AI e machine learning nell'e-commerce: vantaggi e casi d'uso | Elogico

Quando ChatGPT è apparso per la prima volta l'anno scorso, il mondo ha sofferto. Il chatbot è rapidamente diventato uno dei casi d'uso di machine learning più importanti nel servizio clienti e ha dimostrato che l'intelligenza artificiale (AI) ha raggiunto un punto in cui la tecnologia può eseguire determinati compiti molto meglio degli umani.

Ma l'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale nell'e-commerce vanno ben oltre i chatbot. I rivenditori utilizzano l'intelligenza artificiale per la personalizzazione, l'analisi dei dati, prezzi dinamicie motori di raccomandazione. Grandi nomi come Zalando e Asos stanno allestendo interi dipartimenti di deep learning per comprendere meglio i clienti nel momento in cui si trovano sul sito. 

Sembra che l'intelligenza artificiale apporti cambiamenti irreversibili all'e-commerce.

In Elogic, siamo sempre stati all'avanguardia le migliori tendenze dell'e-commerce dal 2009 e posso sicuramente affermare che ML e AI sono qui per restare. Essendo un'azienda indipendente dalla piattaforma, vediamo molte delle principali piattaforme di e-commerce come Adobe Commerce e Salesforce Commerce Cloud che sfruttano gli algoritmi ML per offrire un'eccezionale esperienza del cliente (CX) e approfondimenti più approfonditi sull'analisi.

In questo articolo, vedrai come le società di e-commerce utilizzano l'intelligenza artificiale nell'e-commerce, perché potresti voler investire in essa e come puoi iniziare a implementarla per semplificare le tue operazioni aziendali quotidiane e migliorare la tua CX.

Come funzionano l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale?

Anche se i termini ‌ML e AI sono spesso usati in modo intercambiabile, implicano cose leggermente diverse.

Apprendimento automatico (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che insegna letteralmente a una macchina... a imparare! I modelli ML si nutrono di dati e cercano schemi in essi cercando di trarre conclusioni, come farebbe un essere umano. Il sistema non è esplicitamente programmato, ma piuttosto impara a fare previsioni o prendere alcune decisioni utilizzando dati storici.

I motori di raccomandazione sono un classico esempio di machine learning per l'e-commerce. Il sistema apprende i dettagli rilevanti dell'utente, come gli ultimi prodotti acquistati, i colori che preferisce, i budget, ecc. e ricava un algoritmo per consigliare i prodotti che è probabile che il cliente acquisti.

Leggi di più: 20 migliori strumenti di e-commerce per potenziare il tuo business online 

Nel frattempo, intelligenza artificiale (AI) è un termine molto più ampio che si riferisce a qualsiasi tecnica che consenta ai computer di imitare l'intelligenza umana. Siri, Cortana e Alexa Voice Assistance sono tutti esempi di intelligenza artificiale.

Ogni volta che vedi la ricerca vocale in un negozio o offerte di prodotti personalizzati, saprai che si tratta di intelligenza artificiale ed e-commerce in azione.

Tuttavia, AI e ML vanno di pari passo nello shopping online; e mentre potrebbe essere un campo in evoluzione per i rivenditori, aprono la strada a nuove interazioni con i clienti e opportunità commerciali.

Cogliere le opportunità di business: in che modo AI e ML possono beneficiare dell'e-commerce?

AI e ML hanno un profondo effetto sul settore dell'e-commerce. Ecco i principali vantaggi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nell'e-commerce affinché le aziende inizino a trasformare le proprie attività oggi.

ROI più elevato

Poche persone si rendono davvero conto di come l'intelligenza artificiale possa aumentare le vendite di e-commerce. Secondo il Rapporto McKinsey sullo stato dell'IA, il 79% degli intervistati ha affermato che l'integrazione dell'IA nel marketing e nelle vendite ha aumentato i ricavi aziendali. Integrarlo nel tuo CRM potrebbe creare un processo di vendita più efficiente. L'aggiunta di una piattaforma di e-commerce basata sull'intelligenza artificiale, come CDP o business intelligence (BI), aprirà la strada alla personalizzazione, che aumenterà il valore medio dell'ordine (AOV) e la fedeltà dei clienti.

