आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मानव अनुभव को बदल रहा है - काम की दुनिया से लेकर हमारी खरीदारी की आदतों तक।
आप यह सुनकर चौंक सकते हैं कि एआई का बाजार आकार आज 207 अरब डॉलर है और 1.85 तक इसके 2030 ट्रिलियन डॉलर तक बढ़ने का अनुमान है। नवीनतम अनुमान. यह अंतर आपके ईकॉमर्स व्यवसाय के लिए प्रवृत्ति से आगे निकलने, अपने प्रतिद्वंद्वियों से प्रतिस्पर्धा करने और अंततः, अपनी आय बढ़ाने का एक महत्वपूर्ण अवसर दर्शाता है।
एआई का एक लोकप्रिय उदाहरण ईकॉमर्स में चैटबॉट्स का उपयोग है। चैटबॉट नियमित ग्राहक सेवा कार्यों को संभाल सकते हैं, जैसे अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर देना और ग्राहकों की शिकायतों को संभालना, यह सब एक पल में, मानव ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों को अधिक जटिल पूछताछ को संभालने के लिए मुक्त करना, ग्राहक प्रतीक्षा समय को कम करना और समग्र ग्राहक संतुष्टि में सुधार करना।
यदि आप इन लाभों का लाभ उठाना चाहते हैं, तो एक मार्केटिंग रणनीति विकसित करना महत्वपूर्ण है जिसमें एआई शामिल हो, और यह लेख 2023 में एआई के कुछ सबसे रोमांचक उपयोग मामलों पर चर्चा करेगा, जैसे व्यक्तिगत सेवाएं, आपूर्ति श्रृंखला सुव्यवस्थित करना, इष्टतम मूल्य निर्धारण संरचनाएं, और अधिक।
हम ईकॉमर्स ग्राहक यात्रा में उतरेंगे, यह पता लगाएंगे कि एआई वैयक्तिकृत सेवाएं कैसे प्रदान कर सकता है, आपकी आपूर्ति श्रृंखलाओं को सुव्यवस्थित कर सकता है, इष्टतम मूल्य निर्धारण संरचनाओं की गणना कर सकता है, और भी बहुत कुछ।
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ईकॉमर्स में एआई का उपयोग कैसे करें: 8 उपयोग मामले
एआई प्रौद्योगिकी के सबसे रोमांचक पहलुओं में से एक इसकी तीव्र गति से विकास है। हालाँकि, इसका मतलब यह भी है कि रुझानों में शीर्ष पर बने रहना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
हालाँकि, कुछ नवीनतम उद्योग-बदलते समाधानों और नवीन उपयोगों की खोज करके, आप ईकॉमर्स ग्राहक यात्रा को बढ़ाने के लिए प्रेरणा पा सकते हैं।
हम ईकॉमर्स ग्राहक यात्रा की मैपिंग करके उसमें गहराई से उतरेंगे और यह पता लगाएंगे कि एआई वैयक्तिकृत सेवाएं कैसे प्रदान कर सकता है, आपकी आपूर्ति श्रृंखलाओं को सुव्यवस्थित कर सकता है, इष्टतम मूल्य निर्धारण संरचनाओं की गणना कर सकता है, और भी बहुत कुछ।
उत्पाद की सिफारिशें
उत्पाद अनुशंसाएँ ईकॉमर्स ग्राहक अनुभव का एक अनिवार्य हिस्सा हैं, और एआई ने इसे करने के तरीके में क्रांति ला दी है। ग्राहक के व्यवहार और प्राथमिकताओं का विश्लेषण करके, एआई एल्गोरिदम प्रदान कर सकता है अत्यधिक व्यक्तिगत सिफारिशें जो समग्र ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाता है।
यहाँ है कि यह कैसे काम करता है:
- सहयोगी को छानने: यह तकनीक समान प्राथमिकताओं वाले ग्राहकों के खरीदारी इतिहास को देखती है और उनके द्वारा खरीदे गए उत्पादों की अनुशंसा करती है। आपने इसे पहले चेकआउट के समय 'ग्राहकों ने भी खरीदा' अनुभाग के रूप में देखा होगा।
- सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग: यह विधि उन उत्पादों की विशेषताओं को देखती है जिन्हें ग्राहक पहले ही खरीद चुका है। उदाहरण के लिए, यदि आपके उत्पाद को AA बैटरियों की आवश्यकता है, तो एल्गोरिथ्म संभवतः आपको भी इन बैटरियों का सुझाव देगा।
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: एआई ग्राहक की विशिष्ट प्राथमिकताओं में वैयक्तिकरण की एक और परत जोड़कर उत्पाद विवरण और उपयोगकर्ता समीक्षाओं का भी विश्लेषण कर सकता है।
साथ में, ये विधियां वास्तविक डेटा के आधार पर अत्यधिक सटीक अनुशंसाओं की अनुमति देती हैं, जिससे संभावित ग्राहक द्वारा खरीदारी का निर्णय लेने की संभावना में सुधार होता है।
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ग्राहक सेवा के लिए चैटबॉट्स
ऐसा लगता है कि चैटबॉट बहुत लोकप्रिय हो गए हैं, खासकर मार्च 4 में ओपनएआई के चैटजीपीटी-2023 के बहुप्रतीक्षित लॉन्च के बाद से। जेनरेटिव टेक्स्ट प्रोग्राम के सभी रोमांचक उपयोग मामलों में से, ईकॉमर्स में एक एप्लिकेशन ग्राहक सेवा चैटबॉट का उपयोग है।
चैटबॉट नियमित ग्राहक सेवा कार्यों को संभाल सकते हैं, जैसे अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर देना और ग्राहकों की शिकायतों को संभालना - यह सब एक पल के नोटिस पर। यह मानव ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों को अधिक जटिल पूछताछ से निपटने, ग्राहक प्रतीक्षा समय को कम करने और समग्र ग्राहक संतुष्टि में सुधार करने के लिए मुक्त करता है।
इसके अलावा, चैटबॉट अपनी प्रतिक्रियाओं को निजीकृत करने के लिए ग्राहक डेटा का उपयोग कर सकते हैं, जिससे ग्राहक सेवा अनुभव प्रत्येक व्यक्ति के लिए अधिक उपयुक्त हो जाता है। जैसे-जैसे ये कार्यक्रम अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, एक दिन, आपके ग्राहकों को यह भी पता नहीं चलेगा कि वे किसी इंसान से बात कर रहे हैं या रोबोट से।
इसी तरह, आप उत्पादकता बढ़ाने और संचार में त्रुटियों को कम करने के लिए व्यवसायों के लिए अपने टेक्स्ट मैसेजिंग ऐप में चैटबॉट लागू कर सकते हैं।
निजीकृत ईमेल मार्केटिंग
ब्रांडों को अपने ग्राहकों को लक्षित और प्रासंगिक संदेश भेजने में मदद करने के लिए व्यक्तिगत ईमेल अभियानों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। वास्तव में, यदि आपको कभी किसी ब्रांड से ईमेल प्राप्त हुआ है, तो संभावना है कि यह किसी रूप में एआई-संचालित है।
