AI và Machine Learning trong Thương mại điện tử: Lợi ích & Trường hợp sử dụng | sinh học

Khi ChatGPT lần đầu tiên xuất hiện vào năm ngoái, cả thế giới đã phải kinh ngạc. Chatbot đã nhanh chóng trở thành một trong những trường hợp sử dụng máy học nổi bật nhất trong dịch vụ khách hàng và cho thấy trí tuệ nhân tạo (AI) đã đạt đến điểm mà công nghệ có thể thực hiện một số nhiệm vụ tốt hơn nhiều so với con người.

Nhưng máy học (ML) và AI trong thương mại điện tử vượt xa chatbot. Các nhà bán lẻ sử dụng AI để cá nhân hóa, phân tích dữ liệu, giá độngvà công cụ đề xuất. Những tên tuổi lớn như Zalando và Asos đang thiết lập toàn bộ bộ phận học sâu để hiểu rõ hơn về khách hàng ngay khi họ truy cập trang web. 

Có vẻ như AI mang lại những thay đổi không thể đảo ngược cho thương mại điện tử.

Tại Elogic, chúng tôi luôn đi đầu trong xu hướng thương mại điện tử hàng đầu kể từ năm 2009 và chắc chắn có thể nói rằng ML và AI sẽ ở đây để tồn tại. Là một công ty không phụ thuộc vào nền tảng, chúng tôi thấy nhiều nền tảng thương mại điện tử lớn như Adobe Commerce và Salesforce Commerce Cloud tận dụng thuật toán ML để mang lại trải nghiệm khách hàng (CX) vượt trội và hiểu biết sâu hơn về phân tích.

Trong bài viết này, bạn sẽ thấy các công ty thương mại điện tử đang sử dụng AI trong thương mại điện tử như thế nào, tại sao bạn có thể muốn đầu tư vào nó và cách bạn có thể bắt đầu triển khai nó để hợp lý hóa các hoạt động kinh doanh hàng ngày và cải thiện CX của mình.

Máy học và Trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào?

Mặc dù các thuật ngữ ‌ML và AI thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng hàm ý những điều hơi khác nhau.

Máy học (ML) là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI) dạy cho một cỗ máy… học theo đúng nghĩa đen! Các mô hình ML cung cấp dữ liệu và tìm kiếm các mẫu trong đó để cố gắng đưa ra kết luận, giống như con người. Hệ thống không được lập trình rõ ràng mà học cách đưa ra dự đoán hoặc đưa ra một số quyết định bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử.

Công cụ đề xuất là một ví dụ điển hình về máy học thương mại điện tử. Hệ thống tìm hiểu các chi tiết liên quan của người dùng, chẳng hạn như sản phẩm được mua lần cuối, màu sắc họ thích, ngân sách, v.v. và đưa ra một thuật toán để đề xuất các sản phẩm mà khách hàng có khả năng mua.

Tìm hiểu thêm: 20 công cụ thương mại điện tử tốt nhất để thúc đẩy hoạt động kinh doanh trực tuyến của bạn 

Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) là một thuật ngữ rộng hơn nhiều đề cập đến bất kỳ kỹ thuật nào cho phép máy tính bắt chước trí thông minh của con người. Hỗ trợ giọng nói Siri, Cortana và Alexa đều là những ví dụ về AI.

Bất cứ khi nào bạn thấy tính năng tìm kiếm hỗ trợ bằng giọng nói trong cửa hàng hoặc dịch vụ sản phẩm được cá nhân hóa, bạn sẽ biết đây là AI và thương mại điện tử đang hoạt động.

Tuy nhiên, AI và ML song hành cùng nhau trong mua sắm trực tuyến; và mặc dù nó có thể là một lĩnh vực đang phát triển cho các nhà bán lẻ, nhưng chúng mở đường cho các cơ hội kinh doanh và tương tác với khách hàng mới.

Nắm bắt cơ hội kinh doanh: AI và ML có thể mang lại lợi ích cho thương mại điện tử như thế nào?

AI và ML có ảnh hưởng sâu sắc đến ngành thương mại điện tử. Dưới đây là những lợi thế chính của AI và máy học trong thương mại điện tử để các công ty bắt đầu chuyển đổi doanh nghiệp của họ ngay hôm nay.

