Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w handlu elektronicznym: korzyści i przypadki użycia | elogicznie

Kiedy ChatGPT pojawił się po raz pierwszy w zeszłym roku, świat płakał. Chatbot szybko stał się jednym z najwybitniejszych zastosowań uczenia maszynowego w obsłudze klienta i pokazał, że sztuczna inteligencja (AI) osiągnęła punkt, w którym technologia może wykonywać pewne zadania znacznie lepiej niż ludzie.

Ale uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja w e-commerce wykraczają daleko poza chatboty. Detaliści wykorzystują sztuczną inteligencję do personalizacji, analizy danych, dynamiczna wycenai silniki rekomendacji. Wielkie nazwiska, takie jak Zalando i Asos, tworzą całe działy głębokiego uczenia się, aby lepiej zrozumieć moment, w którym klienci znajdują się na stronie. 

Wygląda na to, że sztuczna inteligencja wprowadza nieodwracalne zmiany w e-commerce.

W firmie Elogic pozostajemy w czołówce topowe trendy w e-commerce od 2009 roku i z pewnością może powiedzieć, że ML i AI zostaną z nami na zawsze. Jako firma niezależna od platformy, widzimy, że wiele głównych platform e-commerce, takich jak Adobe Commerce i Salesforce Commerce Cloud, wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do oferowania wyjątkowej obsługi klienta (CX) i głębszego wglądu w dane analityczne.

W tym artykule dowiesz się, w jaki sposób firmy e-commerce wykorzystują sztuczną inteligencję w e-commerce, dlaczego warto w nią zainwestować i jak zacząć ją wdrażać, aby usprawnić codzienne operacje biznesowe i poprawić CX.

Jak działa uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja?

Chociaż terminy ‌ML i AI są często używane zamiennie, oznaczają one nieco inne rzeczy.

Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który dosłownie uczy maszynę… uczenia się! Modele ML żywią się danymi i szukają w nich wzorców, próbując wyciągnąć wnioski, tak jak zrobiłby to człowiek. System nie jest wyraźnie zaprogramowany, ale raczej uczy się przewidywać lub podejmować pewne decyzje na podstawie danych historycznych.

Silniki rekomendacji to klasyczny przykład uczenia maszynowego w e-commerce. System poznaje istotne szczegóły użytkownika, takie jak ostatnio kupowane produkty, preferowane kolory, budżety itp. i wyprowadza algorytm polecający produkty, które klient prawdopodobnie kupi.

Czytaj więcej: 20 najlepszych narzędzi eCommerce, które przyspieszą Twój biznes online 

Tymczasem sztuczna inteligencja (AI) to znacznie szerszy termin odnoszący się do dowolnej techniki, która pozwala komputerom naśladować ludzką inteligencję. Siri, Cortana i Alexa Voice Assistance to przykłady sztucznej inteligencji.

Za każdym razem, gdy zobaczysz wyszukiwanie głosowe w sklepie lub spersonalizowane oferty produktów, będziesz wiedział, że to sztuczna inteligencja i e-commerce w akcji.

Mimo to AI i ML idą ręka w rękę w zakupach online; i choć może to być rozwijająca się dziedzina dla sprzedawców detalicznych, torują one drogę do nowych interakcji z klientami i możliwości biznesowych.

Wykorzystanie możliwości biznesowych: w jaki sposób sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą przynieść korzyści e-commerce?

AI i ML mają ogromny wpływ na branżę e-commerce. Oto główne zalety sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w handlu elektronicznym, dzięki którym firmy mogą już dziś rozpocząć transformację swojej działalności.

Wyższy zwrot z inwestycji

Niewiele osób zdaje sobie sprawę, jak sztuczna inteligencja może zwiększyć sprzedaż e-commerce. Według Raport o stanie sztucznej inteligencji firmy McKinsey, 79% respondentów stwierdziło, że integracja sztucznej inteligencji z marketingiem i sprzedażą zwiększyła przychody firmy. Zintegrowanie go z CRM może stworzyć bardziej wydajny proces sprzedaży. Dodanie platformy e-commerce opartej na sztucznej inteligencji, takiej jak CDP lub Business Intelligence (BI), utoruje Ci drogę do personalizacji, która zwiększy średnią wartość zamówienia (AOV) i lojalność klientów.

W rzeczywistości istnieje wiele przykładów, które ilustrują tę korzyść. Silnik rekomendacji Amazon napędza 35% rocznej sprzedaży firmy, a Alibaba zmniejszył liczbę błędów w dostawach o 40% po zainwestowaniu w swój program inteligentnej logistyki.

