Data science

5 แหล่งข้อมูลที่บริษัทอีคอมเมิร์ซควรขุดค้นเพื่อความพยายามด้าน AI ของพวกเขา

บริษัทอีคอมเมิร์ซหลายแห่งกำลังมองหาที่จะใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อเข้าถึงลูกค้ามากขึ้น ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ และเพิ่มยอดขาย เทรนด์นี้สามารถเห็นได้ในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซที่มีเครื่องมือแนะนำ แชทบอท และผู้ช่วยอัจฉริยะ การใช้เทคโนโลยี AI ประเภทนี้มีแนวโน้มที่จะดำเนินต่อไป จากข้อมูลของ Gartner 37% ขององค์กรได้ใช้ AI ในธุรกิจของตนแล้ว อย่างไรก็ตาม สิ่งที่มักถูกมองข้ามท่ามกลางกระแสโฆษณาที่เกี่ยวกับ AI ก็คือการพึ่งพาเทคโนโลยีในข้อมูลอย่างไร AI จำเป็นต้องมีข้อมูลที่เชื่อถือได้จำนวนมหาศาลเพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และไม่ใช่แค่ข้อมูลใดๆ ที่ดึงมาจากแหล่งสุ่มบางแหล่ง ควรเป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับบริษัทของคุณและระบบนิเวศทางธุรกิจ ดังนั้น คำถามสำคัญที่บริษัทอีคอมเมิร์ซที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI ควรถามคือ เรามีข้อมูลที่ถูกต้องและเพียงพอสำหรับความพยายามของเราหรือไม่ ต่อไปนี้คือแหล่งข้อมูลสำคัญ 5 แห่งที่บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถใช้เพื่อขับเคลื่อนความพยายามด้าน AI ของตนได้ 1. ประวัติการท่องเว็บและการค้นหา การค้นหาและประวัติการเรียกดูในช่องทางต่างๆ บนอุปกรณ์หลายเครื่องสามารถให้ข้อมูลมากมายที่องค์กรสามารถใช้เพื่อช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าและเสนอคำแนะนำที่เกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์แก่ผู้บริโภคแต่ละราย องค์กรหลายแห่งใช้แนวทางปฏิบัติดังกล่าวอย่างประสบความสำเร็จ ตัวอย่างเช่น Amazon ให้คำแนะนำแก่ผู้ใช้ตามกิจกรรมออนไลน์ของพวกเขาบนเว็บไซต์ สิ่งนี้ช่วยขับเคลื่อนบริษัทอีคอมเมิร์ซให้กลายเป็นยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีระดับโลกต่อไป Amazon กล่าวว่า เปอร์เซ็นต์ของยอดขายมาจากเครื่องมือแนะนำ นั่นคืออัตราความสำเร็จมากกว่าหนึ่งในสามคลิก ด้วยเครื่องมือ AI และ ML ที่เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับธุรกิจทุกขนาด โซลูชันอย่าง PureClarity ซึ่งสามารถสร้างคำแนะนำอีคอมเมิร์ซสำหรับผู้เยี่ยมชมไซต์แต่ละรายตามเส้นทางของพวกเขา มีแนวโน้มว่าจะมีความต้องการเพิ่มขึ้น 2. ข้อมูลสินค้าคงคลังและการขาย ประสิทธิภาพการขายในอดีต บันทึกสินค้าคงคลัง และพฤติกรรมผู้บริโภคในปัจจุบันเป็นข้อมูลสำคัญที่สามารถศึกษาอย่างรอบคอบเพื่อระบุและวิเคราะห์แนวโน้ม และคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์และบริการอย่างชาญฉลาด ข้อมูลนี้มีความสำคัญในการจัดการสินค้าคงคลังอย่างเหมาะสม เพื่อช่วยหลีกเลี่ยงการลงทุนทางการเงินในการจัดเก็บหรือคลังสินค้าที่ไม่จำเป็น ร้านค้าและตลาดออนไลน์สูญเสียเงินประมาณ 