تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية من أوائل القطاعات التي استوعبت إمكانيات الذكاء الاصطناعي الهائلة، وأصبحت اليوم شاهدة على تطبيقاته المتنوعة في مختلف مجالاتها.
في عالم تتخطى فيه مبيعات التجارة الإلكترونية العالمية 4.88 تريليون دولار، بات الابتكار هو مفتاح النجاح، ووفقًا لشركة Gartner، يسيطر الذكاء الاصطناعي على ما يصل إلى 80% من تفاعلات العملاء اليوم.
ولذلك، يصبح دمج الذكاء الاصطناعي في مجالات المبيعات والتسويق وإدارة المخزون خطوة حتمية في تطور التجارة الإلكترونية، وضرورة لا غنى عنها للمتطلعين للمواكبة واتخاذ قرارات فعالة من حيث التكلفة، في هذا المقال، سنرشدك إلى كيفية الاستفادة بشكل فعال من تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية.
أهمية تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي للتجارة الإلكترونية
يمكن شرح تعلم الالة على أنه تقنية ثورية تغني عن تدخل بشري بعد نشر النظام، وتعتمد هذه التكنولوجيا بشكل أساسي على خوارزميات ذكية تتطور وتزداد دقة وفعالية مع ازدياد حجم البيانات المغذاة لها.
يقوم التطبيق بتحليل البيانات والنتائج المستخرجة، ويطبق “الدروس المستفادة” على مجموعات بيانات جديدة، ومثل أي عملية تعلم، يمر التعلم الآلي بمرحلة تجارب وأخطاء قبل الوصول إلى أفضل النتائج، ولكن على عكس البشر، لا تعيق الآلات عوامل مثل النوم، بل تعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
ويتيح التعلم الآلي للتجارة الإلكترونية فرصًا هائلة لتقديم تجربة عملاء مميزة عبر الإنترنت، فمن خلال تحسين الموقع الإلكتروني وتسهيل عملية التنفيذ، يساعد التعلم الآلي هذه الشركات على تلبية أفضل لاحتياجات عملائها، وتعزيز رضاهم، وزيادة ولائهم، وذلك للأسباب التالية:
1. مضاعفة التحويلات
يقدم تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية حلولًا مبتكرة لتعزيز معدلات التحويل، وذلك من خلال تحسين محركات البحث في الموقع وتقديم توصيات مخصصة للمنتجات.
يمكن لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على هذين المجالين أن يؤدي إلى نتائج أكثر ذكاءً وتوافقًا مع سلوكيات العملاء وتوقعاتهم.
فعلى سبيل المثال: تتيح معالجة اللغة الطبيعية فهم احتياجات العملاء بدقة من خلال تحليل استفساراتهم، وبالتالي تحسين نتائج البحث وتقديم منتجات ملائمة أكثر.
وبالإضافة إلى ذلك، يمكن تخصيص توصيات المنتجات بناءً على سجل شراء العميل وسلوكه داخل الموقع، وبذلك سيُعرض له منتجات ذات صلة باهتماماته وترجيحاته.
2. حملات تسويقية ذكية
تتمتع منصات التجارة الإلكترونية اليوم بكمية هائلة من بيانات العملاء، والتي بمثابة ثروة من المعلومات القابلة للاستفادة منها، فمن خلال مهارات تحليل البيانات باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، يمكننا فهم اهتمامات وسلوكيات الزوار والمستخدمين بدقة، مما يتيح لنا تقسيمهم إلى مجموعات مستهدفة.
كما تتيح لنا هذه الإمكانية استهداف كل مجموعة من العملاء المحتملين بمواد تسويقية مخصصة تلامس احتياجاتهم؛ ونتيجة لذلك تصبح حملاتنا التسويقية أكثر صلة وفعالية، وبذلك تزيد معدلات التحويل ويتحقق عائد استثمار أفضل.
3. تحسين الكفاءة التشغيلية
كذلك من أهمية تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية أنه يمكن للخوارزميات أيضًا أن تقدم رؤى في الوقت الفعلي لجعل عملياتك الأخرى أكثر كفاءة، وغالبًا يتم ذلك في سياق الخدمات اللوجستية أو سلاسل التوريد، إذ يتم مراقبة مستويات المخزون والإمدادات في الوقت الفعلي.
ويمكن للتعلم الآلي مراقبة طلبات العملاء لتحديد المنتجات التي يجب طلبها وأيضًا معرفة متى يجب طلبها، بالإضافة إلى توقع الطلبات المستقبلية.