Ukierunkowany marketing i reklama

Salesforce, najlepsze rozwiązanie CRM i e-commerce oraz Partner firmy Elogic, stwierdza, że ​​klienci oczekują spersonalizowanej obsługi. Wciąż tylko 26% marketerów są przekonani, że ich organizacja ma skuteczną strategię personalizacji. Jednym z największych wyzwań są silosowe dane — kiedy działy nie mają dostępu do tych samych informacji o kliencie — co prowadzi do rozłączenia doświadczeń klientów.

Ujednolicenie danych to jedna z zalet sztucznej inteligencji w e-commerce. Ponieważ sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe czerpią z wielu źródeł danych w całej firmie, technologia sztucznej inteligencji może przełamać te silosy, generując widoczne, dostępne i przydatne informacje. Na przykład oparte na sztucznej inteligencji platformy danych klientów (CDP) ujednolicą Twoje dane i przeanalizują duże ilości danych oraz przyspieszą proces testowania i udoskonalania kampanii marketingowych.

Możesz wykorzystać te spostrzeżenia do identyfikowania trendów, przewidywania potencjalnych trendów wśród klientów i polecania produktów podobnych do tych, które kupiłeś lub oglądałeś. A co najważniejsze, możeszpersonalizować na dużą skalę dostosowywanie doświadczeń użytkowników w różnych kanałach.

Świadome decyzje biznesowe

Wiele firm ma trudności nie tylko z gromadzeniem danych, ale także z ich zrozumieniem. Tradycyjne narzędzia analityczne służyły do ​​tej pory pewnym celom, ale z pewnością nie takim, jak te obejmujące sztuczną inteligencję/uczenie maszynowe w e-commerce.

Na szczególną uwagę zasługuje analiza predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji. Może sprawić, że Twoje decyzje biznesowe będą bardziej świadome i dokładniej prognozować przyszłe wzorce popytu na produkty dla określonych artykułów lub całych kategorii w sklepie e-commerce. 

„Powiedzmy, że postanowiłeś zwiększyć przychody swojej firmy”, mówi Igor Jakowliew, Partner Zarządzający i COO w Elogic Commerce. „Na podstawie zebranej próbki danych system widzi, że usługa Y ma najwyższą marżę zysku. Skanuje typ klientów żądających tej usługi i sugeruje promowanie tej usługi w określonej grupie docelowej. Dodaj sztuczną inteligencję do tego typu narzędzi analitycznych, a otrzymasz analizy predykcyjne”.

Zoptymalizowana logistyka i zarządzanie zapasami

Zarządzanie zapasami jest jednym z największych wyzwań B2B i B2C, ponieważ zapasy mogą być zbyt duże lub ograniczone. To samo dotyczy logistyki, gdzie detaliści inwestują w skuteczne strategie łańcucha dostaw, aby obniżyć koszty zakupu i produkcji.

Usprawniona logistyka i przejrzysty widok zapasów to jedne z zalet sztucznej inteligencji w e-commerce. Zaawansowane systemy zarządzania zapasami w czasie rzeczywistym polegają na sztucznej inteligencji, aby informować Cię o dostępności zapasów w magazynach i kanałach. Mogą również analizować dane, aby prognozować wzorce popytu i optymalizować plany uzupełniania zapasów w magazynie.

W rzeczywistości McKinsey & Company Raporty że prognozowanie oparte na sztucznej inteligencji może zmniejszyć liczbę błędów w łańcuchu dostaw o 20 do 50 procent, co przekłada się na wyższą sprzedaż. Na przykład, jeśli ty sprzedawać buty przez internet, możesz zauważyć, że popyt na buty zimowe wzrasta w okresie jesiennym i odpowiednio planować, magazynować i planować dostawy, biorąc pod uwagę ryzyko zakłóceń w łańcuchu dostaw.

Wyższe konwersje klientów

Algorytmy sztucznej inteligencji pozwalają marketerom szybko analizować i optymalizować strony w celu lepszego zaangażowania klientów i wyższych konwersji. 

Na przykład marka DTC i spółka zależna PepsiCo, SodaStream, używany Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla e-commerce w celu analizy skuteczności ich kampanii marketingowych na 46 rynkach na całym świecie. Wyniki pokazały, że reklamy różnie przemawiały do ​​konsumentów w zależności od kanału. Marka odnotowała wzrost współczynników konwersji e-maili o 3%-5% i wzrost współczynników konwersji SMS-ów o 10-15%.

