อนาคตของการช็อปปิ้งออนไลน์เป็นจริงได้ด้วย AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

Jetsons เสนอชีวิตของระบบอัตโนมัติและความสะดวกที่เรายังไม่เชี่ยวชาญนัก แต่การใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องมีศักยภาพที่จะได้อนาคตของการช็อปปิ้งออนไลน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการค้าปลีก - ใกล้เคียงกับอุดมคติมากขึ้น

ก่อนที่จะกระโดดไปสู่อนาคตของการช็อปปิ้งออนไลน์และวิธีที่ผู้ค้าปลีกวางเท้าบนแคทวอล์คดิจิทัลด้วย AI และ ML เรามาแยกความแตกต่างกันก่อน

AI (ปัญญาประดิษฐ์) เป็นระบบอัตโนมัติอัจฉริยะที่ช่วยให้ผู้ซื้อพบสิ่งที่ต้องการอย่างแท้จริง

ML (แมชชีนเลิร์นนิง) มักถูกกล่าวถึงในร้านค้าปลีก เนื่องจากต้องใช้ข้อมูลในอดีตจำนวนนับไม่ถ้วนและพยายามค้นหารูปแบบและแนวโน้ม ตลอดจนคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ

การระบาดใหญ่ได้กระจ่างให้เห็นถึงความจำเป็นของเทคโนโลยีทั้งสอง ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่าทั้งสองมีพลังอำนาจอยู่

อนาคตของการช็อปปิ้งออนไลน์: ทดลองเสมือนจริง รับผลตอบแทนน้อยลง

นี่คือวิธีที่ AI และ ML กำลังปฏิวัติอนาคตของการช็อปปิ้งออนไลน์:

1. ช่วยให้ผู้ซื้อพบขนาดและสินค้าที่เหมาะสมเพื่อลดผลตอบแทนอีคอมเมิร์ซ
2. การเสริมสร้างความเข้มแข็งให้กับห่วงโซ่อุปทานการค้าปลีก
3. การส่งเสริมส่วนบุคคลเพื่อสร้างความแตกต่างของแบรนด์

ข้อจำกัดด้านโควิด-19 ได้ปิดร้านค้าทั่วโลกอย่างรวดเร็วในต้นปี 2563 และผู้ค้าปลีกต้องหาวิธีใหม่ในการช่วยให้ลูกค้าตัดสินใจอย่างรวดเร็ว ด้วยประสบการณ์ในร้านเพียงเล็กน้อย ลูกค้าจึงถูกทิ้งให้เดาว่าผลิตภัณฑ์บนหน้าจอเป็นผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาชอบหรือไม่ การซื้อเสื้อเชิ้ตตัวเดียวกันสองขนาดอาจเป็นเรื่องง่ายสำหรับลูกค้าที่ไม่แน่ใจ แต่จะสร้างความเสียหายให้กับสินค้าคงคลังของร้านค้าปลีก

Jason Goldberg ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายกลยุทธ์การพาณิชย์ของ Publicis Group อธิบายว่าการเปลี่ยนไปใช้ virtual try-on ช่วยลดผลตอบแทนและเพิ่มความยั่งยืน

แปดเปอร์เซ็นต์ของการซื้อในร้านค้าจะได้รับคืนในขณะที่ "ในอีคอมเมิร์ซ 20 ถึง 30% จะได้รับคืน นั่นเป็นผลลัพธ์ที่มีราคาแพงทางดาราศาสตร์และเป็นหายนะทางนิเวศวิทยา” เขากล่าว

ในขณะที่กลุ่มค้าปลีกต่างๆ ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องทางออนไลน์ ความไม่ตรงกันนี้จึงต้องได้รับการแก้ไขเพื่อหลีกเลี่ยงการกระทบต่อผลกำไรและรายได้อย่างมหาศาล

โพสท่า: แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ขับเคลื่อน CX และความภักดีได้อย่างไร

การฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อช่วยให้ลูกค้าสั่งซื้อขนาดและประเภทของผลิตภัณฑ์ที่สมบูรณ์แบบทำให้มั่นใจได้ว่าพวกเขามีความสุขในครั้งแรก การทดลองเสมือนจริงได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์มากในช่วงการแพร่ระบาดเมื่อห้องลองชุดถูกปิด ประสิทธิภาพระดับสูงของพวกเขาพิสูจน์ได้ว่าพวกเขาจะติดอยู่หลังเกิดโรคระบาด

โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหมวดหมู่ต่างๆ เช่น เครื่องสำอาง การลองใช้เครื่องทดสอบที่หลายๆ คนเคยใช้นั้นไม่เคยเป็นการปฏิบัติที่ถูกสุขลักษณะมากนัก และ COVID อาจยุติประสบการณ์ที่มีเชื้อจุลินทรีย์เช่นนั้นไปตลอดกาล เทคโนโลยีความจริงเสริมช่วยให้ลูกค้าได้ลองใช้ผลิตภัณฑ์เครื่องสำอางหลายชนิดโดยไม่ต้องเช็ดสีเดิมหรือออกจากบ้าน

ในทำนองเดียวกัน AI และ ML ได้เริ่มช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจได้อย่างมั่นใจมากขึ้น ซึ่งช่วยให้ผู้ค้าปลีกรักษาระดับสต็อกและบรรเทาความเครียดในห่วงโซ่อุปทานโดยรวม

ห่วงโซ่อุปทานค้าปลีกฉลาดขึ้นเพื่อการช็อปปิ้งออนไลน์ที่ดีขึ้น

การระบาดใหญ่เผยให้เห็นถึงความสำคัญของห่วงโซ่อุปทานต่อการค้าปลีก จากการที่กระดาษชำระหมดเกลี้ยง ผู้ซื้อจำนวนมากจึงพบกับชั้นวางที่ว่างเปล่าเป็นครั้งแรก

