التجارة الإلكترونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي: أفضل 10 تطبيقات لزيادة عائد الاستثمار

من المتوقع أن يصل حجم سوق التجارة الإلكترونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى 16.8 مليار دولار بحلول عام 2030. بالإضافة إلى ذلك، تعد تحليلات خدمة العملاء حالة الاستخدام الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي في التسويق والمبيعات. يزعم 57% من جميع المشاركين في الاقتصادات الناشئة أنهم اعتمدوا الذكاء الاصطناعي.

في الآونة الأخيرة، أصبح التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في التجارة الإلكترونية لا يمكن إنكاره. تتيح أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة للمسوقين تحليل كميات كبيرة من البيانات، وإجراء تنبؤات دقيقة، وأتمتة العمليات. ونتيجة لذلك، وجد الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي العديد من التطبيقات في تسويق التجارة الإلكترونية، بدءًا من تخصيص تجارب العملاء إلى تحسين سلاسل التوريد.
.
نشهد اليوم تكاملًا سريعًا بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع استمرار تطور التقنيات وتزايد معرفة العملاء. ومع الوصول إلى الأدوات وسهولة استخدامها، أصبح اعتماد التطبيقات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أمرًا لا مفر منه الآن.

أنواع التقنيات شائعة الاستخدام

لقد اعتدنا على سماع الذكاء الاصطناعي والتفكير فيه باعتباره قطعة تكنولوجية واحدة سلسة. وهو اسم شائع يستخدم للإشارة إلى نماذج مختلفة. ومع ذلك، هذا ليس هو الحال. فيما يتعلق بالتجارة الإلكترونية على وجه التحديد، فيما يلي أربع تقنيات رائدة للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي يتم استخدامها في أغلب الأحيان:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): يتيح هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لأجهزة الكمبيوتر فهم الكلمات المنطوقة أو المكتوبة ودعمها ومعالجتها بالطريقة التي يستطيع بها الإنسان.
• التعلم الآلي (ML): التعلم الآلي هو مصطلح شامل لحل المشكلات عن طريق أجهزة الكمبيوتر التي تحاكي الطريقة التي يتعلم بها البشر "اكتشاف" الخوارزميات الخاصة بهم.
• رؤية الكمبيوتر (CV): رؤية الكمبيوتر هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يساعد أجهزة الكمبيوتر على الحصول على الصور أو مقاطع الفيديو الرقمية ومعالجتها وتحليلها وفهمها.
• استخراج البيانات: استخراج البيانات يستخرج ويكتشف الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة لإبلاغ خوارزميات وأنظمة الذكاء الاصطناعي
• التعلم المعزز العميق: إنه مجال فرعي من تعلم الآلة الذي يجمع بين التعلم المعزز (RL) والتعلم العميق. يأخذ RL بعين الاعتبار مشكلة تعلم الوكيل الحسابي كيفية اتخاذ القرارات عن طريق التجربة والخطأ.

أفضل 10 طرق يقوم بها الذكاء الاصطناعي بتحويل التجارة الإلكترونية

يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في تسويق التجارة الإلكترونية مجموعة واسعة من المزايا التنافسية التي يمكن أن تزيد من نجاح وإنتاجية شركات البيع بالتجزئة عبر الإنترنت.

ومع تقدم التكنولوجيا، ستصبح هذه المزايا أكثر وضوحًا، مما يجعل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي أداة أساسية لشركات التجارة الإلكترونية التي تسعى إلى الازدهار في سوق تنافسية.

فيما يلي أهم عشر طرق للاستفادة من الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي للارتقاء بأعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك.

#1. توصيات المنتجات الشخصية

إن استخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية الذي اختبره معظمنا بشكل مباشر هو توصيات مخصصة للمنتجات. وفقًا لتقرير Forbes Insights، يؤثر التخصيص بشكل مباشر على تعظيم المبيعات، وحجم السلة (إجمالي عدد المنتجات التي يشتريها المستهلك في معاملة واحدة)، والأرباح في قنوات التوزيع من D2C.

يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لتحليل سجل التصفح والشراء للمستخدم، والبيانات الديموغرافية، والسلوك في الوقت الفعلي لاقتراح المنتجات الأكثر صلة به. يعمل هذا النهج الفردي على تحسين تجربة التسوق وتعزيز معدلات التحويل والمبيعات بشكل كبير.
تستخدم شركة Flipkart، على سبيل المثال، الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لتعزيز العديد من جوانب أعمالها، أحدها هو استخدام الخوارزميات التي تقدم توصيات مخصصة للمنتجات للمستخدمين. وهذا يعزز مشاركة المستخدم ويعزز المبيعات.

وبالمثل، تستخدم BigBasket الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لإنشاء قوائم تسوق مخصصة للمستخدمين، أي Smart Basket، التي تقدم اقتراحات بناءً على عمليات الشراء والتفضيلات السابقة فيما يتعلق بنقاط السعر والجودة.

استخدمت Powerlook محرك التوصية والكتالوج الخاص بـ WebEngage لحل مشكلة نقص التوصيات الخاصة بالمستخدم على موقعها على الويب. استنادًا إلى سجل الشراء الخاص بالمستخدم والأزياء وتفضيلات الملابس الأخرى، تمت التوصية بالخيارات ذات الصلة للمستخدمين بعد 15 يومًا من آخر عملية شراء. تمت التوصية أيضًا بالمنتجات والخيارات بناءً على سجل عربة التسوق الخاصة بالمستخدمين. النتائج، زيادة بنسبة 302% في التحويلات الفريدة، تتحدث عن نفسها.

مثلما كان قادرًا على مساعدة Powerlook، يمكن لمحرك WebEngage Recommendation وCatalog Engine أن يُحدث فرقًا في أعمالك من خلال تمكينك من إنشاء توصيات مخصصة لعملائك.

#2. التحليلات التنبؤية لإدارة المخزون

تعمل التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على توجيه شركات التجارة الإلكترونية في تحسين إدارة مخزونها. يمكنه تحليل بيانات المبيعات التاريخية والموسمية واتجاهات السوق والعوامل الخارجية مثل الطقس. تسمح هذه التحليلات للخوارزميات بالتنبؤ بالطلب بدقة ملحوظة. وهذا يساعد تجار التجزئة على تقليل مشاكل التخزين الزائد أو الناقص، مما يؤدي إلى توفير التكاليف وتحسين رضا العملاء.

يمكن لصناعة التجارة الإلكترونية للأزياء، والتي يجب أن تواكب الاتجاهات لتزدهر، أن تستفيد بشكل كبير من التحليلات التنبؤية. يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في توفير معلومات قيمة لعلامات الأزياء التجارية من خلال تحديد الأنماط وتوفير رؤى أعمق حول اتجاهات الموضة وسلوك الشراء والإرشادات الموجهة نحو المخزون.

وخير مثال على ذلك هو Myntra. وباستخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لتحليل البيانات من بوابات الأزياء ووسائل التواصل الاجتماعي وقاعدة بيانات عملاء Myntra، تمكنوا من معرفة المنتجات التي تتحرك بشكل أسرع والتأكد من توفرها على تطبيقاتهم. ونتيجة لذلك، أنتجت Myntra مجموعات بشكل أسرع بكثير من منافسيها.

#3. روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين

أصبحت روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين المعتمدة على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من دعم العملاء في التجارة الإلكترونية بشكل متزايد. إنهم يجيبون على الأسئلة المتداولة، ويقدمون توصيات حول المنتجات، وحتى يعالجون الطلبات. تعمل هذه الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، مما يعزز خدمة العملاء، ويقلل أوقات الاستجابة، ويزيد من مشاركة العملاء.

على سبيل المثال، يستخدم برنامج الدردشة الآلي لمساعد اتخاذ القرار من Flipkart تقنيات مختلفة لفهم "التفكير البشري" وراء استعلام العميل والاستجابة وفقًا لذلك. ساهم برنامج الدردشة الآلي في مقاييس أعمال Flipkart من خلال تقليل عدد المحادثات التي يتم تمريرها إلى وكيل بشري وخفض معدل التخلي عن عربة التسوق.

وبالمثل، يساعد المساعد الافتراضي Nykaa، والذي تم إدراجه كواحد من أفضل روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي في الهند، العملاء في مشترياتهم من خلال تقديم توصيات مخصصة بناءً على التفضيلات التي عبر عنها العميل. فهو يوفر لهم خيار الدردشة المرئية مع أحد الخبراء كما أنه قادر على مساعدة العميل في العثور على المنتج ذي الصلة بنفسه.