4. اتخاذ قرارات مستنيرة
يمكنك تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية من اتخاذ قرارات واعية بشكل أكبر، ويعتمد فهم البيانات وكيفية تأثيرها على عملك على فهم عميق، فتتيح لك خوارزميات الجودة المتطورة معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وكفاءة، وبالتالي اتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة.
مجالات استخدام تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية
يقدم تطبيق تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية مجموعة واسعة من الفوائد التجارية الهائلة، سواء تم استخدامه لفهم أفضل لسلوك العملاء وتحسين التخصيص أو لتعزيز كفاءة العمل، فإن التعلم الآلي يمكنه تحويل كميات هائلة من البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ لتحقيق النمو والنجاح.
وتعد منصات التجارة الإلكترونية الكبيرة والشركات الصغيرة على حد سواء من أوائل المستفيدين من حلول التعلم الآلي، وفيما يلي أمثلة على تطبيقات تعلم الآلة في التجارة الإلكترونية:
1. التسعير الذكي
توظف الشركات عبر الإنترنت تقنية التعلم الآلي مع التسعير الديناميكي (المعروف أيضًا باسم التسعير حسب الطلب أو التسعير القائم على الوقت) لرفع كفاءة التسعير وتحقيق أقصى قدر من الربح.
يمكن لهذه الأنظمة الذكية تحليل سلوكيات العملاء وعروض المنافسين ومستويات المخزون في الوقت الفعلي، وبذلك تجري تعديلات ديناميكية على الأسعار.
ولنأخذ مثالاً على: متجر مجوهرات إلكتروني يبيع أقراط عصرية بأعلى ربحية ممكنة، وعند استخدام التعلم الآلي لاختبار استراتيجيات تسعير مختلفة.
يتعلم البرنامج من بيانات المبيعات ويحسن نماذج التسعير تلقائيًا لزيادة الأرباح، فعند ازدياد الطلب على الأقراط، ترتفع الأسعار تلقائيًا، ومع تراجع الاهتمام تنخفض الأسعار لتحفيز المبيعات.
2. توقعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي
تتميز هذه النماذج بقدرتها الفائقة على استكشاف الأنماط المعقدة داخل كميات هائلة من البيانات، وبذلك تتوقع النتائج وتتنبأ بها بدقة تفوق الطرق التقليدية بكثير، وإليك مثال على ذلك:
- الخطوة الأولى: إدخال جميع بيانات المبيعات والمالية التاريخية في خوارزميات تعلم الآلة.
- الخطوة الثانية: تقوم الخوارزمية بمعالجة البيانات وتحديد أي تناقضات أو أخطاء.
- الخطوة الثالثة: بناءً على الأنماط المستكشفة، تنشئ الخوارزمية نموذجًا تنبؤيًا.
- الخطوة الرابعة: يأخذ هذا النموذج بعين الاعتبار العوامل الخارجية، مثل اتجاهات السوق وسلسلة التوريد لتحديد النتيجة الأكثر ترجيحًا.
- الخطوة الخامسة: مع مرور الوقت، تتحسن دقة النموذج باستمرار من خلال مطابقة توقعاته بالنتائج الفعلية.
3. إدارة المخزون
يحلل تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية بيانات المبيعات السابقة وسلوك العملاء وتحديد أنماط الشراء مع دقة عالية، وبذلك يمكن التنبؤ بدقة بكمية المنتجات المحتاجة في كل وقت، وبالتالي تجنب نقص المخزون أو زيادته بشكل كبير.
كما يحدد التعلم الآلي مسارات الشحن الأكثر كفاءة والوقت المناسب لتجديد المخزون، وبالتالي تصبح سلاسل الإمداد أكثر كفاءة، مما يقلل من التكاليف ويحسن من خدمة العملاء.
ويحدد أيضًا المنتجات التي تباع ببطء أو التي توشك على الانتهاء من صلاحيتها، وبالتالي اتخاذ الإجراءات اللازمة لتخفيض الأسعار أو بيع هذه المنتجات قبل أن تصبح غير قابلة للبيع.
ويمكن للتعلم الآلي أتمتة العديد من المهام المرتبطة بإدارة المخزون، مثل: طلب المخزون، وتتبع المستويات، وإعداد التقارير.