To tylko jedno z zastosowań sztucznej inteligencji w e-commerce. Możesz również zastosować go do: 

• wyszukiwanie w witrynie (ponieważ im szybciej Twoi klienci znajdą to, czego potrzebują, tym szybciej dokonasz sprzedaży)
• kampanie remarketingowe (wysyłaj użytkownikom spersonalizowane promocje i zachęty, aby zachęcić ich do powrotu i dokończenia zakupu po porzuceniu koszyka)
• obsługi klienta (przebij się przez niekończącą się alejkę linii obsługi klienta, oferując swoim klientom samoobsługowe chatboty napędzane sztuczną inteligencją).

Jakie są najskuteczniejsze przykłady ML i AI w e-commerce?

Wielcy gracze, tacy jak eBay i Amazon, mają niezłe doświadczenie w integracji sztucznej inteligencji w całym cyklu sprzedaży. Jednak nie trzeba być liderem rynku, aby korzystać z tych technologii. Udane przypadki użycia sztucznej inteligencji w handlu elektronicznym pokazują, że niezależnie od wielkości sklepu można zintegrować technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu uzyskania korzyści konkurencyjnych.

Czytaj więcej: Lider w handlu elektronicznym: 7 powodów, dla których Amazon odnosi sukcesy 

Silniki rekomendacji

Systemy rekomendacji pomagają firmom zwiększyć sprzedaż, oferując spersonalizowane oferty i ulepszoną obsługę klienta. Rekomendacje zwykle przyspieszają wyszukiwanie w witrynie, ułatwiają użytkownikom dostęp do potrzebnych treści i są doskonałe cross-sellingu i up-sellingu przykłady sztucznej inteligencji w zakupach online. 

Przyczyniają się również do wyższego współczynnika zakupów i zwiększają lojalność użytkowników, co przekłada się na wyższą sprzedaż. Po tym, jak zespół Elogic zintegrował oparte na sztucznej inteligencji rozwiązanie do personalizacji Certona dla amerykańskiego sprzedawcy odzieży, Carbon38, marka odnotowała ogromny wzrost średniej wartości zamówienia (AOV) i powracających klientów.

Polityka cenowa

Wycena oparta na sztucznej inteligencji będzie wykorzystywać algorytm do analizowania dużych ilości danych i podejmowania decyzji cenowych na podstawie tej analizy. To jeden z najbardziej znanych przykładów sztucznej inteligencji w e-commerce B2B.

Zaawansowane narzędzia do analizy danych pozyskują informacje ze źródeł wielokanałowych i określają elastyczność cen. Czynnikami wpływającymi są lokalizacja, nastawienie zakupowe klientów, sezonowość oraz ceny rynkowe w danym segmencie. 

Ponadto algorytm przeprowadza segmentację klientów i optymalizację w czasie rzeczywistym, co pozwala na personalizację schematów cenowych.

Na przykład nasz fiński klient, specjalista ds. komponentów technicznych B2B Wexona, może teraz analizować zachowanie użytkowników i dostosowywać poziomy cenowe wokół zarejestrowanych/nowych klientów, wielkości zamówień i warunków rynkowych.

Wyszukiwanie wizualne

Chociaż kupujący mają tendencję do przeglądania treści wizualnych przed dokonaniem zakupu, czasami nie znajdują odpowiednich słów, aby opisać to, czego szukają. Wyszukiwanie wizualne znacznie ułatwia. Klienci mogą po prostu przesłać obraz zamiast wpisywać długie i szczegółowe zapytanie. W rezultacie klient może zawęzić wyszukiwanie i uzyskać bardziej odpowiednie produkty.

Bing Visual Search, Google Lens i Image Search to potężne narzędzia AI dla handlu elektronicznego, które zmieniły ten typ wyszukiwania w trend. Rynek korzysta z wyszukiwarki Lens Your Look firmy Pinterest, która umożliwia znalezienie opcji strojów pasujących do istniejącej garderoby.

Na przykład ASOS pięknie połączył uczenie maszynowe i e-commerce oraz stworzył funkcję Style Match dla swojej aplikacji mobilnej. Pozwala kupującym zrobić zdjęcie i odkryć pasujące do niego produkty z ich katalogu. To narzędzie zachęca kupujących do kupowania produktów marki.

