AI raktai, skirti padidinti pardavimus elektroninėje prekyboje | AI elektroninėje prekyboje #8

Išplėstinė dirbtinio intelekto technologija giliai keičia elektroninės prekybos kraštovaizdį. Jos veikla tampa labiau orientuota į klientus, prognozuojama ir pelninga. Naudodamiesi dirbtiniu intelektu, verslai gali analizuoti pirkimo duomenis ir elgesį internete, kad suprastų, kas skatina klientus pirkti arba palikti svetainę. Štai penki geriausi būdai, kaip elektroninės prekybos parduotuvės gali pasinaudoti dirbtinio intelekto privalumais, kad padidintų pardavimus.

Dirbtinio intelekto taikymas analizuojant klientų elgesį, siekiant padidinti pardavimus

Klientų pirkimo modelių atpažinimas yra raktas į pardavimų didinimą. Pavyzdžiui, pirkimo istorijos analizė rodo, kad klientai, kurie pirko žygių batus, ateityje labiau linkę pirkti žygių lazdas arba kojines. Tai apima:

• Praeities duomenų analizė – siekiant nustatyti pirkimo pageidavimus, pavyzdžiui, kainų intervalą, dažniausiai pasirenkamas prekių ženklas, taip pat laiką ir kanalą, per kurį atliekami pirkimai, arba mokėjimo metodą,
• Prognozavimas būsimų pirkimų – siūlant pritaikytus produktus, remiantis dirbtinio intelekto išvadomis iš praeities duomenų.

Analizuodami klientų elgesį, dirbtinio intelekto įrankiai elektroninei prekybai gali suasmeninti pasiūlymus, o tai savo ruožtu lemia didesnį klientų lojalumą ir padidėjusius pardavimus. Tuo pačiu metu supratimas, ko klientai ieško, leidžia efektyviau valdyti parduotuvės pasiūlymus, taip pat efektyviau valdyti atsargas.

Klientų aptarnavimo automatizavimas

Skaitmenizacijos amžiuje greitas ir efektyvus klientų aptarnavimas yra būtinas. Nuosekli klientų patirtis, nepriklausomai nuo pardavimo kanalo, ir sklandus perėjimas nuo komunikacijos su automatizuota sistema prie pokalbio su konsultantu tampa nauju standartu 2023 metais. Automatizuoto klientų aptarnavimo privalumai, dėl kurių jis vis labiau prisideda prie elektroninės prekybos pardavimų didinimo, apima:

• Greitas atsakymas į užklausas – pokalbių robotai leidžia momentinį kontaktą su klientais,
• Problemos sprendimas ne darbo valandomis – automatizuotos klientų aptarnavimo sistemos veikia 24/7 ir, dėka dirbtinio intelekto naudojimo, gali išspręsti iki 60% užklausų be konsultanto,

Verslams pokalbių robotai gali žymiai sumažinti veiklos kaštus, tuo pačiu gerindami klientų pasitenkinimą. Įdomus pavyzdys B2B elektroninės prekybos srityje yra „Accenture VIP Chatbot“, kuris veikia žmogaus ir roboto klientų aptarnavimo sankirtoje. Jis analizuoja pokalbių su esamais ir potencialiais klientais transkriptus ir tada nustato jų prioritetus, leidžiančius tiksliau pritaikyti pasiūlymus.

Net paprastas pokalbių robotas svetainėje, naudojantis dirbtinį intelektą, lemia geresnę klientų patirtį ir didina tikimybę sugrįžti į svetainę ir atlikti pirkimą. Tai puikus pavyzdys, kaip dirbtinis intelektas gali palengvinti klientų sąveiką ir galiausiai padidinti pirkimo proceso užbaigimo tikimybę.

Pasiūlymų suasmeninimas ir produktų rekomendacijos

Dirbtinio intelekto naudojimas suasmeninime ne tik suteikia malonesnę klientų patirtį, bet ir didesnę pirkinių krepšelio vertę. Tai įmanoma pritaikant žinutes pagal kliento kelią ir siūlant specialius nuolaidas ar akcijas, remiantis kliento pirkimo istorija tinkamu metu. Bet pirmiausia, naudojant modernias produktų rekomendavimo technikas:

• Kryžminis pardavimas – rekomenduojant papildomus produktus, kurie atitinka tuos, kuriuos klientas jau įdėjo į pirkinių krepšelį; remiantis dirbtinio intelekto analize apie kliento profilį ir segmentą, kuriam jis priklauso,
• Pardavimų didinimas – rekomenduojant brangesnius produktus klientams, taip didinant pirkinių krepšelio vertę ir didinant pardavimus.

