تواصل معنا

AI

9 طرق للتعلم الآلي يمكنها تحويل إدارة سلسلة التوريد

تم النشر

on

في سوق تنافسية بشدة حيث تسعى الشركات باستمرار لتعزيز هوامش الربح ، وخفض التكاليف ، وتقديم تجربة استثنائية للعملاء ، توفر التقنيات المدمرة مثل التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) بعض الفرص الممتازة.

تعمل تقنيات التعلم الآلي على معالجة كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي لإدخال الأتمتة في العملية وتحسين عملية صنع القرار - في مختلف الصناعات.

التعلم الآلي في سلسلة التوريد 

أصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مؤخرًا عبارة عن طنين عبر قطاعات مختلفة ، ولكن ما الذي تعنيه بالفعل لإدارة سلسلة التوريد الحديثة؟

بادئ ذي بدء ، يمكن أن يساعد دمج التعلم الآلي في إدارة سلسلة التوريد في أتمتة عدد من المهام الدنيوية والسماح للشركات بالتركيز على أنشطة تجارية أكثر استراتيجية وتأثيرًا. 

باستخدام برامج التعلم الآلي الذكية ، يمكن لمديري سلسلة التوريد تحسين المخزون والعثور على الموردين الأكثر ملاءمة للحفاظ على عملهم بكفاءة. يُظهر عدد متزايد من الأنشطة التجارية اليوم اهتمامًا بتطبيقات التعلم الآلي ، من مزاياها المتنوعة إلى الاستفادة الكاملة من الكميات الضخمة من البيانات التي يتم جمعها عن طريق التخزين وأنظمة النقل واللوجستيات الصناعية.

يمكن أن يساعد أيضًا المؤسسات على إنشاء نموذج سلسلة إمداد مدعوم بالذكاء الآلي بالكامل لتخفيف المخاطر وتحسين الأفكار وتحسين الأداء ، وكلها أمور بالغة الأهمية لبناء نموذج سلسلة إمداد تنافسي عالميًا.

A دراسة حديثة من قبل جارتنر يقترح أيضًا أن التقنيات المبتكرة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) ستعطل نماذج تشغيل سلسلة التوريد الحالية بشكل كبير في المستقبل. تعتبر تقنيات ML ، التي تعتبر واحدة من التقنيات ذات الفائدة العالية ، عمليات فعالة تؤدي إلى توفير التكاليف وزيادة الأرباح.

قبل الدخول في تفاصيل كيف يمكن للتعلم الآلي أن يحدث ثورة في سلسلة التوريد ومناقشة أمثلة على الشركات التي تستخدم بنجاح ML في توصيل سلسلة التوريد ، فلنتحدث أولاً قليلاً عن التعلم الآلي نفسه.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي التي تسمح للخوارزمية أو البرنامج أو النظام بالتعلم والتكيف دون أن تتم برمجتها خصيصًا للقيام بذلك. 

تستخدم ML عادةً البيانات أو الملاحظات لتدريب نموذج الكمبيوتر حيث يتم تحليل أنماط مختلفة في البيانات (جنبًا إلى جنب مع النتائج الفعلية والمتوقعة) واستخدامها لتحسين كيفية عمل التكنولوجيا.

تعد نماذج التعلم الآلي (ML) ، المستندة إلى الخوارزميات ، رائعة في تحليل الاتجاهات وتحديد الحالات الشاذة واستنباط رؤى تنبؤية ضمن مجموعات بيانات ضخمة.

هذه الوظائف القوية تجعله حلاً مثاليًا لمعالجة بعض التحديات الرئيسية لصناعة سلسلة التوريد.

 التحديات في مجال اللوجستيات وسلسلة التوريد

في ما يلي بعض التحديات التي تواجهها سلاسل اللوجستيات والإمداد التي يمكن للحلول التي تعتمد على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي حلها: 

يستطيع التعلم الآلي حل تحديات سلسلة التوريد

  • ادارة المخزون

إدارة المخزون أمر بالغ الأهمية لإدارة سلسلة التوريد لأنها تسمح للشركات بالتعامل والتكيف مع أي نقص غير متوقع. لن ترغب أي شركة من سلاسل التوريد في إيقاف إنتاج شركتها أثناء إطلاقها للبحث عن مورد آخر. وبالمثل ، لن يرغبوا في التكديس لأن ذلك يبدأ في التأثير على الأرباح.

تتعلق إدارة المخزون في سلسلة التوريد إلى حد كبير بإقامة توازن بين توقيت أوامر الشراء للحفاظ على سير العمليات بسلاسة مع عدم تكديس العناصر التي لن يحتاجوا إليها أو استخدامها.

  • الجودة والسلامة

مع ضغوط متزايدة لتقديم المنتجات في الوقت المحدد للحفاظ على خط تجميع سلسلة التوريد يتحرك ، فإن الحفاظ على فحص مزدوج للجودة وكذلك السلامة يصبح تحديًا كبيرًا لشركات سلسلة التوريد. يمكن أن ينتج عنه خطر كبير على السلامة لقبول الأجزاء دون المستوى الذي لا يفي بمعايير الجودة أو السلامة.

علاوة على ذلك ، يمكن أن تتحول التغييرات البيئية والنزاعات التجارية والضغوط الاقتصادية على سلسلة التوريد بسهولة إلى قضايا ومخاطر تتحول بسرعة إلى كرة ثلجية طوال سلسلة التوريد بأكملها مما يتسبب في مشاكل كبيرة.

  • مشاكل بسبب شح الموارد

إن المشكلات التي تواجهها في اللوجستيات وسلسلة التوريد بسبب ندرة الموارد معروفة جيدًا. لكن تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية جعل فهم الجوانب المختلفة أسهل بكثير. تتيح الخوارزميات التي تتنبأ بالطلب والعرض بعد دراسة العوامل المختلفة التخطيط المبكر والتخزين وفقًا لذلك. من خلال تقديم رؤى جديدة في جوانب مختلفة من سلسلة التوريد ، جعلت ML أيضًا إدارة المخزون وأعضاء الفريق في غاية البساطة.

  • إدارة علاقات الموردين غير الفعالة

تعد الندرة الحادة في المتخصصين في سلسلة التوريد تحديًا آخر تواجهه شركات الخدمات اللوجستية التي يمكن أن تجعل إدارة علاقات الموردين مرهقة وغير فعالة.

يمكن أن يقدم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي رؤى مفيدة حول بيانات الموردين ويمكن أن يساعد شركات سلسلة التوريد على اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي.

لماذا يعد تعلُم الآلة مهمًا لإدارة سلسلة التوريد؟

مع بدء بعض الشركات الكبرى والشهيرة في الانتباه إلى ما يمكن أن يفعله التعلم الآلي لتحسين كفاءة سلاسل التوريد الخاصة بها ، دعنا نفهم كيف يعالج التعلم الآلي في إدارة سلسلة التوريد المشاكل وما هي التطبيقات الحالية لهذه التكنولوجيا القوية في ادارة سلسلة الامدادات.

