Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι πλέον μέρος της καθημερινότητάς μας. Τη χρησιμοποιούμε για να γράφουμε e-mail, να βλέπουμε τον καιρό, ακόμη και να διαγνώσουμε ασθένειες. Είναι όμως ιδιαίτερα επιδραστική και στο ηλεκτρονικό εμπόριο.

Οι επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου θα πρέπει να ενσωματώσουν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης για να μείνουν ανταγωνιστικές, να αναπτύξουν την εταιρεία τους και να ανταποκριθούν στις απαιτήσεις των πελατών τους.

Το AI δεν είναι μια τεχνολογία, αλλά περιλαμβάνει διάφορα μοντέλα και υπηρεσίες. Υπάρχουν τέσσερις βασικές τεχνολογίες AI που χρησιμοποιούνται στο ηλεκτρονικό εμπόριο:

- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP): Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας εστιάζει στη δυνατότητα των υπολογιστών να ερμηνεύουν και να δημιουργούν φυσική ανθρώπινη γλώσσα.
- Μηχανική μάθηση (Machine Learning): Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιεί στατιστικές τεχνικές, συμπεριλαμβανομένων αλγορίθμων, για να επιτρέψει στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις, ή να λαμβάνουν αποφάσεις χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι.
- Υπολογιστική όραση (Computer Vision - CV): Η υπολογιστική ή μηχανική όραση, είναι ένα πεδίο τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στους υπολογιστές να ερμηνεύουν πληροφορίες από εικόνες και βίντεο.
- Εξόρυξη δεδομένων (Data Mining): Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία ανακάλυψης δεδομένων για την ενημέρωση αλγορίθμων και συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.

Από το να βοηθάτε πελάτες να βρουν τα σωστά προϊόντα, μέχρι την αντιστοίχιση τιμών, μπορείτε να εφαρμόσετε AI σε όλες τις επιχειρηματικές δραστηριότητες και διαδικασίες του ηλεκτρονικού καταστήματός σας.

Ακολουθούν οι επτά βασικές περιπτώσεις χρήσης:

1. Εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων
Οι εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων χρησιμοποιούν δεδομένα από προηγούμενη συμπεριφορά πελατών, ιστορικό περιήγησης και ιστορικό αγορών για να προτείνουν προϊόντα.

Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη που βασίζεται σε NLP μπορεί να κατανοήσει τη γλώσσα και τις εικόνες των πελατών για να τις ταιριάξει με τα επιθυμητά προϊόντα. Λειτουργίες με τεχνητή νοημοσύνη, όπως "Άλλοι πελάτες αγόρασαν επίσης" ή "Οι πελάτες είδαν επίσης" μπορούν να προτείνουν συμπληρωματικά προϊόντα με βάση το μέγεθος, το χρώμα, το σχήμα, το ύφασμα και την μάρκα.

2. Chatbots και εικονικοί βοηθοί
Τα chatbot και οι εικονικοί βοηθοί μπορούν να λειτουργήσουν ως εκπρόσωποι εξυπηρέτησης πελατών για την επιχείρησή σας, βοηθώντας σε ερωτήματα πελατών και διευκολύνοντας τις ηλεκτρονικές αγορές, παρέχοντας συμβουλές. Χρησιμοποιούν AI, NLP και, πλέον, γενετική τεχνητή νοημοσύνη, για να κατανοήσουν και να ανταποκριθούν στα αιτήματα των πελατών.

3. Ανίχνευση και πρόληψη απάτης
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό και την πρόληψη απάτης αναλύοντας δεδομένα, εντοπίζοντας ύποπτα στοιχεία και παρακολουθώντας τις συναλλαγές σε πραγματικό χρόνο. Η τεχνολογία μπορεί να εντοπίσει ασυνήθιστες συναλλαγές, όπως μεταφορές υψηλής αξίας, πολλαπλές συναλλαγές σε σύντομο χρονικό διάστημα, ή από άγνωστες τοποθεσίες και να τις επισημάνει για περαιτέρω διερεύνηση.

Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για τη δημιουργία προφίλ χρηστών με βάση δεδομένα συμπεριφοράς. Για παράδειγμα, εάν ένας χρήστης κάνει ξαφνικά μια μεγάλη αγορά από μια άγνωστη τοποθεσία, το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης μπορεί να τον επισημάνει για απάτη, εάν δεν ευθυγραμμίζεται με το προφίλ δεδομένων του.

4. Διαχείριση αποθεμάτων
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να σας βοηθήσει να διαχειριστείτε το απόθεμα αναλύοντας ιστορικά δεδομένα πωλήσεων και προβλέποντας τη μελλοντική ζήτηση.

Η διαχείριση αποθεμάτων με τη βοήθεια εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να αυτοματοποιήσει τις διαδικασίες έγκαιρης αναπλήρωσης του αποθέματος. Επίσης, μπορούν να προβλεφθούν οι χρόνοι αποστολής, πιθανές καθυστερήσεις και να κοινοποιήσετε αυτές τις ενημερώσεις με τα ενδιαφερόμενα, μέρη, όπως τους πελάτες.

