AI ולמידת מכונה במסחר אלקטרוני: יתרונות ומקרי שימוש | אלוגית

כאשר ChatGPT הופיע לראשונה בשנה שעברה, העולם צר. הצ'טבוט הפך במהרה לאחד ממקרי השימוש הבולטים ביותר של למידת מכונה בשירות לקוחות והראה שהבינה המלאכותית (AI) הגיעה לנקודה שבה הטכנולוגיה יכולה לבצע משימות מסוימות הרבה יותר טוב מבני אדם.

אבל למידת מכונה (ML) ובינה מלאכותית במסחר אלקטרוני חורגים הרבה מעבר לצ'אטבוטים. קמעונאים משתמשים בבינה מלאכותית להתאמה אישית, ניתוח נתונים, תמחור דינמי, ומנועי המלצה. שמות גדולים כמו Zalando ו-Asos מקימים מחלקות למידה עמוקה שלמות כדי להבין טוב יותר את הלקוחות ברגע שהם נמצאים באתר. 

נראה שבינה מלאכותית מביאה לשינויים בלתי הפיכים במסחר האלקטרוני.

ב-Elogic נשארנו בחזית מגמות מסחר אלקטרוני מובילות מאז 2009 ובוודאי יכול לומר ש-ML ו-AI כאן כדי להישאר. בהיותנו חברה אגנוסטית לפלטפורמה, אנו רואים הרבה פלטפורמות מסחר אלקטרוני גדולות כמו Adobe Commerce ו-Salesforce Commerce Cloud הממנפות אלגוריתמי ML כדי להציע חווית לקוח יוצאת דופן (CX) ותובנות מעמיקות יותר לגבי ניתוח.

במאמר זה, תראה כיצד חברות מסחר אלקטרוני משתמשות בבינה מלאכותית במסחר אלקטרוני, מדוע כדאי לך להשקיע בזה, וכיצד תוכל להתחיל ליישם זאת כדי לייעל את הפעילות העסקית היומיומית שלך ולשפר את ה-CX שלך.

איך עובדות למידת מכונה ובינה מלאכותית?

למרות שהמונחים ‌ML ו-AI משמשים לעתים קרובות לסירוגין, הם מרמזים על דברים מעט שונים.

למידת מכונה (ML) היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית (AI) אשר ממש מלמדת מכונה... ללמוד! מודלים של ML ניזונים ממידע ומחפשים בהם דפוסים בניסיון להסיק מסקנות, כמו שאדם יעשה. המערכת אינה מתוכנתת במפורש אלא לומדת לבצע תחזיות או לקבל החלטות מסוימות באמצעות נתונים היסטוריים.

מנועי המלצות הם דוגמה קלאסית ללימוד מכונה של מסחר אלקטרוני. המערכת לומדת את הפרטים הרלוונטיים של המשתמש, כמו מוצרים שנרכשו לאחרונה, הצבעים שהם מעדיפים, תקציבים וכו' ומפיקה אלגוריתם להמליץ ​​על מוצרים שהלקוח צפוי לקנות.

קרא עוד: 20 כלי המסחר האלקטרוני הטובים ביותר לשיפור העסק המקוון שלך 

בינתיים, בינה מלאכותית (AI) הוא מונח רחב הרבה יותר המתייחס לכל טכניקה המאפשרת למחשבים לחקות אינטליגנציה אנושית. Siri, Cortana ו-Alexa Voice Assistance הן כולן דוגמאות לבינה מלאכותית.

בכל פעם שאתה רואה חיפוש מופעל קולי בחנות או הצעות מוצרים מותאמות אישית, תדע שאלו בינה מלאכותית ומסחר אלקטרוני בפעולה.

ובכל זאת, AI ו-ML הולכים יד ביד בקניות מקוונות; ולמרות שזה עשוי להיות תחום מתפתח עבור קמעונאים, הם סוללים את הדרך לאינטראקציות עם לקוחות חדשים ולהזדמנויות עסקיות.

ניצול הזדמנויות עסקיות: כיצד AI ו-ML יכולים להועיל למסחר אלקטרוני?

ל-AI ו-ML יש השפעה עמוקה על תעשיית המסחר האלקטרוני. להלן היתרונות העיקריים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה במסחר אלקטרוני עבור חברות שיתחילו לשנות את העסקים שלהן היום.

