AI และการเรียนรู้ของเครื่องในอีคอมเมิร์ซ: ประโยชน์และกรณีการใช้งาน | อีลอจิก

เมื่อ ChatGPT ปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อปีที่แล้ว โลกก็โศกเศร้า แชตบอตได้กลายเป็นหนึ่งในกรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงที่โดดเด่นที่สุดอย่างรวดเร็วในการบริการลูกค้า และแสดงให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้มาถึงจุดที่เทคโนโลยีสามารถทำงานบางอย่างได้ดีกว่ามนุษย์มาก

แต่แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และ AI ในอีคอมเมิร์ซไปไกลกว่าแชทบอท ผู้ค้าปลีกใช้ AI เพื่อปรับแต่ง วิเคราะห์ข้อมูล การกำหนดราคาแบบไดนามิกและเครื่องมือแนะนำ บริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Zalando และ Asos กำลังจัดตั้งแผนกการเรียนรู้เชิงลึกทั้งหมดเพื่อทำความเข้าใจลูกค้าให้ดียิ่งขึ้นในขณะที่พวกเขาอยู่ในไซต์ 

ดูเหมือนว่า AI จะนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงที่เปลี่ยนแปลงไม่ได้กับอีคอมเมิร์ซ

ที่ Elogic เราอยู่ในระดับแนวหน้าของ เทรนด์อีคอมเมิร์ซอันดับต้น ๆ ตั้งแต่ปี 2009 และพูดได้เต็มปากว่า ML และ AI จะคงอยู่ตลอดไป ในฐานะบริษัทที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าบนแพลตฟอร์ม เราเห็นแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซหลักๆ มากมาย เช่น Adobe Commerce และ Salesforce Commerce Cloud ที่ใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึม ML เพื่อนำเสนอประสบการณ์ลูกค้าที่ยอดเยี่ยม (CX) และข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้นในการวิเคราะห์

ในบทความนี้ คุณจะเห็นว่าบริษัทอีคอมเมิร์ซใช้ AI ในอีคอมเมิร์ซอย่างไร เหตุใดคุณจึงอาจต้องการลงทุนกับ AI และวิธีเริ่มต้นใช้งาน AI เพื่อปรับปรุงการดำเนินธุรกิจประจำวันและปรับปรุง CX ของคุณ

การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ทำงานอย่างไร

แม้ว่าคำว่า ‌ML และ AI มักจะใช้แทนกันได้ แต่ก็มีนัยที่แตกต่างกันเล็กน้อย

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งสอนให้เครื่องจักร…เรียนรู้อย่างแท้จริง! โมเดล ML ดึงข้อมูลและมองหารูปแบบในนั้นเพื่อพยายามสรุปผลเช่นเดียวกับที่มนุษย์ทำ ระบบไม่ได้ตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน แต่เรียนรู้ที่จะคาดการณ์หรือตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลในอดีต

เครื่องมือแนะนำเป็นตัวอย่างคลาสสิกของแมชชีนเลิร์นนิงอีคอมเมิร์ซ ระบบจะเรียนรู้รายละเอียดที่เกี่ยวข้องของผู้ใช้ เช่น ผลิตภัณฑ์ที่ซื้อครั้งล่าสุด สีที่พวกเขาชอบ งบประมาณ ฯลฯ และได้รับอัลกอริทึมเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะซื้อ

อ่านเพิ่มเติม: 20 เครื่องมืออีคอมเมิร์ซที่ดีที่สุดเพื่อเพิ่มธุรกิจออนไลน์ของคุณ 

ในขณะเดียวกัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นคำที่กว้างกว่ามากซึ่งหมายถึงเทคนิคใด ๆ ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ได้ Siri, Cortana และ Alexa Voice Assistance เป็นตัวอย่างของ AI

เมื่อใดก็ตามที่คุณเห็นการค้นหาด้วยเสียงในร้านค้าหรือข้อเสนอผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล คุณจะรู้ว่านี่คือการทำงานของ AI และอีคอมเมิร์ซ

ถึงกระนั้น AI และ ML ก็จับมือกันในการช็อปปิ้งออนไลน์ และในขณะที่อาจเป็นสาขาที่มีการพัฒนาสำหรับผู้ค้าปลีก แต่ก็เป็นการปูทางสำหรับการโต้ตอบกับลูกค้าใหม่และโอกาสทางธุรกิจ

