AI és gépi tanulás az e-kereskedelemben: Előnyök és használati esetek | Elogikus

Amikor a ChatGPT tavaly először megjelent, a világ bánatos volt. A chatbot gyorsan az ügyfélszolgálat egyik legjelentősebb gépi tanulási felhasználási esetévé vált, és megmutatta, hogy a mesterséges intelligencia (AI) elérte azt a pontot, ahol a technológia sokkal jobban képes bizonyos feladatokat ellátni, mint az emberek.

De a gépi tanulás (ML) és az AI az e-kereskedelemben jóval túlmutat a chatbotokon. A kereskedők mesterséges intelligenciát használnak személyre szabáshoz, adatelemzéshez, dinamikus árképzés, és ajánlómotorok. Az olyan nagy nevek, mint a Zalando és az Asos, egész mély tanulási részlegeket hoznak létre, hogy jobban megértsék az ügyfeleket abban a pillanatban, amikor az oldalon vannak. 

Úgy tűnik, hogy az AI visszafordíthatatlan változásokat hoz az e-kereskedelemben.

Az Elogicnál az élvonalban maradtunk legnépszerűbb e-kereskedelmi trendek 2009 óta, és biztosan kijelenthetem, hogy az ML és az AI itt maradnak. Platformagnosztikus vállalatként számos olyan nagy e-kereskedelmi platformot látunk, mint az Adobe Commerce és a Salesforce Commerce Cloud, amelyek ML algoritmusokat használnak, hogy kiemelkedő ügyfélélményt (CX) és mélyebb betekintést nyújtsanak az elemzésekbe.

Ebből a cikkből megtudhatja, hogy az e-kereskedelmi vállalatok hogyan használják az AI-t az e-kereskedelemben, miért érdemes beruházni, és hogyan kezdheti el annak megvalósítását napi üzleti műveleteinek egyszerűsítése és a CX javítása érdekében.

Hogyan működik a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia?

Annak ellenére, hogy az ML és az AI kifejezéseket gyakran felcserélhetően használják, kissé eltérő dolgokat takarnak.

Gépi tanulás (ML) a mesterséges intelligencia (AI) egy részhalmaza, amely szó szerint megtanítja a gépet… tanulni! Az ML-modellek adatokból táplálkoznak, és mintákat keresnek bennük, és megpróbálnak következtetéseket levonni, akárcsak egy ember. A rendszer nincs kifejezetten programozva, inkább megtanul előrejelzéseket adni vagy döntéseket hozni a múltbeli adatok alapján.

Az ajánlómotorok az e-kereskedelmi gépi tanulás klasszikus példái. A rendszer megtanulja a felhasználó releváns adatait, például az utoljára vásárolt termékeket, az általa preferált színeket, költségvetést stb., és levezet egy algoritmust, amely olyan termékeket ajánl, amelyeket a vásárló valószínűleg vásárol.

Bővebben: 20 legjobb e-kereskedelmi eszköz az online üzlet fellendítéséhez 

Eközben mesterséges intelligencia (AI) egy sokkal tágabb kifejezés minden olyan technikára utal, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy utánozzák az emberi intelligenciát. A Siri, a Cortana és az Alexa Voice Assistance mind példák az AI-ra.

Ha egy üzletben hangalapú keresést vagy személyre szabott termékkínálatot lát, akkor tudni fogja, hogy ezek a mesterséges intelligencia és az e-kereskedelem működés közben.

Ennek ellenére az AI és az ML kéz a kézben járnak az online vásárlás során; és bár ez egy fejlődő terület a kiskereskedők számára, új vevői interakciókat és üzleti lehetőségeket nyit meg.

Az üzleti lehetőségek megragadása: Hogyan lehet az AI és az ML előnyei az e-kereskedelemnek?

Az AI és az ML jelentős hatással van az e-kereskedelmi ágazatra. Az alábbiakban bemutatjuk az AI és a gépi tanulás fő előnyeit az e-kereskedelemben, hogy a vállalatok még ma megkezdhessék vállalkozásuk átalakítását.

