseltäsi seuraavat kysymykset:

• Mitkä prosessit ovat ihmisintensiivisiä?
• Mitkä prosessit ovat toistettavissa?
• Mitkä prosessit vaativat ihmisen puuttumista suurten tietomäärien tutkimiseen?

Vastaukset osoittavat tarkalleen missä tekoälyn ja ML:n soveltaminen auttaa säästämään aikaa ja resursseja yrityksessäsi.

2. Harkitse tietojen keräämistä ja ominaisuuksien poimimista

Data on perusta tekoälyn ja koneoppimisen tehokkaalle käytölle verkkokaupassa. Viisas päätös on tallentaa kaikki tiedot tietokantaan, joka mahdollistaa sen analysoinnin ja hallinnan jatkossa.

3. Määritä tavoitteesi ja kykysi

Tarvittavaa laajemman tekoälyn toteutuksen yrittäminen voi johtaa kohtuuttomiin kustannuksiin. Keskity tavoitteisiisi ja aloita jostain yksinkertaisesta. Voit keskittyä esimerkiksi asiakkaiden vaihtuvuuden ennustamiseen ja estämiseen. Jos olet tyytyväinen tuloksiin, voit laajentaa tekoälyn käyttöönottoa.

4. Valitse sopivat työkalut ja alustat

Yleisesti ottaen valitsemasi verkkokauppaohjelmisto on ratkaisevan tärkeä yrityksellesi, koska se vaikuttaa suurelta osin verkkokaupan ylläpitämisen kustannuksiin ja tehokkuuteen. Joskus jopa tarvitsee uudelleenalustaa löytää sopiva ratkaisu, joka vastaa yrityksesi tarpeita. Etenkin nykyaikainen laskentatekniikka mahdollistaa ML:n käytön pilvessä, mikä säästää entisestään aikaa ja vaivaa. 

Toimialasta riippuen voit nauttia useista tekoäly- ja ML-työkaluista, joiden tarkoituksena on optimoida toimintaasi ja lisätä myyntiä. Esimerkiksi, Adobe Sensei automatisoi lukuisia aikaa vieviä tehtäviä ja jättää enemmän aikaa luomisprosessiin. Nosto on kattava markkinointiratkaisu, joka käyttää tekoälyä tarjoamaan automaattisesti erittäin henkilökohtaisen asiakaskokemuksen reaaliajassa. Tuloksena saat parempaa sitoutumista ja lisää myyntiä.

5. Luo oma tiimi ja määritä tarvitsemasi toimittajat

Adoptioprosessin hallitsemiseksi oikein tarvitset omistautuneen tiimin, joka pitää asiat oikeilla jäljillä. Tiimi tekee tiivistä yhteistyötä projektiin tarvittavien kolmansien osapuolten kanssa ja varmistaa, että prosessia johdetaan kohti asettamiasi tavoitteita.  

ML/AI verkkokaupan takeaways

Saatat pelätä uuden AI/ML:n käyttöönottoa verkkokaupassa organisatoristen haasteiden vuoksi. tai päinvastoin, inspiroitunut seuraamaan esimerkkiä suurista teollisuuden nimistä, jotka ovat onnistuneesti integroineet teknologian. 

Miltä tuntuu, yksikään jälleenmyyjä ei saa jäädä välinpitämättömäksi alan innovaatioille.

Ne tehostavat liiketoimintaprosessejasi. Virtaviivaista asiakaskokemustasi. Paranna kohdistustasi ja jopa auta sinua skaalautumaan uusille markkinoille.

Ainoa asia, mitä sinun tarvitsee tehdä, on laatia suunnitelma, luoda tiimi, joka uskoo näihin teknologioihin, ja sinulla on organisaation kärsivällisyyttä oppiakseen, parantaakseen ja kääntyäkseen tarvittaessa.

Elogic on tehostanut jälleenmyyjien tiimejä verkkokaupan kehittäjinä ja konsultteina yli 14 vuoden ajan. Voimme auttaa sinua arvioimaan liiketoimintaasi sellaisenaan, suunnittelemaan vaiheet ja projektit, jotka sinun on tehtävä saavuttaaksesi tavoitteesi, ja jopa toteuttaa ja integroida tarvittava tekniikka päästä päähän.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Tulevaisuuden lyöminen Adryenn Ashley. Pääsy tästä.
• Osta ja myy osakkeita PRE-IPO-yhtiöissä PREIPO®:lla. Pääsy tästä.
• Lähde: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/