คว้าโอกาสทางธุรกิจ: AI และ ML จะเป็นประโยชน์ต่ออีคอมเมิร์ซได้อย่างไร

AI และ ML มีผลอย่างมากต่ออุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ต่อไปนี้คือข้อดีหลักๆ ของ AI และแมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซสำหรับบริษัทต่างๆ ที่จะเริ่มเปลี่ยนแปลงธุรกิจของตนในวันนี้

ROI ที่สูงขึ้น

มีเพียงไม่กี่คนที่รู้ว่า AI สามารถเพิ่มยอดขายอีคอมเมิร์ซได้อย่างไร ให้เป็นไปตาม รายงานสถานะของ AI ของ McKinsey79% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าการรวม AI เข้ากับการตลาดและการขายทำให้ธุรกิจมีรายได้เพิ่มขึ้น การรวมเข้ากับ CRM ของคุณอาจสร้างกระบวนการขายที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น การเพิ่มแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซที่ใช้ AI เช่น CDP หรือข่าวกรองธุรกิจ (BI) จะเป็นการปูทางไปสู่การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ ซึ่งจะเพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV) และความภักดีของลูกค้า

ในความเป็นจริงมีหลายกรณีที่แสดงให้เห็นถึงประโยชน์นี้ เครื่องมือแนะนำของ Amazon ขับเคลื่อน 35% ของยอดขายประจำปีของบริษัท และ Alibaba ได้ลดข้อผิดพลาดในการจัดส่งลง 40% หลังจากลงทุนในโปรแกรมโลจิสติกส์อัจฉริยะ

การตลาดและการโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย

Salesforce โซลูชัน CRM และอีคอมเมิร์ซอันดับต้น ๆ และ พันธมิตร Elogicระบุว่าลูกค้าคาดหวังประสบการณ์ส่วนบุคคล ยังเท่านั้น 26% ของนักการตลาด มั่นใจว่าองค์กรของตนมีกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จสำหรับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือข้อมูลที่แยกไว้ต่างหาก เมื่อแผนกต่างๆ ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลเดียวกันเกี่ยวกับลูกค้าได้ ซึ่งนำไปสู่ประสบการณ์ของลูกค้าที่ขาดการเชื่อมต่อ

การรวมข้อมูลเป็นหนึ่งในประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์ในอีคอมเมิร์ซ เนื่องจาก AI และ ML ดึงมาจากแหล่งข้อมูลหลายแห่งทั่วทั้งธุรกิจ เทคโนโลยี AI สามารถทำลายไซโลเหล่านี้ได้ด้วยการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มองเห็นได้ เข้าถึงได้ และนำไปใช้ได้จริง ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า (CDP) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะรวมข้อมูลของคุณเข้าด้วยกันและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก และเร่งกระบวนการทดสอบและปรับแต่งแคมเปญการตลาด

คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อระบุแนวโน้ม คาดการณ์แนวโน้มของลูกค้าที่มีศักยภาพ และแนะนำผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกับสินค้าที่ซื้อหรือดูมีค่า และที่สำคัญที่สุดคือ คุณสามารถ ‌ปรับแต่งตามขนาด ปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้ในทุกช่องทาง

ข้อมูลในการตัดสินใจทางธุรกิจ

ธุรกิจจำนวนมากพบว่ามันค่อนข้างยากที่จะไม่เพียงแค่รวบรวมข้อมูล แต่ยังต้องทำความเข้าใจกับมันด้วย เครื่องมือวิเคราะห์แบบดั้งเดิมมีจุดประสงค์จนถึงตอนนี้ แต่ไม่เหมือนเครื่องมือที่ใช้ AI/ML ในอีคอมเมิร์ซอย่างแน่นอน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สมควรได้รับการกล่าวถึงเป็นพิเศษที่นี่ สามารถทำให้การตัดสินใจทางธุรกิจของคุณมีข้อมูลมากขึ้นและคาดการณ์รูปแบบความต้องการผลิตภัณฑ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำสำหรับสินค้าเฉพาะหรือหมวดหมู่ทั้งหมดภายในร้านอีคอมเมิร์ซ 

“สมมติว่าคุณได้วางแผนที่จะเพิ่มรายได้ของบริษัทของคุณ” กล่าว อิกอร์ ยาคอฟลิเยฟหุ้นส่วนผู้จัดการและซีโอโอของ Elogic Commerce “จากตัวอย่างข้อมูลที่รวบรวมของคุณ ระบบเห็นว่าบริการ Y มีอัตรากำไรสูงสุด โดยจะสแกนประเภทลูกค้าที่ร้องขอบริการนั้นและแนะนำให้คุณโปรโมตบริการนั้นกับกลุ่มเป้าหมายเฉพาะ เพิ่ม AI ลงในเครื่องมือวิเคราะห์ประเภทนี้ แล้วคุณจะได้รับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์”

เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการโลจิสติกส์และสินค้าคงคลัง

การจัดการสินค้าคงคลังเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของ B2B และ B2C เนื่องจากคุณอาจมีสินค้าคงคลังมากเกินไปหรือมีจำกัด บัญชีเดียวกันสำหรับลอจิสติกส์โดยผู้ค้าปลีกลงทุนในกลยุทธ์ห่วงโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพเพื่อลดต้นทุนการจัดซื้อและการผลิต

โลจิสติกส์ที่คล่องตัวและมุมมองที่ชัดเจนของสินค้าคงคลังเป็นหนึ่งในประโยชน์ของ AI ในอีคอมเมิร์ซ ระบบการจัดการสินค้าคงคลังตามเวลาจริงขั้นสูงอาศัย AI เพื่อแจ้งให้คุณทราบเกี่ยวกับความพร้อมของสินค้าคงคลังทั่วทั้งคลังสินค้าและช่องทางต่างๆ นอกจากนี้ยังอาจวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์รูปแบบความต้องการและปรับแผนการเติมสินค้าในคลังสินค้าของคุณให้เหมาะสม

อันที่จริง McKinsey & Company รายงาน การคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถลดข้อผิดพลาดในห่วงโซ่อุปทานได้ 20 ถึง 50 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งแปลเป็นยอดขายที่สูงขึ้น ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณ ขายรองเท้าออนไลน์คุณอาจเห็นว่าความต้องการรองเท้าฤดูหนาวเพิ่มขึ้นในช่วงฤดูใบไม้ร่วง และวางแผน สต็อก และกำหนดการส่งมอบตามลำดับ โดยพิจารณาจากความเสี่ยงของการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน

การแปลงลูกค้าที่สูงขึ้น

อัลกอริทึม AI ช่วยให้นักการตลาดสามารถวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพเพจได้อย่างรวดเร็วเพื่อการมีส่วนร่วมของลูกค้าที่ดีขึ้นและการแปลงที่สูงขึ้น 

ตัวอย่างเช่น แบรนด์ DTC และบริษัทในเครือของ PepsiCo, SodaStream, มือสอง AI และแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับอีคอมเมิร์ซเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดในตลาด 46 แห่งทั่วโลก ผลการวิจัยพบว่าโฆษณาดึงดูดผู้บริโภคแตกต่างกันไปตามช่องทาง แบรนด์ดังกล่าวมีอัตราการแปลงอีเมลเพิ่มขึ้น 3%-5% และอัตราการแปลงข้อความ SMS เพิ่มขึ้น 10-15%

นี่เป็นเพียงแอปพลิเคชั่นเดียวของปัญญาประดิษฐ์ในอีคอมเมิร์ซ คุณยังสามารถใช้กับ: 

• การค้นหาไซต์ (เพราะยิ่งลูกค้าของคุณค้นหาสิ่งที่ต้องการได้เร็วเท่าไหร่ คุณก็จะขายได้เร็วขึ้นเท่านั้น)
• แคมเปญรีมาร์เก็ตติ้ง (ส่งโปรโมชันและสิ่งจูงใจที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้ของคุณเพื่อกระตุ้นให้พวกเขากลับมาและทำการซื้อให้เสร็จสิ้นหลังจากละทิ้งรถเข็น)
• ฝ่ายบริการลูกค้า (ตัดผ่านสายสนับสนุนลูกค้าที่ไม่มีที่สิ้นสุดโดยนำเสนอแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบบริการตนเองแก่ผู้ซื้อของคุณ)

ตัวอย่าง ML และ AI ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในอีคอมเมิร์ซคืออะไร

ผู้เล่นรายใหญ่ เช่น eBay และ Amazon มีประสบการณ์ที่ชนะในการผสานรวม AI ตลอดวงจรการขายทั้งหมด อย่างไรก็ตาม คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้นำตลาดเพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเหล่านี้ กรณีการใช้งาน AI ที่ประสบความสำเร็จในอีคอมเมิร์ซแสดงให้เห็นว่าไม่ว่าร้านค้าของคุณจะมีขนาดเท่าใดก็ตาม คุณสามารถผสานรวมเทคโนโลยี AI และ ML เพื่อผลประโยชน์ในการแข่งขันได้