In effetti, ci sono molti casi in questione che illustrano questo vantaggio. Il motore di raccomandazione di Amazon guida il 35% delle vendite annuali dell'azienda e Alibaba ha ridotto gli errori di consegna del 40% dopo aver investito nel suo programma di logistica intelligente.

Marketing e pubblicità mirati

Salesforce, la migliore soluzione CRM ed e-commerce e Partner elogico, afferma che i clienti si aspettano un'esperienza personalizzata. Ancora, solo 26% dei marketers sono fiduciosi che la loro organizzazione abbia una strategia di successo per la personalizzazione. Una delle maggiori sfide è rappresentata dal silos dei dati, quando i reparti non hanno accesso alle stesse informazioni sul cliente, il che porta a customer experience disconnesse.

L'unificazione dei dati è uno dei vantaggi dell'intelligenza artificiale nell'e-commerce. Poiché AI e ML attingono da più fonti di dati in un'azienda, la tecnologia AI può rompere questi silos generando insight visibili, accessibili e fruibili. Ad esempio, le piattaforme di dati dei clienti (CDP) guidate dall'intelligenza artificiale unificheranno i tuoi dati e analizzeranno grandi volumi di dati e accelereranno il processo di test e perfezionamento delle campagne di marketing.

Puoi utilizzare queste informazioni per identificare le tendenze, prevedere le tendenze dei potenziali clienti e consigliare prodotti simili a quelli acquistati o visualizzati in modo prezioso. E, cosa più importante, puoi ‌personalizzare su larga scala personalizzare le esperienze degli utenti su tutti i canali.

Decisioni aziendali informate

Molte aziende trovano piuttosto difficile non solo raccogliere dati ma anche dar loro un senso. Finora gli strumenti di analisi tradizionali hanno avuto uno scopo, ma certamente non come quelli che abbracciano AI/ML nell'e-commerce.

L'analisi predittiva guidata dall'intelligenza artificiale merita una menzione speciale qui. Può rendere le tue decisioni aziendali più informate e prevedere con precisione i futuri modelli di domanda di prodotti per articoli specifici o intere categorie all'interno di un negozio di e-commerce. 

"Supponiamo che tu abbia deciso di incrementare i ricavi della tua azienda", dice Igor Iakovliev, Managing Partner e COO di Elogic Commerce. “Sulla base del campione di dati raccolti, il sistema vede che il servizio Y ha il margine di profitto più elevato. Analizza il tipo di clienti che richiedono quel servizio e suggerisce di promuovere quel servizio a un particolare gruppo target. Aggiungi l'intelligenza artificiale a questo tipo di strumento di analisi e otterrai analisi predittive".

Gestione ottimizzata della logistica e dell'inventario

La gestione dell'inventario è una delle maggiori sfide B2B e B2C in quanto potresti avere scorte troppo o limitate a portata di mano. Lo stesso vale per la logistica, con i rivenditori che investono in efficaci strategie di supply chain per ridurre i costi di acquisto e produzione.

La logistica semplificata e una visione chiara dell'inventario sono uno dei vantaggi dell'intelligenza artificiale nell'e-commerce. I sistemi avanzati di gestione dell'inventario in tempo reale si basano sull'intelligenza artificiale per informarti sulla disponibilità dell'inventario in tutti i magazzini e i canali. Potrebbero anche analizzare i dati per prevedere i modelli di domanda e ottimizzare i piani di rifornimento del magazzino.

Infatti, McKinsey & Company rapporti che le previsioni guidate dall'intelligenza artificiale possono ridurre gli errori della catena di approvvigionamento dal 20 al 50 percento, il che si traduce in maggiori vendite. Ad esempio, se tu vendere scarpe online, potresti vedere che la domanda di scarpe invernali aumenta durante la stagione autunnale e pianificare, immagazzinare e programmare le consegne di conseguenza considerando il rischio di interruzioni della catena di approvvigionamento.

Maggiori conversioni dei clienti

Gli algoritmi di intelligenza artificiale consentono ai professionisti del marketing di analizzare e ottimizzare rapidamente le pagine per un migliore coinvolgimento dei clienti e conversioni più elevate. 

