Thứ năm, 22/10/2020 | 04:54 - GMT+7

Trí tuệ nhân tạo tác động ra sao đến thương mại điện tử?

Trong thương mại điện tử, trí tuệ nhân tạo AI có thể được sử dụng để phân tích, dự đoán và cải thiện việc cung cấp sản phẩm, quản lý hàng tồn kho tốt hơn...

23/09/2020 - 16:23
Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ sẽ có tác động tối đa đến thương mại điện tử trong những năm tới. Theo một báo cáo của IBM, hơn 90% các tổ chức hoạt động hiệu quả đang xem xét việc áp dụng AI ở cấp độ doanh nghiệp. Bên cạnh đó, một báo cáo của Gartner dự đoán rằng 37% tổ chức đã triển khai AI ở một số hình thức.
Từ việc tối ưu hóa mức tồn kho đến quản lý gian lận thông minh, AI đang làm nhiều việc hơn là gửi các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa cho khách hàng. Dưới đây là năm cách hàng đầu mà các doanh nghiệp thương mại điện tử đang sử dụng AI để tăng quy mô lợi nhuận:
Tận dụng phân tích dự đoán để cải thiện việc cung cấp sản phẩm
Phân tích dự đoán là một kỹ thuật phân tích thống kê sử dụng khai thác dữ liệu và học máy để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Trong bối cảnh thương mại điện tử, phân tích dự đoán cung cấp cho chủ cửa hàng sự hiểu biết sâu sắc hơn về các quyết định và hành vi của khách hàng.
AI tìm ra các động cơ khác nhau trong hành vi của người tiêu dùng mục tiêu giúp các chủ cửa hàng thương mại điện tử có thể tận dụng dữ liệu có sẵn để cải thiện việc cung cấp sản phẩm hiện tại của họ.
Mỗi khách hàng tương tác với cửa hàng trực tuyến theo một cách riêng. Phân tích dự đoán giúp hiểu mọi biến số trong hành vi của khách hàng và điều chỉnh các sản phẩm cung cấp cho phù hợp.
Ví dụ, những sản phẩm ít được khách hàng mua có thể được thay thế bằng những sản phẩm có nhu cầu cao hơn. Tương tự, nếu dữ liệu tìm kiếm của khách hàng dự đoán khách hàng đang tìm kiếm sản phẩm mới mỗi tuần, thì hàng tồn kho hiện có có thể được thay thế bằng các sản phẩm mới hơn.
Ảnh minh họa 
Áp dụng phân tích dữ liệu nâng cao và học máy để quản lý gian lận thông minh
Bán hàng thương mại điện tử thu hút tăng trưởng doanh thu 209% hàng năm. Với hiệu suất vượt trội về tăng trưởng như vậy, lĩnh vực thương mại điện tử rất dễ bị lừa đảo. Ước tính đến cuối năm 2021, các công ty thương mại điện tử sẽ mất khoảng 6,4 tỷ đô la do gian lận.
Hầu hết các gian lận xảy ra trên trực tuyến. Các loại gian lận thương mại điện tử khác nhau có liên quan đến cửa hàng thương mại điện tử bao gồm: Gian lận thẻ tín dụng trong đó tin tặc đánh cắp thông tin tài chính bí mật của các công ty thương mại điện tử để thực hiện các giao dịch gian lận; Gian lận đối tác liên kết trong đó đối tác tiếp thị liên kết tính phí hoa hồng cho doanh số bán hàng khống; Lạm dụng mã khuyến mại trong đó những kẻ gian lận có thể được giảm giá nhiều lần bằng cách sử dụng cùng một mã giảm giá; Gian lận ủy quyền trong đó những kẻ lừa đảo đóng giả các cá nhân khác nhau để mua một số đôi giày phiên bản giới hạn.
Lo ngại về bảo mật trong khi thanh toán là một trong những lý do hàng đầu khiến giỏ hàng bị bỏ lại. Các công cụ ML và AI có hiệu quả trong việc chống lại các loại gian lận thương mại điện tử khác nhau.
Hệ thống phân tích dữ liệu thông minh và dựa trên AI có thể được sử dụng để phân tích hành vi của khách hàng hợp pháp trông như thế nào, bao gồm cả sự từ chối sai. Một cây quyết định giám sát được tạo ra để phát hiện các giao dịch sai.
Ví dụ: các hệ thống như Fraudlabs Pro có cơ sở dữ liệu danh sách đen trung tâm chứa hàng triệu địa chỉ IP và địa chỉ email để phát hiện gian lận thông minh hơn. AI giúp sàng lọc mọi đơn đặt hàng để tìm các kiểu gian lận và thậm chí chặn nhiều lần thử thẻ tín dụng chỉ trong một phần giây. Việc phát hiện gian lận chính xác mọi giao dịch giúp người bán thương mại điện tử giảm khoản bồi hoàn và cải thiện lợi nhuận.
Tạo đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa dựa trên thuật toán
Công cụ đề xuất sản phẩm dựa trên cách tiếp cận lịch sử và cách tiếp cận dự đoán. Các thuật toán tiếp cận lịch sử sẽ đề xuất sản phẩm dựa trên quyết định mà khách hàng đã đưa ra trước đó. Tuy nhiên, thuật toán tiếp cận dự đoán sẽ đề xuất sản phẩm tùy thuộc vào những gì khách hàng có thể mua tiếp theo.
Ví dụ, nếu khách hàng đã mua một cây gậy cricket trước đây, thuật toán dự đoán sẽ đưa ra các đề xuất như găng tay đánh bóng, giày thể thao, bộ bảo vệ chân, túi đựng đồ nghề, bộ phận bảo vệ tay, v.v.