1.1 ล้านล้านดอลลาร์เนื่องจากการบิดเบือนสินค้าคงคลัง ข้อมูลแบบบูรณาการจากธุรกรรมที่สำคัญอื่นๆ เช่น การจัดส่งและใบสั่งซื้อ ตลอดจนรายงานจากผู้ขายและซัพพลายเออร์สามารถช่วยธุรกิจในการวางแผนและจัดการกระบวนการจัดซื้อจัดจ้าง การควบคุมสินค้าคงคลัง และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ Rod Daugherty รองประธานฝ่ายกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ของ Blue Ridge กล่าวว่า “การใช้ข้อมูลเข้า เช่น ข้อมูลประชากรของลูกค้า ราคาลดราคา การโปรโมตสินค้า ข้อมูลของคู่แข่ง และแม้แต่สภาพอากาศ” แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยให้ธุรกิจคาดการณ์และเพิ่มประสิทธิภาพความต้องการและการเติมเต็มได้แม่นยำกว่ามาก วิธีการเบื้องต้นหรือด้วยตนเอง” 3. ข้อมูลการชำระเงิน เนื่องจากผู้บริโภคหันมาใช้การค้าดิจิทัลเพื่อซื้อสินค้าและบริการมากขึ้น จึงมีเหตุการณ์การฉ้อโกงออนไลน์เพิ่มมากขึ้น การศึกษา 2018 จาก Experian พบว่า 63% ของธุรกิจประสบความสูญเสียอย่างต่อเนื่องเนื่องจากการฉ้อโกง โชคดีที่ตอนนี้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยระบุกิจกรรมการชำระเงินออนไลน์ที่เป็นการฉ้อโกงหรือที่น่าสงสัยผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลของธุรกรรมออนไลน์ ข้อมูลการชำระเงินที่รวบรวมไว้สามารถนำมาใช้เพื่อระบุรูปแบบของพฤติกรรมการชำระเงินที่ถูกต้องตามกฎหมายและเป็นการฉ้อโกง กิจกรรมที่ติดแท็กว่าเป็นการฉ้อโกงสามารถยืนยันและปฏิเสธผ่านระบบอัจฉริยะได้ ความผิดปกติและแนวโน้มจากข้อมูลนี้สามารถตีความและบันทึกเพื่อช่วยให้บริษัทสามารถปรับตัวและตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัยซึ่งใช้กลยุทธ์การหลอกลวงแบบใหม่และซับซ้อนกว่า 4. ความคิดเห็นของลูกค้า บทวิจารณ์ออนไลน์ได้กลายเป็นสิ่งสำคัญในความสำเร็จของธุรกิจหรือผลิตภัณฑ์ อันที่จริง 91% ของผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะใช้ธุรกิจมากกว่าเนื่องจากการวิจารณ์ในเชิงบวก น่าเสียดายที่สิ่งนี้นำไปสู่การเพิ่มจำนวนรีวิวปลอมทางออนไลน์ บริษัทต่างๆ สามารถใช้ AI เพื่อระบุบทวิจารณ์ที่ถูกต้องจากผู้ฉ้อโกง แม้ว่าบทวิจารณ์ปลอมโดยทั่วไปจะรวมถึงสำบัดสำนวนทางภาษาที่ไม่ได้สะท้อนถึงความคิดเห็นของผู้ใช้ออนไลน์ทั่วไป แต่ก็ยังสามารถระบุได้ยาก ด้วยเหตุนี้ การรวบรวมข้อมูลอย่างเข้มงวด ระบบการกรองที่มีความสามารถ และปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยให้มั่นใจว่าบทวิจารณ์ออนไลน์เชื่อถือได้ Niv Elad รองประธานฝ่ายวิศวกรรมของ Revuze กล่าวว่า “เป็นการยากมากที่จะใช้การเรียนรู้ด้วยเครื่องที่ฝึกโดยมนุษย์เพื่อให้เข้าใจความรู้สึกสองครั้ง เนื่องจากสิ่งต่างๆ เช่น การเสียดสีนั้นซับซ้อนในการเขียนโค้ด “อย่างไรก็ตาม ระบบการเรียนรู้ด้วยตนเองจะกลั่นกรองผลิตภัณฑ์และหมวดหมู่ของอุตสาหกรรมทั้งหมดเพื่อระบุอารมณ์และน้ำเสียงทั่วไป – และเข้าใจกรณีของความเชื่อมั่นแบบทวีคูณมากขึ้น” การระบุรีวิวจากผู้ใช้จริงที่ตั้งใจจะทำอย่างแท้จริงสามารถให้ข้อเสนอแนะที่ตรงไปตรงมาแก่ธุรกิจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของตน ซึ่งพวกเขาสามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงบริการของตนได้ นอกจากนี้ บทวิจารณ์เหล่านี้ยังสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับจุดแข็งและจุดอ่อนของการแข่งขันได้อีกด้วย 5. โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของโซเชียลมีเดียนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากข้อมูลที่รวบรวมของแบรนด์และโปรไฟล์โซเชียลมีเดียของผู้ชม ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถช่วยธุรกิจติดตามการมีส่วนร่วม ระบุแนวโน้มของผู้บริโภค สร้างกลุ่มเป้าหมาย และค้นหาวิธีใหม่ๆ ในการเพิ่มการเข้าถึง ตัวอย่างเช่น ข้อมูลเชิงลึกจากสถิติการมีส่วนร่วมบนหน้า Facebook ของแบรนด์สามารถใช้เพื่อแสดงโฆษณาที่ประสบความสำเร็จมากขึ้นตามการกำหนดเป้าหมายตามข้อมูลประชากรและพฤติกรรมที่เฉพาะเจาะจง ในขณะเดียวกัน การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของโพสต์โซเชียลที่ปรับปรุงด้วย AI สามารถช่วยปกป้องชื่อเสียงของแบรนด์อีคอมเมิร์ซโดยระบุสถานการณ์ที่เรียกร้องให้มีการแทรกแซงทันที Chia-Luen Lee จาก Brand 37 กล่าวว่า “การปล่อยให้ความคิดเห็นสาธารณะเชิงลบสะสมเป็นวิธีที่ดีในการทำลายชื่อเสียงที่คุณได้รับมาอย่างยากลำบากและสูญเสียลูกค้าไป “วิเคราะห์สาเหตุที่เป็นไปได้ทั้งหมดสำหรับอารมณ์เชิงบวกและเชิงลบเพื่อจัดการชื่อเสียงของคุณ ป้องกันวิกฤตการณ์ประชาสัมพันธ์ และระบุสิ่งที่ลูกค้าของคุณชอบ (และไม่ชอบ)” ด้วยการป้อนสัญญาณโซเชียลมีเดียลงในกลไก AI บริษัทต่างๆ สามารถมีความคิดที่ดีขึ้นในสิ่งที่ลูกค้าต้องการ เรียนรู้ภาษาที่สามารถปรับปรุงการมีส่วนร่วม คาดการณ์เวลาในการเผยแพร่โพสต์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการคลิกและการแปลง และสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและมีความหมายมากขึ้นเพื่อให้ได้มา ความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด การใช้ AI และข้อมูลที่เชื่อถือได้ AI สามารถช่วยให้บริษัทอีคอมเมิร์ซเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น ทำให้การดำเนินงานเป็นอัตโนมัติ และมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ราบรื่น ในขณะที่เทคโนโลยีสามารถช่วยธุรกิจให้ทันกับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของผู้บริโภคในปัจจุบันได้อย่างแน่นอน การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน การใช้ประโยชน์จาก AI ด้วยข้อมูลที่ถูกต้องช่วยให้องค์กรสามารถระบุปัญหาและโอกาสในการทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นและปรับเปลี่ยนธุรกิจได้

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button