تركيز- يطلق غوغل كلاود أربع أدوات ذكاء اصطناعي جديدة ومحدثة لتزويد العملاء بتجربة تسوّق عبر الإنترنت أكثر سلاسة، ومساعدة تجار التجزئة في إدارة المخزون داخل المتجر.
- تجربة بحث وتصفح مخصصة لمواقع التجارة الإلكترونية.
- حلّ يعمل بالذكاء الاصطناعي لفحص رفوف المتاجر.
- نظام توصية منتج يحركه الذكاء الاصطناعي.
- أداة تستخدم التعلم الآلي لترتيب المنتجات على مواقع الويب.
إليك المزيد حول كل من الأدوات الجديدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
البحث والتصفح المخصص لمواقع التجارة الإلكترونية
قدّم غوغل كلاود أداة قائمة على الذكاء الاصطناعي تقوم بتخصيص ما يراه العملاء عند البحث، وتصفح موقع ويب للتجارة الإلكترونية.
تعزز التكنولوجيا قدرات حل بحث التجزئة الحالي من غوغل كلاود. مما يساعد على إنشاء تجربة تسوق عبر الإنترنت أكثر سلاسة وبديهية.
يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي وراء هذه الأداة الجديدة تحديد تفضيلات العملاء من خلال تحليل سلوكهم. مثل العناصر التي يرونها، وإضافتها إلى عربتهم، والشراء.
يستخدم هذه المعلومات لضبط نتائج البحث وتحديد أولويات المنتجات لتجربة أكثر تخصيصًا. التخصيص خاص بموقع بائع التجزئة ولا يرتبط بنشاط العميل على غوغل.
فرز المنتجات المستند إلى الذكاء الاصطناعي لمواقع التجارة الإلكترونية
يطلق غوغل كلاود أداة جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي لمواقع التجارة الإلكترونية لتحسين تجربة التصفح واكتشاف المنتجات.
تستخدم هذه الميزة التعلم الآلي لتحسين ترتيب المنتجات على موقع بائع التجزئة عندما يختار المتسوقون فئة. تقوم مواقع التجارة الإلكترونية تقليديًا بفرز نتائج المنتجات بناءً على قوائم أكثر الفئات مبيعًا أو المجموعات التي تم إنشاؤها يدويًا. مثل اختيار الملابس التي يجب تسليط الضوء عليها بناءً على الموسم.
يتبنى النظام المدفوع بالذكاء الاصطناعي الذي طوره غوغل إستراتيجية جديدة، باستخدام البيانات التاريخية لتحسين كيفية فرز المنتجات. يمكن أن يزيد هذا من الأهمية والدقة وفرص البيع.
هذه الأداة متاحة الآن كجزء من حلول Discovery الذكاء الاصطناعي من غوغل كلاود لتجار التجزئة.
توصيات المنتج المدعومة بالذكاء الاصطناعي
يمكن أن تجعل ترقيات الذكاء الاصطناعي لتوصيات غوغل كلاود مواقع التجارة الإلكترونية أكثر تخصيصًا وديناميكية ومفيدة للعملاء الأفراد.
ميزة جديدة واحدة، تحسين مستوى الصفحة، تسمح للموقع بتحديد توصيات المنتج لعرضها على المتسوق ديناميكيًا.
يمكن أن يقلل هذا من الحاجة إلى اختبار تجربة المستخدم التي تستغرق وقتًا طويلاً، ويمكن أن يؤدي إلى زيادة مشاركة المستخدم ومبيعاته.
بالإضافة إلى ذلك، تستخدم ميزة جديدة لتحسين الإيرادات التعلم الآلي لتقديم توصيات أكثر فعالية بشأن المنتجات، مما قد يزيد الإيرادات لكل جلسة مستخدم.
يأخذ نموذج التعلم الآلي، الذي تم إنشاؤه بالتعاون مع DeepMind، في الاعتبار فئات المنتجات وأسعار العناصر وسلوك المستخدم على موقع التجارة الإلكترونية لتحديد التوازن المثالي بين رضا العملاء ونمو الإيرادات.
أخيرًا، يسخر نموذج جديد «اشترِ مرة أخرى» مشتريات العميل السابقة لاقتراح مشتريات المتابعة المستقبلية.
هذه الأدوات الجديدة متاحة الآن لجميع تجار التجزئة الذين يستخدمون غوغل كلاود.
فحص الجزء المدعوم بالذكاء الاصطناعي لمتاجر البيع بالتجزئة
يستخدم تجار التجزئة تقنيات فحص الرفوف المختلفة لبعض الوقت، لكن نجاحهم أعاقته الموارد اللازمة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي للتمييز بين المنتجات وتصنيفها.
أطلق غوغل كلاود حلاً للذكاء الاصطناعي لفحص الأرفف لمساعدة تجار التجزئة على تحديد المنتجات من جميع الأنواع على نطاق واسع بناءً على الميزات المرئية والنصية فقط.
تترجم الأداة البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ يمكنها تحسين توافر المنتج، وزيادة الرؤية في المخزون الحالي، وتحديد الأماكن التي تتطلب إعادة التخزين.
هذه التكنولوجيا قيد المعاينة حاليًا ولكنها ستتاح قريبًا لتجار التجزئة في جميع أنحاء العالم. يشير غوغل إلى أن بيانات وصور بائع التجزئة تظل ملكًا لها، ولا يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي إلا للتعرف على المنتجات وعلامات الأسعار.
