تحول تجربه خرید آنلاین با هوش مصنوعی

سایت بدون – زیرساخت‌های خرید آنلاین و فروشگاه‌های اینترنتی تاکنون از تکنیک‌های هوشمند برای پیشرفت خود استفاده زیادی کرده‌اند. این زیرساخت‌ها در زمینه‌های مختلف از تبلیغات تهاجمی گرفته تا همکاری‌های راهبردی در جذب مشتریان و افزایش سود خود بسیار موفق بوده‌اند. در حال حاضر بسیاری از مشاغل از هوش مصنوعی به شکل‌های مختلف استفاده می‌کنند. بر اساس اعداد و ارقام منتشر شده از سوی موسسه تحقیقاتی استاتیستا، ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی در صنعت خرده‌فروشی در سال ۱۳۹۹/۲۰۲۰ به ۹/۳ میلیارد دلار رسید و انتظار می‌رود در سال ۱۴۰۰/۲۰۲۱ تا ۰۶/۵ میلیارد دلار و در سال ۱۴۰۱/۲۰۲۲ تا ۵۵/۶ میلیارد دلار رشد داشته باشد. پیش‌بینی می‌شود این رشد در سال‌های آینده سرعت بیشتری بگیرد و تا سال ۱۴۰۶/۲۰۲۷ به یک بازار ۳۲/۲۳ میلیارد دلاری تبدیل شود اما هوش مصنوعی دقیقا چه کاری برای کسب‌وکارها به‌خصوص در زمینه برخورد با مشتریان انجام می‌دهد؟ بررسی این موضوع از این جهت که رشد پیش‌بینی شده برای بازار هوش مصنوعی نمی‌تواند بدون هیچ دلیل زمینه‌ای سودآوری برای کسب وکارها باشد، حائز اهمیت است. اکنون بسیاری از مشاغل از هوش مصنوعی برای تأثیرگذاری بر رفتار مشتری استفاده می‌کنند. یک مثال قابل توجه، راه حل‌های شخصی‌سازی تجارت الکترونیک و بهینه‌سازی تجربه مشتری است که از سوی برخی شرکت‌های نوپا (استارت‌آپ) به کار گرفته شده است.
 تغییر شکل تجربه مشتری
از نظر بسیاری، ایده استفاده از هوش مصنوعی در تجارت با خودکارسازی فرآیندهای ساده و تکراری گره خورده اما واقعیت این است که با توجه به پیشرفت‌های فناوری هوش مصنوعی به کمک این فناوری می‌توان کارهای بسیار بیشتری انجام داد. کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین به شخصی‌سازی مؤثر تجارت الکترونیک و بهینه‌سازی تجربه مشتری دست یابند. آن‌طور که تجربه کسب‌وکارهای پیشرو در این زمینه نشان داده است، راه‌هایی برای شناسایی، تجزیه ، تحلیل و درک الگوهای فعالیت خریداران به منظور ارائه تجربیات مرتبط و پیشرفته در هر مرحله از خرید آنلاین وجود دارد. درواقع کسب‌وکارها می‌توانند به جای این‌که در هر بار بازدیدِ خریداران بالقوه از یک فروشگاه، تجربه ثابت و یکنواختی را به آنها ارائه کنند، با شخصی‌سازی یا سفارشی‌سازی فرآیندها، مشتریان را به مرحله خرید نزدیک‌تر کنند. این در حالی است که هرگز تضمینی برای جذب مشتری پس از راه‌اندازی یک پایگاه تجارت الکترونیک وجود ندارد. به همین ترتیب، پویش‌های بازاریابی، تبدیل بازدیدکنندگان به مشتری را تضمین نمی‌کنند. بنابراین کسب‌وکارها باید برای استفاده مناسب از بازدیدهای صورت‌گرفته از پایگاه و تبدیل مشتریان فعلی به خریداران ثابت و تبدیل خریداران ثابت به مشتریان بیشتر تلاش کنند. همه اینها را می‌توان با تأثیرگذاری بر تجربیات مشتری به روش‌هایی که هم برای مشتری و هم برای کسب و کار مفید باشد، انجام داد.
