6 cách sử dụng sáng tạo machine learning trong thương mại điện tử

6 cách sử dụng sáng tạo machine learning trong thương mại điện tử
9 mn read

Machine Learning hay ML là một công nghệ AI được mệnh danh là xu hướng tiếp theo trong bối cảnh kinh doanh hiện đại khi sử dụng machine learning trong thương mại điện tử.

Trong khi các doanh nghiệp thương mại điện tử ngày càng trở nên phức tạp và có tính cạnh tranh cao, thì sự gián đoạn về công nghệ đã khiến nó trở thành một không gian có nhiều biến động cho các chiến lược và chiến thuật kinh doanh.

Tuy nhiên, với các công cụ thông minh dựa trên ML cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động trên đó, chẳng hạn như dự báo nhu cầu vào đống dữ liệu phi cấu trúc được thu thập theo thời gian.

Theo số liệu thống kê gần đây, 45% ngành bán lẻ sử dụng công nghệ máy học để thu hút khách hàng trực tuyến cũng như ngoại tuyến.

Vai trò của machine learning trong thương mại điện tử

AI là một trong những công nghệ hỗ trợ quan trọng trong thương mại điện tử và đang tạo điều kiện thuận lợi cho các dịch vụ và chức năng khác nhau cho cả nhà cung cấp và khách hàng.

Các giải pháp khách hàng được hỗ trợ bởi AI cho phép chủ doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm khách hàng được sắp xếp hợp lý, chẳng hạn như mua sắm bên trong cửa sổ trò chuyện, giải quyết truy vấn và đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa. Bởi vì các dịch vụ hướng tới khách hàng như vậy, khách hàng có thể tận dụng tối đa từng xu họ đầu tư và tiếp cận các dịch vụ tốt hơn.

Một số cách khác mà AI đã cách mạng hóa ngành thương mại điện tử là:

  • Chatbots: hỗ trợ 24/7, mua sắm có hướng dẫn, thu thập thông tin theo ngữ cảnh và giải quyết các truy vấn lặp lại
  • CRM: Các quyết định tốt hơn bắt nguồn từ phân tích nâng cao và chuyên sâu về dữ liệu khách hàng thông qua các công cụ AI
  • Dịch vụ khách hàng: Cung cấp các dịch vụ và khuyến nghị theo cách được cá nhân hóa và có mục tiêu
  • Tự động hóa: Tự động hóa quy trình và vận hành trong nhiều tình huống như kho hàng, quản lý dữ liệu, quản lý hàng tồn kho, KPI, số liệu hiệu suất, v.v.

Machine learning trong thương mại điện tử: Có áp dụng được cho doanh nghiệp vừa và nhỏ không?

Một trong những mối quan tâm chính của hầu hết các doanh nghiệp vừa và nhỏ khi nghĩ đến việc áp dụng các khả năng của AI hoặc ML trong mô hình kinh doanh của họ là ngân sách. Họ cảm thấy rằng các doanh nghiệp lớn có đủ nguồn lực và ngân sách để hỗ trợ việc áp dụng này.

Tuy nhiên, họ bỏ qua thực tế rằng ML có thể được tận dụng dưới nhiều hình thức khác nhau. Họ không cần phải có các công cụ ML hiện đại để lựa chọn thực hành thương mại điện tử thông minh. Họ chỉ cần chọn cách tốt nhất để tận dụng công nghệ cho hoạt động kinh doanh của mình.

Do đó, chúng tôi sẽ chia sẻ 6 cách sáng tạo để sử dụng machine learning trong thương mại điện tử. Hơn nữa, chúng tôi cũng sẽ chia sẻ cách chọn cách tốt nhất để machine learning trong thương mại điện tử của bạn.

6-cach-su-dung-sang-tao-machine-learning-trong-thuong-mai-dien-tu

1. ML tăng lượt chuyển đổi

ML thúc đẩy chuyển đổi của bạn theo hai cách đề xuất sản phẩm và cung cấp công cụ tìm kiếm tại chỗ.

