كيف يمكن لشركات eCommerce الاستفادة من AI
في العام الماضي ، توسعت صناعة التجارة الإلكترونية بأكثر من 25 في المائة ، ومن المتوقع أن يستمر هذا الازدهار. مع هذه الثروة من شركات التجارة الإلكترونية ، والمنافسة تصبح أكثر شراسة ، والبقاء في مثل هذا التحدي لتجار التجزئة على الانترنت هو للأقوى و الأفضل .جعل ظهور الذكاء الاصطناعي (AI) التنافس في هذا السوق المزدحم ممكن - حتى بالنسبة لشركات التجارة الإلكترونية الصغيرة.
إن النشر الذكي لأدوات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغات الطبيعية (NPL) والتعلم الآلي (ML) وتعدين البيانات يسمح للشركات من جميع الأحجام بجذب العملاء والاحتفاظ بهم بأقل قدر من المدخلات. فيما يلي عشر طرق يمكن من خلالها للذكاء الإصطناعي مساعدة شركات التجارة الإلكترونية.
1. مساعد شخصي افتراضي
على الرغم من أن هذا قد لا يبدو وكأنه مكان واضح للبدء ، إلا أن الأبحاث تُظهر أن استخدام مساعد شخصي افتراضي (VPA) يُصنَّف كأداة للذكاء الإصطناعي الأكثر تأثيراً من جانب 31 بالمائة من المديرين التنفيذيين. VPA هو مساعد لا ينام أبداً ولا يتعب مطلقًا ويستفيد من NPL لفهم الكلام البشري والاستجابة أو اتخاذ الإجراء المطلوب. وهذا مفيد كوسيلة لتوفير الوقت للمديرين التنفيذيين وكأداة للعملاء.
2. خدمة العملاء
بحلول العام القادم (2020) ، سيتم التعامل مع 80 في المائة من جميع تفاعلات العملاء من قبل الذكاء الإصطناعي. أصبحت Chatbots بسرعة أداة لا غنى عنها في خدمة العملاء. كبديل لمراكز الاتصال ، فهي أرخص بكثير وأكثر كفاءة. 67 في المائة من المستهلكين استخدموا chatbot لخدمة العملاء في العام الماضي. هذا لا يزال أداة الذكاء الإصطناعي مجربة ومختبرة على أساس تقنيات NPL و ML. يمكن دمج Chatbots في عربات التسوق والدعم عبر الإنترنت وعمليات الطلب.
3. الاستماع الاجتماعي
يتم مشاركة الكثير من المعلومات على وسائل الإعلام الاجتماعية ، ومن خلال الاستماع إلى ما يقوله العملاء المحتملين. يمكن للشركات الحصول على نظرة ثاقبة للأسواق الجديدة وفهم كيفية عمل منتجاتها واستراتيجياتها الحالية. يمكن تنفيذ تتبع الكلمة الرئيسية أو العلامة التجارية في الوسائط الاجتماعية بكفاءة من خلال استخراج البيانات. ويمكن بعد ذلك تكثيف هذه البيانات لتصبح تعليقات قابلة للتنفيذ لتحسين تجربة العميل ومدى وصول العلامة التجارية.
4. التسويق التنبئي
أدوات ML تحلل بيانات المستهلك وتحسن مواقع التجارة الإلكترونية لتوفير التسويق المستهدف. يرى كل مستهلك ما يريد رؤيته - كيف يريدون رؤيته - ومتى يريدون رؤيته. كلما زادت بيانات العملاء التي تم جمعها ، كان التحسين أفضل لهذا العميل.
قد يستغرق البحث في مثل هذه الثروة من المعلومات شخصيًا سنوات ، ولكن من خلال التعلم الآلي (ML) ورؤية الذكاء الإصطناعي ، يمكن إجراء هذه التحسينات بسرعة. يمكن للشركات تحديث المعلومات المتعلقة بعملائها باستمرار بأحدث المعلومات - بحيث يظل العملاء / العملاء مشاركين.
5. التخصيص
فمع وجود العديد من الشركات والمنتجات التي تتنافس على الاهتمام ، ينجذب المستهلكون نحو تلك المواقع التي تبدو شخصية لهم. التخصيص يتولى كيف نشتري. من خلال الاستفادة من المعلومات المتاحة للعملاء على نطاق واسع من خلال تواجدهم عبر الإنترنت ، يمكن للشركات توفير إعلانات مخصصة ، وتقديم توصيات ذات صلة ، وصياغة محتوى محدد لها. هذا لن يكون ممكنا بدون قوة الذكاء الاصطناعى للتنقيب في البيانات.