هناك العديد من الفوائد التي يوفرها تعلُم الآلة لإدارة سلسلة التوريد ، بما في ذلك -

  • كفاءة التكلفة بسبب التعلم الآلي ، الذي يدفع بشكل منهجي إلى الحد من النفايات وتحسين الجودة
  • تحسين تدفق المنتج في سلسلة التوريد دون أن تحتاج شركات سلسلة التوريد إلى الكثير من المخزون
  • إدارة سلسة لعلاقات الموردين بفضل الممارسات الإدارية الأبسط والأسرع والمثبتة
  • يساعد التعلم الآلي في استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ ، مما يسمح بالحل السريع للمشكلات والتحسين المستمر.

 أعلى 9 حالات استخدام التعلم الآلي في سلسلة التوريد

يعد التعلم الآلي موضوعًا معقدًا ولكنه مثير للاهتمام ويمكنه حل عدد من المشكلات عبر الصناعات. 

سلسلة التوريد ، كونها صناعة تعتمد على البيانات بشكل كبير ، لديها العديد من التطبيقات لتعلم الآلة. يوضح أدناه أهم 9 حالات استخدام للتعلم الآلي في إدارة سلسلة التوريد والتي يمكن أن تساعد في دفع الصناعة نحو الكفاءة والتحسين. 

التعلم الآلي في سلسلة التوريد

  1. التحليلات التنبؤية

هناك العديد من الفوائد للتنبؤ الدقيق بالطلب في إدارة سلسلة التوريد ، مثل انخفاض تكاليف الاحتفاظ ومستويات المخزون المثلى.

يمكّن إستخدام برنامج آلة التعلم النماذج ، يمكن للشركات التمتع بفوائد التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب. تتميز نماذج التعلم الآلي هذه ببراعة في تحديد الأنماط المخفية في بيانات الطلب التاريخية. يمكن أيضًا استخدام التعلم الآلي في سلسلة التوريد للكشف عن المشكلات في سلسلة التوريد حتى قبل أن تعطل الأعمال.

إن وجود نظام قوي للتنبؤ بسلسلة التوريد يعني أن الشركة مجهزة بالموارد والاستخبارات للاستجابة للقضايا والتهديدات الناشئة. وتزداد فعالية الاستجابة بشكل متناسب مع سرعة استجابة الشركة للمشكلات.

  1. فحوصات الجودة الآلية للإدارة القوية

تقوم مراكز اللوجستيات عادةً بإجراء عمليات فحص يدوي للجودة لفحص الحاويات أو العبوات بحثًا عن أي نوع من الضرر أثناء النقل. أدى نمو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى زيادة نطاق عمليات الفحص الآلي للجودة في دورة حياة سلسلة التوريد.

تسمح تقنيات تمكين التعلم الآلي بإجراء تحليل تلقائي للعيوب في المعدات الصناعية والتحقق من الأضرار من خلال التعرف على الصور. تترجم فائدة عمليات فحص الجودة الآلية للطاقة هذه إلى انخفاض فرص تسليم البضائع المعيبة أو المعيبة للعملاء. 

  1. الرؤية في الوقت الحقيقي لتحسين تجربة العملاء

ستاتيستا مسح حددت الرؤية باعتبارها تحديا مستمرا يصارع شركات سلسلة التوريد. يعتمد نشاط سلسلة التوريد المزدهر بشكل كبير على الرؤية والتتبع ، ويبحث باستمرار عن التكنولوجيا التي يمكن أن تعد بتحسين الرؤية.

يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي ، بما في ذلك مجموعة من التحليلات العميقة وإنترنت الأشياء والمراقبة في الوقت الفعلي ، لتحسين رؤية سلسلة التوريد بشكل كبير ، وبالتالي مساعدة الشركات على تحويل تجربة العملاء وتحقيق التزامات التسليم بشكل أسرع. تقوم نماذج التعلم الآلي وسير العمل بذلك عن طريق تحليل البيانات التاريخية من مصادر متنوعة متبوعة باكتشاف الروابط بين العمليات على طول سلسلة قيمة التوريد.

ومن الأمثلة الممتازة على ذلك استخدام أمازون لتقنيات التعلم الآلي لتقديم تجربة عملاء استثنائية لمستخدميها. تقوم ML بذلك عن طريق تمكين الشركة من الحصول على رؤى حول العلاقة بين توصيات المنتج وزيارات العملاء اللاحقة للموقع.

  1. تبسيط تخطيط الإنتاج

يمكن أن يلعب التعلم الآلي دورًا أساسيًا في تحسين تعقيد خطط الإنتاج. يمكن استخدام نماذج وتقنيات التعلم الآلي لتدريب الخوارزميات المتطورة على بيانات الإنتاج المتاحة بالفعل بطريقة تساعد في تحديد المجالات المحتملة لعدم الكفاءة والنفايات.

علاوة على ذلك ، من الجدير بالذكر استخدام التعلم الآلي في سلسلة التوريد في خلق بيئة أكثر قابلية للتكيف للتعامل بشكل فعال مع أي نوع من الاضطراب.

  1. يقلل التكلفة وأوقات الاستجابة

يستفيد عدد متزايد من شركات B2C من تقنيات التعلم الآلي لبدء الاستجابات التلقائية ومعالجة اختلالات التوازن بين العرض والطلب ، وبالتالي تقليل التكاليف وتحسين تجربة العملاء.

تساعد قدرة خوارزميات تعلُّم الآلة على التحليل والتعلم من البيانات في الوقت الفعلي وسجلات التسليم التاريخية مديري سلسلة الإمداد على تحسين المسار لأسطول مركباتهم مما يؤدي إلى تقليل وقت القيادة وتوفير التكاليف وتحسين الإنتاجية. 

علاوة على ذلك ، من خلال تحسين الاتصال مع مختلف مقدمي الخدمات اللوجستية ودمج عمليات الشحن والتخزين ، يمكن تقليل التكاليف الإدارية والتشغيلية في سلسلة التوريد.

  1. إدارة المستودعات

عادة ما يكون التخطيط الفعال لسلسلة التوريد مرادفًا لإدارة المستودعات والمخزون. من خلال أحدث معلومات العرض والطلب ، يمكن للتعلم الآلي تمكين التحسين المستمر في جهود الشركة نحو تلبية المستوى المطلوب من مستوى خدمة العملاء بأقل تكلفة.

يمكن للتعلم الآلي في سلسلة التوريد مع نماذجها وتقنياتها وميزات التنبؤ أن يحل أيضًا مشكلة كل من المخزون الزائد أو الفائض ويحول إدارة المستودعات بالكامل إلى الأفضل. 

