AI și învățarea automată în comerțul electronic: beneficii și cazuri de utilizare | Elogic

Când ChatGPT a apărut pentru prima dată anul trecut, lumea sa îngrozit. Chatbot-ul a devenit rapid unul dintre cele mai proeminente cazuri de utilizare a învățării automate în serviciul pentru clienți și a arătat că inteligența artificială (AI) a ajuns la un punct în care tehnologia poate îndeplini anumite sarcini mult mai bine decât oamenii.

Dar învățarea automată (ML) și AI în comerțul electronic merg dincolo de chatbot-uri. Comercianții cu amănuntul folosesc inteligența artificială pentru personalizare, analiza datelor, prețuri dinamice, și motoare de recomandare. Nume mari precum Zalando și Asos înființează departamente întregi de deep learning pentru a înțelege mai bine clienții în momentul în care aceștia se află pe site. 

Se pare că AI aduce schimbări ireversibile comerțului electronic.

La Elogic, am rămas în fruntea tendințe de top în comerțul electronic din 2009 și pot spune cu siguranță că ML și AI sunt aici pentru a rămâne. Fiind o companie independentă de platformă, vedem multe platforme importante de comerț electronic, cum ar fi Adobe Commerce și Salesforce Commerce Cloud, care folosesc algoritmi ML pentru a oferi o experiență extraordinară pentru clienți (CX) și informații mai profunde asupra analizei.

În acest articol, veți vedea cum companiile de comerț electronic folosesc inteligența artificială în comerțul electronic, de ce ați dori să investiți în ea și cum puteți începe să o implementați pentru a vă eficientiza operațiunile zilnice de afaceri și pentru a vă îmbunătăți CX.

Cum funcționează învățarea automată și inteligența artificială?

Chiar dacă termenii ‌ML și AI sunt adesea folosiți interschimbabil, ei implică lucruri ușor diferite.

Învățare automată (ML) este un subset al inteligenței artificiale (AI) care învață literalmente o mașină... să învețe! Modelele ML se hrănesc cu date și caută modele în ele încercând să tragă concluzii, așa cum ar face un om. Sistemul nu este programat în mod explicit, ci mai degrabă învață să facă predicții sau să ia unele decizii folosind date istorice.

Motoarele de recomandare sunt un exemplu clasic de învățare automată a comerțului electronic. Sistemul învață detaliile relevante ale utilizatorului, cum ar fi ultimele produse achiziționate, culorile pe care le preferă, bugetele etc. și derivă un algoritm pentru a recomanda produse pe care clientul este probabil să le cumpere.

Citeşte mai mult: Cele mai bune 20 de instrumente de comerț electronic pentru a vă stimula afacerea online 

Între timp, inteligență artificială (AI) este un termen mult mai larg care se referă la orice tehnică care permite computerelor să imite inteligența umană. Siri, Cortana și Alexa Voice Assistance sunt toate exemple de AI.

Ori de câte ori vedeți căutare activată vocal într-un magazin sau oferte de produse personalizate, veți ști că acestea sunt AI și comerțul electronic în acțiune.

Cu toate acestea, AI și ML merg mână în mână în cumpărăturile online; și, deși ar putea fi un domeniu în evoluție pentru comercianții cu amănuntul, aceștia deschid calea pentru noi interacțiuni cu clienții și oportunități de afaceri.

Valorificarea oportunităților de afaceri: cum pot beneficia AI și ML comerțul electronic?

AI și ML au un efect profund asupra industriei comerțului electronic. Iată principalele avantaje ale inteligenței artificiale și ale învățării automate în comerțul electronic pentru ca companiile să înceapă să își transforme afacerile astăzi.

ROI mai mare

Puțini oameni realizează cum AI poate crește vânzările de comerț electronic. In conformitate cu Raportul McKinsey privind starea IA, 79% dintre respondenți au declarat că integrarea inteligenței artificiale în marketing și vânzări a crescut veniturile afacerii. Integrarea acestuia în CRM ar putea crea un proces de vânzare mai eficient. Adăugarea unei platforme de comerț electronic bazată pe inteligență artificială, cum ar fi CDP sau business intelligence (BI), vă va deschide calea către personalizare, ceea ce vă va crește valoarea medie a comenzii (AOV) și loialitatea clienților.