Magasabb ROI

Kevesen ismerik fel, hogy az AI hogyan növelheti az e-kereskedelmi eladásokat. Szerint a McKinsey jelentés az AI állapotáról, a válaszadók 79%-a nyilatkozott úgy, hogy az AI marketingbe és értékesítésbe történő integrálása növelte az üzleti bevételeket. A CRM-be integrálása hatékonyabb értékesítési folyamatot hozhat létre. Egy mesterséges intelligencia-alapú e-kereskedelmi platform, például CDP-k vagy üzleti intelligencia (BI) hozzáadása megnyitja az utat a személyre szabás felé, ami növeli az átlagos rendelési értéket (AOV) és az ügyfelek lojalitását.

Valójában számos olyan eset van, amely jól illusztrálja ezt az előnyt. Az Amazon ajánlómotorja a vállalat éves árbevételének 35%-át hajtja, az Alibaba pedig 40%-kal csökkentette a szállítási hibákat, miután beruháztak intelligens logisztikai programjába.

Célzott marketing és reklámozás

A Salesforce, a legjobb CRM és e-kereskedelmi megoldás és Elogikus partner, azt állítja, hogy az ügyfelek személyre szabott élményt várnak el. Mégis csak A marketingesek 26% -a biztosak abban, hogy szervezetük sikeres személyre szabási stratégiával rendelkezik. Az egyik legnagyobb kihívás az adattömörítés – amikor a részlegek nem férnek hozzá ugyanazokhoz az információkhoz az ügyfélről –, ami megszakadt ügyfélélményhez vezet.

Az adatok egységesítése a mesterséges intelligencia egyik előnye az e-kereskedelemben. Mivel a mesterséges intelligencia és az ML több adatforrásból merít egy vállalkozáson belül, az AI-technológia látható, hozzáférhető és hasznosítható betekintések generálásával megtörheti ezeket a silókat. Például a mesterséges intelligencia által vezérelt ügyféladat-platformok (CDP-k) egyesítik az Ön adatait, nagy mennyiségű adatot elemeznek, és felgyorsítják a marketingkampányok tesztelésének és finomításának folyamatát.

Ezeket az információkat felhasználhatja trendek azonosítására, potenciális vásárlói trendek előrejelzésére, és a megvásárolt vagy megtekintett termékekhez hasonló termékeket ajánlhat. És ami a legfontosabb, megtehetiméretben személyre szabhatja a felhasználói élmények testreszabása a csatornákon keresztül.

Tájékozott üzleti döntések

Sok vállalkozás számára meglehetősen nehéz nem csak adatokat gyűjteni, hanem értelmezni is. A hagyományos elemzőeszközök eddig is célt szolgáltak, de semmiképpen nem úgy, mint azok, amelyek az AI/ML-t az e-kereskedelemben alkalmazzák.

Az AI-vezérelt prediktív analitika itt külön említést érdemel. Ezáltal megalapozottabbá teheti üzleti döntéseit, és pontosan előrejelezheti a jövőbeli termékkeresleti mintákat bizonyos cikkekre vagy teljes kategóriákra vonatkozóan egy e-kereskedelmi üzleten belül. 

„Tegyük fel, hogy cége bevételeinek növelését tűzte ki célul” – mondja Igor Jakovliev, az Elogic Commerce ügyvezető partnere és vezérigazgatója. „Az összegyűjtött adatminta alapján a rendszer úgy látja, hogy az Y szolgáltatás rendelkezik a legmagasabb haszonkulccsal. Átvizsgálja a szolgáltatást igénylő ügyfelek típusát, és azt javasolja, hogy reklámozza a szolgáltatást egy adott célcsoport számára. Adja hozzá az AI-t az ilyen típusú elemzőeszközhöz, és prediktív elemzést kap.”

Optimalizált logisztika és készletkezelés

A készletkezelés az egyik legnagyobb B2B és B2C kihívás, mivel előfordulhat, hogy túl sok vagy korlátozott készlet áll rendelkezésére. Ugyanez vonatkozik a logisztikára is, mivel a kiskereskedők hatékony ellátási lánc stratégiákba fektetnek be, hogy csökkentsék a beszerzési és gyártási költségeket.

