Manfaat Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin dalam E-commerce

Tidak hanya Augmented Reality (AR) , tetapi AI dan Machine Learning dianggap sebagai alat yang kuat untuk pedagang e-commerce di era ini dan seterusnya. Mari kita cari tahu mengapa dan bagaimana.

Di era data besar, situs web e-niaga memiliki akses ke banyak data pribadi termasuk demografi, lokasi geografis yang tepat, dan preferensi pribadi. AI dan teknologi pembelajaran mesin membawa nilai yang sangat besar dan dapat diterapkan ke banyak aspek industri e-commerce.

Disadari atau tidak, kemungkinan besar Anda pernah melihat keduanya beraksi sebelumnya. Misalnya, saran produk yang dipersonalisasi Amazon atau pengenalan wajah Facebook untuk penandaan foto. Namun, sepenuhnya mengintegrasikan kedua teknologi ke dalam platform e-commerce adalah kemungkinan yang relatif baru.

Faktanya, AI dapat membantu pedagang membuat prediksi masa depan yang lebih baik tentang penjualan, memberikan dukungan pelanggan yang lebih baik, dan menargetkan ulang pelanggan yang lolos.

Sebelum kita menggali lebih dalam, penting untuk membedakan antara Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML).

• Kecerdasan Buatan: Mesin yang mampu menyelesaikan tugas tertentu dengan meniru kognisi manusia
• Pembelajaran Mesin: Cabang kecerdasan buatan, metode yang digunakan untuk meningkatkan kinerja melalui pengalaman selama periode waktu tertentu

Oke, sekarang kita bisa mulai.

7 manfaat menggunakan AI dan pembelajaran mesin dalam e-commerce

1. Personalisasi rekomendasi produk

AI dapat menguraikan perilaku pelanggan di situs web mana pun, menggunakan algoritme untuk membuat prediksi yang akurat terkait produk yang disukai pelanggan kami. Kemudian, itu membuat rekomendasi yang kemungkinan besar akan ditindaklanjuti oleh pelanggan Anda.

Misalnya, pada akhir 2015, The North Face bergabung dengan gerakan AI dan meluncurkan asisten virtualnya sendiri yang didukung oleh Watson IBM. Ini membantu konsumen menemukan jaket sempurna mereka melalui Q&A percakapan. Setelah dua bulan, penelitian tidak hanya menunjukkan tingkat kepuasan yang tinggi tetapi juga konversi penjualan mencapai 75%.

Layanan ini menggunakan pertanyaan vokal pelanggan, kebutuhan belanja, dan rencana perjalanan sebagai masukan dan merekomendasikan item. Ini tidak hanya memenuhi kriteria pelanggan tetapi juga cocok untuk lokasi yang akan digunakan pelanggan—bahkan dengan mempertimbangkan ramalan cuaca.

AI & pembelajaran mesin memungkinkan Anda memiliki rekomendasi produk yang sangat dipersonalisasi

Contoh lain yang mengesankan di sektor eCommerce adalah dari Amazon . Ini menggunakan riwayat penelusuran dan riwayat pembelian Anda untuk merekomendasikan lebih banyak produk yang Anda sukai. Ini tidak hanya bagus untuk Amazon; itu juga menguntungkan Anda sebagai pelanggan. Alih-alih disambut oleh banyak produk yang tidak Anda minati, Anda dapat dengan cepat menyaring hal-hal yang kemungkinan besar akan Anda minati. Personalisasi hiper semacam inilah yang diinginkan pelanggan di tahun 2019 dan seterusnya.

Untuk meningkatkan rekomendasi toko Anda sendiri, tampilkan daftar produk yang disarankan berdasarkan riwayat penelusuran pelanggan sebelumnya. Tambahkan fitur “ sering dibeli bersama ”, serta fitur “ terkait dengan item yang telah Anda lihat ”.

Anda juga dapat mempersonalisasi pengalaman pengguna dengan menampilkan item yang terkait dengan pembelian sebelumnya.

2. Aktifkan pencarian yang lebih cerdas

Pernahkah Anda mencoba menemukan sesuatu di toko online dan menyerah?

Itu terjadi pada kita semua — tetapi seharusnya tidak terjadi sekarang karena AI ada di sini.

