روش های تحول تجارت الکترونیک با هوش مصنوعی
?
روش های تحول تجارت الکترونیک با هوش مصنوعی
برنامههای جامع هوش مصنوعی در توسعه تجارت الکترونیک به کسبوکارها اجازه میدهد تا درآمدهای خود را از طریق افزایش و خودکارسازی تصمیمگیری، از طراحی وبسایت تا پشتیبانی مشتری، افزایش دهند. چندین کسب و کار تجارت الکترونیک در حال حاضر از اشکال هوش مصنوعی برای درک بهتر مشتریان خود، تولید سرنخ های جدید و ارائه تجربه بهتر برای مشتری استفاده می کنند. هوش مصنوعی تجارت الکترونیک به کسبوکارهای آنلاین کمک میکند تا الگوها را از مجموعه دادههای بدون ساختار تشخیص دهند. به آنها اجازه میدهد تجربهای تغییر یافته ارائه دهند. با ما در ادامه مقاله 7 روش تحول تجارت الکترونیک به وسیله هوش مصنوعی همراه باشید.
1- شخصی سازی
به عنوان یک ابزار، هوش مصنوعی در دریافت مجموعه داده های بزرگ و استخراج بینش ها و پیش بینی های عملی از آن ها قدرتمند است. وقتی این فناوری برای مجموعهای از اطلاعات مشتری که شرکتها تمایل به جمع آوری آنها دارند، اعمال میشود. این فناوری میتواند به دستیابی به سطح جدیدی از شخصیسازی کمک کند که فروش را افزایش میدهد و وفاداری به برند را تقویت میکند.
یکی از کاربردیترین کاربردهای هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک، استفاده از آن برای تولید توصیههای دقیق محصول است. یک سیستم هوش مصنوعی می تواند داده های مربوط به خریدهای قبلی هر مشتری، بازدید از صفحه، لیست علاقه مندی ها، کلیک ها، جستجوها و سایر پارامترها را پردازش کند تا محصولات مناسب را در زمان مناسب پیشنهاد دهد.
همانطور که احتمالا می دانید استراتژی بازاریابی در قلب هر تجارتی قرار دارد. فناوری های جدید دائما صنایع را مختل می کنند. بنابراین این فرصت پیش می آید که استراتژی های بازاریابی خود را با استفاده از این فناوری ها بهبود بخشید. VoIP نیز یکی از آن پروتکل هایی است که می تواند بسیار به شما کمک نماید. به همین دلیل توصیه می کنم مقاله نحوه ایجاد استراتژی بازاریابی موثر بوسیله VoIP را از دست ندهید.
برای گسترش بیشتر قابلیتهای این فناوری، میتوانید آن را در تمام پلتفرمهایی که استفاده میکنید. از جمله وبسایت، خبرنامههای ایمیل و اپلیکیشن موبایل پیادهسازی کنید. علاوه بر افزایش درآمد شما، پیشنهادهای شخصیسازی شده میتوانند تجربه بهتری برای مشتری ارائه دهند. تا آنجا که 91 درصد از مصرفکنندگان اظهار میکنند که اگر سفر مشتری دلپذیر و شخصیسازی شدهای داشته باشند. تمایل بیشتری به خرید مکرر از یک ارائهدهنده دارند.
به همین ترتیب، شرکتهای B2B از نشان دادن میزان شناخت اهداف و نیازهای تجاری مشتریان خود با ارائه خدمات شخصیسازی شده سود میبرند. به طور کلی، هوش مصنوعی به شما کمک می کند محتوای خود را بومی سازی و تنظیم کنید تا هر یک از مخاطبان شما کافی باشد.
2- پیش بینی و تجزیه و تحلیل
علاوه بر شخصی سازی، هوش مصنوعی در بازار خرده فروشی به شما کمک می کند تا تصمیمات آگاهانه تری کسب کنید. شرکت ها از آن برای به دست آوردن پیش بینی های دقیق تر برای فروش، مدیریت سهام و نتایج بازاریابی استفاده می کنند.
به طور خاص، پذیرش هوش مصنوعی به شما این امکان را میدهد. تا با تجزیه و تحلیل اینکه مشتریان بالقوه شما از کجا آمدهاند. چه علایق مرتبطی در رسانههای اجتماعی نشان میدهند. اینکه روی چه گروههای سنی یا جنسیتی باید تمرکز کنید. هدف خود را بهبود ببخشید. علاوه بر این، این فناوری با کشف مشتریانی که از قبل با رقبای شما خرید می کنند. به طور خاص برای آن ها بازاریابی می کنند، تولید سرنخ را افزایش می دهد.
علاوه بر کمک به شرکتها در یافتن مخاطبان مناسب، هوش مصنوعی در یک کسبوکار خردهفروشی برای پیشبینی موفقیت نوآوریهای برنامهریزیشده شما مفید است. خواه عرضه یک محصول جدید باشد یا یک کمپین تغییر نام تجاری، مدلهای یادگیری ماشینی میتوانند از دادههای تاریخی و بازار برای نشان دادن میزان موفقیت شرکت پس از اجرای تغییرات خاص استفاده کنند.
3- مدیریت انبار و موجودی
یکی از بزرگترین چالشهای صنعت خردهفروشی که هوش مصنوعی به غلبه بر آن کمک میکند. بهینهسازی فضای ذخیرهسازی انبار، تدارکات و زمانهای تحویل است. تقریبا 77 درصد از شرکت های تجارت الکترونیک تا پایان سال 2021، هوش مصنوعی را در عملیات خود پیاده سازی می کنند. 87 درصد از آن ها نیز فاش می کنند که ابتدا فناوری هوشمند را در مدیریت موجودی خود معرفی خواهند کرد.
قابلیت های پیش بینی هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک از مطالعه الگوهای بلند مدت در رفتار خرید مشتریان ناشی می شود. بنابراین یک سیستم هوش مصنوعی می تواند به طور دقیق پیش بینی کند که کدام کالا و چه مقدار از آن ها در هر انبار بر اساس مکان مورد نیاز است. به این ترتیب، فناوری هوشمند به جلوگیری از خراب شدن محصولات، کاهش هزینه های اضافی و کاهش زمان تحویل کمک می کند.
ادغام هوش مصنوعی تجارت الکترونیک در مدیریت موجودی نیز کمک می کند.
- پیش بینی تغییرات سریع در تقاضا؛
- نظارت و حفظ دما، رطوبت، روشنایی و سایر شرایط بهینه در داخل انبارها، بسته به اینکه چه محصولاتی در آنجا ذخیره می شوند.
- انجام تعمیر و نگهداری پیشگیرانه فناوری در محل؛
- تجزیه و تحلیل حوادث گذشته و یافتن بهترین راه حل های پیشگیرانه؛
- بسته بندی خودکار و همچنین مراحل تحویل و تحویل را با استفاده از ماشین آلات متصل انجام دهید.
جهت مطالعه ادامه این مطلب بر روی لینک روبرو کلیک نمایید. 7 روش تحول تجارت الکترونیک به وسیله هوش مصنوعی
?