AI dan Pembelajaran Mesin di E-niaga: Manfaat & Kasus Penggunaan | Elogis

Saat ChatGPT pertama kali muncul tahun lalu, dunia berduka. Chatbot dengan cepat menjadi salah satu kasus penggunaan pembelajaran mesin yang paling menonjol dalam layanan pelanggan dan menunjukkan bahwa kecerdasan buatan (AI) telah mencapai titik di mana teknologi dapat melakukan tugas tertentu jauh lebih baik daripada manusia.

Tetapi pembelajaran mesin (ML) dan AI dalam e-niaga jauh melampaui chatbots. Pengecer menggunakan AI untuk personalisasi, analitik data, harga dinamis, dan mesin rekomendasi. Nama-nama besar seperti Zalando dan Asos menyiapkan seluruh departemen pembelajaran mendalam untuk lebih memahami pelanggan saat mereka berada di situs. 

Sepertinya AI membawa perubahan yang tidak dapat diubah ke e-niaga.

Di Elogic, kami tetap menjadi yang terdepan tren e-niaga teratas sejak 2009 dan pasti dapat mengatakan bahwa ML dan AI akan tetap ada. Menjadi perusahaan agnostik platform, kami melihat banyak platform ecommerce besar seperti Adobe Commerce dan Salesforce Commerce Cloud memanfaatkan algoritme ML untuk menawarkan pengalaman pelanggan (CX) yang luar biasa dan wawasan yang lebih mendalam tentang analitik.

Dalam artikel ini, Anda akan melihat bagaimana perusahaan e-niaga menggunakan AI dalam e-niaga, mengapa Anda mungkin ingin berinvestasi di dalamnya, dan bagaimana Anda dapat mulai menerapkannya untuk merampingkan operasi bisnis harian Anda dan meningkatkan CX Anda.

Bagaimana Cara Kerja Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan?

Meskipun istilah ‌ML dan AI sering digunakan secara bergantian, keduanya menyiratkan hal yang sedikit berbeda.

Pembelajaran mesin (ML) adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang secara harfiah mengajarkan mesin… untuk belajar! Model ML memanfaatkan data dan mencari pola di dalamnya mencoba menarik kesimpulan, seperti yang dilakukan manusia. Sistem tidak diprogram secara eksplisit melainkan belajar ‌untuk membuat prediksi atau mengambil beberapa keputusan menggunakan data historis.

Mesin rekomendasi adalah contoh klasik pembelajaran mesin e-niaga. Sistem mempelajari detail yang relevan dari pengguna, seperti produk yang terakhir dibeli, warna yang mereka sukai, anggaran, dll. Dan menghasilkan algoritme untuk merekomendasikan produk yang kemungkinan akan dibeli pelanggan.

Baca lebih lanjut: 20 Alat eCommerce Terbaik untuk Meningkatkan Bisnis Online Anda 

Sementara itu, kecerdasan buatan (AI) adalah istilah yang jauh lebih luas yang mengacu pada teknik apa pun yang memungkinkan komputer meniru kecerdasan manusia. Siri, Cortana, dan Alexa Voice Assistance adalah contoh AI.

Setiap kali Anda melihat pencarian dengan suara di toko atau penawaran produk yang dipersonalisasi, Anda akan tahu ini adalah AI dan e-niaga sedang beraksi.

Tetap saja, AI dan ML berjalan seiring dalam belanja online; dan meskipun ini mungkin bidang yang berkembang untuk pengecer, mereka membuka jalan bagi interaksi pelanggan baru dan peluang bisnis.

Merebut Peluang Bisnis: Bagaimana AI dan ML Dapat Menguntungkan E-niaga?

AI dan ML memiliki pengaruh besar pada industri ecommerce. Berikut adalah keunggulan utama AI dan pembelajaran mesin dalam e-niaga bagi perusahaan untuk mulai mengubah bisnisnya hari ini.