החזר ROI גבוה יותר

מעטים האנשים שבאמת מבינים כיצד בינה מלאכותית יכולה להגדיל את מכירות המסחר האלקטרוני. על פי דוח מצב הבינה המלאכותית של מקינזי, 79% מהמשיבים ציינו ששילוב בינה מלאכותית בשיווק ובמכירות הגדיל את ההכנסות העסקיות. שילובו ב-CRM שלך עשוי ליצור תהליך מכירה יעיל יותר. הוספת פלטפורמת מסחר אלקטרוני מבוססת בינה מלאכותית, כמו CDPs או בינה עסקית (BI), תסלול את הדרך להתאמה אישית, שתגדיל את ערך ההזמנה הממוצע (AOV) ואת נאמנות הלקוחות.

למעשה, ישנם מקרים רבים הממחישים את התועלת הזו. מנוע ההמלצות של אמזון מניע 35% מהמכירות השנתיות של החברה, ועליבאבא צמצמה את טעויות המסירה ב-40% לאחר שהשקיעה בתוכנית הלוגיסטיקה החכמה שלה.

שיווק ופרסום ממוקדים

Salesforce, פתרון ה-CRM והמסחר האלקטרוני המוביל ו שותף לאלוגי, קובע כי הלקוחות מצפים לחוויה מותאמת אישית. ובכל זאת, רק 26% מהמשווקים בטוחים שלארגון שלהם יש אסטרטגיה מוצלחת להתאמה אישית. אחד האתגרים הגדולים ביותר הוא נתונים מוצקים - כאשר למחלקות אין גישה לאותו מידע על הלקוח - מה שמוביל לחוויות לקוח מנותקות.

איחוד נתונים הוא אחד היתרונות של בינה מלאכותית במסחר אלקטרוני. מכיוון שבינה מלאכותית ו-ML שואבות ממקורות נתונים מרובים בעסק, טכנולוגיית בינה מלאכותית יכולה לשבור ממגורות אלו על ידי יצירת תובנות גלויות, נגישות וניתנות לפעולה. לדוגמה, פלטפורמות נתוני לקוחות מונעות בינה מלאכותית (CDPs) יאחדו את הנתונים שלך וינתחו כמויות גדולות של נתונים ויאיצו את תהליך הבדיקה והחידוד של קמפיינים שיווקיים.

אתה יכול להשתמש בתובנות האלה כדי לזהות מגמות, לחזות מגמות של לקוחות פוטנציאליים ולהמליץ ​​על מוצרים דומים לאלו שנרכשו או צפו ביוקר. והכי חשוב, אתה יכוללהתאים אישית בקנה מידה התאמת חוויות משתמש בין הערוצים.

החלטות עסקיות מושכלות

עסקים רבים מתקשים לא רק לאסוף נתונים אלא גם להבין אותם. כלי ניתוח מסורתיים שימשו מטרה עד כה, אך בהחלט לא כמו אלה המאמצים AI/ML במסחר אלקטרוני.

ניתוח חיזוי מונע בינה מלאכותית ראוי לציון מיוחד כאן. זה יכול להפוך את ההחלטות העסקיות שלך למושכלות יותר ולחזות במדויק דפוסי ביקוש עתידיים למוצרים עבור פריטים ספציפיים או קטגוריות שלמות בתוך חנות מסחר אלקטרוני. 

"בוא נניח שיצאת להגביר את ההכנסות של החברה שלך", אומר איגור יאקובלייב, השותף המנהל וה-COO ב-Elogic Commerce. "בהתבסס על מדגם הנתונים שנאספו, המערכת רואה שלשירות Y יש את שולי הרווח הגבוהים ביותר. הוא סורק את סוג הלקוחות המבקשים את השירות ומציע לך לקדם את השירות לקבוצת יעד מסוימת. הוסף בינה מלאכותית לסוג זה של כלי ניתוח, ותקבל ניתוח חזוי."

