تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية والشركات الصغيرة والمتوسطة

لم يفت الأوان بعد للتعلم - في الواقع ، الآن هو أفضل وقت. إذا كنت تدير شركة صغيرة إلى متوسطة الحجم أو شركة تجارة إلكترونية ، فإن التعرف على المزيد عن عملائك سيساعدك على اتخاذ قرارات عمل أفضل من أي وقت مضى. لا حاجة للذهاب من باب إلى باب: التعلم الآلي (ML) يفي بالغرض نيابةً عنك.

في حين أن الذكاء الاصطناعي يدور حول محاكاة القدرات البشرية ، فإن تقنية التعلم الآلي تدرب الآلة على كيفية التعلم - إنها في الأساس عملية يقوم بها الموظفون ذاتيًا في معالجة بيانات المستهلك وتفسيرها ، وهو أمر مهم بشكل خاص لتجار التجزئة عبر الإنترنت.

يمكن العثور على خوارزميات التعلم الآلي في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. سنخبرك بالمزيد عن فائدتين رئيسيتين والأشياء الخمسة التي يمكنك تنفيذها في التجارة الإلكترونية واستراتيجية النمو الخاصة بك.

فوائد ML لمواقع التجارة الإلكترونية والشركات الصغيرة والمتوسطة

تتجاوز فوائد ML تحسين مبيعات التجارة الإلكترونية. باستخدام ML ، يمكنك إنشاء مزايا تجارية لكل قسم من أقسام أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك. تحسين الكفاءة والإنتاجية وتقديم دعم أفضل للعملاء واتخاذ قرارات أفضل للموارد البشرية. إليك كيفية مساعدة ML للشركات الصغيرة والمتوسطة ومواقع التجارة الإلكترونية.

يساعد على تحديد الأنماط والاتجاهات

ادخل إلى رأس عميلك العادي ، واعرف ما الذي يجعله يتحرك ، وما الذي يحتاج إليه - قبل أن يفعل ذلك. تحدد خوارزميات التعلم الآلي الاتجاهات وتكتشف الأنماط من البيانات ، دون الحاجة إلى تحديد ما تبحث عنه. يضمن ذلك حصولك بالفعل على معلومات دقيقة وصحيحة ، بدلاً مما كنت تأمل في العثور عليه. آسف.

كل إجراء نتخذه عبر الإنترنت يترك بصمة رقمية. من عمليات الشراء السابقة إلى التفاعلات عبر الإنترنت - نترك الكثير من المعلومات القيمة وراءنا. يبدو هذا الأمر شديد الخطورة ، لكن كن مطمئنًا: مع إرشادات الخصوصية الحالية والأنظمة المعمول بها ، لن يعرفوا في الواقع من أنت ، فقط أي نوع من الأشخاص إذا كان ذلك أقل رعبا.

يجمع التعلم الآلي كل هذه البيانات ويجمعها في شخصية أو ملف تعريف يمكن أن يساعد الأعمال التجارية عبر الإنترنت في إنشاء تجربة عملاء أفضل - ببساطة لأنهم يفهمون من يتفاعلون معه. مرحبا علاقات أفضل! عبر الإنترنت على الأقل. ومع الشركات. لكن مازال!

إنه دقيق وآلي

كما قلنا ، يبحث ML عن أنماط فعلية ، دون دفعها إلى بعض الاتجاه المرغوب. يمكنه معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة مذهلة. يمكّنك هذا من اتخاذ الإجراءات المناسبة في الوقت المناسب. بعد وضع تقنية التعلم الآلي ، يمكنك فعلاً فعل شيء آخر والسماح لها بالقيام بما تفعله بشكل أفضل.

التعلم الآلي آلي بالكامل ودقيق للغاية ، لا سيما بالمقارنة مع التحليل اليدوي لبيانات العملاء. هذا يحسن الإنتاجية والكفاءة لقسم التسويق والمبيعات الخاص بك. إنه يوفر الوقت و (دعنا نسمع كل ذلك معًا!) ينطبق هذا أيضًا على دعم العملاء ، إذا قمت بتطبيق ML في ذلك. اكتشف كيف يحدث ذلك لاحقًا ، لأننا سنقوم الآن بتسليط الضوء على 5 طرق للاستفادة من ML.

خمس طرق للاستفادة من قوة ML لموقع التجارة الإلكترونية أو SMB الخاص بك

الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ليسا مجرد أدوات للمؤسسات الكبيرة - فالمزيد والمزيد من الشركات الصغيرة والمتوسطة ومواقع التجارة الإلكترونية تقوم بتطبيقها لزيادة المبيعات وخفض التكاليف. فيما يلي خمس طرق لفعل الشيء نفسه.

1. توصية المنتج والتخصيص

أنت تعرف عندما تكون في السوبر ماركت وتوجه إلى الخروج ، حيث تعثر على كل تلك الحلوى التي كنت تتوق إليها ، لكنها لم تكن في قائمتك؟ لذا يمكنك الحصول على Snickers لأنه لا يهم بالنسبة للإجمالي ، أليس كذلك؟ تخيل لو كان بإمكان أعمال التجارة الإلكترونية أن تفعل الشيء نفسه.

يستطيعون. سيُظهر لك الجزء الأكبر من متاجر الويب ما "قد تكون مهتمًا به أيضًا" بعد إضافة عنصر واحد إلى سلتك.

