Toen ChatGPT vorig jaar voor het eerst verscheen, huilde de wereld. De chatbot is snel uitgegroeid tot een van de meest prominente gebruiksscenario's voor machine learning in de klantenservice en toonde aan dat kunstmatige intelligentie (AI) een punt heeft bereikt waarop technologie bepaalde taken veel beter kan uitvoeren dan mensen.

Maar machine learning (ML) en AI in e-commerce gaan veel verder dan chatbots. Retailers gebruiken AI voor personalisatie, data-analyse, dynamisch prijzen, en aanbevelingsengines. Grote namen als Zalando en Asos zetten hele deep learning-afdelingen op om het moment waarop klanten op de site zijn beter te begrijpen. 

Het lijkt erop dat AI onomkeerbare veranderingen in e-commerce teweegbrengt.

Bij Elogic zijn we voorop gebleven op het gebied van top e-commerce trends sinds 2009 en kan zeker zeggen dat ML en AI blijvend zijn. Omdat we een platformonafhankelijk bedrijf zijn, zien we dat veel grote e-commerceplatforms, zoals Adobe Commerce en Salesforce Commerce Cloud, gebruikmaken van ML-algoritmen om een ​​uitstekende klantervaring (CX) en diepere inzichten in analyses te bieden.

In dit artikel ziet u hoe e-commercebedrijven AI gebruiken in e-commerce, waarom u hierin zou willen investeren en hoe u het kunt implementeren om uw dagelijkse bedrijfsvoering te stroomlijnen en uw CX te verbeteren.

Hoe werken machine learning en kunstmatige intelligentie?

Hoewel de termen ‌ML en AI vaak door elkaar worden gebruikt, impliceren ze iets andere dingen.

Machine learning (ML) is een subset van kunstmatige intelligentie (AI) die een machine letterlijk leert... om te leren! ML-modellen voeden zich met gegevens en zoeken naar patronen daarin om conclusies te trekken, zoals een mens zou doen. Het systeem is niet expliciet geprogrammeerd, maar leert eerder voorspellingen te doen of beslissingen te nemen met behulp van historische gegevens.

Aanbevelingsengines zijn een klassiek voorbeeld van e-commerce machine learning. Het systeem leert de relevante details van de gebruiker, zoals laatst gekochte producten, de kleuren die ze verkiezen, budgetten, enz. en leidt een algoritme af om producten aan te bevelen die de klant waarschijnlijk zal kopen.

Lees verder: 20 beste e-commercetools om uw online bedrijf een boost te geven 

Ondertussen kunstmatige intelligentie (AI) is een veel bredere term die verwijst naar elke techniek waarmee computers menselijke intelligentie kunnen imiteren. Siri, Cortana en Alexa Voice Assistance zijn allemaal voorbeelden van AI.

Telkens wanneer u spraakgestuurd zoeken in een winkel of gepersonaliseerde productaanbiedingen ziet, weet u dat dit AI en e-commerce in actie zijn.

Toch gaan AI en ML hand in hand bij online winkelen; en hoewel het een evoluerend veld is voor retailers, maken ze de weg vrij voor nieuwe klantinteracties en zakelijke kansen.

Zakelijke kansen grijpen: hoe kunnen AI en ML e-commerce ten goede komen?

AI en ML hebben een diepgaand effect op de e-commerce-industrie. Dit zijn de belangrijkste voordelen van AI en machine learning in e-commerce voor bedrijven om vandaag te beginnen met het transformeren van hun bedrijf.

Hogere ROI

Weinig mensen realiseren zich eigenlijk hoe AI de e-commerceverkoop kan verhogen. Volgens de McKinsey State of AI-rapport, verklaarde 79% van de respondenten dat de integratie van AI in marketing en verkoop de bedrijfsopbrengsten heeft verhoogd. Door het in uw CRM te integreren, kan een efficiënter verkoopproces ontstaan. Door een AI-gebaseerd e-commerceplatform toe te voegen, zoals CDP's of business intelligence (BI), effent u uw weg naar personalisatie, waardoor uw gemiddelde bestelwaarde (AOV) en klantloyaliteit toenemen.