 تجزیه و تحلیل ان‌ال‌پی و مدل‌های شبکه عصبی
اما چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای تغییر شکل تجربیات مشتری به منظور تسهیل روند تبدیل بازدیدکنندگان به مشتری و راضی نگه‌داشتن آنها یا حتی ترغیب‌شان به خرید بیشتر از میزان مورد نیاز استفاده کرد؟ با استفاده از مدل‌های شبکه عصبی و تجزیه و تحلیل ( NLP )از تجزیه و تحلیل یا علم برنامه‌ریزی عصبی کلامی می‌توان برای دستیابی به مؤثرترین شخصی‌سازی‌ها استفاده کرد. در این روش، زبان انسان عمدتا به‌صورت نوشتاری تجزیه و تحلیل می‌شود تا ورودی‌های بیشتری برای دستیابی به مدل‌های عصبی به دست بیاید و پیش‌بینی‌های دقیقی از خواسته‌های مشتریان در یک فروشگاه آنلاین امکان‌پذیر شود. از سوی دیگر، مدل‌های شبکه عصبی اساسا شبیه‌سازی نحوه عملکرد سیستم عصبی هستند. آنها با شبیه‌سازی تعداد انبوهی از واحدهای پردازش به هم پیوسته، فرآیندی را که از طریق آن، مغز انسان اطلاعات را پردازش می‌کند، الگوسازی می‌کنند. استفاده از مدل‌های شبکه عصبی چه به‌صورت آشکار و چه به‌شکل نامحسوس، پیش‌بینی آنچه را کاربر در حال حاضر به دنبال آن است، تسهیل می‌کند. در این روش، شیوه‌های تحلیل علوم شناختی در ادغام با قدرت‌های محاسباتی با سرعت بسیار بالا، این معما را که مشتری چه می‌خواهد یا چه نیازی دارد، حل می‌کند.
 محتوای تولیدشده به‌صورت خودکار
به‌منظور تولید خودکار محتوایی که به مشتریان نشان داده می‌شود تا به آنها کمک کند آنچه را که به دنبال آن هستند به خاطر بیاورند یا برای خرید آن تصمیم بگیرند وجود مدل‌های شبکه عصبی ضروری است. در این حالت، یک موتور پیام‌رسانی خودکار به مشتری می‌تواند پیام‌های سفارشی‌سازی‌شده برای مشتریان مختلف را در زمان واقعی ایجاد کند.
 شخصی‌سازی هدف‌محور
یکی از مهم‌ترین وظایف بازاریابان، تسهیل و تسریع فرآیند تبدیل یک فرد عادی به مشتری و بالابردن بهینه‌سازی نرخ تبدیل است. برای مثال اگر ۵۰۰ نفر از کاربران از صفحه یک محصول بازدید کنند و ۱۰ نفر از آنها محصول را بخرند، نرخ تبدیل (Conversion Rate) برای خرید محصول مورد نظر ۲درصد خواهد بود. استفاده از ابزارهای مناسب برای بهینه‌سازی نرخ تبدیل می‌تواند به سفارشی‌شدن تجربیات مصرف‌کنندگان کمک کند. با به‌کارگیری برنامه‌های پیشنهادکننده و توصیه‌گر، مشتریان هرگز مجبور نخواهند شد گشت‌وگذار بی‌هدفی در یک سایت تجارت الکترونیک داشته باشند، زیرا همیشه به چیزی برمی‌خورند که به آنها کمک می‌کند اقلامی را که قصد خریدشان را دارند پیدا کرده و بهترین گزینه‌ها را بررسی کنند.
 تقویت تجربه حضور در فروشگاه
در موارد زیادی اتفاق می‌افتد که مصرف‌کنندگان چیزهایی را که می‌خواهند بخرند فراموش می‌کنند یا پس از یافتن گزینه‌های بهتر تصمیم خرید خود را تغییر می‌دهند. برای مثال ممکن است کالایی مشابه با کالایی که در سبد خرید خود داشتند را در معرض فروش ببینند یا محصولات مشابهی را همراه با اقلام دیگر با قیمت‌های تخفیف‌یافته پیدا کنند. به‌کارگرفته‌شدن برنامه‌های توصیه‌کننده در صفحه محصول در کنار محتوایی که در بخش‌های مختلف سایت به‌طور خودکار برای مشتریان تولید می‌شود، باعث هم‌افزایی تجربه حضور در فروشگاه می‌شود؛ به این معنا که مشتریان به‌جای این‌که فقط چیزی بخرند و صفحه را ترک کنند، درگیر باقی می‌مانند. این راهکارها که هوش مصنوعی ارائه می‌کند هم به مشتریان کمک می‌کند تا بهترین تجربه خرید را داشته باشند و هم میزان فروش را به حداکثر می‌رساند.