باستخدام AI و ML ، يمكنك أيضًا تحليل مجموعات البيانات الضخمة بشكل أسرع بكثير وتجنب الأخطاء التي يرتكبها البشر في سيناريو نموذجي.

  1. الحد من أخطاء التوقعات

يعمل التعلم الآلي كأداة تحليلية قوية لمساعدة شركات سلسلة التوريد على معالجة مجموعات كبيرة من البيانات.

بصرف النظر عن معالجة هذه الكميات الهائلة من البيانات ، يضمن التعلم الآلي في سلسلة التوريد أيضًا أن يتم ذلك بأكبر قدر من التنوع والتنوع ، كل ذلك بفضل تقنيات المعلومات وأجهزة إنترنت الأشياء وأنظمة النقل الذكية وغيرها من التقنيات القوية المماثلة. وهذا يمكن شركات سلسلة التوريد من الحصول على رؤى أفضل بكثير ومساعدتهم على تحقيق توقعات دقيقة. أ تقرير يشير McKinsey أيضًا إلى أن التطبيقات المستندة إلى AI و ML في سلسلة التوريد يمكن أن تقلل من الأخطاء المتوقعة بنسبة تصل إلى 50٪.

  1. تتبع الميل الأخير المتقدم

يعتبر التسليم في الميل الأخير جانبًا مهمًا من سلسلة التوريد بأكملها حيث يمكن أن يكون لفعاليتها تأثير مباشر على قطاعات متعددة ، بما في ذلك تجربة العملاء وجودة المنتج. تشير البيانات أيضًا إلى أن تسليم الميل الأخير في سلسلة التوريد يشكل  28٪ من تكاليف التوصيل.

يمكن أن يوفر التعلم الآلي في سلسلة التوريد فرصًا رائعة من خلال مراعاة نقاط البيانات المختلفة حول الطرق التي يستخدمها الأشخاص لإدخال عناوينهم وإجمالي الوقت المستغرق لتسليم البضائع إلى مواقع محددة. يمكن أن تقدم ML أيضًا مساعدة قيمة في تحسين العملية وتزويد العملاء بمعلومات أكثر دقة عن حالة الشحن.

  1. منع الغش

خوارزميات التعلم الآلي قادرة على تحسين جودة المنتج وتقليل مخاطر الاحتيال عن طريق أتمتة عمليات التفتيش وعمليات المراجعة متبوعة بإجراء تحليل للنتائج في الوقت الحقيقي للكشف عن الشذوذ أو الانحراف عن الأنماط العادية.

بالإضافة إلى ذلك ، أدوات التعلم الآلي قادرة أيضًا على منع إساءة استخدام بيانات الاعتماد المتميزة التي تعد أحد الأسباب الرئيسية للانتهاكات عبر سلسلة التوريد العالمية.

الشركات التي تستخدم التعلم الآلي لتحسين إدارة سلسلة التوريد الخاصة بها

إليك بعض أفضل الشركات التي تستخدم التعلم الآلي لتحسين إنتاجية إدارة سلسلة التوريد الخاصة بها:

a) كوم - التجارة الإلكترونية

واحدة من الشركات الرائدة في سلسلة التوريد في صناعة التجارة الإلكترونية ، أمازون ، تستفيد من الأنظمة المتقدمة والمبتكرة تقنيًا القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل التخزين الآلي وتسليم الطائرات بدون طيار.

تتمتع سلسلة التوريد القوية في أمازون بالسيطرة المباشرة على المجالات الرئيسية مثل التعبئة والتغليف ومعالجة الطلبات والتسليم ودعم العملاء والخدمات اللوجستية العكسية بسبب الاستثمارات الضخمة في أنظمة البرامج الذكية والنقل والتخزين.

b) شركة مايكروسوفت - التكنولوجيا

يعتمد نظام سلسلة التوريد لشركة مايكروسوفت العملاقة في مجال التكنولوجيا بشكل كبير على الأفكار التنبؤية التي يقودها التعلم الآلي وذكاء الأعمال.

تمتلك الشركة محفظة منتجات ضخمة تولد كمية هائلة من البيانات التي تحتاج إلى دمجها على المستوى المركزي للتحليل التنبئي ودفع الكفاءات التشغيلية.

سمحت تقنيات التعلم الآلي للشركة ببناء نظام سلسلة إمداد متكامل بسلاسة لتمكينها من التقاط البيانات في الوقت الحقيقي وتحليلها. علاوة على ذلك ، تستخدم سلسلة التوريد القوية في الشركة أنظمة استباقية وإنذار مبكر لمساعدتها في التخفيف من المخاطر وحل الاستفسارات السريعة.

c) شركة ألفابت - مجموعة الإنترنت

تعتمد شركة Alphabet ، وهي عملاق تكنولوجي معروف وشركة تكنولوجية مبتكرة للغاية ، على سلسلة توريد مرنة وسريعة الاستجابة يمكنها التعاون عبر المناطق بطريقة سلسة. 

تستفيد سلسلة توريد Alphabet من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والروبوتات لتصبح مؤتمتة بالكامل.

d) شركة بروكتر آند جامبل - السلع الاستهلاكية

تمتلك شركة P&G الرائدة في مجال السلع الاستهلاكية واحدة من أكثر سلاسل التوريد تعقيدًا مع مجموعة منتجات ضخمة. تستفيد الشركة بشكل ممتاز من التعلم الآلي تقنيات مثل التحليلات المتقدمة وتطبيق البيانات لإدارة تدفق المنتج من النهاية إلى النهاية.

e) رولز رويس - السيارات

تقوم Rolls Royce ، بالشراكة مع Google ، بإنشاء سفن مستقلة حيث بدلاً من مجرد استبدال سائق واحد في سيارة ذاتية القيادة ، يحل التعلم الآلي وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي محل وظائف أفراد الطاقم بالكامل. 

تستخدم السفن الحالية للشركة الخوارزميات لاستشعار ما حولها بدقة في الماء ، وبالتالي تصنيف العناصر بناءً على الخطر الذي تشكله على السفينة. يمكن أيضًا استخدام خوارزميات ML و AI لتتبع أداء محرك السفينة ومراقبة الأمن وتحميل وتفريغ البضائع.

الحد الأدنى

يلعب تحسين كفاءة سلسلة التوريد دورًا حاسمًا في أي مؤسسة. من خلال إدارة أعمالهم ضمن هوامش ربح صعبة ، يمكن لأي نوع من تحسينات العمليات أن يكون لها تأثير كبير على أرباح الأرباح النهائية.