In feite zijn er veel voorbeelden die dit voordeel illustreren. De aanbevelingsmotor van Amazon zorgt voor 35% van de jaarlijkse omzet van het bedrijf, en Alibaba heeft leveringsfouten met 40% verminderd na te hebben geïnvesteerd in zijn slimme logistieke programma.

Gerichte marketing en reclame

Salesforce, de beste CRM- en e-commerceoplossing en Elogische partner, stelt dat klanten een gepersonaliseerde ervaring verwachten. Toch alleen 26% van marketeers zijn ervan overtuigd dat hun organisatie een succesvolle strategie voor personalisatie heeft. Een van de grootste uitdagingen zijn verzuilde gegevens - wanneer afdelingen geen toegang hebben tot dezelfde informatie over de klant - wat leidt tot losgekoppelde klantervaringen.

Het verenigen van gegevens is een van de voordelen van kunstmatige intelligentie in e-commerce. Omdat AI en ML putten uit meerdere gegevensbronnen in een bedrijf, kan AI-technologie deze silo's doorbreken door zichtbare, toegankelijke en bruikbare inzichten te genereren. AI-gestuurde klantgegevensplatforms (CDP's) zullen bijvoorbeeld uw gegevens verenigen en grote hoeveelheden gegevens analyseren en het proces van het testen en verfijnen van marketingcampagnes versnellen.

U kunt deze inzichten gebruiken om trends te identificeren, potentiële klanttrends te voorspellen en producten aan te bevelen die vergelijkbaar zijn met de kostbaarheden die u hebt gekocht of bekeken. En het allerbelangrijkste: dat kanpersonaliseren op schaal gebruikerservaringen afstemmen op verschillende kanalen.

Geïnformeerde zakelijke beslissingen

Veel bedrijven vinden het behoorlijk moeilijk om niet alleen gegevens te verzamelen, maar ook om er betekenis aan te geven. Traditionele analysetools hebben tot nu toe een doel gediend, maar zeker niet zoals de tools die AI/ML in e-commerce omarmen.

AI-gestuurde voorspellende analyses verdienen hier een speciale vermelding. Het kan uw zakelijke beslissingen beter onderbouwd maken en toekomstige productvraagpatronen nauwkeurig voorspellen voor specifieke items of hele categorieën binnen een e-commerce winkel. 

"Stel dat u de omzet van uw bedrijf wilt verhogen", zegt Igor Jakovliev, de Managing Partner en COO bij Elogic Commerce. “Op basis van je verzamelde datasteekproef ziet het systeem dat dienst Y de hoogste winstmarge heeft. Het scant het type klanten dat om die service vraagt ​​en stelt voor om die service bij een bepaalde doelgroep te promoten. Voeg AI toe aan dit type analysetool en je krijgt voorspellende analyses.”

Geoptimaliseerde logistiek en voorraadbeheer

Voorraadbeheer is een van de grootste B2B- en B2C-uitdagingen, omdat je misschien te veel of te weinig voorraad hebt. Hetzelfde geldt voor logistiek, waarbij retailers investeren in effectieve supply chain-strategieën om de inkoop- en productiekosten te verlagen.

Gestroomlijnde logistiek en een duidelijk zicht op de voorraad zijn een van de voordelen van AI in e-commerce. Geavanceerde real-time voorraadbeheersystemen vertrouwen op AI om u te informeren over uw voorraadbeschikbaarheid in magazijnen en kanalen. Ze kunnen ook gegevens analyseren om vraagpatronen te voorspellen en uw magazijnbevoorradingsplannen te optimaliseren.

Sterker nog, McKinsey & Company meldt dat AI-gestuurde prognoses supply chain-fouten met 20 tot 50 procent kunnen verminderen, wat zich vertaalt in hogere verkopen. Als je bijvoorbeeld online schoenen verkopen, ziet u misschien dat de vraag naar winterschoenen tijdens het herfstseizoen toeneemt en plant, bevoorraadt en plant leveringen dienovereenkomstig rekening houdend met het risico van verstoringen in de toeleveringsketen.

Hogere klantconversies

Met AI-algoritmen kunnen marketeers snel pagina's analyseren en optimaliseren voor een betere klantbetrokkenheid en hogere conversies. 