De fapt, există multe cazuri care ilustrează acest beneficiu. Motorul de recomandare al Amazon conduce 35% din vânzările anuale ale companiei, iar Alibaba a redus erorile de livrare cu 40% după ce a investit în programul său de logistică inteligentă.

Marketing și publicitate direcționate

Salesforce, soluția de top CRM și comerț electronic și Partener elogic, precizează că clienții se așteaptă la o experiență personalizată. Totuși, numai 26% din comercianți sunt încrezători că organizația lor are o strategie de succes pentru personalizare. Una dintre cele mai mari provocări sunt datele izolate - atunci când departamentele nu au acces la aceleași informații despre client - ceea ce duce la experiențe deconectate ale clienților.

Unificarea datelor este unul dintre beneficiile inteligenței artificiale în comerțul electronic. Deoarece AI și ML provin din mai multe surse de date dintr-o afacere, tehnologia AI poate sparge aceste silozuri prin generarea de informații vizibile, accesibile și acționabile. De exemplu, platformele de date despre clienți (CDP) bazate pe inteligență artificială vă vor unifica datele și vor analiza volume mari de date și vor accelera procesul de testare și perfecționare a campaniilor de marketing.

Puteți folosi aceste informații pentru a identifica tendințele, pentru a prezice tendințele potențialilor clienți și pentru a recomanda produse similare cu cele achiziționate sau vizualizate cu prețuri. Și cel mai important, poțipersonalizați la scară adaptarea experiențelor utilizatorilor pe canale.

Decizii de afaceri informate

Multe companii consideră că este destul de dificil nu numai să colecteze date, ci și să le dea sens. Instrumentele tradiționale de analiză au servit până acum un scop, dar cu siguranță nu ca cele care îmbrățișează AI/ML în comerțul electronic.

Analiza predictivă bazată pe inteligență artificială merită o mențiune specială aici. Vă poate face deciziile de afaceri mai informate și poate prognoza cu precizie modelele viitoare de cerere de produse pentru anumite articole sau categorii întregi dintr-un magazin de comerț electronic. 

„Să presupunem că v-ați propus să creșteți veniturile companiei”, spune Igor Iakovliev, Managing Partner și COO la Elogic Commerce. „Pe baza eșantionului de date colectat, sistemul vede că serviciul Y are cea mai mare marjă de profit. Acesta scanează tipul de clienți care solicită acel serviciu și vă sugerează să promovați acel serviciu către un anumit grup țintă. Adăugați AI la acest tip de instrument de analiză și veți obține analize predictive.”

Logistica optimizată și gestionarea stocurilor

Gestionarea stocurilor este una dintre cele mai mari provocări B2B și B2C, deoarece este posibil să aveți la îndemână stoc prea mult sau limitat. Același lucru este valabil și pentru logistică, comercianții cu amănuntul care investesc în strategii eficiente pentru lanțul de aprovizionare pentru a reduce costurile de achiziție și de producție.

Logistica simplificată și o vedere clară a inventarului sunt unul dintre beneficiile AI în comerțul electronic. Sistemele avansate de gestionare a stocurilor în timp real se bazează pe inteligența artificială pentru a vă informa cu privire la disponibilitatea stocului dvs. în depozite și canale. De asemenea, ar putea analiza datele pentru a prognoza modelele cererii și pentru a optimiza planurile de reaprovizionare a depozitelor.

De fapt, McKinsey & Company Rapoarte că previziunile bazate pe inteligența artificială pot reduce erorile din lanțul de aprovizionare cu 20 până la 50%, ceea ce se traduce în vânzări mai mari. De exemplu, dacă tu vinde pantofi online, este posibil să observați că cererea de încălțăminte de iarnă crește în timpul sezonului de toamnă și să planificați, stocați și programați livrările în consecință, luând în considerare riscul de întrerupere a lanțului de aprovizionare.

Conversii mai mari ale clienților

Algoritmii AI permit marketerilor să analizeze și să optimizeze rapid paginile pentru o mai bună implicare a clienților și conversii mai mari. 

De exemplu, o marcă DTC și o filială a PepsiCo, SodaStream, utilizat Inteligența artificială și învățarea automată pentru comerțul electronic pentru a analiza eficacitatea campaniilor lor de marketing în 46 de piețe din întreaga lume. Rezultatele au arătat că reclamele au atras diferit consumatorii, în funcție de canal. Brandul a înregistrat o creștere cu 3%-5% a ratelor de conversie a e-mailurilor și o creștere cu 10-15% a ratelor de conversie a textului SMS.

