عندما ظهر ChatGPT لأول مرة العام الماضي ، شعر العالم بالحزن. سرعان ما أصبح روبوت الدردشة أحد أبرز حالات استخدام التعلم الآلي في خدمة العملاء وأظهر أن الذكاء الاصطناعي (AI) قد وصل إلى نقطة حيث يمكن للتكنولوجيا أداء مهام معينة بشكل أفضل بكثير من البشر.

لكن التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية يتجاوزان روبوتات المحادثة. يستخدم تجار التجزئة الذكاء الاصطناعي للتخصيص ، وتحليلات البيانات ، التسعير الديناميكيومحركات التوصية. تقوم الأسماء الكبيرة مثل Zalando و Asos بإنشاء أقسام تعلم عميق كاملة لفهم العملاء بشكل أفضل لحظة وجودهم على الموقع. 

يبدو أن الذكاء الاصطناعي يُحدث تغييرات لا رجعة فيها في التجارة الإلكترونية.

في Elogic ، بقينا في طليعة أهم اتجاهات التجارة الإلكترونية منذ عام 2009 ويمكننا القول بالتأكيد أن ML و AI موجودان لتبقى. نظرًا لكوننا شركة لا تعتمد على النظام الأساسي ، فإننا نرى العديد من منصات التجارة الإلكترونية الرئيسية مثل Adobe Commerce و Salesforce Commerce Cloud التي تستفيد من خوارزميات ML لتقديم تجربة عملاء متميزة (CX) ورؤى أعمق في التحليلات.

في هذه المقالة ، سترى كيف تستخدم شركات التجارة الإلكترونية الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية ، ولماذا قد ترغب في الاستثمار فيه ، وكيف يمكنك البدء في تنفيذه لتبسيط عملياتك التجارية اليومية وتحسين تجربة العملاء الخاصة بك.

كيف يعمل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟

على الرغم من استخدام المصطلحين ‌ML و AI بالتبادل ، إلا أنهما يشيران إلى أشياء مختلفة قليلاً.

تعلم الآلة (ML) هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) التي تعلم الآلة حرفياً ... للتعلم! تتغذى نماذج ML على البيانات وتبحث عن أنماط فيها تحاول استخلاص النتائج ، مثل الإنسان. النظام غير مبرمج بشكل صريح ولكنه يتعلم - لإجراء تنبؤات أو اتخاذ بعض القرارات باستخدام البيانات التاريخية.

تعد محركات التوصية مثالًا كلاسيكيًا على تعلم الآلة في التجارة الإلكترونية. يتعرف النظام على التفاصيل ذات الصلة للمستخدم ، مثل آخر المنتجات التي تم شراؤها ، والألوان التي يفضلونها ، والميزانيات ، وما إلى ذلك ، ويشتق خوارزمية للتوصية بالمنتجات التي من المحتمل أن يشتريها العميل.

اقرأ أكثر: 20 من أفضل أدوات التجارة الإلكترونية لتعزيز عملك على الإنترنت 

في هذه الأثناء، الذكاء الاصطناعي (منظمة العفو الدولية) هو مصطلح أوسع يشير إلى أي تقنية تسمح لأجهزة الكمبيوتر بتقليد الذكاء البشري. Siri و Cortana و Alexa Voice Assistance كلها أمثلة على الذكاء الاصطناعي.

عندما ترى بحثًا ممكّنًا صوتيًا في متجر أو عروض منتجات مخصصة ، ستعرف أن هذه هي التجارة الإلكترونية والذكاء الاصطناعي قيد التنفيذ.

ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يسيران جنبًا إلى جنب في التسوق عبر الإنترنت ؛ وعلى الرغم من أنه قد يكون مجالًا متطورًا لتجار التجزئة ، إلا أنهم يمهدون الطريق لتفاعلات العملاء الجديدة وفرص العمل.

اغتنام الفرص التجارية: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة الاستفادة من التجارة الإلكترونية؟

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لهما تأثير عميق على صناعة التجارة الإلكترونية. فيما يلي المزايا الرئيسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التجارة الإلكترونية للشركات لبدء تحويل أعمالها اليوم.