बिल्कुल कैसे? खैर, एआई एल्गोरिदम आपके ब्राउज़िंग इतिहास और खरीद व्यवहार का विश्लेषण करके ऐसी सामग्री तैयार कर सकता है जो आपके साथ व्यक्तिगत रूप से मेल खाती हो। उदाहरण के लिए, एक बार जब एआई यह पता लगा लेता है कि आप नए माता-पिता हैं, तो आपको संभवतः अद्वितीय और प्रासंगिक विशेष ऑफ़र प्राप्त होंगे, जैसे कि बच्चे के कपड़े या घुमक्कड़ पर छूट।
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इसके अलावा, एआई आपको ईमेल अभियान के समय पर मार्गदर्शन कर सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि संदेश अधिकतम प्रभाव के लिए इष्टतम समय पर भेजे जाते हैं, जैसे कि वे घंटे जब किसी व्यक्तिगत ग्राहक ने पहले आपके ऑनलाइन स्टोर को ब्राउज़ किया हो।
ग्राहक की रुचियों और जरूरतों के लिए प्रासंगिक वैयक्तिकृत ईमेल भेजकर, ब्रांड अपनी खुली दरों, क्लिक-थ्रू दरों को बढ़ा सकते हैं और अंततः बिक्री बढ़ा सकते हैं।
यदि आप अपनी वेबसाइट के उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने का कोई अन्य तरीका ढूंढ रहे हैं, तो अपनी वेबसाइट पर अपना इंस्टाग्राम फ़ीड एम्बेड करने पर विचार करें। यह आपके ग्राहकों को आपके ब्रांड के व्यक्तित्व की झलक दे सकता है, और जब वे सक्रिय रूप से खरीदारी नहीं कर रहे हों तब भी उन्हें आपकी सामग्री से जोड़े रख सकते हैं।
उत्पाद खोज के लिए छवि पहचान
एआई छवि पहचान खरीदारों के लिए एक नई सुविधा पेश करती है: उत्पाद खोज।
यह कुछ तरीकों से काम कर सकता है:
- एक खरीदार आपके किसी भौतिक स्टोर में किसी वस्तु की तस्वीर ले सकता है, और एआई उस उत्पाद का ऑनलाइन पेज ढूंढ लेगा।
- एक खरीदार अपने घर में किसी भी चीज़ की तस्वीर ले सकता है, और एआई उसके स्वरूप के आधार पर समान वस्तुओं का सुझाव दे सकता है।
ईकॉमर्स में एआई-संचालित छवि पहचान का एक अन्य लाभ यह है कि यह ऑनलाइन खुदरा विक्रेताओं के लिए मैन्युअल कार्यों की संख्या को कम कर सकता है। उदाहरण के लिए, प्रत्येक उत्पाद को विशिष्ट कीवर्ड के साथ मैन्युअल रूप से टैग करने के बजाय, छवि पहचान तकनीक छवि में पहचानी गई विशेषताओं के आधार पर उत्पादों को स्वचालित रूप से टैग कर सकती है।
कुल मिलाकर, छवि पहचान समाधान खरीदारों और खुदरा विक्रेताओं के लिए समय बचाते हैं, और यह कुछ ऐसा है जिसे आप निस्संदेह जोड़ने पर विचार करना चाहेंगे। जैसा कि कहा गया है, आपको इन सुविधाओं को पर्याप्त रूप से समर्थन देने के लिए एक तेज़ और विश्वसनीय, डिकॉउल्ड आर्किटेक्चर सेवा की आवश्यकता होगी।
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इन्वेंटरी प्रबंधन के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण
भविष्य के बारे में पूर्वानुमान लगाने के लिए डेटा का उपयोग करने के लिए "प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स" अनिवार्य रूप से एक फैंसी शब्द है। ईकॉमर्स में, यह अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हो सकता है सूची प्रबंधन.
