أصبح المشترون الذين يتوقعون بفارغ الصبر صفقات الجمعة السوداء وCyber Monday (BFCM) للمشتريات الكبيرة طقسًا سنويًا. منذ وقت ليس ببعيد، كانت معظم عمليات التسوق أثناء العطلات تتم في واجهات المتاجر الفعلية ومراكز التسوق ومحلات السوبر ماركت. لكن الأمور تغيرت بشكل جذري مع الازدهار السريع للتجارة الإلكترونية.
لقد حققت BFCM بالفعل إنجازًا جديدًا للتسوق عبر الإنترنت في عام 2020 من خلال زيادة بنسبة 22٪ (سنويًا)، وهو ما يمثل 9 مليارات دولار. وعلى الرغم من إعادة فتح واجهات المتاجر الفعلية، لا يبدو أن عام 2021 سيكون مختلفًا من حيث التسوق عبر الإنترنت. أربعة وسبعون بالمائة من المتسوقين يتوقعون الشراء عبر الإنترنت هذا العام، وفقًا لاستطلاع أجرته شركة Publicis Sapient.
يشير استطلاع للرأي أجراه موقع الجمعة السوداء إلى ذلك 52٪ من العملاء على استعداد للاستفادة من العروض الترويجية والخصومات في هذا اليوم. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن ينمو الشراء عبر الإنترنت في Cyber Monday بنسبة 61% هذا العام.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير قواعد اللعبة أثناء BFCM
تشهد شركات البيع بالتجزئة تحولًا رقميًا قويًا، خاصة بعد عمليات الإغلاق الناجمة عن الوباء. يمكن للتعلم الآلي (ML) المدعوم بالبيانات الضخمة أن يساعد الشركات على التنبؤ بالطلب وتخصيص الخدمات من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي (AI).
باعتبارك شركة تجارة إلكترونية، يمكنك الاستفادة من ذلك نماذج النزعة التي تساعد على التنبؤ بسلوك المستهلك بناءً على البيانات المتوفرة لديك حول عمليات الشراء السابقة. نظرًا لأن محركات ML مبنية على أعلى الشبكات العصبية الاصطناعية التي يمكن أن تحاكي عملية التعلم في العقول البشرية، فإنها تحقق مستوى أعلى بشكل متزايد من الدقة مع المزيد من الاستخدام.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تقدير عدد المنتجات والمخزون الذي تحتاجه "في متناول اليد" لحساب عمليات البيع الإضافية والبيع المتبادل. علاوة على ذلك، فهو يمكّنك من التخطيط وإدارة التسعير والخدمات اللوجستية والتوزيع بكفاءة أثناء مبيعات BCFM.
مع لماذا وراء استخدام الذكاء الاصطناعي واضح، حان الوقت لنعرفه كيف يمكنك الاستفادة من الذكاء الاصطناعي BFCM هذا لتحقيق نجاح التجارة الإلكترونية. تحقق من هذه الطرق الذكية للاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتفوق على المنافسة.
توصيات شخصية
تشهد المتاجر الإلكترونية أ زيادة حركة المرور بنسبة 220% في يوم الجمعة الأسود، وفقًا لبيانات أدثينا. إحدى الطرق لتحقيق أقصى استفادة منها هي استخدام الذكاء الاصطناعي الذي يعمل على تحسين التحويل. هذا هو المكان الذي تؤتي فيه أنظمة التوصية ثمارها.
خوارزميات التوصية التي ابتكرتها شركة أمازون لقد أعادنا تعريف سوق التجارة الإلكترونية حيث يستخدمه الآن كل متجر عبر الإنترنت تقريبًا. على نحو متزايد، تستخدم العديد من شركات التجارة الإلكترونية البيانات من مجموعة متنوعة من موارد الجهات الخارجية لتقدير ما سيشتريه العميل بعد ذلك بناءً على مشترياته الأخيرة.
يصبح تخصيص المنتج ممكنًا عندما تعرف ما اشتراه عملاؤك مؤخرًا. على سبيل المثال، إذا اشترى عميلك هاتفًا ذكيًا جديدًا في تخفيضات الجمعة السوداء، فاستفد من الذكاء الاصطناعي لتقديم ضمان ممتد وخطة لحماية الشاشة ضمن اقتراحات "يتم شراؤها معًا عادةً". بهذه الطريقة، يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي على حد سواء — لبيع المنتجات وبيعها بشكل إضافي من خلال اقتراحات المنتجات.
