لا يستطيع أي أحد إنكار ما أحدثته تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة من تطورات في مختلف المجالات لا سيما مجال التجارة الإلكترونية، فوفقًا لأحدث التقارير الصادرة عن مؤسسة ماكنزي والتي تحدثت عن استخدامات الأسواق النامية كالدول العربية والشرق الأوسط وشمال إفريقيا لأدوات الذكاء الاصطناعي، فإن
- هناك ۹٪ من الأشخاص عادةً ما يستخدمون هذه الأدوات لأغراض تتعلق بالعمل،
- في حين يستخدمها ۱۱٪ في العمل والحياة اليومية العادية،
- بينما يعتمد عليها حوالي ۲۰٪ بصورة كاملة في حياتهم اليومية وعمليات التسوق والشراء.
- كما ذكر التقرير أن هناك ۳٤٪ من الأشخاص قد استخدموا أدوات الذكاء الاصطناعي مرة على الأقل للمساعدة في إنجاز مهمة معينة.
كل هذه الإحصائيات تبرهن على مدى قوة وأهمية أدوات الذكاء الاصطناعي وأنها عامل مؤثر وفعال يساهم في إنجاح الأنشطة التجارية المختلفة.
لنستعرض معًا مختلف استخدامات الذكاء الاصطناعي في مجال التجارة الإلكترونية في ۲۰۲5، وكيفية الاستفادة منها لصالح متجرك.
8 من أحدث اتجاهات استخدام الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية في ۲۰۲5
قبل الحديث عن الاتجاهات الحديثة للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مجال التجارة الإلكترونية، لا بد من استعراض هذا المؤشر المهم من تقرير ماكنزي والذي ذكر أن:
- هناك ۷٪ من تجار التجزئة يعتمدون على أدوات الذكاء الاصطناعي المتنوعة لإنجاز مهام العمل المختلفة،
- بينما يستخدمها ۱۱٪ بصورة متوازية في العمل والحياة اليومية،
- في حين أن هناك ٤۰٪ قد استخدموا هذه الأدوات مرة واحدة على الأقل لأغراض متعددة.
وانطلاقًا من هذه الإحصائية المهمة التي تؤكد على أهمية الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، نتحدث عن أبرز الاتجاهات.
أولًا: أنظمة التوصية المساعدة على تخصيص تجربة التسوق للعملاء
أنظمة التوصية أو محركات التوصية Recommendation Engine هي أحد الأنظمة المتطورة المبنية على تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة والتي تعمل على جمع البيانات ومعالجتها وتصفيتها وفق خوارزميات التعلم الآلي التي من شأنها تقديم التنبؤات بالمنتجات والخدمات التي يبحث عنها المتسوقون ومن ثم عرضها لهم أثناء تصفح مواقع التجارة الإلكترونية بناءً على رحلاتهم الشرائية السابقة.
وتستخدم معظم أنظمة التوصية نوعين من عمليات تصفية البيانات أو مزيج من الاثنين معًا:
- النوع الأول يُعرف باسم التصفية التعاونية Collaborative Filtering: وفيه يعمل نظام التوصية القائم على الذكاء الاصطناعي بإنشاء توصيات من خلال مقارنة سلوك بعض العملاء بآخرين لديهم تفضيلات مشابهة.
- النوع الثاني يسمى بالتصفية المستندة إلى المحتوى Content-Based Filtering: وفيه يعمل محرك التوصية على تقديم توصيات تستند إلى بيانات عميل معين مثل عمليات الشراء أو عمليات البحث السابقة.
وهذا كله يسهم بصورة فعالة في تحسين تجربة التسوق للعملاء وتخصيصها وفقًا لاحتياجاتهم وتفضيلاتهم، بما يسهم في استمتاعهم أثناء رحلاتهم الشرائية وتعزيز حركة المبيعات على متجرك الإلكتروني.
وأفضل من يستخدم محركات التوصية هو موقع أمازون Amazon الذي يقدم أكثر من ٥ توصيات مختلفة بمجرد وضعك لأحد المنتجات في سلة التسوق.