อ่านเพิ่มเติม: ผู้นำด้านอีคอมเมิร์ซ: 7 เหตุผลว่าทำไม Amazon ถึงประสบความสำเร็จ 

เครื่องยนต์แนะนำ

ระบบผู้แนะนำช่วยให้บริษัทต่างๆ ยกระดับการขายโดยให้ข้อเสนอเฉพาะบุคคลและปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า คำแนะนำมักจะเพิ่มความเร็วในการค้นหาเว็บไซต์ ทำให้ผู้ใช้เข้าถึงเนื้อหาที่ต้องการได้ง่าย และยอดเยี่ยม การขายต่อเนื่องและการขายต่อยอด ตัวอย่างปัญญาประดิษฐ์ในการซื้อของออนไลน์ 

นอกจากนี้ยังช่วยให้อัตราการซื้อสูงขึ้นและเพิ่มความภักดีของผู้ใช้ ซึ่งแปลเป็นยอดขายที่สูงขึ้น หลังจากที่ทีม Elogic ‌ได้ผสานรวมโซลูชันส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย Certona ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับร้านค้าปลีกแฟชั่นในสหรัฐฯ Carbon38แบรนด์เห็นมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV) เพิ่มขึ้นอย่างมากและลูกค้าที่กลับมาซื้อซ้ำ

กลยุทธ์การกำหนดราคา

การกำหนดราคาที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะใช้อัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและตัดสินใจกำหนดราคาตามการวิเคราะห์นั้น นี่เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่โดดเด่นที่สุดของ AI ในอีคอมเมิร์ซแบบ B2B

เครื่องมือขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลได้รับข้อมูลจากแหล่งที่มาหลายช่องทางและกำหนดความยืดหยุ่นของราคา ปัจจัยที่มีอิทธิพล ได้แก่ สถานที่ตั้ง ทัศนคติในการซื้อของลูกค้า เครื่องปรุงรส และราคาตลาดในส่วนที่เฉพาะเจาะจง 

นอกจากนี้ อัลกอริทึมยังดำเนินการแบ่งกลุ่มลูกค้าและเพิ่มประสิทธิภาพตามเวลาจริง ช่วยให้คุณกำหนดแผนการกำหนดราคาได้เอง

ตัวอย่างเช่น ลูกค้าชาวฟินแลนด์ของเรา ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านส่วนประกอบทางเทคนิคแบบ B2B เว็กซอนขณะนี้สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และปรับระดับราคาตามลูกค้าที่ลงทะเบียน/ลูกค้าใหม่ ปริมาณการสั่งซื้อ และสภาวะตลาด

ค้นหาภาพ

แม้ว่าผู้ซื้อมักจะเรียกดูเนื้อหาภาพก่อนตัดสินใจซื้อ แต่บางครั้งก็ไม่สามารถหาคำที่เหมาะสมเพื่ออธิบายสิ่งที่พวกเขากำลังค้นหาได้ การค้นหาด้วยภาพทำให้ง่ายขึ้นมาก ลูกค้าสามารถอัปโหลดรูปภาพแทนการพิมพ์ข้อความค้นหาที่มีรายละเอียดและยาว ส่งผลให้ลูกค้าสามารถจำกัดการค้นหาให้แคบลงและรับรายการที่เกี่ยวข้องมากขึ้น

Bing Visual Search, Google Lens และ Image Search ล้วนเป็นเครื่องมือ AI อันทรงพลังสำหรับอีคอมเมิร์ซที่ทำให้การค้นหาประเภทนี้กลายเป็นเทรนด์ ตลาดกำลังใช้เครื่องมือค้นหา Lens Your Look โดย Pinterest ซึ่งช่วยให้คุณค้นหาตัวเลือกเครื่องแต่งกายที่เกี่ยวข้องกับตู้เสื้อผ้าที่คุณมีอยู่

ตัวอย่างเช่น ASOS ได้ผสมผสานแมชชีนเลิร์นนิงและอีคอมเมิร์ซเข้าด้วยกันอย่างสวยงาม และสร้างฟีเจอร์การจับคู่สไตล์สำหรับแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ ช่วยให้ผู้ซื้อถ่ายภาพและค้นพบผลิตภัณฑ์จากแคตตาล็อกที่ตรงกับผลิตภัณฑ์ของตน เครื่องมือนี้กระตุ้นให้ผู้ซื้อซื้อจากแบรนด์