Pirkimo kelio optimizavimas naudojant dirbtinį intelektą, siekiant padidinti pardavimus

Kliento pirkimo kelias yra procesas, kurį klientas pereina nuo pirmo kontakto su produktu ar prekių ženklu iki pirkimo užbaigimo. Dirbtinis intelektas leidžia padidinti elektroninės prekybos pardavimus, gerinant šį procesą trimis būdais:

1. Dinaminių puslapių išdėstymas. Dirbtinis intelektas analizuoja vartotojų elgesį svetainėje, nustato skyrius, kurie pritraukia daugiausiai dėmesio, ir realiu laiku pritaiko puslapio išdėstymą, kad svarbiausia informacija būtų pateikta labiausiai matomoje vietoje, taip palengvinant klientams rasti juos dominančius produktus.
2. Dirbtinio intelekto pagrindu vykdomas A/B testavimas. Dirbtinio intelekto pagrindu veikiantis elektroninės prekybos įrankis, pavyzdžiui, „Google Optimize“ arba „Optimizely“, gali atlikti pažangų A/B testavimą skirtingoms svetainės versijoms, kad rastų efektyviausius išdėstymus ir elementus, kas lemia greitesnius optimizavimus ir didesnius konversijos rodiklius.
3. Anticipacinis suasmeninimas. Analizuodamas istorinius duomenis ir dabartinį vartotojų elgesį, dirbtinis intelektas gali numatyti klientų poreikius, siūlydamas suasmenintas produktų ir pasiūlymų rekomendacijas prieš vartotojams suprantant, kad jų reikia, kas savo ruožtu sutrumpina pirkimo kelią ir padidina pirkimo užbaigimo tikimybę.

Pardavimų didinimas per socialinės žiniasklaidos nuotaikų analizę

Dar vienas būdas padidinti elektroninės prekybos pardavimus yra atidžiai klausytis klientų nuomonių. Tai lengviausia padaryti bendradarbiaujant su dirbtiniu intelektu, kuris gali atpažinti tendencijas ir modelius net dideliame pareiškimų skaičiuje. Tai atliekama per nuotaikų analizę, kuri yra procesas, skirtas išgauti informaciją iš internetinių tekstinių duomenų, kad būtų suprasta auditorijos nuomonė ir požiūris į tam tikras įmones, prekių ženklus ar produktus.

1. Klientų atsiliepimų supratimas – analizuojant komentarus ir diskusijas socialinėje žiniasklaidoje, dirbtinis intelektas padeda suprasti, ką klientai mano apie siūlomus produktus ar prekių ženklus. Šios žinios yra būtinos efektyviai pritaikant pasiūlymus vartotojų lūkesčiams, kas tiesiogiai didina pardavimus.
2. Reagavimas į atsiliepimus realiu laiku – greitas reagavimas į klientų atsiliepimus yra raktas į teigiamų santykių kūrimą. Dirbtinis intelektas gali automatiškai identifikuoti ir pranešti apie neigiamus atsiliepimus ar problemas, leidžiančias reaguoti iš karto. Prekės ženklo įvaizdžio gerinimas socialinėje žiniasklaidoje gali virsti padidėjusiu srautu į parduotuvės svetainę ir, atitinkamai, padidėjusiais pardavimais.
3. Atsiliepimais pagrįstas produktų kūrimas – klientų atsiliepimai ir pasiūlymai, pateikti socialinėje žiniasklaidoje, gali būti neįkainojamas informacijos šaltinis, siekiant tobulinti produktų pasiūlymus. Dirbtinis intelektas padeda analizuoti šiuos duomenis, leidžiančius tobulinimus, kurie atitinka rinkos poreikius ir didina pasiūlymo patrauklumą, kas galiausiai gali padidinti pardavimus.

Santrauka

Dirbtinio intelekto taikymas elektroninėje prekyboje atveria duris procesų optimizavimui, kuris tiesiogiai virsta padidėjusiais pardavimais. Intensyvios konkurencijos skaitmeninėje rinkoje laikais gebėjimas suasmeninti pasiūlymus ir komunikaciją su klientais, remiantis klientų elgesio ir nuomonių analize, taip pat paprastas ir malonus pirkimo kelias tampa pagrindiniais elektroninės prekybos strategijų elementais.

Tačiau dirbtinio intelekto naudojimas didinant elektroninės prekybos pardavimus yra platesnis nei tik parduotuvės veiklos optimizavimas. Išnaudojant dirbtinio intelekto galią socialinės žiniasklaidos nuotaikų analizėje, galima geriau suprasti klientus ir greitai reaguoti į jų atsiliepimus, kas savo ruožtu kuria teigiamus santykius su prekės ženklu ir skatina pirkimus.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.