לוגיסטיקה וניהול מלאי אופטימלי

ניהול מלאי הוא אחד האתגרים הגדולים ביותר של B2B ו-B2C, שכן ייתכן שיש לך מלאי גדול מדי או מוגבל. אותו הדבר נוגע ללוגיסטיקה, כאשר קמעונאים משקיעים באסטרטגיות יעילות של שרשרת אספקה ​​להורדת עלות הרכישה והייצור.

לוגיסטיקה יעילה וראייה ברורה של המלאי הם אחד היתרונות של AI במסחר אלקטרוני. מערכות מתקדמות לניהול מלאי בזמן אמת מסתמכות על AI כדי ליידע אותך על זמינות המלאי שלך בכל המחסנים והערוצים. הם עשויים גם לנתח נתונים כדי לחזות דפוסי ביקוש ולמטב את תוכניות חידוש המחסן שלך.

למעשה, McKinsey & Company דיווחים שחיזוי מונע בינה מלאכותית יכולה להפחית טעויות בשרשרת האספקה ​​ב-20 עד 50 אחוזים, מה שמתורגם למכירות גבוהות יותר. למשל, אם אתה למכור נעליים באינטרנט, אולי תראה שהביקוש לנעלי חורף גדל במהלך עונת הסתיו ותתכנן, מלאי ותזמן משלוחים בהתאם בהתחשב בסיכון לשיבושים בשרשרת האספקה.

המרות גבוהות יותר של לקוחות

אלגוריתמי בינה מלאכותית מאפשרים למשווקים לנתח במהירות ולבצע אופטימיזציה של דפים לצורך מעורבות טובה יותר של לקוחות והמרות גבוהות יותר. 

לדוגמה, מותג DTC וחברת בת של PepsiCo, SodaStream, מְשׁוּמָשׁ AI ולמידת מכונה למסחר אלקטרוני כדי לנתח את האפקטיביות של מסעות הפרסום השיווקיים שלהם ב-46 שווקים ברחבי העולם. התוצאות הראו שמודעות מושכות באופן שונה לצרכנים בהתאם לערוץ. המותג ראה עלייה של 3%-5% בשיעורי ההמרה באימייל ועלייה של 10-15% בשיעורי המרת טקסט SMS.

זהו רק יישום אחד של בינה מלאכותית במסחר אלקטרוני. אתה יכול גם להחיל את זה על: 

• חיפוש באתר (מכיוון שככל שהלקוחות שלך ימצאו מהר יותר את מה שהם צריכים, כך תבצע מכירה מהר יותר)
• קמפיינים לשיווק מחדש (שלח למשתמשים שלך מבצעים ותמריצים מותאמים אישית כדי לעודד אותם לחזור ולהשלים את הרכישה לאחר נטישת העגלה שלהם)
• שירות לקוחות (חתוך את המעבר האינסופי של קו תמיכת הלקוחות על ידי הצעת לקונים שלך בשירות עצמי צ'אטבוטים המופעלים על ידי AI).

מהן ה-ML וה-AI המוצלחים ביותר בדוגמאות למסחר אלקטרוני?

לשחקנים גדולים, כמו eBay ואמזון, יש חוויה מנצחת של שילוב AI לאורך כל מחזור המכירות. עם זאת, אתה לא בהכרח צריך להיות מוביל שוק כדי לעשות שימוש בטכנולוגיות אלה. מקרי שימוש מוצלחים של AI במסחר אלקטרוני מראים שללא קשר לגודל החנות שלך, אתה יכול לשלב טכנולוגיות AI ו-ML כדי להשיג יתרונות תחרותיים.

קרא עוד: מוביל במסחר אלקטרוני: 7 סיבות מדוע אמזון כל כך מצליחה 

מנועי המלצה

מערכות ממליצים עוזרות לחברות להעלות את המכירות על ידי מתן הצעות מותאמות אישית וחווית לקוח משופרת. המלצות בדרך כלל מזרזות את החיפוש באתר, מקלות על הגישה של המשתמשים לתוכן הדרוש והן מצוינות מכירות צולבות ומכירה מעלה דוגמאות לבינה מלאכותית בקניות מקוונות. 

הם גם תורמים לשיעור רכישה גבוה יותר ומגבירים את נאמנות המשתמשים, מה שמתורגם למכירות גבוהות יותר. לאחר שצוות Elogic ‌שילב פתרון התאמה אישית מופעל על ידי AI של Certona עבור קמעונאי אופנה בארה"ב, Carbon38, המותג ראה עלייה עצומה בערך ההזמנה הממוצע (AOV) ובלקוחות חוזרים.