Ad esempio, un marchio DTC e una filiale di PepsiCo, SodaStream, utilizzato AI e machine learning per l'e-commerce per analizzare l'efficacia delle loro campagne di marketing in 46 mercati in tutto il mondo. I risultati hanno mostrato che gli annunci attiravano i consumatori in modo diverso a seconda del canale. Il marchio ha registrato un aumento del 3%-5% dei tassi di conversione delle e-mail e un aumento del 10-15% dei tassi di conversione del testo SMS.

Questa è solo un'applicazione dell'intelligenza artificiale nell'e-commerce. Puoi anche applicarlo a: 

• ricerca nel sito (perché più velocemente i tuoi clienti troveranno ciò di cui hanno bisogno, più velocemente effettuerai una vendita)
• campagne di remarketing (invia ai tuoi utenti promozioni e incentivi personalizzati per incoraggiarli a tornare e completare l'acquisto dopo aver abbandonato il carrello)
• servizio clienti (taglia il corridoio infinito della linea di assistenza clienti offrendo ai tuoi clienti chatbot self-service basati sull'intelligenza artificiale).

Quali sono gli esempi di ML e AI di maggior successo negli esempi di e-commerce?

I grandi player, come eBay e Amazon, hanno un'esperienza vincente di integrazione AI durante l'intero ciclo di vendita. Tuttavia, non è necessario essere necessariamente un leader di mercato per utilizzare queste tecnologie. I casi d'uso dell'IA di successo nell'e-commerce mostrano che, indipendentemente dalle dimensioni del tuo negozio, puoi integrare le tecnologie AI e ML per ottenere vantaggi competitivi.

Leggi di più: Leader nell'e-commerce: 7 motivi per cui Amazon ha così tanto successo 

Motori di raccomandazione

I sistemi di raccomandazione aiutano le aziende ad aumentare le vendite fornendo offerte personalizzate e una migliore esperienza del cliente. I consigli di solito accelerano la ricerca sul sito Web, facilitano l'accesso degli utenti ai contenuti necessari e sono eccellenti cross-selling e up-selling esempi di intelligenza artificiale nello shopping online. 

Contribuiscono inoltre a un tasso di acquisto più elevato e aumentano la fedeltà degli utenti, che si traduce in maggiori vendite. Dopo che il team Elogic ha integrato la soluzione di personalizzazione Certona basata sull'intelligenza artificiale per un rivenditore di moda statunitense, Carbon38, il marchio ha visto un enorme aumento del valore medio dell'ordine (AOV) e dei clienti di ritorno.

Strategia di prezzo

I prezzi basati sull'intelligenza artificiale utilizzeranno l'algoritmo per analizzare grandi quantità di dati e prendere decisioni sui prezzi basate su tale analisi. Questo è uno degli esempi più importanti di AI nell'e-commerce B2B.

Strumenti avanzati per l'analisi dei dati acquisiscono informazioni da fonti multicanale e determinano la flessibilità dei prezzi. I fattori che influenzano includono la posizione, l'atteggiamento di acquisto dei clienti, la stagionatura e i prezzi di mercato nel segmento specifico. 

Inoltre, l'algoritmo esegue la segmentazione dei clienti e l'ottimizzazione in tempo reale, consentendo di personalizzare gli schemi di prezzo.

Ad esempio, il nostro cliente finlandese, uno specialista di componenti tecnici B2B Wexon, ora può analizzare il comportamento degli utenti e regolare i livelli di prezzo in base ai clienti registrati/nuovi, ai volumi degli ordini e alle condizioni di mercato.

Ricerca visiva

Sebbene gli acquirenti tendano a sfogliare i contenuti visivi prima di effettuare un acquisto, a volte non riescono a trovare le parole giuste per descrivere ciò che stanno cercando. La ricerca visiva lo rende molto più semplice. I clienti possono semplicemente caricare un'immagine invece di digitare una query lunga e dettagliata. Di conseguenza, il cliente può restringere la ricerca e ottenere articoli più pertinenti.

Bing Visual Search, Google Lens e Image Search sono tutti potenti strumenti di intelligenza artificiale per l'e-commerce che hanno trasformato questo tipo di ricerca in una tendenza. Il mercato utilizza il motore di ricerca Lens Your Look di Pinterest che ti consente di trovare opzioni di abbigliamento pertinenti al tuo guardaroba esistente.

