<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=482955330209157&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">
Blog

Το AI στο ηλεκτρονικό εμπόριο – Τα 10 καλύτερα εργαλεία


Ζούμε στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης. Κάνοντας scroll στα social media, τα γράμματα "AI" εμφανίζονται κάθε λίγα λεπτά.

AI εδώ, AI εκεί. 

Και ως ιδιοκτήτης eshop, αρχίζεις να αναρωτιέσαι πώς μπορείς να χρησιμοποιήσεις την Τεχνητή Νοημοσύνη προς όφελός σου, όπως για να βελτιώσεις διάφορες πτυχές της online επιτυχίας σου.

Υπάρχει ένας τρόπος να αξιοποιήσεις αλγόριθμους, μηχανική μάθηση και ανάλυση δεδομένων για να αυτοματοποιήσεις και να βελτιστοποιήσεις το eshop σου, καταλήγοντας σε βελτιωμένη εμπειρία πελατών και αυξημένες πωλήσεις. 

Τι είναι το AI στο ηλεκτρονικό εμπόριο;

Πριν βγάλουμε βιαστικά συμπεράσματα, ας διευκρινίσουμε τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη στο e-commerce.

Υπομονή – στην αρχή μπορεί αυτά να σου φαίνονται βουνό, αλλά θα προσπαθήσουμε να το εξηγήσουμε όσο πιο απλά γίνεται: Η τεχνητή νοημοσύνη στο ηλεκτρονικό εμπόριο συνδυάζει μηχανική μάθηση (machine learning), επεξεργασία φυσικής γλώσσας (natural language processing) και παράγοντες μηχανικής όρασης (computer vision factors) για να κατανοήσει τα δεδομένα και να παρέχει πρακτικές συμβουλές.

Αυτά τα 3 στοιχεία σε συνδυασμό, βοηθούν την τεχνητή νοημοσύνη να κατανοήσει τι συμβαίνει στο ηλεκτρονικό κατάστημα και έτσι οδηγούν σε χρήσιμες προτάσεις. Οι βασικές αρχές λειτουργίας περιλαμβάνουν τη συλλογή δεδομένων (π.χ.: προϊόντα που προβλήθηκαν, προϊόντα που προστέθηκαν στο καλάθι, κλικς που έγιναν), αλγόριθμους εκπαίδευσης, προβλέψεις και συνεχή μάθηση. Υπάρχουν πάντα νέα προϊόντα που προστίθενται σε ένα eshop και νέοι πελάτες που κάνουν κλικ, έτσι ο αλγόριθμος εκπαιδεύεται συνεχώς με νέα σύνολα δεδομένων.

Καθώς επεξεργάζονται περισσότερα δεδομένα, τα συστήματα AI γίνονται καλύτερα στον εντοπισμό μοτίβων και τάσεων, συμβάλλοντας στη συνολική αποτελεσματικότητα του ηλεκτρονικού καταστήματος.

Τι μπορούν, λοιπόν, να κάνουν αυτά τα ΑΙ εργαλεία για το eshop σου; Στην Aqurate, συγκεντρώσαμε τα 10 καλύτερα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να βοηθήσουν στην ανάπτυξη και του δικού σου eshop. 
 

10 εργαλεία AI για το ηλεκτρονικό εμπόριο

1.  Μηχανή Αναζήτησης Μέσα Στην Ιστοσελίδα (Site Search Engine)

Φιλτράρισμα και ταξινόμηση αποτελεσμάτων: Βοήθησε τους χρήστες να βρουν προϊόντα εισάγοντας λέξεις-κλειδιά, ονομασίες ή ακόμα και κωδικούς SKU για να εντοπίσουν ό,τι ψάχνουν πιο γρήγορα. Οι χρήστες μπορούν να φιλτράρουν τα αποτελέσματα με βάση το εύρος τιμών, το brand, το χρώμα και άλλα χαρακτηριστικά.

Αυτόματη συμπλήρωση και προτάσεις: Οι έξυπνες προτάσεις βοηθούν τους χρήστες προβλέποντας και ολοκληρώνοντας τα ερωτήματα αναζήτησής τους. Αυτό όχι μόνο επιταχύνει τη διαδικασία αναζήτησης, αλλά βοηθά επίσης τους χρήστες να βελτιώσουν τα ερωτήματά τους για πιο ακριβή αποτελέσματα.