אסטרטגיית תמחור

תמחור מבוסס בינה מלאכותית ישתמש באלגוריתם כדי לנתח כמויות גדולות של נתונים ולקבל החלטות תמחור על סמך ניתוח זה. זוהי אחת הדוגמאות הבולטות ביותר של AI במסחר אלקטרוני B2B.

כלים מתקדמים לניתוח נתונים מקבלים מידע ממקורות רב-ערוציים וקובעים את גמישות המחירים. הגורמים המשפיעים כוללים מיקום, יחס רכישת לקוחות, תיבול ומחירי השוק בפלח הספציפי. 

יתר על כן, האלגוריתם מבצע פילוח לקוחות ואופטימיזציה בזמן אמת, מה שמאפשר לך להתאים אישית סכימות תמחור.

לדוגמה, הלקוח הפיני שלנו, מומחה לרכיבים טכניים B2B ווקסון, יכול כעת לנתח את התנהגות המשתמש ולהתאים את רמות המחיר סביב לקוחות רשומים/חדשים, נפחי הזמנות ותנאי שוק.

חיפוש חזותי

למרות שקונים נוטים לעיין בתוכן ויזואלי לפני ביצוע רכישה, הם לפעמים לא מצליחים למצוא את המילים הנכונות לתאר את מה שהם מחפשים. חיפוש חזותי מקל בהרבה. לקוחות יכולים פשוט להעלות תמונה במקום להקליד שאילתה ארוכה ומפורטת. כתוצאה מכך, הלקוח יכול לצמצם את החיפוש ולקבל פריטים רלוונטיים יותר.

Bing Visual Search, Google Lens ו-Image Search הם כולם כלי AI חזקים למסחר אלקטרוני שהפכו את סוג החיפוש הזה לטרנד. השוק עושה שימוש במנוע החיפוש Lens Your Look של Pinterest המאפשר לך למצוא אפשרויות לבוש הרלוונטיות לארון הבגדים הקיים שלך.

לדוגמה, ASOS שילבה להפליא למידת מכונה ומסחר אלקטרוני ובנתה את תכונת Style Match עבור האפליקציה לנייד שלה. זה מאפשר לקונים לצלם תמונה ולגלות מוצרים מהקטלוג שלהם התואמים לה. כלי זה מעודד קונים לקנות מהמותג.

המגמה מניבה תוצאות חיוביות במיוחד בשילוב עם חיפוש קולי ומסחר בשיחות. מותגים יכולים לשלב מודלים של למידה חישובית של Amazon Lex למסחר אלקטרוני ולנצל את היתרונות של זיהוי דיבור אוטומטי כדי לפרש את הקלט הקולי של משתמשים בחיפוש.

ניתוח סנטימנט לקוחות

כלי ניתוח סנטימנטים מסורתיים מסתמכים על ראיונות לקוחות, ניטור חברתי, דירוגים וסקרים, כולם מציגים כמות עצומה של נתונים גולמיים. אם תתחיל לנתח אותו ידנית, משהו בוודאי יחליק. 

בינתיים, כלים המופעלים על ידי AI ינתחו כמויות גדולות של נתונים הרבה יותר מהר ויזהו את השינויים הקטנים ביותר בהתנהגות הקונים. טכנאי ML משתמשים בעיבוד שפה כדי להגדיר מילים המרמזות על גישה חיובית או שלילית. לכן, טפסי משוב אלו מספקים רקע מוצק ומלא תובנות לשיפור המוצר או השירות.

למעשה, עסקים יכולים להשתמש בניתוח סנטימנט לקוחות חכם במיפוי מסע הלקוחות שלהם. זו דוגמה למפה ש-Elogic עשתה עבור אחד מהלקוחות שלנו:

ניהול מלאי

הסוחרים שואפים לבצע ניהול מלאי נכון כדי לספק ללקוחות את המוצרים הנכונים, בזמן ובמקום הנכונים ובמצב תקין. התהליך כולל ניטור וניתוח מעמיק של המלאי ושרשרת האספקה. 

