هوش مصنوعی برای فروشگاه اینترنتی و خرده‌فروشی

خرده‌فروشی و فروشگاه اینترنتی دو مسئله‌ی هم‌زمان دارند: حجم پرسش مشتری که از ظرفیت تیم بیشتر است، و مشتری‌هایی که بی‌سروصدا می‌روند. راهکار آرتین برای این صنعت ترکیب آرتین‌بات و چاریک است.

هوش مصنوعی در خرده‌فروشی چه کاربردی دارد؟

خرده‌فروشی دو مسئله‌ی هم‌زمان دارد: حجم پرسش مشتری بیشتر از ظرفیت تیم، و مشتری‌هایی که بی‌سروصدا می‌روند. اولی با پاسخگوی خودکار شبانه‌روزی حل می‌شود، دومی با تحلیل الگوی خرید. مسئله‌ی دوم خطرناک‌تر است چون در گزارش فروش کل پنهان می‌ماند: فروش ثابت است ولی ترکیب مشتری دارد بد می‌شود.

وضعیت متعارف این صنعت

در خرده‌فروشی، بیشتر پیام‌های ورودی چند سؤال تکراری‌اند: موجودی، هزینه و زمان ارسال، شرایط مرجوعی، پیگیری سفارش. این‌ها شبانه‌روز می‌آیند و پاسخ‌ندادن به آن‌ها مستقیم به سبد خرید رهاشده تبدیل می‌شود. از طرف دیگر، فروش کل می‌تواند ثابت بماند در حالی که ترکیب مشتری‌ها در حال بدترشدن است — مشتری وفادار می‌رود و جایش را خرید تک‌باره می‌گیرد.

موقعیت‌های واقعی و محصولی که به آن می‌خورد

مشتری نیمه‌شب در اینستاگرام درباره‌ی موجودی و ارسال می‌پرسد

ربات از روی محتوای خود سایت و در صورت نیاز از API موجودی جواب می‌دهد و فقط موارد خاص را به اپراتور می‌دهد.

لوگوی آرتین‌بات آرتین‌بات

مشتری‌هایی که قبلاً ماهی یک بار خرید می‌کردند، دو ماه است نیامده‌اند

از فایل فروش، مشتریان در خطر ریزش شناسایی می‌شوند و برای هرکدام پیشنهاد و کد تخفیف اختصاصی ساخته می‌شود.

لوگوی چاریک چاریک

تیم پشتیبانی وقتش صرف کپی‌کردن پاسخ‌های آماده می‌شود

پاسخ لایه‌ی اول خودکار می‌شود و نیروی انسانی به موارد واقعاً پیچیده می‌رسد.

لوگوی آرتین‌بات آرتین‌بات

چیزی که باید حواستان به آن باشد

در خرده‌فروشی وسوسه‌ی خودکارکردن کامل زیاد است. تجربه‌ی متعارف این است که مسیر تحویل به اپراتور انسانی باید همیشه در دسترس و واضح بماند؛ مشتری‌ای که در حلقه‌ی ربات گیر می‌کند بدتر از مشتری‌ای است که اصلاً جواب نگرفته.

ترتیب پیشنهادی شروع

معمولاً از آرتین‌بات شروع می‌شود چون اثرش سریع دیده می‌شود. چاریک را وقتی اضافه کنید که دست‌کم چند ماه سابقه‌ی فروش قابل تحلیل دارید.

ترکیب درست برای سازمان شما

هر سازمانی حتی در یک صنعت، نقطه‌ی شروع متفاوتی دارد. اگر می‌خواهید پیش از تصمیم بدانید کدام ترکیب به کارتان می‌آید، با ما صحبت کنید.

درخواست جلسه‌ی مشاوره

یا اول بقیه‌ی صنایع و مقایسه‌ی محصولات را ببینید.

مطالب مرتبط در آرتین‌مگ

این مطالب در آرتین‌مگ، رسانه‌ی تخصصی گروه آرتین، منتشر شده‌اند. خواندنشان کمک می‌کند بفهمید کدام ابزار به کار شما می‌آید.

نقشه راه کامل سری مسیر ایجنت آرتین‌بات — از Sales Brain تا AutoFlow و NL2SQL
چت بات

نقشه راه کامل سری مسیر ایجنت: از Sales Brain تا NL2SQL

راهنمای کامل سری مسیر ایجنت — سه لایه قابلیت آرتین‌بات (Sales Brain، AutoFlow، NL2SQL) و راهنمای اینکه از کدام مقاله شروع کنید.

شناسایی مشتریان وفادار، در خطر ریزش و جدید پرارزش با NL2SQL آرتین‌بات و مدل RFM
چت بات

چطور با NL2SQL مشتریان وفادار فروشگاه خود را شناسایی و حفظ کنیم؟

وفاداری فقط تعداد خرید نیست. با NL2SQL آرتین‌بات و مدل RFM، مشتریان وفادار، در خطر ریزش و پرارزش را شناسایی کنید. مقاله دوازدهم سری مسیر ایجنت.

بهترین زمان و بهترین محصول برای تخفیف با NL2SQL آرتین‌بات — چهار سیگنال داده‌محور
چت بات

چطور با NL2SQL بهترین زمان تخفیف هر محصول را پیدا کنیم؟

تخفیف حسی یا داده‌محور؟ با NL2SQL آرتین‌بات، بهترین زمان و بهترین محصول برای تخفیف را بر اساس داده واقعی فروشگاه پیدا کنید. مقاله یازدهم سری مسیر ایجنت.

گزارش سود و زیان هر محصول با NL2SQL آرتین‌بات — چرا فروش بالا همیشه یعنی سود بالا نیست
آموزش

چطور با NL2SQL گزارش سود و زیان هر محصول را بگیریم؟

فروش بالا لزوماً یعنی سود نیست. با NL2SQL آرتین‌بات، سود خالص هر محصول را بعد از تخفیف، ارسال و مرجوعی محاسبه کنید. مقاله دهم سری مسیر ایجنت.

پنج هشدار خودکار NL2SQL برای مدیریت موجودی انبار فروشگاه اینترنتی
چت بات

چطور با هشدارهای خودکار NL2SQL موجودی انبار را مدیریت کنیم؟

پنج هشدار خودکار NL2SQL برای مدیریت موجودی انبار — از کمبود کالا تا کالای خوابیده — با نمونه سوال و توضیح چرایی هرکدام، مقاله نهم سری مسیر ایجنت.

NL2SQL آرتین‌بات — پرسش زبان طبیعی از دیتابیس فروشگاه با خروجی عدد، جدول، نمودار یا هشدار
چت بات

NL2SQL آرتین‌بات چیست و چطور به تصمیم‌گیری فروشگاه‌ها کمک می‌کند؟

NL2SQL آرتین‌بات چطور به زبان فارسی ساده از دیتابیس واقعی فروشگاه جواب می‌گیرد؟ نمونه سوالات واقعی و انواع خروجی، مقاله هشتم سری مسیر ایجنت.

همه‌ی مطالب در آرتین‌مگ ↗