AI สามารถเพิ่มยอดขายได้อย่างไร

มีอะไรทรงพลังกว่าการแนะนำแบบปากต่อปากอีกหรือไม่ เมื่อเพื่อนที่เชื่อถือได้แนะนำหนังสือหรือผลิตภัณฑ์ดูแลผิวยี่ห้อใหม่ คุณก็รู้ดีว่าพวกเขาใส่ใจในผลประโยชน์สูงสุดของคุณ และเข้าใจคุณดีกว่าใครๆ

แต่จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณมีเพื่อนที่มีข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่คุณชอบอย่างแทบจะไม่มีที่สิ้นสุด คำแนะนำจากเพื่อนจะตรงตามความต้องการและความปรารถนาของคุณอย่างสมบูรณ์แบบ นั่นคือคำมั่นสัญญาของระบบแนะนำด้วย AI

ร้านค้าอีคอมเมิร์ซสามารถใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้และให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้องมากขึ้น สำหรับธุรกิจหลายๆ แห่ง ระบบแนะนำด้วยปัญญาประดิษฐ์อาจเป็นแรงผลักดันที่ทีมขายและการตลาดของคุณต้องการ และทั้งหมดนี้เป็นระบบอัตโนมัติ

ระบบแนะนำ AI คืออะไร?

ระบบแนะนำ AI หรือที่เรียกอีกอย่างว่าเครื่องมือแนะนำ จะใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ บริการ หรือเนื้อหาที่เกี่ยวข้องให้กับลูกค้าที่มีศักยภาพทางออนไลน์

ระบบแนะนำ AI รวบรวมและวิเคราะห์จุดข้อมูล เช่น ข้อมูลประชากร พฤติกรรมในอดีตของผู้ใช้ (รีวิว การให้คะแนน ประวัติการค้นหา การซื้อในอดีต) และคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ เพื่อสร้างคำแนะนำที่เป็นส่วนตัว

อุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย เช่น ความบันเทิง การเงิน การตลาด และอีคอมเมิร์ซ ใช้เครื่องมือแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าอีคอมเมิร์ซอาจพึ่งพาระบบแนะนำ AI เพื่อแสดงคำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลให้กับผู้เยี่ยมชมไซต์ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือแนะนำของ Gymshark จะแนะนำผลิตภัณฑ์โดยอิงจากลูกค้าที่มีความสนใจคล้ายคลึงกัน

ที่มา: Gymshark

ระบบแนะนำ AI สามารถเพิ่มยอดขายของคุณได้อย่างไร

ระบบแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ดีสามารถปรับแต่งประสบการณ์การช้อปปิ้งออนไลน์ของคุณ กระตุ้นให้เกิดการซื้อซ้ำและความพึงพอใจที่สูงขึ้น ผู้ซื้อชาวอเมริกันเกือบครึ่งหนึ่งในปี 2023 ต้องการคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เป็นส่วนตัว และลูกค้า 56% รายงานว่ากลับมาที่ร้านค้าอีกครั้งหลังจากประสบการณ์การช้อปปิ้งที่ปรับแต่งตามความต้องการ ระบบแนะนำ AI ยังสามารถเพิ่มการรักษาลูกค้าและปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของลูกค้าได้ด้วยการปรับแต่งประสบการณ์การช้อปปิ้งให้เป็นส่วนตัว

ประโยชน์ที่สำคัญ ได้แก่:

การค้นพบที่คล่องตัว ระบบจะแสดงตัวเลือกที่เกี่ยวข้องสูง ดังนั้นลูกค้าจึงไม่ต้องเลื่อนดูสินค้าที่ต้องการอย่างไม่สิ้นสุด

มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยที่สูงขึ้น ส่วน "ลูกค้ายังซื้อสินค้าด้วย" หรือ "ซื้อร่วมกันบ่อยครั้ง" ในหน้าชำระเงินสามารถกระตุ้นให้เกิดการขายแบบเพิ่มราคาและการขายแบบไขว้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยและเพิ่มรายได้

ความภักดีของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น ประสบการณ์ที่เร็วขึ้นและเป็นส่วนตัวมากขึ้นอันเป็นผลมาจากระบบแนะนำ AI ช่วยให้ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำ

ประเภทของระบบแนะนำ AI

• การกรองตามเนื้อหา
• การกรองแบบร่วมมือกัน
• การกรองแบบไฮบริด

คุณสามารถสร้างคำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับลูกค้าที่มีศักยภาพได้โดยใช้ระบบแนะนำ AI ประเภทหลักสามประเภทดังต่อไปนี้:

การกรองตามเนื้อหา

ระบบแนะนำ AI ที่ใช้อัลกอริธึมการกรองตามเนื้อหาจะแนะนำสินค้าโดยอิงจากคุณลักษณะเฉพาะ (คุณลักษณะ หมวดหมู่ คำอธิบาย) ของสินค้าที่ผู้ใช้ชื่นชอบอยู่แล้ว แทนที่จะพิจารณาจากสิ่งที่ผู้ใช้รายอื่นชื่นชอบ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเมตาของผลิตภัณฑ์โดยใช้การกรองข้อมูล ระบบแนะนำ AI สามารถแนะนำสินค้าที่มีคุณลักษณะคล้ายคลึงกับสินค้าที่ผู้ซื้อเคยสนใจมาก่อนได้

วิธีนี้ได้ผลดีโดยเฉพาะกับตลาดเฉพาะกลุ่มที่มีฐานลูกค้าจำกัด คุณอาจไม่มีรีวิวหรือการโต้ตอบจากลูกค้ามากนักในไซต์ของคุณ แต่หากคุณมีข้อมูลผลิตภัณฑ์เพียงพอ คุณสามารถใช้ระบบกรองตามเนื้อหาเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์แทนได้

ตัวอย่างเช่น แอป Shopcast จะใช้การกรองตามเนื้อหาเพื่อให้คำแนะนำตามคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกัน

การกรองแบบร่วมมือกัน

การกรองแบบร่วมมือกันจะทำนายความชอบของผู้ใช้โดยอิงจากพฤติกรรมของผู้ใช้ที่คล้ายกัน ระบบการกรองแบบร่วมมือกันอาจพิจารณาประวัติการเรียกดู ประวัติการซื้อ หรือการให้คะแนน เครื่องมือแนะนำประเภทนี้จะแนะนำผลิตภัณฑ์ที่คิดว่าคุณจะชอบโดยอิงจากข้อมูลลูกค้าจากผู้ซื้อที่มีแนวโน้มคล้ายคลึงกัน ตัวอย่างเช่น แบรนด์เสื้อผ้าอาจแนะนำไลน์เสื้อผ้าใหม่ให้กับผู้ใช้รายหนึ่งโดยอิงจากการซื้อแฟชั่นล่าสุดของผู้ใช้ที่มีรสนิยมคล้ายคลึงกัน

การกรองแบบร่วมมือกันนั้นมีประโยชน์ในการแนะนำสินค้าที่ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับผลิตภัณฑ์ที่ผู้ใช้ดูไปแล้ว แต่ลูกค้าที่คล้ายกันได้ซื้อไปแล้ว ซึ่งแตกต่างจากการกรองตามเนื้อหา ตัวอย่างเช่น Also Bought เป็นระบบแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งแนะนำผลิตภัณฑ์ที่มักซื้อร่วมกับสินค้าในรถเข็นของลูกค้า

การกรองแบบไฮบริด

ระบบแนะนำแบบไฮบริดจะรวมการกรองตามเนื้อหาและการทำงานร่วมกันเพื่อแนะนำเนื้อหา ผลิตภัณฑ์ และบริการที่เกี่ยวข้องให้กับผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น ระบบไฮบริดสามารถทำนายประเภทของเครื่องครัวที่ลูกค้าอาจสนใจโดยอิงจากสิ่งที่ผู้ใช้รายอื่นที่มีความชอบคล้ายกันเลือก และการเชื่อมโยงตามเนื้อหาที่เฉพาะเจาะจงในคุณลักษณะ วัสดุ หรือขนาดของผลิตภัณฑ์

ระบบคำแนะนำแบบไฮบริดจะรวมวิธีการกรองหลายวิธีเข้าด้วยกันเพื่อให้ได้คำแนะนำที่มีข้อมูลครบถ้วนและเป็นส่วนตัว โดยการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความคล้ายคลึงกันระหว่างผู้ใช้และปัจจัยตามเนื้อหา เช่น คำอธิบายผลิตภัณฑ์

เครื่องมือแนะนำ AI ยอดนิยมมักอาศัยแนวทางแบบผสมผสาน โดยใช้การกรองทั้งแบบร่วมมือกันและแบบอิงเนื้อหา ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ FT: Frequently Bought Together จะสร้างคำแนะนำผลิตภัณฑ์อัตโนมัติตามพฤติกรรมของผู้ใช้และข้อมูลการสั่งซื้อแบบเรียลไทม์

บทสรุป

ระบบแนะนำ AI กำลังปฏิวัติวงการอีคอมเมิร์ซด้วยการมอบประสบการณ์การช้อปปิ้งแบบเฉพาะบุคคลซึ่งช่วยกระตุ้นยอดขาย เพิ่มความภักดีของลูกค้า และเพิ่มมูลค่าคำสั่งซื้อโดยเฉลี่ย ไม่ว่าจะเป็นการกรองตามเนื้อหา การทำงานร่วมกัน หรือแบบไฮบริด ระบบเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ จับคู่ลูกค้ากับผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาต้องการอย่างแท้จริง เช่นเดียวกับเพื่อนที่ไว้ใจได้ซึ่งรู้ลึกถึงความชอบของพวกเขา

แหล่งที่มาของบล็อก: Shopify