يصبح مستقبل التسوق عبر الإنترنت حقيقة مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

اقترح The Jetsons حياة من الأتمتة والسهولة لم نتقنها بعد ، لكن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لديه القدرة على جعل مستقبل التسوق عبر الإنترنت - وخاصة البيع بالتجزئة - أقرب إلى المثالية.

قبل القفز إلى مستقبل التسوق عبر الإنترنت وكيف يتبختر تجار التجزئة منصة العرض الرقمية باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ، دعنا نميز بين الاثنين.

AI (الذكاء الاصطناعي) هو نظام ذكي مؤتمت بالكامل يمكنه مساعدة المتسوقين في العثور على ما يحتاجون إليه بالضبط.

غالبًا ما تتم مناقشة ML (التعلم الآلي) في مجال البيع بالتجزئة ، حيث إنه يأخذ عددًا لا يحصى من البيانات التاريخية ويحاول العثور على الأنماط والاتجاهات ، بالإضافة إلى إجراء تنبؤات دقيقة.

سلط الوباء الضوء على الحاجة إلى كلتا التقنيتين ، وأثبت أن كلاهما يتمتع بقوة البقاء.

مستقبل التسوق عبر الإنترنت: تجارب افتراضية ، عوائد أقل

إليك كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ثورة في مستقبل التسوق عبر الإنترنت:

1. مساعدة المتسوقين في العثور على الحجم والمنتج المناسبين لتقليل عائدات التجارة الإلكترونية
2. تعزيز سلاسل التوريد بالتجزئة
3. تعزيز التخصيص لتمييز العلامة التجارية

أغلقت قيود COVID بسرعة المتاجر في جميع أنحاء العالم في أوائل عام 2020 وكان على تجار التجزئة اكتشاف طريقة جديدة لمساعدة عملائهم على اتخاذ قرارات مستنيرة. مع القليل من التجارب داخل المتجر ، تُرك العملاء ليخمنوا ما إذا كانت المنتجات المعروضة على شاشاتهم هي المنتجات التي سيستمتعون بها. قد يكون شراء مقاسين من نفس القميص أمرًا سهلاً بالنسبة لعميل غير متأكد ، لكنه يتسبب في فوضى في مخزون البيع بالتجزئة.

يوضح جيسون جولدبيرج ، كبير مسؤولي الإستراتيجية التجارية في مجموعة بابليسيس ، أن الانتقال إلى التجارب الافتراضية يساعد في تقليل العوائد وتعزيز الاستدامة.

يتم إرجاع ثمانية بالمائة من المشتريات داخل المتجر بينما "في التجارة الإلكترونية ، يتم إرجاع 20 إلى 30٪. لذا فهذه نتيجة باهظة الثمن من الناحية الفلكية ومدمرة من الناحية البيئية.

مع استمرار قطاعات البيع بالتجزئة المختلفة في نموها السريع عبر الإنترنت ، يجب معالجة هذا عدم التوافق لتجنب الضربات الهائلة للأرباح والإيرادات.

ضع وقفة: كيف يعمل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي على تعزيز تجربة العملاء والولاء

تدريب نماذج التعلم الآلي لمساعدة العملاء على طلب الحجم المثالي ونوع المنتج للتأكد من أنهم سعداء في المرة الأولى. أثبتت التجارب الافتراضية أنها مفيدة للغاية أثناء الوباء عندما تم إغلاق غرف القياس. يثبت المستوى العالي من فعاليتها أنها ستستمر في مرحلة ما بعد الجائحة.

هذا صحيح بشكل خاص في فئات مثل مستحضرات التجميل. لم تكن تجربة اختبار استخدمه العديد من الأشخاص الآخرين ممارسة صحية للغاية ، وربما يكون COVID قد أنهى التجارب المليئة بالجراثيم من هذا القبيل إلى الأبد. يتيح الواقع المعزز للعملاء تجربة العديد من مستحضرات التجميل دون الحاجة إلى مسح اللون السابق أو حتى مغادرة منازلهم.

وبالمثل ، بدأ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مساعدة المستهلكين على اتخاذ قرارات أكثر ثقة ، مما يساعد تجار التجزئة على الحفاظ على مستويات المخزون وتخفيف الضغط على سلاسل التوريد الخاصة بهم بشكل عام.

تصبح سلاسل التوريد للبيع بالتجزئة أكثر ذكاءً لتحسين التسوق عبر الإنترنت

كشف الوباء مدى أهمية سلسلة التوريد للبيع بالتجزئة. مع كل هذا الاكتناز من ورق التواليت ، واجه العديد من المتسوقين رفًا فارغًا تمامًا لأول مرة.

