Kaip dirbtinis intelektas gali pakeisti el. parduotuvių UX
Skaitmeninėje eroje labai išaugo elektroninės prekybos sandorių skaičius, o vartotojai, norėdami apsipirkti, labai pasikliauja internetinėmis platformomis. Tačiau apsipirkimo internetu patogumas yra susijęs su labai svarbiu aspektu, kuris dažnai lemia naudotojo patirtį (UX) – siuntų sekimu. Šiame straipsnyje nagrinėjame, kaip dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis gali iš esmės pakeisti elektroninės prekybos naudotojo patirtį, daugiausia dėmesio skirdami siuntinių sekimo funkcijoms. Šie pasiekimai ne tik išsprendžia amžiną rūpestį „Kur mano užsakymas?”, bet ir prisideda prie to, kad elektroninės prekybos platformos sulauktų daugiau grįžtančių lankytojų.
Kaip dirbtinis intelektas gali sukelti revoliuciją e. parduotuvių UX ir padidinti grįžtančių lankytojų skaičių.
Tikroji užsakymų sekimo nauda
Priešingai nei galima manyti, konvertuoto kliento kelionė tęsiasi gerokai toliau nei iki pirkimo pabaigos. Vidutiniškai tas pats klientas dar tris kartus papildomai bendrauja su pirkėju, o tai suteikia vertingų galimybių įsitraukti. Tačiau šių klientų pasiekimas priklauso nuo informacijos, kurios jie aktyviai ieško, visų pirma skaidraus siuntų sekimo, pateikimo. Labai svarbu išlaikyti klientus savo e. prekybos ekosistemoje, ypač žiaurios konkurencijos internetinės prekybos srityje.
Šiame kraštovaizdyje išorinės paslaugos tyko po kiekvieno paspaudimo, pasirengusios sugundyti klientus pasitraukti iš jūsų platformos ir ieškoti vadinamųjų „sekite mano siuntinį” paslaugų kitur, net ir siuntinių sekimo. Deja, kai kurios iš šių alternatyvų ne visada yra patikimos ir gali sukelti daugybę palaikymo bilietų, o tai kelia potencialią grėsmę klientų pasitenkinimui. Siūlyti vientisą ir išsamų sprendimą tampa itin svarbu, ypač kai kalbama apie paslaugą, kurios ieško beveik 90 % naudotojų.
Klientai ne tik tikisi, kad siuntos bus pristatytos laiku, bet ir pageidauja realiuoju laiku sužinoti savo užsakymų būklę ir buvimo vietą. Integravus tokį sprendimą į parduotuvę ne tik gerokai sumažėja pagalbos užklausų, bet ir užtikrinami papildomi trys jau jūsų prekės ženklu įtikėjusių esamų klientų apsilankymai. Taip sukuriama galimybė lengviau persikvalifikuoti, įtvirtinamas klientų lojalumas ir pasitikėjimas jūsų platforma.
Tradicinių siuntų sekimo sistemų iššūkiai
Tradicinės siuntų sekimo sistemos, nors ir funkcionalios, dažnai neatitinka besikeičiančių internetinių pirkėjų lūkesčių. Vėluojantys atnaujinimai, neaiškūs būsenos aprašymai ir nesugebėjimas pateikti tikslios pristatymo sąmatos prisideda prie klientų nusivylimo. Siekiant išlaikyti ir pritraukti klientus, elektroninės prekybos platformoms labai svarbu spręsti šias problemas.
Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis e. parduotuvės UX srityje
Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijų integracija yra transformuojantis tradicinių siuntų sekimo sistemų keliamų iššūkių sprendimas. Šios technologijos užtikrina neprilygstamą efektyvumą ir tikslumą, iš naujo apibrėždamos e. prekybos naudotojo patirtį. Galimybė analizuoti didžiulius duomenų kiekius leidžia dirbtiniam intelektui teikti atnaujinimus realiuoju laiku, prognozuojamas įžvalgas ir labiau individualizuotą sekimo patirtį.
Tokios priemonės kaip Ordertracker.com
Vienas žymus šios srities žaidėjas yra Ordertracker.com – pažangiausia platforma, kurioje dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis naudojami išsamiam siuntų sekimui. Ši platforma išsiskiria tuo, kad sklandžiai integruojasi su įvairių vežėjų duomenimis ir taiko pažangius algoritmus, kad naudotojams suteiktų vieningą ir intuityvią sekimo sąsają. Tokiu būdu „Ordertracker.com” sprendžia problemas, susijusias su siuntų sekimu tarp skirtingų vežėjų.
Pristatymo datų numatymas naudojant dirbtinį intelektą
Dažnas internetinių parduotuvių pirkėjas nerimauja dėl netikrumo, susijusio su siuntinių pristatymo data. Dirbtinis intelektas atlieka svarbų vaidmenį tiksliai numatant pristatymo datas. Analizuodami istorinius duomenis, vežėjų veiklą ir išorinius veiksnius, pavyzdžiui, oro sąlygas, dirbtinio intelekto algoritmai gali pateikti klientams tikslias pristatymo sąmatas. Taip ne tik nustatomi aiškūs lūkesčiai, bet ir pagerinama bendra klientų patirtis.
Siuntinių paieška naudojant sekimo numerius ir dirbtinį intelektą
Siuntinių buvimo vietos nustatymas, ypač kai jie yra gabenami, gali būti sudėtingas procesas. Tradiciniai metodai dažnai nėra pakankamai veiksmingi, kad būtų galima realiuoju laiku atnaujinti informaciją apie buvimo vietą. Dirbtinis intelektas kartu su sekimo numeriais leidžia elektroninės prekybos platformoms įveikti šiuos iššūkius. Naudojant prognozavimo algoritmus ir nuolatinę duomenų analizę, dirbtinis intelektas užtikrina, kad klientai gautų naujausią informaciją apie dabartinę savo siuntinių buvimo vietą.
Klientų įsitraukimas ir rūpestis „Kur yra mano siuntinys”
Frazė „Kur yra mano siuntinys?” tapo apsipirkimo internetu sinonimu. Klientai vidutiniškai bent tris kartus patikrina savo siuntinių būklę ir buvimo vietą. Pripažindamas šį rūpestį, dirbtinis intelektas imasi jį visapusiškai spręsti. Realiuoju laiku atnaujinami duomenys, tikslios pristatymo sąmatos ir patogi naudotojo sąsaja padeda didinti klientų įsitraukimą, stiprinti pasitikėjimą ir lojalumą.
Apibendrinant galima teigti, kad dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijų integravimas į elektroninę prekybą, ypač siuntų sekimo srityje, keičia žaidimo taisykles. Tokie įrankiai kaip „Ordertracker”, sujungti su elektronine prekyba, rodo šių technologijų potencialą užtikrinant vientisą ir skaidrią naudotojo patirtį. Elektroninės prekybos įmonėms stengiantis patenkinti vis didėjančius interneto pirkėjų lūkesčius, dirbtinio intelekto taikymas yra ne tik galimybė, bet ir būtinybė. Elektroninės prekybos UX atkūrimas pasitelkiant dirbtinį intelektą ne tik patenkina rūpestį „Kur mano užsakymas?”, bet ir sukuria pagrindą didesniam grįžtančių lankytojų skaičiui, įtvirtindamas interneto platformų sėkmę skaitmeninėje rinkoje.
