Thật dễ dàng để mất chỗ đứng trong thương mại điện tử. Trong một thị trường đông đúc, nơi khách hàng có thể mua từ đối thủ cạnh tranh chỉ đơn giản là đi theo một liên kết, các nhà bán lẻ phải làm việc chăm chỉ. Mọi cụm từ tìm kiếm, mô tả sản phẩm và đường dẫn người dùng đều quan trọng.
Không có gì ngạc nhiên khi những người chơi thông minh have đến để phụ thuộc vào các sự phong phú của dữ liệu người tiêu dùng làm có sẵn ở mọi bước của quy trình kinh doanh. Họ triển khai phân tích tiên đoán, học máy và Trí tuệ nhân tạo khác kỹ thuật để xác định lại các quy tắc của trò chơi, giúp một số người dẫn đầu đối thủ và cải thiện trải nghiệm khách hàng nói chung.
Đây chỉ là một vài ví dụ về cách thức.
Nâng cao khả năng khám phá sản phẩm với phân loại hình ảnh
Một số nỗ lực thú vị nhất tăng cường trải nghiệm mua sắm có tham gia phân loại, hiểu và giải thích hình ảnh. Với Tính năng tìm kiếm trực quan của Pinterest, bạn có thể thấy phần đầu về cách AI phù hợp với bối cảnh bán lẻ, hỗ trợ trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp những cách trực quan tìm kiếm sản phẩm.
Ví dụ, một người dùng có thể tìm kiếm thứ gì đó mà họ không thể đặc biệt tên. Khi chúng ta nghĩ về tầm quan trọng của thủ công và phong cách đối với các thương hiệu như Pinterest và Etsy, sức mạnh thương mại có thể nói "tìm cho tôi một cái gì đó trông giống như thế này ”là điều hiển nhiên.
Hình ảnh Nguồn: Hấp dẫn
CamFind là một công cụ tìm kiếm trực quan sử dụng AI để kết nối người tiêu dùng với thông tin và thương hiệu. Một lần người sử dụng có chụpPED một bức tranh, ứng dụng CamFind sử dụng công nghệ tìm kiếm trực quan trên thiết bị di động để xác định đối tượng và cung cấp thông tin về đối tượng đó.
Bạn có thể nhận ra một đôi giày đẹp – thực sự trên ai đó chứ không phải trong cửa sổ cửa hàng. Tứng dụng của anh ấy sẽ xác định thương hiệu, trình bày thông tin sản phẩm và liên kết đến thị trường trực tuyến có giày trong kho. Camfind cũng có thể trích xuất các loại dữ liệu khác từ hình ảnh; ví dụ áp phích phim, sẽ ngay lập tức gthụt lùi kết quả cho lịch chiếu địa phương, đoạn giới thiệu phim và liên kết đến các trang bán vé.
Yếu tố quan trọng ở đây (vượt quá khả năng xử lý nặng nề cần thiết để giải thích các bức ảnh ngay từ đầu) là việc phân loại ảnh đang được sử dụng để rút ngắn chu kỳ bán hàng và tạo động lực thúc đẩy: nói một cách đơn giản, khách hàng đủ hứng thú để chụp ảnh, vì vậy hãy xóa bỏ các rào cản có thể ngăn chặn sự nhiệt tình đó biến thành một cuộc mua bán.
Hợp nhất tiếp thị và bán hàng để có một hệ thống CRM tốt hơn
Phân tích dự đoán đang tạo ra các cơ hội hoàn toàn mới để tiếp thị và bán hàng, tạo và xác định khách hàng tiềm năng, đồng thời tăng tỷ lệ chuyển đổi trên toàn diện.
bạc hà là một nền tảng tiên đoán có ứng dụng mới nhất, Huấn luyện viên bán hàng dự đoán, sử dụng AI để trực tiếp cung cấp thông tin bán hàng hữu ích cho Quản lý quan hệ khách hàng (Hệ thống CRM). Trong đó CRM có truyền thống là một
kho dữ liệu – hữu ích, nhưng yêu cầu giải thích; Mintigo có thể xác định ai sẽ mua hàng từ công ty của bạn, họ sẽ mua gì, tại sao họ cần nó và bạn nên có ý nghĩa như thế nàoly tham gia với họ để tối đa hóa cơ hội bán hàng và quy mô bán hàng.
Ứng dụng của Mintigo kết hợp thông tin chi tiết dự đoán, mục đích mua hàng và hướng dẫn bán hàng vào một giao diện có thể truy cập trực tiếp và dễ dàng từ hiện đại Hệ thống CRM (chẳng hạn như Salesforce, Oracle Sales Cloud, SAP và Microsoft Dynamics.) Ngoài các khách hàng tiềm năng riêng lẻ, nó cũng có thể hoạt động để phân loại đối tượng và sau đó xây dựng chiến lược sẽ hỗ trợ các chiến dịch tiếp thị.
Một số doanh nghiệp tiếp thị thành công nhất trong những năm 2010 đã tối ưu hóa hiệu quả tiếp thị, gây tổn hại đến trải nghiệm của người tiêu dùng. Chẳng hạn, không ai từng vui mừng khi có những quảng cáo săn đuổi họ trên khắp các trang web hoặc trên các thiết bị của họ. Ngược lại, các doanh nghiệp tiếp thị thành công nhất trong XNUMX năm tới sẽ sử dụng AI để thu thập, đối chiếu và diễn giải nhiều nguồn dữ liệu nhằm tối ưu hóa hiệu quả tiếp thị đồng thời cải thiện trải nghiệm của người tiêu dùng.