وإليك بعضًا من النصائح التي يمكنك الاستعانة بها لاستغلال إمكانات أنظمة التوصية لصالح نشاطك التجاري:
- استغل أنظمة التوصية القائمة على الذكاء الاصطناعي لعرض المنتجات ذات الصلة بناءً على اهتمامات العملاء وسلوكهم الشرائي، فعلى سبيل المثال، إذا اشترى عميلًا ما حذاءً، فيمكنك التوصية بمنتجات أخرى مثل الجوارب أو الإكسسوارات المتعلقة.
- استخدم أنظمة التوصية لتوجيه العملاء إلى المنتجات المناسبة لهم أثناء تصفح متجرك الإلكتروني، فعلى سبيل المثال، يمكنك عرض قائمة (عملاء آخرين اشتروا أيضًا) أو (المنتجات الأكثر مبيعًا) للتحفيز على الاستكشاف وزيادة فرص الشراء.
- اعتمد على التقنيات المتطورة مثل التجميع Clustering والتعلم العميق Deep Learning لتحسين دقة محركات التوصية وتعزيز تجربة التسوق والشراء للعملاء.
ثانيًا: روبوتات الدردشة (Chatbots)
هي عبارة عن واجهة تفاعلية تسمح للمستخدمين بالتواصل مع النشاط التجاري بهدف المساعدة لحل مشكلة ما أو الحصول على معلومات حول المنتجات أو الخدمات المقدمة.
وتعتمد روبوتات الدردشة على التكنولوجيا المتقدمة في مجال التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لتحقيق الاستجابة التفاعلية والذكية للاستفسارات والطلبات من المستخدمين، مما يجعلها مفيدة للمتاجر الإلكترونية في العديد من الأمور ومنها:
- تحسين تجربة التسوق للمستهلكين من خلال تقديم المساعدة والإرشادات اللازمة لإتمام عملية الشراء بكفاءة.
- المساعدة في تسريع اتخاذ العملاء لقرار الشراء عن طريق الحصول على إجابات فورية وشاملة لاستفساراتهم بشأن المنتجات ومن ثم زيادة حركة المبيعات.
- توفير التكاليف المتعلقة بالاستعانة بعدد كبير من ممثلي خدمة العملاء للرد على الاستفسارات والأسئلة وتقديم الدعم اللازم للمتسوقين.
ومن أبرز الأمثلة على مدى فاعلية روبوتات الدردشة للمتاجر الإلكترونية فنان Sephora، والذي يسمح للعملاء بتجربة منتجات الماكياج المختلفة افتراضيًا، مما يوفر تجربة تسوق مخصصة وتفاعلية.
ويعمل فنان Sephora الافتراضي على تحليل تفضيلات العملاء وملامح الوجه، ثم تقديم توصيات بالمنتجات المناسبة فضلًا عن تقديم المساعدة الفورية بشأن المنتجات المختارة. فعلى سبيل المثال، يمكن لروبوت الدردشة هذا منح الإمكانية للمتسوقين لتجربة مجموعة متنوعة من منتجات الماكياج دون الحاجة إلى الذهاب إلى المتجر الفعلي، ومن ثم مشاهدة كيف ستبدو على وجوههم، وتقديم التعليمات لهم لاستخدامها بالطرق الصحيحة.
كما يمكنه تقديم توصيات بالمنتجات المناسبة بناءً على تفضيلات العملاء وملامح الوجه، فعلى سبيل المثال، إذا أخبر العميل أن لديه بشرة جافة، فعلى الفور ينصحه باقتناء منتجات مكياج مرطبة. وهذا كله أسهم في تعزيز حركة المبيعات للعلامة التجارية Sephora ومنحها ميزة تنافسية.
ثالثًا: محركات البحث المرئية والبحث الصوتي:
ليس الجميع يجيد التعبير عما يرغب به عن طريق الكتابة، لذا فإن محركات البحث المرئية القائمة على تقنيات الذكاء الاصطناعي وكذلك البحث الصوتي تعد من أحدث الاستخدامات الناشئة في التجارة الإلكترونية.
