AI v e-trgovini

Prilagajanje, ki ga poganja umetna inteligenca, spreminja način nakupovanja strank. Z uporabo algoritmov strojnega učenja (ML) lahko podjetja za e-trgovino ponudijo prilagojena priporočila izdelkov, izboljšajo funkcionalnost iskanja in zagotovijo boljšo splošno uporabniško izkušnjo. Umetna inteligenca lahko na primer analizira vedenje uporabnikov in poda natančne predloge izdelkov, s čimer se skrajša čas odločanja, stranke pa lahko hitreje najdejo tisto, kar potrebujejo. Ena od zmogljivih aplikacij umetne inteligence je prepoznavanje podob izdelkov. S to tehnologijo lahko stranke naložijo fotografije artiklov, ki jih zanimajo, sistem pa lahko samodejno predlaga podobne izdelke. To ne izboljša le zadovoljstva strank, ampak tudi skrajša čas do nakupa.

Poleg izboljšanja prilagajanja lahko umetna inteligenca izboljša zaupanje in varnost. Vsebino, ki jo ustvarijo uporabniki, kot so mnenja in fotografije izdelkov, je mogoče samodejno skenirati, da se zagotovi skladnost s smernicami platforme, s čimer se zmanjša število neprimernih vsebin in poveča zaupanje potrošnikov v blagovno znamko.

Umetna inteligenca podjetjem za e-trgovino pomaga povečati dobičkonosnost s pametnejšim oglaševanjem in segmentacijo strank. Z analizo podatkov o strankah, kot so navade brskanja, zgodovina nakupov in nastavitve, lahko umetna inteligenca potencialnim kupcem zagotovi bolj ciljno usmerjene in ustrezne oglase. Modeli pranja denarja lahko prav tako bogatijo metapodatke o produktu, kar podjetjem pomaga pri zgodnjem prepoznavanju trendov in v skladu s tem daje prednost razvoju produktov in trženju. Z opredelitvijo segmentov strank z visoko vrednostjo, na primer, lahko podjetja za e-poslovanje izboljšajo svoje tržne strategije, da se osredotočijo na najbolj dobičkonosne demografske kategorije. Poleg tega algoritmi za dinamično določanje cen, ki jih poganja umetna inteligenca, podjetjem omogočajo, da cene prilagajajo v realnem času glede na povpraševanje, s čimer povečajo prihodke, hkrati pa ostanejo konkurenčni.

V hitrem svetu digitalnega poslovanja je hitrost bistvenega pomena. Umetna inteligenca avtomatizira številne operativne procese, kar podjetjem omogoča, da sledijo spreminjajoči se tržni dinamiki. Umetna inteligenca podjetjem pomaga optimizirati njihovo dobavno verigo in zmanjšati neučinkovitost, od napovedovanja povpraševanja do upravljanja zalog. Napovedovanje povpraševanja, ki ga poganja umetna inteligenca, lahko napove spremembe v vedenju potrošnikov in podjetjem pomaga založiti prave izdelke ob pravem času. To vodi do zmanjšanja zalog in nižjih stroškov zalog. Podobno lahko umetna inteligenca optimizira upravljanje skladišč s sledenjem ravni zalog v realnem času in racionalizacijo postopkov pošiljanja z uporabo naprav interneta stvari (IoT).

Na področjih, kjer je točnost kritična, kot sta odkrivanje goljufij in logistika dobavne verige, tehnike »človeški v središču« združujejo natančnost umetne inteligence s človeškim nadzorom, da zagotovijo najvišjo raven točnosti in kakovosti.

Vnaprejšnji stroški izvajanja umetne inteligence so za nekatera podjetja lahko previsoki. Izgradnja notranjih sistemov umetne inteligence zahteva znatna sredstva, vključno s časom, denarjem in strokovnim znanjem. Ročno pridobivanje, čiščenje in bogatenje podatkov, kar so bistvene naloge za učinkovito delovanje umetne inteligence, je lahko delovno intenzivno in zamudno.

Da bi ublažili te stroške, se številna podjetja obračajo na rešitve umetne inteligence tretjih ponudnikov, ki ponujajo razširljivost brez potrebe po velikih notranjih ekipah. Uberjeve razširljive rešitve lahko zagotovijo potrebno strokovno znanje in infrastrukturo, hkrati pa ohranijo stroške obvladljive.

Sistemi prilagajanja in priporočil so v veliki meri odvisni od podatkov, vendar lahko nepopolni ali netočni podatki o izdelku omejijo njihovo učinkovitost. Na primer, če katalog izdelkov nima podrobnih atributov, kot so barva, velikost ali material, modeli umetne inteligence težko dajejo natančna priporočila. Podobno lahko nezadostni metapodatki o vedenju uporabnikov ovirajo sisteme priporočil glede vsebin.

Umetna inteligenca lahko pomaga pri reševanju teh težav s obogatitvijo podatkov o izdelkih in natančnejšo kategorizacijo artiklov. Modeli strojnega učenja lahko pridobijo in strukturirajo podatke iz slik, besedila in drugih virov, s čimer zagotovijo, da ima vaša platforma za e-trgovino potrebne informacije za zagotavljanje natančnih rezultatov iskanja in priporočil.

Tradicionalni, ročni operativni postopki ne morejo slediti hitro razvijajočemu se svetu e-poslovanja. Na primer: prepoznavanje nastajajočih trendov ali upravljanje uvajanja novih ponudnikov pogosto zahteva pomemben človeški prispevek, kar upočasni proces in odloži pomembne poslovne odločitve.

Umetna inteligenca pospešuje te procese z avtomatizacijo opravil, ki bi sicer zahtevala ročni trud. Umetna inteligenca lahko na primer v realnem času zazna produkte v trendu, s čimer podjetjem pomaga, da ostanejo pred tržnimi zahtevami in hitro izkoristijo nove priložnosti.