تسهل التقنيات المبتكرة مثل التعلم الآلي التعامل مع تحديات التقلب والتنبؤ بالطلب بدقة في سلاسل التوريد العالمية. تتوقع جارتنر أن ما لا يقل عن 50٪ من الشركات العالمية في عمليات سلسلة التوريد ستستخدم تقنيات التحويل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي و ML بحلول عام 2023. وهذا دليل على تزايد شعبية التعلم الآلي في صناعة سلسلة التوريد.

ولكن ، حتى تتمكن من جني الفوائد الكاملة للتعلم الآلي ، تحتاج الشركات إلى التخطيط للمستقبل والبدء في الاستثمار فيها آلة التعلم والتقنيات ذات الصلة اليوم للتمتع بزيادة الربحية والكفاءة وتوافر الموارد بشكل أفضل في صناعة سلسلة التوريد.

المصدر: https://marutitech.com/machine-learning-in-supply-chain/

AI

لماذا تعتبر رؤية الماكينة مهمة لعملك

تم النشر

on

قد تكون الرؤية الآلية واحدة من أهم أنواع الذكاء الاصطناعي ، والتي تُعرف أيضًا باسم رؤية الكمبيوتر - تقنية معالجة الصور التي تسمح للآلات "برؤية" العالم كما يمكن للناس.

هذه التقنية لها بالفعل تأثير كبير على الصناعة - خاصةً قطاعات البيع بالتجزئة والتخزين والتصنيع. يجب أن يعرف أي صاحب عمل كيف يمكن للرؤية الآلية أن تساعد في إعادة تشكيل الاقتصاد خلال السنوات القليلة المقبلة.

ما هي رؤية الآلة وكيف تعمل؟

في أبسط صورها ، الرؤية الآلية هي استخدام المعلومات المرئية والذكاء الاصطناعي لإنشاء خوارزميات يمكنها معالجة الصور - تقسيمها إلى كائنات يمكن التعرف عليها ، والمسح بحثًا عن الأنماط والبحث عن المعلومات المهمة.

توجد تقنية رؤية الماكينة منذ عقود ، ولكن نادرًا ما يتم استخدامها بسبب قيود تقنية معالجة الصور والتكلفة العالية لأجهزة الاستشعار.

في الآونة الأخيرة ، جعل الذكاء الاصطناعي الرؤية الآلية أكثر عملية.

باستخدام نهج قائم على الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي ، إذا كان لديك ما يكفي من المعلومات المرئية - مثل الصور الفوتوغرافية والفيديو المسجل - يمكنك تدريب خوارزمية قادرة على تحطيم ما تراه الكاميرا واختيار كائنات مميزة يمكن تحديدها يمكن للآلة أو الروبوت استعمال.

على سبيل المثال ، قد تكون خوارزمية الرؤية الآلية المدربة على المعلومات من متاجر البقالة قادرة على تحديد المنتجات المختلفة المرئية في صورة أو موجز فيديو ، بالإضافة إلى أشياء مثل الرفوف والباركود والشاشات والعملاء ومساحة الأرضية.

من أشهر تطبيقات رؤية الماكينة في السيارات ذاتية القيادة. تم تجهيز هذه السيارات بعدد من أجهزة الاستشعار التي تفحص البيئة المحيطة بها - بما في ذلك الكاميرات. تتم معالجة اللقطات من هذه الكاميرات بواسطة خوارزمية التعلم الآلي.

تقسم هذه الخوارزمية البيانات المرئية من الكاميرات إلى معلومات يمكن لنظام القيادة الذاتية استخدامها - مثل مكان الطريق وموقع السائقين الآخرين والعقبات التي يتعين على السيارة التنقل حولها.

لم تصل السيارات ذاتية القيادة بالكامل إلى السوق حتى الآن - لكن أنظمة مساعدة السائق الذكية التي تستخدم تقنية مماثلة بدأت تصبح من العروض الشائعة في السيارات المتطورة.

ومع ذلك ، فإن أكبر المستفيدين من رؤية الآلة هم على الأرجح الشركات التي يمكنها استخدام التكنولوجيا لتبسيط العمليات التجارية.

كيف تعمل معالجة الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحويل الأعمال

عبر الاقتصاد ، تُستخدم الرؤية الآلية بعدة طرق مختلفة.

في البيع بالتجزئة ، غالبًا ما تساعد رؤية الماكينة في دعم "المتاجر الذكية" التي تستخدم أجهزة الاستشعار المتصلة بالشبكة والذكاء الاصطناعي لتبسيط تجربة التسوق للعملاء.

تشمل هذه المتاجر الذكية المخازن غير النقدية كونها رائدة من قبل أمازون في الوقت الحالي. في هذه المتاجر ، تعمل الكاميرات جنبًا إلى جنب مع أجهزة الاستشعار الأخرى مثل مستشعرات وزن الرف وكاشفات الحركة ، على تتبع العملاء أثناء تنقلهم في المتجر وملء عربتهم.

يمكن أيضًا استخدام تقنية مماثلة لجعل المتاجر الحالية غير الذكية أكثر ذكاءً. على سبيل المثال ، العديد من الشركات تجربة استخدام الرؤية الآلية لإنشاء عمليات دفع ذكية بدون كاشير في المتاجر التي لا تعتمد نموذج الاستيلاء والذهاب.

يمكن أن توفر هذه بديلاً أكثر بساطة لأنظمة الدفع الذاتي الحالية دون الحاجة إلى نفس الاستثمار الذي تتطلبه المتاجر الذكية.

في التصنيع ، غالبًا ما تستخدم رؤية الآلة لأغراض ضمان الجودة.

على سبيل المثال ، قد ترى الشركة المصنعة تستخدم رؤية الآلة على روبوت سير ناقل يقوم بفرز المنتجات المثالية من تلك التي بها عيوب واضحة.

يمكن استخدام خوارزمية أخرى فقط لفحص لون المنتجات النهائية. يستخدم المصنّعون أحيانًا فحص الألوان لعمليات ضمان الجودة ، باستخدام اللون كدليل للبحث عن الرقائق في الدهانات أو العيوب أو الأخطاء في المكونات مثل الأسلاك المشفرة بالألوان.

مع رؤية الآلة ، فإن استخدام أضواء محددة يمكن أن تساعد في جعل هذه العملية أكثر فعالية. باستخدام الضوء الملون ، بدلاً من الضوء الأبيض النقي ، يمكنك تمييز ألوان معينة ومساعدة الخوارزمية على تتبعها.

يستخدم المصنعون أيضًا رؤية الآلة لدعم الروبوتات الجديدة ذاتية التوجيه. في المصانع ذات المستودعات ، على سبيل المثال ، تستخدم بعض الشركات المصنعة الروبوتات المتنقلة المستقلة (AMRs) لأتمتة الانتقاء والتعبئة جزئيًا.

