По оценкам, к концу этого года во всем мире будет около 2 миллиардов онлайн-покупателей.
Привлечение внешней информации к процессу маркетинга (продукт, ценообразование, продвижение) и направление цифровых маркетинговых усилий в правильном направлении является сейчас основной задачей.
Искусственный интеллект в электронной коммерции играет ведущую роль в реализации инновационной бизнес-стратегии и клиентского опыта. ИИ в электронной коммерции в его базовой версии используется интернет-магазинами для предоставления услуг чат-ботов, анализа комментариев клиентов и персонализации услуг для онлайн-покупок.
Поскольку компании собирают так много информации, одной из проблем, с которыми они сталкиваются, является то, как обрабатывать большие наборы данных, чтобы получить более глубокое представление. Таким образом, нет сомнений, что машинное обучение стало более обычное дело, чтобы помочь преодолеть запутанные или даже противоречивые данные наблюдений и получить информацию, которая может оказать существенное влияние на бизнес.
Когда дело доходит до машинного обучения, на мой взгляд, есть два ключевых сценария, в которых компании могут использовать искусственный интеллект для инноваций и роста. Во-первых, его можно использовать для планирования постановки целей или задач, а во-вторых, его можно использовать для понимания влияния новых функций.
Электронная коммерция постоянно движется в направлении восходящего тренда и может считаться достигшей стадии зрелости. Многие нематериальные факторы могут быть связаны с успешным внедрением электронной коммерции. Тем не менее, есть некоторые проблемы с определением наиболее эффективных факторов электронной коммерции, которые приводят бизнес к успеху. Это требует создания сильной цифровой стратегии обслуживания клиентов и вмешательств, чтобы обеспечить плавный, быстрый и легкий путь клиента.
Настоящее исследование было разработано, чтобы показать некоторые из самых основных функций, которые каждый стартап электронного бизнеса использует для аналитики, чтобы увидеть свои цифры в новом свете.
Понимание ваших данных, понимание вашего бизнеса для получения дополнительных знаний, лучшего направления, большего роста
Чем больше данных вы получаете, тем больше вы можете определить, что работает, а что нет, а что нуждается в улучшении. Имея эти данные, вы сможете стать более конкурентоспособными на рынке.
Вы получите явные преимущества перед конкурентами, которые с меньшим энтузиазмом относятся к развитию своей внутренней базы знаний.
Это «почему» аналитики электронной коммерции. Основные варианты использования находятся в области персонализированных покупок, рекомендаций по продуктам и управления запасами.
Рекомендации по продукту
Используя большие данные, ИИ в электронной коммерции влияет на выбор клиентов благодаря своим знаниям о предыдущих покупках, поисковых продуктах и привычках просмотра в Интернете.
Рекомендации по продуктам предоставляют множество преимуществ для розничных продавцов электронной коммерции, в том числе:
· Большее количество постоянных клиентов
· Улучшение удержания клиентов и продаж
· Индивидуальный опыт покупок для онлайн-покупателей
· Включите персонализированную кампанию по электронной почте для бизнеса.
Персонализация ИИ
Самый эффективный способ — персонализация — лежит в основе ИИ в маркетинге электронной коммерции. Основываясь на конкретных данных, собранных от каждого онлайн-пользователя, ИИ и машинное обучение в электронной коммерции извлекают важную информацию о пользователях из сгенерированных данных о клиентах.
Помимо этих инноваций, решения на основе ИИ трансформируют индустрию электронной коммерции в следующих областях:
· Маркетинг по электронной почте с поддержкой ИИ, который рассылает маркетинговые электронные письма о продуктах (или услугах), которые представляют интерес для получателя (индивидуальные потребности клиентов).
· Автоматизация цепочки поставок с поддержкой ИИ, которая обеспечивает эффективное управление цепочками поставок для платформ электронной коммерции.
· Инструменты анализа данных на основе ИИ для сектора электронной коммерции обеспечивают множество преимуществ, таких как бизнес-аналитика, профили клиентов и анализ онлайн-продаж.
· Многоканальные решения на основе искусственного интеллекта создают постоянный и сокращающий разрыв между взаимодействием с покупателями в магазине и в Интернете.
Управление запасами
Эти боты используют искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы общаться с клиентами, отвечать на общие вопросы и направлять их к полезным ответам и результатам. В свою очередь, эти боты собирают ценные данные о клиентах, которые можно использовать для информирования будущих бизнес-решений.
Мы изучаем, в какой степени это может повлиять на продажи и рост электронной коммерции, используя случайную связь между функциями электронной коммерции с многофакторным подходом к принятию решений.
Основываясь на нашем исследовании более глубокого понимания как «следующей важной цели» для применения аналитики больших данных, мы изучаем некоторые из причин, по которым различные элементы машинного обучения могут помочь преодолеть запутанные или даже противоречивые данные наблюдений, включающие случайные выводы. как логический следующий шаг в новой развивающейся цепочке исследовательской деятельности, которая еще больше повысит эффективность идей и результатов исследований, которые можно получить в цифровой коммерции.
BzAnalytics помогает наладить технологическое партнерство для решений для маркетинговой аналитики и аналитики с крупными стартапами/предприятиями в этой области, которые создают интересные продукты/решения в области розничной торговли/маркетинговой аналитики, работая в этой области, в частности, в индустрии электронной коммерции.