وتعتمد محركات البحث المرئية التي يمكن دمجها في مواقع التجارة الإلكترونية على تقنيات التعرف على الصورة وفق خوارزميات معقدة لتمكين المستخدمين من البحث عن المنتجات باستخدام الصور. فعلى سبيل المثال، يمكن للمتسوق أخذ صورة لمنتج يعجبه واستخدامها كمدخل للبحث، ومن ثم يحلل المحرك الصورة ويوفر نتائج تتعلق بالمنتجات المماثلة أو العروض المتاحة.
بينما يسمح البحث الصوتي للمستخدمين بإجراء عمليات البحث والتسوق باستخدام الأوامر الصوتية بالاعتماد على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية وتحويل الصوت إلى نص لفهم طلبات المتسوق وتنفيذها. فعلى سبيل المثال، يمكن للمستهلكين السؤال عن منتج محدد أو طلب توصيات حول المنتجات أو طلب إجراء عمليات شراء بناءً على الأوامر الصوتية.
فيمكنك تحقيق الاستفادة القصوى من هذه التقنيات لصالح متجرك واستقطاب شرائح مختلفة من الجمهور وتحسين تجربة التسوق وجعلها أكثر متعة وسهولة عبر الاستعانة بهذه النصائح:
- اهتم بالعمل على تحسين جودة الصور المستخدمة في متجرك بحيث يتم عرضها من زوايا متعددة ومن ثم مساعدة محركات البحث المرئية للتعرف على المنتجات بصورة أفضل وتقديمها للمستخدمين ذوي الاهتمام المشابه.
- استخدم وصفًا واضحًا وشاملًا للمنتجات الخاصة بك واستخدم الكلمات الرئيسية المناسبة للمساعدة في زيادة فرص ظهور منتجاتك في نتائج البحث ذات الصلة.
- احرص على تطوير متجرك لتقديم تجربة مستخدم متميزة من خلال تكامل محركات البحث المرئية والبحث الصوتي لجعل العملية سلسة للمتسوقين للبحث عن المنتجات وإجراء عمليات الشراء باستخدام الصور أو الأوامر الصوتية.
رابعًا: التحليلات التنبؤية لإدارة المخزون:
ذكرت نفس الدراسة التي أجرتها مؤسسة ماكنزي بأن الأنشطة التجارية التي تستثمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة يمكنها أن تحقق دقة في التنبؤ بالطلب تصل إلى حوالي ۹۰٪ بالمقارنة مع ٦۰٪ فقط للتنبؤ التقليدي للطلبات.
وتعد الإدارة الفعالة للمخزون أمرًا بالغ الأهمية في مجال التجارة الإلكترونية، لذا فإن الذكاء الاصطناعي في ۲۰۲٤ سيلعب دورًا محوريًا في تحسين هذه العملية وجعلها أكثر كفاءة وفاعلية من خلال اعتماد تجار التجزئة على التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمساعدة على التنبؤ بالطلب بدقة عالية، وتقليل الإفراط في التخزين ونقص المخزون، وتحسين كفاءة سلسلة التوريد، بما سيساهم في توفير التكاليف للمتاجر وتحسين تجارب التسوق للعملاء. ولمواكبة هذا التطور الكبير لا بد من:
- التركيز على الاستثمار في تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وبناء النماذج التنبؤية لتحليل البيانات والتنبؤ بطلبات المستهلكين المستقبلية على المنتجات.
- تطوير استراتيجية واضحة لإدارة المخزون بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي وفق العوامل المختلفة التي تؤثر في العرض والطلب.
- الاستعانة بمصادر خارجية لتطوير نماذج التعلم الآلي لتحقيق أقصى استفادة منها لصالح النشاط التجاري.