تستخدم هذه الروبوتات الرؤية الآلية مثل السيارات ذاتية القيادة للتنقل في أرض المصنع بإشراف ضئيل أو بدون إشراف. يمكنهم أيضًا استخدام رؤية الآلة لقراءة الرموز الشريطية وتحديد الأشياء الفردية ، مثل المنصات ، مما يتيح لهم انتقاء العناصر لنقلها في جميع أنحاء المصنع.

كيف يمكن لشركتك الاستفادة من رؤية الماكينة

نظرًا لأن الرؤية الآلية أصبحت أكثر شيوعًا ، ستتمكن الشركات في جميع أنحاء الاقتصاد من الاستفادة من الأجهزة والأنظمة الأساسية الجديدة التي تستخدم التكنولوجيا.

يتوفر بالفعل عدد قليل من التطبيقات المتطورة للتكنولوجيا على نطاق واسع. قد يساعد هذا عددًا من الشركات على أتمتة العمليات التي لم يتمكنوا من أتمتها من قبل ، أو لتسريع العمل الشاق والشاق.

على سبيل المثال ، هناك عدد متزايد من أدوات تحليل خط اليد والرقمنة في السوق التي تستخدم التعرف الضوئي على الحروف (أو OCR) المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الأدوات على تحويل عمليات المسح أو الصور الخاصة بخط اليد إلى نص رقمي - مما يقلل الحاجة إلى النسخ وجعل الملاحظات أكثر سهولة.

يمكن لبائعي التجزئة الاستفادة من الروبوتات التي تعمل بالرؤية الآلية مثل تلك التي يستخدمها وول مارت لإدارة المخزون. تتحرك هذه الروبوتات في الممرات لأعلى ولأسفل ، باستخدام الكاميرات للبحث عن المنتجات التي تحتاج إلى إعادة التخزين.

يمكن أن تستفيد الشركات الصغيرة أيضًا من العمل مع كبار المصنعين الذين اعتمدوا التكنولوجيا. يمكن أن تساعد رؤية الآلة في تقليل التكاليف وتحسين جودة المنتج - بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة ، يمكن أن تقلل هذه الشراكة من نفقات التصنيع وخطر المنتجات المعيبة.

في بعض الحالات ، قد يكون من الممكن أيضًا إدخال هذه التكنولوجيا داخل الشركة لتحسين عمليات ضمان الجودة.

الأهمية المتزايدة لرؤية الآلة

من المرجح أن يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية لعالم الأعمال خلال السنوات القليلة القادمة. من المحتمل أن تصبح التكنولوجيا المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، مثل الرؤية الآلية ، أكثر تعقيدًا في نفس الوقت.

في الوقت الحالي ، يمكن للشركات استخدام الرؤية الآلية بعدة طرق مختلفة - مثل تحسين مراقبة الجودة أو أتمتة العمليات مثل فحص المخزون. يمكن للشركات الصغيرة التي ليس لديها موارد للحلول المعقدة القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تستفيد أيضًا من رؤية الآلة من خلال أدوات مثل تطبيقات الكتابة اليدوية على الحروف.

إليانور هيكس هي رئيسة تحرير في مجلة مصمم. كانت المديرة الإبداعية في وكالة تسويق رقمي قبل أن تصبح مصممة بدوام كامل. تعيش إليانور في فيلي مع زوجها وجروها بير.

مواصلة القراءة

AI

تقرير Coinbase: زاد حجم تداول ETH أكثر من Bitcoin في النصف الأول من عام 2021

تم النشر

on

على الرغم من أنه جنى ثروته من تداول الأسهم الصغيرة والتلاعب بالأسواق ، إلا أن جوردان بلفور ، التاجر الذي ألهم الفيلم الأيقوني "ذئب وول ستريت" ، ليس سعيدًا حاليًا بالكثير مما يحدث في صناعة العملات المشفرة.

في الآونة الأخيرة مقابلة شرح بالتفصيل ما الذي يثيره وما يضايقه بشأن مساحة التشفير.

الخير: Bitcoin و DeFi

يعترف بلفور بأنه عميل بيتكوين متفائل. أوضح أنه منذ اكتشاف Bitcoin ، وجدها فكرة مثيرة.

إنه يأمل أنه سيكون هناك قريبًا المزيد من اللوائح وأفضل لعملة البيتكوين وصناعة العملات المشفرة. من وجهة نظره ، كلما زادت اللوائح ، كانت النتائج أفضل لمستخدمي العملة المشفرة والمتداولين في المستقبل.

"كلما دخلت اللوائح التنظيمية الهائلة إلى السوق بشكل أسرع ، كان ذلك أفضل لعملة البيتكوين والعملات المستقرة وكل شيء آخر. أعتقد أن الناس خائفون من اللوائح ، لا ينبغي أن يكونوا كذلك. إذا نظرتم إلى التاريخ ... دعنا نقول سوق السندات غير المرغوب فيها ، قال الجميع ، "أوه لا ، المنظمون قادمون! [لكن في النهاية] أصبح السوق أكبر بكثير ، لذلك أعتقد أنه أمر جيد ، "

علق بلفورد على أن بيتكوين لها "مستقبل مشرق" وأن الصناعة قد تطورت بشكل إيجابي بمرور الوقت ، وأصبحت الآن أكثر نضجًا. إنه يعتقد أن BTC يمكن أن تصبح بديلاً جديًا للذهب ، ويتوقع أن تنتهي العملة المشفرة العام في مكان ما بين 45,000 دولار و 70,000 ألف دولار.


إعلان

كما أن بلفور متحمس للغاية بشأن DeFi ، وهي صناعة يعتقد أنها مبتكرة للغاية. حتى أنه ينصح شركة DeFi اليوم.

السيئة: شيتكوين ≠ التشفير

كان بلفور قلقًا بشأن العدد المتزايد من العملات المشفرة التي لا قيمة لها والتي يتم إنشاؤها لجذب العديد من الأشخاص غير الحذرين الذين ينتهي بهم الأمر بخسارة أموالهم.

من وجهة نظره ، فإن عمليات الاحتيال هذه تضر بصناعة التشفير بشكل عام

هناك الكثير من عمليات الاحتيال ، إنه أمر محزن حقًا ... لديك كل هذه العملات الورقية هناك. حرفيا ، كل يوم ، هناك جديدة يتم طباعتها. إنها مصممة ببساطة لفصل الناس عن أموالهم.

ومع ذلك ، أكد أن جميع الجرائم تترك أثراً ، وفي النهاية سيدفع منظمو هذه الحيل ، على الرغم من أنهم يسيرون حاليًا مجانًا بسبب الثغرات القانونية.

ودعا إلى تنظيف أسواق العملات المشفرة ، على الرغم من أنه رفض تحديد العملات المشفرة التي يعتبرها عمليات احتيال.