Az egyszerűsített logisztika és a készlet tiszta áttekintése az AI egyik előnye az e-kereskedelemben. A fejlett, valós idejű készletkezelési rendszerek az AI-ra támaszkodnak, hogy tájékoztassák Önt a készletek elérhetőségéről a raktárakban és csatornákon. Ezenkívül elemezhetik az adatokat a keresleti minták előrejelzése és a raktár-feltöltési tervek optimalizálása érdekében.

Valójában a McKinsey & Company jelentések hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt előrejelzés 20-50 százalékkal csökkentheti az ellátási lánc hibáit, ami magasabb eladásokat eredményez. Például, ha Ön eladni cipőket online, láthatja, hogy az őszi szezonban nő a téli cipők iránti kereslet, és ennek megfelelően tervezze meg, raktározza és ütemezze a szállításokat, figyelembe véve az ellátási lánc megszakadásának kockázatát.

Magasabb ügyfélkonverziók

A mesterséges intelligencia algoritmusai lehetővé teszik a marketingesek számára, hogy gyorsan elemezzék és optimalizálják az oldalakat a jobb ügyfelek elköteleződése és magasabb konverziók érdekében. 

Például egy DTC márka és a PepsiCo leányvállalata, a SodaStream, használt AI és gépi tanulás az e-kereskedelem számára, hogy elemezzék marketingkampányaik hatékonyságát a világ 46 piacán. Az eredmények azt mutatták, hogy a hirdetések csatornánként eltérően vonzották a fogyasztókat. A márka 3-5%-os növekedést ért el az e-mailek konverziós arányában, és 10-15%-kal nőtt az SMS-ek konverziós aránya.

Ez a mesterséges intelligencia csak egy alkalmazása az e-kereskedelemben. Alkalmazhatja az alábbiakra is: 

• webhelykeresés (mert minél gyorsabban találják meg ügyfelei, amire szükségük van, annál gyorsabban hajt végre eladást)
• remarketingkampányok (személyre szabott promóciók és ösztönzők küldése a felhasználóknak, hogy a kosaruk elhagyása után visszatérjenek és fejezzék be a vásárlást)
• ügyfélszolgálat (átvágja az ügyfélszolgálati vonal végtelen folyosóját azáltal, hogy vásárlóinak önkiszolgáló mesterséges intelligencia-alapú chatbotokat kínál).

Melyek a legsikeresebb ML és AI az e-kereskedelmi példákban?

A nagy szereplők, mint például az eBay és az Amazon, nyerő tapasztalattal rendelkeznek az AI-integráció terén a teljes értékesítési ciklus során. Azonban nem kell feltétlenül piacvezetőnek lenni ahhoz, hogy ezeket a technológiákat használni tudja. A sikeres mesterségesintelligencia-használati esetek az e-kereskedelemben azt mutatják, hogy az üzlet méretétől függetlenül integrálhatja az AI- és az ML-technológiákat, hogy versenyképes előnyöket érhessen el.

Bővebben: Vezető az e-kereskedelemben: 7 ok, amiért az Amazon olyan sikeres 

Ajánló motorok

Az ajánlórendszerek személyre szabott ajánlatokkal és jobb ügyfélélményekkel segítik a vállalatokat az eladások növelésében. Az ajánlások általában felgyorsítják a webhelykeresést, megkönnyítik a felhasználók hozzáférését a szükséges tartalomhoz, és kiválóak keresztértékesítés és felárértékesítés a mesterséges intelligencia példái az online vásárlásban. 

Hozzájárulnak a magasabb vásárlási arányhoz és a felhasználói lojalitáshoz is, ami magasabb eladásokat eredményez. Miután az Elogic csapata beépítette a Certona AI-alapú személyre szabási megoldást egy amerikai divatkereskedő számára, Carbon38, a márka az átlagos rendelési érték (AOV) és a visszatérő vásárlók számában óriási növekedést mutatott.