Ορθογραφικά λάθη και συνώνυμα: Αυτό διασφαλίζει ότι ακόμη και αν οι χρήστες κάνουν λάθη ή χρησιμοποιούν διαφορετικούς όρους, εξακολουθούν να λαμβάνουν σχετικά αποτελέσματα, βελτιώνοντας τις πιθανότητες επιτυχούς εύρεσης προϊόντος.

➡️ Παραδείγματα εργαλείων: AlgoliaBloomreach

Σύμφωνα με σχετική έρευνα, περίπου το 30-60% των συνολικών εσόδων σε ένα eshop δημιουργείται από επισκέπτες που χρησιμοποιούν τη λειτουργία αναζήτησης. Παρά το γεγονός αυτό, μόνο το 15% των εταιρειών διαθέτει πόρους για τη βελτιστοποίησή της.

 

2. Μηχανή Πρότασης Προϊόντων (Product Recommendation Engine)

Μια εξατομικευμένη μηχανή προτάσεων προϊόντων εμφανίζει “widgets” στους επισκέπτες του eshop με προϊόντα για up-sell, cross-sell κ.α. Τέτοια widgets μπορούν να τοποθετηθούν στη σελίδα του κάθε προϊόντος, στην αρχική σελίδα, ακόμα και στο checkout. Αυτό βοηθά τα ηλεκτρονικά καταστήματα να αυξήσουν τις πωλήσεις και το ποσοστό μετατροπών, καθώς ενθαρρύνει τους χρήστες να αυξήσουν το μέσο καλάθι (AOV) κοιτάζοντας παρεμφερή ή συμπληρωματικά προϊόντα.

➡️ Παραδείγματα εργαλείων: Aqurate, Recombee, Dynamic Yield

Το καλύτερο παράδειγμα αποτελεί η Amazon, η οποία χρησιμοποιεί το λεγόμενο item-to-item collaborative filtering για τη μηχανή προτάσεών της. Σε σύγκριση με το φιλτράρισμα βάσει περιεχομένου, το «συνεργατικό» φιλτράρισμα χρησιμοποιεί την εμπειρία άλλων χρηστών για τη δημιουργία προτάσεων προϊόντων. 

Αυτό το ήξερες; Η Amazon καθιέρωσε την πρωτοποριακή αυτή προσέγγιση το μακρινό 2003, με το άρθρο της Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering

Τα ηλεκτρονικά καταστήματα μπορούν να χρησιμοποιήσουν την ίδια τεχνολογία με την Amazon για να αυξήσουν τη μέση αξία παραγγελίας, καθώς και το ποσοστό μετατροπής!

Μάθε περισσότερα Πώς να διαλέξεις product recommendation engine →

 

3. Δυναμική Τιμολόγηση (Dynamic Pricing)

Η δυναμική τιμολόγηση βοηθά τα eshops καθώς εισάγει μια στρατηγική εύκολα προσαρμόσιμη στα εκάστοτε δεδομένα. Σε αυτό το δυναμικό μοντέλο, οι τιμές δεν είναι στατικές αλλά κυμαίνονται ανάλογα με διάφορους παράγοντες όπως η ζήτηση, τα επίπεδα αποθεμάτων, η τιμολόγηση των ανταγωνιστών, ακόμη και η συμπεριφορά των καταναλωτών. Αυτή η προσαρμογή σε πραγματικό χρόνο επιτρέπει στις επιχειρήσεις να βελτιστοποιήσουν τις δομές τιμολόγησης, διασφαλίζοντας ότι παραμένουν ανταγωνιστικές και μεγιστοποιούν τα έσοδά τους.

➡️ Παραδείγματα εργαλείων: dynamicpricing.ai, quicklizard.de

«Η δυναμική τιμολόγηση είναι εξαιρετικά ωφέλιμη όταν έχεις μια σταθερή ποσότητα ευπαθούς αποθέματος, όπως αεροπορικά εισιτήρια, και όταν το ποσό που είναι διατεθειμένοι να πληρώσουν οι πελάτες ποικίλλει».

 

4. AI Chatbot

Πολλά ηλεκτρονικά καταστήματα διαθέτουν την επιλογή για απευθείας συνομιλία με έναν υπάλληλο από την υποστήριξη πελατών. Αυτός ο ρόλος μπορεί πλέον να μεταβιβαστεί σε chatbot που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη, τα οποία προορίζονται για τη διαχείριση ερωτήσεων πελατών, την παροχή άμεσης υποστήριξης και τη βελτίωση των χρόνων απόκρισης, ενισχύοντας έτσι την ικανοποίηση των πελατών.