القبيح: الحبل

بالنسبة إلى Belfort ، فإن أعلى عملة مستقرة في النظام البيئي في الوقت الحالي هي وصمة عار على مصداقية صناعة التشفير. عندما سئل عما إذا كان يعتبر Tether عملية احتيال ، أكد التاجر المخضرم أنه تلقى عدة سنوات من التحذير بشأن شكوكه بشأن USDT.

لقد كنت أقول أنه منذ عام 2017 كنت أعتقد أن هناك مشكلة كبيرة في التيثر ... بدا الأمر وكأنه أمر مريح للغاية حيث توسعت إمدادات Tether عندما احتاجت إلى التوسع. وبعد ذلك عندما قاموا بتسوية شيء ما بشكل مدني ، كنت مثل واو ، كيف أفلتوا من ذلك؟

رفض وصف Tether بأنه عملية احتيال أو shitcoin. ومع ذلك ، قال ذلك بينما تيثر قد تعمل بشكل نظيف في الوقت الحالي, أخطاء الماضي قد يكلفها غالياً ، حتى لدرجة عدم القدرة على التعافي.

ومع ذلك ، على الرغم من أن هذا السيناريو قد يؤدي إلى عواقب سلبية على نظام التشفير البيئي ، فمن وجهة نظره ، سيكون الأمر مجرد مسألة وقت حتى توازن الأسواق في الانتقال إلى عملة مستقرة أخرى من شرعية مثبتة.

عرض خاص (برعاية)

قسيمة Binance الآجلة 50 USDT: استخدم هذا الرابط للتسجيل والحصول على خصم 10٪ على الرسوم و 50 دولارًا أمريكيًا عند تداول 500 دولار أمريكي (عرض محدود).

عرض PrimeXBT الخاص: استخدم هذا الرابط للتسجيل وإدخال رمز POTATO50 للحصول على مكافأة مجانية بنسبة 50٪ على أي إيداع يصل إلى 1 BTC.

قد يعجبك ايضا:

أفلاطون. Web3 مُعاد تصوره. تضخيم ذكاء البيانات.

أفلاطون. Web3 مُعاد تصوره. تضخيم ذكاء البيانات.
انقر هنا للوصول.

المصدر: https://coingenius.news/coinbase-report-eth-trading-volume-increased-more-than-bitcoins-in-first-half-of-2021-30/؟utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=coinbase-report -زيادة -حجم-التداول-أكثر-من-بيتكوين-في-النصف الأول من -2021-30

مواصلة القراءة

AI

تقرير Coinbase: زاد حجم تداول ETH أكثر من Bitcoin في النصف الأول من عام 2021

تم النشر

on

على الرغم من أنه جنى ثروته من تداول الأسهم الصغيرة والتلاعب بالأسواق ، إلا أن جوردان بلفور ، التاجر الذي ألهم الفيلم الأيقوني "ذئب وول ستريت" ، ليس سعيدًا حاليًا بالكثير مما يحدث في صناعة العملات المشفرة.

في الآونة الأخيرة مقابلة شرح بالتفصيل ما الذي يثيره وما يضايقه بشأن مساحة التشفير.

الخير: Bitcoin و DeFi

يعترف بلفور بأنه عميل بيتكوين متفائل. أوضح أنه منذ اكتشاف Bitcoin ، وجدها فكرة مثيرة.

إنه يأمل أنه سيكون هناك قريبًا المزيد من اللوائح وأفضل لعملة البيتكوين وصناعة العملات المشفرة. من وجهة نظره ، كلما زادت اللوائح ، كانت النتائج أفضل لمستخدمي العملة المشفرة والمتداولين في المستقبل.

"كلما دخلت اللوائح التنظيمية الهائلة إلى السوق بشكل أسرع ، كان ذلك أفضل لعملة البيتكوين والعملات المستقرة وكل شيء آخر. أعتقد أن الناس خائفون من اللوائح ، لا ينبغي أن يكونوا كذلك. إذا نظرتم إلى التاريخ ... دعنا نقول سوق السندات غير المرغوب فيها ، قال الجميع ، "أوه لا ، المنظمون قادمون! [لكن في النهاية] أصبح السوق أكبر بكثير ، لذلك أعتقد أنه أمر جيد ، "

علق بلفورد على أن بيتكوين لها "مستقبل مشرق" وأن الصناعة قد تطورت بشكل إيجابي بمرور الوقت ، وأصبحت الآن أكثر نضجًا. إنه يعتقد أن BTC يمكن أن تصبح بديلاً جديًا للذهب ، ويتوقع أن تنتهي العملة المشفرة العام في مكان ما بين 45,000 دولار و 70,000 ألف دولار.


إعلان

كما أن بلفور متحمس للغاية بشأن DeFi ، وهي صناعة يعتقد أنها مبتكرة للغاية. حتى أنه ينصح شركة DeFi اليوم.

السيئة: شيتكوين ≠ التشفير

كان بلفور قلقًا بشأن العدد المتزايد من العملات المشفرة التي لا قيمة لها والتي يتم إنشاؤها لجذب العديد من الأشخاص غير الحذرين الذين ينتهي بهم الأمر بخسارة أموالهم.

من وجهة نظره ، فإن عمليات الاحتيال هذه تضر بصناعة التشفير بشكل عام

هناك الكثير من عمليات الاحتيال ، إنه أمر محزن حقًا ... لديك كل هذه العملات الورقية هناك. حرفيا ، كل يوم ، هناك جديدة يتم طباعتها. إنها مصممة ببساطة لفصل الناس عن أموالهم.

ومع ذلك ، أكد أن جميع الجرائم تترك أثراً ، وفي النهاية سيدفع منظمو هذه الحيل ، على الرغم من أنهم يسيرون حاليًا مجانًا بسبب الثغرات القانونية.

ودعا إلى تنظيف أسواق العملات المشفرة ، على الرغم من أنه رفض تحديد العملات المشفرة التي يعتبرها عمليات احتيال.

القبيح: الحبل

بالنسبة إلى Belfort ، فإن أعلى عملة مستقرة في النظام البيئي في الوقت الحالي هي وصمة عار على مصداقية صناعة التشفير. عندما سئل عما إذا كان يعتبر Tether عملية احتيال ، أكد التاجر المخضرم أنه تلقى عدة سنوات من التحذير بشأن شكوكه بشأن USDT.

لقد كنت أقول أنه منذ عام 2017 كنت أعتقد أن هناك مشكلة كبيرة في التيثر ... بدا الأمر وكأنه أمر مريح للغاية حيث توسعت إمدادات Tether عندما احتاجت إلى التوسع. وبعد ذلك عندما قاموا بتسوية شيء ما بشكل مدني ، كنت مثل واو ، كيف أفلتوا من ذلك؟

رفض وصف Tether بأنه عملية احتيال أو shitcoin. ومع ذلك ، قال ذلك بينما تيثر قد تعمل بشكل نظيف في الوقت الحالي, أخطاء الماضي قد يكلفها غالياً ، حتى لدرجة عدم القدرة على التعافي.