כשמדובר בניהול מלאי, למידת מכונה במסחר אלקטרוני מזהה דפוסים ומתאמים בין האלמנטים ושרשרת האספקה. האלגוריתם קובע את האסטרטגיות האופטימליות עבור מלאי ומלאי. בהתאם, האנליסטים מייעלים את האספקה ​​ומפעילים את המניה, תוך יישום הנתונים שהתקבלו.

תמיכת לקוחות

אחד מהיישומים המבריקים ביותר של למידת מכונה במסחר אלקטרוני, צ'אטבוטים הם דרך מצוינת לעזור לסוחרים להפוך חלקית לאוטומציה של האינטראקציה עם הלקוחות. יתרה מכך, ניתן להוזיל עלויות במידה ניכרת תוך שמירה על איכות. במקרה של שאילתה מורכבת, בוט יזהה את הצורך בהתערבות אנושית ויפנה את הלקוח לסוכן תמיכת לקוחות. 

AI גנרטיבי משחק כאן תפקיד חיוני. ככל שכלי בינה מלאכותית לומדים יותר על קונים בודדים, אינטראקציות מקוונות עם לקוחות עשויות להיות דומות יותר לאלה עם סטייליסט או קונה אישי. לדוגמה, Mercari, שוק מוצרי הצריכה היד שנייה, יש הציג עוזר קניות מונע בינה מלאכותית הפועל על תוכנת ChatGPT ויכול לא רק להגיב לשאלות של לקוחות אלא גם להמליץ ​​על מוצרים על סמך שאלת הקלט.

מקרי שימוש מעשיים של יישומי AI ו-ML במסחר אלקטרוני

עד כה, ראית את היתרונות והיישומים של AI ו-ML במסחר אלקטרוני מגובים על ידי כמה תרחישים של קמעונאים אמיתיים. עכשיו, הגיע הזמן להציג בפניכם כמה שמות גדולים, וללא ספק, גורואים של להוציא את המקסימום מהטכנולוגיות החדשניות הללו בתעשייה.

קרא עוד: רשימת מותגים מפורסמים שמשתמשים ב-Adobe Commerce 

אמזון ושירות הלקוחות המנצח שלה 

אמזון מתמקדת בשירות לקוחות ללא דופי כאחת התחרותיות העיקריות שלה היתרונות של מסחר אלקטרוני. והשירות הזה מתוחזק בעזרת AI למסחר אלקטרוני. אז, באילו תחומים ספציפיים הם מיישמים את הטכנולוגיה?

• המלצות על מוצרים. אמזון משתמשת במודלים של סינון שיתופי ו- Next-in-Sequence כדי לחשב תחזיות לגבי הסחורה שכל לקוח ספציפי עשוי להזדקק להבא. הכלי מופעל על ידי הנתונים שנאספו של התנהגות רכישת לקוחות.
• לוֹגִיסטִיקָה. בינה מלאכותית מבצעת שינויים בניתוב, זמני אספקה ​​ופרמטרים אחרים של מסירה ליעילות ודיוק גבוהים יותר. משלוח מזל"ט יהיה הצעד הבא שאמזון עושה.
• עיבוד שפה טבעית. טכניקת הלמידה העמוקה החדשה ביותר הזו מפעילה את העוזרת הדיגיטלית Alexa מאת אמזון.

עליבאבא והגישה הממוקדת בלקוח שלה

החברה משתמשת ללא הרף בכלים המתקדמים ביותר המאפשרים AI ו-ML. עליבאבא מיישמת מראות מציאות רבודה, תשלומים לזיהוי פנים, משחקי טלפון נייד אינטראקטיביים ועוד תכונות וכלים רבים אחרים. באופן ספציפי, עליבאבא מתמקדת ב:

• פעילות עסקית חכמה. מוצר עצמו של עליבאבא בסגנון ChatGPT בשם טונגי צ'יאנוון, שפורסם ב-11 באפריל 2023, מייעל לכאורה את היעילות במקום העבודה. הכלי מבצע מספר משימות, כמו הפיכת שיחות בעל פה להערות כתובות וניסוח הצעות עסקיות. זה יחסוך לעובדים זמן ומשאבים בטווח הארוך ויאפשר להם להתמקד בעסקים ולא במשימות יומיומיות מייגעות.
• התאמה אישית חדה. יצירת חווית לקוח מרתקת היא אבן הפינה עבור רוב הסוחרים המודרניים. עליבאבא משיגה זאת על ידי הטמעת פלטפורמת מסחר אלקטרוני בינה מלאכותית ממוקדת במיוחד. בכל מקום שלקוח עשה קניות בעבר, ניתן להתאים את המוצרים שרכשו לסחורות חדשות בבריכה של עליבאבא. 
• שרשרת אספקה ​​חכמה. עליבאבא יצרה שרשרת אספקה ​​חכמה עלי - כלי מופעל בינה מלאכותית המנבא את הביקוש למוצרים, מייעל את המלאי, קובע את הצעות המוצרים הנכונות ומפתח אסטרטגיות תמחור.

איקאה והשימוש במציאות רבודה

סוחרים אשר למכור רהיטים באינטרנט לדעת כמה קשה לנהל תשואות. האופי המגושם של המוצרים מקשה על הקונים לדמיין את היצירה בסביבתם, מה שמרקיע שחקים עלויות ההחזר. איקאה הוא אחד המותגים שמתמודדים עם הנושא בעזרת AI ומציאות רבודה (AR): 

• טוב יותר במצב לא מקוון ומקוון CX. התכונה החדשה של המותג של איקאה קריאטיב עבור אתר האינטרנט והאפליקציה שלהם מאפשרים ללקוחות לעצב ולהמחיש את חללי המגורים שלהם עם ריהוט דיגיטלי. הם כבר לא צריכים לנסוע לחנות לבנים ומרגמה כדי לראות את היצירה; לחיצה פשוטה על הטלפון תספיק. 
• חיפוש חזותי. משתמש יכול לכוון את המצלמה שלו לעבר רהיט, ואפליקציית IKEA Place תמצא אחרים כמוהו. פונקציונליות ההצבעה והחיפוש של GrokStyle התווסף לאפליקציה ונחשב לעתיד החיפוש.

גאפ וחדר ההלבשה הווירטואלי שלהם

כשהת'ר מיקמן הגיעה להיות ה-CIO הזמני של Gap, אחת מחנויות הבגדים והאביזרים הגדולות בעולם, הוא הפך את זה למשימה שלו להפוך את AI לחלק מה-DNA לאופן שבו הם עובדים בתוך Gap. להלן התחומים שבהם הם בהחלט מצליחים:

• תנועת מלאי אופטימלית. הפתרון המופעל על ידי ML ​​מייצר פרופילי מידה אוטומטיים ומדויקים הקובעים את הגודל הנמכר עבור פריט מסוים הוא חנות ספציפית. בדרך זו, המותג עומד בקצב הביקוש ושביעות הרצון של הלקוחות.
• חדרי התאמה וירטואליים. החברה מציעה אפליקציית AR המאפשרת לקונים להתנסות בתלבושות של Gap מבלי להיכנס לחנות. משתמש יכול לבחור אחד מחמשת סוגי הגוף המופיעים באפליקציה, להחיל עליו את הבגד של Gap ולקנות אותו באינטרנט אם הוא אוהב את מה שהוא רואה.

כיצד ליישם בינה מלאכותית ולמידת מכונה בעסק המסחר האלקטרוני שלך?

מקרי השימוש של למידת מכונה במסחר אלקטרוני הם מרשימים והם חובקים את כל התחומים, משיפור שירותי הלקוחות ועד לספק אבטחה גבוהה יותר לעסק שלך. היישום של אוטומציה מונעת בינה מלאכותית בקמעונאות צפוי להיות עלייה מ-40% ל-80% ב 3 הבא שנים. 

אז מה הם ההליכים הספציפיים שעוזרים לעסק שלך לתפוס את הגל הגדול ולעשות שימוש בלמידת מכונה במסחר אלקטרוני? מספר שלבים יעזרו לך לבנות את התהליך ולפתח את האסטרטגיה המתאימה לפני שאתה ממהר אל הלא נודע.