خامسًا: الكشف عن الاحتيال وتقليل المخاطر:
دائمًا ما تكون مواقع التجارة الإلكترونية عرضة لعمليات الاحتيال، ولكن مع تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة يمكن الكشف عن مثل هذه العمليات والتقليل من خطورتها. كيف ذلك؟
تعمل خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة على تحليل بيانات المعاملات في الوقت الفعلي لتحديد الأنشطة الاحتيالية وحظرها، وذلك من خلال تحليل مجموعة متنوعة من العوامل ومنها:
- بيانات العميل: مثل عنوان IP، وعنوان البريد الإلكتروني، وتاريخ الميلاد، وبيانات البطاقة الائتمانية.
- بيانات المعاملة المالية: والمتمثلة في قيمة المعاملة، ونوع المنتج، وطريقة الدفع، ووقت الشراء.
- بيانات الموقع: والتي تتمثل في موقع العميل والأجهزة المستخدمة في التصفح.
وبناءً على هذه العوامل، يمكن للخوارزميات تحديد الأنماط الشاذة التي قد تشير إلى عمليات احتيال مثل:
- استخدام بطاقة ائتمانية مسروقة.
- إجراء عملية شراء كبيرة من قِبَل عميل جديد.
- إجراء عملية شراء من موقع غير مألوف.
فهذا لا يحمي الشركات من الخسائر المالية فحسب، بل يساهم في تعزيز ثقة العملاء في المتجر ومن ثم عدم الشعور بالخوف عند إجراء عمليات شراء. وإليك بعض نصائح الخبراء لتحقيق الاستفادة الكاملة من هذه التقنيات وطمأنة العملاء للتسوق والشراء من متجرك:
- دَرِّب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على بيانات مخصصة من متجرك للمساعدة في تحسين دقة التحليل والكشف عن المزيد من عمليات الاحتيال.
- راجع القواعد والضوابط الخاصة بعمليات الاحتيال بصورة دورية، واحرص على مطالعة أساليب الاحتيال الحديثة لتطوير التقنيات المستخدمة.
- قَدِّم تقارير شفافة للعملاء حول عمليات الاحتيال التي تم اكتشافها للمساعدة على بناء الثقة معهم وطمأنتهم وتعزيز ولائهم للعلامة التجارية.
سادسًا: أتمتة سلسلة التوريد:
تلعب تقنيات الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في تحسين الكفاءة التشغيلية في سلاسل التوريد وتقليل التكاليف، حيث تعتمد هذه التقنية على خوارزميات تعلم الآلة والتحليلات التنبؤية لمراقبة تدفق البضائع وإدارة المخزون بدقة، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات سريعة استنادًا إلى البيانات في الوقت الفعلي. فعلى سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطلب على المنتجات بناءً على أنماط الشراء الموسمية وسلوك العملاء، مما يتيح للشركات تحسين عمليات التخزين وتجنب نقص أو فائض المخزون. كما تساعد هذه الأنظمة في تحسين إدارة الموردين من خلال تقديم توصيات تعتمد على الأداء السابق والجودة، مما يعزز كفاءة عمليات التوريد ويقلل من المخاطر المحتملة. إلى جانب تحسين التخطيط، تسهم أتمتة سلسلة التوريد في تعزيز تجربة العملاء من خلال تقليل أوقات التسليم عبر أتمتة العمليات التشغيلية داخل المستودعات وضمان توفر المنتجات المطلوبة في المخزون، فضلًا عن تتبع الشحنات في الوقت الفعلي، مما يتيح للشركات التنبؤ بأي تأخير محتمل وإبلاغ العملاء بذلك مسبقًا، ما يزيد من مستوى الشفافية والموثوقية.
ولتحقيق الاستفادة القصوى من أتمتة سلسلة التوريد في التجارة الإلكترونية، لا بد من اتباع مجموعة من الاستراتيجيات والتقنيات التي تضمن التكامل السلس والفاعلية العالية في العمليات اللوجستية، من ذلك مثلًا:
- الاستثمار في أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة قادرة على تحليل البيانات الضخمة واستخدام التحليلات التنبؤية لتوقع الطلب وإدارة المخزون بكفاءة، ما يتيح تقليل الفاقد، وتحسين استغلال الموارد، وتجنب المشكلات المرتبطة بنقص أو فائضالمخزون.