في الآونة الأخيرة، يتيح برنامج الدردشة الآلي الجديد الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي من Myntra، MyFashionGPT، للمستخدمين البحث، باللغة الطبيعية، عن إجابات لاستفسارات مثل، "أنا ذاهب إلى جوا لقضاء إجازة. أرني ما يمكنني أن أرتديه."

#4. التسعير الديناميكي

التسعير الديناميكي، المعروف أيضًا باسم التسعير المفاجئ، أو تسعير الطلب، أو التسعير على أساس الوقت، هو استراتيجية تقوم فيها العلامات التجارية بتعديل الأسعار بمرونة لمنتجاتها/خدماتها بناءً على ظروف السوق الحالية. تتيح الاستفادة من الكتالوج تحديثات فعالة للأسعار مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل الطلب والمنافسة وسلوك العملاء. على سبيل المثال، إذا كانت بعض المنتجات مطلوبة بشدة، أو تغيرت ظروف السوق، فإن الكتالوج يكيف الأسعار بسرعة. ويضمن ذلك أن تظل الشركات قادرة على المنافسة، وتعظيم الإيرادات، وتوفير تجربة تسوق سلسة من خلال مواءمة الأسعار مع ديناميكيات السوق الحالية وتفضيلات العملاء.

تستخدم MakeMyTrip، وهي علامة تجارية للتجارة الإلكترونية في مجال السفر، الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لضبط الأسعار في الوقت الفعلي. يتيح ذلك للعملاء الحصول على معلومات التسعير السياقية وذات الصلة ويساهم في مشاركة العملاء. وهذا بدوره يؤدي إلى معدل احتفاظ أكبر، وتقليل معدل التحويل، والمزيد من التحويلات.

#5. تجزئة العملاء واستهدافهم

تسمح أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة لمسوقي التجارة الإلكترونية بتقسيم قاعدة عملائهم بشكل أكثر فعالية. تعمل الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي للتجزئة على القضاء على التحيز البشري، وتحديد الأنماط المخفية، وزيادة التخصيص، كما أنها قابلة للتطوير بشكل كبير. ومن خلال تحليل بيانات العملاء، يمكنه تحديد شرائح العملاء المميزة وفقًا للسلوك والاهتمامات والتركيبة السكانية.

يمكنك الاستفادة من التجزئة التنبؤية لتحديد جمهور العملاء المثالي من بين الجمهور. تسمح لك ميزة AI/ML هذه بإنشاء شرائح بناءً على ميل المستخدم للإجراء المطلوب.
تستخدم الشرائح التنبؤية التعلم الآلي للتنبؤ بالمستخدمين الذين من المرجح أن يتخذوا إجراءات معينة، مثل إجراء عملية شراء أو المغادرة. تعد هذه الطريقة أقوى من الطريقة المعتادة لتصنيف المستخدمين لأنها تتجاوز البيانات والسمات الموجودة، مما يسمح للمسوقين بإجراء تنبؤات أكثر دقة حول سلوك المستخدم حيث أصبح العالم خاليًا من ملفات تعريف الارتباط.

يتيح ذلك للشركات تصميم حملات تسويقية مستهدفة. من المرجح أن يؤدي هذا النوع من رعاية العملاء المحتملين إلى تحويلات أكثر من التجزئة العامة بناءً على العمر أو الموقع الجغرافي.

بالنسبة إلى MyGlamm، فإن تقسيم العملاء على أساس شخصيات المستخدم (على سبيل المثال، شريحة من جميع المستخدمين المسجلين الذين لديهم 150 نقطة GlammPOINTS في حساباتهم ولم يجروا أي عملية شراء) باستخدام أدوات التقسيم الخاصة بـ WebEnage سمحت لهم بتصميم رحلات متعددة لهذه القطاعات. إن استهداف جهودهم التسويقية واتصالاتهم للمستخدمين، اعتمادًا على المرحلة التي يمرون بها في رحلتهم، سمح لهم بجذب العملاء بشكل فعال.

أدى ذلك إلى تحسين تجارب المستخدم، والتفاعل مع الويب والتطبيقات، مع زيادة بنسبة 13.5% في التحويلات من قبل المستخدمين الذين تلقوا بريدًا إلكترونيًا مخصصًا حول عنصر في عربة التسوق الخاصة بهم، ونموًا بنسبة 166% في عمليات الشراء بواسطة المستخدمين الذين تخلوا عن عربة التسوق الخاصة بهم سابقًا.