هذا هو المكان الذي يرى Goldberg تطبيقًا مثاليًا للتعلم الآلي. يقول: "يمكننا استخدام التعلم الآلي للنظر في كل هذا السلوك التاريخي ، والتنبؤ بسلسلة التوريد الخاصة بنا ، والتنبؤ بشكل أفضل بمدى كفاءة مصانعنا في صنع [المنتجات] ، والتوفيق بين العرض والطلب بشكل أفضل في المتجر". "لا يتعين على العميل فعل أي شيء مختلف ؛ إنهم لا يعرفون أبدًا أو يهتمون بأن التعلم الآلي جعل هذا المتجر أفضل ، فهم يعرفون فقط أن وول مارت لديه ما يريدونه بالضبط ".

هذه السلاسة هي الهدف النهائي الحقيقي: الحصول على العميل ما يريده ويحتاجه في الوقت المناسب.

الذكاء الاصطناعي في مستقبل التسوق عبر الإنترنت: تحقيق التوازن

أدى COVID إلى تسريع قبول المستهلك للطرق الجديدة للتسوق. هذه مجرد بداية لاستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في البيع بالتجزئة. عندما يبدأ المستهلكون في استخدام الميزات الموجودة بالفعل في السوق والاستمتاع بها ، سيبدأون في توقع عمل هذه الميزات معًا.

على سبيل المثال ، قد يرغب مُجدد المنزل في تغيير لون الجدران والسجاد. إن القدرة على تصور التغيير في عرض الواقع المعزز بالكامل يساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل بناءً على كيفية تكامل المنتجات أو عدم تكاملها مع بعضها البعض. بالانتقال إلى الملابس ، قد يرغب بائع التجزئة في أن يحاول العملاء فعليًا ارتداء مجموعة كاملة لتحسين البيع المتقاطع وتقليل العوائد.

مع وجود الكثير من بيانات العملاء التي تم جمعها ، يجب على تجار التجزئة التسرع في إنشاء تجارب مخصصة. في الوقت نفسه ، يجب على تجار التجزئة تحقيق التوازن مع الذكاء الاصطناعي ؛ لا ينبغي استخدامه للعمليات التي تعمل بالفعل بسلاسة. لا أحد يحتاج إلى التكنولوجيا من أجل التكنولوجيا. بدلاً من ذلك ، يجب الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين تجربة العملاء ماديًا.

وقود ML التخصيص والتمايز

يمكن أن يعمل التعلم الآلي أيضًا كعنصر تمييز لتجار التجزئة في فئات تنافسية للغاية. على سبيل المثال ، قد يكون لدى Amazon عدد لا يحصى من المطارق لتقدمه لعملائها ، ولكن يمكن لمتاجر التجزئة الأصغر توفير تجربة لا تقدر بثمن للمستهلكين من خلال مساعدتهم في اختيار المطرقة المناسبة لمشروعهم المحدد.

هناك مزايا مميزة لجمع البيانات وتجميعها لأنه ، كما يوضح غولدبرغ ، "تعرف المزيد عن كيفية استخدام عملائك للمنتج ، وتعرف المزيد عن المسار الذي سلكوه للنظر في المنتج ، لذلك هناك بيانات يمكنك جمعها . "

البيانات منجم ذهب لتجار التجزئة القادرين على الاستفادة منها بشكل مناسب.

استعد لمستقبل التسوق عبر الإنترنت

من أجل استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل أكثر فاعلية ، يحتاج تجار التجزئة إلى إدخال بيانات فريدة في الخوارزميات وتدريبهم. يستغرق هذا وقتًا لإتقانه ، لذا يقترح جولدبيرج في الوقت الحالي أن يستعد تجار التجزئة.

"ضع سياسات البيانات في مكانها الصحيح ، واحصل على سياسات الأرشفة الخاصة بك ، واحصل على بيانات الخصوصية الخاصة بك بحيث تخبر العملاء بما ستجمعه وكيف تستخدمه ، مما يمنحك الإذن لاستخدامه في ذلك الوقت تدريب نماذج التعلم الآلي هذه لخلق تجارب فريدة ".

سيكون مستقبل البيع بالتجزئة شخصيًا للغاية وسيركز على الجوانب التي تعزز تجربة العميل ، مع تقليل الاحتكاك والتكاليف الخلفية. مع ظهور تجار التجزئة الجدد كل يوم ، ستساعد الاستخدامات الفعالة للبيانات قادة الفئات في الوصول إلى حالتهم كمفضلة للمستهلك والحفاظ عليها.