أدوات التجارة الإلكترونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل حوار يمكنه تقديم توصيات خاصة بالمنتجات بالإضافة إلى رسائل مخصصة. يعرض #Recommender اقتراحات المنتجات ذات الصلة تلقائيًا على صفحة المنتج وصفحات المجموعات والصفحة الرئيسية.
في النهاية، ستستفيد من تحليل سلوكيات الشراء لدى عملائك الذين يعودون إلى عملك مرارًا وتكرارًا. يمكن أن تساعدك أدوات التعلم الآلي على التنبؤ بعادات وتفضيلات إعادة الشراء للعملاء.
بالإضافة إلى ذلك، إذا كنت تستخدم السليم تسمية البيانات التقنيات والتعليقات التوضيحية عالية الجودة، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي تعلمها بسهولة وإكمال المهام بشكل صحيح. سيساعدك هذا على توفير تجربة أكثر تخصيصًا للعملاء الذين يستخدمون البيانات المناسبة لتجديد النشاط التسويقي.
البيع المتبادل بنجاح مع توصيات المنتج
يعد التخصيص أمرًا سهلاً إذا كنت متجرًا صغيرًا في مدينة تتمتع بعلاقة فردية مع عملائك. لكن معظم تجار التجزئة في التجارة الإلكترونية لا يعملون بهذه الطريقة ولديهم عدد كبير جدًا من المتسوقين المتنوعين بحيث لا يكون التخصيص فعالاً.
معظم المشترين متأكدون مما يريدون شراءه خلال عروض الجمعة السوداء وCyber Monday. لذلك، إذا فشل الزوار في العثور على المنتجات التي يبحثون عنها بسرعة كافية، فسوف يخرجون من موقعك وينتقلون إلى مكان آخر.
يعد استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم ما يبحثون عنه أمرًا أساسيًا لإنهاء بحثهم بشكل أسرع وبيع المنتجات الأخرى ذات الصلة. يدرك العديد من عمالقة التجارة الإلكترونية ذلك جيدًا - ولهذا السبب سترى اقتراحات مخصصة على Amazon وeBay وSpotify وNetflix وغيرها.
ولهذا السبب من المهم توفير منتجات ذكية وتقسيم العملاء لتخصيص اقتراحات المنتجات التي تفسح المجال أمام فرص البيع والبيع المتبادل. قد يؤدي المتجر عبر الإنترنت الذي يقوم بتخصيص اقتراحات المنتجات باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى تحسين قيمة الطلب وإجمالي الدخل بشكل كبير.
ملفات تعريف التفضيلات التي تتضمن علامات منتجات دقيقة على مستوى السمات بالإضافة إلى بيانات العملاء لإنشاء اقتراحات في كل صفحة من صفحات موقع الويب الخاص بك، مما يؤدي إلى تحسين احتمالية البيع المتبادل.
يتم تتبع نشاط التصفح لمستخدمي الموقع، ويحصلون على اقتراحات تناسب ملفهم الشخصي المفضل. تعتبر توصيات الضيوف العائدين أكثر أهمية بكثير.
قم بتحويل المتسوقين المترددين باستخدام النوافذ المنبثقة المخصصة
لا تريد أن تخسر العملاء الذين وثقوا بك بالفعل في الماضي من خلال تقديم الطلبات. إذا كنت تدير متجرًا على Shopify، فيمكنه زيادة إيرادات العطلات إلى الحد الأقصى من خلال تحديد وتقديم المنتجات ذات الصلة والمثيرة للاهتمام والتكميلية بناءً على سلوكهم.
على سبيل المثال، إذا قام الزائرون بالتمرير لأسفل إلى صفحة تفاصيل المنتج (PDP) بعد عرض المنتج أو التنقل بين صفحات PDP، فهذا يشير إلى أنهم لم يعثروا على أي شيء يبحثون عنه، وفي النهاية، قد يغادرون موقعك.
أنت بحاجة إلى تنفيذ طرق للتحكم في مثل هؤلاء المتسربين، خاصة وسط مبيعات BFCM. تتضمن إحدى هذه الطرق عرض النوافذ المنبثقة التي تظهر عندما يكون الزائر على وشك مغادرة موقعك.