แนวโน้มนี้ให้ผลลัพธ์เชิงบวกโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากทำควบคู่กับการค้นหาด้วยเสียงและการค้าเชิงสนทนา แบรนด์ต่างๆ สามารถผสานรวมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของ Amazon Lex สำหรับอีคอมเมิร์ซ และใช้ประโยชน์จากการรู้จำเสียงอัตโนมัติเพื่อตีความ ‌เสียงที่ผู้ใช้ป้อนในการค้นหา

การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า

เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกแบบดั้งเดิมอาศัยการสัมภาษณ์ลูกค้า การตรวจสอบทางสังคม การให้คะแนน และการสำรวจความคิดเห็น ซึ่งทั้งหมดนี้นำเสนอข้อมูลดิบจำนวนมหาศาล หากคุณเริ่มวิเคราะห์ด้วยตนเอง บางอย่างจะลื่นไหลอย่างแน่นอน 

ในขณะเดียวกัน เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้เร็วขึ้นมาก และระบุการเปลี่ยนแปลงที่น้อยที่สุดในพฤติกรรมของผู้ซื้อ เทคโนโลยี ML ใช้การประมวลผลภาษาเพื่อกำหนดคำที่บ่งบอกถึงทัศนคติเชิงบวกหรือเชิงลบ ดังนั้น แบบฟอร์มคำติชมเหล่านี้จึงเป็นพื้นฐานที่มั่นคงและลึกซึ้งสำหรับการปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการ

ในความเป็นจริง ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าอย่างชาญฉลาดในการทำแผนที่การเดินทางของลูกค้าได้ นี่คือตัวอย่างแผนที่ที่ Elogic ได้ทำให้กับลูกค้ารายหนึ่งของเรา:

การจัดการคลังสินค้า

ผู้ค้ามุ่งมั่นที่จะดำเนินการจัดการสินค้าคงคลังที่เหมาะสมเพื่อให้ลูกค้าได้รับผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมในเวลาและสถานที่ที่เหมาะสมและอยู่ในสภาพที่เหมาะสม กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบและการวิเคราะห์เชิงลึกของสต็อกและห่วงโซ่อุปทาน 

เมื่อพูดถึงการจัดการสินค้าคงคลัง แมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซจะตรวจจับรูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบและห่วงโซ่อุปทาน อัลกอริทึมจะกำหนดกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสต็อกและสินค้าคงคลัง ในทำนองเดียวกัน นักวิเคราะห์จะเพิ่มประสิทธิภาพการจัดส่งและดำเนินการสต็อก โดยนำข้อมูลที่ได้รับไปใช้

การสนับสนุนลูกค้า

แชตบอตเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันที่ฉลาดที่สุดของแมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซ เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการช่วยให้ผู้ค้าดำเนินการโต้ตอบกับลูกค้าโดยอัตโนมัติบางส่วน ยิ่งไปกว่านั้น คุณสามารถลดต้นทุนได้อย่างมากในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพไว้ได้ ในกรณีของคำถามที่ซับซ้อน บอทจะตรวจจับความจำเป็นในการแทรกแซงของมนุษย์ และเปลี่ยนเส้นทางลูกค้าไปยังตัวแทนฝ่ายสนับสนุนลูกค้า 

AI กำเนิดมีบทบาทสำคัญในที่นี่ เมื่อเครื่องมือ AI เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับนักช้อปแต่ละคน การโต้ตอบทางออนไลน์กับลูกค้าอาจกลายเป็นเหมือนสไตลิสต์หรือนักช้อปส่วนตัวมากขึ้น ตัวอย่างเช่น Mercari ตลาดสินค้าอุปโภคบริโภคมือสอง ได้แนะนำ ผู้ช่วยช้อปปิ้งที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ทำงานบนซอฟต์แวร์ ChatGPT และไม่เพียงแต่ตอบคำถามของลูกค้าเท่านั้น แต่ยังแนะนำสินค้าตามคำถามที่ป้อนเข้ามาอีกด้วย

กรณีการใช้งานจริงของแอปพลิเคชัน AI และ ML ในอีคอมเมิร์ซ

จนถึงตอนนี้ คุณได้เห็นประโยชน์และการประยุกต์ใช้ AI และ ML ในอีคอมเมิร์ซที่ได้รับการสนับสนุนจากผู้ค้าปลีกจริง ถึงเวลาแล้วที่จะนำเสนอชื่อใหญ่ ๆ และไม่ต้องสงสัยเลยว่ากูรูในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยเหล่านี้ในอุตสาหกรรม

