يمكنك الاستفادة من محركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI-Powered Product Recommendation Engines) من دون أن تكون خبيراً في التجارة الإلكترونية أو التكنولوجيا. قد تكون تتصفح الإنترنت بحثاً عن منتج معين وفجأة تظهر لك نافذة منبثقة تعرض لك نفس العنصر بالضبط. هذا هو سحر الذكاء الاصطناعي. إنَّ هذه المحركات تفيد العملاء والشركات على حدٍّ سواء؛ حيث تتوقع احتياجات المستهلكين بطريقة أكثر فعاليةً مما يحسّن معدلات التحويل، كما تعزز ولاء العملاء.
توصيات المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI Product Recommendations)
توصيات المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي هي اقتراحات مخصصة تقدمها خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة إلى العملاء بناءً على سلوكاتهم وميولهم.
تُولَّد هذه التوصيات من مجموعات بيانات متنوعة بما في ذلك تاريخ التصفح، وسلوك الشراء، والبيانات الديموغرافية، ومدة التفاعل، وغيرها، لتحديد المنتجات أو الخدمات التي قد تثير اهتمام العميل. تعمل محركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين تجربة المستخدم بينما تسهل جهود البيع المتقاطع والبيع الإضافي.
كيف تعمل توصيات أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
تستخدم أنظمة التوصية المخصصة خوارزميات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لجمع البيانات، وتحليل سلوك العملاء، واقتراح المنتجات المناسبة. هذه عملية مستمرة؛ حيث يجب تحديث البيانات وتحليلها بانتظام لتوليد اقتراحات تأخذ بعين الاعتبار تغير احتياجات المستهلين واهتماماتهم، مما يسهم في الحفاظ على فعالية توصيات الذكاء الاصطناعي. لكن لا تعتمد خوارزميات الذكاء الاصطناعي فقط على بيانات سلوك العملاء.
تُجمَع 3 أنواع من البيانات لتوصيات المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي:
- سلوك المستهلك: يشمل تاريخ التصفح، وتاريخ الشراء، والنقرات، ومدة التفاعل.
- معلومات المنتج: مثل الفئات التي تمت مشاهدتها، ومواصفات المنتجات، والأسعار.
- البيانات السياقية: تشمل عوامل مثل الأوقات، والموسم، ونوع الجهاز المستخدم.
7 فوائد لمحرك التوصية المدعوم بالذكاء الاصطناعي
1. زيادة تفاعل العملاء
تحافظ الاقتراحات المناسبة لاحتياجات العملاء على تفاعلهم مع موقع الويب أو التطبيق لفترات أطول. كما يعزز قسم التوصيات المليء بالعناصر الجذابة التفاعل ويزيد من احتمال قضاء العملاء وقتاً أطول في استكشاف التفاصيل والشراء.
2. زيادة متوسط قيمة الطلب والإيرادات عبر الإنترنت
تعزز توصيات الذكاء الاصطناعي المبيعات تعزيزاً ضخماً من خلال اقتراح منتجات من المحتمل أن يشتريها العملاء. إنَّ اعتماد هذه المحركات يوجه المتسوقين إلى منتجات وعروض تناسبهم، مما يشجع العملاء على اكتشاف مزيد من المحتوى.
يمكن أن يرتفع متوسط قيمة الطلب مع استخدام تقنيات البيع الإضافي والبيع المتقاطع. يمكن لمحرك التوصية مثلاً اقتراح معدات التخييم أو ملابس الهواء الطلق للعملاء الذين يشترون أحذية التنزه، أو اقتراح الاشتراك بخدمة معيَّنة ولتكن توصيل المنتج دورياً دون الحاجة إلى إعادة الطلب في كل مرة.
3. تحسين تجربة العميل
تعمل أنظمة التوصية على تحسين تجربة المستخدم من خلال تبسيط عملية البحث عن العناصر المرغوبة للعملاء. توفر هذه الراحة على المتسوقين وقتاً ثميناً وتقلل من الإحباط، وتزيد مستوى رضاهم على تجربة الشراء.