นี่คือจุดที่ Goldberg เห็นแอปพลิเคชันที่สมบูรณ์แบบสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง “เราสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อดูพฤติกรรมในอดีตทั้งหมด ทำนายห่วงโซ่อุปทานของเรา คาดการณ์ได้ดีขึ้นว่าโรงงานของเราจะผลิต [ผลิตภัณฑ์] ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใด และจับคู่อุปทานกับอุปสงค์ในร้านได้ดีขึ้น” เขากล่าว “ลูกค้าไม่ต้องทำอะไรที่แตกต่าง พวกเขาไม่เคยรู้หรือสนใจว่าแมชชีนเลิร์นนิงทำให้ร้านนั้นดีขึ้น พวกเขาเพิ่งรู้ว่า Walmart มีสิ่งที่พวกเขาต้องการอย่างแน่นอน”

ความราบรื่นนี้เป็นเป้าหมายสุดท้าย: ได้สิ่งที่ลูกค้าต้องการและต้องการในเวลาที่เหมาะสม

AI ในอนาคตของการช้อปปิ้งออนไลน์: สร้างสมดุล

COVID เร่งการยอมรับของผู้บริโภคในการซื้อสินค้ารูปแบบใหม่ นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการใช้ AI และ ML ในการค้าปลีก เมื่อผู้บริโภคเริ่มใช้งานและเพลิดเพลินกับคุณสมบัติต่างๆ ที่มีอยู่แล้วในตลาด พวกเขาก็เริ่มคาดหวังว่าฟีเจอร์เหล่านี้จะทำงานร่วมกันได้

ตัวอย่างเช่น ช่างปรับปรุงบ้านอาจต้องการเปลี่ยนสีของผนังและพรม ความสามารถในการมองเห็นการเปลี่ยนแปลงในมุมมองความเป็นจริงเสริมอย่างสมบูรณ์ช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยพิจารณาว่าผลิตภัณฑ์ทำหรือไม่เสริมซึ่งกันและกัน เมื่อเปลี่ยนไปใช้เครื่องแต่งกาย ผู้ค้าปลีกอาจต้องการให้ลูกค้าลองชุดทั้งชุดเพื่อขายต่อและลดผลตอบแทน

ด้วยข้อมูลลูกค้าจำนวนมากที่เก็บรวบรวม ผู้ค้าปลีกจึงควรเร่งสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว ในขณะเดียวกัน ผู้ค้าปลีกต้องสร้างสมดุลกับ AI ไม่ควรใช้กับกระบวนการที่ทำงานได้อย่างราบรื่นอยู่แล้ว ไม่มีใครต้องการเทคโนโลยีเพื่อประโยชน์ของเทคโนโลยี แต่ควรใช้ AI และ ML เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอย่างมีนัยสำคัญ

ML เชื้อเพลิงส่วนบุคคล ความแตกต่าง

แมชชีนเลิร์นนิงยังทำหน้าที่เป็นตัวสร้างความแตกต่างสำหรับผู้ค้าปลีกในหมวดหมู่ที่มีการแข่งขันสูง ตัวอย่างเช่น Amazon อาจมีค้อนมากมายให้กับลูกค้า แต่ผู้ค้าปลีกรายย่อยสามารถมอบประสบการณ์อันล้ำค่าแก่ผู้บริโภคด้วยการช่วยให้พวกเขาเลือกค้อนที่เหมาะสมสำหรับโครงการเฉพาะของตน

มีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนในการรวบรวมข้อมูลและการรวมกลุ่มเนื่องจาก Goldberg อธิบายว่า "คุณทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ลูกค้าของคุณใช้ผลิตภัณฑ์ คุณรู้มากขึ้นเกี่ยวกับเส้นทางที่พวกเขาใช้ในการพิจารณาผลิตภัณฑ์ ดังนั้นจึงมีข้อมูลที่คุณสามารถรวบรวมได้ ”

ข้อมูลคือเหมืองทองคำสำหรับผู้ค้าปลีกที่สามารถใช้ประโยชน์ได้อย่างเหมาะสม

เตรียมตัวให้พร้อมสำหรับการช้อปปิ้งออนไลน์แห่งอนาคต

เพื่อที่จะใช้ AI และ ML ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ผู้ค้าปลีกจำเป็นต้องป้อนข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันลงในอัลกอริทึมและฝึกอบรมพวกเขา ต้องใช้เวลาจึงจะสมบูรณ์แบบ ดังนั้นในระหว่างนี้ Goldberg แนะนำให้ผู้ค้าปลีกเตรียมตัว

“รับนโยบายข้อมูลของคุณ รับนโยบายการเก็บถาวรของคุณ รับคำชี้แจงสิทธิ์ส่วนบุคคลของคุณ เพื่อที่คุณจะได้บอกลูกค้าว่าคุณจะรวบรวมอะไรและใช้งานอย่างไร ซึ่งจะทำให้คุณสามารถนำไปใช้ได้ ฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างประสบการณ์ที่ไม่เหมือนใคร” เขากล่าว

อนาคตของการค้าปลีกจะมีความเป็นส่วนตัวสูงและเน้นในด้านที่ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ในขณะที่ลดความขัดแย้งและต้นทุนของแบ็กเอนด์ เมื่อผู้ค้าปลีกรายใหม่ปรากฏขึ้นในแต่ละวัน การใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยให้ผู้นำหมวดหมู่บรรลุและรักษาสถานะของตนเป็นรายการโปรดของผู้บริโภค