Aceasta este doar o aplicație a inteligenței artificiale în comerțul electronic. Îl poți aplica și pentru: 

• căutare pe site (deoarece cu cât clienții tăi vor găsi mai repede ceea ce au nevoie, cu atât mai repede vei face o vânzare)
• campanii de remarketing (trimiteți utilizatorilor dvs. promoții și stimulente personalizate pentru a-i încuraja să revină și să finalizeze achiziția după abandonarea coșului de cumpărături)
• serviciul pentru clienți (treceți culoarul nesfârșit al liniei de asistență pentru clienți, oferind cumpărătorilor dvs. chatbot-uri alimentate de inteligență artificială).

Care sunt cele mai de succes ML și AI în exemplele de comerț electronic?

Jucătorii mari, cum ar fi eBay și Amazon, au o experiență câștigătoare a integrării AI pe parcursul întregului ciclu de vânzări. Cu toate acestea, nu trebuie neapărat să fiți un lider de piață pentru a utiliza aceste tehnologii. Cazurile de utilizare de succes ale AI în comerțul electronic arată că, indiferent de dimensiunea magazinului dvs., puteți integra tehnologiile AI și ML pentru a obține beneficii competitive.

Citeşte mai mult: Lider în comerțul electronic: 7 motive pentru care Amazon are atât de succes 

Motoare de recomandare

Sistemele de recomandare ajută companiile să crească vânzările, oferind oferte personalizate și experiență îmbunătățită pentru clienți. Recomandările accelerează de obicei căutarea pe site-uri web, facilitează accesul utilizatorilor la conținutul necesar și sunt excelente vânzare încrucișată și up-selling exemple de inteligență artificială în cumpărăturile online. 

Ele contribuie, de asemenea, la o rată de achiziție mai mare și la creșterea loialității utilizatorilor, ceea ce se traduce prin vânzări mai mari. După ce echipa Elogic a integrat o soluție de personalizare bazată pe inteligență artificială Certona pentru un retailer de modă din SUA, Carbon38, marca a înregistrat o creștere uriașă a valorii medii a comenzii (AOV) și a clienților care revin.

Strategia de stabilire a prețurilor

Prețurile bazate pe inteligență artificială vor folosi algoritmul pentru a analiza cantități mari de date și pentru a lua decizii de stabilire a prețurilor pe baza acelei analize. Acesta este unul dintre cele mai proeminente exemple de inteligență artificială în comerțul electronic B2B.

Instrumentele avansate pentru analiza datelor obțin informații din surse multicanal și determină flexibilitatea prețurilor. Factorii de influență includ locația, atitudinea de cumpărare a clienților, condimentele și prețurile de piață în segmentul specific. 

În plus, algoritmul realizează segmentarea clienților și optimizarea în timp real, permițându-vă să personalizați schemele de prețuri.

De exemplu, clientul nostru finlandez, un specialist în componente tehnice B2B Wexon, poate acum să analizeze comportamentul utilizatorilor și să ajusteze nivelurile de preț în funcție de clienții înregistrați/noi, volumele de comenzi și condițiile pieței.

Căutare vizuală

Deși cumpărătorii tind să răsfoiască conținutul vizual înainte de a face o achiziție, uneori nu reușesc să găsească cuvintele potrivite pentru a descrie ceea ce caută. Căutarea vizuală face mult mai ușor. Clienții pot încărca pur și simplu o imagine în loc să tasteze o interogare lungă și detaliată. Ca rezultat, clientul poate restrânge căutarea și poate obține articole mai relevante.

Bing Visual Search, Google Lens și Image Search sunt instrumente AI puternice pentru comerțul electronic care au transformat acest tip de căutare într-o tendință. Piața folosește motorul de căutare Lens Your Look de la Pinterest, care vă permite să găsiți opțiuni de ținute relevante pentru garderoba dvs. existentă.

De exemplu, ASOS a combinat minunat învățarea automată și comerțul electronic și a creat caracteristica Potrivire stil pentru aplicația sa mobilă. Le permite cumpărătorilor să facă o poză și să descopere produse din catalogul lor care se potrivesc cu aceasta. Acest instrument încurajează cumpărătorii să cumpere de la brand.