4. تحسين التخصيص
تقدم استراتيجية التوصية الذكية تجربة تسوق أكثر تخصيصاً من خلال اقتراح التوصيات بناءً على التفضيلات الفردية والسلوكات السابقة. يعزز التخصيص ثقة العميل في قرارات الشراء، ويثبت اهتمام الشركة بتلبية احتياجاته، وبالنتيجة، يزداد مستوى ولاء الزبائن، ورضاهم عن التجربة، ويرتفع معدل التحويل.
5. زيادة الاحتفاظ بالعملاء
يؤدي رضا العملاء إلى زيادة ولائهم للعلامة التجارية، ويتطلّب هذا تقديم اقتراحات تناسب احتياجاتهم؛ حيث تساعد التجارب المخصصة في الاحتفاظ بالعملاء. ببساطة، عندما يقترح موقع الويب منتجات مناسبة، فإنَّه يزيد من احتمالية عودة المتسوقين إليه مستقبلاً.
6. تحسين مستمر للمخزون
تقوم محركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتحسين اقتراحاتها باستمرار مع مرور الوقت من خلال آليات التعلم. إنَّ استخدام بيانات الطرف الأول (First-party data) يعزز عروض المنتجات، بينما تساعد بيانات ردود فعل العملاء تجاه المنتجات الموصى بها سابقاً في تحسين الاقتراحات المستقبلية. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يميز المنتجات التي يشتريها المستهلك دفعةً واحدةً بتكرار، ليعرضها مع بعضها ضمن الاقتراحات المخصصة.
7. فهم أفضل للعملاء
تستخدم أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقنيات "التنقيب عن البيانات" (data mining) لمساعدة العلامات التجارية على فهم تفضيلات واهتمامات عملائها، وهو أمر حاسم لتخصيص العروض لتتناسب مع متطلبات ورغبات المتسوقين المعاصرين. يمكن أن تُستخدم البيانات المجمعة – بعد ذلك – لتوجيه استراتيجيات التسويق، وتطوير المنتجات، وعديدٍ من القرارات التجارية الأخرى.
أنواع محركات توصية المنتجات
1. التصفية التعاونية (Collaborative filtering)
يستخدم الذكاء الاصطناعي بيانات من مستخدمين آخرين لتوقع تفضيلات العملاء. من المرجح أن يظهر الأفراد تفضيلات مستقبلية مشابهة إذا كان لديهم تفضيلات سابقة مشابهة.
تقوم التصفية التعاونية بمقارنة عدد كبير من المستخدمين مع عنصر معين، وتحسب درجات التشابه، وتقدم توصيات للمنتج التالي الذي قد يجدونه جذاباً.
يمكن لمحركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي استخدام منهجيات التصفية التعاونية المستندة إلى المستخدم أو المنتج.
2. التصفية القائمة على المحتوى (Content-based filtering)
تُستخدم هذه التقنية لتوقع تفضيلات العملاء بناءً على خصائص العناصر التي أعجبتهم في الماضي. تركز التصفية المستندة إلى المحتوى على سمات المنتج مثل الحجم، واللون، والشكل، والمادة، والمكونات. بالتالي، تقترح الأداة المنتجات بناءً على خصائص المشتريات السابقة، ويمكن استخدام بيانات أحد العملاء في مساعدة زبون آخر يشترك معه في سلوكات التسوق بناءً على خصائص المشتريات السابقة.
3. النموذج الهجين (Hybrid model)
تعزز أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الهجينة دقة الاقتراحات من خلال دمج تقنيات توصية متعددة. تجمع هذه المنهجية بين مزايا التصفية التعاونية والتصفية المستندة إلى المحتوى، مما يوفر تجربة مستخدم أكثر شمولاً وتخصيصاً. يمكن أن تدمج أنظمة التوصية الهجينة مصادر معلومات إضافية مثل البيانات السكانية والسياقية أو الخارجية، مما يزيد من دقة التوصيات.