ROI lebih tinggi

Hanya sedikit orang yang benar-benar menyadari bagaimana AI dapat meningkatkan penjualan e-niaga. Menurut Laporan AI Negara Bagian McKinsey, 79% responden menyatakan bahwa mengintegrasikan AI ke dalam pemasaran dan penjualan telah meningkatkan pendapatan bisnis. Mengintegrasikannya ke dalam CRM Anda dapat menciptakan proses penjualan yang lebih efisien. Menambahkan platform ecommerce berbasis AI, seperti CDP atau business intelligence (BI), akan membuka jalan Anda menuju personalisasi, yang akan meningkatkan nilai pesanan rata-rata (AOV) dan loyalitas pelanggan Anda.

Faktanya, ada banyak kasus yang menggambarkan manfaat ini. Mesin rekomendasi Amazon mendorong 35% dari penjualan tahunan perusahaan, dan Alibaba telah mengurangi kesalahan pengiriman sebesar 40% setelah berinvestasi dalam program logistik cerdasnya.

Pemasaran dan periklanan yang ditargetkan

Salesforce, solusi CRM dan e-niaga teratas dan Mitra elogis, menyatakan bahwa pelanggan mengharapkan pengalaman yang dipersonalisasi. Tetap saja, hanya 26% dari pemasar yakin bahwa organisasi mereka memiliki strategi sukses untuk personalisasi. Salah satu tantangan terbesar adalah data yang disilangkan — ketika departemen tidak memiliki akses ke informasi yang sama tentang pelanggan — yang menyebabkan pengalaman pelanggan terputus.

Menyatukan data adalah salah satu manfaat kecerdasan buatan dalam e-niaga. Karena AI dan ML diambil dari berbagai sumber data di seluruh bisnis, teknologi AI dapat memecahkan silo ini dengan menghasilkan wawasan yang terlihat, dapat diakses, dan dapat ditindaklanjuti. Misalnya, platform data pelanggan (CDP) berbasis AI akan menyatukan data Anda dan menganalisis volume data yang besar serta mempercepat proses pengujian dan menyempurnakan kampanye pemasaran.

Anda dapat menggunakan wawasan ini untuk mengidentifikasi tren, memprediksi tren pelanggan potensial, dan merekomendasikan produk serupa dengan produk yang dibeli atau dilihat secara berharga. Dan yang paling penting, Anda bisa ‌personalisasi dalam skala besar menyesuaikan pengalaman pengguna di seluruh saluran.

Keputusan bisnis yang terinformasi

Banyak bisnis merasa cukup sulit untuk tidak hanya mengumpulkan data tetapi juga memahaminya. Alat analitik tradisional telah melayani tujuan sejauh ini, tetapi tentu saja tidak seperti alat yang menggunakan AI/ML dalam e-niaga.

Analitik prediktif berbasis AI layak mendapat perhatian khusus di sini. Itu dapat membuat keputusan bisnis Anda lebih terinformasi dan secara akurat memperkirakan pola permintaan produk di masa mendatang untuk item tertentu atau seluruh kategori dalam toko e-niaga. 

“Katakanlah Anda telah menetapkan untuk meningkatkan pendapatan perusahaan Anda”, kata Igor Yakovliev, Managing Partner dan COO di Elogic Commerce. “Berdasarkan sampel data yang Anda kumpulkan, sistem melihat bahwa layanan Y memiliki margin keuntungan tertinggi. Itu memindai jenis pelanggan yang meminta layanan itu dan menyarankan Anda mempromosikan layanan itu ke grup target tertentu. Tambahkan AI ke jenis alat analitik ini, dan Anda akan mendapatkan analitik prediktif.”

Logistik yang dioptimalkan dan manajemen inventaris

Manajemen inventaris adalah salah satu tantangan B2B dan B2C terbesar karena Anda mungkin memiliki terlalu banyak atau stok terbatas. Akun yang sama untuk logistik, dengan pengecer berinvestasi dalam strategi rantai pasokan yang efektif untuk menurunkan biaya pembelian dan manufaktur.