ومع ذلك ، على الرغم من أن هذا السيناريو قد يؤدي إلى عواقب سلبية على نظام التشفير البيئي ، فمن وجهة نظره ، سيكون الأمر مجرد مسألة وقت حتى توازن الأسواق في الانتقال إلى عملة مستقرة أخرى من شرعية مثبتة.

عرض خاص (برعاية)

قسيمة Binance الآجلة 50 USDT: استخدم هذا الرابط للتسجيل والحصول على خصم 10٪ على الرسوم و 50 دولارًا أمريكيًا عند تداول 500 دولار أمريكي (عرض محدود).

عرض PrimeXBT الخاص: استخدم هذا الرابط للتسجيل وإدخال رمز POTATO50 للحصول على مكافأة مجانية بنسبة 50٪ على أي إيداع يصل إلى 1 BTC.

قد يعجبك ايضا:

أفلاطون. Web3 مُعاد تصوره. تضخيم ذكاء البيانات.

أفلاطون. Web3 مُعاد تصوره. تضخيم ذكاء البيانات.
انقر هنا للوصول.

المصدر: https://coingenius.news/coinbase-report-eth-trading-volume-increased-more-than-bitcoins-in-first-half-of-2021-31/؟utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=coinbase-report -زيادة -حجم-التداول-أكثر-من-بيتكوين-في-النصف الأول من -2021-31

مواصلة القراءة

AI

كيفية بناء برنامج قوي Shopify Chatbot

تم النشر

on

يمكنك زيادة المبيعات على Shopify منصات التجارة الإلكترونية باستخدام روبوتات الدردشة. كيف قد تسأل؟ حسنًا ، أفضل طريقة لتحقيق التحويلات هي ضمان رضا عملائك. يمكنك جعل ذلك ممكنًا عن طريق جعل عملية الشراء سلسة وخالية من المتاعب. 

ضمان الرد السريع على الاستفسارات أمر بالغ الأهمية. 24/7 الوصول إلى خدمة العملاء يقلل من وقت الانتظار. يمكنك أن تفقد عميلاً محتملاً إذا لم تمسك به في اللحظة المناسبة خلال دورة الشراء.

طريقة أخرى فعالة هي المساعدة في توجيه عملية صنع القرار بتوصيات المنتج. إضفاء الطابع الشخصي على الخدمات بناءً على سلوك التسوق السابق يجعل العملاء يشعرون بأنك تقدرهم. تكامل Chatbots مع Shopify يسمح لك بتحقيق كل هذا وأكثر.

تبحث مقالتنا في كيفية بناء برنامج Shopify chatbot قوي. سنرشدك عبر الخطوات الحاسمة التي يجب اتباعها.

  1. Chatbots مقابل الدردشات المباشرة: وهو الخيار الأفضل

يمكن أن تهتم الدردشات المباشرة بخدمة العملاء على منصة Shopify الخاصة بك. يتلقى الوكلاء المباشرون مكالمات رقمية في أي وقت يحتاج فيه العميل إلى المساعدة. ستقوم العديد من الشركات بالاستعانة بمصادر خارجية لمثل هذا العمل لمراكز الاتصال. الميزة هي التفاعل بين البشر الذي لا يمكن تحقيقه مع الآلات. 

يمكن للوكيل أيضًا بدء الدفع إلى المبيعات ، اعتمادًا على طبيعة المحادثة. الجانب السلبي هو أن العديد من الشركات لا تستطيع تحمل تكاليف وجود فريق في وضع الاستعداد على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. في حالة وجود الكثير من المكالمات ، سيكون وقت انتظار العملاء هو المناسب. 

قد يسيء الوكلاء البشريون أيضًا إدارة العملاء. لقد عانينا جميعًا من عامل فظ أو غير مهتم أو جاهل. قد تفقد الكثير من الأعمال بهذه الطريقة.

يمكن أن تكون روبوتات المحادثة متاحة ليلًا ونهارًا. يمنحك الاستثمار في روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى أجهزة ذات قدرات شبيهة بقدرات الإنسان. تعتبر معالجة مشكلات العملاء أمرًا سريعًا ، مما يعني أنه يمكنهم إدارة كميات كبيرة من العمل. 

يمكن لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أيضًا ضبط الاستجابات ، اعتمادًا على الموقف. روبوتات الدردشة ممتازة أيضًا لـ يؤدي الجيل. ستسمح الرؤى المستندة إلى البيانات للأعمال التجارية بمعرفة ما الذي يؤدي إلى المتابعة أو الاستغناء.

قد يكون الاستثمار الأولي في مثل هذه التقنيات مرتفعًا بعض الشيء بالفعل. لكن حساب التكاليف على المدى الطويل سيجعلك ترى المدخرات. 

اكتب قائمة مرجعية لما يعنيه أن يكون لديك وكلاء مباشرون ليلًا ونهارًا. يجب أن تتضمن قائمتك الرواتب والتأمين والنفقات العامة والمعدات المكتبية.

  1. حدد الوصف الوظيفي لروبوتات الدردشة

عند الاستثمار في روبوتات المحادثة ، كن واضحًا بشأن ما تريده بالضبط أن يفعله للأعمال التجارية. يمكن أن يتولى برنامج chatbot الأساسي مهام دعم العملاء البسيطة.

الخيار الآخر هو روبوتات المبيعات التي توفر المزيد من الوظائف. وتشمل هذه: -

  • يؤدي الجيل والتأهيل
  • توصيات المنتج أو الخدمة الشخصية
  • جدولة الاجتماعات ومكالمات البيع
  • إدخال البيانات في CRM ، وأكثر من ذلك بكثير.

الخيار الثالث هو بناء روبوتات محادثة تدمج كلتا الوظيفتين. السماح بالميزانية ، قد يكون هذا هو الخيار المفضل. عليك الاهتمام بخدمة العملاء والمبيعات على منصة واحدة قوية.

  1. دمج روبوتات الدردشة مع متجر Shopify الخاص بك

هناك ثلاث طرق لدمج روبوتات الدردشة مع متجر Shopify.

  • استعمل تطبيق Shopify. لديك الكثير من الخيارات المتاحة في متجر Shopify. مثل Ochatbots و Relish و Acobot و Octane. يرجى قضاء بعض الوقت في قراءة ما تختاره. انظر إلى أشياء مثل الآثار المترتبة على التكلفة ومتطلبات التكوين. يجب أن تتضمن العناية الواجبة أيضًا قراءة مراجعات العملاء.
  • التكامل من خلال أنظمة الطرف الثالث. أحد أكثر الخيارات شيوعًا هو نظام Facebook Messenger chatbots.
  • تطوير نظام روبوتات محادثة مخصص. يمنحك هذا الخيار مساحة أكبر بكثير. يمكنك تضمين ميزات تستجيب لاحتياجات عملك الفريدة.
  1. تطوير محادثات Chatbots

بمجرد أن تقرر النظام ، يبدأ العمل الحقيقي.