पूर्वानुमानित विश्लेषण के लिए एआई टूल को लागू करने से आपको इन्वेंट्री प्रबंधन में शीर्ष पर बने रहने में मदद मिल सकती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि आपके पास कभी भी स्टॉक खत्म नहीं होगा या बहुत अधिक इन्वेंट्री नहीं रहेगी।
उदाहरण के लिए, एआई एल्गोरिदम अक्सर विशिष्ट उत्पादों की भविष्य की मांग की भविष्यवाणी करने के लिए पिछले बिक्री पैटर्न, मौसमी रुझान और यहां तक कि मौसम के पूर्वानुमान जैसे डेटा का विश्लेषण करते हैं। ऐसा करने से, व्यवसाय स्टॉकआउट या ओवरस्टॉकिंग से बचने के लिए अपने इन्वेंट्री स्तर को तदनुसार समायोजित कर सकते हैं, जो महंगा हो सकता है।
एआई धीमी गति से चलने वाले या कम मार्जिन वाले उत्पादों की पहचान करने में भी मदद कर सकता है, जिससे व्यवसायों को इस बारे में सूचित निर्णय लेने की अनुमति मिलती है कि किन वस्तुओं को छूट दी जाए या उनकी सूची से पूरी तरह हटा दिया जाए। इसके अतिरिक्त, पूर्वानुमानित विश्लेषण यह अनुमान लगाकर गोदाम संचालन को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है कि कौन से उत्पाद तेजी से बिकेंगे और उन्हें अधिक सुलभ स्थानों पर रखा जाना चाहिए।
साथ में, इन्वेंट्री प्रबंधन के बारे में डेटा-संचालित निर्णय आपकी दक्षता में सुधार करेंगे और आपकी परिचालन लागत बचाएंगे।
धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकथाम
ई-कॉमर्स व्यवसायों के लिए धोखाधड़ी एक महत्वपूर्ण चिंता का विषय है, लेकिन एआई इसका पता लगाने और रोकने में मदद कर सकता है।
यहां कुछ सामान्य चीज़ें दी गई हैं जिन पर AI ध्यान देता है:
- असामान्य खरीदारी व्यवहार, जैसे कि कम समय में दिए गए कई उच्च-मूल्य वाले ऑर्डर, खासकर यदि नए या पहले से निष्क्रिय खातों से।
- संदिग्ध आईपी पते या स्थान, जैसे कि उन देशों से की गई खरीदारी जहां आपकी सेवा वितरित नहीं होती है।
- असामान्य भुगतान विधियाँ, जैसे एकाधिक क्रेडिट कार्ड से की गई खरीदारी या चोरी हुए कार्ड की रिपोर्ट।
- अस्पष्ट शिपिंग विवरण, जैसे किसी शिपिंग पते पर ऑर्डर जो बिलिंग पते से अलग हो या किसी माल अग्रेषण कंपनी को भेजा गया हो।
- एक असामान्य रूप से असफल लॉगिन प्रयासों की उच्च संख्या या पासवर्ड रीसेट अनुरोध।
वेबसाइट सुरक्षा के बारे में व्यापक और निष्पक्ष दृष्टिकोण अपनाकर, AI ग्राहक और खुदरा विक्रेता दोनों की सुरक्षा में मदद कर सकता है। इससे आपकी साइट पर ग्राहकों का भरोसा बढ़ता है और आपकी टीम को अधिक महत्वपूर्ण व्यावसायिक पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।
मूल्य अनुकूलन
मूल्य अनुकूलन में प्रतिस्पर्धी बने रहते हुए लाभ को अधिकतम करने के लिए प्रत्येक उत्पाद के लिए सही मूल्य निर्धारित करना शामिल है।
एआई के साथ, व्यवसाय अधिक सूचित मूल्य निर्धारण निर्णय लेने के लिए ग्राहक व्यवहार, बाजार के रुझान और प्रतिस्पर्धियों की कीमतों का विश्लेषण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक खुदरा विक्रेता इन्वेंट्री साफ़ करने के लिए धीमी गति से बिकने वाली वस्तुओं की कीमतें कम कर सकता है या बरसात के दिन छतरियों की कीमत भी बढ़ा सकता है!
