چه به صورت آنلاین و چه در فروشگاه خرید کنید، تجربهی خردهفروشی شما آخرین میدان نبرد برای انقلاب هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی است. خردهفروشان بزرگ، متوجه شدهاند که از درست کردن استراتژی هوش مصنوعی خود، چیزهای زیادی برای به دست آوردن دارند، بهطوری که باید برای بخش هوش مصنوعی نیرو استخدام کنند. این بخش تازه توسعهیافته با هدف گردآوری گروههای متنوعی از تیمها از جمله فناوری، تجربه دیجیتال مشتری، تجارت الکترونیک، خدمات مالی و تجربه مشتری دیجیتالی تشکیل میشوند تا با استفاده از هوش مصنوعی درآمد بیشتر با هزینههای جانبی کمتر در کوتاهترین زمان ممکن داشته باشند.
همه چیز در مورد خُرد کردن دادهها
برای درک فرصتها و تهدیدات برای همهی خردهفروشان 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 میلیونها برابر بیشتر از کامپیوترهای حجیم دهههای پیش قدرت محاسباتی دارد. شرکتها به قدرت محاسباتی تقریباً نامحدودی دسترسی دارند که با آن الگوریتمهای هوش مصنوعی خود را آموزش دهند.
مؤلفهی مهم دیگر، مقیاس و غنای دادههای موجود، به ویژه در خردهفروشی است.
سیستمهای هوش مصنوعی، بهویژه تکنیکهای یادگیری مانند یادگیری ماشینی، در مجموعهی کلان دادهها رشد میکنند. هنگامی که این سیستم ها به طور مناسب با این دادهها تغذیه شوند، روندها، الگوها و همبستگیهایی را کشف میکنند که هیچ تحلیلگر انسانی هرگز نمیتواند 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 خردهفروشیهای دیجیکالا با ربات قیمت گذاری دیجی کالا مارکیتوهاب 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 میکند.
حتماً بخوانید:
۵ 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 میخرید و روشی که آنها را خریداری میکنید، تشخیص دهد. این امر میتواند خرید منظم محصول شما از مارکتپلیسها، وبسایت شخصی یا از سوشیال مدیا باشد.
در حالی که سیستمهای پایگاه داده موجودی و فروش، بهسادگی خریدهای تکتک محصولات را ردیابی میکنند، با دادههای کافی، سیستمهای یادگیری ماشینی میتوانند عادات منظم شما را پیشبینی کنند. میداند که شما دوست دارید چه محصولاتی را در سایت جستجو کنید. برای مثال میتواند تشخیص دهد شما 20ام هر ماه کتاب میخرید. در مقیاس بزرگتر، تجزیه و تحلیل رفتار میلیونها مصرفکننده، سایتهای فروشگاهی را قادر میسازد تا پیشبینی کنند که چند نفر ۲۰ام هر ماه کتاب میخرند. حتی میتواند تحلیل پیچیدهتری کند که از چه دسته کتابهایی خوششان میآید: 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 تامینکنندگان، دوستانه به اشتراک گذاشته میشود و مدیریت موجودی کارآمدتر و لجستیک ناب را ممکن میسازد.
حتما بخوانید:
چگونه رباتها میتوانند به صنعت تجارت الکترونیک کمک کنند؟
بازاریابی کارآمد
هوش مصنوعی سایتهای 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.
تکنیکهای بازاریابی جدید فراتر از ترویج فروش به مشتریانی است که احتمالاً به هر حال آن محصول را خریداری میکنند. در عوض، توصیهکنندگان یادگیری ماشینی دفتر پلنر، کتابهای 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 قیمتگذاری
چالش قیمتگذاری برای سوپرمارکتها، 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 بیپایانی 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 میگیرد. یک برنامهی یادگیری ماشینی که به خوبی ساخته شده است میتواند همهی این تغییرات را در نظر بگیرد و آنها را با جزئیات اضافی مانند تاریخچهی 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 میتواند به شما کمک کند تا با ارائهی راه حلهای هوش مصنوعی خود بتواند در یک محیط، تمامی نیازهای شما را پاسخ دهد.
بازخورد مشتری
از لحاظ تاریخی، بازخورد مشتری از طریق کارتهای بازخورد به دست میآمد، پر میشد و در جعبهی پیشنهادات قرار میگرفت. این بازخورد باید خوانده میشد و به آن عمل میشد. 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 نرمافزار رسانههای 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 سایتها نیز این امکان را فراهم می کند تا میزان سرقت و دزدیهای سایبری را از بین ببرند. با گذشت زمان، سیستمها همچنین در تشخیص این موارد بهتر میشوند.