أنظمة التوصية: الخوارزميات والتقنيات
1. تحليل المصفوفات (Matrix factorization)
تُستخدم تقنيات تحليل المصفوفات في أنظمة التوصية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لدراسة العلاقات بين المستخدمين والمنتجات. الهدف هو تحليل مصفوفة ضخمة تحتوي على المستخدمين والعناصر إلى مجموعة مختصرة من العوامل الكامنة التي تلخص العلاقات الأساسية بينهم.
2. الشبكات العصبية العميقة (Deep neural networks)
استُلهِمت خوارزميات تعلم الآلة من بنية ووظيفة الدماغ البشري؛ حيث تستخدم طبقات متعددة من "الخلايا العصبية" لمعالجة المعلومات وتوليد التوقعات. تحلل الشبكات العصبية العميقة مجموعات ضخمة من البيانات، وتنتج توصيات دقيقة ومخصصة.
عادةً ما يُستخدم نوعين من هياكل الشبكات العصبية العميقة:
- "أجهزة التشفير التلقائي" (Autoencoders): تُدرَّب للحصول على تمثيل مختصر لبيانات تفاعل المستخدمين مع العناصر.
- "الشبكات التنافسية التوليدية" (Generative adversarial networks): التي تتفوق في معالجة المشكلات المتعلقة "بتشوش البيانات" (data noise) والندرة في أنظمة التوصية.
3. تعلم التسلسل السياقي (Contextual sequence learning)
تتضمن أيضاً خوارزميات التعلم الآلي تعلم التسلسل السياقي، والذي يأخذ بعين الاعتبار الظروف وتسلسل التفاعلات في جلسات المستخدمين الجارية أو بيانات السلاسل الزمنية عند تقديم توصيات المنتجات. يوفر هذا الفهم السياقي ضمن تسلسل التفاعلات بيانات مفيدة حول اهتمامات وتفضيلات المستخدم الحالية.
يمكن الاستفادة من خوارزميات تعلم التسلسل السياقي في نمذجة العلاقات التسلسلية بين العناصر، بما في ذلك ترتيب التفاعلات، والفترات الزمنية بين التفاعلات، ومدة الجلسات.
4. الشبكات الواسعة والعميقة (Wide and deep networks)
تمثل الشبكات الواسعة والعميقة خوارزمية تعلم مفصلة تجمع بين مزايا الشبكات العصبية الواسعة والعميقة. الشبكة "الواسعة" قادرة على فهم الروابط البسيطة والمنطقية بين الميزات، مثل تكرار التفاعلات أو متوسط تقييم عنصر ما. أما الشبكة "العميقة" فتتقن التعرف على العلاقات المعقدة والشاملة بين الميزات، مثل العلاقة بين عمر العميل ومنتجاته المفضلة.
أفضل حالات استخدام توصيات المنتجات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مع أمثلة واقعية
1. التجارة الإلكترونية والبيع بالتجزئة
تعتمد منصّات التجارة الإلكترونية اعتماداً كبيراً على محركات توصية المنتجات لتقديم اقتراحات مخصصة للمستخدمين. يمكن لرواد الأعمال الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي في تجارة التجزئة تخصيص تجربة التسوق، وزيادة التحويلات، وتعزيز العلاقات طويلة الأمد مع العملاء.
أمثلة
- يستخدم عملاق التجارة الالكترونية "أمازون" (Amazon) مزيجاً من التصفية التعاونية والتصفية القائمة على المحتوى، بالإضافة إلى تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق، لاقتراح منتجات ذات صلة تناسب تفضيلات الأفراد.
- تستخدم "سيفورا" (Sephora)، وهي شركة عالمية رائدة في مجال بيع مستحضرات التجميل بالتجزئة، أنظمة توصية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتقديم منتجات تجميل مخصصة لعملائها. من خلال تحليل تفضيلات المستخدمين، وأنواع بشرتهم، والمشتريات السابقة والمتكررة، تُقتَرح خوارزميات منتجات العناية بالبشرة ومستحضرات التجميل والعطور التي تناسب أذواقهم.