العائد على الاستثمار العالي

قلة من الناس يدركون في الواقع كيف يمكن للذكاء الاصطناعي زيادة مبيعات التجارة الإلكترونية. بحسب ال تقرير McKinsey State of AI، ذكر 79٪ من المجيبين أن دمج الذكاء الاصطناعي في التسويق والمبيعات زاد من عائدات الأعمال. قد يؤدي دمجها في CRM الخاص بك إلى إنشاء عملية مبيعات أكثر كفاءة. ستؤدي إضافة نظام التجارة الإلكترونية القائم على AI ، مثل CDPs أو ذكاء الأعمال (BI) ، إلى تمهيد طريقك للتخصيص ، مما سيزيد من متوسط ​​قيمة الطلب (AOV) وولاء العملاء.

في الواقع ، هناك العديد من الحالات التي توضح هذه الفائدة. يقود محرك توصيات أمازون 35٪ من المبيعات السنوية للشركة ، وقد خفضت Alibaba أخطاء التسليم بنسبة 40٪ بعد الاستثمار في برنامجها اللوجستي الذكي.

التسويق والإعلان المستهدفان

Salesforce ، أفضل حلول CRM والتجارة الإلكترونية و شريك Elogic، تنص على أن العملاء يتوقعون تجربة شخصية. لا يزال فقط 26٪ من المسوقين واثقون من أن مؤسستهم لديها استراتيجية ناجحة للتخصيص. تعد البيانات المنعزلة أحد أكبر التحديات - عندما لا تتمكن الأقسام من الوصول إلى نفس المعلومات حول العميل - مما يؤدي إلى تجارب العملاء المنفصلة.

يعد توحيد البيانات أحد مزايا الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يعتمدان على مصادر بيانات متعددة عبر الشركة ، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي كسر هذه الحواجز من خلال إنشاء رؤى مرئية ويمكن الوصول إليها وقابلة للتنفيذ. على سبيل المثال ، ستعمل منصات بيانات العملاء (CDP) التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي على توحيد بياناتك وتحليل كميات كبيرة من البيانات وتسريع عملية اختبار الحملات التسويقية وتحسينها.

يمكنك استخدام هذه الأفكار لتحديد الاتجاهات والتنبؤ باتجاهات العملاء المحتملة والتوصية بمنتجات مماثلة لتلك التي تم شراؤها أو عرضها بثمن. والأهم من ذلك ، يمكنك ‌إضفاء الطابع الشخصي على نطاق واسع تخصيص تجارب المستخدم عبر القنوات.

قرارات العمل المدروسة

تجد العديد من الشركات صعوبة كبيرة ليس فقط في جمع البيانات ولكن أيضًا لفهمها. لقد خدمت أدوات التحليلات التقليدية غرضًا حتى الآن ولكنها بالتأكيد ليست مثل تلك التي تتبنى الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في التجارة الإلكترونية.

تستحق التحليلات التنبؤية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ذكرًا خاصًا هنا. يمكن أن تجعل قرارات عملك أكثر استنارة والتنبؤ بدقة بأنماط الطلب المستقبلية على المنتجات لعناصر محددة أو فئات كاملة داخل متجر التجارة الإلكترونية. 

يقول "لنفترض أنك شرعت في تعزيز إيرادات شركتك" إيغور إياكوفليف، الشريك الإداري ومدير العمليات في Elogic Commerce. "بناءً على عينة البيانات التي تم جمعها ، يرى النظام أن الخدمة Y لديها أعلى هامش ربح. يقوم بمسح نوع العملاء الذين يطلبون تلك الخدمة ويقترح عليك الترويج لتلك الخدمة لمجموعة مستهدفة معينة. أضف الذكاء الاصطناعي إلى هذا النوع من أدوات التحليلات ، وستحصل على تحليلات تنبؤية ".

إدارة اللوجستيات والمخزون الأمثل

تعد إدارة المخزون واحدة من أكبر تحديات B2B و B2C حيث قد يكون لديك مخزون كبير جدًا أو محدود في متناول اليد. نفس الشيء بالنسبة للخدمات اللوجستية ، حيث يستثمر تجار التجزئة في استراتيجيات سلسلة التوريد الفعالة لخفض تكلفة الشراء والتصنيع.