Các thuật toán machine learning trong thương mại điện tử cho phép bạn cung cấp kết quả tìm kiếm chẳng hạn như:

  • Ngôn ngữ tự nhiên
  • Lịch sử mua sắm và tìm kiếm trước đây
  • Hiển thị kết quả trên cơ sở tìm kiếm được nhập bằng ngôn ngữ tự nhiên (ngay cả khi nó không đề cập đến tên thương hiệu hoặc các sản phẩm cụ thể)

Bằng cách hiển thị kết quả tìm kiếm phù hợp hơn với các truy vấn tìm kiếm, các giải pháp AI, như công cụ tìm kiếm tại chỗ cải thiện trải nghiệm khách hàng tổng thể và cũng tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Hơn nữa, các trợ lý mua sắm trực tuyến dựa trên ML có thể đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa cao, dựa trên việc phân tích hành vi và hoạt động của khách truy cập.

2. Cải thiện hoạt động nội bộ

AI có thể cung cấp thông tin chi tiết và có thể hành động về dữ liệu khách hàng, hiệu suất trang web và số liệu thống kê về doanh số hoặc hỗ trợ. Tất cả thông tin tinh chỉnh này đều ở dạng báo cáo hỗ trợ và trao quyền cho các nhóm nội bộ của bạn để hợp lý hóa hoạt động của họ.

Những ví dụ bao gồm:

  • Chatbot AI cung cấp dữ liệu lịch sử và ngữ cảnh về một truy vấn để giải quyết truy vấn nhanh hơn
  • Hiển thị bản đồ nhiệt của trang web
  • Ghi lại các trình duyệt của khách truy cập để hiển thị hành vi và trải nghiệm chung của người dùng trên trang web của bạn

Từ chi phí kho hàng đến bán hàng và hỗ trợ đến trải nghiệm của khách truy cập ML có thể giúp bạn cải thiện hoạt động nội bộ của mình dựa trên thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu có thể hành động.

3. Quyết định kinh doanh thông minh hơn

ML trang bị cho bạn dữ liệu thị trường và kinh doanh đáng tin cậy và được tối ưu hóa cao.

Điều này cho phép bạn đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn , chẳng hạn như:

  • Khả năng tồn tại của sản phẩm
  • Mức độ sẵn sàng mua của khách hàng đối với các sản phẩm mới
  • Quyết định vận chuyển và thanh toán

Tiếp theo, chúng tôi thảo luận về các cách khác nhau mà bạn có thể sử dụng các giải pháp AI trong thương mại điện tử.

6 cách sáng tạo để bạn có thể sử dụng machine learning trong thương mại điện tử

1. Cá nhân hóa

Việc cung cấp thương hiệu được cá nhân hóa đang trở thành một tiêu chuẩn trong ngành với ngày càng nhiều thương hiệu áp dụng những cách thức tốt nhất để làm khách hàng hài lòng hơn.

Các dịch vụ được cá nhân hóa bao gồm:

  • Giảm giá đặc biệt
    Dựa trên lịch sử mua hàng và duyệt web của người tiêu dùng
  • Đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa
    Giống như những cái xuất hiện trên màn hình của bạn khi bạn xem Netflix
  • Danh mục sản phẩm được cá nhân hóa
    Khách hàng của bạn xem các sản phẩm theo thứ tự sở thích và hành vi của họ trên trang web
    Có vô số cách để điều chỉnh các dịch vụ thương hiệu của bạn cho khách hàng của bạn.

Tuy nhiên, nó cũng là một trong những rào cản cốt lõi. Việc tìm hiểu chi tiết như vậy bắt nguồn từ việc tìm hiểu về khách hàng của bạn, bắt nguồn từ dữ liệu khách hàng. Một vấn đề lớn với dữ liệu khách hàng là nhiễu. Dữ liệu lộn xộn và dường như không có ý nghĩa gì, ít nhất là khi được kiểm tra và sàng lọc thủ công.