Logistik yang disederhanakan dan tampilan inventaris yang jelas adalah salah satu manfaat AI dalam e-niaga. Sistem manajemen inventaris real-time canggih mengandalkan AI untuk memberi tahu Anda tentang ketersediaan inventaris Anda di seluruh gudang dan saluran. Mereka mungkin juga menganalisis data untuk memperkirakan pola permintaan dan mengoptimalkan rencana penambahan gudang Anda.

Faktanya, McKinsey & Company laporan bahwa peramalan berbasis AI dapat mengurangi kesalahan rantai pasokan sebesar 20 hingga 50 persen, yang berarti penjualan yang lebih tinggi. Misalnya, jika Anda jual sepatu online, Anda mungkin melihat bahwa permintaan sepatu musim dingin meningkat selama musim gugur dan merencanakan, menyimpan, dan menjadwalkan pengiriman yang sesuai dengan mempertimbangkan risiko gangguan rantai pasokan.

Konversi pelanggan yang lebih tinggi

Algoritme AI memungkinkan pemasar menganalisis dan mengoptimalkan halaman dengan cepat untuk keterlibatan pelanggan yang lebih baik dan konversi yang lebih tinggi. 

Misalnya, merek DTC dan anak perusahaan PepsiCo, SodaStream, bekas AI dan pembelajaran mesin untuk e-niaga untuk menganalisis keefektifan kampanye pemasaran mereka di 46 pasar di seluruh dunia. Hasilnya menunjukkan bahwa daya tarik iklan berbeda bagi konsumen bergantung pada salurannya. Merek mengalami peningkatan 3%-5% dalam rasio konversi email dan peningkatan 10-15% dalam rasio konversi teks SMS.

Ini hanya salah satu penerapan kecerdasan buatan di ecommerce. Anda juga dapat menerapkannya ke: 

• pencarian situs (karena semakin cepat pelanggan Anda menemukan apa yang mereka butuhkan, semakin cepat Anda melakukan penjualan)
• kampanye pemasaran ulang (mengirimkan promosi dan insentif yang dipersonalisasi kepada pengguna Anda untuk mendorong mereka kembali dan menyelesaikan pembelian setelah meninggalkan keranjang mereka)
• layanan pelanggan (memotong jalur dukungan pelanggan yang tak ada habisnya dengan menawarkan chatbot bertenaga AI swalayan kepada pembeli Anda).

Apa ML dan AI yang Paling Berhasil dalam Contoh E-niaga?

Pemain besar, seperti eBay dan Amazon, memiliki pengalaman unggul dalam integrasi AI di seluruh siklus penjualan. Namun, Anda tidak perlu menjadi pemimpin pasar untuk memanfaatkan teknologi ini. Kasus penggunaan AI yang berhasil dalam e-niaga menunjukkan bahwa terlepas dari ukuran toko Anda, Anda dapat mengintegrasikan teknologi AI dan ML untuk mendapatkan keuntungan kompetitif.

Baca lebih lanjut: Pemimpin dalam Ecommerce: 7 Alasan Mengapa Amazon Begitu Sukses 

Mesin rekomendasi

Sistem pemberi rekomendasi membantu perusahaan meningkatkan penjualan dengan memberikan penawaran yang dipersonalisasi dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Rekomendasi biasanya mempercepat pencarian situs web, memudahkan akses pengguna ke konten yang dibutuhkan, dan sangat bagus penjualan silang dan penjualan atas contoh kecerdasan buatan dalam belanja online. 

Mereka juga berkontribusi pada tingkat pembelian yang lebih tinggi dan meningkatkan loyalitas pengguna, yang berarti penjualan yang lebih tinggi. Setelah tim Elogic ‌mengintegrasikan solusi personalisasi yang diberdayakan AI Certona untuk peritel busana AS, Carbon38, merek melihat peningkatan besar dalam nilai pesanan rata-rata (AOV) dan pelanggan yang kembali.