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एआई मूल्य अनुकूलन की गणना करने का एक अन्य तरीका भू-लक्ष्यीकरण के माध्यम से है, जो आपको ग्राहक के स्थान के आधार पर अलग-अलग कीमतों की पेशकश करने की अनुमति देता है। यदि आप अपने व्यवसाय को सीमाओं से परे बढ़ाना चाहते हैं और कई क्षेत्रों में बाजार हिस्सेदारी के लिए प्रतिस्पर्धा करना चाहते हैं तो यह आवश्यक है।
हालाँकि, यदि आप ऐसा करते हैं, तो सुनिश्चित करें कि शिपिंग पता प्रत्येक ग्राहक के आईपी पते से मेल खाता हो ताकि लोग सुविधा का दुरुपयोग करने के लिए वीपीएन का उपयोग न करें। आप सीआईसीडी डेवऑप्स जैसी वैश्विक ऑनलाइन सेवाओं के लिए सही बुनियादी ढांचे को भी अपनाना चाहेंगे।
बेशक, मूल्य अनुकूलन एल्गोरिदम आपकी मार्केटिंग रणनीति में भी शामिल हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप ऐसे ग्राहक को, जो बार-बार प्रीमियम उत्पाद खरीदता है, अगली खरीदारी पर छूट की पेशकश करना चाह सकते हैं, जिससे ग्राहक निष्ठा बढ़ेगी।
ग्राहक वाक्य विश्लेषण
एआई "भावना विश्लेषण" नामक तकनीक के माध्यम से ग्राहकों की राय का विश्लेषण कर सकता है। इसमें अंतर्निहित भावनाओं को समझने के लिए उत्पाद समीक्षा, सोशल मीडिया पोस्ट और ग्राहक सेवा इंटरैक्शन की जांच करना शामिल है।
अक्सर, एआई ग्राहक भावना विश्लेषण ग्राहकों की प्रतिक्रिया को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ भावनाओं में वर्गीकृत करता है। इससे व्यवसायों को सुधार के लिए रुझानों और क्षेत्रों की शीघ्र पहचान करने में मदद मिल सकती है, जैसे दोषपूर्ण उत्पाद या खराब प्रदर्शन करने वाला ग्राहक सेवा एजेंट। यह आपको ग्राहकों की समस्याओं की पहचान करने में भी मदद कर सकता है, जिससे आप ऐसे उत्पाद और सेवाएँ विकसित कर सकते हैं जो इन समस्याओं का समाधान करते हैं।
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जैसा कि हमने पहले चर्चा की, एआई एक तेजी से विकसित होने वाली तकनीक है - और कुछ भावना विश्लेषण एल्गोरिदम अब सकारात्मक या नकारात्मक से परे ग्राहक भावनाओं की पहचान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यह ग्राहकों की निराशा, उत्तेजना या भ्रम को उजागर कर सकता है, जिससे व्यवसायों को इस बात की गहरी समझ मिल सकती है कि उनके ग्राहक कैसा महसूस कर रहे हैं और क्यों।
कुल मिलाकर, एआई-संचालित ग्राहक भावना विश्लेषण ई-कॉमर्स व्यवसायों को अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने और उनकी पेशकशों में लक्षित सुधार करने में मदद कर सकता है।
निष्कर्ष
इस बात से इनकार नहीं किया जा सकता कि एआई ने वैयक्तिकरण को बढ़ाकर, सरल बनाकर ईकॉमर्स ग्राहक यात्रा में महत्वपूर्ण सुधार लाए हैं। साइट नेविगेशन, और ग्राहक सहायता को स्वचालित करना।
अकेले इन लाभों ने तकनीक को शुरुआती अपनाने वालों के लिए बेहतर ग्राहक संतुष्टि, वफादारी और बिक्री ला दी है। इसका मतलब व्यवसायों के लिए बेहतर परिचालन दक्षता और लागत बचत का उल्लेख नहीं करना है।
हालाँकि, एआई पर अत्यधिक भरोसा करने की सीमाओं को स्वीकार करना महत्वपूर्ण है, जिसमें पूर्वाग्रह की संभावना, मानवीय स्पर्श की कमी और डेटा सटीकता पर निर्भरता शामिल है। इसलिए, आपको एआई को पूर्ण प्रतिस्थापन के बजाय मानवीय विशेषज्ञता और निर्णय के पूरक के रूप में उपयोग करने का लक्ष्य रखना चाहिए।
संक्षेप में, ईकॉमर्स में एआई के लाभों का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए, व्यवसायों को नियमित रूप से एल्गोरिदम का मूल्यांकन और समायोजन करते हुए एक रिफ्लेक्सिव दृष्टिकोण अपनाना चाहिए। आपको विभिन्न प्रकार के डेटा वेयरहाउस की खोज करके और अपने संगठन के आकार और आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले टूल के आधार पर एक का चयन करके विश्वसनीय डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में भी निवेश करना चाहिए। एआई के साथ मिलकर, ये डिजिटल उपकरण आपके व्यवसाय की भविष्य की सफलता को सुरक्षित करेंगे।
