Jeśli jesteś właścicielem sklepu internetowego i nie korzystasz z możliwości AI e-commerce, tracisz okazje. Korzystanie z AI może zrewolucjonizować sposób przyciągania klientów, optymalizacji operacji i zwiększania sprzedaży.
Od spersonalizowanych rekomendacji produktów, które poprawiają średnią wartość zamówienia, po wizualizacje, które robią wrażenie na kupujących, i chatboty, AI zmienia krajobraz e-commerce. Istnieją również narzędzia AI do prognozowania popytu, automatyzacji zadań, zapobiegania oszustwom i dostosowywania doświadczenia marki na dużą skalę.
W tym przewodniku poznasz podstawowe narzędzia sztucznej inteligencji dla e-commerce, które pomogą Ci zwiększyć lojalność wobec marki i zyskać przewagę nad konkurencją.
Spis treści
Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji w e-commerce
Podstawy sztucznej inteligencji do skalowania sklepu internetowego
Studium przypadku: Cooig Cloud dla generatywnej AI
Podsumowanie
Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji w e-commerce
Bez wątpienia przyszłość e-commerce AI wygląda obiecująco, ponieważ kilka innowacyjnych trendów jest na progu ożywienia rynku. Przyjrzyjmy się niektórym z najbardziej obiecujących postępów na horyzoncie.
Zakupy w rozszerzonej rzeczywistości
Pomyśl o możliwości dopasowania ubrań bez wychodzenia z domu, wyobraź sobie, gdzie będą stały meble, a także o możliwości nałożenia nowych odcieni szminki bez konieczności wychodzenia z domu.
Zakupy z wykorzystaniem rzeczywistości rozszerzonej (AR) to aplikacja, która wykorzystuje kamerę smartfona lub tabletu do nakładania zdjęć produktów na rzeczywiste otoczenie.
To idealna technologia zakupowa, która daje klientom rzeczywiste poczucie tego, co kupują, dzięki czemu zmniejsza się ryzyko zwrotu towaru przez klientów, którzy nie są zadowoleni z dokonanego zakupu.
Asystenci zakupów aktywowani głosem
Inteligentni asystenci, tacy jak Alexa firmy Amazon czy Siri firmy Apple, nie tylko stają się platformami do zakupów głosowych. Umożliwiają klientom przeglądanie produktów, dodawanie ich do koszyków, płacenie za nie, śledzenie zamówień i otrzymywanie sugestii, które produkty mogą ich potencjalnie zainteresować — wszystko za pomocą poleceń głosowych.
Wzmocniona ochrona przed oszustwami
Wraz ze wzrostem transakcji e-commerce, wzrastają również schematy, które stosują oszuści. Jednak AI nie ustępuje. Modele uczenia maszynowego mogą skanować duże zestawy danych, aby identyfikować podejrzane i ryzykowne wzorce i znaki, których człowiek nie byłby w stanie rozpoznać.
Ten wysoki poziom bezpieczeństwa chroni sklepy internetowe i klientów przed oszustwami, zapewniając jednocześnie bezproblemowy przebieg transakcji.
Zaawansowana analityka behawioralna
W przyszłości sztuczna inteligencja nie będzie już pasywnym narzędziem reagującym na działania klienta, lecz będzie przewidywać wyniki na podstawie wzorców.
Wykorzystując głębokie uczenie, sztuczna inteligencja może analizować skłonności każdego konsumenta, historię zakupów i historię przeglądania, aby odtworzyć jego przyszłe zamiary i pragnienia.
Dzięki temu możliwe jest niemal idealne określenie grupy docelowej i prewencyjne prezentowanie określonych produktów, treści i ofert.
Podstawy sztucznej inteligencji do skalowania sklepu internetowego
Rekomendacja produktu AI
Sklepy internetowe powinny rozważyć wykorzystanie spersonalizowanych rekomendacji produktów, aby zwiększyć zadowolenie klientów i sprzedaż.
Techniki uczenia maszynowego przewidują preferencje klienta w oparciu o historię przeglądania stron internetowych, nawyki zakupowe i inne dane demograficzne, aby przedstawić mu spersonalizowane sugestie produktów.
Można je umieścić na stronach produktów, na stronie potwierdzenia zamówienia lub w ukierunkowanym marketingu e-mailowym.
Narzędzia takie jak Amazon Personalizuj or Algolia wykorzystaj filtrowanie grupowe i głębokie uczenie, aby zwiększyć dokładność oferowanych rekomendacji, co przełoży się na wyższy wskaźnik konwersji i zadowolenia klientów.
Zautomatyzowane narzędzia do ustalania cen
Istnieje wiele narzędzi do ustalania cen opartych na sztucznej inteligencji, takich jak: Prisync i Cena.ai, które umożliwiają sprzedawcom internetowym ustalenie właściwej ceny swoich produktów na podstawie pewnych czynników, takich jak ceny podobnych produktów na rynku, popyt, czas i stan magazynowy.
Narzędzia te wykorzystują techniki uczenia maszynowego do analizy danych sprzedaży, trendów rynkowych i zachowań klientów w celu określenia najlepszych strategii cenowych.
Funkcje dynamicznego ustalania cen pozwalają na zmiany cen w czasie rzeczywistym, dzięki czemu sklep detaliczny pozostaje konkurencyjny, maksymalizując jednocześnie swoje zyski.
Umożliwia także stosowanie zautomatyzowanych technik ustalania cen, aby określić, które produkty promować, przecenić, a nawet dołączyć do pakietu, aby zwiększyć sprzedaż i ograniczyć nadmiar zapasów.