➡️ Παραδείγματα εργαλείων: DRUID AI, moin.ai

«Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στο ηλεκτρονικό εμπόριο και είμαι ενθουσιασμένος που η DRUID ηγείται αυτής της τάσης με αυτοματισμούς εξυπηρέτησης πελατών και κέντρων επικοινωνίας με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη, βοήθεια για αγορές και προτάσεις προϊόντων που υποστηρίζονται από το Generative AI. Παρέχουμε τεχνολογία που καινοτομεί και ωφελεί τις επιχειρήσεις όπως οι Kmart, Carrefour, Auchan, eMag, αλλά και οι πελάτες τους».

Raluca Tatarusanu, VP of Sales DRUID AI

 

5. Εργαλείο Τμηματοποίησης (Segmentation Tool)

Τα εργαλεία τμηματοποίησης κατηγοριοποιούν τους πελάτες με βάση τη συμπεριφορά, επιτρέποντας στοχευμένα email, στρατηγικές μάρκετινγκ και εξατομικευμένη επικοινωνία. Τέτοια εργαλεία σου επιτρέπουν να βελτιώσεις τις στρατηγικές μάρκετινγκ και να στοχεύσεις χρήστες με περιεχόμενο που είναι σχετικό με τα συγκεκριμένα ενδιαφέροντά τους. 

➡️ Παραδείγματα εργαλείων: trbo, Salesforce, Mailchimp, Klavyio

Το 80% των ανθρώπων είναι πιο πιθανό να συνεργαστούν με ένα brand που προσφέρει εξατομικευμένη εμπειρία. Γι' αυτό είναι σημαντικό να τμηματοποιείς το κοινό σου και να στέλνεις email προσαρμοσμένα στις ανάγκες της κάθε ομάδας.


 

6. Περιγραφές προϊόντων που δημιουργούνται από AI

Οι εποχές που έπρεπε να ξοδεύεις ώρες δημιουργώντας και ανεβάζοντας περιγραφές για τα προϊόντα του eshop σου έχουν περάσει. Χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη, μπορούμε πλέον να δημιουργήσουμε περιγραφές προϊόντων γρήγορα και σε ποικίλα στυλ. Ορισμένα συστήματα μπορούν να προσαρμόσουν το στυλ γραφής τους με βάση το κοινό-στόχο ή τον τόνο και το ύφος του brand. Έτσι, η περιγραφή προϊόντος γίνεται πιο εύκολη από ποτέ. 

➡️ Παραδείγματα εργαλείων: Dyver.ai, Ahrefs

«Η Dyver αξιοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη και τον αυτοματισμό για να ανακτήσει, να ομαλοποιήσει, να κατηγοριοποιήσει και να εμπλουτίσει δεδομένα προϊόντων, ενώ δημιουργεί περιγραφές που διευκολύνουν τις ομάδες προϊόντων και μάρκετινγκ. Αυτό εξασφαλίζει ετοιμότητα αγοράς, αυξημένη επισκεψιμότητα, εμπειρία πελατών και διασυνοριακή επεκτασιμότητα με απαράμιλλη ταχύτητα και ακρίβεια».

Octavian Dumitrescu, CEO Dyver.ai

 

7. Διαφημίσεις που δημιουργούνται από AI

Είτε είσαι ιδιοκτήτης eshop είτε marketer, πιθανότατα έχεις ήδη δυσκολευτεί να δημιουργήσεις ελκυστικές διαφημίσεις για τα προϊόντα σου - ειδικά όταν τα γραφικά της διαφήμισης απαιτούν την ικανότητα ενός εξειδικευμένου ατόμου. Τα καλά νέα είναι ότι υπάρχουν εργαλεία εκεί έξω που βοηθούν τις επιχειρήσεις να προσαρμόσουν και να αυτοματοποιήσουν τη δημιουργία διαφημίσεων.

➡️ Παραδείγματα εργαλείων: Creatopy, AdCreative.ai

«Το Creatopy βοηθά τα eshop αυτοματοποιώντας τη δημιουργική διαδικασία. Με το εργαλείο μας, είναι εύκολο να δημιουργήσεις εικαστικά που έχουν απήχηση στο κοινό-στόχο, σε λίγα μόλις κλικ».