1. זהה אילו מהתהליכים העסקיים שלך ניתן להפעיל ML 

נתח את זרימות העבודה שלך ושאל את עצמך את השאלות הבאות:

• אילו תהליכים הם עתירי אדם?
• אילו תהליכים ניתנים לשחזור?
• אילו תהליכים דורשים התערבות אנושית כדי לחקור כמויות גדולות של נתונים?

התשובות יציינו היכן בדיוק היישום של AI ו-ML יעזור לחסוך זמן ומשאבים בעסק שלך.

2. שקול איסוף נתונים וחילוץ תכונות

נתונים הם הבסיס לשימוש יעיל ב-AI ולמידת מכונה במסחר אלקטרוני. החלטה נבונה תהיה לאחסן את כל הנתונים במסד נתונים, מה שמאפשר לנתח ולנהל אותם בעתיד.

3. קבעו את המטרות והיכולות שלכם

ניסיון לאמץ היקף גדול יותר של הטמעת בינה מלאכותית ממה שנדרש עלול להוביל להוצאות בלתי סבירות. התמקד ביעדים שלך והתחל עם משהו פשוט. לדוגמה, אתה יכול להתרכז בחיזוי ובמניעת נטישת לקוחות. אם אתה מרוצה מהתוצאות, אתה יכול להגדיל את היישום של AI.

4. בחר את הכלים והפלטפורמות המתאימים

באופן כללי, תוכנת המסחר האלקטרוני שתבחר חיונית לעסק שלך מכיוון שהיא משפיעה במידה רבה על העלות והיעילות של ניהול החנות הקמעונאית המקוונת שלך. לפעמים אפילו תצטרך צורה מחודשת כדי למצוא פתרון מתאים שיענה על צרכי העסק שלך. טכנולוגיית מחשוב מודרנית במיוחד מאפשרת שימוש ב-ML בענן, מה שיחסוך לכם עוד יותר זמן ומאמץ. 

בהתאם לתחום העסק שלך, אתה יכול ליהנות מכלי AI ו-ML מרובים שמטרתם לייעל את הפעילות שלך ולשפר את המכירות. לדוגמה, אדובי סנסיי עושה אוטומציה של משימות שגוזלות זמן ומשאיר יותר זמן לבזבז על תהליך היצירה. נוסטו הוא פתרון שיווקי מקיף המשתמש ב-AI כדי לספק באופן אוטומטי חווית לקוח מותאמת אישית בזמן אמת. כתוצאה מכך, אתה מקבל מעורבות משופרת ומכירות גדולות יותר.

5. צרו צוות ייעודי וקבעו אילו ספקים אתם צריכים

כדי לנהל נכון את תהליך האימוץ, אתה צריך צוות מסור שישמור על העניינים. הצוות ישתף פעולה הדוק עם הצדדים השלישיים הדרושים לפרויקט ויוודא שהתהליך מובל לעבר היעדים שהצבתם.  

ML/AI מסחר אלקטרוני

אתה עלול לפחד לאמץ את ה-AI/ML החדש במסחר אלקטרוני בגלל האתגרים הארגוניים; או, להיפך, השראה ללכת בעקבות דוגמה של שמות גדולים בתעשייה ששילבו את הטכנולוגיה בהצלחה. 

לא משנה מה ההרגשה שלך, אף קמעונאי לא צריך להישאר אדיש לחידושים בתחום.

הם יהפכו את התהליכים העסקיים שלך ליעילים יותר. ייעל את חווית הלקוח שלך. שפר את המיקוד שלך ואפילו עזור לך להגיע לשווקים חדשים.

הדבר היחיד שאתה צריך לעשות הוא להמציא תוכנית, ליצור צוות שמאמין בטכנולוגיות הללו, ולהיות בעל סבלנות ארגונית ללמוד, לשפר ולהתחיל במידת הצורך.

Elogic משפרת את צוותי הקמעונאים כמפתחי מסחר אלקטרוני ויועצים כבר למעלה מ-14 שנים. אנחנו יכולים לעזור לך להעריך את מצב העסק שלך כפי שהוא, לתכנן את השלבים והפרויקטים שתצטרך לבצע כדי להשיג את המטרות שלך, ואפילו ליישם ולשלב את הטכנולוגיה הנדרשת מקצה לקצה.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
• קנה ומכירה של מניות בחברות PRE-IPO עם PREIPO®. גישה כאן.
• מקור: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/