Strategi penetapan harga

Harga bertenaga AI akan menggunakan algoritme untuk menganalisis data dalam jumlah besar dan membuat keputusan harga berdasarkan analisis tersebut. Ini adalah salah satu contoh AI yang paling menonjol dalam e-niaga B2B.

Alat canggih untuk analisis data memperoleh informasi dari sumber multisaluran dan menentukan fleksibilitas harga. Faktor yang mempengaruhi meliputi lokasi, sikap pembelian pelanggan, bumbu, dan harga pasar di segmen tertentu. 

Selain itu, algoritme melakukan segmentasi pelanggan dan pengoptimalan waktu nyata, memungkinkan Anda mempersonalisasi skema penetapan harga.

Misalnya, klien Finlandia kami, spesialis komponen teknis B2B wexon, sekarang dapat menganalisis perilaku pengguna dan menyesuaikan tingkatan harga di sekitar pelanggan terdaftar/baru, volume pesanan, dan kondisi pasar.

Pencarian visual

Meskipun pembeli cenderung menjelajahi konten visual sebelum melakukan pembelian, terkadang mereka gagal menemukan kata yang tepat untuk mendeskripsikan apa yang mereka telusuri. Pencarian visual membuatnya lebih mudah. Pelanggan cukup mengunggah gambar alih-alih mengetik kueri yang panjang dan mendetail. Akibatnya, pelanggan dapat mempersempit pencarian dan mendapatkan item yang lebih relevan.

Pencarian Visual Bing, Google Lens, dan Pencarian Gambar adalah alat AI yang ampuh untuk e-niaga yang telah mengubah jenis pencarian ini menjadi tren. Pasar memanfaatkan mesin pencari Lens Your Look oleh Pinterest yang memungkinkan Anda menemukan opsi pakaian yang relevan dengan lemari pakaian Anda saat ini.

Misalnya, ASOS telah menggabungkan pembelajaran mesin dan e-niaga dengan indah dan membuat fitur Pencocokan Gaya untuk aplikasi selulernya. Ini memungkinkan pembeli mengambil gambar dan menemukan produk dari katalog mereka yang cocok. Alat ini mendorong pembeli untuk membeli dari merek.

Tren menghasilkan hasil yang sangat positif jika digabungkan dengan pencarian suara dan perdagangan percakapan. Merek dapat mengintegrasikan model pembelajaran mesin Amazon Lex untuk e-niaga dan memanfaatkan pengenalan ucapan otomatis untuk menginterpretasikan ‌input suara pengguna dalam pencarian.

Analisis sentimen pelanggan

Alat analisis sentimen tradisional mengandalkan wawancara pelanggan, pemantauan sosial, peringkat, dan jajak pendapat, yang semuanya menyajikan data mentah dalam jumlah besar. Jika Anda mulai menganalisisnya secara manual, pasti ada yang tergelincir. 

Sementara itu, alat bertenaga AI akan menganalisis volume data yang besar dengan lebih cepat dan mengidentifikasi perubahan terkecil dalam perilaku pembeli. Teknisi ML menggunakan pemrosesan bahasa untuk mendefinisikan kata-kata yang menyiratkan sikap positif atau negatif. Oleh karena itu, formulir umpan balik ini memberikan latar belakang yang kuat dan mendalam untuk peningkatan produk atau layanan.

Faktanya, bisnis dapat menggunakan analisis sentimen pelanggan yang cerdas dalam pemetaan perjalanan pelanggan mereka. Ini adalah contoh peta yang telah dilakukan Elogic untuk salah satu klien kami:

Manajemen persediaan

Pedagang bertujuan untuk melakukan manajemen inventaris yang tepat untuk menyediakan pelanggan dengan produk yang tepat, pada waktu dan tempat yang tepat, dan dalam kondisi yang tepat. Prosesnya melibatkan pemantauan dan analisis mendalam terhadap stok dan rantai pasokan. 