Tendința dă rezultate deosebit de pozitive dacă este cuplată cu căutarea vocală și comerțul conversațional. Mărcile pot integra modele de învățare automată Amazon Lex pentru comerțul electronic și pot profita de recunoașterea automată a vorbirii pentru a interpreta intrarea vocală a utilizatorilor în căutare.

Analiza sentimentelor clienților

Instrumentele tradiționale de analiză a sentimentelor se bazează pe interviuri cu clienții, monitorizare socială, evaluări și sondaje, toate prezentând o cantitate enormă de date brute. Dacă începi să-l analizezi manual, cu siguranță ceva va aluneca. 

Între timp, instrumentele bazate pe inteligență artificială vor analiza volume mari de date mult mai rapid și vor identifica cele mai mici schimbări în comportamentul cumpărătorului. Tehnicii ML folosesc procesarea limbajului pentru a defini cuvintele care implică o atitudine pozitivă sau negativă. Prin urmare, aceste formulare de feedback oferă un fundal solid și perspicace pentru îmbunătățirea produselor sau serviciilor.

De fapt, companiile pot folosi analiza inteligentă a sentimentelor clienților în maparea călătoriei lor. Acesta este un exemplu de hartă pe care Elogic a făcut-o pentru unul dintre clienții noștri:

Gestiunea stocurilor

Comercianții își propun să efectueze o gestionare adecvată a stocurilor pentru a oferi clienților produsele potrivite, la momentul și locul potrivit și într-o stare corespunzătoare. Procesul implică monitorizarea și analiza profundă a stocului și a lanțurilor de aprovizionare. 

Când vine vorba de gestionarea inventarului, învățarea automată în comerțul electronic detectează modele și corelații între elemente și lanțuri de aprovizionare. Algoritmul determină strategiile optime pentru stoc și stoc. În mod corespunzător, analiștii optimizează livrarea și rulează stocul, implementând datele obținute.

Relații Clienți

Una dintre cele mai strălucitoare aplicații ale învățării automate în comerțul electronic, chatboții sunt o modalitate excelentă de a ajuta comercianții să automatizeze parțial interacțiunea cu clienții. În plus, puteți reduce considerabil costurile, păstrând în același timp calitatea. În cazul unei interogări complexe, un bot va detecta necesitatea intervenției umane și va redirecționa clientul către un agent de asistență pentru clienți. 

AI generativ joacă un rol esențial aici. Pe măsură ce instrumentele AI învață mai multe despre cumpărătorii individuali, interacțiunile online cu clienții pot deveni mai asemănătoare celor cu un stilist sau un personal shopper. De exemplu, Mercari, piața de bunuri de consum second-hand, a introdus un asistent de cumpărături bazat pe inteligență artificială, care rulează pe software-ul ChatGPT și poate nu numai să răspundă la întrebările clienților, ci și să recomande produse pe baza întrebării introduse.

Cazuri practice de utilizare ale aplicației AI și ML în comerțul electronic

Până acum, ați văzut beneficiile și aplicațiile AI și ML în comerțul electronic, susținute de câteva scenarii de caz de la retaileri reali. Acum, este timpul să vă prezentăm câteva nume mari și, fără îndoială, guru ai scoaterii maxime din aceste tehnologii de ultimă oră din industrie.

Citeşte mai mult: Lista mărcilor celebre care folosesc Adobe Commerce 

Amazon și serviciul său pentru clienți câștigător 

Amazon se concentrează pe un serviciu impecabil pentru clienți ca fiind unul dintre principalele sale competiții avantajele comertului electronic. Și acest serviciu este menținut cu ajutorul AI pentru comerțul electronic. Deci, în ce sfere specifice aplică ei tehnologia?

• Recomandări de produse. Amazon utilizează filtrarea colaborativă și modelele Next-in-Sequence pentru a elabora previziuni cu privire la bunurile pe care fiecare client ar putea avea nevoie în continuare. Instrumentul este activat de datele colectate despre comportamentul de cumpărare al clienților.
• Logistică. AI efectuează modificări în rutare, timpi de livrare și alți parametri de livrare pentru o mai mare eficiență și precizie. Livrarea dronelor va fi următorul pas pe care îl face Amazon.
• Procesarea limbajului natural. Această nouă tehnică de învățare profundă alimentează asistentul digital Alexa de la Amazon.