- الاعتماد على إنترنت الأشياء (IoT) لتعزيز شفافية العمليات، حيث تتيح المستشعرات الذكية وأجهزة التتبع معرفة موقع الشحنات وحالة المنتجات في الوقت الفعلي، ما يسهم في اتخاذ قرارات أكثر دقة وسرعة.
- ربط أنظمة الأتمتة مع حلول إدارة سلسلة التوريد الأخرى، مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وأنظمة إدارة الطلبات (OMS)، لضمان تدفق سلس للمعلومات بين جميع أقسام الشركة.
- توظيف الروبوتات والأنظمة المؤتمتة في المستودعات ومراكز التوزيع، حيث تساهم هذه التقنيات في تحسين سرعة معالجة الطلبات وتقليل الأخطاء البشرية، مما يعزز تجربة العملاء ويزيد من كفاءة العمليات اللوجستية.
سابعًا: تحسين عمليات الدفع عبر الإنترنت:
يشهد هذا الجانب تطورًا كبيرًا بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث أصبحت أنظمة الدفع أكثر أمانًا وسرعة ومرونة لتلبية احتياجات المستهلكين وتجار التجزئة على حدٍ سواء، ومن ثم الإسهام في تعزيز كفاءة عمليات الدفع، وزيادة معدلات التحويل، وتحسين تجربة المستخدم.
فتعتمد أنظمة الدفع الحديثة في التجارة الإلكترونية على الخوارزميات الذكية التي تعمل على تحليل البيانات السلوكية والمالية للمستخدمين، مما يسمح بتقديم خيارات دفع مخصصة وفقًا لأنماط الشراء وتفضيلات العملاء. فعلى سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطرق الأكثر ملاءمة للمستهلك بناءً على معاملاته السابقة، مما يقلل من الوقت المستغرق في إدخال بيانات الدفع ويحد من معدلات التخلي عن سلة الشراء. كما تُستخدم تقنيات التعلم العميق في تطوير آليات دفع أكثر مرونة، مثل الدفع بنقرة واحدة أو الدفع المسبق التلقائي، مما يسهم في تسهيل إتمام المعاملات المالية بسرعة وكفاءة. كما أسهم الذكاء الاصطناعي في تطوير حلول دفع تتسم بالديناميكية والقدرة على التكيف مع احتياجات العملاء، مثل أنظمة الدفع بالتقسيط الذكي، والتي تعتمد على تحليل الجدارة الائتمانية للمستخدمين في الوقت الفعلي. أيضًا، أصبح التكامل بين أنظمة الدفع والمساعدات الذكية، مثل المساعدات الصوتية وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، عاملًا رئيسيًا في تبسيط عمليات الدفع، حيث يمكن للمستخدمين إجراء عمليات الشراء وتنفيذ المدفوعات عبر الأوامر الصوتية دون الحاجة إلى التنقل بين صفحات الدفع التقليدية.
ويمكنك الاستعانة بهذه النصائح للاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي في تطوير أنظمة الدفع لديك:
- استخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل أنماط الدفع لدى العملاء واقتراح طرق دفع مخصصة لكل مستخدم، مما يسهم في تقليل الاحتكاك أثناء عملية الشراء وزيادة معدلات إتمام المعاملات.
- طَبِّق تقنيات التعلم الآلي لمراقبة سلوك العملاء أثناء عمليات الشراء، وتقديم توصيات فورية مثل الدفع المسبق التلقائي أو الدفع بنقرة واحدة، مما يسهم في تسريع عملية الدفع وتحسين تجربة المستخدم.
- استثمر في تقنيات المساعدات الصوتية وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتمكين المستخدمين من إتمام المدفوعات باستخدام الأوامر الصوتية أو المراسلة النصية، مما يجعل عملية الدفع أكثر سهولة وسلاسة.
- اعتمد على تحليلات البيانات المتقدمة لتحسين تدفق العمليات المالية، مثل تقديم إشعارات لحظية حول حالة الدفع وإشعارات إعادة المحاولة عند فشل المعاملات، مما يعزز تجربة المستخدم.