ROI cao hơn

Rất ít người thực sự nhận ra cách AI có thể tăng doanh số bán hàng thương mại điện tử. Theo Báo cáo tình trạng AI của McKinsey, 79% số người được hỏi cho rằng việc tích hợp AI vào hoạt động tiếp thị và bán hàng đã giúp tăng doanh thu cho doanh nghiệp. Tích hợp nó vào CRM của bạn có thể tạo ra một quy trình bán hàng hiệu quả hơn. Việc thêm một nền tảng thương mại điện tử dựa trên trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như CDP hoặc nghiệp vụ thông minh (BI), sẽ mở đường cho việc cá nhân hóa của bạn, điều này sẽ làm tăng giá trị đơn hàng trung bình (AOV) và mức độ trung thành của khách hàng.

Trên thực tế, có nhiều trường hợp minh họa cho lợi ích này. Công cụ đề xuất của Amazon thúc đẩy 35% doanh thu hàng năm của công ty và Alibaba đã giảm 40% lỗi giao hàng sau khi đầu tư vào chương trình hậu cần thông minh của mình.

Tiếp thị và quảng cáo có mục tiêu

Salesforce, giải pháp CRM và thương mại điện tử hàng đầu và đối tác elogic, nói rằng khách hàng mong đợi trải nghiệm được cá nhân hóa. Tuy nhiên, chỉ 26% nhà tiếp thị tự tin rằng tổ chức của họ có một chiến lược cá nhân hóa thành công. Một trong những thách thức lớn nhất là dữ liệu bị cô lập — khi các phòng ban không có quyền truy cập vào cùng một thông tin về khách hàng — điều này dẫn đến trải nghiệm của khách hàng bị ngắt kết nối.

Thống nhất dữ liệu là một trong những lợi ích của trí tuệ nhân tạo trong thương mại điện tử. Vì AI và ML lấy từ nhiều nguồn dữ liệu trong một doanh nghiệp nên công nghệ AI có thể phá vỡ các silo này bằng cách tạo ra thông tin chi tiết rõ ràng, có thể truy cập và có thể hành động. Chẳng hạn, nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) do AI điều khiển sẽ thống nhất dữ liệu của bạn và phân tích khối lượng dữ liệu lớn, đồng thời đẩy nhanh quá trình thử nghiệm và tinh chỉnh các chiến dịch tiếp thị.

Bạn có thể sử dụng những thông tin chi tiết này để xác định xu hướng, dự đoán xu hướng của khách hàng tiềm năng và đề xuất các sản phẩm tương tự như những sản phẩm quý giá đã mua hoặc đã xem. Và quan trọng nhất, bạn có thể ‌cá nhân hóa ở quy mô điều chỉnh trải nghiệm người dùng trên các kênh.

Quyết định kinh doanh sáng suốt

Nhiều doanh nghiệp cảm thấy khá khó khăn để không chỉ thu thập dữ liệu mà còn hiểu ý nghĩa của nó. Cho đến nay, các công cụ phân tích truyền thống đã phục vụ một mục đích nhưng chắc chắn không giống như những công cụ sử dụng AI/ML trong thương mại điện tử.

Phân tích dự đoán dựa trên AI xứng đáng được đề cập đặc biệt ở đây. Nó có thể đưa ra quyết định kinh doanh của bạn sáng suốt hơn và dự báo chính xác các kiểu nhu cầu sản phẩm trong tương lai cho các mặt hàng cụ thể hoặc toàn bộ danh mục trong cửa hàng thương mại điện tử. 

“Giả sử bạn đã bắt đầu tăng doanh thu của công ty mình”, nói Igor Ikovliev, Đối tác quản lý và Giám đốc điều hành tại Elogic Commerce. “Dựa trên mẫu dữ liệu thu thập được của bạn, hệ thống nhận thấy dịch vụ Y có tỷ suất lợi nhuận cao nhất. Nó quét loại khách hàng yêu cầu dịch vụ đó và đề xuất bạn quảng cáo dịch vụ đó cho một nhóm mục tiêu cụ thể. Thêm AI vào loại công cụ phân tích này và bạn sẽ nhận được các phân tích dự đoán.”

Tối ưu hóa hậu cần và quản lý hàng tồn kho

Quản lý hàng tồn kho là một trong những thách thức lớn nhất của B2B và B2C vì bạn có thể có quá nhiều hoặc hạn chế hàng trong tay. Tương tự đối với hậu cần, với việc các nhà bán lẻ đầu tư vào các chiến lược chuỗi cung ứng hiệu quả để giảm chi phí mua hàng và sản xuất.