Bijvoorbeeld een DTC-merk en een dochteronderneming van PepsiCo, SodaStream, gebruikt AI en machine learning voor e-commerce om de effectiviteit van hun marketingcampagnes in 46 markten over de hele wereld te analyseren. De resultaten toonden aan dat advertenties afhankelijk van het kanaal anders aanspraken op consumenten. Het merk zag een stijging van 3%-5% in e-mailconversieratio's en een stijging van 10-15% in sms-conversieratio's.

Dit is slechts één toepassing van kunstmatige intelligentie in e-commerce. U kunt het ook toepassen op uw: 

• zoeken op de site (want hoe sneller uw klanten vinden wat ze nodig hebben, hoe sneller u een verkoop doet)
• remarketingcampagnes (stuur uw gebruikers gepersonaliseerde promoties en incentives om hen aan te moedigen terug te keren en de aankoop te voltooien nadat ze hun winkelwagentje hebben verlaten)
• klantenservice (doorbreek het eindeloze gangpad van de klantenservice door uw klanten zelfbedienings-AI-aangedreven chatbots aan te bieden).

Wat zijn de meest succesvolle ML en AI in voorbeelden van e-commerce?

Grote spelers, zoals eBay en Amazon, hebben een winnende ervaring met AI-integratie gedurende de hele verkoopcyclus. U hoeft echter niet per se marktleider te zijn om van deze technologieën gebruik te maken. Succesvolle AI-use-cases in e-commerce laten zien dat je, ongeacht de grootte van je winkel, AI- en ML-technologieën kunt integreren om concurrentievoordelen te behalen.

Lees verder: Leider in e-commerce: 7 redenen waarom Amazon zo succesvol is 

Aanbevelingsmotoren

Aanbevelingssystemen helpen bedrijven de verkoop te verhogen door gepersonaliseerde aanbiedingen en verbeterde klantervaring te bieden. Aanbevelingen versnellen meestal het zoeken op websites, vergemakkelijken de toegang van gebruikers tot de benodigde inhoud en zijn uitstekend cross-selling en up-selling voorbeelden van kunstmatige intelligentie bij online winkelen. 

Ze dragen ook bij aan een hoger aankooppercentage en verhogen de loyaliteit van gebruikers, wat zich vertaalt in hogere verkopen. Nadat het Elogic-team de Certona AI-aangedreven personalisatieoplossing voor een Amerikaanse moderetailer had geïntegreerd, Carbon38zag het merk een enorme stijging van de gemiddelde bestelwaarde (AOV) en terugkerende klanten.

Prijsstrategie

Door AI aangedreven prijzen zullen het algoritme gebruiken om grote hoeveelheden gegevens te analyseren en op basis van die analyse prijsbeslissingen te nemen. Dit is een van de meest prominente voorbeelden van AI in B2B e-commerce.

Geavanceerde tools voor data-analyse halen informatie uit multichannel-bronnen en bepalen de flexibiliteit van prijzen. De beïnvloedende factoren zijn onder meer locatie, koopgedrag van klanten, kruiden en de marktprijzen in het specifieke segment. 

Bovendien voert het algoritme klantsegmentatie en real-time optimalisatie uit, waardoor u prijsschema's kunt personaliseren.

Bijvoorbeeld onze Finse klant, een specialist in technische B2B-componenten Wexon, kan nu gebruikersgedrag analyseren en prijsniveaus aanpassen rond geregistreerde/nieuwe klanten, ordervolumes en marktomstandigheden.

Visueel zoeken

Hoewel kopers de neiging hebben om door visuele inhoud te bladeren voordat ze een aankoop doen, vinden ze soms niet de juiste woorden om te beschrijven waarnaar ze op zoek zijn. Visueel zoeken maakt het veel gemakkelijker. Klanten kunnen eenvoudig een afbeelding uploaden in plaats van een lange en gedetailleerde vraag te typen. Als gevolg hiervan kan de klant de zoekopdracht verfijnen en meer relevante items krijgen.

Bing Visual Search, Google Lens en Image Search zijn allemaal krachtige AI-tools voor e-commerce die van dit type zoeken een trend hebben gemaakt. De markt maakt gebruik van de Lens Your Look-zoekmachine van Pinterest waarmee je outfitopties kunt vinden die relevant zijn voor je bestaande garderobe.