Ad esempio, ASOS ha combinato magnificamente l'apprendimento automatico e l'e-commerce e ha creato la funzione Style Match per la sua app mobile. Consente agli acquirenti di scattare una foto e scoprire i prodotti del loro catalogo che corrispondono. Questo strumento incoraggia gli acquirenti ad acquistare dal marchio.

La tendenza produce risultati particolarmente positivi se abbinata alla ricerca vocale e al commercio conversazionale. I brand possono integrare i modelli di machine learning di Amazon Lex per l'e-commerce e sfruttare il riconoscimento vocale automatico per interpretare l'input vocale degli utenti nella ricerca.

Analisi del sentiment dei clienti

Gli strumenti tradizionali di analisi del sentiment si basano su interviste ai clienti, monitoraggio sociale, valutazioni e sondaggi, che presentano tutti un'enorme quantità di dati grezzi. Se inizi ad analizzarlo manualmente, qualcosa sicuramente scivolerà. 

Nel frattempo, gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale analizzeranno grandi volumi di dati molto più velocemente e identificheranno i più piccoli cambiamenti nel comportamento degli acquirenti. I tecnici ML utilizzano l'elaborazione del linguaggio per definire parole che implicano un atteggiamento positivo o negativo. Pertanto, questi moduli di feedback forniscono uno sfondo solido e approfondito per il miglioramento del prodotto o del servizio.

In effetti, le aziende possono utilizzare un'analisi intelligente del sentiment dei clienti nella mappatura del percorso del cliente. Questo è un esempio di una mappa che Elogic ha realizzato per uno dei nostri clienti:

Gestione inventario

I commercianti mirano a eseguire una corretta gestione dell'inventario per fornire ai clienti i prodotti giusti, nel momento e nel luogo giusti e in condizioni adeguate. Il processo prevede il monitoraggio e l'analisi approfondita dello stock e delle filiere. 

Quando si tratta di gestione dell'inventario, l'apprendimento automatico nell'e-commerce rileva modelli e correlazioni tra gli elementi e le catene di approvvigionamento. L'algoritmo determina le strategie ottimali per stock e inventario. Di conseguenza, gli analisti ottimizzano la consegna e gestiscono lo stock, implementando i dati ottenuti.

Supporto clienti

Una delle applicazioni più brillanti dell'apprendimento automatico nell'e-commerce, i chatbot sono un modo eccellente per aiutare i commercianti ad automatizzare in parte l'interazione con i clienti. Inoltre, puoi ridurre notevolmente i costi mantenendo la qualità. Nel caso di una query complessa, un bot rileverà la necessità di un intervento umano e reindirizzerà il cliente a un agente dell'assistenza clienti. 

L'IA generativa gioca un ruolo essenziale qui. Man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale apprendono di più sui singoli acquirenti, le interazioni online con i clienti possono diventare più simili a quelle con uno stilista o un personal shopper. Ad esempio, Mercari, il mercato dei beni di consumo di seconda mano, ha introdotto un assistente per lo shopping basato sull'intelligenza artificiale che funziona con il software ChatGPT e può non solo rispondere alle domande dei clienti, ma anche consigliare prodotti in base alla domanda di input.

Casi d'uso pratici dell'applicazione AI e ML nell'e-commerce

Finora, hai visto i vantaggi e le applicazioni di AI e ML nell'e-commerce supportati da alcuni casi-scenari di veri rivenditori. Ora è il momento di presentarti alcuni grandi nomi e, senza dubbio, guru di trarre il massimo da queste tecnologie all'avanguardia nel settore.

Leggi di più: Elenco di marchi famosi che utilizzano Adobe Commerce 

Amazon e il suo servizio clienti vincente 

Amazon si concentra su un servizio clienti impeccabile come uno dei suoi principali concorrenti vantaggi dell'e-commerce. E questo servizio viene mantenuto con l'aiuto dell'intelligenza artificiale per l'e-commerce. Quindi, in quali ambiti specifici applicano la tecnologia?

• Consigli sul prodotto. Amazon utilizza il filtraggio collaborativo e i modelli Next-in-Sequence per elaborare previsioni relative ai prodotti di cui ogni specifico cliente potrebbe aver bisogno in seguito. Lo strumento è abilitato dai dati raccolti sul comportamento di acquisto dei clienti.
• logistica. L'intelligenza artificiale apporta modifiche al percorso, ai tempi di consegna e ad altri parametri di consegna per una maggiore efficienza e precisione. Consegna del drone sarà il prossimo passo di Amazon.
• Elaborazione del linguaggio naturale. Questa nuovissima tecnica di deep learning alimenta l'assistente digitale Alexa di Amazon.