ابدأ بتحليل نوع الأسئلة التي يميل عملاؤك إلى طرحها كثيرًا. فكر في الأمر مثل تطوير برنامج نصي للأسئلة الشائعة. 

من المهم وضع تصنيفات وخرائط للقضايا المشتركة. يسهل على النظام تقديم استجابة بناءً على استعلام العميل.

بعد ذلك ، حدد المناطق التي تريد أن تغطيها روبوتات المحادثة. يتضمن ذلك دعم المبيعات والحملات والعروض الترويجية مثل تجارب القسائم ورموز الخصم.

ركز بعد ذلك على تدفق المحادثة. يجب أن يبدأ التدفق بشيء من هذا القبيل ؛  تحياتي> أنت تتحدثين> كيف يمكنني المساعدة.

القيام مذكرة، إنشاء محادثة روبوت محادثة يمكن أن تكون صعبة للغاية. يجب أن تفهم عملائك وأن تكون قد طورت شخصيات ذات صلة. يساعد في الحصول على توقعات واضحة وتعليمات سهلة المتابعة. قدم أيضًا إشارات اتجاهية وإجابات احتياطية وغير ذلك الكثير.

بمجرد حصولك على جميع البرامج النصية وتدفق جيد ، يأتي جزء كتابة النصوص. ضع نفسك مكان العميل. كيف تريد أن يبدو التفاعل؟ إحدى النصائح القوية هي إضفاء الطابع الإنساني على المحادثة.

  1. إعداد وتكوين Chatbot

قد يحتاج إعداد وتكوين روبوتات المحادثة إلى بعض النصائح على مستوى الخبراء. من المهم بشكل خاص إذا قمت بتخصيص روبوتات المحادثة بميزات متقدمة. 

تريد التأكد من أن لديك البرامج النصية والرموز الصحيحة في مكانها. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فقد ينتهي الأمر بتجربة العميل إلى كونها غير سارة للغاية. تخيل أنك تحاول الحصول على معلومات حول منتج ما ولكن الشات بوت ليس لديه المعلومات الصحيحة. 

ماذا لو لم تكن روبوتات المحادثة قادرة على إعادة توجيه المشكلات العاجلة إلى وكلاء حيين بسبب ضعف الترميز؟ يمكنك أن تجد بعض جميلة أمثلة مسلية أو محرجة لمثل هذه المواقف على الانترنت.

ضع في ذهنك دائمًا أن الشات بوت على اتصال مباشر مع عملائك. يمكن للتجربة أن تبدأ علاقة رائعة. على الجانب الآخر من العملة ، يمكن أن تنهيها قبل أن تحقق تحويلات.

خاطرة النهائي

توفر Chatbots الكثير من الوظائف على منصة Shopify الخاصة بك. تحصل على تحسين تجربة العملاء. أنها توفر استفسارات سريعة وممتازة للتخصيص والتوصية المنتج. 

يمكن لفريق المبيعات أيضًا استخدام الروبوتات لإنشاء عملاء متوقعين وتأهيلهم. يمكنهم بعد ذلك قضاء بعض الوقت في متابعة خيوط ساخنة أو رعاية خيوط دافئة. هذه لديها فرصة أكبر للتحول إلى مبيعات فعلية.

نظرت مقالتنا في الخطوات التي يجب اتخاذها لبناء برنامج Shopify chatbot قوي. مقالات مثل هذه هي نقطة انطلاق ممتازة. لكن من المهم أن تأخذ الوقت الكافي لإجراء المزيد من الأبحاث. هناك الكثير من الأشياء المثيرة للكشف عنها حول روبوتات المحادثة.

أيضًا ، اعتبر توظيف خبير للمساعدة في هذه العملية استثمارًا. الشيء الوحيد الذي يمكنك أخذه للبنك هو هذا. تعد Chatbots استثمارًا ممتازًا لمنصة التجارة الإلكترونية Shopify الخاصة بك. لذا ، ابدأ في البناء!

مواصلة القراءة
AR / VRقبل أيام

مراجعة: ويندز آند ليفز

بالاماراتقبل أيام

مجموعات درع فصيل العالم الجديد

بالاماراتقبل أيام

هل خوادم Splitgate معطلة؟ إليك كيفية التحقق من حالة الخادم

بالاماراتقبل أيام

الرئيس التنفيذي لشركة Activision Blizzard يعتذر عن رد "Tone Deaf" على دعوى التحرش

طاقــةقبل أيام

تقوم شركة Southern Company بالاستثمار التأسيسي في Elevate Future Fund لدفع التنوع والمساواة والاندماج في صناعة الطاقة

كتلة سلسلةقبل أيام

DigiMax توسع نطاق التسويق العالمي في آسيا من خلال توقيع صفقة تعاون في هونغ كونغ

كتلة سلسلةقبل أيام

هذه إحدى الطرق التي كانت Binance "جاهزة لمساعدة المنظمين من جميع أنحاء العالم"

طيرانقبل أيام

Allegiant تسجل أرباحًا في الربع الثاني

كتلة سلسلةقبل أيام

مستقبل ألعاب Blockchain

بالاماراتقبل أيام

يحصل عشاق Apex Legends على أول نظرة داخل اللعبة على اللوحة Rampage LMG في فيديو جديد

بالاماراتقبل أيام

تعلن Legends of Runeterra عن خارطة طريق المنطقة العاشرة لعام 10

بالاماراتقبل أيام

كم عدد الأشخاص الذين يمكنهم لعب قبائل مدجارد معًا؟

AR / VRقبل أيام

4 حالات استخدام للواقع المعزز في عام 2021

AR / VRقبل أيام

4 حالات استخدام للواقع المعزز في عام 2021

كتلة سلسلةقبل أيام

Robinhood تستكشف ميزة جديدة لحماية المستثمرين من تقلبات التشفير

بالاماراتقبل أيام

تأثير Yanfei Genshin: كل ما تحتاج إلى معرفته

AR / VRقبل أيام

يفتح nDreams Studio Orbital مع التركيز على ألعاب الخدمة المباشرة للواقع الافتراضي

بالاماراتقبل أيام

يشرح CGO cArn من Fnatic قرار الفريق بالذهاب عالميًا مع قائمة CS: GO والخطط للمستقبل في فيديو جديد

بالاماراتقبل أيام

تم الإعلان عن مسابقة Pokémon Sword and Shield's Same Double Beat عبر الإنترنت في 13 أغسطس

البيانات الكبيرةقبل أيام

الحقيقة الوحشية حول علم البيانات

منتجات شائعة