Di toko bata-dan-mortir, asisten manusia biasanya siap sedia untuk mengarahkan kita ke apa yang kita inginkan. Meskipun toko eCommerce tidak dapat menggantikan asisten manusia, mereka dapat menggunakan AI dan pembelajaran mesin. Hal ini dapat meningkatkan penelusuran toko mereka sehingga mereka dapat memahami istilah penelusuran yang panjang dan maksud pelanggan.

AI dapat meningkatkan pencarian produk untuk kata-kata yang salah eja

Kata-kata yang sering salah eja adalah peluang pendapatan yang hilang bagi perusahaan eCommerce. Rata-rata, 25% dari semua permintaan pencarian eCommerce salah eja, dan pembeli modern tidak akan disalahkan karena mengetik perintah yang salah. Mayoritas hanya akan meninggalkan situs web dalam dua menit atau kurang jika mereka tidak dapat menemukan apa yang mereka cari.

Kecerdasan buatan telah memungkinkan untuk memahami gambar.

Pernah menemukan situasi di mana Anda menyukai produk atau barang apa pun tetapi tidak tahu apa namanya atau apa itu? Layanan kecerdasan buatan memudahkan tugas ini untuk Anda. Konsep pencarian gambar diimplementasikan pada website E-commerce dengan aplikasi kecerdasan buatan.

Pembeli dapat melakukan pencarian berdasarkan gambar. Aplikasi seluler situs web E-niaga dapat menemukan produk hanya dengan mengarahkan kamera ke produk. Ini menghilangkan kebutuhan untuk pencarian kata kunci.

Baca lebih lanjut: “Fitur Pencarian Gambar Baru SimiCart: Memanfaatkan kekuatan Artificial Intelligence (AI)”

Misalnya, Boohoo , merek pakaian yang menargetkan konsumen Milenial dan Gen Z yang berorientasi pada citra, dengan jelas memperhatikan. Perusahaan baru-baru ini bermitra dengan Syte – sebuah startup yang menawarkan teknologi pengenalan gambar untuk pengecer – untuk menambahkan fungsionalitas pencarian visual ke situs web seluler mereka. Tombol Kamera ditambahkan ke bilah pencarian, memungkinkan pengguna untuk mengunggah gambar mereka dan menemukan produk yang paling mirip secara visual dalam stok. Pembeli kemudian disuguhi dengan pilihan produk yang relevan, ditambah lagi dengan gaya yang lebih mirip dan pilihan pilihan “Shop the Look”.

Pengujian awal menunjukkan bahwa pembeli yang menggunakan fungsi "Lihat Serupa" melalui aplikasi Kamera memiliki tingkat konversi lebih dari 100% lebih tinggi daripada mereka yang tidak menggunakannya. BooHoo juga melaporkan peningkatan 135% pada halaman yang dilihat per sesi dan peningkatan 12% dalam nilai pesanan rata-rata. Akhir-akhir ini, Boohoo telah menjadi yang terdepan dalam inovasi eCommerce, meluncurkan beberapa fitur lain yang mendorong penjualan.

Target dan Asos adalah dua pengecer yang telah membuat komitmen besar untuk pencarian visual sebagai bagian dari pengalaman eCommerce mereka. Target meluncurkan kemitraan dengan Pinterest pada tahun 2017 yang mengintegrasikan Lensa Pinterest. Ini adalah alat pencarian visual Pinterest untuk dunia fisik, ke dalam aplikasi Target. Ini memungkinkan pembeli untuk mengambil foto produk saat bepergian dan menemukan barang serupa di situs web Target.

Tidak mungkin untuk tidak menyebutkan pengalaman belanja suara yang dipandu oleh AI

Peritel Jepang Uniqlo dikenal dengan desainnya yang mudah dipakai dan mudah dibeli. Sekarang mereka memperluas 'kesederhanaan' tanda tangan mereka ke ranah digital. Aplikasi Uniqlo IQ , diluncurkan pada musim panas untuk pelanggan Jepang, adalah layanan pramutamu digital yang diaktifkan suara untuk pembeli.

Anda dapat berinteraksi dengan aplikasi menggunakan suara, teks, atau gambar. Asisten cerdas akan menyarankan penampilan yang dipersonalisasi berdasarkan kesempatan, pembelian sebelumnya, atau bahkan ramalan bintang harian. Pengguna kemudian diminta untuk membeli tampilan yang disarankan secara online atau diarahkan ke toko terdekat dengan inventaris yang tersedia.