ساعدت خبرة WebEngage في تقسيم العملاء MyGlamm على تحقيق هذه النتائج المذهلة. يمكن أن يساعدك WebEngage أيضًا في الحصول على رؤى أعمق حول عملك باستخدام تجزئة العملاء.

#6. البحث البصري والتعرف على الصور

تتيح تطبيقات البحث المرئي والتعرف على الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي للأشخاص العثور على المنتجات من خلال النظر إلى الصور بدلاً من النص. يمكن لهذه التقنية تحديد المنتجات ومطابقتها بناءً على الصور. يعمل هذا على تبسيط عملية التسوق حيث يسمح للمستخدمين بالبحث عن المنتجات التي قد لا يعرفون اسمها الدقيق.

على سبيل المثال، تعمل شركة Lenskart على سد الفجوة في التسوق لشراء النظارات من خلال السماح للمستخدمين بتجربة الإطارات افتراضيًا لمعرفة أي منها يناسبهم بشكل أفضل. وهذا يلغي حاجة العميل للذهاب إلى المتجر فعليًا. يستخدم الواقع الافتراضي المعزز الذكاء الاصطناعي لاكتشاف ملامح وجه العميل وإنتاج قائمة مخصصة من النظارات للعميل في أقل من 10 ثوانٍ. فهو يسمح لهم بتجربة الأنماط افتراضيًا وحتى مشاركتها مع أصدقائهم للحصول على رأي ثانٍ.

وبالمثل، يسمح Pepperfry للمستخدمين بالبحث عن الأثاث وعناصر ديكور المنزل وتقديم عروض توضيحية افتراضية للمنتج. فهو يتيح للمستخدمين معاينة الأثاث في منازلهم افتراضيًا حتى يتمكنوا من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن عمليات الشراء.

#7. كشف الاحتيال ومنعه

تتعرض شركات التجارة الإلكترونية لأشكال مختلفة من الاحتيال، مثل الاحتيال في الدفع والاستيلاء على الحسابات. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل أنماط المعاملات واكتشاف الحالات الشاذة التي تمثل علامات حمراء للأنشطة الاحتيالية. ومن خلال وضع علامات تلقائية على مثل هذه المعاملات المشبوهة، يساعد الذكاء الاصطناعي في تقليل الخسائر وحماية الشركات والعملاء على حد سواء. يؤدي هذا الاستخدام للذكاء الاصطناعي أيضًا إلى بناء الثقة بين العلامات التجارية والعملاء، مما يؤدي إلى تجارب أفضل ومشاركة أكبر للعملاء.

من الأمثلة على الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال ومنعه شركة Flipkart. على سبيل المثال، إذا قرر البائع خداع المنصة أو استخدام الصور التي تم التلاعب بها في القوائم، فيمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف ذلك والإبلاغ عنه. وهذا يضمن حصول العملاء على صورة دقيقة عما يبحثون عنه.

#8. تحسين التسويق عبر البريد الإلكتروني

تعد أدوات أتمتة التسويق عبر البريد الإلكتروني المستندة إلى AI/ML بمثابة تغيير جذري في حملات البريد الإلكتروني. تعمل هذه الأدوات على تحليل سلوك العملاء وتفضيلاتهم وتخصيص محتوى البريد الإلكتروني وأوقات التسليم. يمكن للتحليلات التنبؤية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي أن تقترح أيضًا المنتجات التي قد يهتم بها العملاء، مما يزيد من فعالية جهود التسويق عبر البريد الإلكتروني.

تتيح لك ميزة الذكاء الاصطناعي التوليدي في WebEngage إمكانية إنشاء رسائل بريد إلكتروني مخصصة في وقت قصير جدًا! يساعدك الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء قوالب رسائل مخصصة، مع الأخذ في الاعتبار تفضيلات جمهورك والتركيبة السكانية والبيانات السلوكية. وهذا يضمن أن رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك لها صدى لدى كل مستلم، مما يؤدي إلى زيادة التفاعل والتحويلات.