تعد الخدمات اللوجستية المبسطة والرؤية الواضحة للمخزون إحدى مزايا الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية. تعتمد أنظمة إدارة المخزون المتقدمة في الوقت الفعلي على الذكاء الاصطناعي لإعلامك بتوافر المخزون في جميع أنحاء المستودعات والقنوات. قد يقومون أيضًا بتحليل البيانات للتنبؤ بأنماط الطلب وتحسين خطط تجديد المستودع.

في الواقع ، شركة McKinsey & Company تقارير أن التنبؤ المدفوع بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل من أخطاء سلسلة التوريد بنسبة 20 إلى 50 في المائة ، مما يترجم إلى مبيعات أعلى. على سبيل المثال ، إذا كنت بيع الأحذية عبر الإنترنت، قد ترى أن الطلب على الأحذية الشتوية يزداد خلال موسم الخريف والتخطيط والتخزين وجدولة التسليم وفقًا لذلك مع مراعاة مخاطر اضطرابات سلسلة التوريد.

تحويلات عملاء أعلى

تسمح خوارزميات الذكاء الاصطناعي للمسوقين بتحليل الصفحات وتحسينها بسرعة من أجل مشاركة أفضل للعملاء وتحويلات أعلى. 

على سبيل المثال ، علامة تجارية DTC وشركة تابعة لشركة PepsiCo ، SodaStream ، مستعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتجارة الإلكترونية لتحليل فعالية حملاتهم التسويقية في 46 سوقًا حول العالم. أظهرت النتائج أن الإعلانات استجابت بشكل مختلف للمستهلكين اعتمادًا على القناة. شهدت العلامة التجارية زيادة بنسبة 3٪ -5٪ في معدلات تحويل البريد الإلكتروني وزيادة بنسبة 10-15٪ في معدلات تحويل الرسائل النصية القصيرة.

هذا مجرد تطبيق واحد للذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية. يمكنك أيضًا تطبيقه على: 

• البحث في الموقع (لأنه كلما عثر عملاؤك على ما يحتاجون إليه بشكل أسرع ، زادت سرعة إجراء عملية بيع)
• حملات تجديد النشاط التسويقي (أرسل للمستخدمين عروضًا ترويجية وحوافز مخصصة لتشجيعهم على العودة وإكمال عملية الشراء بعد التخلي عن سلة التسوق)
• خدمة العملاء (قطع الممر اللانهائي لخط دعم العملاء من خلال تقديم روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للخدمة الذاتية للمتسوقين).

ما هي أمثلة ML و AI الأكثر نجاحًا في التجارة الإلكترونية؟

يتمتع اللاعبون الكبار ، مثل eBay و Amazon ، بتجربة رابحة لتكامل الذكاء الاصطناعي طوال دورة المبيعات بأكملها. ومع ذلك ، لا تحتاج بالضرورة إلى أن تكون رائدًا في السوق للاستفادة من هذه التقنيات. تُظهر حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الناجحة في التجارة الإلكترونية أنه بغض النظر عن حجم متجرك ، يمكنك دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للحصول على مزايا تنافسية.

اقرأ أكثر: الرائد في التجارة الإلكترونية: 7 أسباب تجعل أمازون ناجحة جدًا 

محركات التوصية

تساعد أنظمة التوصية الشركات على زيادة المبيعات من خلال تقديم عروض مخصصة وتجربة عملاء محسّنة. عادةً ما تعمل التوصيات على تسريع عملية البحث في موقع الويب ، وتسهيل وصول المستخدمين إلى المحتوى المطلوب ، كما أنها ممتازة البيع العابر والبيع الإضافي أمثلة على الذكاء الاصطناعي في التسوق عبر الإنترنت. 

كما أنها تساهم في ارتفاع معدل الشراء وتعزيز ولاء المستخدم ، مما يترجم إلى زيادة المبيعات. بعد أن قام فريق Elogic بإدماج حل التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي من شركة Certona لمتاجر التجزئة للأزياء في الولايات المتحدة ، Carbon38، شهدت العلامة التجارية زيادة كبيرة في متوسط ​​قيمة الطلب (AOV) والعملاء العائدين.