- وَظِّف تقنيات التعلم العميق لتسريع عمليات معالجة المدفوعات وتقليل وقت الاستجابة، مما يتيح للمستخدمين إتمام عمليات الدفع في أقل وقت ممكن دون تأخير.
- تأكد من دمج أنظمة الدفع القائمة على الذكاء الاصطناعي بسلاسة مع منصات التجارة الإلكترونية الخاصة بك، بحيث توفر تجربة سلسة ومتجانسة للمستخدمين دون الحاجة إلى الخروج من المنصة لإتمام الدفع.
ثامنًا: تنسيق الطلبات وتحسين التنفيذ:
في ظل تعقيد سلاسل التوريد وتزايد توقعات العملاء فيما يتعلق بسرعة وكفاءة التسليم، أصبح تنسيق الطلبات وتحسين التنفيذ واحدًا من أحدث اتجاهات استخدام الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية. حيث يعتمد هذا الاتجاه على الخوارزميات الذكية وتحليلات البيانات الضخمة لمواءمة عمليات تنفيذ الطلبات بناءً على مجموعة من العوامل، مثل توفر المخزون، وقرب موقع التسليم، وتكاليف الشحن، وتفضيلات العملاء، مما يساعد في تقديم حلول أكثر كفاءة ومرونة.
فتستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي لاختيار أفضل مراكز التوزيع أو المستودعات لتنفيذ الطلب بناءً على الموقع الجغرافي للعميل ومستوى المخزون، مما يقلل من أوقات التسليم والتكاليف اللوجستية. كما تساعد هذه الأنظمة في إعادة توجيه الطلبات ديناميكيًا، بحيث يتم إرسال المنتجات من أقرب موقع متاح عند حدوث تغيرات غير متوقعة، مثل نفاد المخزون أو تأخيرات الشحن، فضلًا عن استخدامها في تحسين مسارات الشحن وتحديد أولويات التسليم، مما يتيح للشركات تحقيق كفاءة تشغيلية أعلى، وتقليل الانبعاثات الكربونية، وتعزيز الاستدامة البيئية عبر اختيار طرق شحن أكثر مراعاة للبيئة.
ويستلزم تنسيق الطلبات وتحسين التنفيذ باستخدام الذكاء الاصطناعي العمل على عدة محاور استراتيجية وتقنية لضمان تحقيق أقصى قدر من الكفاءة والمرونة ومنها:
- ربط أنظمة الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات وإدارة الطلبات والمخزونلضمان تدفق البيانات بسلاسة، مما يمكن الذكاء الاصطناعي من اتخاذ قرارات دقيقة بشأن تحديد مواقع التنفيذ المثلى، وإعادة توجيه الطلبات عند الضرورة.
- تحليل البيانات وتحسين التنبؤ بالطلب، حيث تحتاج إلى تطوير خوارزميات تحليل البيانات الضخمة لفهم أنماط الطلب الموسمية والتغيرات في سلوك العملاء، مما يساعد على التنبؤ بمستويات المخزون المطلوبة وتخطيط عمليات التنفيذ بصورة أكثر دقة.
- تحسين شبكات التوزيع وزيادة مرونة سلاسل التوريد، فمن الضروري تعزيز البنية التحتية اللوجستية من خلال زيادة عدد مراكز التوزيع الذكية، والاستفادة من مستودعات قريبة من الأسواق المستهدفة، مما يتيح تقليل أوقات التسليم وتحسين كفاءة الشحن.
- توظيف تقنيات التوجيه الذكي والتعلم الآلي، إذ تحتاج إلى استخدام خوارزميات التوجيه الذكي التي تأخذ في الاعتبار المسافات، والتكاليف، ومدى ازدحام الطرق، ومتطلبات العملاء لتحديد أفضل مسارات التسليم، مما يساعد على تقليل التكاليف وزيادة سرعة التنفيذ.