Hệ thống hậu cần được sắp xếp hợp lý và chế độ xem hàng tồn kho rõ ràng là một trong những lợi ích của AI trong thương mại điện tử. Các hệ thống quản lý hàng tồn kho theo thời gian thực nâng cao dựa vào AI để thông báo cho bạn về tình trạng sẵn có của hàng tồn kho trên khắp các kho và kênh. Họ cũng có thể phân tích dữ liệu để dự báo nhu cầu và tối ưu hóa kế hoạch bổ sung kho hàng của bạn.

Trên thực tế, McKinsey & Company báo cáo rằng dự báo dựa trên AI có thể giảm lỗi chuỗi cung ứng từ 20 đến 50 phần trăm, điều này dẫn đến doanh số bán hàng cao hơn. Ví dụ, nếu bạn bán giày trực tuyến, bạn có thể thấy rằng nhu cầu về giày mùa đông tăng lên trong mùa thu và lập kế hoạch, dự trữ và lên lịch giao hàng phù hợp khi xem xét nguy cơ gián đoạn chuỗi cung ứng.

Chuyển đổi khách hàng cao hơn

Các thuật toán AI cho phép các nhà tiếp thị nhanh chóng phân tích và tối ưu hóa các trang để thu hút khách hàng tốt hơn và chuyển đổi cao hơn. 

Chẳng hạn, một thương hiệu DTC và một công ty con của PepsiCo, SodaStream, đã sử dụng AI và máy học cho thương mại điện tử để phân tích hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị của họ tại 46 thị trường trên thế giới. Kết quả cho thấy quảng cáo thu hút người tiêu dùng khác nhau tùy thuộc vào kênh. Thương hiệu đã thấy tỷ lệ chuyển đổi qua email tăng 3%-5% và tỷ lệ chuyển đổi văn bản SMS tăng 10-15%.

Đây chỉ là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong thương mại điện tử. Bạn cũng có thể áp dụng nó cho: 

• tìm kiếm trang web (vì khách hàng của bạn tìm thấy thứ họ cần càng nhanh thì bạn càng bán được hàng nhanh hơn)
• chiến dịch tiếp thị lại (gửi cho người dùng của bạn các khuyến mãi và ưu đãi được cá nhân hóa để khuyến khích họ quay lại và hoàn tất giao dịch mua sau khi từ bỏ giỏ hàng của họ)
• dịch vụ khách hàng (vượt qua lối đi vô tận của đường dây hỗ trợ khách hàng bằng cách cung cấp cho người mua sắm của bạn các chatbot do AI cung cấp dịch vụ tự phục vụ).

ML và AI thành công nhất trong các ví dụ về thương mại điện tử là gì?

Những người chơi lớn, chẳng hạn như eBay và Amazon, có kinh nghiệm thành công về tích hợp AI trong toàn bộ chu kỳ bán hàng. Tuy nhiên, bạn không nhất thiết phải là người dẫn đầu thị trường để tận dụng các công nghệ này. Các trường hợp sử dụng AI thành công trong thương mại điện tử cho thấy rằng bất kể quy mô cửa hàng của bạn là bao nhiêu, bạn đều có thể tích hợp công nghệ AI và ML để đạt được lợi ích cạnh tranh.

Tìm hiểu thêm: Người dẫn đầu trong lĩnh vực thương mại điện tử: 7 lý do tại sao Amazon lại thành công đến vậy 

Công cụ khuyến nghị

Hệ thống đề xuất giúp các công ty nâng cao doanh số bán hàng bằng cách cung cấp các ưu đãi được cá nhân hóa và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Các đề xuất thường tăng tốc độ tìm kiếm trên trang web, giúp người dùng dễ dàng truy cập vào nội dung cần thiết và rất tuyệt vời bán chéo và bán thêm ví dụ về trí tuệ nhân tạo trong mua sắm trực tuyến. 

Chúng cũng góp phần mang lại tỷ lệ mua hàng cao hơn và tăng cường lòng trung thành của người dùng, dẫn đến doanh số bán hàng cao hơn. Sau khi nhóm Elogic ‌tích hợp giải pháp cá nhân hóa dựa trên AI của Certona cho một nhà bán lẻ thời trang ở Hoa Kỳ, Carbon38, thương hiệu đã chứng kiến ​​sự gia tăng lớn về giá trị đơn hàng trung bình (AOV) và khách hàng quay lại.