Alibaba e il suo approccio incentrato sul cliente

L'azienda utilizza continuamente gli strumenti più avanzati abilitati da AI e ML. Alibaba applica specchi di realtà aumentata, pagamenti con riconoscimento facciale, giochi interattivi per telefoni cellulari e molte altre funzionalità e strumenti. Nello specifico, Alibaba si sta concentrando su:

• Operazioni aziendali intelligenti. Proprio prodotto in stile ChatGPT di Alibaba chiamato Tongyi Qianwen, pubblicato l'11 aprile 2023, sta presumibilmente ottimizzando l'efficienza sul posto di lavoro. Lo strumento svolge una serie di compiti, come trasformare le conversazioni orali in note scritte e redigere proposte commerciali. Ciò farà risparmiare tempo e risorse ai dipendenti a lungo termine e consentirà loro di concentrarsi sul business piuttosto che sulle noiose attività quotidiane.
• Personalizzazione nitida. La creazione di un'esperienza cliente coinvolgente è la pietra angolare per la maggior parte dei commercianti moderni. Alibaba raggiunge questo obiettivo implementando una piattaforma di e-commerce AI altamente mirata. Ovunque un cliente abbia già fatto acquisti, è possibile abbinare i prodotti acquistati con nuovi prodotti nel pool Alibaba. 
• Catena di fornitura intelligente Smart. Alibaba ha creato Catena di fornitura intelligente Ali – uno strumento basato sull'intelligenza artificiale che prevede la domanda di prodotti, ottimizza l'inventario, determina le giuste offerte di prodotti e sviluppa strategie di prezzo.

IKEA e l'uso della realtà aumentata

Commercianti che vendere mobili online sapere quanto sia difficile gestire i resi. La natura ingombrante dei prodotti rende difficile per gli acquirenti immaginare il pezzo nel loro ambiente, il che fa salire alle stelle i costi di restituzione. IKEA è uno dei marchi che sta affrontando il problema con l'aiuto dell'intelligenza artificiale e della realtà aumentata (AR): 

• Migliore CX offline e online. La nuova funzionalità del marchio di IKEA creativo per il loro sito Web e un'app consente ai clienti di progettare e visualizzare i propri spazi abitativi con mobili digitalizzati. Non hanno più bisogno di recarsi in un negozio fisico per vedere il pezzo; basterà un semplice click sul telefono. 
• Ricerca visiva. Un utente può puntare la fotocamera su un mobile e un'app IKEA Place ne troverà altri simili. Funzionalità point-and-search di GrokStyle è stato aggiunto all'app ed è considerato il futuro della ricerca.

Gap e il loro camerino virtuale

Quando Heather Mickman è diventata il CIO ad interim di Gap, uno dei più grandi rivenditori di abbigliamento e accessori al mondo, ha ne ha fatto la sua missione per rendere l'intelligenza artificiale una parte del DNA per il modo in cui funzionano all'interno di Gap. Ecco le aree in cui hanno sicuramente successo:

• Movimento di inventario ottimizzato. La loro soluzione basata su ML produce profili di dimensioni automatizzati e accurati che determinano la dimensione di vendita per un particolare articolo in un negozio specifico. In questo modo, il marchio tiene il passo con la domanda e la soddisfazione dei clienti.
• Camerini virtuali. L'azienda offre un'app AR che consente agli acquirenti di provare gli abiti Gap senza entrare in un negozio. Un utente può selezionare uno dei cinque tipi di corpo presenti nell'app, applicarvi il capo Gap e acquistarlo online se gli piace quello che vede.

Come implementare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nella tua attività di e-commerce?

I casi d'uso dell'apprendimento automatico nell'e-commerce sono impressionanti e abbracciano tutti gli ambiti, dal miglioramento dei servizi ai clienti alla fornitura di una maggiore sicurezza per la tua azienda. Si prevede che l'implementazione dell'automazione guidata dall'intelligenza artificiale nella vendita al dettaglio aumento dal 40% all'80% nei prossimi anni 3. 

