هوش مصنوعی می‌داند چه چیزی می‌خرید - و چه چیزی باید بخرید

هوش مصنوعی می تواند الگوهایی را در رفتار خرید شما تشخیص دهد که می تواند به خرده فروشان کمک کند معاملات بهتری را برای شما ارائه دهند و سپس چیزهایی را پیشنهاد کند که حتی نمی دانستید می خواهید.

چه به صورت آنلاین و چه در فروشگاه خرید کنید، تجربه خرده فروشی شما آخرین میدان نبرد برای انقلاب هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی است. خرده فروشان بزرگ متوجه شده اند که از درست کردن استراتژی هوش مصنوعی خود چیزهای زیادی برای به دست آوردن دارند، به طوری که باید برای بخش هوش مصنوعی نیرو استخدام کنند. این بخش تازه توسعه یافته با هدف گردآوری گروه های متنوعی از تیم ها از جمله فناوری، تجربه دیجیتال مشتری، تجارت الکترونیک، خدمات مالی و تجربه مشتری دیجیتالی تشکیل می شوند تا با استفاده از هوش مصنوعی درآمد بیشتر با هزینه های جانبی کمتر در کوتاه ترین زمان ممکن داشته باشند.

همه چیز در مورد خرد کردن داده ها

برای درک فرصت ها و تهدیدات برای همه خرده فروشان بزرگ، مفید است که بدانیم چرا هوش مصنوعی دوباره در دستور کار قرار گرفته است. دو چیز مهم از زمان حملات اولیه به هوش مصنوعی در دهه‌های پیش تغییر کرده است: داده و قدرت محاسباتی. قدرت محاسباتی به راحتی قابل مشاهده است. تلفن هوشمندی که در دست شماست میلیون ها برابر بیشتر از کامپیوترهای حجیم دهه های پیش قدرت محاسباتی دارد. شرکت ها به قدرت محاسباتی تقریبا نامحدودی دسترسی دارند که با آن الگوریتم های هوش مصنوعی خود را آموزش دهند.

مؤلفه مهم دیگر مقیاس و غنای داده های موجود، به ویژه در خرده فروشی است.

سیستم‌های هوش مصنوعی – به‌ویژه تکنیک‌های یادگیری مانند یادگیری ماشینی – در مجموعه کلان داده ها رشد می‌کنند. هنگامی که این سیستم ها به طور مناسب با این داده ها تغذیه شوند، روندها، الگوها و همبستگی هایی را کشف می کنند که هیچ تحلیلگر انسانی هرگز نمی تواند به کشف دستی آنها امیدوار باشد. این رویکردهای یادگیری ماشینی تحلیل داده‌ها را به‌طور خودکار انجام می‌دهند و کاربران را قادر می‌سازند تا مدلی ایجاد کنند که می‌تواند پیش‌بینی‌های مفیدی درباره سایر داده‌های مشابه انجام دهد.

چرا هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک مناسب است؟

سرعت استقرار هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف به چند عامل حیاتی بستگی دارد. اولین مورد توانایی آزمایش و ارزیابی است. با پادمان‌های مناسب، غول‌های خرده‌فروشی می‌توانند هوش مصنوعی را مستقر کرده و واکنش مصرف‌کننده را آزمایش و ارزیابی کنند. آن‌ها همچنین می‌توانند به‌طور مستقیم تأثیر را روی خط نهایی خود نسبتاً سریع اندازه‌گیری کنند.

دوم، پیامدهای نسبتاً کوچک یک اشتباه است. یک مامور هوش مصنوعی که یک هواپیمای مسافربری را فرود می‌آورد، نمی‌تواند مرتکب اشتباه شود، زیرا ممکن است افراد را بکشد. یک عامل هوش مصنوعی مستقر در خرده‌فروشی که روزانه میلیون‌ها تصمیم می‌گیرد، می‌تواند اشتباهاتی را مرتکب شود، البته تا زمانی که اثر کلی مثبت باشد. برخی از فناوری‌های ربات هوشمند در حال حاضر در خرده‌فروشی های دیجی کالا با ربات قیمت گذاری دیجی کالا مارکیتو همکاری می‌کند تا محصولات خود را به درب منزل مشتریان در سراسر کشور تحویل دهد.

اما بسیاری از مهم‌ترین تغییرات به جای استفاده از کارهای تکراری، ناشی از استقرار هوش مصنوعی خواهد بود. بیایید چند سناریو مبتنی بر هوش مصنوعی را مرور کنیم که تجربه فروش و خرید شما را متحول می کند.

حتما بخوانید:

5 راه برای استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش فروش

عادات خرید شما

هوش مصنوعی می تواند الگوهای اساسی در رفتار خرید شما را از روی محصولاتی که می خرید و روشی که آنها را خریداری می کنید، تشخیص دهد. این امر می تواند خرید منظم محصول شما از مارکت پلیس ها، وبسایت شخصی یا از سوشیال مدیا باشد.