อ่านเพิ่มเติม: รายชื่อแบรนด์ดังที่ใช้ Adobe Commerce 

Amazon และการบริการลูกค้าที่ชนะ 

Amazon ให้ความสำคัญกับการบริการลูกค้าอย่างไร้ที่ติเป็นหนึ่งในการแข่งขันหลัก ข้อดีของอีคอมเมิร์ซ. และบริการนี้ได้รับการบำรุงรักษาด้วยความช่วยเหลือของ AI สำหรับอีคอมเมิร์ซ ดังนั้นพวกเขาใช้เทคโนโลยีเฉพาะในด้านใด

• คำแนะนำผลิตภัณฑ์. Amazon ใช้การกรองร่วมกันและโมเดล Next-in-Sequence เพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับสินค้าที่ลูกค้าแต่ละรายอาจต้องการต่อไป เครื่องมือนี้เปิดใช้งานโดยข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า
• โลจิสติกส์. AI ทำการเปลี่ยนแปลงในการกำหนดเส้นทาง เวลาจัดส่ง และพารามิเตอร์การจัดส่งอื่นๆ เพื่อประสิทธิภาพและความแม่นยำที่มากขึ้น ส่งโดรน จะเป็นก้าวต่อไปของ Amazon
• ประมวลผลภาษาธรรมชาติ. เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกใหม่ล่าสุดนี้กำลังขับเคลื่อนผู้ช่วยดิจิทัล อเล็กซาโดยอเมซอน.

อาลีบาบากับวิธีการที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง

บริษัทใช้เครื่องมือที่ทันสมัยที่สุดที่เปิดใช้งานโดย AI และ ML อย่างต่อเนื่อง อาลีบาบาใช้กระจกความเป็นจริงเสริม การชำระเงินการจดจำใบหน้า เกมโทรศัพท์มือถือแบบโต้ตอบ และคุณสมบัติและเครื่องมืออื่น ๆ อีกมากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง อาลีบาบามุ่งเน้นไปที่:

• การดำเนินธุรกิจอย่างชาญฉลาด. ผลิตภัณฑ์สไตล์ ChatGPT ของอาลีบาบาที่เรียกว่า ถงอี้ เฉียนเหวินซึ่งเผยแพร่เมื่อวันที่ 11 เมษายน 2023 ถูกกล่าวหาว่าเพิ่มประสิทธิภาพในสถานที่ทำงาน เครื่องมือนี้ทำงานหลายอย่าง เช่น เปลี่ยนการสนทนาด้วยปากเป็นบันทึกที่เป็นลายลักษณ์อักษรและร่างข้อเสนอทางธุรกิจ สิ่งนี้จะช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรของพนักงานในระยะยาว และทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่ธุรกิจมากกว่างานประจำวันที่น่าเบื่อ
• การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอย่างเฉียบคม. การสร้างประสบการณ์ที่ดึงดูดลูกค้าเป็นรากฐานที่สำคัญสำหรับผู้ค้าสมัยใหม่ส่วนใหญ่ อาลีบาบาบรรลุสิ่งนี้โดยการใช้แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ AI ที่ตรงเป้าหมายสูง ไม่ว่าลูกค้าจะซื้อสินค้าที่ไหนมาก่อน ก็สามารถจับคู่สินค้าที่ซื้อกับสินค้าใหม่ในกลุ่มอาลีบาบาได้ 
• ห่วงโซ่อุปทานอัจฉริยะ. อาลีบาบาได้สร้าง อาลีสมาร์ทซัพพลายเชน – เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่คาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ เพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง กำหนดข้อเสนอผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม และพัฒนากลยุทธ์ด้านราคา

IKEA กับการใช้ความจริงเสริม

พ่อค้าใคร ขายเฟอร์นิเจอร์ออนไลน์ รู้ว่าการบริหารผลตอบแทนนั้นยากเพียงใด ลักษณะที่เทอะทะของผลิตภัณฑ์ทำให้ผู้ซื้อจินตนาการถึงชิ้นส่วนที่อยู่รอบๆ ตัวได้ยาก ทำให้ต้นทุนการคืนสินค้าพุ่งสูงขึ้น IKEA เป็นหนึ่งในแบรนด์ที่แก้ปัญหาด้วยความช่วยเหลือของ AI และความเป็นจริงเสริม (AR): 