Secara keseluruhan, pastikan kotak pencarian Anda mudah ditemukan dan tambahkan fitur pelengkapan otomatis. Ini meningkatkan pengalaman pencarian karena membatasi jumlah hal yang perlu dilakukan pengguna untuk menemukan apa yang mereka inginkan. Ini juga mencegah kesalahan ejaan dan peluang yang terlewatkan bagi pelanggan dan pedagang.

Biarkan pengguna mencari di dalam departemen tertentu juga, dan tingkatkan pelabelan dan metadata produk Anda untuk meningkatkan keakuratan hasil pencarian Anda.

3. Menawarkan layanan pelanggan 24/7

Hal tentang toko eCommerce Anda adalah bahwa itu selalu terbuka, bahkan ketika Anda sedang tidur!

Beberapa tahun yang lalu, ini akan menimbulkan masalah: Siapa yang akan ada di sana untuk menanggapi pertanyaan pelanggan secepat mungkin? Apakah Anda akan menjadi orang yang bangun dari tempat tidur pada jam 3 pagi, jari kaki Anda tersandung meja. Kemudian berkedip marah pada ponsel Anda untuk menanggapi pelanggan di Vietnam yang menuntut untuk mengetahui apakah Anda mengirim ke Hanoi?!

Kemudian, setelah Anda kembali ke tempat tidur pada pukul 3:18, ponsel Anda berdering lagi. Kali ini pelanggan dari Selandia Baru. Sialan zona waktu neraka dan jari kaki yang terkutuk itu.

Maju cepat ke 2018 dan kami sekarang memiliki AI dalam bentuk chatbots untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih baik.

Misalnya, eBay ShopBot telah menciptakan peluang untuk eBay. Ini dapat menjangkau kelompok pembeli baru di salah satu platform pesan sosial terbesar – Facebook Messenger, yang memiliki lebih dari 1 miliar pengguna aktif bulanan.

Chatbots mungkin merupakan bentuk AI yang paling mudah diakses. Mereka merespons pelanggan secara instan. Saat mereka menggunakan pembelajaran mesin untuk mempelajari lebih lanjut tentang setiap pelanggan secara khusus, mereka dapat memberikan jawaban yang memuaskan dan dipersonalisasi yang mendorong pelanggan lebih dekat ke konversi. Chatbots mengumpulkan data, melacak perilaku, dan membantu memberikan pengalaman berbelanja yang lancar.

Mulailah dengan menanamkan chatbot Anda dengan nilai-nilai perusahaan Anda. Ciptakan pengalaman bagi pengguna yang mencerminkan merek Anda. Sambil memastikan bahwa tanggapan bot singkat, langsung, dan selalu mendekatkan pelanggan ke penyelesaian masalah mereka.

4. Manajemen inventaris yang lebih baik

Jika Anda memiliki terlalu banyak menimbun, Anda kehilangan uang tunai. Jika Anda kekurangan stok, Anda kehilangan penjualan. Ini adalah jenis jungkat-jungkit yang harus dihadapi oleh semua pedagang eCommerce di beberapa titik.

Jika Anda kekurangan stok, Anda kehilangan penjualan. Ini adalah jenis jungkat-jungkit yang harus dihadapi oleh semua pedagang eCommerce di beberapa titik.

Ah, dalam hal ini, robot bisa membantu kita.

Manajemen inventaris sangat merepotkan dan bahkan bisa menjadi kejatuhan toko eCommerce. 46% perusahaan AS telah mengakui bahwa mereka tidak melacak inventaris mereka, sementara lebih dari $1 triliun modal terikat dalam inventaris.

Apakah Anda memiliki kelebihan atau kekurangan, manajemen inventaris dapat menarik karpet dari bawah kaki Anda. Jika dilakukan secara manual, sulit untuk membuat prediksi akurat tentang penjualan. Akibatnya, kita berakhir dengan masalah arus kas.

Setelah AI bergerak, perkiraan permintaan di masa depan menjadi jauh lebih tepat. Ini memungkinkan Anda untuk mengontrol rantai pasokan Anda dengan mudah, dan juga memastikan bahwa Anda tahu lebih banyak tentang pelanggan Anda dan perilaku mereka. Akibatnya, penyusutan berkurang, dan Anda dapat menghemat waktu dan uang.