Dalam hal manajemen inventaris, pembelajaran mesin di e-niaga mendeteksi pola dan korelasi di antara elemen dan rantai pasokan. Algoritme menentukan strategi optimal untuk stok dan inventaris. Sejalan dengan itu, analis mengoptimalkan pengiriman dan menjalankan stok, mengimplementasikan data yang diperoleh.

Dukungan pelanggan

Salah satu aplikasi pembelajaran mesin paling cemerlang di e-niaga, chatbots adalah cara terbaik untuk membantu pedagang mengotomatiskan sebagian interaksi dengan pelanggan. Terlebih lagi, Anda dapat sangat mengurangi biaya dengan tetap menjaga kualitas. Dalam kasus kueri yang kompleks, bot akan mendeteksi perlunya campur tangan manusia dan mengarahkan klien ke agen dukungan pelanggan. 

AI generatif memainkan peran penting di sini. Karena alat AI mempelajari lebih lanjut tentang pembeli individu, interaksi online dengan pelanggan dapat menjadi lebih seperti interaksi dengan penata gaya atau pembelanja pribadi. Misalnya, Mercari, pasar barang konsumen bekas, telah diperkenalkan asisten belanja berbasis AI yang berjalan pada perangkat lunak ChatGPT dan tidak hanya dapat menanggapi pertanyaan pelanggan tetapi juga merekomendasikan produk berdasarkan pertanyaan masukan.

Kasus Penggunaan Praktis Aplikasi AI dan ML di Ecommerce

Sejauh ini, Anda telah melihat manfaat dan penerapan AI dan ML dalam e-niaga yang didukung oleh beberapa skenario kasus dari retailer nyata. Sekarang, saatnya untuk menyajikan kepada Anda beberapa nama besar dan, tanpa diragukan lagi, ahli dalam memaksimalkan teknologi mutakhir di industri ini.

Baca lebih lanjut: Daftar Merek Terkenal yang Menggunakan Adobe Commerce 

Amazon dan layanan pelanggannya yang unggul 

Amazon berfokus pada layanan pelanggan yang sempurna sebagai salah satu daya saing utamanya keuntungan dari e-niaga. Dan layanan ini dipertahankan dengan bantuan AI untuk ecommerce. Jadi, di bidang spesifik apa mereka menerapkan teknologi tersebut?

• Rekomendasi produk. Amazon menggunakan pemfilteran kolaboratif dan model Next-in-Sequence untuk menyusun prediksi terkait barang yang mungkin dibutuhkan setiap pelanggan tertentu selanjutnya. Alat ini diaktifkan oleh data perilaku pembelian pelanggan yang dikumpulkan.
• Logistik. AI membuat perubahan dalam perutean, waktu pengiriman, dan parameter pengiriman lainnya untuk efisiensi dan akurasi yang lebih baik. Pengiriman drone akan menjadi langkah selanjutnya yang diambil Amazon.
• Pengolahan Bahasa alami. Teknik pembelajaran mendalam terbaru ini memberdayakan asisten digital Alexa oleh Amazon.

Alibaba dan pendekatannya yang berpusat pada pelanggan

Perusahaan terus menggunakan alat tercanggih yang diaktifkan oleh AI dan ML. Alibaba menerapkan cermin augmented reality, pembayaran pengenalan wajah, permainan ponsel interaktif, dan banyak fitur serta alat lainnya. Secara khusus, Alibaba berfokus pada:

• Operasi bisnis yang cerdas. Produk gaya ChatGPT Alibaba sendiri disebut Tongyi Qianwen, dirilis pada 11 April 2023, diduga mengoptimalkan efisiensi di tempat kerja. Alat tersebut melakukan sejumlah tugas, seperti mengubah percakapan lisan menjadi catatan tertulis dan menyusun proposal bisnis. Ini akan menghemat waktu dan sumber daya karyawan dalam jangka panjang dan memungkinkan mereka untuk fokus pada bisnis daripada tugas sehari-hari yang membosankan.
• Personalisasi yang tajam. Menciptakan pengalaman pelanggan yang menarik adalah landasan bagi sebagian besar pedagang modern. Alibaba mencapai ini dengan menerapkan platform ecommerce AI yang sangat tertarget. Di mana pun pelanggan pernah berbelanja sebelumnya, dimungkinkan untuk mencocokkan produk yang mereka beli dengan barang baru di kumpulan Alibaba. 
• Rantai pasokan pintar. Alibaba telah menciptakan Rantai Pasokan Cerdas Ali – alat bertenaga AI yang memprediksi permintaan produk, mengoptimalkan inventaris, menentukan penawaran produk yang tepat, dan mengembangkan strategi penetapan harga.

IKEA dan penggunaan augmented reality

Pedagang yang jual furnitur online tahu betapa sulitnya mengelola pengembalian. Sifat produk yang besar membuat pembeli sulit membayangkan barang di lingkungan mereka, yang meroketkan biaya pengembalian. IKEA adalah salah satu merek yang menangani masalah ini dengan bantuan AI dan augmented reality (AR): 

• CX offline dan online yang lebih baik. Fitur baru merek dari IKEA Kreatif untuk situs web dan aplikasi mereka memungkinkan pelanggan merancang dan memvisualisasikan ruang hidup mereka sendiri dengan furnitur digital. Mereka tidak perlu lagi pergi ke toko batu bata dan mortir untuk melihat karya itu; satu klik sederhana di telepon sudah cukup. 
• Pencarian visual. Seorang pengguna dapat mengarahkan kameranya ke perabot, dan aplikasi IKEA Place akan menemukan orang lain yang menyukainya. Fungsi titik-dan-pencarian GrokStyle telah ditambahkan ke aplikasi dan dianggap sebagai masa depan pencarian.

Gap dan ruang ganti virtual mereka

Ketika Heather Mickman menjadi CIO interim Gap, salah satu peritel pakaian dan aksesoris terbesar di dunia, dia menjadikannya misinya untuk menjadikan AI sebagai bagian dari DNA untuk cara kerjanya di dalam Gap. Berikut adalah area di mana mereka pasti berhasil:

• Pergerakan inventaris yang dioptimalkan. Solusi bertenaga ML mereka menghasilkan profil ukuran otomatis dan akurat yang menentukan ukuran penjualan untuk barang tertentu di toko tertentu. Dengan cara ini, merek mengikuti ‌permintaan dan kepuasan pelanggan.
• Kamar pas virtual. Perusahaan menawarkan aplikasi AR yang memungkinkan pembeli untuk mencoba pakaian Gap tanpa memasuki toko. Seorang pengguna dapat memilih salah satu dari lima tipe tubuh yang ditampilkan dalam aplikasi, mengenakan pakaian Gap, dan membelinya secara online jika mereka menyukai apa yang mereka lihat.

Bagaimana Menerapkan AI dan Machine Learning di Bisnis Ecommerce Anda?

Kasus penggunaan pembelajaran mesin dalam e-niaga sangat mengesankan dan mencakup semua bidang, mulai dari meningkatkan layanan pelanggan hingga memberikan keamanan yang lebih tinggi untuk bisnis Anda. Implementasi otomatisasi berbasis AI di ritel diproyeksikan meningkat dari 40% menjadi 80% di tahun 3 berikutnya. 

Jadi, apa saja prosedur khusus yang membantu bisnis Anda menangkap gelombang besar dan memanfaatkan pembelajaran mesin di e-niaga? Beberapa langkah akan membantu Anda menyusun proses dan mengembangkan strategi masing-masing sebelum bergegas ke hal yang tidak diketahui.

1. Identifikasi proses bisnis mana yang dapat mendukung ML 

Analisis alur kerja Anda dan tanyakan pada diri Anda pertanyaan-pertanyaan berikut:

• Proses mana yang padat karya manusia?
• Proses mana yang dapat diulang?
• Proses mana yang memerlukan campur tangan manusia untuk mempelajari volume data yang besar?

