هوش مصنوعی درخرده‌فروشی و تجارت الکترونیک

در یک اجرای آزمایشی، سامانه برای گروه مشخصی از مشتریان، کالاها را بر پایه اطلاعات کاتالوگ و رفتار خودشان مرتب می‌کند. با یک آزمون کنترل‌شده می‌سنجیم که آیا نرخ تبدیل، ارزش سفارش و حاشیه سود واقعاً بالا می‌رود، بی‌آنکه تجربه مشتری آسیب ببیند؛ از پیش قولی نمی‌دهیم.

مدل پیش‌بینی تقاضا را روی سابقه فروش، طرح‌های تشویقی، زمان تأمین و موجودی گذشته خودتان می‌آزماییم و نتیجه را با روش برنامه‌ریزی فعلی‌تان مقایسه می‌کنیم. اینکه پیش‌بینی تا چه مدت جلوتر قابل‌اتکاست و چقدر خطا دارد، به کیفیت همین داده‌ها بستگی دارد.

اگر روشن باشد مشتری را از چه زمانی ازدست‌رفته حساب می‌کنید و سابقه کافی هم داشته باشید، مدل می‌تواند مشتریان را به ترتیب خطر ریزش مرتب کند تا تیم شما بررسی کند. در اجرای آزمایشی، دقت احتمال‌ها و اثر کمپین را با یک گروه شاهد می‌سنجیم. قواعد مربوط به گرفتن اجازه از مشتری و تماس با او را تیم خودتان اجرا می‌کند.

سامانه می‌تواند اطلاعات تأییدشده قیمت رقبا، تقاضا، هزینه و موجودی را کنار هم بگذارد و قیمت پیشنهاد کند. پیش از هر تغییر خودکار، کف قیمت، محدودیت‌های قانونی و قواعد برند را مشخص می‌کنیم. اختیار تیم شما برای تغییر پیشنهادها و راه برگشت از آزمایش را هم روشن می‌کنیم.

جست‌وجوی فارسی و دستیار کاتالوگ را با دسته‌بندی محصولات خودتان و با همان عبارت‌هایی می‌آزماییم که مشتریان واقعاً تایپ می‌کنند. با شما مشخص می‌کنیم کدام نتیجه مرتبط است، چه محتوایی ممنوع است و چه چیزی باید به تأیید ویراستار برسد. پیش از گسترش، کیفیت را با همین معیارها می‌سنجیم.