Als u een online winkeleigenaar bent en geen gebruikmaakt van e-commerce AI-mogelijkheden, mist u kansen. Het gebruik van AI kan een revolutie teweegbrengen in de manier waarop u klanten aantrekt, de bedrijfsvoering optimaliseert en de verkoop stimuleert.
Van gepersonaliseerde productaanbevelingen die de gemiddelde orderwaarde verbeteren tot visuals die indruk maken op shoppers en chatbots, AI verandert het e-commercelandschap. Er zijn ook AI-tools voor het voorspellen van de vraag, het automatiseren van taken, het voorkomen van fraude en het op maat maken van de merkervaring op schaal.
In deze gids leert u de essentiële AI-tools voor e-commerce kennen waarmee u merkloyaliteit kunt bevorderen en een voorsprong op concurrenten kunt krijgen.
Inhoudsopgave
Toekomstige trends in e-commerce AI
Essentiële AI-tools om uw online winkel te schalen
Casestudy: Chovm Cloud voor generatieve AI
Samenvatting
Toekomstige trends in e-commerce AI
Zonder twijfel ziet de e-commerce AI van de toekomst er rooskleurig uit, aangezien verschillende innovatieve trends op het punt staan de markt nieuw leven in te blazen. Laten we eens kijken naar enkele van de meest veelbelovende ontwikkelingen aan de horizon.
Winkelen met augmented reality
Denk eens aan de mogelijkheid om kleding te passen zonder dat je de deur uit hoeft om kleding te kopen, stel je voor waar de meubels zouden staan of breng een nieuwe kleur lippenstift aan zonder dat je ooit de deur uit hoeft.
AR (augmented reality) shopping is een applicatie die de camera van je smartphone of tablet gebruikt om foto's van producten over de werkelijke omgeving heen te projecteren.
Dit is een ideale winkeltechnologie die shoppers een goed beeld geeft van wat ze kopen en als gevolg daarvan het aantal klanten dat uw producten retourneert omdat ze niet tevreden zijn met hun aankoop, vermindert.
Spraakgestuurde winkelassistenten
Slimme assistenten zoals Amazon's Alexa of Apple's Siri worden niet alleen spraakgestuurde koopplatformen. Ze stellen klanten in staat om producten te bekijken, ze aan hun winkelwagentjes toe te voegen, ze te betalen, hun bestellingen te volgen en suggesties te ontvangen over welke producten ze mogelijk interessant zouden kunnen vinden, allemaal met behulp van spraakopdrachten.
Verbeterde fraudebescherming
Naarmate e-commercetransacties toenemen, nemen ook de plannen toe die fraudeurs gebruiken. AI geeft echter niet op. Machine learning-modellen kunnen grote datasets scannen om verdachte en riskante patronen en signalen te identificeren die een mens niet zou kunnen herkennen.
Deze hoogwaardige beveiliging beschermt webwinkels en kopers tegen fraude, terwijl de transactie-ervaring soepel blijft.
Geavanceerde gedragsanalyses
In de toekomst zal AI niet langer een passief hulpmiddel zijn dat reageert op de acties van de klant. In plaats daarvan zal AI uitkomsten voorspellen op basis van patronen.
Met behulp van deep learning kan AI de neigingen, aankoopgeschiedenis en browsegeschiedenis van elke consument analyseren om zo hun toekomstige intenties en wensen te reproduceren.
Hierdoor is een vrijwel perfecte doelgroeptargeting mogelijk en kunnen specifieke producten, content en aanbiedingen proactief worden gepresenteerd.
Essentiële AI-tools om uw online winkel te schalen
Productaanbeveling AI
Webwinkels kunnen het beste gepersonaliseerde productaanbevelingen gebruiken om de klantervaring en de verkoop te verbeteren.
Technieken voor machinaal leren voorspellen de voorkeuren van een klant op basis van diens browsegeschiedenis, koopgedrag en andere demografische gegevens, om vervolgens gerichte productsuggesties te doen.
Deze kunnen op productpagina's, op de orderbevestigingspagina of via gerichte e-mailmarketing worden geplaatst.
Tools zoals Amazon personaliseren or Algolia Gebruik collaboratieve filtering en deep learning om de nauwkeurigheid van de geboden aanbevelingen te verbeteren, wat resulteert in hogere conversiepercentages en klanttevredenheid.
Geautomatiseerde prijsbepalingstools
Er zijn veel AI-prijsbepalingstools, zoals prisync en Prijs.ai, waarmee online retailers de juiste prijs voor hun producten kunnen bepalen op basis van bepaalde factoren, zoals de prijzen van vergelijkbare producten op de markt, vraag, tijd en voorraad.
Deze tools maken gebruik van machine learning-technieken om verkoopcijfers, markttrends en klantgedrag te analyseren en zo de beste prijsstrategieën te identificeren.
Dynamische prijsfuncties maken prijswijzigingen in realtime mogelijk, waardoor de winkel relevant blijft en tegelijkertijd de winst optimaal benut.
Het maakt ook geautomatiseerde prijsstellingstechnieken mogelijk om te bepalen welke producten moeten worden gepromoot, afgeprijsd of zelfs in een bundel moeten worden opgenomen om de verkoop te verhogen en overtollige voorraad te verminderen.