استراتيجية التسعير

سيستخدم التسعير المدعوم بالذكاء الاصطناعي الخوارزمية لتحليل كميات كبيرة من البيانات واتخاذ قرارات التسعير بناءً على هذا التحليل. هذا هو أحد أبرز الأمثلة على الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية بين الشركات.

تكتسب الأدوات المتقدمة لتحليل البيانات المعلومات من مصادر متعددة القنوات وتحدد مرونة الأسعار. تشمل العوامل المؤثرة الموقع ، وموقف شراء العملاء ، والتوابل ، وأسعار السوق في قطاع معين. 

علاوة على ذلك ، تقوم الخوارزمية بتجزئة العملاء والتحسين في الوقت الفعلي ، مما يسمح لك بتخصيص مخططات التسعير.

على سبيل المثال ، عميلنا الفنلندي ، متخصص في المكونات الفنية لـ B2B ويكسون، يمكنه الآن تحليل سلوك المستخدم وتعديل مستويات الأسعار حول العملاء المسجلين / الجدد وأحجام الطلبات وظروف السوق.

البحث البصري

على الرغم من أن المتسوقين يميلون إلى تصفح المحتوى المرئي قبل الشراء ، إلا أنهم يفشلون أحيانًا في العثور على الكلمات المناسبة لوصف ما يبحثون عنه. البحث المرئي يجعل الأمر أسهل بكثير. يمكن للعملاء ببساطة تحميل صورة بدلاً من كتابة استعلام طويل ومفصل. نتيجة لذلك ، يمكن للعميل تضييق نطاق البحث والحصول على المزيد من العناصر ذات الصلة.

يعد Bing Visual Search و Google Lens و Image Search من أدوات الذكاء الاصطناعي القوية للتجارة الإلكترونية والتي حولت هذا النوع من البحث إلى اتجاه. يستفيد السوق من محرك بحث Lens Your Look من Pinterest الذي يمكّنك من العثور على خيارات الملابس ذات الصلة بخزانة ملابسك الحالية.

على سبيل المثال ، جمعت ASOS بشكل جميل بين التعلم الآلي والتجارة الإلكترونية وأنشأت ميزة Style Match لتطبيقها على الأجهزة المحمولة. يتيح للمتسوقين التقاط صورة واكتشاف المنتجات المطابقة لها من الكتالوج الخاص بهم. تشجع هذه الأداة المتسوقين على الشراء من العلامة التجارية.

ينتج عن هذا الاتجاه نتائج إيجابية بشكل خاص إذا اقترن بالبحث الصوتي وتجارة المحادثة. يمكن للعلامات التجارية دمج نماذج التعلم الآلي من Amazon Lex للتجارة الإلكترونية والاستفادة من التعرف التلقائي على الكلام لتفسير المدخلات الصوتية للمستخدمين في البحث.

تحليل معنويات العملاء

تعتمد أدوات تحليل المشاعر التقليدية على مقابلات العملاء والمراقبة الاجتماعية والتقييمات والاستطلاعات ، وكلها تقدم كمية هائلة من البيانات الأولية. إذا بدأت في تحليله يدويًا ، فسوف ينزلق شيء ما بالتأكيد. 

وفي الوقت نفسه ، ستحلل الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع وتحدد أصغر التحولات في سلوك المشتري. تستخدم تقنية ML معالجة اللغة لتحديد الكلمات التي تشير إلى موقف إيجابي أو سلبي. لذلك ، توفر نماذج التعليقات هذه خلفية قوية وثاقبة لتحسين المنتج أو الخدمة.

في الواقع ، يمكن للشركات استخدام تحليل آراء العملاء الذكي في رسم خرائط رحلة العملاء. هذا مثال لخريطة قام بها Elogic لأحد عملائنا:

ادارة المخزون

يهدف التجار إلى إجراء إدارة مناسبة للمخزون لتزويد العملاء بالمنتجات المناسبة في الوقت والمكان المناسبين وفي حالة مناسبة. تتضمن العملية مراقبة وتحليل عميق للمخزون وسلاسل التوريد. 