4. تحسين تجربة العملاء
كذلك من مجالات استخدام تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية هي تحسين تجربة العملاء، حيث يُعد دمج تقنيات التعلم الآلي في رحلة عملائك أحد أكثر الطرق فعالية لتعزيز تجربتهم من خلال أدوات، مثل: روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين، اقرأ أيضًا أنواع استراتيجيات التسويق.
وتقدم روبوتات الدردشة المدعومة بمعالجة اللغة الطبيعية الدعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع بإجابات سريعة ودقيقة على أسئلة العملاء، حتى خارج ساعات العمل المخصصة.
كما تحلل روبوتات الدردشة سياق كل محادثة وتقدم ردودًا مخصصة تلبي احتياجات كل عميل على حدة، وتتيح أتمتة المهام المتكررة، وجمع ملاحظات العملاء بسهولة، مما يحسن المنتجات والخدمات.
5. البحث في الموقع
يعاني البحث التقليدي في الموقع ثغرات تعيق تجربة العملاء، ففي حال لم يدخل العملاء الكلمات أو العبارات الدقيقة المستخدمة في وصف المنتج، لا تظهر نتائج البحث مطابقة لاحتياجاتهم، وذلك يؤدي إلى شعور بالإحباط وفقدان محتمل للمبيعات.
يقدم البحث الذكي، المستند إلى تقنيات التعلم الآلي، حلًا فعالًا لهذه المشكلة، فبفضل فهمه المتقدم للكلمات الرئيسية والعبارات، يمكن للبحث الذكي استيعاب طلبات العملاء حتى لو كانت غير مكتملة أو مستخدمة بكلمات غير متطابقة مع وصف المنتج تمامًا.
6. تعزيز الاحتفاظ بالعملاء
فقدان العملاء هاجس كبير لأي شركة، إذ يكلف استبدال العملاء المغادرين تكاليف باهظة، ومن خلال تحليل بيانات سلوك العملاء، تتحدد نقاط الضعف في رحلة العميل التي تؤدي إلى مغادرته.
كما أن تحليل بيانات العملاء الحاليين؛ ينتج عنه تحديد أولئك الذين يحتمل أن يغادروا قريبًا، مما يسمح بالتدخل المبكر، وتصميم برامج مخصصة تلبي احتياجاتهم وتشجعهم على البقاء.
7. مكافحة الاحتيال
تشكل عمليات الاحتيال خطرًا كبيرًا على شركات التجارة الإلكترونية، مما يهدد أمان العملاء ويؤدي إلى خسائر مالية كبيرة.
ويكافح تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية الاحتيال من خلال تحليل بيانات المعاملات وتحديد الأنماط السلوكية المشبوهة، مثل: استخدام بطاقات ائتمانية مسروقة أو عناوين IP وهمية، كما يتحقق من هوية العملاء بدقة لمنع الاحتيال باستخدام معلومات مسروقة.
8. الحملات التسويقية المخصصة
تقسم خوارزميات التعلم الآلي قاعدة بيانات العملاء إلى مجموعات فرعية مستهدفة بناء على معايير، مثل: البيانات الديموغرافية، وسجلات الشراء، وسلوكيات البحث على الإنترنت.
تستهدف كل مجموعة فرعية من العملاء برسائل تسويقية متخصصة تلبي احتياجاتهم وتثير اهتمامهم، كما تزيد فرص تحويل العملاء المحتملين إلى حقيقيين من خلال تقديم رسائل مقنعة تشجعهم على الشراء.
9. تحسين عمليات التسليم
يحلل التعلم الآلي بيانات حركة المرور، وأداء السائقين، وظروف الطقس لتحديد المسارات الأكثر كفاءة لتوصيل المنتجات، ويوفر توقعات دقيقة لوقت وصول الطلب للعميل، وبالتالي خفض تكاليف التوصيل من خلال تحسين مسارات التسليم وتقليل وقت التسليم.
الخلاصة
في ختام رحلتنا عبر تعلم الآلة للتجارة الإلكترونية، نأمل أن تكون اكتسبت فهمًا عميقًا لإمكانياته الهائلة في تحسين مختلف جوانب عملك، فمن خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، يمكنك فهم عملائك بشكل أفضل، وزيادة المبيعات، وتوفير تجربة ممتازة للعميل.
إن إدخال الذكاء الاصطناعي في رحلة التجارة الإلكترونية الخاصة بك ليس خيارًا فحسب، بل هو ضرورة، فمع ازدياد تنافسية السوق تصبح الشركات التي توظف تقنيات الذكاء الاصطناعي بكفاءة هي الأكثر قدرة على النجاح والازدهار.