Chiến lược định giá

Định giá do AI cung cấp sẽ sử dụng thuật toán để phân tích lượng lớn dữ liệu và đưa ra quyết định định giá dựa trên phân tích đó. Đây là một trong những ví dụ nổi bật nhất về AI trong thương mại điện tử B2B.

Các công cụ nâng cao để phân tích dữ liệu thu thập thông tin từ các nguồn đa kênh và xác định tính linh hoạt của giá cả. Các yếu tố ảnh hưởng bao gồm vị trí, thái độ mua của khách hàng, gia vị và giá cả thị trường trong phân khúc cụ thể. 

Hơn nữa, thuật toán tiến hành phân khúc khách hàng và tối ưu hóa thời gian thực, cho phép bạn cá nhân hóa các kế hoạch định giá.

Chẳng hạn, khách hàng Phần Lan của chúng tôi, một chuyên gia về thành phần kỹ thuật B2B Wexon, hiện có thể phân tích hành vi của người dùng và điều chỉnh các mức giá xung quanh khách hàng đã đăng ký/mới, khối lượng đặt hàng và điều kiện thị trường.

Tìm kiếm trực quan

Mặc dù người mua sắm có xu hướng duyệt nội dung trực quan trước khi mua hàng, nhưng đôi khi họ không tìm được từ thích hợp để mô tả những gì họ đang tìm kiếm. Tìm kiếm trực quan làm cho nó dễ dàng hơn nhiều. Khách hàng có thể chỉ cần tải lên một hình ảnh thay vì nhập một truy vấn dài và chi tiết. Do đó, khách hàng có thể thu hẹp phạm vi tìm kiếm và nhận được các mặt hàng có liên quan hơn.

Bing Visual Search, Google Lens và Image Search đều là những công cụ AI mạnh mẽ dành cho thương mại điện tử đã biến loại tìm kiếm này thành một xu hướng. Thị trường đang sử dụng công cụ tìm kiếm Lens Your Look của Pinterest cho phép bạn tìm các tùy chọn trang phục phù hợp với tủ quần áo hiện có của mình.

Chẳng hạn, ASOS đã kết hợp tuyệt vời giữa học máy và thương mại điện tử và xây dựng tính năng Style Match cho ứng dụng di động của mình. Nó cho phép người mua sắm chụp ảnh và khám phá các sản phẩm từ danh mục của họ phù hợp với nó. Công cụ này khuyến khích người mua sắm mua hàng từ thương hiệu.

Xu hướng mang lại kết quả đặc biệt tích cực nếu được kết hợp với tìm kiếm bằng giọng nói và thương mại đàm thoại. Các thương hiệu có thể tích hợp các mô hình máy học của Amazon Lex cho thương mại điện tử và tận dụng tính năng nhận dạng giọng nói tự động để diễn giải đầu vào bằng giọng nói của người dùng trong tìm kiếm.

Phân tích tâm lý khách hàng

Các công cụ phân tích tình cảm truyền thống dựa trên các cuộc phỏng vấn khách hàng, giám sát xã hội, xếp hạng và thăm dò ý kiến, tất cả đều chứa một lượng dữ liệu thô khổng lồ. Nếu bạn bắt đầu phân tích nó theo cách thủ công, chắc chắn sẽ có điều gì đó sai sót. 

Trong khi đó, các công cụ hỗ trợ AI sẽ phân tích khối lượng dữ liệu lớn nhanh hơn nhiều và xác định những thay đổi nhỏ nhất trong hành vi của người mua. Các kỹ thuật viên ML sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ để xác định các từ ngụ ý thái độ tích cực hoặc tiêu cực. Do đó, các mẫu phản hồi này cung cấp một nền tảng vững chắc và sâu sắc để cải tiến sản phẩm hoặc dịch vụ.

Trên thực tế, các doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích tâm lý khách hàng thông minh trong việc lập bản đồ hành trình khách hàng của họ. Đây là một ví dụ về bản đồ mà Elogic đã thực hiện cho một trong những khách hàng của chúng tôi:

Quản lý hàng tồn kho

Mục tiêu của người bán là thực hiện quản lý hàng tồn kho phù hợp để cung cấp cho khách hàng đúng sản phẩm, vào đúng thời điểm, địa điểm và trong điều kiện thích hợp. Quá trình này bao gồm việc theo dõi và phân tích sâu kho hàng và chuỗi cung ứng. 

