5 طرق رئيسية يمكن من خلالها للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة إحداث تحول في عمليات أعمال البيع بالتجزئة
من المحتمل أنك سمعت عن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في العامين الماضيين أكثر مما سمعته في العشرين الماضية. وذلك لأن التقدم في التكنولوجيا كان هائلاً، والعديد من أكبر العلامات التجارية في العالم، من Walmart وAmazon إلى eBay. وتستفيد شركة Alibaba وAlibaba من الذكاء الاصطناعي لإنشاء المحتوى وتشغيل محركات التوصية وغير ذلك الكثير.
يعد الاستثمار في هذه التكنولوجيا كبيرًا، مع توقع نمو هائل – حيث بلغت قيمة الذكاء الاصطناعي في سوق التجزئة 7.14 مليار دولار في عام 2023، مع إمكانية الوصول إلى 85 مليار دولار بحلول عام 2032.
تتطلع العلامات التجارية من جميع الأحجام إلى هذه التكنولوجيا لمعرفة مدى ملاءمتها لاستراتيجيات البيع بالتجزئة الخاصة بها. دعونا نلقي نظرة على بعض الطرق المؤثرة التي يمكن من خلالها الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لدفع نمو الأعمال.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل عملية إنشاء وصف المنتج
تتمثل إحدى العقبات الرئيسية التي تواجه تجار التجزئة – وخاصة أولئك الذين لديهم أعداد كبيرة من وحدات SKU – في إنشاء أوصاف مقنعة ودقيقة للمنتج لكل منتج جديد يضاف إلى مجموعتهم المتنوعة. عندما تأخذ في الاعتبار العدد المتزايد باستمرار من المنصات التي يمكن بيع المنتج عليها، بدءًا من البائعين الخارجيين مثل أمازون إلى مواقع البيع الاجتماعي إلى موقع الويب الخاص بالعلامة التجارية، فإن نشر هذا القدر من المحتوى قد يكون غير مستدام.
أحد المجالات التي يتفوق فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي هو إنشاء نسخة منتج مقنعة على نطاق واسع. يمكن لخوارزميات توليد اللغة الطبيعية (NLG) تحليل كميات هائلة من بيانات المنتج وإنشاء أوصاف مقنعة ومصممة خصيصًا تلقائيًا. ويمكن أيضًا تكييف هذه النسخة مع كل قناة، بحيث تناسب معلمات ورسائل محددة موجهة إلى الجماهير المستهدفة. على سبيل المثال، تفهم محركات الذكاء الاصطناعي التوليدية قيود عدد الكلمات لقناة اجتماعية معينة. ويمكنهم تركيز النسخ على تلك المواصفات، وتخصيصها وفقًا للبيانات الديموغرافية للشخص الذي سيواجه تلك الرسالة. هذا المستوى من التخصيص على نطاق واسع مذهل.
يتمتع هذا الاستخدام للذكاء الاصطناعي بالقدرة على مساعدة العلامات التجارية على تحقيق أهداف العمل من خلال إمكانية اكتشاف المنتج وتحويله من خلال إنشاء محتوى جذاب مُحسّن للبحث.
الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في فهرسة المعلومات
المجال الآخر الذي يتفوق فيه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هو فهرسة البيانات وتنظيمها. مرة أخرى، عندما تتعامل العلامات التجارية مع كتالوجات المنتجات التي تحتوي على مئات الآلاف من وحدات SKU المنتشرة عبر العديد من القنوات، يصبح من الصعب بشكل متزايد الحفاظ على اتساق المعلومات ووضوحها. يقضي مديرو المنتجات والمخزون والتجارة الإلكترونية ساعات لا حصر لها في محاولة الحفاظ على جميع معلومات المنتج مباشرة وحديثة، وما زالوا يرتكبون الأخطاء.
يمكن للعلامات التجارية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام مثل تصنيف المنتجات، واستخراج السمات، ووضع علامات على البيانات الوصفية، مما يضمن الدقة وقابلية التوسع في إدارة البيانات عبر جميع القنوات. هذا الاستخدام للذكاء الاصطناعي يزيل التخمين والجهد المبذول في المهام الدقيقة ويمكن أن يكون له آثار تجارية واسعة النطاق. تعني المعلومات الأكثر دقة عن المنتج انخفاضًا في العائدات وتحسين إمكانية البحث عن المنتج وقابلية اكتشافه من خلال بنية البيانات البديهية.