Árazási stratégia

A mesterséges intelligencia által vezérelt árképzés az algoritmus segítségével nagy mennyiségű adatot elemez, és ennek alapján hoz árazási döntéseket. Ez a mesterséges intelligencia egyik legszembetűnőbb példája a B2B e-kereskedelemben.

Az adatelemzés fejlett eszközei többcsatornás forrásokból nyernek információkat, és meghatározzák az árak rugalmasságát. A befolyásoló tényezők közé tartozik a helyszín, a vásárlói vásárlási attitűd, a fűszerezés, valamint az adott szegmens piaci árai. 

Ezenkívül az algoritmus az ügyfelek szegmentálását és valós idejű optimalizálását végzi, lehetővé téve az árképzési sémák személyre szabását.

Például finn ügyfelünk, egy B2B műszaki alkatrészek specialistája Wexon, elemezheti a felhasználói viselkedést, és beállíthatja az árszinteket a regisztrált/új ügyfelek, a rendelési mennyiségek és a piaci feltételek alapján.

Vizuális keresés

Bár a vásárlók hajlamosak a vizuális tartalmak között böngészni vásárlás előtt, de néha nem találják a megfelelő szavakat a keresett termék leírására. A vizuális keresés sokkal könnyebbé teszi. Az ügyfelek egyszerűen feltölthetnek egy képet ahelyett, hogy hosszú és részletes lekérdezést írnának be. Ennek eredményeként az ügyfél szűkítheti a keresést, és relevánsabb tételeket kaphat.

A Bing Visual Search, a Google Lens és a Image Search hatékony mesterséges intelligencia-eszközök az e-kereskedelem számára, amelyek az ilyen típusú keresést trenddé változtatták. A piac a Pinterest Lens Your Look keresőjét használja, amely lehetővé teszi, hogy megtalálja a meglévő ruhatárának megfelelő ruházati lehetőségeket.

Az ASOS például gyönyörűen egyesítette a gépi tanulást és az e-kereskedelmet, és megépítette a Style Match funkciót mobilalkalmazásához. Lehetővé teszi a vásárlók számára, hogy fényképet készítsenek, és felfedezzék a katalógusukból a megfelelő termékeket. Ez az eszköz arra ösztönzi a vásárlókat, hogy a márkától vásároljanak.

A trend különösen pozitív eredményeket hoz, ha hangos kereséssel és társalgási kereskedelemmel párosul. A márkák integrálhatják az Amazon Lex gépi tanulási modelljeit az e-kereskedelemhez, és kihasználhatják az automatikus beszédfelismerést, hogy értelmezzék a felhasználók hangbevitelét a keresés során.

Ügyfélhangulatelemzés

A hagyományos hangulatelemző eszközök ügyfélinterjúkon, közösségi megfigyeléseken, értékeléseken és közvélemény-kutatásokon alapulnak, amelyek mindegyike hatalmas mennyiségű nyers adatot tartalmaz. Ha elkezdi manuálisan elemezni, akkor valami biztosan elcsúszik. 

Eközben az AI-alapú eszközök sokkal gyorsabban elemeznek nagy mennyiségű adatot, és azonosítják a vásárlói magatartás legkisebb változásait. Az ML technikusok nyelvi feldolgozást használnak a pozitív vagy negatív attitűdre utaló szavak meghatározására. Ezért ezek a visszajelzési űrlapok szilárd és áttekinthető hátteret biztosítanak a termék vagy szolgáltatás fejlesztéséhez.

Valójában a vállalkozások intelligens ügyfélhangulatelemzést használhatnak az ügyfélút feltérképezéséhez. Ez egy példa egy térképre, amelyet az Elogic készített egyik ügyfelünk számára:

Készletgazdálkodás

A kereskedők célja a megfelelő készletgazdálkodás, hogy a vásárlók a megfelelő termékeket, a megfelelő időben és helyen, megfelelő állapotban biztosítsák. A folyamat magában foglalja a készlet és az ellátási láncok nyomon követését és mélyreható elemzését. 