عندما يتعلق الأمر بإدارة المخزون ، يكتشف التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية الأنماط والارتباطات بين العناصر وسلاسل التوريد. تحدد الخوارزمية الاستراتيجيات المثلى للمخزون والمخزون. في المقابل ، يقوم المحللون بتحسين التسليم وتشغيل المخزون ، وتنفيذ البيانات التي تم الحصول عليها.

دعم العملاء

تعد روبوتات الدردشة أحد ألمع تطبيقات التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية ، وهي طريقة ممتازة لمساعدة التجار على أتمتة التفاعل مع العملاء جزئيًا. علاوة على ذلك ، يمكنك تقليل التكاليف بشكل كبير مع الحفاظ على الجودة. في حالة وجود استعلام معقد ، سيكتشف الروبوت الحاجة إلى تدخل بشري ويعيد توجيه العميل إلى وكيل دعم العملاء. 

يلعب الذكاء الاصطناعي التوليدي دورًا أساسيًا هنا. نظرًا لأن أدوات الذكاء الاصطناعي تتعلم المزيد عن المتسوقين الفرديين ، فقد تصبح التفاعلات عبر الإنترنت مع العملاء أشبه بالتفاعلات مع المصمم أو المتسوق الشخصي. على سبيل المثال ، Mercari ، سوق السلع الاستهلاكية المستعملة ، قدمه مساعد تسوق يعتمد على الذكاء الاصطناعي ويعمل على برنامج ChatGPT ولا يمكنه الرد على استفسارات العملاء فحسب ، بل يمكنه أيضًا التوصية بالمنتجات بناءً على سؤال الإدخال.

حالات الاستخدام العملي لتطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التجارة الإلكترونية

حتى الآن ، رأيت فوائد وتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التجارة الإلكترونية مدعومة بعدد قليل من سيناريوهات الحالات من تجار التجزئة الحقيقيين. الآن ، حان الوقت لتزويدك ببعض الأسماء الكبيرة ، وبدون أدنى شك ، خبراء في الاستفادة القصوى من هذه التقنيات المتطورة في الصناعة.

اقرأ أكثر: قائمة العلامات التجارية الشهيرة التي تستخدم Adobe Commerce 

أمازون وخدمة العملاء الفائزة 

تركز أمازون على خدمة العملاء التي لا تشوبها شائبة باعتبارها واحدة من الشركات المنافسة الرئيسية مزايا التجارة الإلكترونية. ويتم الحفاظ على هذه الخدمة بمساعدة الذكاء الاصطناعي للتجارة الإلكترونية. إذن ، في أي مجالات محددة يطبقون التكنولوجيا؟

• توصيات المنتج. تستخدم Amazon نماذج التصفية التعاونية ونماذج Next-in-Sequence لوضع تنبؤات بشأن البضائع التي قد يحتاجها كل عميل محدد بعد ذلك. يتم تمكين الأداة من خلال البيانات المجمعة لسلوك شراء العميل.
• الخدمات اللوجستية. يُجري الذكاء الاصطناعي تغييرات في التوجيه وأوقات التسليم ومعلمات التسليم الأخرى لزيادة الكفاءة والدقة. تسليم الطائرات بدون طيار ستكون الخطوة التالية التي تتخذها أمازون.
• معالجة اللغات الطبيعية. تعمل أحدث تقنيات التعلم العميق هذه على تشغيل المساعد الرقمي أليكسا من أمازون.

علي بابا ونهجها المرتكز على العملاء

تستخدم الشركة باستمرار الأدوات الأكثر تقدمًا التي تم تمكينها بواسطة AI و ML. تطبق Alibaba مرايا الواقع المعزز ومدفوعات التعرف على الوجه وألعاب الهاتف المحمول التفاعلية والعديد من الميزات والأدوات الأخرى. على وجه التحديد ، تركز Alibaba على:

• عمليات الأعمال الذكية. منتج على غرار ChatGPT من Alibaba يسمى تونجي تشيان ون، الذي تم إصداره في 11 أبريل 2023 ، يُزعم أنه يعمل على تحسين الكفاءة في مكان العمل. تقوم الأداة بعدد من المهام ، مثل تحويل المحادثات الشفوية إلى ملاحظات مكتوبة وصياغة مقترحات الأعمال. سيوفر هذا وقت الموظفين والموارد على المدى الطويل ويسمح لهم بالتركيز على الأعمال بدلاً من المهام اليومية الشاقة.
• تخصيص حاد. يعد إنشاء تجربة عميل جذابة هو حجر الزاوية لمعظم التجار العصريين. تحقق Alibaba هذا من خلال تنفيذ منصة التجارة الإلكترونية AI عالية الاستهداف. أينما قام العميل بالتسوق من قبل ، فمن الممكن مطابقة منتجاته المشتراة مع البضائع الجديدة في مجموعة Alibaba. 
• سلسلة التوريد الذكية. لقد خلقت علي بابا سلسلة التوريد الذكية علي - أداة تعمل بالذكاء الاصطناعي وتتنبأ بالطلب على المنتج ، وتحسن المخزون ، وتحدد عروض المنتج المناسبة ، وتطور استراتيجيات التسعير.

ايكيا واستخدام الواقع المعزز

التجار الذين بيع الاثاث على الانترنت تعرف مدى صعوبة إدارة العائدات. تجعل الطبيعة الضخمة للمنتجات من الصعب على المتسوقين تخيل القطعة في محيطهم ، مما يؤدي إلى ارتفاع التكاليف. ايكيا هي إحدى العلامات التجارية التي تعالج المشكلة بمساعدة الذكاء الاصطناعي والواقع المعزز (AR): 

• تجربة CX أفضل عبر الإنترنت وغير متصل. الميزة الجديدة للعلامة التجارية ايكيا كريتيف لموقعهم على الويب وتطبيق يتيح للعملاء تصميم وتصور مساحات المعيشة الخاصة بهم باستخدام أثاث رقمي. لم يعودوا بحاجة للسفر إلى متجر من الطوب وقذائف الهاون لرؤية القطعة ؛ نقرة بسيطة على الهاتف ستكون كافية. 
• البحث البصري. قد يوجه المستخدم الكاميرا الخاصة به إلى قطعة أثاث ، وسيجد تطبيق IKEA Place آخرين مثله. وظيفة الإشارة والبحث في GrokStyle تمت إضافته إلى التطبيق ويعتبر مستقبل البحث.

جاب وغرفة ملابسهم الافتراضية

عندما أصبحت هيذر ميكمان رئيسة قسم المعلومات المؤقتة لشركة Gap ، وهي واحدة من أكبر بائعي التجزئة للملابس والإكسسوارات في العالم ، جعلها مهمته لجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا من الحمض النووي لكيفية عملها داخل Gap. فيما يلي المجالات التي ينجحون فيها بالتأكيد:

• حركة المخزون الأمثل. ينتج الحل الذي يعمل بنظام ML ملفات تعريف حجم مؤتمتة ودقيقة تحدد حجم البيع لعنصر معين في متجر معين. وبهذه الطريقة ، تواكب العلامة التجارية "طلب العملاء ورضاهم".
• غرف تركيب افتراضية. تقدم الشركة تطبيق AR يسمح للمتسوقين بتجربة ملابس Gap دون الدخول إلى المتجر. يمكن للمستخدم تحديد أحد أنواع الجسم الخمسة الموجودة في التطبيق ، وتطبيق ملابس Gap عليها ، وشرائها عبر الإنترنت إذا أعجبهم ما يرونه.

كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك؟

تعتبر حالات استخدام التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية مثيرة للإعجاب وهي تشمل جميع المجالات ، من تحسين خدمات العملاء إلى توفير أمان أعلى لعملك. من المتوقع تنفيذ الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة زيادة من 40٪ إلى 80٪ في السنوات 3 القادمة. 

إذن ، ما هي الإجراءات المحددة التي تساعد عملك على اللحاق بالموجة الكبيرة والاستفادة من التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية؟ ستساعدك عدة خطوات على هيكلة العملية وتطوير الإستراتيجية المعنية قبل الاندفاع نحو المجهول.