تمكنت WebEngage من مساعدة العلامة التجارية الرائدة في مجال التجارة الإلكترونية في المملكة العربية السعودية، HNAK، على تحقيق معدل فتح بنسبة 67% لرسائل البريد الإلكتروني الخاصة بالتخلي عن سلة التسوق. ساعد استخدام ميزات مثل منشئ البريد الإلكتروني بالسحب والإفلات HNAK في إنشاء رسائل بريد إلكتروني جمالية تم تحسينها للجوال. كما تمكنوا أيضًا من تقليل الجهد اليدوي المبذول في تخصيص رسائل البريد الإلكتروني.

مثال رائع آخر لكيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لتحسين التسويق عبر البريد الإلكتروني يأتي من قصة تأثير Juicy Chemistry، وهي علامة تجارية للعناية بالبشرة العضوية من D2C. أتاحت الشراكة مع WebEngage لشركة Juicy Chemistry تجربة القنوات والمقاطع والتوقيتات والرسائل. أدى ذلك إلى تفاعل أفضل وزيادة البريد الوارد في المجلدات غير الترويجية. بشكل عام، تمكنت Juicy Chemistry من تحقيق نمو بمقدار 4.5 أضعاف في تحويلات البريد الإلكتروني وتحسين بمعدل 2X في معدلات فتح البريد الإلكتروني .

#9. البحث الصوتي والتجارة الصوتية

بعد شعبية الأجهزة التي تعمل بالصوت مثل Amazon Echo وGoogle Dot Echo، يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على تمكين التجارة الصوتية. باستخدام الأوامر الصوتية، يمكن للمشترين العثور على المنتجات أو تقديم الطلبات أو التحقق من حالة الطلب.

إحدى الطرق الفريدة التي استفادت بها Flipkart من التجارة الصوتية هي تقديم "Hagglebot"، وهو برنامج دردشة آلي يسمح للعملاء بالمساومة للحصول على صفقة أفضل خلال عرض Big Billion Days Sale الترويجي. حققت الحملة نجاحًا كبيرًا حيث وصل إجمالي إيرادات مبيعات Flipkart من خلال المنتجات المعروضة على Hagglebot إلى 1.23 مليون دولار. كان متوسط ​​وقت التفاعل في التجربة 6 دقائق و5 ثوانٍ، مما يجعلها تجربة مساعد Google الأكثر جاذبية في ذلك الوقت.

يهدف MakeMyTrip أيضًا إلى جعل التخطيط للسفر أكثر شمولاً ويمكن الوصول إليه من خلال تمكين الحجز بمساعدة الصوت باللغات الهندية.

#10. إدارة سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية

يعمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على تحسين كفاءة إدارة سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية لشركات التجارة الإلكترونية بشكل جذري. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تخطيط الطريق وإدارة المخزون والتنبؤ بالطلب. ويؤدي ذلك إلى عمليات تسليم أسرع، وتكاليف تشغيل أقل، وإدارة أفضل للمخزون، وتحسين رضا العملاء.

على سبيل المثال، تمكن روبوتات فليبكارت التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، والتي تسمى AGVs (المركبات الموجهة الآلية)، المشغلين البشريين من معالجة 4500 شحنة في الساعة بسرعة مضاعفة وبدقة تصل إلى 99.9٪. وقد مكنت الروبوتات أيضًا من زيادة سعة المستودعات والإنتاجية.

خاتمة

كما رأينا في جميع الأمثلة أعلاه، أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال التجارة الإلكترونية من خلال توفير حلول مبتكرة تركز على العملاء. إنها تمكن الشركات من تبسيط العمليات وتعزيز عائد الاستثمار في نهاية المطاف. بدءًا من توصيات المنتجات المخصصة وحتى تحسين سلسلة التوريد، أصبحت أفضل عشرة تطبيقات للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة التي تمت مناقشتها في هذه المقالة أدوات ضرورية لشركات التجارة الإلكترونية التي تتطلع إلى البقاء في صدارة المنافسة.

تعد WebEngage في طليعة هذه التكنولوجيا الثورية وقد سخرت قوة مجموعة أتمتة التسويق الخاصة بها لمساعدة شركات التجارة الإلكترونية مثل شركتك على تحقيق نتائج مذهلة. اطلب عرضًا توضيحيًا اليوم لتعرف كيف يمكن أن يساعدك WebEngage في الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي التي تغير قواعد اللعبة في تسويق التجارة الإلكترونية.