ASOS heeft bijvoorbeeld machine learning en e-commerce prachtig gecombineerd en de Style Match-functie voor zijn mobiele app gebouwd. Hiermee kunnen shoppers een foto maken en producten uit hun catalogus ontdekken die daarbij passen. Deze tool moedigt shoppers aan om bij het merk te kopen.

De trend levert bijzonder positieve resultaten op in combinatie met voice search en conversational commerce. Merken kunnen machine learning-modellen van Amazon Lex voor e-commerce integreren en profiteren van automatische spraakherkenning om de spraakinvoer van gebruikers tijdens het zoeken te interpreteren.

Analyse van klantsentiment

Traditionele tools voor sentimentanalyse zijn gebaseerd op klantinterviews, sociale monitoring, beoordelingen en opiniepeilingen, die allemaal een enorme hoeveelheid onbewerkte gegevens opleveren. Als je het handmatig gaat analyseren, zal er zeker iets uitglijden. 

Ondertussen zullen AI-aangedreven tools grote hoeveelheden data veel sneller analyseren en de kleinste verschuivingen in het gedrag van kopers identificeren. ML-technici gebruiken taalverwerking om woorden te definiëren die een positieve of negatieve houding impliceren. Daarom bieden deze feedbackformulieren een solide en inzichtelijke achtergrond voor product- of serviceverbetering.

Bedrijven kunnen zelfs slimme klantsentimentanalyse gebruiken bij het in kaart brengen van hun klantreis. Dit is een voorbeeld van een kaart die Elogic heeft gemaakt voor een van onze klanten:

Voorraadbeheer

Handelaars streven naar goed voorraadbeheer om klanten te voorzien van de juiste producten, op het juiste moment en op de juiste plaats, en in een goede staat. Het proces omvat monitoring en diepgaande analyse van de voorraad en de toeleveringsketens. 

Als het gaat om voorraadbeheer, detecteert machine learning in e-commerce patronen en correlaties tussen de elementen en toeleveringsketens. Het algoritme bepaalt de optimale strategieën voor voorraad en voorraad. Dienovereenkomstig optimaliseren de analisten de levering en beheren ze de voorraad, waarbij ze de verkregen gegevens implementeren.

Klantenservice

Een van de slimste toepassingen van machine learning in e-commerce, chatbots zijn een uitstekende manier om verkopers te helpen de interactie met klanten gedeeltelijk te automatiseren. Bovendien kunt u de kosten aanzienlijk verlagen met behoud van kwaliteit. In het geval van een complexe vraag zal een bot de noodzaak van menselijke tussenkomst detecteren en de klant doorverwijzen naar een klantenservicemedewerker. 

Generatieve AI speelt hierbij een essentiële rol. Naarmate AI-tools meer leren over individuele shoppers, kunnen online interacties met klanten meer lijken op die met een stylist of personal shopper. Bijvoorbeeld Mercari, de marktplaats voor tweedehands consumptiegoederen, heeft geïntroduceerd een AI-gestuurde winkelassistent die draait op ChatGPT-software en niet alleen kan reageren op vragen van klanten, maar ook producten kan aanbevelen op basis van de invoervraag.

Praktische use cases van AI- en ML-toepassingen in e-commerce

Tot nu toe heb je de voordelen en toepassingen van AI en ML in e-commerce gezien, ondersteund door enkele case-scenario's van echte retailers. Nu is het tijd om u enkele grote namen en, zonder twijfel, goeroes voor te stellen die het maximale uit deze geavanceerde technologieën in de branche halen.

Lees verder: Lijst met bekende merken die Adobe Commerce gebruiken 

Amazon en zijn winnende klantenservice 

Amazon richt zich op een onberispelijke klantenservice als een van zijn belangrijkste concurrenten voordelen van e-commerce. En deze service wordt onderhouden met behulp van AI voor e-commerce. Dus, op welke specifieke gebieden passen ze de technologie toe?

• Productaanbevelingen. Amazon maakt gebruik van Collaborative filtering en Next-in-Sequence-modellen om voorspellingen te doen over de goederen die elke specifieke klant vervolgens nodig heeft. De tool wordt mogelijk gemaakt door de verzamelde gegevens over het aankoopgedrag van klanten.
• Logistiek. AI brengt wijzigingen aan in routing, levertijden en andere leveringsparameters voor meer efficiëntie en nauwkeurigheid. Drone-bezorging zal de volgende stap zijn die Amazon zet.
• Natural Language Processing. Deze nieuwste deep learning-techniek drijft de digitale assistent aan Alexa door Amazon.

