귀사의 전자 상거래 플랫폼을 보유하게되면 거대한 온라인 소매 업체와 경쟁하게됩니다. 리소스가 부족한 경우에도 유사한 기술을 사용하여 매우 복잡한 경기장에서 귀사를 효율적으로 쉽게 볼 수 있습니다. 그리고이를 수행하는 방법은 클라우드를 통해 전달되는 인공 지능 또는 AI를 사용하는 것입니다.
AI에 대한 큰 장점은 많은 기업이 운영되는 방식과 소비자가 디지털 터치 포인트와 상호 작용하는 방식에 필수 요소가되었다는 것입니다. HubSpot에 따르면 고객의 63 %는 AI 기술을 사용하고 있다는 사실조차 모르고 있습니다. 이것이 전자 상거래 사이트에서 의미하는 바는 AI를 배포 할 수 있다는 것입니다. 그러면 비즈니스 측면에서의 작업이 개선되고 소비자 측면에서 더 나은 참여와 서비스를 제공하게됩니다.
$config[code] not foundAI가 오늘 전자 상거래 비즈니스에 도움이되는 10 가지 방법이 있습니다.
가상 개인 비서
가상 개인 비서 (VPA)로 시작하는 것은 분명한 것처럼 보일 수 있지만 비즈니스를 가진 사람에게는 매우 중요합니다. 비즈니스 운영은 모두 소모적이며 VPA를 사용하는 것은 잠들지 않는 사람을 고용하는 것과 같으며 회사에서 수행중인 작업에 대해 최신 정보를 제공합니다.
이 기술의 힘은 매우 중요합니다. 비즈니스 임원 중 31 퍼센트가 PwC (PricewaterhouseCoopers)에 말했고, 그 영향은 다른 모든 AI 기반 솔루션보다 많습니다. 당신이 얻는 자유 시간은 자기 반성을 위해, 새로운 아이디어를 내놓는 데 사용될 수 있습니다.
예측 마케팅
고객이 다음에 구매할 제품과 구매 가능성이 더 높은 아이디어를 원한다면 예측 마케팅은 AI의 일부인 기계 학습을 사용하여이를 가능하게합니다.
예측 마케팅을 통해 전자 상거래 사이트는 고객이보고 싶은 것이 무엇인지, 어떻게 보는지, 심지어 판매하는 제품의 가격대를 제안하도록 최적화됩니다. 이러한 계산은 사용자가 제공 한 데이터를 기반으로하므로 웹 사이트, 소셜 미디어, 전자 메일 및 고객과의 상호 작용 채널을 통해 더 많은 데이터를 집계할수록 더 나은 예측이 가능합니다.
개인화
AI를 사용하면 마케팅 캠페인을 개인화하고 고객과 상호 작용하는 방법을 시작할 수 있습니다. 개인화 된 지능형 자동화 서비스는 고객의 요구, 내역 및 특정 작업을 기반으로 대응할 수 있습니다.
제품 권장 사항을 작성하고, 이메일을 보내고, 가격을 설정하고, 개인화 된 광고를 제공하고, 콘텐츠를 만들거나 추천 할 수 있습니다.
고객 서비스
주니퍼 리서치는 채팅 동호회가 2022 년까지 매년 80 억 달러 이상을 절약 할 것이라고 말합니다.이 절감액은 채팅 봇을 사용하여 고객과 의사 소통함으로써 전자 상거래 비즈니스로까지 확대 될 것입니다. Chatbots는 콜센터 서비스의 관련 비용을 절감하고, 고객 고객 담당자에게 전화를 보내며, 하루에 수십 또는 수 백 회 전화에 응답합니다.
Business Insider는 전 세계 고객 중 67 %가 지난 한 해 동안 고객 지원을 위해 챠트 봇을 사용했기 때문에 이점을 얻기 위해 즉시 배포 할 수있는 입증 된 기술이라고보고했습니다.
최적화 된 검색
전자 상거래 사이트에 대한 검색 기능에 AI를 통합하면 각 사용자가 선호도 및 필요에 따라 검색 방식을 기억할 수 있습니다. 이 기술은 또한 사용자의 개인적 특성을 인식하고 지능형 검색을 통해 각 방문을 고유하게 만들어 고객이 원했던 것을 예측하고 이해할 수 있습니다.
사회적인 듣기
키워드, 구문 또는 브랜드에 대한 소셜 미디어 네트워크의 대화를 추적 할 수 있다는 것은 사회적 청취가 수반하는 것을 설명합니다. 이것은 모니터링하지 않습니다. 인공 지능을 사용하면 소셜 청취가 가능해 지므로 일반적인 알림보다 강력한 강력한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 데이터를 사용하여 새로운 기회를 찾고 고객 경험을 향상 시키며보다 정확한 정보에 입각 한 전략적 제품 결정을 내릴 수 있습니다.
사기 탐지 및 예방
2017 년 10 월의 글로벌 사기 지수 (Global Fraud Index)는 잠재적 사기 비용을 578 억 달러로 나타 냈으며 2017 년 2 분기에는 계정 인수 금액이 45 % 증가했습니다.
기계 학습은 사람이 쉽게 알아챌 수있는 매우 미세한 패턴과 변형을 감지하여 사이트에서 위험 점수 부여를 통해 실시간 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 지속적인 학습주기가 있기 때문에이 기술은 거래를 분석하여 적합한 사람이 사이트에서 구매할 수 있도록합니다.
오토메이션
전자 상거래 비즈니스가 성장하기 시작하면 반복되는 작업 수가 늘어납니다. 자동화는 이러한 반복적 인 작업을 인계 받아 수행하며 프론트 및 백엔드 워크 플로우를 단순화합니다.
여러 채널의 신제품 출시부터 영업 일정 계획, 충성 고객에게 할인 적용, 위험도가 높은 구매 파악 등의 모든 작업을 자동화 할 수 있습니다.
위치 기반 지능
고객 데이터 및 AI를 사용하면 전례없는 위치 기반 지능을 얻을 수 있으므로 사이트 별 의사 결정 및 예측을 수행 할 수 있습니다. 이 기술은 증대 된 광고, 예측 분석을 통한 개인화 된 위치 기반 제공 및 심지어 고객을 벽돌 및 박격포 매장으로 몰아 넣을 때도 사용할 수 있습니다.
동적 가격 책정
100 개 또는 1,000 개의 제품을 보유하고 있어도 수동으로 가격을 변경하면 풀 타임 일 수 있습니다. 동적 가격 책정은 AI를 사용하여 여러 데이터 요소를 기반으로 재고 가격을 조정합니다.
인벤토리, 용량, 시장 조건은 물론 고객 행동 및 수요를 모두 사용하여 고객이 사이트를 방문하는 동안 실시간으로 가격을 자동으로 설정할 수 있습니다.
결론
인공 지능은 플랫폼 전체와 플랫폼 내의 개별 세그먼트를 최적화 할 수있는 여러 가지 방법으로 인해 전자 상거래 비즈니스를위한 도구가되어야합니다. 마케팅, 고객 서비스 또는 모든 작업을 처리하기 위해 클라우드 제공 업체에 문의하여이 기술을 효율적으로 제공하는 방법에 대해 논의하십시오. 클라우드 서비스에 대한 자세한 내용은 Meylah에게 문의하십시오.
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