Dan Oros, CEO Creatopy

 

8. AI Εργαλείο για SEO

Τα εργαλεία AI SEO βοηθούν στον εντοπισμό ευκαιριών, στην αποκάλυψη πολύτιμων πληροφοριών και στη βελτίωση της διαδικασίας βελτιστοποίησης. Τέτοια εργαλεία μπορούν να βοηθήσουν στην έρευνα keyword, στη βελτιστοποίηση περιεχομένου και στις στρατηγικές linkbuilding, διασφαλίζοντας ότι οι σελίδες προϊόντων δεν είναι μόνο φιλικές προς τις μηχανές αναζήτησης, αλλά και προσαρμοσμένες για να ανταποκρίνονται στις εξελισσόμενες ανάγκες των χρηστών.

➡️ Παραδείγματα εργαλείων: Aysa.ai, Surfer AI

«Η πλατφόρμα μας αξιοποιεί προηγμένους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για τη διεξαγωγή ελέγχων (SEO audit), το keyword research, την ανάλυση backlink και τη διεξαγωγή βελτιστοποιήσεων στη σελίδα. Με την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε κάθε πτυχή του SEO, το Aysa.ai προσφέρει ακριβείς ενέργειες, βοηθώντας έτσι τα ηλεκτρονικά καταστήματα να εξοικονομήσουν χρόνο».

Marius Dosinescu, Aysa.ai

 

9. Analytics για Πρόβλεψη Αποθέματος

Τα Predictive Analytics είναι εργαλεία που μπορούν να προβλέψουν μελλοντικά μοτίβα ζήτησης για τα προϊόντα που έχεις σε στοκ. Αυτή η προσέγγιση ξεπερνά τις παραδοσιακές μεθόδους αξιοποιώντας προηγμένους αλγόριθμους για ακριβείς προβλέψεις, βελτιστοποίηση των επιπέδων αποθεμάτων και, τελικά, πρόληψη τόσο των ελλείψεων όσο και των υπερβολικών αποθεμάτων.

➡️ Παραδείγματα εργαλείων: Netstock, o9 Solutions

Τα Zara χρησιμοποιούν Predictive Analytics για να κατανοήσουν τις προτιμήσεις των πελατών και να προβλέψουν τις τάσεις της μόδας. Αυτό επιτρέπει στα Zara να προσαρμόζουν γρήγορα το απόθεμά τους, διασφαλίζοντας ότι τα καταστήματα είναι εφοδιασμένα με τα πιο πρόσφατα είδη μόδας που ευθυγραμμίζονται με τις προτιμήσεις των πελατών.

 

10. Οπτική αναζήτηση (Visual Search)

Χρησιμοποιώντας προηγμένους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, τα συστήματα οπτικής αναζήτησης μπορούν να αναλύουν και να αναγνωρίζουν αντικείμενα, χρώματα, μοτίβα και σχήματα μέσα στις εικόνες, επιτρέποντας στους καταναλωτές να βρίσκουν παρόμοια ή πανομοιότυπα προϊόντα στο απόθεμα ενός retailer. Αυτή η δυνατότητα είναι ιδιαίτερα χρήσιμη όταν ένας αγοραστής βλέπει ένα αντικείμενο που του αρέσει στον πραγματικό κόσμο, σε ένα περιοδικό ή στα social media και θέλει να το εντοπίσει στο διαδίκτυο.

➡️ Παραδείγματα εργαλείων: Canto, ViSenze

Η οπτική αναζήτηση απλοποιεί τις ηλεκτρονικές αγορές επιτρέποντας στους χρήστες να βρίσκουν προϊόντα χρησιμοποιώντας εικόνες και όχι λέξεις-κλειδιά. Βελτιώνει την εμπειρία του πελάτη με τον εξορθολογισμό των αναζητήσεων, διευκολύνοντας τον εντοπισμό των επιθυμητών αντικειμένων.

 

Συμπεράσματα 

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι εδώ για να μείνει, οπότε πρέπει να την αξιοποιήσουμε! Ακόμα κι αν σημαίνει ότι πρέπει να δοκιμάσεις πολλά εργαλεία για να δεις ποιο είναι το καλύτερο για το δικό σου eshop, σου συνιστούμε να παραμένεις ενημερωμένος. Στην εποχή μας - ποιος ξέρει τι μπορεί να σου δώσει το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα έναντι άλλων eshop;

 

 



 

Similar posts

Get notified on new marketing insights

Be the first to know about new B2B SaaS Marketing insights to build or refine your marketing function with the tools and knowledge of today’s industry.