1. حدد العمليات التجارية الخاصة بك التي يمكن تمكين ML 

قم بتحليل سير العمل واسأل نفسك الأسئلة التالية:

• ما هي العمليات التي تتطلب كثافة بشرية؟
• ما هي العمليات التي يمكن تكرارها؟
• ما هي العمليات التي تتطلب تدخل بشري لدراسة كميات كبيرة من البيانات؟

ستشير الإجابات إلى المكان الذي سيساعد فيه تطبيق AI و ML بالضبط على توفير الوقت والموارد في عملك.

2. النظر في جمع البيانات واستخراج الميزات

البيانات هي أساس الاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التجارة الإلكترونية. سيكون القرار الحكيم هو تخزين جميع البيانات في قاعدة بيانات ، مما يسمح بتحليلها وإدارتها في المستقبل.

3. تحديد أهدافك وقدراتك

قد تؤدي محاولة تبني نطاق أكبر لتطبيق الذكاء الاصطناعي أكثر مما هو ضروري إلى نفقات غير معقولة. ركز على أهدافك وابدأ بشيء بسيط. على سبيل المثال ، يمكنك التركيز على توقع ومنع زخم العميل. إذا كنت راضيًا عن النتائج ، فيمكنك توسيع نطاق تطبيق الذكاء الاصطناعي.

4. اختر الأدوات والأنظمة المناسبة

بشكل عام ، يعد برنامج التجارة الإلكترونية الذي تختاره أمرًا بالغ الأهمية لعملك لأنه يؤثر بشكل كبير على تكلفة وكفاءة تشغيل متجر البيع بالتجزئة عبر الإنترنت. في بعض الأحيان ستحتاج إلى ذلك إعادة النظام الأساسي لإيجاد الحل المناسب الذي يلبي احتياجات عملك. تسمح تقنية الحوسبة الحديثة على وجه الخصوص باستخدام ML في السحابة ، مما سيوفر عليك المزيد من الوقت والجهد. 

اعتمادًا على مجال عملك ، يمكنك الاستمتاع بالعديد من أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تهدف إلى تحسين عملياتك وتعزيز المبيعات. على سبيل المثال، أدوبي سينسي بأتمتة العديد من المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً ويترك المزيد من الوقت لإنفاقه على عملية الإنشاء. نوستو هو حل تسويقي شامل يستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم تجربة عملاء مخصصة للغاية بشكل تلقائي في الوقت الفعلي. نتيجة لذلك ، تحصل على مشاركة محسّنة ومبيعات أكبر.

5. إنشاء فريق مخصص وتحديد البائعين الذين تحتاجهم

لإدارة عملية التبني بشكل صحيح ، أنت بحاجة إلى فريق متخصص سيبقي الأمور على المسار الصحيح. سيتعاون الفريق بشكل وثيق مع الأطراف الثالثة اللازمة للمشروع والتأكد من أن العملية تسير نحو الأهداف التي حددتها.  

الوجبات الجاهزة ML / AI التجارة الإلكترونية

قد تكون خائفًا من اعتماد AI / ML الجديد في التجارة الإلكترونية بسبب التحديات التنظيمية ؛ أو ، على العكس من ذلك ، ملهمة لاتباع مثال لأسماء الصناعة الكبرى الذين نجحوا في دمج التكنولوجيا. 

مهما كان شعورك ، يجب ألا يظل أي بائع تجزئة غير مبال بالابتكارات في هذا القطاع.

سوف تجعل عمليات عملك أكثر كفاءة. تبسيط تجربة العملاء الخاصة بك. حسِّن استهدافك ومساعدتك في التوسع في أسواق جديدة.

الشيء الوحيد الذي عليك القيام به هو وضع خطة ، وإنشاء فريق يؤمن بهذه التقنيات ، والتحلي بالصبر التنظيمي للتعلم ، والتحسين ، والمحور عند الضرورة.

تعمل Elogic على تعزيز فرق تجار التجزئة كمطورين ومستشارين للتجارة الإلكترونية لأكثر من 14 عامًا. يمكننا مساعدتك في تقييم حالة عملك كما هي ، وتخطيط الخطوات والمشاريع التي ستحتاج إلى القيام بها لتحقيق أهدافك ، وحتى تنفيذ ودمج التكنولوجيا المطلوبة من البداية إلى النهاية.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
• شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
• المصدر https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/