در حالی که سیستم‌های پایگاه داده موجودی و فروش به سادگی خریدهای تک تک محصولات را ردیابی می‌کنند، با داده‌های کافی، سیستم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند عادات منظم شما را پیش‌بینی کنند. می داند که شما دوست دارید چه محصولاتی را در سایت جستجو کنید. برای مثال می تواند تشخیص دهد شما 20ام هر ماه کتاب می خرید. در مقیاس بزرگ‌تر، تجزیه و تحلیل رفتار میلیون‌ها مصرف‌کننده، سایت های فروشگاهی را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی کنند که چند نفر 20ام هر ماه کتاب می خرند. حتی می تواند تحلیل پیچیده تری کند که از چه دسته کتاب هایی خوششان می آید: روانشناسی یا رمان و غیره. این امر به سیستم‌های مدیریت موجودی کمک می‌کند و به طور خودکار موجودی را بهینه می‌کند.

سپس این اطلاعات با تامین کنندگان دوستانه به اشتراک گذاشته می شود و مدیریت موجودی کارآمدتر و لجستیک ناب را ممکن می سازد.

حتما بخوانید:

چگونه ربات ها می توانند به صنعت تجارت الکترونیک کمک کنند؟

بازاریابی کارآمد

هوش مصنوعی سایت های فروشگاهی را قادر می‌سازد تعداد دفعات خرید شما از یک محصول خاص را شناسایی کنند - مثلاً ماهی یک بار کتاب می‌خرید - و سپس پیشنهادی را برای گروهی از مصرف‌کنندگان که به‌عنوان «در مورد خرید کتاب» شناسایی شده‌اند ارسال کنند.

تکنیک های بازاریابی جدید فراتر از ترویج فروش به مشتریانی است که احتمالاً به هر حال آن محصول را خریداری می کنند. درعوض، توصیه‌کنندگان یادگیری ماشینی دفتر پلنر، کتاب های دیگر یا سایر توصیه‌های محصول شخصی‌سازی شده را تبلیغ می‌کنند که داده‌های هزاران مصرف‌کننده دیگر اغلب با هم همراه هستند.

بازاریابی کارآمد به معنای تخفیف کمتر و سود بیشتر است.

پویایی قیمت گذاری

چالش قیمت گذاری برای سوپرمارکت ها شامل اعمال قیمت مناسب و تبلیغ مناسب برای محصول مناسب است. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری محصولات یک کار پیچیده است که نیاز به تجزیه و تحلیل داده‌ها در سطح ریز برای هر مشتری، محصول و معامله دارد.

برای مؤثر بودن، عوامل بی پایانی باید مورد بررسی قرار گیرند، مانند اینکه چگونه فروش با تغییر نقاط قیمت در طول زمان، فصلی، آب و هوا و تبلیغات رقبا تحت تأثیر قرار می گیرد. یک برنامه یادگیری ماشینی که به خوبی ساخته شده است می تواند همه این تغییرات را در نظر بگیرد و آنها را با جزئیات اضافی مانند تاریخچه خرید، ترجیحات محصول و موارد دیگر ترکیب کند تا بینش عمیق و قیمت گذاری متناسب با حداکثر کردن درآمد و سود ایجاد کند.

در اینجا است که پنل مارکیتو می تواند به شما کمک کند تا با ارائه ی راه حل های هوش مصنوعی خود بتواند در یک محیط تمامی نیاز های شما را پاسخ دهد.

بازخورد مشتری

از لحاظ تاریخی، بازخورد مشتری از طریق کارت های بازخورد به دست می آمد، پر می شد و در جعبه پیشنهادات قرار می گرفت. این بازخورد باید خوانده می شد و به آن عمل می شد. با افزایش رسانه‌های اجتماعی، به بستری برای بیان بازخورد عمومی تبدیل شد. بر این اساس، فروشندگان به منظور پاسخگویی، حل و فصل و مشارکت مشتریان در گفتگو، به نرم افزار رسانه های اجتماعی روی آوردند.

با حرکت رو به جلو، یادگیری ماشینی در این زمینه نقش خواهد داشت. سیستم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای اولین بار امکان تجزیه و تحلیل انبوه منابع متعدد داده‌های نامرتب و بدون ساختار، مانند نظرات شفاهی ثبت‌شده مشتری یا داده‌های ویدئویی را فراهم می‌کنند.

کاهش سرقت و دزدی

سیستم‌های هوش مصنوعی این توانایی را دارند که میلیون‌ها تصویر را بدون زحمت اسکن کنند و سیستم‌های نقطه فروش (POS) هوشمند و مجهز به دوربین را قادر می‌سازند تا انواع مختلف میوه‌ها و سبزیجات را که خریداران در مقیاس‌های ثبت قرار می‌دهند شناسایی کنند. این برای خریدهای فیزیکی کارساز است.

برای سایت ها نیز این امکان را فراهم می کند تا میزارن سرقت و دزدی های سایبری را از بین ببرند. با گذشت زمان، سیستم ها همچنین در تشخیص این موارد بهتر می شوند.