עם יותר אנשים שקונים באינטרנט מאי פעם, לחנויות E‑Commerce יש היום מצד אחד הרבה הזדמנות למשוך לקוחות פוטנציאליים ומצד שני אתגרים רבים להתמודד איתם כדי ייצר יותר רכישות וחזרה של קונים לחנות.
בתחילת 2021, מכירות המסחר האלקטרוני הגיעו לכמעט 5 מיליארד דולר, ועד שנת 2024, מומחים טוענים כי הם יקפצו ליותר מ-6 מיליארד דולר בשנה. זה לא מפתיע, לקוחות מחפשים זמינות גבוה וקלות בביצוע הזמנה וזה בדיוק מה שמקבלים ככל שחנויות המסחר אלקטרוני צומחות ומשתכללות.
ככל שהזמן עובר, החנויות והלקוחות הופכים להיות חכמים יותר וחווית הקניה גם יחד איתם. זה המקום שבו כלי AI יכולים להיות מועילים עבור חנויות E‑Commerce ולשפר ולתרום לכל חלק במסחר האלקטרוני , מניהול מלאי ועד שירות לקוחות.
לפי Accenture, בינה מלאכותית יכולה לשפר את הפרודוקטיביות העסקית של חנויות מסחר אלקטרוני עד 40%, ו-87% מהארגונים הגלובליים המובילים בתחום ה E‑Commerce מאמינים שבינה מלאכותית תעניק להם יתרון תחרותי משמעותי.
איך משתמשים ב AI ל-E‑Commerce?
אתם שואלים מה בעצם הופך את יכולות ה AI למשמעותיות וחזקות כל כל בעולמות המסחר הדיגיטלי? בקצרה היכולת לאסוף ולנתח כמות עצומה של נתונים כדי למצוא דפוסים ולאחר מכן לפעול בהתאם.
הודות לאלגוריתמים של למידת מכונה, כלי AI גם נעשים “חכמים” יותר ככל שהם מקיימים יותר אינטראקציות עם לקוחות וככל שיש להם יותר נתונים לעבד. באמצעות הנתונים ניתן ללמוד את םרופילי הלקוחות ולהציג להם את המצרים והמסרים שמדברים אליהם כדי לשפר את אחוזי הסגירה. על בסיס למידת השיח ניתן לשפר גם את שירות הלקוחות ולספק חוויה יותר פרסונלית. גם עם המחירים כמובן ניתן לשחק ולהתאים אותם לפרופיל הקונה.
דוגמאות לשימוש בנתונים שנאספו על ידי AI כדי לשפר את חווית הלקוח:
1. המלצות המותאמות אישית
עם המלצות מוצרים לפי התאמה אישית, חנויות E‑Commerce יכולות לספק חוויות קניות רלוונטיות יותר שתניע שיעורי המרה גבוהים יותר, סל קניה גדול יותר וריטנשיין של לקוחות שמוצאים בדיוק מה שהם צריכים בקלות.
⚡איך נטפליקס עושה את זה?
מנוע ההמלצות של נטפליקס (NRE), מופעל על ידי AI, שווה מיליארד דולר בשנה.
NRE משתמש באלגוריתמים כדי לסנן תוכן על סמך הפרופיל של כל משתמש. NRE יכול לסנן למעלה מ-3,000 כותרים בכל פעם כדי לאתר את התוכן המדויק שהמשתמש עשוי להתעניין בו.
על ידי ניתוח נתונים מההתנהגות של הפרופיל, מנוע ההמלצות לומד את ההעדפות של המשתמש ויוצר המלצות מותאמות אישית לפרופיל. זה לא משנה כמה לקוחות יש – המנוע יכול להתאים באופן מיידי ללקוח נתון את המוצרים או ההצעות הנכונות.
2. אופטימיזציית תמחור דינמית
התאמת המחיר הנכון למוצר שלך תלוי בלא מעט גורמים, כמו מחירי המתחרים, עלויות הייצור, דרישת הלקוח ועוד. לחקור את כל זה לוקח זמן, במיוחד אם יש הרבה מוצרים.
מה אם בינה מלאכותית היתה יכולה לעשות את זה לבד ולשנות אוטומטית את התמחור על סמך הנתונים שלה? מדהים? מעולה כי היא יכולה!
בעזרת AI ניתן לתמחר את המוצרים במחיר האופטימלי בכל רגע נתון, תוך התחשבות בעלויות ובמחירי המתחרים שלכם באמצעות ביג דאטה. בנוסף, כלי ה AI יכולים לחזות מתי להעלות מחיר המוצר ומתי להשיק מכירה אם יש לכלי גישה לנתונים הנכונים. AI יכול גם לשנות את המחירים של מאות או אלפי מוצרים בחנות, ולחסוך זמן בהתאמות ידניות.
לדוגמה, העלאת המחירים כאשר צרכנים רוצים מוצר מיד, אך הוא אינו זמין באתר המתחרים, סביר להניח שהם יהיו מוכנים לשלם מחיר גבוה יותר אם הם יודעים שהם יכולים להשיג אותו מייד.
⚡ איך אמזון עושה את זה?
אמזון היא חנות ענק שמשתמשת באסטרטגיית תמחור דינמית. בכל פעם שמתחריה מציעים מבצעים או הנחות, הם מתאימים באופן קבוע את המחירים עם עד 20% הנחה.