Khi nói đến quản lý hàng tồn kho, máy học trong thương mại điện tử phát hiện các mẫu và mối tương quan giữa các yếu tố và chuỗi cung ứng. Thuật toán xác định các chiến lược tối ưu cho hàng tồn kho và hàng tồn kho. Tương ứng, các nhà phân tích tối ưu hóa việc phân phối và chạy kho, triển khai dữ liệu thu được.

Hỗ trợ khách hàng

Một trong những ứng dụng sáng giá nhất của máy học trong thương mại điện tử, chatbot là một cách tuyệt vời để giúp người bán tự động hóa phần nào việc tương tác với khách hàng. Hơn nữa, bạn có thể giảm đáng kể chi phí trong khi vẫn duy trì chất lượng. Trong trường hợp truy vấn phức tạp, bot sẽ phát hiện nhu cầu can thiệp của con người và chuyển hướng khách hàng đến nhân viên hỗ trợ khách hàng. 

AI sáng tạo đóng một vai trò thiết yếu ở đây. Khi các công cụ AI tìm hiểu thêm về từng người mua sắm, các tương tác trực tuyến với khách hàng có thể trở nên giống với tương tác với nhà tạo mẫu hoặc người mua sắm cá nhân hơn. Ví dụ, Mercari, thị trường hàng tiêu dùng cũ, đã giới thiệu một trợ lý mua sắm do AI điều khiển chạy trên phần mềm ChatGPT và không chỉ có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng mà còn đề xuất các sản phẩm dựa trên câu hỏi đầu vào.

Các trường hợp sử dụng thực tế của ứng dụng AI và ML trong thương mại điện tử

Cho đến nay, bạn đã thấy những lợi ích và ứng dụng của AI và ML trong thương mại điện tử được hỗ trợ bởi một số tình huống cụ thể từ các nhà bán lẻ thực tế. Bây giờ, đã đến lúc giới thiệu cho bạn một số tên tuổi lớn và chắc chắn là những bậc thầy tận dụng tối đa những công nghệ tiên tiến này trong ngành.

Tìm hiểu thêm: Danh sách các thương hiệu nổi tiếng đang sử dụng Adobe Commerce 

Amazon và dịch vụ khách hàng chiến thắng của nó 

Amazon tập trung vào dịch vụ khách hàng hoàn hảo như một trong những lợi thế cạnh tranh chính lợi thế của thương mại điện tử. Và dịch vụ này được duy trì với sự trợ giúp của AI cho thương mại điện tử. Vì vậy, trong những lĩnh vực cụ thể nào họ áp dụng công nghệ?

• Đề xuất sản phẩm. Amazon sử dụng các mô hình Lọc cộng tác và Tiếp theo trong trình tự để đưa ra các dự đoán về hàng hóa mà mỗi khách hàng cụ thể có thể cần tiếp theo. Công cụ này được kích hoạt bởi dữ liệu được thu thập về hành vi mua hàng của khách hàng.
• Logistics. AI thực hiện các thay đổi về định tuyến, thời gian giao hàng và các thông số giao hàng khác để đạt hiệu quả và độ chính xác cao hơn. Giao hàng bằng máy bay không người lái sẽ là bước tiếp theo mà Amazon thực hiện.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Kỹ thuật học sâu mới nhất này đang cung cấp năng lượng cho trợ lý kỹ thuật số Alexa của Amazon.

Alibaba và cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm

Công ty đang liên tục sử dụng các công cụ tiên tiến nhất được hỗ trợ bởi AI và ML. Alibaba áp dụng gương thực tế tăng cường, thanh toán nhận dạng khuôn mặt, trò chơi tương tác trên điện thoại di động, cùng nhiều tính năng và công cụ khác. Cụ thể, Alibaba đang tập trung vào:

• Hoạt động kinh doanh thông minh. Sản phẩm kiểu ChatGPT của riêng Alibaba được gọi là Đồng Nghi Thiên Văn, phát hành vào ngày 11 tháng 2023 năm XNUMX, được cho là tối ưu hóa hiệu quả tại nơi làm việc. Công cụ này thực hiện một số tác vụ, chẳng hạn như biến các cuộc trò chuyện bằng lời nói thành ghi chú bằng văn bản và soạn thảo các đề xuất kinh doanh. Điều này sẽ tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho nhân viên về lâu dài và cho phép họ tập trung vào công việc kinh doanh hơn là những công việc tẻ nhạt hàng ngày.
• Cá nhân hóa sắc nét. Tạo trải nghiệm hấp dẫn cho khách hàng là nền tảng cho hầu hết các thương gia hiện đại. Alibaba đạt được điều này bằng cách triển khai nền tảng thương mại điện tử AI được nhắm mục tiêu cao. Bất cứ nơi nào khách hàng đã mua sắm trước đây, có thể kết hợp các sản phẩm đã mua của họ với hàng hóa mới trong nhóm Alibaba. 
• Chuỗi cung ứng thông minh. Alibaba đã tạo ra Chuỗi cung ứng thông minh Ali – một công cụ được hỗ trợ bởi AI giúp dự đoán nhu cầu sản phẩm, tối ưu hóa hàng tồn kho, xác định ưu đãi sản phẩm phù hợp và phát triển các chiến lược định giá.

IKEA và việc sử dụng thực tế tăng cường

thương gia ai bán đồ nội thất trực tuyến biết việc quản lý lợi nhuận khó khăn như thế nào. Bản chất cồng kềnh của các sản phẩm khiến người mua hàng khó hình dung ra món đồ đó trong môi trường xung quanh, khiến chi phí trả lại tăng chóng mặt. IKEA là một trong những thương hiệu đang giải quyết vấn đề này với sự trợ giúp của AI và thực tế tăng cường (AR): 

• CX ngoại tuyến và trực tuyến tốt hơn. Tính năng mới của thương hiệu Sáng tạo IKEA cho trang web của họ và một ứng dụng cho phép khách hàng thiết kế và hình dung không gian sống của riêng họ với đồ nội thất được số hóa. Họ không còn cần phải đến cửa hàng truyền thống để xem tác phẩm; một cú nhấp chuột đơn giản trên điện thoại sẽ là đủ. 
• Tìm kiếm trực quan. Người dùng có thể hướng máy ảnh của họ vào một món đồ nội thất và ứng dụng IKEA Place sẽ tìm thấy những thứ khác giống như vậy. Chức năng trỏ và tìm kiếm của GrokStyle đã được thêm vào ứng dụng và được coi là tương lai của tìm kiếm.

Gap và phòng thay đồ ảo của họ

Khi Heather Mickman trở thành CIO tạm thời của Gap, một trong những nhà bán lẻ quần áo và phụ kiện lớn nhất thế giới, ông làm cho nó nhiệm vụ của mình để biến AI thành một phần của DNA về cách chúng hoạt động trong Gap. Dưới đây là những lĩnh vực mà họ chắc chắn thành công:

• Chuyển động hàng tồn kho được tối ưu hóa. Giải pháp dựa trên ML của họ tạo ra các cấu hình kích thước tự động và chính xác để xác định kích thước bán cho một mặt hàng cụ thể là một cửa hàng cụ thể. Bằng cách này, thương hiệu theo kịp nhu cầu và sự hài lòng của khách hàng.
• Phòng thử đồ ảo. Công ty cung cấp một ứng dụng AR cho phép người mua sắm thử trang phục của Gap mà không cần vào cửa hàng. Người dùng có thể chọn một trong năm loại cơ thể có trong ứng dụng, áp dụng quần áo Gap cho nó và mua nó trực tuyến nếu họ thích những gì họ thấy.

Làm cách nào để triển khai AI và Machine Learning trong doanh nghiệp thương mại điện tử của bạn?

Các trường hợp sử dụng máy học trong thương mại điện tử rất ấn tượng và chúng bao trùm mọi lĩnh vực, từ cải thiện dịch vụ khách hàng đến cung cấp bảo mật cao hơn cho doanh nghiệp của bạn. Việc triển khai tự động hóa dựa trên AI trong bán lẻ được dự kiến ​​sẽ tăng từ 40% lên 80% trong những năm tiếp theo 3. 

Vậy đâu là những thủ tục cụ thể giúp doanh nghiệp của bạn đón đầu làn sóng lớn và tận dụng machine learning trong thương mại điện tử? Một số bước sẽ giúp bạn cấu trúc quy trình và phát triển chiến lược tương ứng trước khi lao vào những điều chưa biết.