Alibaba și abordarea sa centrată pe client

Compania utilizează în mod continuu cele mai avansate instrumente activate de AI și ML. Alibaba aplică oglinzi de realitate augmentată, plăți de recunoaștere facială, jocuri interactive pentru telefonul mobil și multe alte funcții și instrumente. Mai exact, Alibaba se concentrează pe:

• Operațiuni de afaceri inteligente. Produsul în stil ChatGPT al lui Alibaba numit Tongyi Qianwen, lansat pe 11 aprilie 2023, se presupune că optimizează eficiența la locul de muncă. Instrumentul îndeplinește o serie de sarcini, cum ar fi transformarea conversațiilor orale în note scrise și redactarea propunerilor de afaceri. Acest lucru va economisi timp și resurse angajaților pe termen lung și le va permite să se concentreze mai degrabă pe afaceri decât pe sarcinile zilnice plictisitoare.
• Personalizare clară. Crearea unei experiențe captivante pentru clienți este piatra de temelie pentru majoritatea comercianților moderni. Alibaba realizează acest lucru prin implementarea unei platforme de comerț electronic AI foarte bine direcționate. Oriunde un client a mai făcut cumpărături, este posibil să asorteze produsele achiziționate cu bunuri noi din grupul Alibaba. 
• Lanț inteligent de aprovizionare. Alibaba a creat Lanțul de aprovizionare inteligent Ali – un instrument bazat pe inteligență artificială care prezice cererea de produse, optimizează inventarul, determină ofertele de produse potrivite și dezvoltă strategii de prețuri.

IKEA și utilizarea realității augmentate

Negustori care vinde mobilier online știi cât de greu este să gestionezi returnările. Natura voluminoasă a produselor face dificil pentru cumpărători să-și imagineze piesa în împrejurimile lor, ceea ce crește vertiginos costurile de returnare. IKEA este unul dintre mărcile care abordează problema cu ajutorul AI și al realității augmentate (AR): 

• CX mai bun offline și online. Noua caracteristică a mărcii IKEA Kreativ pentru site-ul lor web și o aplicație le permite clienților să proiecteze și să vizualizeze propriile spații de locuit cu mobilier digitalizat. Nu mai trebuie să călătorească la un magazin de cărămidă și mortar pentru a vedea piesa; un simplu clic pe telefon va fi suficient. 
• Căutare vizuală. Un utilizator își poate îndrepta camera către o piesă de mobilier, iar o aplicație IKEA Place va găsi altele asemenea. Funcționalitatea de punctare și căutare a lui GrokStyle a fost adăugat la aplicație și este considerat a fi viitorul căutării.

Gap și dressingul lor virtual

Când Heather Mickman a ajuns să fie CIO interimar al Gap, unul dintre cei mai mari retaileri de îmbrăcăminte și accesorii din lume, el a făcut din asta misiunea lui pentru a face AI o parte a ADN-ului pentru modul în care funcționează în Gap. Iată domeniile în care cu siguranță reușesc:

• Mișcarea inventarului optimizată. Soluția lor bazată pe ML produce profile de dimensiuni automate și precise care determină dimensiunea de vânzare pentru un anumit articol este un anumit magazin. În acest fel, marca ține pasul cu cererea și satisfacția clienților.
• Cabine de probă virtuale. Compania oferă o aplicație AR care permite cumpărătorilor să încerce ținutele Gap fără a intra într-un magazin. Un utilizator poate selecta unul dintre cele cinci tipuri de corp prezentate în aplicație, îi poate aplica îmbrăcămintea Gap și îl poate cumpăra online dacă îi place ceea ce văd.

Cum să implementați inteligența artificială și învățarea automată în afacerea dvs. de comerț electronic?

Cazurile de utilizare a învățării automate în comerțul electronic sunt impresionante și acoperă toate sferele, de la îmbunătățirea serviciilor pentru clienți până la asigurarea unei securități mai mari pentru afacerea dvs. Se preconizează implementarea automatizării bazate pe inteligență artificială în retail crestere de la 40% la 80% în următorii 3 ani. 