إذًا، كيف يمكن تحقيق الاستفادة الكاملة من قدرات الذكاء الاصطناعي لزيادة المبيعات؟
وفقًا لأحدث التقارير، فإن أكثر الاستخدامات الشائعة لأدوات الذكاء الاصطناعي تتمحور حول التسويق والمبيعات بنسبة تقدر بحوالي 13%، وكذلك تطوير المنتجات والخدمات بنسبة ۱٤٪، وهذا يبرهن على قوة هذه الأدوات وأهمية الاستعانة بقدراتها لتعزيز حركة المبيعات وزيادة الأرباح. ونظرًا لعدم اتساع المقام حول تفصيل هذا الأمر، فقد جمعنا لك بعضًا من النصائح التي قد تعينك:
- هناك ۳۳٪ من التجار يعتمدون على أدوات ذكاء اصطناعي للتجارة الإلكترونية لتحسين معدلات التحويل والإيرادات وتسويق المنتجات وتحسين العروض المقدمة، لذا عليك بربط حملاتك الإعلانية والعروض المقدمة بنماذج قائمة على تعلم الآلة لتحليل البيانات واستخراج الرؤى القيمة للاستفادة منها في تطوير عروض أكثر فاعلية لحث العملاء على إجراء عمليات شراء.
- استخدم قدرات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المتاحة لديك لفهم الاتجاهات والأنماط واكتشاف الفرص الجديدة بالسوق لتعزيز حركة المبيعات.
- أنشئ نماذج تنبؤية لتحديد العملاء المحتملين المهتمين بمنتجاتك أو خدماتك لتخصيص جهودك التسويقية والمساهمة في تحويلهم ومن ثم زيادة الإيرادات.
- حَسِّن تجربة المتسوقين على متجرك من خلال تقديم محتوى مخصص وتوصيات المنتجات المتوافقة مع تفضيلاتهم.
- استفد من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتحديد سياسات تسعير ديناميكية بناءً على معدلات الطلب والمتغيرات السوقية.
- اعتمد على أنظمة دردشة ذكية مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتوفير دعم فوري وفعال للعملاء ومساعدتهم على إتمام عمليات الشراء بكفاءة.
- استخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتحسين صفحات المنتج لمتجرك عبر توفير صور عالية الجودة ووصف دقيق لها يحث المتسوقين على الشراء.
- اعتمد على الأنظمة الذكية لتحسين عمليات الشحن وتتبع الطلبات لتزويد العملاء بمعلومات دقيقة وفورية حول حالة طلباتهم وضمان إيصالها بأسرع وقت.
فعلى سبيل المثال، يمكنك الاعتماد على أوتو بوابة الشحن الرائدة في العالم العربي المصممة بأحدث التقنيات الفريدة والمبتكرة للاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة لتوجيه الشحنات أوتوماتيكيًا وفق قواعدك الخاصة. فمن خلال إنشاء حساب مجاني على أوتو ستتمكن من تحسين عملية شحن وإدارة وتتبع واسترجاع طلباتك فضلًا عن تحليلها والربط مع أكثر من ۲۰۰ شركة شحن محلية وعالمية ومن ثم إحداث نقلة نوعية بمتجرك وتعزيز القيمة التنافسية.
كلمة أخيرة:
في السنوات الأخيرة، شهدنا ظهور العديد من الاتجاهات الجديدة للذكاء الاصطناعي في مجال التجارة الإلكترونية بما أسهم في إحداث تغيير كبير في طريقة التسوق عبر الإنترنت.
كما شهدنا أيضًا تطورًا ملحوظًا في استخدام الواقع المعزز والواقع الافتراضي لتوفير تجربة تسوق أكثر تفاعلية ومغامرة. فعلى سبيل المثال، يمكن للعملاء التسوق عبر الأوامر الصوتية وتجربة المنتجات قبل شرائها وزيارة متاجر افتراضية دون الحاجة إلى مغادرة منازلهم.
ومع هذا التطور التكنولوجي الهائل، ينبغي أن تعمل على إعادة ترتيب أوراقك لمواكبة هذه التغيرات الديناميكية للسعي إلى النمو والاستدامة وتحقيق أقصى العوائد الممكنة على الاستثمار.