Trend ten daje szczególnie pozytywne wyniki w połączeniu z wyszukiwaniem głosowym i handlem konwersacyjnym. Marki mogą integrować modele uczenia maszynowego Amazon Lex na potrzeby e-commerce i korzystać z automatycznego rozpoznawania mowy, aby interpretować głos wprowadzany przez użytkowników podczas wyszukiwania.

Analiza nastrojów klientów

Tradycyjne narzędzia do analizy nastrojów opierają się na wywiadach z klientami, monitoringu społecznościowym, ocenach i ankietach, z których wszystkie przedstawiają ogromną ilość nieprzetworzonych danych. Jeśli zaczniesz analizować to ręcznie, coś na pewno się wymknie. 

Tymczasem narzędzia oparte na sztucznej inteligencji znacznie szybciej analizują duże ilości danych i identyfikują najmniejsze zmiany w zachowaniu kupujących. Technicy ML używają przetwarzania języka do definiowania słów, które sugerują pozytywne lub negatywne nastawienie. Dlatego te formularze zwrotne zapewniają solidne i wnikliwe podstawy do ulepszania produktów lub usług.

W rzeczywistości firmy mogą wykorzystywać inteligentną analizę nastrojów klientów do mapowania podróży klientów. Oto przykład mapy, którą firma Elogic wykonała dla jednego z naszych klientów:

Zarządzanie zapasami

Handlowcy dążą do właściwego zarządzania zapasami, aby zapewnić klientom właściwe produkty we właściwym czasie i miejscu oraz we właściwym stanie. Proces obejmuje monitorowanie i dogłębną analizę zapasów oraz łańcuchów dostaw. 

Jeśli chodzi o zarządzanie zapasami, uczenie maszynowe w handlu elektronicznym wykrywa wzorce i korelacje między elementami i łańcuchami dostaw. Algorytm określa optymalne strategie dla zapasów i zapasów. Odpowiednio analitycy optymalizują dostawy i zarządzają zapasami, wdrażając uzyskane dane.

Obsługa klienta

Chatboty, jedno z najjaśniejszych zastosowań uczenia maszynowego w handlu elektronicznym, to doskonały sposób na pomoc sprzedawcom w częściowej automatyzacji interakcji z klientami. Co więcej, można znacznie obniżyć koszty przy zachowaniu jakości. W przypadku złożonego zapytania bot wykryje potrzebę interwencji człowieka i przekieruje klienta do agenta obsługi klienta. 

Generatywna sztuczna inteligencja odgrywa tutaj zasadniczą rolę. Ponieważ narzędzia sztucznej inteligencji dowiadują się więcej o poszczególnych kupujących, interakcje online z klientami mogą upodobnić się do tych ze stylistą lub osobistym klientem. Na przykład Mercari, giełda używanych towarów konsumpcyjnych, wprowadził asystent zakupów oparty na sztucznej inteligencji, który działa na oprogramowaniu ChatGPT i może nie tylko odpowiadać na zapytania klientów, ale także polecać produkty na podstawie pytania wejściowego.

Praktyczne przypadki zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w e-commerce

Do tej pory widziałeś korzyści i zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w handlu elektronicznym poparte kilkoma scenariuszami przypadków od prawdziwych sprzedawców detalicznych. Teraz nadszedł czas, aby przedstawić wam kilka wielkich nazwisk i bez wątpienia guru w maksymalnym wykorzystaniu tych najnowocześniejszych technologii w branży.

Czytaj więcej: Lista znanych marek korzystających z Adobe Commerce 

Amazon i jego zwycięska obsługa klienta 

Amazon koncentruje się na nienagannej obsłudze klienta jako jednej z głównych konkurencji zalety e-commerce. Ta usługa jest utrzymywana przy pomocy sztucznej inteligencji dla e-commerce. Więc w jakich konkretnych sferach stosują tę technologię?

• Rekomendacje produktów. Amazon wykorzystuje filtrowanie oparte na współpracy i modele Next-in-Sequence do opracowywania prognoz dotyczących towarów, których każdy klient może potrzebować w następnej kolejności. Narzędzie jest możliwe dzięki gromadzonym danym o zachowaniach zakupowych klientów.
• Logistyka. Sztuczna inteligencja wprowadza zmiany w trasach, czasach dostaw i innych parametrach dostaw w celu zwiększenia wydajności i dokładności. Dostawa drona będzie kolejnym krokiem Amazona.
• Przetwarzanie języka naturalnego. Ta najnowsza technika głębokiego uczenia się napędza cyfrowego asystenta Alexa od Amazona.