إنشاء تجربة عملاء أكثر تخصيصًا
مع تطور التسوق عبر الإنترنت على مدى العقد الماضي، تغيرت توقعات المستهلكين. نادرًا ما يذهب العملاء إلى مواقع الويب الخاصة بالشركة ويتصفحون صفحات المنتجات التي لا نهاية لها لاكتشاف المنتج الذي يبحثون عنه. وبدلاً من ذلك، يتوقع العملاء تجربة منظمة وشخصية، بغض النظر عن القناة التي يواجهون من خلالها العلامة التجارية. أ تقرير من ماكينزي أظهر أن 71% من العملاء يتوقعون التخصيص من العلامة التجارية، و76% يشعرون بالإحباط عندما لا يواجهون ذلك.
تقدم العلامات التجارية تجارب مخصصة منذ عقود، لكن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يفتحان آفاقًا جديدة تمامًا للتخصيص. مرة أخرى، يتيح الذكاء الاصطناعي مستوى غير مسبوق من الحجم والفروق الدقيقة في التفاعلات الشخصية مع العملاء. من خلال تحليل كميات هائلة من بيانات العملاء، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي ربط النقاط بين سجل طلبات العملاء والتفضيلات والموقع وغيرها من بيانات المستخدم المحددة وإنشاء توصيات مخصصة للمنتج ورسائل تسويقية وتجارب التسوق والمزيد.
يعد هذا التركيز على التخصيص أمرًا أساسيًا لاستراتيجية العمل وتحقيق المعايير. تؤدي جهود التخصيص إلى زيادة التحويلات، وزيادة مشاركة العملاء ورضاهم، وتحسين تجارب العلامة التجارية، مما قد يؤدي إلى ولاء العملاء وتأييدهم على المدى الطويل.
بناء بحث أفضل من خلال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
وظائف البحث في حالة تطور مستمر، وتكامل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هو القفزة التالية. تتمتع خوارزميات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي بقدرة أفضل على معالجة اللغة الطبيعية، مما يمكّن العلامة التجارية من فهم نية المستخدم وسياقه، مما يحسن دقة البحث وأهميته.
علاوة على ذلك، يمكن أن يوفر البحث المعتمد على الذكاء الاصطناعي رؤى قيمة حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم، مما يمكّن العلامات التجارية من تحسين عروض المنتجات واستراتيجيات التسويق. من خلال تحليل أنماط البحث وتفاعلات المستخدم، يمكن للعلامات التجارية تحديد الاتجاهات الناشئة وتحسين وضع المنتج وتخصيص العروض الترويجية لقطاعات محددة من العملاء. في نهاية المطاف، تعمل تجربة البحث المحسنة هذه على تحسين مشاركة العملاء مع زيادة نمو المبيعات وتعزيز العلاقات طويلة الأمد مع العملاء.
دعم العملاء بأدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي
الميزة الأساسية لأدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هي في جوهرها أنها تعمل دائمًا ولا تنضب أبدًا. يتم الشعور بهذه الحقيقة بشكل أقوى عند تطبيقها على دعم العملاء. تعمل أدوات مثل برامج الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين على تمكين العلامات التجارية من تقديم مساعدة فورية وشخصية على مدار الساعة وفي جميع أنحاء العالم. تعمل هذه الأتمتة على تقليل أوقات الانتظار وتحسين كفاءة الاستجابة وتحرير الموظفين للتركيز على المهام ذات المستوى الأعلى.
مثلما هو الحال مع محركات التخصيص المستخدمة في المبيعات، يمكن لأدوات دعم العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من بيانات العملاء لتخصيص الاستجابات بناءً على سجل طلبات العميل وتفضيلاته. وأيضًا، مثل التخصيص، يمكن نشر هذه الأدوات لتقليل مقدار الوقت الذي تقضيه فرق دعم العملاء بشكل جذري في الاستفسارات منخفضة المستوى مثل التحقق من حالة الطلب أو معالجة المرتجعات. يتيح الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في الدعم للعلامة التجارية تخصيص الموارد بطرق أكثر تأثيرًا دون التضحية برضا العملاء.
العلامات التجارية تخدش سطح قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ومع ذلك، تظهر المؤشرات المبكرة أن هذه التكنولوجيا يمكن أن يكون لها تأثير عميق على دفع نمو الأعمال. إن تبني الذكاء الاصطناعي يمكن أن يضع العلامات التجارية في وضع يمكنها من تحويل الكفاءة التشغيلية مع الحفاظ على رضا العملاء.