هذا في حد ذاته ليس شيئا جديدا. ولكن بينما تُظهر توصيات المنتجات التقليدية المنتجات بناءً على شعبيتها بين الجميع ، يساعد محرك التوصية في إنشاء تجارب تسوق مخصصة: فهو يعرض التوصيات الفردية.

باستخدام التحليلات التنبؤية ، تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي هذه على زيادة التحويل ومشاركة العملاء بشكل كبير. من المرجح أن يشتري 80٪ من المتسوقين من شركة تقدم تجارب مخصصة. هذا عدد كبير من المتسوقين.

قد يشعر أصحاب الأعمال الصغيرة وأولئك الذين بدأوا للتو مع ML لمنصة التجارة الإلكترونية الخاصة بهم بأنهم جاهلون قليلاً عن مكان الحصول على جميع البيانات الضرورية. ابدأ صغيرًا ، على سبيل المثال ، من خلال تنفيذ اختبارات على موقع الويب الخاص بك لجمع معلومات عن عملائك ، دون الشعور بالتطفل الشديد.

2. تطبيق التسعير الديناميكي وإعادة الاستهداف

لا يقتصر الأمر على عرض المنتج المناسب - فالسعر المناسب يلعب أيضًا دورًا كبيرًا في عملية صنع القرار لدى المستهلكين. يكتشف ML المتطلبات والتغيرات في سلوك المستهلكين. باستخدام هذه النماذج التنبؤية ، يمكنك تقديم خصومات في الوقت الفعلي ، مما يساعدك على تعديل الأسعار لزيادة المبيعات أو تحسين الهوامش.

في بعض الأحيان المنتج والسعر ليسا المشاكل. إنه التوقيت. يساعد ML بائع التجزئة في التجارة الإلكترونية على وضع حملات إعادة استهداف ذكية لتذكير الزائرين بمنتجاته عندما يحين الوقت. إلى جانب إعادة الاستهداف ، فإن هذا التكتيك مفيد أيضًا في زيادة البيع والاحتفاظ بالعملاء بشكل عام.

3. تحسين محركات البحث

لقد تغيرت الطريقة التي نبحث بها بشكل كبير على مر السنين. أصبحت محركات البحث جزءًا أساسيًا من حياتنا ، والطريقة التي "نتحدث" بها تظهر هذا التغيير في العلاقة. كما هو الحال في العديد من العلاقات: نريدهم أن يفهموا كل شيء نريده دون أن يقولوا ما نريده فعلاً.

نستخدم محركات البحث للعثور على ما نحتاجه. ولكن إذا كانت هذه المحركات قادرة على إعطائنا خيارات أفضل مما كنا نفكر فيه بالفعل ، فإنها تغير اللعبة بأكملها. يمكن لـ ML القيام بذلك باستخدام نموذج التعلم الآلي مع تفضيلات المستخدم قصيرة وطويلة الأجل ، والسجل ، والاستعلامات السابقة.

ضع في اعتبارك أنه على الرغم من أن ML يمكنه طرح كل هذه المعلومات من المستخدمين ، يجب أن يكون موقع الويب الخاص بك جاهزًا لذلك. يريد ML مطابقة الكلمات الرئيسية والمرادفات ، الكلمات الرئيسية التي نسبتها إلى منتجاتك ، لذا تأكد من وجودها في مكانها الصحيح.

4. روبوتات الدردشة

يحتاج بعض الأشخاص فقط إلى دفع في الاتجاه الصحيح. ربما يبحثون عن رابط للمعلومات الخاصة بالتسليم. إذا كان لديك وكيل عملاء يقضي الوقت في ذلك ، فهذا أمر جيد ، ولكنه ليس فعالًا من حيث التكلفة.

يمكن لروبوت الدردشة الذكي تفسير أسئلة المستخدمين الفردية والرد عليها بشكل فردي. وفي الوقت نفسه ، يمكن لوكيل الخدمة الخاص بك التركيز على استفسارات أكثر إلحاحًا وتقديم دعم أكثر تخصيصًا.

تعتمد روبوتات المحادثة الذكية بشكل كبير على التعلم الآلي. كلما زاد عدد المحادثات التي أجروها ، كلما ظهروا بشكل أكثر إنسانية. ولكن بمرور الوقت ، واعتمادًا على استثمارك ، يمكنهم تعلم القيام بالمزيد ، مثل تحديد فرص البيع بالتجزئة المحتملة ، أو معرفة احتياجات العميل على المدى الطويل.

5. توقع العرض والطلب

أخيرًا وليس آخرًا: بينما يساعدك ML على توقع المنتجات التي ستبيع بشكل أفضل للمستهلكين الأفراد ، فإنه يساعدك أيضًا على تحسين سلسلة التوريد الخاصة بك. ببساطة: من خلال التنبؤ بسلوك العميل ، فإنه يتنبأ أيضًا بالمخزون المطلوب ويساعد في إدارة سلسلة التوريد.

يوفر ربط جهود التجارة الإلكترونية بإدارة المخزون مزايا تتجاوز زيادة المبيعات وولاء العملاء. لا يوجد مخزون غير ضروري يعني تدفق نقدي أفضل - كل ذلك بفضل التعلم الآلي.

Alex Birch هو أحد مؤسسي Amazon FBA Business وعشق كل ما يتعلق بالتسويق والبحث. أصلاً من مانشستر ، المملكة المتحدة ولكن الآن تستمتع بالحياة في برشلونة المشمسة. تواصل معه على LinkedIn.