Systemy zarządzania zapasami
Systemy zarządzania zapasami wdrożone z wykorzystaniem technologii sztucznej inteligencji mogą pomóc w określeniu odpowiedniej ilości towaru, którą należy zamówić lub posiadać w magazynie, aby uniknąć sytuacji nadmiaru zapasów lub ich wyczerpania.
Narzędzia takie jak Ekomdash or Ordoro Wykorzystujemy duże zbiory danych i analitykę predykcyjną, aby przewidywać popyt klientów, biorąc pod uwagę wahania sezonowe, trendy sprzedaży i inne czynniki, takie jak pogoda lub wydarzenia.
Prognozowanie popytu pozwala sprzedawcom detalicznym podejmować lepsze decyzje dotyczące zaopatrzenia, produkcji i dystrybucji produktów, co z kolei minimalizuje koszty przechowywania zapasów i uzupełniania zapasów.
Sztuczna inteligencja potrafi również wykrywać produkty wolno rotujące lub nieaktualne, pomagając sprzedawcom detalicznym podejmować odpowiednie kroki, np. oferować zniżki lub zmniejszać zamówienia u producenta.
Prognozowanie popytu AI
Dokładne narzędzia prognozowania popytu, takie jak Salesforce Einsteina or Liście i liście są kluczowe dla efektywnego zarządzania zapasami i planowania łańcucha dostaw.
Algorytmy sztucznej inteligencji (AI) potrafią analizować ogromne ilości danych, w tym historię sprzedaży, trendy rynkowe, zachowania klientów i czynniki zewnętrzne, aby przewidywać przyszły popyt na produkty lub usługi.
Zaawansowane techniki, takie jak analiza szeregów czasowych, uczenie maszynowe i modele głębokiego uczenia, pozwalają na wychwytywanie złożonych wzorców i dostarczanie dokładniejszych prognoz.
Sztuczna inteligencja do prognozowania popytu może pomóc sprzedawcom detalicznym przewidywać wzrosty lub spadki popytu, umożliwiając im odpowiednie dostosowywanie produkcji, personelu i logistyki, a tym samym zaspokajanie potrzeb klientów przy jednoczesnym minimalizowaniu strat i nadmiaru zapasów.
Chatboty i wirtualni asystenci
Chatboty i wirtualni asystenci to również rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, które mogą oferować klientom wsparcie w każdej chwili, odpowiadać na często zadawane pytania, pomagać im w procesie dokonywania zakupów i rozwiązywać proste problemy klientów.
Asystentów AI można zintegrować ze sklepem internetowym, platformami mediów społecznościowych, a nawet aplikacjami do przesyłania wiadomości, zapewniając płynne i spersonalizowane zakupy.
Chatboty i wirtualni asystenci są użyteczni w ograniczaniu liczby podstawowych zapytań obsługi klienta, które wymagają ręcznej obsługi.
Tacy asystenci AI są w stanie sprawnie obsługiwać zapytania klientów dzięki zastosowaniu zaawansowanych metod przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego, co zwiększa satysfakcję i lojalność klientów.
Systemy wykrywania oszustw
Wraz ze wzrostem popularności zakupów przez Internet wzrasta prawdopodobieństwo oszustw związanych z kartami kredytowymi, kradzieży tożsamości i przejęcia kont.
Wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym można osiągnąć dzięki wykorzystaniu systemów sztucznej inteligencji, które pomagają w analizowaniu wzorców transakcji, zachowań użytkowników i innych powiązanych działań.
Zastosowanie algorytmów w procesie uczenia maszynowego umożliwia systemowi uczenie się na podstawie nowych wzorców oszustw, co przekłada się na większą dokładność.
Dlatego też dla sprzedawców internetowych niezwykle ważne jest identyfikowanie i ograniczanie oszukańczych transakcji, które mogą narazić ich działalność, klientów i marki na szwank, a także ograniczanie potencjalnych strat i konsekwencji prawnych.
Studium przypadku: Cooig Cloud dla generatywnej AI
Cooig Cloud oferuje szereg usług generatywnej AI (GenAI), które można wykorzystać do opracowywania, ulepszania i wdrażania modeli podstawowych (FM) i rozwiązań AI. Ich głównym produktem jest Tongyi Qianwen (Qwen), który jest dużym modelem językowym z ponad 90 tys. udanych zastosowań w różnych dziedzinach.
Najnowsza wersja, Qwen 2.5, oferuje ulepszone możliwości rozumowania, rozumienia kodu i rozumienia tekstu.
GenAI to kompleksowa usługa oferowana przez Cooig Cloud, obejmująca szkolenia i dostrajanie FM, a także wdrażanie usług online bazujących na infrastrukturze AI zaprojektowanej specjalnie z myślą o najwyższej wydajności i efektywności.
Cooig Cloud udostępnia użytkownikom różnorodne, gotowe do użycia usługi obliczeniowe AI, szeroką gamę opcji FM typu open source oraz wydajne zarządzanie operacyjne. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą tworzyć inteligentne doświadczenia klientów i promować transformację GenAI.
Podsumowanie
Zastosowanie sztucznej inteligencji w handlu elektronicznym rewolucjonizuje sposób funkcjonowania sklepów, a co ważniejsze, sposób obsługi klienta.
W miarę jak rynek handlu elektronicznego się rozwija, możemy się spodziewać w przyszłości kolejnych funkcji opartych na sztucznej inteligencji (AI), takich jak robienie zakupów za pomocą rozszerzonej rzeczywistości czy asystentów głosowych, takich jak Alexa.
