Trang chủ Thế giới nói gì Trí tuệ nhân tạo trong ngành thương mại điện tử

Trí tuệ nhân tạo trong ngành thương mại điện tử

Tự động hóa và tăng cường chiến lược về dữ liệu lớn trong thương mại điện tử đã biến các mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên học máy trở thành một công cụ hoàn hảo, giúp doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm người dùng và tối đa hóa hiệu quả sản xuất, kinh doanh.

Dữ liệu đang trở thành một mặt hàng theo đúng nghĩa đen. Theo Diễn đàn kinh tế Thế giới, 44 zettabyte dữ liệu sẽ được sản xuất vào năm 2020, gấp 40 lần so với số ngôi sao trong vũ trụ quan sát được. Một trong những lĩnh vực đóng góp đáng kể vào kho dữ liệu nhân loại chính là thương mại điện tử. Do đó, nhu cầu sở hữu công cụ khai phá dữ liệu của các doanh nghiệp ngày càng tăng. Đây chính là lí do trí tuệ nhân tạo (AI) được phát triển nhanh chóng trong thương mại điện tử. Các ứng dụng phổ biến nhất của trí tuệ nhân tạo trong thương mại điện tử bao gồm:

Hệ thống đề xuất

Với thương mại điện tử, điều quan trọng là tìm ra một vài đề xuất hàng đầu cho khách hàng thay vì bủa vây họ bằng vô số sản phẩm không phù hợp. Áp dụng trí tuệ nhân tạo để lập bản đồ sở thích của khách hàng và đưa ra các khuyến nghị đáng tin cậy giúp tăng đáng kể hiệu suất của công ty. McKinsey chỉ ra rằng có tới 35% lượng mua hàng trên Amazon và 75% lượt xem Netflix được thúc đẩy bởi các đề xuất.

Phân khúc dữ liệu

Theo Hubspot, 42% các Marketers không thể gửi email tới đúng nhóm công chúng mục tiêu. Mặt khác – khả năng người nhận nhấp vào email từ các chiến dịch được phân khúc cao hơn 75% so với các chiến dịch không được thực hiện điều này. Trí tuệ nhân tạo có thể phân khúc dữ liệu một cách tự động, tìm kiếm mô hình và biến số ẩn mà một nhà phân tích không thể thấy. Với trí tuệ nhân tạo, doanh nghiệp có khả năng khai thác sâu cơ sở dữ liệu và tiến hành phân tích trung lập, khách quan.

Dự đoán hành vi người dùng

Một tệp dữ liệu đủ lớn đại diện cho nhóm khách hàng mục tiêu chính là cơ sở để các công ty dự đoán hành vi của khách hàng. Trí tuệ nhân tạo cho phép tác vụ phân tích, dự đoán này được thực hiện trong thời gian thực và với tốc độ cao. Công cụ dự đoán, phối hợp chặt chẽ với các công cụ đề xuất, sẽ hỗ trợ doanh nghiệp cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và tăng hiệu suất kinh doanh tổng thể.

Xây dựng chiến lược về giá cả

Khi kết hợp dữ liệu giao dịch với các mô hình và dự đoán, doanh nghiệp có thể đưa ra chiến lược về giá cả mang tính cạnh tranh. Công ty có thể cung cấp giá theo thời gian thực, được điều chỉnh theo bối cảnh thị trường, trong tương quan so sánh với các công ty đối thủ. Do đó, doanh nghiệp sẽ nắm bắt được một cơ hội tốt hơn để tối đa hóa lợi nhuận trong khi đảm bảo tính cạnh tranh của sản phẩm trên thị trường. 

Tự động hóa dịch vụ khách hàng

Trái ngược với cách bán hàng truyền thống ngoại tuyến, người tiêu dùng tương tác với cửa hàng trực tuyến hoàn toàn bằng kỹ thuật số. Và bất kỳ thông tin kỹ thuật số nào thu thập được cũng trở thành dữ liệu cho phép các thuật toán tự động hoạt động trên đó.

Trong môi trường thương mại điện tử, mọi dịch vụ khách hàng đều phải đáp ứng nhanh nhất nhu cầu riêng của từng cá nhân. Khách hàng thời đại công nghiệp hiếm khi sẵn sàng chờ đợi hơn một phút để nhận được phản hồi về một dịch vụ. Ở trường hợp này, chatbot là câu trả lời. Chatbot được hỗ trợ bởi AI luôn ở trạng thái sẵn sàng phản hồi. Trên thực tế, một chatbot có thể cắt giảm tới 30% chi phí dịch vụ khách hàng và do đó 80% doanh nghiệp dự kiến ​​sẽ tự động hóa chatbot vào năm 2020.

(Nguồn: Ideamotive)

BÀI MỚI NHẤT

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh...

Các biểu thức chính quy cần thiết (Regex) trong NLP

Khi xử lý văn bản, chúng ta thường mong muốn chuẩn hóa và trích xuất một số thông tin (như số, ngày tháng, v.v.)...

Giảm chiều dữ liệu để tăng hiệu quả của mô hình AI

Các tập dữ liệu đa chiều (high-dimensionality datasets) hiện là tài nguyên quý giúp tổ chức nghiên cứu giải quyết những vấn đề phức...

Newsletter nổi bật về khoa học dữ liệu và AI (2021)

Newsletter về khoa học dữ liệu và AI là giải pháp tuyệt vời cho việc quá tải thông tin khi nghiên cứu. Newsletter đã...

BÀI ĐỌC NHIỀU

Chiến thuật chinh phục các cuộc thi trên Kaggle

Với hơn 5 triệu tài khoản đăng ký, các cuộc thi trên Kaggle là sân chơi quốc tế dành cho cộng đồng trí tuệ...

Giáo sư Vũ Hà Văn được Hiệp hội Toán thống kê thế giới bầu chọn là Hội viên danh dự năm 2020

Với những cống hiến trong lý thuyết xác suất, đặc biệt là lý thuyết ma trận ngẫu nhiên, Giáo sư Vũ Hà Văn –...

Supervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?

Supervised learning (Học có giám sát) và Unsupervised learning (Học không giám sát) là hai trong số những phương pháp kỹ thuật cơ bản...

03 bài toán kinh điển trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Các bài toán trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) từ cơ bản đến nâng cao bao gồm part-of-speech tagging, chunking, dependency parsing,...