Ami a készletkezelést illeti, az e-kereskedelem gépi tanulása észleli az elemek és az ellátási láncok közötti mintákat és összefüggéseket. Az algoritmus meghatározza a raktárkészlet és a készlet optimális stratégiáját. Ennek megfelelően az elemzők optimalizálják a szállítást és vezetik az állományt, a kapott adatokat implementálva.

Ügyfélszolgálat

A gépi tanulás egyik legfényesebb alkalmazása az e-kereskedelemben, a chatbotok kiváló módja annak, hogy a kereskedők részben automatizálják az ügyfelekkel folytatott interakciót. Sőt, a minőség megőrzése mellett jelentősen csökkentheti a költségeket. Összetett lekérdezés esetén a bot észleli az emberi beavatkozás szükségességét, és átirányítja az ügyfelet egy ügyfélszolgálati ügynökhöz. 

A generatív AI alapvető szerepet játszik itt. Ahogy az AI-eszközök többet megtudnak az egyes vásárlókról, az ügyfelekkel folytatott online interakciók jobban hasonlíthatnak a stylist vagy a személyes vásárlók közötti interakciókhoz. Például a Mercari, a használt fogyasztási cikkek piaca, bevezette egy mesterséges intelligencia által vezérelt vásárlási asszisztens, amely ChatGPT szoftveren fut, és nem csak az ügyfelek kérdéseire tud válaszolni, hanem a bemeneti kérdés alapján termékeket is ajánl.

Az AI és az ML alkalmazás gyakorlati felhasználási esetei az e-kereskedelemben

Eddig láthatta az AI és az ML előnyeit és alkalmazásait az e-kereskedelemben, néhány valódi kiskereskedő eset-forgatókönyve alapján. Most itt az ideje, hogy bemutassunk néhány nagy nevet, és kétségtelenül gurukat, akik a lehető legtöbbet hozhatják ki ezekből a legmodernebb technológiákból az iparágban.

Bővebben: Az Adobe Commerce-t használó híres márkák listája 

Az Amazon és nyertes ügyfélszolgálata 

Az Amazon a kifogástalan ügyfélszolgálatra összpontosít, mint az egyik fő versenytársára az e-kereskedelem előnyei. Ezt a szolgáltatást az AI segítségével tartják fenn az e-kereskedelemhez. Tehát melyik konkrét szférában alkalmazzák a technológiát?

• Termékajánlatok. Az Amazon Collaborative szűrést és Next-in-Sequence modelleket használ, hogy előrejelzéseket dolgozzon ki az egyes ügyfeleknek következő árukra vonatkozóan. Az eszközt a vásárlói vásárlási magatartás összegyűjtött adatai teszik lehetővé.
• Logisztika. A mesterséges intelligencia a nagyobb hatékonyság és pontosság érdekében módosítja az útválasztást, a szállítási időt és az egyéb szállítási paramétereket. Drone szállítás ez lesz az Amazon következő lépése.
• Természetes nyelvi feldolgozás. Ez a legújabb mélytanulási technika biztosítja a digitális asszisztens működését Alexa az Amazontól.

Alibaba és ügyfélközpontú megközelítése

A vállalat folyamatosan használja az AI és az ML által lehetővé tett legfejlettebb eszközöket. Az Alibaba kiterjesztett valóságtükröket, arcfelismerő fizetéseket, interaktív mobiltelefonos játékokat és sok más funkciót és eszközt alkalmaz. Konkrétan az Alibaba a következőkre összpontosít:

• Intelligens üzleti műveletek. Az Alibaba saját ChatGPT-stílusú terméke ún Tongyi Qianwen, 11. április 2023-én megjelent, állítólag optimalizálja a munkahelyi hatékonyságot. Az eszköz számos feladatot végez, például a szóbeli beszélgetéseket írásos jegyzetekké alakítja, és üzleti javaslatokat készít. Ez hosszú távon időt és erőforrásokat takarít meg az alkalmazottaknak, és lehetővé teszi számukra, hogy az unalmas napi feladatok helyett az üzletre összpontosítsanak.
• Éles személyre szabás. A legtöbb modern kereskedő sarokköve a vonzó vásárlói élmény megteremtése. Az Alibaba ezt a célzott AI e-kereskedelmi platform megvalósításával éri el. Bárhol vásárolt korábban a vásárló, az Alibaba poolban lehetőség van a megvásárolt termékeihez új árukkal párosítani. 
• Intelligens ellátási lánc. Alibaba hozta létre Ali Smart Supply Chain – mesterséges intelligencia által vezérelt eszköz, amely előrejelzi a termékkeresletet, optimalizálja a készletet, meghatározza a megfelelő termékajánlatokat és árazási stratégiákat dolgoz ki.

Az IKEA és a kiterjesztett valóság használata

Kereskedők, akik bútorok online értékesítése tudja, milyen nehéz kezelni a hozamokat. A termékek terjedelmessége miatt a vásárlók nehezen tudják elképzelni a darabot a környezetükben, ami az egekbe szökik a visszaküldési költségeket. Az IKEA egyike azon márkáknak, amelyek az AI és a kiterjesztett valóság (AR) segítségével kezelik a problémát: 

• Jobb offline és online CX. A márka új funkciója IKEA Kreativ weboldalukhoz és egy alkalmazáshoz lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy digitalizált bútorokkal tervezzék meg és vizualizálják saját életterüket. Többé nem kell egy tégla- és habarcsboltba utazniuk, hogy megnézzék a darabot; elég lesz egy kattintás a telefonon. 
• Vizuális keresés. A felhasználó ráirányíthatja kameráját egy bútorra, és az IKEA Place alkalmazás megtalálja a hasonlókat. A GrokStyle point-and-Search funkciója hozzáadva az alkalmazáshoz, és a keresés jövőjének tekinthető.

Gap és a virtuális öltözőjük

Amikor Heather Mickman a Gap, a világ egyik legnagyobb ruha- és kiegészítő-kiskereskedőjének ideiglenes informatikai igazgatója lett, küldetésévé tette hogy a mesterséges intelligencia a DNS részévé váljon a Gapen belüli működésükhöz. Itt vannak azok a területek, amelyeken minden bizonnyal sikeresek:

• Optimalizált készletmozgás. Az ML-alapú megoldásuk automatizált és pontos méretprofilokat állít elő, amelyek meghatározzák, hogy egy adott árucikk egy adott üzlet méretét értékesíti. Így a márka lépést tart az ügyfelek igényeivel és elégedettségével.
• Virtuális próbafülke. A cég olyan AR alkalmazást kínál, amely lehetővé teszi a vásárlók számára, hogy anélkül próbálják fel a Gap ruhákat, hogy bemennének az üzletbe. A felhasználó kiválaszthatja az alkalmazásban szereplő öt testtípus egyikét, felhelyezheti rá a Gap ruhadarabot, és megvásárolhatja az interneten, ha tetszik, amit lát.

Hogyan valósítsa meg az AI-t és a gépi tanulást az e-kereskedelmi vállalkozásában?

Az e-kereskedelem gépi tanulási felhasználási esetei lenyűgözőek, és minden területet felölelnek, az ügyfélszolgálat fejlesztésétől a vállalkozása nagyobb biztonságának biztosításáig. Az AI-vezérelt automatizálás bevezetése a kiskereskedelemben az előrejelzések szerint 40%-ról 80%-ra emelni a következő 3 években. 

Tehát melyek azok a konkrét eljárások, amelyek segítenek vállalkozásának abban, hogy elkapja a nagy hullámot, és kihasználja a gépi tanulást az e-kereskedelemben? Számos lépés segít a folyamat felépítésében és a megfelelő stratégia kialakításában, mielőtt az ismeretlenbe rohanna.

1. Határozza meg, hogy melyik üzleti folyamata lehet ML-engedélyezett 

Elemezze munkafolyamatait, és tegye fel magának a következő kérdéseket:

• Mely folyamatok emberigényesek?
• Mely folyamatok ismételhetők?
• Mely folyamatok igényelnek emberi beavatkozást nagy mennyiségű adat tanulmányozásához?