6. استهداف العملاء المحتملين
غالبًا ما تُهدر ميزانيات التسويق عندما لا تتابع فرق المبيعات العملاء المحتملين. في إحدى الاستطلاعات ، كشف المسوقون أن 33٪ من خيوطهم لا تتلقى أي متابعة. يسقط المشترون المحتملون من خلال الشقوق ، لكن تقنيات مثل التعرف على الوجه والأدوات التنبؤية تسمح للشركات بتحديد ولاءات العلامة التجارية وتفضيلات منتجات عملائها.
يؤدي استخدام هذه المعلومات لتقديم اقتراحات وعروض أكثر ملاءمة إلى توفير الكثير من الوقت والمعلومات من أجل العملاء .يمكن تحديد آفاق عالية الجودة من خلال تحليل بيانات ملايين العملاء المحتملين والتعرف على أولئك الذين يستوفون معايير محددة.
7. تصبح محلية
بغض النظر عن المكان الذي تقوم فيه تجارة إلكترونية ، فإن استخلاص المعلومات القائمة على الموقع من بيانات العملاء يسمح لها بالظهور محليًا. من خلال تقديم العروض القائمة على الموقع ، والإعلانات الخاصة بالموقع ، والتنبؤ بالاتجاهات المحلية ، يمكن للعملاء المحليين رفع جهود الشركات في مدنهم. يؤثر هذا المستوى الإضافي من التخصيص بشكل كبير على فائدة الموقع للمستخدمين من خلال تحديد أولويات العروض التي تبدو فريدة لمنطقتهم.
8. تحليل البيانات الفعالة
لا يمتلك أي فريق بشري القدرة أو الوقت على تسجيل وتحليل وتصفية حجم البيانات المتوفرة من العملاء المحتملين في جميع أنحاء العالم بدقة عالية. تتراجع أنشطة التجارة الإلكترونية التي تعتمد على التعليقات التي يوجهها المستخدم وراء تلك التي تستخدم الذكاء الإصطناعي لجمع المعلومات واستخدامها.
يسمح استخراج البيانات و ML بمعالجة الملايين من مجموعات البيانات بكفاءة وفي الوقت المناسب للمساعدة في كل جانب من جوانب الأعمال.
9. التكامل عبر المنصات
مع اعتياد المستهلكين على المزيد والمزيد من التكنولوجيا في منازلهم وعلى شخصهم ، يزداد توقع هذه التقنيات للعمل معًا. يؤدي استخدام AI لدمج منصة تجارة التجزئة مع الأجهزة الحالية ، مثل الهواتف الذكية وأجهزة تتبع اللياقة البدنية ، وحتى الأجهزة المنزلية إلى تبسيط تجارب التسوق لدى العملاء وجذبهم إلى الشركات التي تقدم هذه الخيارات.
10. تحسين البحث
يتيح ML في وظيفة البحث في موقع التجارة الإلكترونية للمتاجر "تذكر" عادات كل زائر ، وكيفية بحثه وتفضيلاته. باستخدام هذه المعلومات في المرة التالية التي يقوم فيها العميل بإرجاع سرعات كافة الخدمات لهم. البحث الذكي هو ممكن أيضا مع مالذكاء الإصطناعي من خلال التعرف على الخصائص الفردية للمستخدم ، يمكن للتكنولوجيا التنبؤ بما يريده كل مستخدم على الفور تقريبًا.
من خلال تحليل تفاصيل المنتج وما يتم البحث عنه ، يمكن أيضًا اقتراح المنتجات التكميلية بشكل استباقي. يزداد احتمال العثور على المزيد من العناصر على المواقع التي تستخدم هذه التقنيات وشرائها.
تنفذ شركات التجارة الإلكترونية في جميع أنحاء العالم العديد من هذه الأدوات بالفعل لزيادة كفاءتها والوصول إلى جمهور أوسع. تجار التجزئة مثل Amazon و eBay و Alibaba يستثمرون بشكل كبير في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. إن جمال الذكاء الاصطناعي لا يتطلب ميزانية بحجم أمازون للحفاظ على قدرته التنافسية مع عمالقة الصناعة هؤلاء.