Jawabannya akan menunjukkan di mana tepatnya penerapan AI dan ML akan membantu menghemat waktu dan sumber daya dalam bisnis Anda.

2. Pertimbangkan pengumpulan data dan ekstraksi fitur

Data adalah dasar untuk penggunaan AI dan pembelajaran mesin yang efisien dalam e-niaga. Keputusan bijak adalah menyimpan semua data dalam database, yang memungkinkan analisis dan pengelolaannya di masa mendatang.

3. Tentukan tujuan dan kemampuan Anda

Mencoba merangkul cakupan implementasi AI yang lebih besar dari yang diperlukan dapat menyebabkan pengeluaran yang tidak masuk akal. Fokus pada tujuan Anda dan mulailah dengan sesuatu yang sederhana. Misalnya, Anda dapat berkonsentrasi untuk memprediksi dan mencegah churn pelanggan. Jika Anda puas dengan hasilnya, Anda dapat meningkatkan penerapan AI.

4. Pilih alat dan platform yang sesuai

Secara umum, perangkat lunak e-niaga yang Anda pilih sangat penting untuk bisnis Anda karena sangat memengaruhi biaya dan efisiensi menjalankan toko ritel online Anda. Terkadang Anda bahkan perlu melakukannya platform ulang untuk menemukan solusi yang cocok yang akan memenuhi kebutuhan bisnis Anda. Teknologi komputasi modern khususnya memungkinkan penggunaan ML di cloud, yang selanjutnya akan menghemat waktu dan tenaga Anda. 

Bergantung pada bidang bisnis Anda, Anda dapat menikmati beberapa alat AI dan ML yang ditujukan untuk mengoptimalkan operasi dan meningkatkan penjualan. Misalnya, Adobe sensei mengotomatiskan banyak tugas yang memakan waktu dan menyisakan lebih banyak waktu untuk dihabiskan pada proses pembuatan. Tidak adalah solusi pemasaran komprehensif yang menggunakan AI untuk secara otomatis menghadirkan pengalaman pelanggan yang sangat dipersonalisasi secara real-time. Hasilnya, Anda mendapatkan peningkatan keterlibatan dan penjualan yang lebih besar.

5. Buat tim khusus dan tentukan vendor mana yang Anda butuhkan

Untuk mengelola proses adopsi dengan benar, Anda memerlukan tim khusus yang akan menjaga semuanya tetap pada jalurnya. Tim akan bekerja sama secara erat dengan pihak ketiga yang diperlukan untuk proyek tersebut dan memastikan bahwa prosesnya diarahkan ke tujuan yang Anda tetapkan.  

Kesimpulan E-niaga ML/AI

Anda mungkin takut untuk mengadopsi AI/ML baru di ecommerce karena tantangan organisasi; atau justru terinspirasi untuk mencontoh nama-nama industri besar yang berhasil mengintegrasikan teknologinya. 

Apa pun perasaan Anda, tidak ada pengecer yang boleh acuh tak acuh terhadap inovasi di sektor ini.

Mereka akan membuat proses bisnis Anda lebih efisien. Sederhanakan pengalaman pelanggan Anda. Tingkatkan penargetan Anda dan bahkan bantu Anda meningkatkan skala ke pasar baru.

Satu-satunya hal yang perlu Anda lakukan adalah membuat rencana, membuat tim yang percaya pada teknologi ini, dan memiliki kesabaran organisasi untuk belajar, meningkatkan, dan berputar bila perlu.

Elogic telah meningkatkan tim retailer sebagai pengembang dan konsultan ecommerce selama lebih dari 14 tahun. Kami dapat membantu Anda mengevaluasi keadaan bisnis Anda saat ini, merencanakan langkah-langkah dan proyek yang perlu Anda lakukan untuk mencapai tujuan Anda, dan bahkan menerapkan dan mengintegrasikan teknologi yang diperlukan secara menyeluruh.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
• Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
• Sumber: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/