والآن بعد أن شات جي بي تي تمت تجربته من قبل كل شخص تقريبًا في مجال التجارة الإلكترونية ، وأصبح التعلم الآلي أكثر تطبيعًا. إنه أيضًا سهل الوصول إليه لأصحاب الأعمال الصغيرة والمتوسطة.
هل تريد أن تفهم ما هو التعلم الآلي وكيف يمكن استخدامه لإفادة عملك؟ هنا تفصيل سريع.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر التطبيقية التي تتعامل مع التدريب الذكاء الاصطناعي لإجراء عمليات معينة دون الحاجة إلى تعليمات في شكل كود حسابي. بطريقة ما ، يقلد التعلم البشري في عملية يتعلم فيها الذكاء الاصطناعي ما يجب أن يفعله من خلال التجربة والخطأ بمساعدة عامل بشري.
لحسن الحظ ، لا تحتاج الشركات إلى إجراء تعلم آلي من نقطة الصفر حيث توجد العشرات من الحلول الجاهزة في السوق. كل ما عليك فعله هو إضافة بعض المعرفة المحددة بالإضافة إلى خبرتهم الحالية واستخدامها لتلبية احتياجاتك.
فوائد استخدام التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية
قد يكون من الصعب تطبيق التعلم الآلي في شركتك ، ولكن عندما تفعل ذلك ، فإن له بعض الفوائد المذهلة التي يمكنك تقديمها. إليك ما يمكن أن تفعله حلول التعلم الآلي لأعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك:
- المحافظة على العملاء
- زيادة في الإيرادات
- أتمتة المهام الوضيعة
- تحليلات محسنة
يمكن أن تقوم حلول ML بدعم العملاء وتحسين المبيعات لدفع الأرباح إلى أعلى ، ولكن أكبر فائدة من استخدامها هي النوعية وليس الكمية.
إذا كنت تستخدم التعلم الآلي في التحليلات ، فيمكنه توفير رؤى قد لا تجدها في البيانات بنفسك. قد يؤدي العثور على الارتباطات في بيانات المبيعات والتسويق إلى تحسينات الجودة في أسلوبك في العمل وتحقيق إيرادات أكثر مما يمكن أن يحققه التحسين البسيط على الإطلاق.
تطبيقات التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية
قد يبدو التعلم الآلي مخيفًا لأصحاب الشركات الصغيرة والمتوسطة لأنه قبل خمس سنوات فقط كان متاحًا فقط للشركات الكبيرة. لم يعد الأمر كذلك ، ويمكنك استخدامه بفعالية في هذه المجالات من عملك.
توصيات المنتج
واحدة من أسهل الطرق لتنفيذ حلول التعلم الآلي في متجر التجارة الإلكترونية الخاص بك هي من خلال توصيات المنتج. إنها طريقة سهلة زيادة الإيرادات بنسبة تصل إلى 30٪ ولا يتطلب تنفيذه أكثر من تثبيت تطبيق أو تكامل وتعلم كيفية استخدامه.
تعتبر توصيات المنتج تكتيكًا بديهيًا تمامًا - قدم منتجات أو منتجات مماثلة قد تكمل المنتج الحالي ، ومن المرجح أن ينفق العملاء المزيد. يحتوي متجر Adidas الرسمي ، على سبيل المثال ، على ثلاثة أقسام للتوصية على صفحات المنتج ، واحد للمنتجات المماثلة ، واثنان للأقسام التكميلية.
المصدر: Adidas
المصدر: Adidas
المشكلة هي أن التوصية يجب أن تكون ذات صلة، وإلا فلن تزيد المبيعات. من الممكن إضافة المنتجات الموصى بها يدويًا، ولكن إذا كان متجرك يحتوي على مئات المنتجات، فسيكون ذلك مستحيلًا تقريبًا.
يمكن للتطبيق المستند إلى ML فحص بيانات مبيعات متجرك بحثًا عن العناصر التي يتم شراؤها معًا بشكل متكرر وإضافتها في القسم الموصى به. إنه أكثر دقة من مجرد تقديم توصيات بناءً على فئات المنتجات وسيؤدي إلى زيادة المبيعات.
روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية
تعد روبوتات المحادثة التقليدية بمثابة تحسن كبير في خدمة العملاء لأنها تتخلص من الأسئلة الأكثر شيوعًا من على أكتاف دعم العملاء وتسمح لهم بالتركيز على المهام الصعبة. لكن روبوت المحادثة الخوارزمي ليس في الأساس أكثر من صفحة أسئلة وأجوبة ملائمة تعمل في برنامج المراسلة.
المصدر: Facebook / Wendy's PH
يمكن لروبوت الدردشة القائم على الخوارزمية الرد على بعض رسائلك من خلال البحث فيها والعثور على كلمة أساسية.
المصدر: Facebook / Wendy's PH
ولكن عندما يتعلق الأمر بفهم محتوى رسالتك ، فإنها لا تعمل.
روبوت المحادثة المستند إلى ML هو برنامج أكثر تطوراً لأنه يحتوي على معالجة طبيعية للغة تسمح له بفهم أوامر الكلام البشري بدلاً من تصفح القوائم. كما أن لديه حق الوصول الكامل إلى جميع سياساتك وصفحات المساعدة ويمكنه توفير وقت المستخدمين في تصفحهم بأنفسهم.
تحسين الأسعار
يعد التسعير الصحيح أحد أصعب أجزاء أعمال التجارة الإلكترونية. أنت بحاجة إلى فهم السوق لمئات المنتجات في وقت واحد ، وإجراء تغييرات ديناميكية مع تحول السوق لزيادة الإيرادات إلى الحد الأقصى.