Voorraadbeheersystemen
Voorraadbeheersystemen die gebruikmaken van AI-technologie kunnen helpen bepalen hoeveel voorraad u moet bestellen of op voorraad moet houden. Zo voorkomt u situaties waarin er sprake is van overtollige voorraad of juist een tekort aan voorraad.
Tools zoals Ecomdash or orde Gebruik big data en voorspellende analyses om de vraag van klanten te voorspellen, rekening houdend met seizoensgebonden schommelingen, verkooptrends en andere invloeden zoals het weer of evenementen.
Dankzij vraagvoorspellingen kunnen retailers betere beslissingen nemen over de inkoop, productie en distributie van producten. Hierdoor worden de kosten van voorraadbeheer en voorraadtekorten tot een minimum beperkt.
AI kan ook traag verkopende of verouderde voorraad detecteren, zodat retailers de nodige maatregelen kunnen nemen, zoals kortingen aanbieden of bestellingen bij de fabrikant verminderen.
Vraagvoorspelling AI
Nauwkeurige hulpmiddelen voor vraagvoorspelling zoals Sales Force Einstein or Bladoi.ai zijn cruciaal voor effectief voorraadbeheer en planning van de toeleveringsketen.
AI-algoritmen kunnen enorme hoeveelheden data analyseren, waaronder historische verkopen, markttrends, klantgedrag en externe factoren, om de toekomstige vraag naar producten of diensten te voorspellen.
Geavanceerde technieken zoals tijdreeksanalyse, machine learning en deep learning-modellen kunnen complexe patronen vastleggen en nauwkeurigere voorspellingen doen.
Met AI voor vraagvoorspelling kunnen retailers pieken en dalen in de vraag voorspellen. Zo kunnen ze de productie, personeelsbezetting en logistiek hierop aanpassen. Zo kunnen ze voldoen aan de behoeften van klanten en tegelijkertijd verspilling en overtollige voorraad tot een minimum beperken.
Chatbots en virtuele assistenten
Chatbots en virtuele assistenten zijn ook oplossingen op basis van AI. Ze kunnen klanten op elk gewenst moment ondersteuning bieden, veelgestelde vragen beantwoorden, klanten helpen bij het aankoopproces en eenvoudige problemen van klanten oplossen.
Deze AI-assistenten kunnen worden geïntegreerd in de webwinkel, socialemediaplatforms en zelfs berichten-apps, waardoor een naadloze en gepersonaliseerde winkelervaring ontstaat.
Chatbots en virtuele assistenten zijn handig om het aantal eenvoudige klantenservicevragen dat handmatig moet worden afgehandeld, te verminderen.
Dergelijke AI-assistenten kunnen klantvragen efficiënt afhandelen dankzij de toepassing van geavanceerde NLP- en machine learning-benaderingen, wat de klanttevredenheid en -loyaliteit vergroot.
Systemen voor fraudedetectie
Nu mensen steeds vaker via internet aankopen doen, is de kans op creditcardfraude, identiteitsdiefstal en accountovername groter.
Fraudedetectie in realtime kan worden bereikt door gebruik te maken van systemen met kunstmatige intelligentie (AI). Deze systemen helpen bij het analyseren van transactiepatronen, gebruikersgedrag en andere gerelateerde activiteiten.
Door gebruik te maken van algoritmes in het machine learning-proces kan het systeem leren van nieuwe fraudepatronen, wat resulteert in een grotere nauwkeurigheid.
Het is daarom belangrijk dat online retailers frauduleuze transacties die hun bedrijf, klanten en merken in gevaar kunnen brengen, identificeren en aanpakken. Ook moeten ze mogelijke verliezen en juridische gevolgen beperken.
Casestudy: Chovm Cloud voor generatieve AI
Chovm Cloud heeft een reeks generatieve AI (GenAI)-services die kunnen worden gebruikt om fundamentele modellen (FM's) en AI-oplossingen te ontwikkelen, verbeteren en implementeren. Hun primaire product is Tongyi Qianwen (Qwen), een groot taalmodel met meer dan 90 succesvolle toepassingen in verschillende vakgebieden.
De nieuwste versie, Qwen 2.5, heeft verbeterde mogelijkheden voor redeneren, codebegrip en tekstbegrip.
GenAI is een totaalserviceaanbod van Chovm Cloud dat FM-training en -afstemming omvat, evenals de implementatie van onlineservices op basis van een AI-infrastructuur die speciaal is ontworpen voor superieure prestaties en efficiëntie.
Chovm Cloud biedt gebruikers diverse vormen van kant-en-klare AI-computerdiensten, een breed scala aan open-source FM-opties en efficiënt operationeel beheer, waardoor ondernemingen intelligente klantervaringen kunnen creëren en de GenAI-transformatie kunnen bevorderen.
Samenvatting
Het gebruik van AI in e-commerce zorgt voor een revolutie in de manier waarop winkels werken en, nog belangrijker, in de manier waarop de klantervaring wordt verzorgd.
Naarmate de e-commercesector groeit, kunnen we in de toekomst meer AI-functionaliteiten verwachten, zoals winkelen via middelen als augmented reality en spraakassistenten als Alexa.