Alibaba en zijn klantgerichte aanpak

Het bedrijf maakt voortdurend gebruik van de meest geavanceerde tools die mogelijk worden gemaakt door AI en ML. Alibaba past augmented reality-spiegels, gezichtsherkenningsbetalingen, interactieve mobiele-telefoongames en vele andere functies en tools toe. Alibaba richt zich met name op:

• Slimme bedrijfsvoering. Alibaba's eigen ChatGPT-achtige product genaamd Tongyi Qianwen, uitgebracht op 11 april 2023, zou naar verluidt de efficiëntie op de werkplek optimaliseren. De tool voert een aantal taken uit, zoals het omzetten van mondelinge gesprekken in schriftelijke notities en het opstellen van zakelijke voorstellen. Dit bespaart werknemers op de lange termijn tijd en middelen en stelt hen in staat zich te concentreren op zaken in plaats van op vervelende dagelijkse taken.
• Scherpe personalisatie. Het creëren van een boeiende klantervaring is de hoeksteen voor de meeste moderne verkopers. Alibaba bereikt dit door een zeer gericht AI-e-commerceplatform te implementeren. Overal waar een klant eerder heeft gewinkeld, is het mogelijk om zijn gekochte producten te matchen met nieuwe goederen in de Alibaba-pool. 
• Slimme toeleveringsketen. Alibaba heeft gecreëerd Ali slimme toeleveringsketen – een door AI aangedreven tool die de vraag naar producten voorspelt, de voorraad optimaliseert, de juiste productaanbiedingen bepaalt en prijsstrategieën ontwikkelt.

IKEA en het gebruik van augmented reality

Kooplieden die verkoop meubels online weten hoe moeilijk het is om retouren te beheren. De omvangrijke aard van de producten maakt het moeilijk voor klanten om zich het stuk in hun omgeving voor te stellen, wat de retourkosten omhoog schiet. IKEA is een van de merken die het probleem aanpakt met behulp van AI en augmented reality (AR): 

• Betere offline en online CX. Het nieuwe kenmerk van het merk IKEA Kreatief voor hun website en een app stelt de klanten in staat om hun eigen woonruimtes te ontwerpen en te visualiseren met gedigitaliseerde meubels. Ze hoeven niet langer naar een fysieke winkel te reizen om het stuk te zien; een simpele klik op de telefoon is voldoende. 
• Visueel zoeken. Een gebruiker kan zijn camera op een meubelstuk richten en een IKEA Place-app zal soortgelijke meubels vinden. GrokStyle's point-and-search-functionaliteit is toegevoegd aan de app en wordt beschouwd als de toekomst van zoeken.

Gap en hun virtuele kleedkamer

Toen Heather Mickman de interim CIO werd van Gap, een van de grootste retailers van kleding en accessoires ter wereld, maakte er zijn missie van om AI een onderdeel te maken van het DNA voor hoe ze werken binnen Gap. Dit zijn de gebieden waarin ze zeker slagen:

• Geoptimaliseerde voorraadbewegingen. Hun ML-aangedreven oplossing produceert geautomatiseerde en nauwkeurige maatprofielen die bepalen welke maat voor een bepaald artikel in een specifieke winkel wordt verkocht. Op deze manier houdt het merk gelijke tred met de vraag en tevredenheid van de klant.
• Virtuele paskamers. Het bedrijf biedt een AR-app waarmee shoppers Gap-outfits kunnen passen zonder een winkel binnen te gaan. Een gebruiker kan een van de vijf lichaamstypes in de app selecteren, het Gap-kledingstuk erop aanbrengen en het online kopen als ze het leuk vinden wat ze zien.

Hoe implementeer je AI en machine learning in je e-commercebedrijf?

De gebruiksvoorbeelden van machine learning in e-commerce zijn indrukwekkend en omvatten alle gebieden, van het verbeteren van klantenservice tot het bieden van meer beveiliging voor uw bedrijf. De implementatie van AI-gestuurde automatisering in de detailhandel zal naar verwachting plaatsvinden verhoging van 40% naar 80% in de volgende 3-jaren. 