2. وسائل التواصل الاجتماعي
تلعب أنظمة التوصية دوراً حيوياً في منصات وسائل التواصل الاجتماعي من خلال تعزيز تفاعل المستخدمين مع المحتوى. صُمِّمت التوصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لزيادة الوقت الذي يقضيه المستخدمون على المنصة وزيادة إيرادات الإعلانات من خلال تقديم محتوى مخصص.
أمثلة
- تقدم صفحة "لك" (For You) في منصة "تيك توك" (TikTok) مقاطع فيديو مقترحة بناءً على بيانات تسجيلات الإعجاب، والمشاركات، والتعليقات.
- يستخدم نظام الذكاء الاصطناعي في منصة "إنستغرام" (Instagram) محركين للتوصية لتوقع تفاعلات المستخدمين مع المنشورات أو حتى لتحديد عدم الاهتمام بالمحتوى المقترح.
3. الوسائط والترفيه
تستخدم خدمات بث الموسيقى والفيديو الرائدة أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لاقتراح محتوى يتماشى مع اهتمامات المستخدمين. حيث تقوم هذه المنصات بتحليل سلوك المستخدمين وتفضيلاتهم لتقديم توصيات شخصية.
أمثلة
- تقترح قائمة الأغاني الأسبوعية الرائجة (Discover Weekly) في منصة الموسيقا السويدية "سبوتيفاي" (Spotify) وغيرها من قوائم التشغيل 30 أغنية جديدة على المستخدمين النشطين. تعتمد هذه الاقتراحات على نظام توصية هجين ومعالجة اللغة الطبيعية؛ حيث يُحلَّل المحتوى الذي أُنشيء حول أغانٍ أو فنانين محددين.
- تعتمد شركة البثّ المباشر عبر الإنترنت "نتفليكس" (Netflix)، اعتماداً كبيراً على أنظمة التوصية؛ حيث يجري إعداد ما يزيد على 80% من محتوى المستخدم بواسطة هذه الأنظمة. تتوقع "نتفليكس" بدقة المواضيع والممثلين المفضلين لدى المستخدمين من خلال تتبع وتحليل عادات المشاهدة، ومعدلات إكمال الأفلام، والمواضيع المفضلة.
4. القطاع المالي
تقدم أنظمة التوصية نصائح مخصصة بشأن الاستثمارات ومنتجات الائتمان وغيرها من الخدمات المالية. تساعد هذه التوصيات المستخدمين في تحقيق أهدافهم المالية، وزيادة الأرباح، وتحسين اتخاذ القرارات، وتعزيز الرفاهية المالية العامة.
أمثلة
- تقترح شركة التمويل الشخصي "صوفي" (SoFi) المنتجات بناءً على الملفات المالية والأهداف الخاصة بالمستخدمين، وتقدم لهم توصيات مفيدة ومناسبة لاحتياجاتهم.
- تستخدم منصة "روبن هود" (Robinhood) للتداول بدون عمولة أنظمة التوصية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لتحليل أنشطة التداول للعملاء، وحيازات المحافظ، وتفضيلات المخاطر، واتجاهات السوق لتقديم توصيات مخصصة للأسهم وصناديق الاستثمار المتداولة والعملات المشفرة.
- "التسوق باستخدام الصوت" (Voice-Activated Shopping): مع تزايد الطلب على المساعدين الافتراضيين مثل "أليكسا أمازون" (Amazon Alexa) و"مساعد جوجل الافتراضي" (Google Assistant)، من المتوقع أن يحدث التسوق باستخدام الصوت تحولاً في التجارة الإلكترونية. يمكن أن تستفيد الشركات من هذا التوجه عن طريق إضافة المساعد الصوتي إلى أنظمة توصيات المنتجات الخاصة بها، مما يمنحها ميزة تنافسية في السوق.