التعلم الآلي هو الحل الأمثل لهذه المهمة لأنه يمكن أن يعمل بكميات هائلة من بيانات السوق واستخلاص النتائج التي قد يستغرق الإنسان أسابيع.
والنتيجة هي نموذج تسعير يقدم خصومات عند الحاجة ويرفع العلامات قدر الإمكان لتحقيق أفضل عائد استثمار لمتجرك.
إدارة سلسلة التوريد
أكبر فائدتين لتطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد هما الأتمتة والتنبؤ.
يمكن للحل المستند إلى ML أتمتة التنفيذ بالكامل عن طريق إعادة توجيه تفاصيل الطلب إلى مركز الخدمات اللوجستية. ما هو أكثر أهمية ، مع وجود بيانات تاريخية كافية ، يمكنه التنبؤ بالطلب على منتجات معينة أو مشاكل في النظام اللوجستي.
على سبيل المثال ، يمكن أن يقترح طلب عدد محدد من المنتجات قبل إجراء خصم بناءً على الارتفاعات السابقة في الطلب أو طلب توريد جديد للمنتجات عندما ينخفض المخزون بناءً على متوسط وقت التسليم من المورد.
فئات الزبائن
هناك العشرات من المتغيرات في الإعلانات المدفوعة والتسويق في الموقع. هناك مجموعة محددة من هذه المتغيرات مثل العمر أو الموقع أو سلوك العملاء أو الاهتمامات التي تعكس صورة مجموعة معينة من العملاء.
ولكن العثور على ما هؤلاء من خلال عرض ملف لوحة تحكم المبيعات أو بتمشيط أوراق البيانات بنفسك أمر صعب. يجعل التعلم الآلي الأمر أسرع وأسهل لأنه مثالي لالتقاط الأنماط.
باستخدام حل من هذا القبيل ، يمكنك معرفة أنواع العملاء وتقسيمهم وجعل عروضك مخصصة لزيادة التحويلات.
الكشف عن الغش
نظرًا لأن التعلم الآلي جيد جدًا في التقاط الأنماط ، فهو أداة رائعة لـ منع الاحتيال في التجارة الإلكترونية.
يعتمد منع الاحتيال على ضبط السلوك المشبوه مبكرًا. يمكن للحل المستند إلى ML اكتشاف أن نمط الشراء غير مناسب للعميل أو أن تفاصيل الدفع أو الشحن لا تتماشى مع السلوك السابق وإعلامك بإساءة الاستخدام المحتملة.
أمثلة على تعلم الآلة في التجارة الإلكترونية
ما هي بعض الأمثلة البارزة للتعلم الآلي في التجارة الإلكترونية؟ أكثر الناس خبرة فيه هو نظام توصية أمازون. إنه يقرر المنتجات التي يجب تقديمها للعملاء ليس فقط بناءً على سلوكهم ولكن أيضًا استنادًا إلى سلوك العملاء المشابهين لهم في السلوك ، مما يوفر الوقت في منحنى التعلم عندما يتعلق الأمر بالعملاء الجدد.
آخر أن الناس في dropshipping الأعمال قد تكون مألوفة مع هو Alibabaاللوجيستيات الذكية. إنه نظام لوجستي قائم على ML يستخدم معالجة اللغة الطبيعية لتأكيد عناوين الشحن وأتمتة التنفيذ dropshipping الموردين.
نظام التعلم الآلي الذي يأخذ البيانات الضخمة إلى مستوى آخر هو مختبر البيع بالتجزئة الذكي (IRL) التابع لشركة Walmart. إنه نظام يراقب سلوك العملاء في المتجر بنظام معقد من الكاميرات وأجهزة الاستشعار لاستخلاص النتائج بناءً عليه.
ثم ، هناك خدمات المصمم الشخصي لـ Stitch Fix التي تعمل الآن على الذكاء الاصطناعي. إنه يعمل مع الكثير من البيانات التاريخية لمصممي البشر الذين يقدمون توصيات للعملاء ويقدمون
مستقبل التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية
لا تزال تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في مهدها. على الرغم من اكتساب شعبية هائلة في الأشهر القليلة الماضية ، أصبح ChatGPT متاحًا للجمهور ، إلا أنه بعيد عن الكمال. من المحتمل أن تتقدم تقنيات مثل هذه بسرعة حيث يستخدمها المزيد والمزيد من الناس قد تغير الطريقة التي نمارس بها التجارة الإلكترونية.
من المحتمل أن يفعل التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية هذا للصناعة:
- تقليل الاعتماد على الموارد البشرية في خدمة العملاء
- أنشئ روبوتات المحادثة كوسيلة شائعة للتفاعل مع الشركات
- زيادة الاعتماد على البيانات الضخمة في اتخاذ قرارات العمل لأن معالجتها أسهل
- تقديم المزيد من الإمكانات لتخصيص وأتمتة مهام سير العمل ومواقع الويب
- قم بزيادة الطلب على التخصيص في جميع مجالات الأعمال
العديد من هذه الاتجاهات موجودة بالفعل اليوم.
وفي الختام
يعد التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية أداة قوية يمكن أن تساعد أي عمل ، بغض النظر عن حجمه وأهدافه. لقد أصبح من السهل تنفيذه ويمكن أن يجعل عبء العمل الخاص بك أخف وزناً ويحسن صافي أرباحك.
ابدأ في تنفيذ التعلم الآلي في التجارة الإلكترونية الآن لتسخير إمكانات هذه التكنولوجيا في المستقبل القريب.
التعليقات الردود 0