היא עושה זאת בהדרגה כדי להבטיח רווחיות מירבית על סמך תחזיות המכירות. זה מאפשר לה להישאר הזולה ביותר ובמקביל לשמור על שולי הרווח שלה.
3. חיזוי מכירות וביקוש
חברות מסחר אלקטרוני משתמשות באופן קבוע בתחזיות כדי לנהל מלאי, לתכנן לוגיסטיקה, שטחי מחסנים ולקבוע אסטרטגיות תמחור. עם זאת, חיזוי מדויק של הביקוש רק נעשה מאתגר יותר מכיוון שנתוני מכירות היסטוריים אינם מספיקים עוד והשינויים בשוק מהירים ומושפעים מיותר ויותר גורמים.
כאן הבינה המלאכותית נכנסת לתמונה. במקום להשתמש רק בנתונים היסטוריים, AI עושה תחזיות מכירות וביקוש תוך שימוש בנתונים בזמן אמת, כולל נתונים דמוגרפיים, מזג אוויר, השוואה של פריטים דומים וביקורות ומוניאורינג לשיח במדיה חברתית.
⚡איך דנונה עושה את זה?
בין החברות שהטמיעו מערכת למידת מכונה לשיפור תחזיות הביקוש נמצאת גם דנונה. בנוסף ליצירת הערכות מדויקות יותר למוצרים עם חיי מדף קצרים, מערכת למידת המכונה שלהם גם שיפרה את התכנון בין המחלקות השונות – מכירות, שרשרת אספקה, פיננסים ושיווק. מערכת ה AI שיפרה את היעילות, את איזון המלאי, וסייעה לדנונה לשפר את רמות השירות שלה בערוצים והחנויות השונות.
4. חיפוש קולי
חיפוש קולי הוא דרך נעשה נפוץ יותר ויותר ומשנה את הדרך שבה קונים הרשת. לפי סקר של Perficient, 55% מהצרכנים משתמשים בחיפוש קולי כדי לחקור מוצרים, בעוד 44% משתמשים בו כדי להוסיף פריטים לרשימות הקניות שלהם.
הצפי הוא שעד 2023, המסחר הקולי יגיע ל-80 מיליארד דולר ברחבי העולם. כדי להנות מהמגמה הזו, חברות E‑Commerce יצטרכו להבטיח שאתרי האינטרנט ורשימות המוצרים מותאמים לחיפוש קולי, כולל אופטימיזציה למילות מפתחומתן תשובות ברורות ותמציתיות לשאלות נפוצות.
יתר על כן, ככל שטכנולוגיית החיפוש הקולי ממשיכה להתפתח, עשויות להיות הזדמנויות לשלב עוזרים קוליים בחוויית הקנייה, כגון מתן המלצות מותאמות אישית או מתן אפשרות ללקוחות לבצע הזמנות קוליות.
⚡איך Sephora עושה את זה?
דוגמה טובה היא החיפוש הקולי שמציעה Sephora. בשנת 2017, Sephora השיקה את אחת הפעילויות הראשונות של Google Assistant, המאפשרת למשתמשים להזמין שירותים ולהאזין לפודקאסטים של בנושא ביוטי.
משתמשי Google Assistant יכולים בעזרתו לקנות ב-Sephora, ומשתמשי עם Google Home יכולים להשתמש בכלי Skincare Advisor של Sephora כדי למצוא חנויות סמוכות, לקבל טיפים לטיפוח העור ולקבוע את סוג העור שלהם. המשתמשים יכולים גם לבקש מ-Google Assistant הדרכה לאיפור עם מוצרי Sephora דרך Google Home.
4. חיפוש ויזואלי
חיפוש ויזואלי הוא עוד יכולת חדשה שהרבה פלטפורמות מסחר אלקטרוני משלבות בהדרגה. זה כרוך בשימוש בבינה מלאכותית כדי לאפשר לקונים לחפש באינטרנט על סמך תמונות במקום טקסט או מילות מפתח.
עבור גולשים שאינם יודעים בדיוק מה הם מחפשים או מקלידים מונחי החיפוש לא מדויקים, יכולת זו שימושית ביותר כדי לעזור למצוא מוצרים רלוונטיים מהר יותר ובקלות.
⚡ איך פינטרסט עושה את זה?
העדשה של פינטרסט היא דוגמה מצוינת לכך. בעזרתה משתמשים יכולים לחפש פריטים בתמונה שצילמו בטלפון שלהם או להעלות תמונות קיימות ולאתר מוצרים. בשנת 2020, מנוע החיפוש הויזואלי רשם 459 מיליון משתמשים פעילים חודשיים.
לסיכום
בינה מלאכותית הופכת חשובה יותר ויותר עבור E‑Commerce. טכנולוגית AI יכולה לספק יתרונות ופתרונות שמשכללים את חווית הקניה והפרודקטיביות של החברה – מחסכון זמן במשימות שונות ועד לחיזוק חווית הלקוח מעבר לציפיות. תוסיפו לזה את היכולת לטפל בהונאות, שיפור הלוגיסטיקה הפנימית, שינוי מחירי המוצרים תוך כדי תנועה, ומה עוד נשאר לבקש..
אז אם אתם עדיין לא משתמשים ביככולות AI כדי להעצים את פעילות ה E‑Commerce , זה אולי זמן טוב להתחיל 😁