Bagaimana cara meningkatkan manajemen inventaris Anda dengan AI dan pembelajaran mesin?

Sebaiknya beralih dari metode peramalan kualitatif ke kuantitatif. Ini adalah saat Anda menggunakan alat manajemen inventaris untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan kinerja produk Anda sebelumnya.

Nilai juga biaya penyimpanan Anda saat tiba waktunya untuk memesan inventaris. Bila Anda mengetahui berapa biaya penyimpanan Anda, akan lebih mudah untuk mempertahankan tingkat persediaan yang lebih sehat.

Gunakan alat Anda untuk membantu Anda menghindari overstock atau understock juga. Keduanya bisa sangat mahal, tetapi itu adalah kejadian umum, terutama di dunia eCommerce.

5. Keputusan Bisnis Strategis

Untuk mengakhiri ini, ketika menjalankan bisnis eCommerce, semua tindakan dan analisis bermuara pada pengambilan keputusan bisnis strategis. Keputusan ini bergantung pada data kuat yang tidak hanya memberikan angka mentah tetapi juga menceritakan sebuah kisah kepada pembuat keputusan.

AI dapat mendukung pengambilan, analisis, dan prediksi data secara teratur, sehingga membuka jalan bagi anggota tim perusahaan untuk fokus pada strategi, daripada analisis data.

Dari perkiraan penjualan hingga pengambilan keputusan yang lebih baik

Peramalan penjualan adalah aplikasi AI berbasis prediksi lainnya – kali ini, untuk penjualan.

Menggunakan data penjualan masa lalu, perbandingan industri dan tren ekonomi, kecerdasan buatan dapat memperkirakan hasil penjualan dan membantu perusahaan untuk menginformasikan keputusan bisnis dan memprediksi kinerja jangka pendek dan jangka panjang.

Prakiraan penjualan juga dapat membantu memperkirakan permintaan produk, meskipun tim penjualan juga harus berhati-hati untuk mempertimbangkan faktor-faktor lain: misalnya, perusahaan yang mengalami masalah manufaktur mungkin hanya menjual sejumlah unit tertentu karena kekurangan stok, bukan karena karena kurangnya permintaan terhadap produk tersebut. Jadi, hanya menggunakan angka penjualan untuk memprediksi permintaan akan menghasilkan perkiraan yang tidak akurat.

6. Keamanan siber

Kecerdasan buatan juga telah meningkatkan keamanan siber situs web eCommerce. Itu dapat mencegah atau mendeteksi aktivitas penipuan apa pun. eCommerce harus berurusan dengan banyak transaksi setiap hari. Penjahat dunia maya dan peretas dapat meretas akun pengguna untuk mendapatkan akses yang tidak diautentikasi.

Hal ini dapat menyebabkan terbukanya data pribadi dan penipuan online. Reputasi bisnis juga mendapat pukulan besar. Untuk mencegah hal ini, kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin dikembangkan yang dapat mengurangi kemungkinan aktivitas penipuan di situs web.

7. Pahami pelanggan Anda dengan lebih baik

Lupakan mencoba memahami lawan jenis, jika Anda tidak dapat memahami pelanggan Anda, Anda kalah.

AI dapat meningkatkan loyalitas merek dengan mempelajari lebih banyak tentang pelanggan Anda daripada yang pernah Anda impikan. Menggunakan pembelajaran mesin, ia mengolah dan menganalisis data pelanggan yang kemudian dapat Anda gunakan untuk membuat keputusan pemasaran dan perdagangan yang lebih baik.

Pada akhirnya, AI menilai inventaris dan perilaku pelanggan individu untuk memprediksi dengan tepat apa yang mereka inginkan. Ini dapat menyelami analitik perjalanan yang kompleks dan luas dan mengungkap peluang yang bahkan tidak Anda ketahui ada sehingga Anda berada dalam posisi untuk memberikan pengalaman yang sangat dipersonalisasi.

Semakin banyak Anda tahu tentang pelanggan Anda, semakin mudah untuk memberi mereka apa yang mereka inginkan.

Ringkasan

Seperti yang Anda lihat, ada banyak peluang menarik untuk AI dan pembelajaran mesin dalam e-commerce. Banyak di antaranya sudah digunakan atau akan segera digunakan, sehingga Anda dapat mengharapkan pembelajaran mesin menjadi bagian yang semakin penting dari ritel online yang efektif.