عند حدوث سلوك التصفح هذا، يمكنك وضعه نافذة منبثقة ذكية بنية الخروج مبرمجة لعرض العروض. تساعد:
- الاحتفاظ بالعملاء المحتملين
- تقليل التخلي عن العربة
- تحسين معدل التحويل
عندما يتولى الذكاء الاصطناعي هذه العمليات، يتم تزويد المتسوقين على الفور بخصومات وعروض تتوافق مع تفضيلاتهم. هل يمكنك أن تقرر ما تريد تخصيص النافذة المنبثقة؟ بيع أحدث إصدار من المنتج الذي يهتم به عميلك أو البيع المتبادل لمنتج ذي صلة يتعلق بالاهتمامات الحديثة لعميلك.
قراءة جيدة: أمثلة منبثقة ليوم الجمعة السوداء لاستخدام هذا 2021
إرسال رسائل بريد إلكتروني مخصصة لتجديد النشاط التسويقي
يمكن للتعلم الآلي التغلب على التحدي المتمثل في الوصول إلى نقاط الاتصال الحقيقية لعملاء البريد الإلكتروني من خلال استخراج البيانات وملفات تعريف تفضيلات التصميم.
يمكنك أيضًا استخدام حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي لأتمتة عملية جمع البيانات، مما يوفر وقتك ويقدم رؤى مفيدة لعملائك/زائري موقع الويب الخاص بك.
يفتح الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى بيانات العملاء الرئيسية لتقسيم جهود التسويق عبر البريد الإلكتروني إلى مئات الحملات الفرعية الداخلية. تخيل استخدام هذه البيانات لمتابعة رسائل البريد الإلكتروني بعد البيع بقصد الاستفادة من تذكر العلامة التجارية.
لذا، يمكنك تنفيذ الذكاء الاصطناعي في BFCM هذا إنشاء موضوعات البريد الإلكتروني بشكل أفضل، يستهدف المستخدمين ضمن فئات محددة مثل "المشتري المتكرر"، و"العميل المكتسب مؤخرًا"، و"المتسوق المتكرر"، وما إلى ذلك. ثم يستخدم مجموعات البيانات هذه لإنشاء موضوعات تزيد من نسبة الفتح ونسبة النقر إلى الظهور، مما يؤدي في النهاية إلى المزيد ربح.
إليك مثال سريع لفهم هذا بشكل أفضل:
افترض أن أحد المتسوقين يضيف عنصرًا إلى سلته ثم يغادر الموقع دون إجراء عملية شراء. قد يتفاعل بعض الأشخاص بشكل إيجابي إذا تم تشجيعهم على التصرف بعد فترة قصيرة، بينما يختار آخرون تجاهل ذلك.
من خلال دمج البيانات السلوكية أو البيانات السابقة من فئات العملاء المماثلة، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد اللحظة المثالية للتواصل مع العميل المحتمل مرة أخرى. وهكذا، إذا كان لديك أطلقت حملات البريد الإلكتروني تلقائية، سيكون لديهم احتمالية أكبر للنجاح.
لذا، إذا اشترى أحد العملاء جهاز كمبيوتر محمولًا جديدًا في تخفيضات الجمعة السوداء، فيمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في بيع منتج إضافي ذي صلة بالكمبيوتر المحمول في Cyber Monday.
يمكن أيضًا جدولة رسائل البريد الإلكتروني قبل فترة طويلة من الجمعة السوداء وCyber Monday بحيث يكون لدى المتسوقين متسع من الوقت للتعرف على العروض الممتازة التي سيتلقونها.
حان الوقت لرفع مستوى البيع الخاص بك
إن وصف منافسة BFCM للتجارة الإلكترونية بأنها "شرسة" سيكون أمرًا بخسًا.
الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون سلاحك السري. يدور التنفيذ الفعال للذكاء الاصطناعي أثناء BFCM حول إشراك المتسوقين في نقاط اتصال متعددة لجعل تجربتهم ممتعة، وقيادتهم خلال رحلة الشراء وما بعدها.
باعتباره تقنية لا تزال ناشئة، سيستمر الذكاء الاصطناعي في التطور، مما يمكّنك من فهم سلوك المستهلك بشكل أفضل، ويساعد في النهاية في تنفيذ الاستراتيجيات التي من شأنها تعزيز أداء التجارة الإلكترونية لديك. لكن في الوقت الحالي، حان الوقت لتوسيع نطاق مبيعات BFCM باستخدام الأساليب المذكورة أعلاه.