• CX ออฟไลน์และออนไลน์ดีกว่า. คุณลักษณะใหม่ของแบรนด์ของ อิเกีย ครีเอทีฟ สำหรับเว็บไซต์และแอพของพวกเขาช่วยให้ลูกค้าสามารถออกแบบและแสดงภาพพื้นที่อยู่อาศัยของตนเองด้วยเฟอร์นิเจอร์ดิจิทัล พวกเขาไม่จำเป็นต้องเดินทางไปที่ร้านอิฐและปูนเพื่อดูชิ้นส่วนอีกต่อไป เพียงแค่คลิกที่โทรศัพท์ก็เพียงพอแล้ว 
• ค้นหาภาพ. ผู้ใช้สามารถเล็งกล้องไปที่เฟอร์นิเจอร์ชิ้นหนึ่ง แล้วแอพ IKEA Place จะค้นหาสิ่งอื่นที่คล้ายกัน ฟังก์ชันค้นหาและค้นหาของ GrokStyle ถูกเพิ่มเข้ามาในแอปและถือเป็นอนาคตของการค้นหา

Gap และห้องแต่งตัวเสมือนจริงของพวกเขา

เมื่อ Heather Mickman เข้ามาเป็น CIO ชั่วคราวของ Gap ซึ่งเป็นหนึ่งในร้านค้าปลีกเสื้อผ้าและเครื่องประดับที่ใหญ่ที่สุดในโลก เขา ทำให้เป็นภารกิจของเขา เพื่อทำให้ AI เป็นส่วนหนึ่งของ DNA สำหรับวิธีการทำงานของพวกมันภายใน Gap นี่คือด้านที่พวกเขาประสบความสำเร็จอย่างแน่นอน:

• ปรับปรุงการเคลื่อนย้ายสินค้าคงคลัง. โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย ML ของพวกเขาสร้างโปรไฟล์ขนาดอัตโนมัติและแม่นยำซึ่งกำหนดขนาดที่ขายสินค้าเฉพาะในร้านค้าเฉพาะ ด้วยวิธีนี้แบรนด์จะตอบสนองความต้องการและความพึงพอใจของลูกค้า
• ห้องลองเสื้อผ้าเสมือนจริง. บริษัทนำเสนอแอพ AR ที่ช่วยให้ผู้ซื้อสามารถลองชุดของ Gap ได้โดยไม่ต้องเข้าร้าน ผู้ใช้สามารถเลือกประเภทร่างกายหนึ่งในห้าประเภทที่แสดงในแอพ ใช้เสื้อผ้า Gap กับมัน และซื้อออนไลน์หากพวกเขาชอบสิ่งที่เห็น

จะใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องในธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณได้อย่างไร?

กรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซนั้นน่าประทับใจและครอบคลุมทุกด้าน ตั้งแต่การปรับปรุงการบริการลูกค้าไปจนถึงการให้ความปลอดภัยที่สูงขึ้นสำหรับธุรกิจของคุณ การใช้งานระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการค้าปลีกนั้นคาดว่าจะมีขึ้น เพิ่มจาก 40% เป็น 80% ใน 3 ปีถัดไป 

ดังนั้น อะไรคือขั้นตอนเฉพาะที่ช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถจับคลื่นลูกใหญ่และใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิงในอีคอมเมิร์ซได้ หลายขั้นตอนจะช่วยคุณจัดโครงสร้างกระบวนการและพัฒนากลยุทธ์ที่เกี่ยวข้องก่อนที่จะพุ่งเข้าสู่สิ่งที่ไม่รู้จัก

1. ระบุว่ากระบวนการทางธุรกิจใดของคุณสามารถเปิดใช้งาน ML ได้ 

วิเคราะห์เวิร์กโฟลว์ของคุณและถามตัวเองด้วยคำถามต่อไปนี้:

• กระบวนการใดที่ต้องใช้มนุษย์มาก
• กระบวนการใดที่สามารถทำซ้ำได้?
• กระบวนการใดที่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์ในการศึกษาข้อมูลจำนวนมาก

คำตอบจะระบุว่าการประยุกต์ใช้ AI และ ML จะช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรในธุรกิจของคุณได้ตรงจุดใด

2. พิจารณาการรวบรวมข้อมูลและการสกัดคุณสมบัติ

ข้อมูลเป็นพื้นฐานสำหรับการใช้ AI และแมชชีนเลิร์นนิงอย่างมีประสิทธิภาพในอีคอมเมิร์ซ การตัดสินใจที่ชาญฉลาดคือการจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดไว้ในฐานข้อมูล ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์และจัดการข้อมูลดังกล่าวได้ในอนาคต