Dus, wat zijn de specifieke procedures die uw bedrijf helpen om de grote golf te vangen en gebruik te maken van machine learning in e-commerce? Verschillende stappen helpen u het proces te structureren en de respectievelijke strategie te ontwikkelen voordat u het onbekende tegemoet gaat.

1. Identificeer welke van uw bedrijfsprocessen ML-enabled kunnen zijn 

Analyseer uw workflows en stel uzelf de volgende vragen:

• Welke processen zijn mensintensief?
• Welke processen zijn herhaalbaar?
• Welke processen vereisen menselijke tussenkomst om grote hoeveelheden data te bestuderen?

De antwoorden zullen aangeven waar de toepassing van AI en ML precies zal helpen om tijd en middelen in uw bedrijf te besparen.

2. Overweeg gegevensverzameling en kenmerkextractie

Data vormen de basis voor efficiënt gebruik van AI en machine learning in e-commerce. Een verstandige beslissing zal zijn om alle gegevens in een database op te slaan, zodat deze in de toekomst kunnen worden geanalyseerd en beheerd.

3. Bepaal uw doelen en mogelijkheden

Proberen een grotere reikwijdte van AI-implementatie te omarmen dan nodig is, kan leiden tot onredelijke kosten. Concentreer u op uw doelen en begin met iets eenvoudigs. U kunt zich bijvoorbeeld concentreren op het voorspellen en voorkomen van klantverloop. Als je tevreden bent met de uitkomsten, kun je de implementatie van AI opschalen.

4. Kies de juiste tools en platformen

Over het algemeen is de e-commercesoftware die u kiest cruciaal voor uw bedrijf, aangezien deze grotendeels van invloed is op de kosten en efficiëntie van het runnen van uw online winkel. Soms zal het zelfs nodig zijn opnieuw platformen om een ​​geschikte oplossing te vinden die voldoet aan uw zakelijke behoeften. Met name moderne computertechnologie maakt het gebruik van ML in de cloud mogelijk, wat u nog meer tijd en moeite zal besparen. 

Afhankelijk van het vakgebied van uw bedrijf, kunt u genieten van meerdere AI- en ML-tools die zijn bedoeld om uw activiteiten te optimaliseren en de verkoop te verbeteren. Bijvoorbeeld, Adobe Sensei automatiseert tal van tijdrovende taken en laat meer tijd over voor het creatieproces. Nee is een uitgebreide marketingoplossing die AI gebruikt om automatisch in realtime een zeer gepersonaliseerde klantervaring te bieden. Het resultaat is een grotere betrokkenheid en meer omzet.

5. Creëer een toegewijd team en bepaal welke leveranciers je nodig hebt

Om het adoptieproces goed te beheren, hebt u een toegewijd team nodig dat de zaken op schema houdt. Het team zal nauw samenwerken met de derde partijen die nodig zijn voor het project en ervoor zorgen dat het proces wordt geleid naar de doelen die u stelt.  

Afhaalmaaltijden voor ML/AI-e-commerce

U bent misschien bang om de nieuwe AI/ML in e-commerce toe te passen vanwege de organisatorische uitdagingen; of, integendeel, geïnspireerd om een ​​voorbeeld te volgen van grote namen uit de industrie die de technologie met succes hebben geïntegreerd. 

Wat uw gevoel ook is, geen enkele retailer mag onverschillig blijven voor innovaties in de sector.

Ze zullen uw bedrijfsprocessen efficiënter maken. Stroomlijn uw klantervaring. Verbeter uw targeting en help u zelfs op te schalen naar nieuwe markten.

Het enige dat u hoeft te doen, is een plan bedenken, een team creëren dat in deze technologieën gelooft en het geduld van de organisatie hebben om te leren, te verbeteren en bij te sturen wanneer dat nodig is.

Elogic versterkt al meer dan 14 jaar de teams van retailers als e-commerce ontwikkelaars en consultants. We kunnen u helpen uw huidige stand van zaken te evalueren, de stappen en projecten te plannen die u moet ondernemen om uw doelen te bereiken, en zelfs de vereiste technologie end-to-end te implementeren en te integreren.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
• Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
• Bron: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/