- "الواقع المعزز" (Augmented Reality): تتيح تقنية الواقع المعزز للمتسوقين إمكانية تجريب الملابس افتراضياً ورؤية كيف ستبدو المنتجات ضمن منازلهم. تتحسن قرارات الشراء عند سد الفجوة بين تجارب التسوق عبر الإنترنت وفي المتاجر، إلى جانب محركات التوصية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. هذا يقلل من احتمال الإرجاع ويوفر أيضاً الوقت والموارد القيمة على كل من العملاء والشركات.
التوجهات المستقبلية في توصيات المنتجات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تمتلك أنظمة توصية المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة لإحداث ثورة في قطاع البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية. تتضح فوائد تقديم توصيات مخصصة للعملاء بوضوح، مما يعزز مستويات الرضا وزيادة المبيعات. يمكن للمؤسسات تحسين أنظمة توصيات المنتجات الخاصة بها من خلال الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لضمان الدقة والفعالية والتجارب المخصصة لكل عميل على حدة.
في الختام
تحمل أنظمة توصية المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة لتحسين تجربة العملاء وتعزيز الأداء المالي للشركات. من خلال جمع وتحليل بيانات متنوعة، تستطيع هذه المحركات تقديم توصيات مخصصة تعزز التفاعل والولاء وقيمة الطلبات.
تساهم هذه التكنولوجيا في تحسين تجربة التسوق الشخصية، وزيادة التحويلات، وفهم أعمق لتفضيلات العملاء. مع التوجهات المستقبلية مثل التسوق باستخدام الصوت والواقع المعزز، يصبح من الواضح أنَّ الذكاء الاصطناعي سيستمر في إحداث تأثيرات كبيرة في قطاع التجزئة والتجارة الإلكترونية، مما يعزز من رضا العملاء ويزيد من المبيعات.
عبر تبني هذه التقنيات، يمكن للشركات الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لضمان تقديم تجارب مخصصة وفعّالة تلبي احتياجات العملاء بصورة أفضل.
الأسئلة الشائعة
1. هل يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم اقتراحات للمنتجات؟
نعم، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم اقتراحات مخصصة للمنتجات في أقسام الموقع مثل "مشتريات متكررة معاً"، "مشابهة لمشترياتك السابقة"، أو "الأكثر رواجاً".
2. ما هي توصيات المنتجات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي؟
تقتضي توصيات المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاقتراح المنتجات بناءً على ميول المستهلكين.
3. ما هو دور الذكاء الاصطناعي في التخصيص المفرط (Hyper-personalization)؟
يستخدم التخصيص المفرط الذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات مخصصة للغاية من خلال أخذ التفاعلات السابقة والسياق في الوقت الفعلي بعين الاعتبار، مما يؤدي إلى تجربة مستخدم أكثر ملاءمةً وجاذبيةً.
4. كيف يحلل الذكاء الاصطناعي سلوك المستهلك؟
يُحلله من خلال جمع ومعالجة بيانات مثل تاريخ الشراء، ونشاط التصفح، والمعلومات السكانية.
5. ما هي فوائد توصيات المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟
تشمل فوائد توصيات المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي زيادة المبيعات، وتحسين رضا العملاء، وتعزيز تجربة المستخدم من خلال الاقتراحات المخصصة.
6. ما هي أنواع أنظمة توصية المنتجات؟
تشمل أنواع أنظمة توصية المنتجات: التصفية التعاونية، والتصفية المعتمدة على المحتوى، والأنظمة الهجينة.
7. هل من الممكن تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الشركات الصغيرة؟
نعم، لا يقتصر الأمر على الشركات الكبيرة؛ إذ يمكن للشركات الصغيرة الاستفادة من محركات توصية المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي؛ لتحسين تجارب العملاء، وزيادة المبيعات، والحفاظ على القدرة التنافسية.