Thu hút lại khách hàng bằng công nghệ thông minh
Tất nhiên, AI cũng sẽ dẫn đến các danh mục sản phẩm mới theo đúng nghĩa của chúng, thúc đẩy doanh số thương mại điện tử lên tầm cao mới. Internet of Things (IoT) sử dụng AI để kết nối người tiêu dùng với thương mại điện tử mới cách; được thúc đẩy bởi công nghệ, nhưng sẽ có giá trị cho trải nghiệm rất con người.
Samsung đã hợp tác với FreshDirect và ShopRite để tạo ra một chiếc tủ lạnh thông minh kết hợp công nghệ AI với ba camera có thể theo dõi mức thực phẩm và đặt hàng tạp hóa khi mức thấp. Máy tính bảng thông minh tích hợp và phần mềm đi kèm có thể đề xuất các công thức nấu ăn dựa trên nguyên liệu tay và thậm chí sắp xếp lịch trình ăn uống của gia đình bạn.
Nguồn hình ảnh: Samsung
Và khi các thiết bị của chúng tôi được kết nối nhiều hơn (và hãy nhớ rằng, phần mềm có thể được cập nhật theo những cách mà tủ lạnh không thể), chúng ta có thể mong đợi mọi thứ, từ kế hoạch ăn kiêng đến nhật ký sẽ ảnh hưởng đến thực phẩm và thói quen ăn uống của chúng ta trong thời gian thực. Bạn muốn cắt giảm tinh bột? Hỏi tủ lạnh. Đi chơi muộn tối nay? Đừng gọi cho Mẹ, chỉ cần nói với tủ lạnh và thức ăn sẽ không bị lãng phí! Mặc dù nghe có vẻ như là sự tiện lợi thuần túy, nhưng các thương hiệu cũng sẽ tận dụng sự liền mạch và đơn giản mà người tiêu dùng khao khát – Dash của Amazon là đứa con áp phích thô sơ cho cách các quy trình trong thương mại điện tử sẽ được tự động hóa.
Mang đến trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa hơn
Mọi doanh nghiệp cần xác định đúng người vào đúng thời điểm để bán hàng và công nghệ đang hỗ trợ thương mại điện tử bằng cách cung cấp khách hàng phân tích với tốc độ liền mạch. Thông qua hệ thống máy học và điện toán nhận thức, AI thúc đẩy chuyển đổi bằng cách cá nhân hóa trải nghiệm trực tuyến của người tiêu dùng.
Trợ lý ảo và chatbot là hai ví dụ về AI cá nhân hóaing trải nghiệm khách hàng. Ví dụ, The North Face đang sử dụng Watson của IBM để giúp khách hàng tìm thấy chiếc áo khoác hoàn hảo cho chuyến phiêu lưu tiếp theo của họ.
Khi bạn truy cập trang web The North Face, Watson bật lên đến hỏi: "Bạn sẽ sử dụng chiếc áo khoác này ở đâu và khi nào? ” và khi khách hàng nói hoặc nhập câu trả lời, Watson sẽ đưa ra một số câu hỏi làm rõ hơn. Sau khi tổng hợp các câu trả lời, Watson quét khoảng không quảng cáo trực tuyến có sẵn và đề xuất một lựa chọn của áo khoác, dựa trên sự phù hợp hơn là thứ tự danh mục truyền thống.
Wizeline là một ví dụ khác về một công ty sử dụng AI cho các ứng dụng thương mại điện tử. Nó xây dựngs chatbot có thương hiệu mà các doanh nghiệp có thể sử dụng để tương tác với khách hàng bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để cung cấp hỗ trợ khách hàng 27/7, theo dõi hành vi của người dùng và đạt được tính liên tục của thương hiệu. Wizeline tuyên bố sẽ tăng tỷ lệ tương tác lên đến năm lần so với các kênh khác và tăng tỷ lệ giữ chân người xem lên đến sáu lần.
As
những công nghệ AI này tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi hai xu hướng chung. Một mặt thương mại điện tử sẽ trở thành ngày càng phổ biến và tự động hơn: các pháp nhân thương mại sẽ biết nhiều hơn về chúng tôi và sử dụng dữ liệu đó để bao bọc chúng tôi trong môi trường khuyến khích chúng tôi mua hàng, giới thiệu cho chúng tôi các ưu đãi phù hợp và giảm bớt các rào cản đối với việc mua hàng. Tương tự, trải nghiệm thương mại điện tử và bán lẻ truyền thống sẽ trở nên tự nhiên, hấp dẫn và cá nhân hóa hơn, với sản phẩm đặt làm riêng, dịch vụ và các quy trình giúp chuyển đổi và cải thiện trải nghiệm khách hàng một cách tổng thể.
Và dĩ nhiên Không nhãn ở đó để giúp các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ khách hàng đa ngôn ngữ trong các nền tảng như Zendesk, Salesforce, Freshdesk và các tích hợp khác với API dịch của nó.
để tìm hiểu thêm.