1. Xác định quy trình kinh doanh nào của bạn có thể được kích hoạt ML 

Phân tích quy trình làm việc của bạn và tự hỏi mình những câu hỏi sau:

• Những quá trình nào là thâm dụng con người?
• Quá trình nào có thể lặp lại?
• Những quy trình nào cần sự can thiệp của con người để nghiên cứu khối lượng lớn dữ liệu?

Câu trả lời sẽ chỉ ra chính xác nơi ứng dụng AI và ML sẽ giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong doanh nghiệp của bạn.

2. Xem xét việc thu thập dữ liệu và trích xuất tính năng

Dữ liệu là cơ sở để sử dụng hiệu quả trí tuệ nhân tạo và máy học trong thương mại điện tử. Một quyết định khôn ngoan sẽ là lưu trữ tất cả dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, cho phép phân tích và quản lý dữ liệu đó trong tương lai.

3. Xác định mục tiêu và khả năng của bạn

Việc cố gắng áp dụng phạm vi triển khai AI lớn hơn mức cần thiết có thể dẫn đến những chi phí không hợp lý. Tập trung vào mục tiêu của bạn và bắt đầu với một cái gì đó đơn giản. Ví dụ: bạn có thể tập trung vào việc dự đoán và ngăn chặn sự rời bỏ của khách hàng. Nếu bạn hài lòng với kết quả, bạn có thể mở rộng quy mô triển khai AI.

4. Chọn công cụ và nền tảng phù hợp

Nói chung, phần mềm thương mại điện tử bạn chọn rất quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn vì phần mềm này ảnh hưởng lớn đến chi phí và hiệu quả vận hành cửa hàng bán lẻ trực tuyến của bạn. Đôi khi bạn thậm chí sẽ cần phải tái tạo lại để tìm một giải pháp phù hợp sẽ đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn. Đặc biệt, công nghệ điện toán hiện đại cho phép sử dụng ML trên đám mây, điều này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức hơn nữa. 

Tùy thuộc vào lĩnh vực kinh doanh của bạn, bạn có thể sử dụng nhiều công cụ AI và ML nhằm tối ưu hóa hoạt động của mình và nâng cao doanh số bán hàng. Ví dụ, Adobe Sensei tự động hóa nhiều nhiệm vụ tốn thời gian và dành nhiều thời gian hơn cho quá trình tạo. nosto là giải pháp tiếp thị toàn diện sử dụng AI để tự động mang đến trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa cao trong thời gian thực. Kết quả là, bạn có được mức độ tương tác cao hơn và doanh số cao hơn.

5. Tạo một nhóm chuyên dụng và xác định nhà cung cấp nào bạn cần

Để quản lý đúng quy trình áp dụng, bạn cần có một nhóm chuyên trách sẽ giúp mọi thứ đi đúng hướng. Nhóm sẽ cộng tác chặt chẽ với các bên thứ ba cần thiết cho dự án và đảm bảo rằng quy trình đang được dẫn hướng tới các mục tiêu mà bạn đã đặt ra.  

Bài học thương mại điện tử ML/AI

Bạn có thể sợ áp dụng AI/ML mới trong thương mại điện tử vì những thách thức về mặt tổ chức; hoặc ngược lại, được truyền cảm hứng để noi gương những tên tuổi lớn trong ngành đã tích hợp thành công công nghệ. 

Dù bạn cảm thấy thế nào, không nhà bán lẻ nào nên thờ ơ với những đổi mới trong lĩnh vực này.

Họ sẽ làm cho quy trình kinh doanh của bạn hiệu quả hơn. Hợp lý hóa trải nghiệm khách hàng của bạn. Cải thiện nhắm mục tiêu của bạn và thậm chí giúp bạn mở rộng quy mô sang các thị trường mới.

Điều duy nhất bạn cần làm là ‌lên một kế hoạch, tạo một nhóm tin tưởng vào những công nghệ này và có sự kiên nhẫn của tổ chức để học hỏi, cải thiện và xoay trục khi cần thiết.

Elogic đã và đang nâng cao đội ngũ của các nhà bán lẻ với tư cách là nhà tư vấn và nhà phát triển thương mại điện tử trong hơn 14 năm. Chúng tôi có thể giúp bạn đánh giá tình trạng kinh doanh hiện tại của mình, lên kế hoạch cho các bước và dự án bạn sẽ cần thực hiện để đạt được mục tiêu của mình, thậm chí triển khai và tích hợp toàn diện công nghệ cần thiết.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/