Deci, care sunt procedurile specifice care vă ajută afacerea să prindă valul mare și să folosească învățarea automată în comerțul electronic? Mai mulți pași vă vor ajuta să structurați procesul și să dezvoltați strategia respectivă înainte de a vă grăbi în necunoscut.

1. Identificați care dintre procesele dvs. de afaceri pot fi activate ML 

Analizează-ți fluxurile de lucru și pune-ți următoarele întrebări:

• Ce procese sunt intensive în oameni?
• Ce procese sunt repetabile?
• Ce procese necesită intervenție umană pentru a studia volume mari de date?

Răspunsurile vor indica unde exact aplicarea AI și ML vă va ajuta să economisiți timp și resurse în afacerea dvs.

2. Luați în considerare colectarea datelor și extragerea caracteristicilor

Datele sunt baza pentru utilizarea eficientă a inteligenței artificiale și a învățării automate în comerțul electronic. O decizie înțeleaptă va fi stocarea tuturor datelor într-o bază de date, ceea ce permite analiza și gestionarea acestora în viitor.

3. Determină-ți obiectivele și capacitățile

Încercarea de a îmbrățișa un domeniu mai mare de implementare a AI decât este necesar poate duce la cheltuieli nerezonabile. Concentrează-te pe obiectivele tale și începe cu ceva simplu. De exemplu, vă puteți concentra pe prezicerea și prevenirea pierderii clienților. Dacă sunteți mulțumit de rezultate, puteți extinde implementarea AI.

4. Alegeți instrumentele și platformele adecvate

În general, software-ul de comerț electronic pe care îl alegeți este crucial pentru afacerea dvs., deoarece influențează în mare măsură costul și eficiența derulării magazinului dvs. de vânzare cu amănuntul online. Uneori chiar va trebui replatformă pentru a găsi o soluție potrivită care să răspundă nevoilor dvs. de afaceri. Tehnologia de calcul modernă, în special, permite utilizarea ML în cloud, ceea ce vă va economisi și mai mult timp și efort. 

În funcție de domeniul afacerii dvs., vă puteți bucura de mai multe instrumente AI și ML menite să vă optimizeze operațiunile și să sporească vânzările. De exemplu, Adobe Sensei automatizează numeroase sarcini care necesită timp și lasă mai mult timp de alocat procesului de creare. Nosto este o soluție cuprinzătoare de marketing care utilizează AI pentru a oferi automat o experiență foarte personalizată pentru clienți, în timp real. Ca rezultat, obțineți un angajament sporit și vânzări mai mari.

5. Creați o echipă dedicată și stabiliți de ce furnizori aveți nevoie

Pentru a gestiona corect procesul de adoptare, aveți nevoie de o echipă dedicată care va ține lucrurile pe drumul cel bun. Echipa va colabora strâns cu terții necesari pentru proiect și se va asigura că procesul este condus către obiectivele pe care le-ați stabilit.  

ML/AI Comerț electronic la pachet

S-ar putea să vă fie frică să adoptați noul AI/ML în comerțul electronic din cauza provocărilor organizaționale; sau, dimpotrivă, inspirat să urmeze un exemplu de nume mari ale industriei care au integrat cu succes tehnologia. 

Oricare ar fi sentimentul tău, niciun retailer nu ar trebui să rămână indiferent la inovațiile din sector.

Acestea vor face procesele dvs. de afaceri mai eficiente. Raționalizați-vă experiența clienților. Îmbunătățiți-vă direcționarea și chiar ajutați-vă să extindeți pe noi piețe.

Singurul lucru pe care trebuie să-l faceți este să veniți cu un plan, să creați o echipă care crede în aceste tehnologii și să aveți răbdarea organizațională de a învăța, de a îmbunătăți și de a pivota atunci când este necesar.

Elogic a îmbunătățit echipele retailerilor ca dezvoltatori și consultanți de comerț electronic de peste 14 ani. Vă putem ajuta să vă evaluați situația actuală a afacerii, să planificați pașii și proiectele pe care va trebui să le întreprindeți pentru a vă atinge obiectivele și chiar să implementați și să integrați tehnologia necesară de la capăt la capăt.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Mintând viitorul cu Adryenn Ashley. Accesați Aici.
• Cumpărați și vindeți acțiuni în companii PRE-IPO cu PREIPO®. Accesați Aici.
• Sursa: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/