Đây là lúc ML đi vào bức tranh. Nó có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu khách hàng, học hỏi từ đó và điều chỉnh theo thông tin chi tiết. Vì vậy, bạn có thể cung cấp các dịch vụ thương hiệu được cá nhân hóa cao cho khách hàng của mình, dựa trên thông tin chi tiết về doanh nghiệp.

6-cach-su-dung-sang-tao-machine-learning-trong-thuong-mai-dien-tu

2. Phân khúc khách hàng được hỗ trợ bởi machine learning trong thương mại điện tử

Phân khúc khách hàng có nghĩa là phân khúc hoặc chia khách hàng của bạn thành nhiều nhóm hoặc cụm nhỏ hơn khác nhau. Việc phân nhóm hoặc phân đoạn này được thực hiện trên cơ sở các tham số khác nhau, có thể được tích hợp sẵn (nếu bạn đang sử dụng các công cụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI hoặc ML với các tính năng được tạo sẵn) và nó có thể là phân đoạn tùy chỉnh (các công cụ khách hàng thông minh cho phép bạn để đặt tiêu chí phân đoạn).

Một số ví dụ về tiêu chí phân đoạn như sau:

  • Sức mua của khách hàng
  • Loại sản phẩm họ mua
  • Tuổi tác
  • Giới tính
  • Nhân khẩu học
  • Hành vi mua sắm
  • Hình thức mua sắm và sở thích
  • Các tương tác với thương hiệu trước đây, v.v.

Phân khúc tốt hơn cho phép bạn tìm hiểu thêm về khách hàng của mình và nhắm mục tiêu họ với các dịch vụ được cá nhân hóa hơn bao giờ hết
.
Ví dụ: nếu bạn là một thương hiệu sản xuất sô cô la, bạn sẽ biết:

Có bao nhiêu khách hàng ở nhóm tuổi nào từ khu vực thị trường nào đã ăn loại sôcôla của bạn hương vị nào và kích cỡ bao nhiêu.

3. Định giá được tối ưu hóa bởi machine learning trong thương mại điện tử

Đặt giá tối ưu hoặc đặt giá động có nghĩa là hiển thị các mức giá khác nhau cho các khách hàng khác nhau dựa trên các yếu tố khác nhau:

  • Nhân khẩu học (Vị trí, Tuổi, Giới tính, v.v.)
  • Sở thích mua sắm
  • Lịch sử mua hàng
  • Lịch sử duyệt web

Bây giờ, bạn có thể nghĩ: Tại sao nó lại quan trọng?

Câu trả lời là: Để đảm bảo rằng thương hiệu của bạn tiếp tục có được doanh thu, khách hàng của bạn luôn tương tác và bạn có thể tăng doanh số bán hàng của mình.

Đặt giá động xem xét tất cả các yếu tố được đề cập ở trên và nhiều yếu tố khác và cũng nhắm mục tiêu đến đối tượng.

Ví dụ: hiển thị giảm giá lớn cho các mặt hàng mà khách hàng của bạn đã mua hoặc duyệt trước đó.

Tất cả điều này được thực hiện bởi các công cụ hỗ trợ khách hàng hoặc doanh nghiệp dựa trên machine learning trong thương mại điện tử được thiết kế và phát triển. Còn được gọi là công cụ Business Intelligence hoặc BI, các công cụ hỗ trợ ML này biến đổi quá trình ra quyết định của bạn với kết quả tuyệt vời.

6-cach-su-dung-sang-tao-machine-learning-trong-thuong-mai-dien-tu

4. Tìm kiếm được tối ưu hóa

Các công cụ được hỗ trợ bởi ML có thể phát hiện nhiều thứ hơn là chỉ các cụm từ tìm kiếm phổ biến. Họ có thể đào sâu vào đống dữ liệu tìm kiếm từ công cụ tìm kiếm và tiết lộ nhiều mẫu ẩn. Bạn có thể tìm hiểu về các mẫu tìm kiếm, mua hàng, hành vi và sở thích mà khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng hiện tại có trong khi tìm kiếm các dịch vụ thương hiệu của bạn.

Hơn nữa, đây không chỉ là những con số thô mà còn là những thông tin chi tiết có thể sử dụng với những động lực thích hợp để soạn thảo chiến lược thị trường của bạn.