A válaszok megmutatják, hogy az AI és az ML alkalmazása pontosan hol segít időt és erőforrásokat megtakarítani vállalkozásában.

2. Fontolja meg az adatgyűjtést és a jellemzők kinyerését

Az adatok az AI és a gépi tanulás hatékony felhasználásának alapját képezik az e-kereskedelemben. Bölcs döntés lesz az összes adatot egy adatbázisban tárolni, amely lehetővé teszi azok elemzését és kezelését a jövőben.

3. Határozza meg céljait és képességeit

A szükségesnél nagyobb méretű mesterségesintelligencia-megvalósítási kísérletek indokolatlan kiadásokhoz vezethetnek. Koncentrálj a céljaidra, és kezdj valami egyszerűvel. Például koncentrálhat az ügyfelek lemorzsolódásának előrejelzésére és megelőzésére. Ha elégedett az eredménnyel, növelheti az AI megvalósítását.

4. Válassza ki a megfelelő eszközöket és platformokat

Általánosságban elmondható, hogy a választott e-kereskedelmi szoftver kulcsfontosságú vállalkozása számára, mivel nagymértékben befolyásolja az online kiskereskedelmi üzlet működtetésének költségeit és hatékonyságát. Néha még arra is szükség lesz újraplatform hogy megtalálja az üzleti igényeinek megfelelő megoldást. A modern számítástechnika különösen lehetővé teszi az ML felhőben való használatát, ami további időt és erőfeszítést takarít meg. 

Vállalkozásának területétől függően számos mesterséges intelligencia és ML eszközt használhat, amelyek célja a műveletek optimalizálása és az értékesítés növelése. Például, Adobe Sensei számos időigényes feladatot automatizál, és több időt hagy a létrehozási folyamatra. Nosto egy átfogó marketingmegoldás, amely mesterséges intelligencia segítségével automatikusan, valós időben személyre szabott ügyfélélményt biztosít. Ennek eredményeként fokozott elkötelezettséget és nagyobb eladásokat érhet el.

5. Hozzon létre egy elkötelezett csapatot, és határozza meg, mely szállítókra van szüksége

Az örökbefogadási folyamat megfelelő irányításához szükség van egy elhivatott csapatra, amely nyomon követi a dolgokat. A csapat szorosan együttműködik a projekthez szükséges harmadik felekkel, és gondoskodik arról, hogy a folyamat az Ön által kitűzött célok felé haladjon.  

ML/AI e-kereskedelmi elvitelek

A szervezeti kihívások miatt megijedhet attól, hogy az e-kereskedelemben átvegye az új AI/ML-t; vagy éppen ellenkezőleg, a technológiát sikeresen integráló nagy iparági nevek példáját követve. 

Bármi legyen is az érzése, egyetlen kiskereskedő sem maradhat közömbös az ágazat innovációi iránt.

Hatékonyabbá teszik üzleti folyamatait. Egyszerűsítse ügyfélélményét. Javítsa a célzást, sőt segítsen új piacokra lépni.

Az egyetlen dolog, amit tennie kell, az az, hogy kidolgozzon egy tervet, olyan csapatot hozzon létre, amely hisz ezekben a technológiákban, és legyen szervezeti türelme, hogy tanuljon, fejlődjön és szükség esetén forduljon.

Az Elogic több mint 14 éve erősíti a kiskereskedők csapatait e-kereskedelmi fejlesztőként és tanácsadóként. Segítünk Önnek felmérni jelenlegi állapotát, megtervezni azokat a lépéseket és projekteket, amelyeket a céljainak elérése érdekében meg kell tennie, sőt a szükséges technológiát teljes körűen megvalósítani és integrálni.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoAiStream. Web3 adatintelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• A jövő pénzverése – Adryenn Ashley. Hozzáférés itt.
• Részvények vásárlása és eladása PRE-IPO társaságokban a PREIPO® segítségével. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/