Quindi, quali sono le procedure specifiche che aiutano la tua azienda a cogliere la grande ondata e utilizzare l'apprendimento automatico nell'e-commerce? Diversi passaggi ti aiuteranno a strutturare il processo e sviluppare la rispettiva strategia prima di precipitarti nell'ignoto.

1. Identifica quali dei tuoi processi aziendali possono essere abilitati per ML 

Analizza i tuoi flussi di lavoro e poniti le seguenti domande:

• Quali processi sono ad alta intensità umana?
• Quali processi sono ripetibili?
• Quali processi richiedono l'intervento umano per studiare grandi volumi di dati?

Le risposte indicheranno dove esattamente l'applicazione di AI e ML aiuterà a risparmiare tempo e risorse nella tua azienda.

2. Prendere in considerazione la raccolta dei dati e l'estrazione delle caratteristiche

I dati sono la base per l'uso efficiente dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nell'e-commerce. Una decisione saggia sarà quella di archiviare tutti i dati in un database, che consente di analizzarli e gestirli in futuro.

3. Determina i tuoi obiettivi e le tue capacità

Cercare di abbracciare un ambito di implementazione dell'IA più ampio del necessario può portare a spese irragionevoli. Concentrati sui tuoi obiettivi e inizia con qualcosa di semplice. Ad esempio, puoi concentrarti sulla previsione e sulla prevenzione dell'abbandono dei clienti. Se sei soddisfatto dei risultati, puoi aumentare l'implementazione dell'IA.

4. Scegli gli strumenti e le piattaforme appropriati

In generale, il software di e-commerce che scegli è fondamentale per la tua attività in quanto influenza in gran parte il costo e l'efficienza della gestione del tuo negozio al dettaglio online. A volte ne avrai anche bisogno piattaforma per trovare una soluzione adeguata che soddisfi le vostre esigenze aziendali. La moderna tecnologia informatica, in particolare, consente di utilizzare il machine learning nel cloud, il che ti farà risparmiare ulteriormente tempo e fatica. 

A seconda del settore della tua attività, puoi usufruire di molteplici strumenti di intelligenza artificiale e ML volti a ottimizzare le tue operazioni e migliorare le vendite. Per esempio, Adobe Sensei automatizza numerose attività che richiedono tempo e lascia più tempo da dedicare al processo di creazione. nosto è una soluzione di marketing completa che utilizza l'intelligenza artificiale per offrire automaticamente un'esperienza cliente altamente personalizzata in tempo reale. Di conseguenza, ottieni un maggiore coinvolgimento e maggiori vendite.

5. Crea un team dedicato e determina di quali fornitori hai bisogno

Per gestire correttamente il processo di adozione, hai bisogno di un team dedicato che tenga tutto sotto controllo. Il team collaborerà a stretto contatto con le terze parti necessarie per il progetto e si assicurerà che il processo venga condotto verso gli obiettivi prefissati.  

Takeaway per l'e-commerce ML/AI

Potresti avere paura di adottare la nuova AI/ML nell'e-commerce a causa delle sfide organizzative; o, al contrario, ispirato a seguire l'esempio dei grandi nomi del settore che hanno integrato con successo la tecnologia. 

Qualunque sia la tua sensazione, nessun rivenditore dovrebbe rimanere indifferente alle innovazioni del settore.

Renderanno i tuoi processi aziendali più efficienti. Semplifica la tua esperienza cliente. Migliora il tuo targeting e persino ti aiuta a scalare in nuovi mercati.

L'unica cosa che devi fare è elaborare un piano, creare un team che creda in queste tecnologie e avere la pazienza organizzativa per imparare, migliorare e cambiare direzione quando necessario.

Elogic ha migliorato i team dei rivenditori come sviluppatori e consulenti di e-commerce per oltre 14 anni. Possiamo aiutarti a valutare lo stato attuale della tua attività, pianificare i passaggi e i progetti che dovrai intraprendere per raggiungere i tuoi obiettivi e persino implementare e integrare la tecnologia richiesta end-to-end.

• Distribuzione di contenuti basati su SEO e PR. Ricevi amplificazione oggi.
• PlatoAiStream. Intelligenza dei dati Web3. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
• Coniare il futuro con Adryenn Ashley. Accedi qui.
• Acquista e vendi azioni in società PRE-IPO con PREIPO®. Accedi qui.
• Fonte: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/