Bên cạnh đó, công cụ đề xuất sản phẩm do AI hỗ trợ có thể đề xuất sản phẩm dựa trên sở thích hiện tại của khách hàng. Amazon cho biết công cụ giới thiệu sản phẩm của họ thúc đẩy 35% doanh số bán hàng. Công cụ giới thiệu sản phẩm đề xuất các sản phẩm liên quan đến sản phẩm mà khách hàng đã mua trong quá khứ.
Tuy nhiên, các công cụ đề xuất AI cũng có những công dụng khác. Ví dụ, nếu một nhóm thuộc một quốc gia mua sắm nhiều sản phẩm cụ thể trong các lễ hội, công cụ AI có thể liệt kê sản phẩm đó trên trang chủ cho những người đến thăm từ khu vực đó. Tương tự, nếu mọi người ở một nhóm tuổi nhất định đang thể hiện sự quan tâm đến việc mua một sản phẩm cụ thể, công cụ AI có thể liệt kê các sản phẩm tương tự với họ.
Các công cụ như Finteza sử dụng phân tích thương mại điện tử nâng cao để xác định các sản phẩm khách hàng đã mua trong những ngày gần đây và ở mức giá nào. AI cũng cho bạn biết mặt hàng phổ biến nhất. Khi bạn có thể phát hiện các sản phẩm phổ biến nhất dựa trên vị trí của khách hàng, bạn có thể cung cấp các sản phẩm đó cho khách hàng để tăng doanh số bán hàng.
Nâng cấp thiết kế trang web và giá sản phẩm sau khi phân tích đối thủ cạnh tranh
Định giá động là tương lai của thương mại điện tử. Các công ty thương mại điện tử lớn đã triển khai các hệ thống dựa trên AI robot để đưa ra mức giá năng động cho khách hàng. Đặt giá động là chiến lược sử dụng dữ liệu lớn và AI để tự động thêm giá mới vào sản phẩm sau khi phân tích kỹ xu hướng giá hiện tại và giá của đối thủ cạnh tranh. Cung cấp giá cả cạnh tranh cho khách hàng dẫn đến tăng doanh thu từ thương mại điện tử.
AI có khả năng cung cấp giá cá nhân hóa cho các khách hàng khác nhau. Ví dụ: nếu khách hàng truy cập trang web của đối thủ cạnh tranh và nhận thấy rằng sản phẩm họ muốn mua không có sẵn. Họ sẽ truy cập trang web của bạn để mua sản phẩm đó.
Bây giờ, hãy tưởng tượng nếu AI có thể cung cấp dữ liệu này cho bạn và dự đoán khả năng khách hàng mua sản phẩm từ cửa hàng của bạn. Nếu cơ hội mua cao, các thuật toán định giá của AI sẽ tự động tăng giá của sản phẩm dẫn đến lợi nhuận cao hơn.
Những gã khổng lồ về thương mại điện tử như Amazon có một chiến lược định giá năng động và cứ sau mười phút họ thay đổi giá sản phẩm một lần. Ví dụ, các công cụ như Minderest tự động kiểm tra khoảng không quảng cáo cho các sản phẩm khác nhau trong các cửa hàng thương mại điện tử khác và tự động tăng giá các sản phẩm hết hàng ở các cửa hàng khác. AI đánh giá hơn 20 KPI và tìm giá tốt nhất cho sản phẩm.
Quản lý hàng tồn kho tốt và dự đoán nhu cầu thông minh
Hàng tồn kho là một phần chính của cửa hàng thương mại điện tử. Cả việc tồn quá nhiều hàng và thiếu hàng đều là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu tạo ra từ một cửa hàng trực tuyến. Tình trạng tồn kho quá mức xảy ra khi các công ty dự trữ các sản phẩm có nhu cầu thấp và chi một số lượng lớn chỉ để quản lý kho. Tương tự, tình trạng thiếu hàng xảy ra khi các công ty không có hàng hóa dự trữ có nhu cầu cao, và điều này dẫn đến thua lỗ.
Trí tuệ nhân tạo giúp các công ty thương mại điện tử giảm thiểu tổn thất trong khi quản lý hàng tồn kho. AI giúp dự báo nhu cầu về sản phẩm dựa trên các đơn đặt hàng trước đó. Ví dụ, AI có thể dự đoán nhu cầu đối với một số sản phẩm nhất định sẽ tăng lên trong những tháng tới để người bán có thể duy trì mức tồn kho tối ưu. Điều này sẽ giảm thiểu thiệt hại do tồn kho.
Các giải pháp như Qualetics đã tận dụng AI để tự động hóa việc quản lý mức tồn kho tối ưu. Hệ thống sử dụng robot để kiểm tra và nạp đầy hàng tồn kho sau khi dự đoán nhu cầu.
Người chơi thương mại điện tử thông minh không bao giờ giữ hàng tồn ho vượt quá mức sử dụng. Các giải pháp AI thông minh có thể được sử dụng để theo dõi lượng hàng tồn kho hiện có, dự đoán xu hướng thị trường và duy trì sự cân bằng cung cầu trong toàn bộ chuỗi cung ứng.
Theo Click.com

Cùng chuyên mục

Singapore sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để quản lý công dân

16/10/2020 - 07:57

Hơn bốn triệu cư dân của Singapore sẽ phải sử dụng công nghệ xác minh khuôn mặt để truy cập các dịch vụ của Chính phủ thông qua chương trình nhận dạng kỹ thuật số SingPass, một động thái bị nhiều người dân phản đối do lo ngại về vấn đề an ninh và quyền riêng tư.

Xem thêm

Tổng số lượt truy cập :
  • 4
  • 8
  • 3
  • 0
  • 4
  • 4
  • 5