5. Δυναμική τιμολόγηση
Η δυναμική τιμολόγηση επιτρέπει να προσαρμόζετε τις τιμές και τις προσφορές σας με βάση τη συμπεριφορά των χρηστών σε πραγματικό χρόνο, την προσφορά και ζήτηση και τους ανταγωνιστές. Με εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορείτε να προβλέψετε τις βέλτιστες ευκαιρίες εκπτώσεων και να προσδιορίσετε δυναμικά την ελάχιστη έκπτωση που απαιτείται για την επίτευξη μιας επιτυχημένης πώλησης.

Επίσης, η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει στους εμπόρους πολλών καναλιών μεγαλύτερη ευελιξία στη διάρθρωση των τιμών, αφού μπορούν να διαφοροποιούν τις τιμές ανάλογα με τη ζήτηση. Για παράδειγμα, εάν πουλάτε προϊόντα στο e-shop σας και στο Amazon, μπορείτε να κάνετε έξυπνες εκπτώσεις στα προϊόντα σας στο Amazon, όταν υπάρχει σημαντική αγοραστική δραστηριότητα από εκεί.

6. Πρόβλεψη απόκλισης πελατών
Με τα κατάλληλα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορείτε να κατανοείτε καλύτερα τους πελάτες και να εντοπίζετε νέες τάσεις.

Η μηχανική μάθηση μπορεί να βοηθήσει την επιχείρησή σας να αναγνωρίσει και να μειώσει την απώλεια πελατών. Μπορεί να αντλήσει δεδομένα σε δείκτες απόκλισης πελατών, όπως εγκαταλελειμμένα καροτσάκια αγορών, εγκατάλειψη περιήγησης ή ποσοστό εγκατάλειψης ιστότοπου. Στη συνέχεια, μπορείτε να αυτοματοποιήσετε τα e-mail ολοκλήρωσης αγορών, τις εκπτώσεις αφοσίωσης και τα επακόλουθα ερωτήματα για εγκαταλειμμένο καλάθι, διευκολύνοντας έτσι τους πελάτες να ολοκληρώσουν τη διαδικασία αγοράς.

7. Generative AI
Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα σύστημα που δημιουργεί κείμενο, εικόνες ή άλλα μέσα, βάσει προτροπών. Βασίζεται σε αλγόριθμους μηχανικής μάθησης που εκπαιδεύονται σε μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Οι επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου χρησιμοποιούν Gen AI για να κλιμακώσουν την παραγωγή υλικών μάρκετινγκ και να τα προσαρμόσουν σε διαφορετικά κοινά.

Για παράδειγμα, ένας κειμενογράφος μπορεί να γράψει ένα μάρκετινγκ e-mail και μέσω ενός εργαλείου AI να το προσαρμόσει για διάφορα τμήματα πελατών.

Όπως γίνεται σαφές, η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει πολλά οφέλη στις επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου:

- Αυξημένες πωλήσεις. Το AI μπορεί να σας βοηθήσει να δημιουργήσετε μια πιο αποτελεσματική διαδικασία πωλήσεων, συλλέγοντας και αναλύοντας δεδομένα πελατών για να εξατομικεύσετε τις πωλήσεις σας.

- Καλύτερη και πιο εξατομικευμένη εξυπηρέτηση πελατών. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει τα σχόλια των πελατών και τα μεγάλα δεδομένα από πολλαπλά σημεία επαφής για να μετρήσει τις αλληλεπιδράσεις των πελατών.

- Ανακατανομή χρόνου και πόρων. Το AI μπορεί να σας βοηθήσει να αυτοματοποιήσετε εργασίες και διαδικασίες, όπως η αποστολή e-mail, η εκπλήρωση παραγγελιών, η εξυπηρέτηση πελατών και η επεξεργασία πληρωμών.

 Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη έχει πολλά οφέλη στο ηλεκτρονικό εμπόριο, μπορεί επίσης να παρουσιάσει προκλήσεις:

- Απόρρητο δεδομένων. Σε συγκεκριμένα εργαλεία, οι αλγόριθμοι AI βασίζονται σε δεδομένα καταναλωτών για να κάνουν εξατομικευμένες προτάσεις και προβλέψεις. Η συλλογή αυτών των δεδομένων εγείρει ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο και την προστασία των δεδομένων και πρέπει να είναι σύμφωνη με τους ολοένα και πιο αυστηρούς κανόνες της Ευρωπαϊκής Ένωσης.

- Αρχική επένδυση. Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι δαπανηρή, αναλόγως με τα εργαλεία και την έκταση των υπηρεσιών που θα υιοθετηθούν και θα υλοποιηθούν. Επίσης, μπορεί να περιλαμβάνει επένδυση σε υποδομές και σίγουρα σε κατάλληλο ανθρώπινο δυναμικό. Επιπλέον, οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να μην αποφέρουν πάντα θετική απόδοση επένδυσης (ROI).

- Εξυπηρέτηση πελατών. Η χρήση chatbot στην εξυπηρέτηση πελατών, εάν δεν γίνει σωστά, μπορεί να προκαλέσει τριβές, δυσαρέσκεια και κακή φήμη.