Alibaba i jej podejście zorientowane na klienta

Firma stale wykorzystuje najbardziej zaawansowane narzędzia, które umożliwiają AI i ML. Alibaba stosuje lustra rzeczywistości rozszerzonej, płatności rozpoznawania twarzy, interaktywne gry na telefony komórkowe oraz wiele innych funkcji i narzędzi. W szczególności Alibaba koncentruje się na:

• Inteligentne operacje biznesowe. Własny produkt Alibaba w stylu ChatGPT o nazwie Tongyi Qianwen, wydany 11 kwietnia 2023 r., rzekomo optymalizuje wydajność w miejscu pracy. Narzędzie wykonuje szereg zadań, takich jak przekształcanie ustnych rozmów w pisemne notatki i opracowywanie propozycji biznesowych. W dłuższej perspektywie pozwoli to pracownikom zaoszczędzić czas i zasoby oraz pozwoli im skupić się na biznesie, a nie na żmudnych codziennych zadaniach.
• Ostra personalizacja. Tworzenie angażującego doświadczenia klienta jest kamieniem węgielnym dla większości nowoczesnych sprzedawców. Alibaba osiąga to poprzez wdrożenie wysoce ukierunkowanej platformy handlu elektronicznego AI. Wszędzie tam, gdzie klient robił zakupy wcześniej, istnieje możliwość dopasowania zakupionych produktów do nowych towarów w puli Alibaba. 
• Inteligentny łańcuch dostaw. Alibaba stworzyła Inteligentny łańcuch dostaw Ali – narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które przewiduje popyt na produkty, optymalizuje zapasy, określa odpowiednie oferty produktów i opracowuje strategie cenowe.

IKEA i wykorzystanie rozszerzonej rzeczywistości

Kupcy, którzy sprzedawać meble online wiedzieć, jak trudno jest zarządzać zwrotami. Nieporęczny charakter produktów utrudnia kupującym wyobrażenie sobie tego elementu w ich otoczeniu, co gwałtownie podnosi koszty zwrotu. IKEA jest jedną z marek, która rozwiązuje ten problem za pomocą sztucznej inteligencji i rzeczywistości rozszerzonej (AR): 

• Lepsza CX offline i online. Nowością marki jest tzw Kreatywność IKEA dla swojej strony internetowej i aplikacji pozwala klientom projektować i wizualizować własne przestrzenie mieszkalne za pomocą zdigitalizowanych mebli. Nie muszą już udawać się do sklepu stacjonarnego, aby zobaczyć przedmiot; wystarczy jedno kliknięcie w telefon. 
• Wyszukiwanie wizualne. Użytkownik może skierować aparat na mebel, a aplikacja IKEA Place znajdzie podobne. Funkcja wskaż i wyszukaj GrokStyle został dodany do aplikacji i jest uważany za przyszłość wyszukiwania.

Gap i ich wirtualna garderoba

Kiedy Heather Mickman została tymczasową CIO w Gap, jednym z największych sprzedawców odzieży i akcesoriów na świecie, uczynił to swoją misją uczynić sztuczną inteligencję częścią DNA sposobu, w jaki pracują w Gap. Oto obszary, w których z pewnością odnoszą sukcesy:

• Zoptymalizowany ruch zapasów. Ich rozwiązanie oparte na uczeniu maszynowym tworzy zautomatyzowane i dokładne profile rozmiarów, które określają wielkość sprzedaży konkretnego produktu w określonym sklepie. W ten sposób marka nadąża za popytem i satysfakcją klientów.
• Wirtualne przymierzalnie. Firma oferuje aplikację AR, która pozwala kupującym przymierzyć stroje Gap bez wchodzenia do sklepu. Użytkownik może wybrać jeden z pięciu typów sylwetki prezentowanych w aplikacji, założyć na niego strój Gap i kupić go online, jeśli podoba mu się to, co zobaczy.

Jak wdrożyć sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w swoim biznesie e-commerce?

Przypadki użycia uczenia maszynowego w e-commerce są imponujące i obejmują wszystkie sfery, od poprawy obsługi klienta po zapewnienie większego bezpieczeństwa Twojej firmie. Przewiduje się wdrożenie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji w handlu detalicznym wzrost z 40% do 80% w następnych latach 3. 