5. Hỗ trợ khách hàng

Hỗ trợ khách hàng dựa trên machine learning trong thương mại điện tử cho phép bạn tự động hóa dịch vụ khách hàng của mình và cung cấp hỗ trợ ngay lập tức, thông minh hơn và tốt hơn. Bạn có thể cung cấp các câu trả lời soạn trước, hỗ trợ dựa trên bot, hỗ trợ tự phục vụ và nhiều khả năng khác như vậy để làm cho hệ thống hỗ trợ của bạn trở nên xuất sắc.

6. Phân tích cảm xúc

Phân tích cảm xúc cho phép bạn xác định cách khách hàng cảm nhận thương hiệu của bạn và các dịch vụ của nó. Bạn có thể xem xét các nhận xét và dữ liệu khách hàng được thu thập theo thời gian để tìm hiểu điều gì khiến họ cảm thấy như vậy về thương hiệu của bạn.

Dựa trên sự học hỏi của mình, bạn có thể cải thiện các dịch vụ thương hiệu và điều chỉnh các dịch vụ theo mong đợi của khách hàng.

Làm thế nào để tận dụng machine learning cho hoạt động kinh doanh thương mại điện tử của bạn?

Mỗi doanh nghiệp đều có những điểm khó khăn khác nhau và những nhu cầu riêng của doanh nghiệp.

Vì vậy, những cân nhắc chính để tận dụng machine learning trong thương mại điện tử một cách tốt nhất là:

  • Xác định điểm hạn chế của mô hình kinh doanh thương mại điện tử của bạn
  • Đánh giá các công cụ khác nhau trên cơ sở chức năng và khả năng của chúng
  • Danh sách một vài công cụ và sau đó xem các gói thời gian dùng thử hoặc gói miễn phí để có trải nghiệm cơ bản
  • Đưa ra lựa chọn cuối cùng

Hoặc, bạn có thể chọn con đường ngắn hơn và thông minh hơn và chọn các công ty tư vấn trí tuệ nhân tạo cung cấp trí tuệ doanh nghiệp, Phân tích và nhiều dịch vụ dựa trên dữ liệu khác cho tất cả các loại hình doanh nghiệp.

Mẹo chuyên nghiệp cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ khi áp dụng machine learning trong thương mại điện tử: Nếu bạn là một doanh nghiệp vừa và nhỏ, hãy kết nối với một công ty tư vấn AI có thể giúp bạn đầu tư vào một số thương mại điện tử hoặc công cụ khách hàng dựa trên ML đi kèm với các chức năng cơ bản tương thích với yêu cầu của bạn. Nếu bạn muốn sử dụng phần mềm kế thừa, hãy chọn các công ty cung cấp nhiều gói tùy theo quy mô và yêu cầu kinh doanh.

Bài viết cùng chủ đề:

5 Ứng dụng của máy học (machine learning) trong phân tích khách hàng

IoT vs AI: Sự khác biệt giữa Internet of Things và trí tuệ nhân tạo là gì?

Thiết kế lấy con người làm trung tâm: Nó là gì và nó khác như thế nào so với các phương pháp thiết kế khác

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Bạn đã bao giờ tự hỏi cần những gì để xây dựng văn hóa
lấy khách hàng làm trung tâm?

Khám phá trải nghiệm khách hàng

Chào mừng bạn đến với trainghiemkhachhang.net một cộng đồng những doanh nghiệp và doanh nhân đạt được nhiều  thành công từ văn hoá “lấy khách hàng là trung tâm”

Kết nối cùng chia sẻ

Mở rộng các mối quan hệ kinh doanh và chia sẻ kiến thức để cùng nhau phát triển trong thời đại số là một trong các mục tiêu của cộng đồng trải nghiệm khách hàng

Trở thành thành viên

Việc trở thành thành viên chính thức của trainghiemkhachhang.net sẽ được hưởng các đặc quyền và cơ hội tham gia ban quản trị của cộng đồng. Tham gia ngay

Chuyển đến thanh công cụ