 بهینه‌سازی مداوم
پایگاه‌های تجارت الکترونیک از طریق ارتباط با الگوهای شبکه عصبی و با یادگیری از فعالیت مشتریان، به‌طور مداوم خود را بهینه‌سازی می‌کنند. به کمک الگوریتم اختصاصی مبتنی بر بهینه‌سازی تبدیل تجارت الکترونیک، این سامانه‌ها محتویات و رویکرد خود را در تعامل با مشتریان برای پیگیری نتایج بهتر تغییر می‌دهند.
 بهبود شاخص‌های عملکردی کلیدی
در یک مطالعه، افزایش سه‌برابری زمان به‌کارگیری برنامه‌های هوش مصنوعی، میانگین بازدید از صفحه را تا چهاربرابر و نرخ تبدیل را تا ۴۰درصد افزایش داد و میانگین ارزش سفارش (AOV) را تا ۳۰درصد بهبود بخشید. در این مطالعه همچنین نشان داده شد که ۳۳درصد از کاربران روی محتوای مشتری – محور پایگاه کلیک می‌کنند. افزون‌براین، استفاده از هوش مصنوعی، بازدید مشتریان از ۳/۳ صفحه در هر بازدید و افزایش ۵/۳ برابری میانگین مدت‌زمان بازدیدها را به همراه داشت.
 آیا نیازی به تغییر شکل تجربیات مشتری وجود دارد؟
چه اشکالی در روش «طبیعی» یا «تأثیرگذاری‌نشده» بیشتر افراد برای انجام خرید آنلاین وجود دارد؟ چرا احساس می‌شود به دستکاری تجربیات خرید آنلاین نیاز است؟ بر‌اساس پیش‌بینی فانل ساینس
(Funnel Science) براساس داده‌های نرم‌افزار ارائه‌دهنده پیش‌بینی و تجزیه و تحلیل فروش و بازاریابی، ضعیف بودن تجربه خرید یکی از بزرگ‌ترین دلایل شکست کسب‌وکارهای فعال در حوزه تجارت الکترونیک است. درواقع خریداران بالقوه، آن نوع خدماتی را که انتظار دارند یا تجربه‌ای که آنها را متقاعد کند اقلامی را به سبد خرید خود اضافه کنند، دریافت نمی‌کنند.
به این شرایط، آمار نامطلوب بازدیدکنندگان از سایت‌های تجارت الکترونیک را نیز اضافه کنید. این آمار نشان می‌دهد حدود ۹۷درصد از ترافیکی که فروشگاه‌های اینترنتی دریافت می‌کنند، مشتریان غیرمحتمل هستند. ترافیک پایگاه‌های تجارت الکترونیک اگر به فروش منتهی نشود بی‌فایده خواهد بود. چیزی که در مورد ابزارهای فناوری موجود درحال‌حاضر، عالی است این کسب‌وکارها اکنون می‌توانند با استفاده از این ابزارهای تبدیل، ۳درصد مشتریان احتمالی را بهینه کنند و به احتمال زیاد حتی از ۹۷درصد خریداران غیرمحتمل، درصد بیشتری را به مشتری تبدیل کنند. نکته جالب‌توجه‌تر این‌که، درحال‌حاضر می‌توان همه این کارها را بدون نیاز به یادگیری کدنویسی یا برنامه‌نویسی انجام داد. با کمک هوش مصنوعی، سایت‌های تجارت الکترونیک می‌توانند عمدتا با بهبود تجربه مشتری و تغییر آرام و نامحسوس این تجربیات به نفع مشتریان و کسب‌وکارها، مشتریان بیشتری جذب کنند و با فروش بیشتر، سود خود را افزایش دهند.
منبع:  interestingengineering