Jakie są więc konkretne procedury, które pomogą Twojej firmie złapać wielką falę i wykorzystać uczenie maszynowe w e-commerce? Kilka kroków pomoże ci uporządkować proces i opracować odpowiednią strategię, zanim wyruszysz w nieznane.

1. Zidentyfikuj, które z Twoich procesów biznesowych mogą być obsługiwane przez ML 

Przeanalizuj swoje przepływy pracy i zadaj sobie następujące pytania:

• Które procesy są intensywnie angażujące człowieka?
• Które procesy są powtarzalne?
• Które procesy wymagają interwencji człowieka w celu zbadania dużych ilości danych?

Odpowiedzi wskażą, gdzie dokładnie zastosowanie AI i ML pomoże zaoszczędzić czas i zasoby w Twojej firmie.

2. Rozważ gromadzenie danych i wyodrębnianie cech

Dane są podstawą efektywnego wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w e-commerce. Mądrą decyzją będzie przechowywanie wszystkich danych w bazie danych, co pozwoli na ich analizę i zarządzanie w przyszłości.

3. Określ swoje cele i możliwości

Próba objęcia szerszego zakresu wdrożenia AI niż jest to konieczne może prowadzić do nieracjonalnych wydatków. Skoncentruj się na swoich celach i zacznij od czegoś prostego. Możesz na przykład skoncentrować się na przewidywaniu i zapobieganiu odpływowi klientów. Jeśli jesteś zadowolony z rezultatów, możesz zwiększyć skalę wdrażania sztucznej inteligencji.

4. Wybierz odpowiednie narzędzia i platformy

Ogólnie rzecz biorąc, oprogramowanie e-commerce, które wybierzesz, ma kluczowe znaczenie dla Twojej firmy, ponieważ w dużej mierze wpływa na koszty i wydajność prowadzenia sklepu internetowego. Czasami nawet będziesz musiał replatforma aby znaleźć odpowiednie rozwiązanie, które spełni Twoje potrzeby biznesowe. W szczególności nowoczesna technologia obliczeniowa umożliwia korzystanie z ML w chmurze, co dodatkowo zaoszczędzi Twój czas i wysiłek. 

W zależności od dziedziny Twojej działalności możesz korzystać z wielu narzędzi AI i ML, których celem jest optymalizacja działań i zwiększenie sprzedaży. Na przykład, Adobe Sensei automatyzuje wiele czasochłonnych zadań i pozostawia więcej czasu na proces tworzenia. Nosto to kompleksowe rozwiązanie marketingowe, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatycznego dostarczania wysoce spersonalizowanej obsługi klienta w czasie rzeczywistym. W rezultacie zyskujesz większe zaangażowanie i większą sprzedaż.

5. Utwórz dedykowany zespół i określ, jakich dostawców potrzebujesz

Aby właściwie zarządzać procesem adopcji, potrzebujesz dedykowanego zespołu, który będzie trzymał wszystko na właściwej drodze. Zespół będzie ściśle współpracował ze stronami trzecimi potrzebnymi do projektu i upewniał się, że proces jest prowadzony w kierunku wyznaczonych przez Ciebie celów.  

E-commerce ML/AI na wynos

Możesz obawiać się przyjęcia nowej AI/ML w e-commerce ze względu na wyzwania organizacyjne; lub wręcz przeciwnie, zainspirowany do pójścia za przykładem wielkich firm z branży, które z powodzeniem zintegrowały tę technologię. 

Bez względu na Twoje odczucia, żaden detalista nie powinien pozostać obojętny na innowacje w branży.

Sprawią, że Twoje procesy biznesowe będą wydajniejsze. Usprawnij obsługę klienta. Popraw swoje kierowanie, a nawet pomóż wejść na nowe rynki.

Jedyne, co musisz zrobić, to wymyślić plan, stworzyć zespół, który wierzy w te technologie i mieć organizacyjną cierpliwość, aby uczyć się, ulepszać i zmieniać w razie potrzeby.

Elogic od ponad 14 lat wspiera zespoły sprzedawców jako programistów i konsultantów e-commerce. Możemy pomóc Ci ocenić obecny stan Twojej firmy, zaplanować kroki i projekty, które musisz podjąć, aby osiągnąć swoje cele, a nawet wdrożyć i zintegrować wymaganą technologię od końca do końca.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoAiStream. Analiza danych Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• Wybijanie przyszłości w Adryenn Ashley. Dostęp tutaj.
• Kupuj i sprzedawaj akcje spółek PRE-IPO z PREIPO®. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/