3. กำหนดเป้าหมายและความสามารถของคุณ

การพยายามใช้ AI ในขอบเขตที่กว้างกว่าที่จำเป็นอาจนำไปสู่ค่าใช้จ่ายที่ไม่สมเหตุสมผล มุ่งเน้นไปที่เป้าหมายของคุณและเริ่มต้นด้วยสิ่งง่ายๆ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถมีสมาธิกับการคาดการณ์และป้องกันการเปลี่ยนใจของลูกค้า หากคุณพอใจกับผลลัพธ์ คุณสามารถขยายการใช้งาน AI ได้

4. เลือกเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่เหมาะสม

โดยทั่วไปแล้ว ซอฟต์แวร์อีคอมเมิร์ซที่คุณเลือกมีความสำคัญต่อธุรกิจของคุณ เนื่องจากซอฟต์แวร์ดังกล่าวมีอิทธิพลอย่างมากต่อต้นทุนและประสิทธิภาพในการดำเนินกิจการร้านค้าปลีกออนไลน์ของคุณ บางครั้งคุณจะต้อง เปลี่ยนแพลตฟอร์ม เพื่อหาทางออกที่เหมาะสมที่จะตอบสนองความต้องการทางธุรกิจของคุณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ช่วยให้สามารถใช้ ML ในระบบคลาวด์ได้ ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและความพยายามของคุณ 

คุณสามารถเพลิดเพลินกับเครื่องมือ AI และ ML หลายตัวที่มุ่งเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและเพิ่มยอดขาย ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับสาขาธุรกิจของคุณ ตัวอย่างเช่น, Adobe Sensei ทำให้งานที่กินเวลาจำนวนมากเป็นไปโดยอัตโนมัติและทำให้มีเวลามากขึ้นในกระบวนการสร้าง นอสโต เป็นโซลูชันการตลาดที่ครอบคลุมซึ่งใช้ AI เพื่อมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวแก่ลูกค้าแบบเรียลไทม์โดยอัตโนมัติ เป็นผลให้คุณได้รับการมีส่วนร่วมที่เพิ่มขึ้นและยอดขายที่มากขึ้น

5. สร้างทีมเฉพาะและกำหนดผู้ขายที่คุณต้องการ

ในการจัดการกระบวนการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรมอย่างเหมาะสม คุณต้องมีทีมงานเฉพาะที่จะคอยติดตามสิ่งต่างๆ ทีมจะทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดกับบุคคลที่สามที่จำเป็นสำหรับโครงการและตรวจสอบให้แน่ใจว่ากระบวนการกำลังนำไปสู่เป้าหมายที่คุณตั้งไว้  

ML/AI อีคอมเมิร์ซ Takeaways

คุณอาจกลัวที่จะใช้ AI/ML ใหม่ในอีคอมเมิร์ซเนื่องจากความท้าทายขององค์กร หรือตรงกันข้าม ได้รับแรงบันดาลใจให้ทำตามตัวอย่างชื่ออุตสาหกรรมขนาดใหญ่ที่ประสบความสำเร็จในการผสานรวมเทคโนโลยี 

ไม่ว่าคุณจะรู้สึกอย่างไร ไม่ควรมีร้านค้าปลีกที่ไม่สนใจนวัตกรรมในภาคส่วนนี้

พวกเขาจะทำให้กระบวนการทางธุรกิจของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้น ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าของคุณ ปรับปรุงการกำหนดเป้าหมายของคุณและช่วยให้คุณขยายไปสู่ตลาดใหม่ๆ

สิ่งเดียวที่คุณต้องทำคือ ‌คิดแผน สร้างทีมที่เชื่อมั่นในเทคโนโลยีเหล่านี้ และมีความอดทนขององค์กรในการเรียนรู้ ปรับปรุง และเปลี่ยนแปลงเมื่อจำเป็น

Elogic ได้ปรับปรุงทีมของผู้ค้าปลีกในฐานะนักพัฒนาและที่ปรึกษาด้านอีคอมเมิร์ซมากว่า 14 ปี เราสามารถช่วยคุณประเมินสถานะของธุรกิจตามที่เป็น วางแผนขั้นตอนและโครงการที่คุณจะต้องดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย แม้กระทั่งดำเนินการและบูรณาการเทคโนโลยีที่จำเป็นแบบครบวงจร

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
• ซื้อและขายหุ้นในบริษัท PRE-IPO ด้วย PREIPO® เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/