Categories: Blog

Kunci AI untuk meningkatkan penjualan di e-commerce | AI dalam e-commerce #8

Teknologi AI yang canggih secara mendalam mengubah lanskap e-commerce. Operasinya semakin berfokus pada pelanggan, dapat diprediksi, dan menguntungkan. Dengan AI, bisnis dapat menganalisis data pembelian dan perilaku online untuk memahami apa yang mendorong pelanggan untuk membeli atau meninggalkan situs. Berikut adalah lima cara utama bagi toko e-commerce untuk memanfaatkan manfaat AI untuk meningkatkan penjualan.

Menerapkan AI untuk menganalisis perilaku pelanggan guna meningkatkan penjualan

Mengenali pola pembelian pelanggan adalah kunci untuk meningkatkan penjualan. Sebagai contoh, analisis riwayat pembelian menunjukkan bahwa pelanggan yang telah membeli sepatu trekking lebih mungkin untuk membeli tongkat trekking atau kaus kaki di masa depan. Ini terdiri dari:

  • Menganalisis data masa lalu – untuk mengidentifikasi preferensi belanja, misalnya, rentang harga, merek yang paling sering dipilih, serta waktu dan saluran melalui mana pembelian dilakukan atau metode pembayaran,
  • Memprediksi pembelian di masa depan – menawarkan produk yang disesuaikan berdasarkan inferensi yang ditarik oleh kecerdasan buatan dari data masa lalu.

Dengan menganalisis perilaku pelanggan, alat AI untuk e-commerce dapat mempersonalisasi penawaran, yang pada gilirannya meningkatkan loyalitas pelanggan dan meningkatkan penjualan. Pada saat yang sama, memahami apa yang dicari pelanggan memungkinkan pengelolaan penawaran toko yang lebih efektif, serta manajemen inventaris yang lebih efisien.

Automatisasi layanan pelanggan

Di era digitalisasi, layanan pelanggan yang cepat dan efisien sangat penting. Pengalaman pelanggan yang konsisten terlepas dari saluran penjualan dan transisi yang mulus dari komunikasi dengan sistem otomatis ke percakapan dengan konsultan menjadi standar baru di tahun 2023. Keuntungan dari layanan pelanggan otomatis, yang menjadi perannya yang semakin besar dalam meningkatkan penjualan e-commerce, meliputi:

  • Respon cepat terhadap pertanyaan – chatbot memungkinkan kontak instan dengan pelanggan,
  • Menyelesaikan masalah di luar jam kerja – sistem layanan pelanggan otomatis beroperasi 24/7 dan, berkat penggunaan AI, dapat menyelesaikan hingga 60% pertanyaan tanpa konsultan,

Bagi bisnis, chatbot dapat secara signifikan mengurangi biaya operasional sambil meningkatkan kepuasan pelanggan. Contoh menarik di ruang e-commerce B2B di sini adalah Accenture VIP Chatbot, yang beroperasi di persimpangan layanan pelanggan manusia dan bot. Ini menganalisis transkrip percakapan dengan pelanggan yang ada dan potensial, dan kemudian mengidentifikasi prioritas mereka, memungkinkan pencocokan penawaran yang lebih tepat.

Bahkan chatbot sederhana di situs menggunakan AI dapat meningkatkan CX dan meningkatkan kemungkinan kembali ke situs dan melakukan pembelian. Ini adalah contoh yang sangat baik tentang bagaimana AI dapat memfasilitasi interaksi pelanggan dan pada akhirnya meningkatkan kemungkinan menyelesaikan proses pembelian.

Personalisasi penawaran dan rekomendasi produk

Penggunaan AI dalam personalisasi tidak hanya diterjemahkan menjadi pengalaman pelanggan yang lebih menyenangkan tetapi juga nilai keranjang belanja yang lebih tinggi. Ini dimungkinkan dengan menyesuaikan pesan dengan jalur pelanggan dan mengirimkan diskon atau promosi khusus berdasarkan riwayat pembelian pelanggan pada momen yang tepat. Tetapi di atas segalanya, dengan menggunakan teknik rekomendasi produk modern:

  • Cross-selling – merekomendasikan produk tambahan yang cocok dengan produk yang sudah dimasukkan pelanggan ke dalam keranjang belanja; berdasarkan analisis kecerdasan buatan terhadap profil pelanggan dan segmen tempat mereka berada,
  • Up-selling – merekomendasikan produk dengan harga lebih tinggi kepada pelanggan, sehingga meningkatkan nilai keranjang belanja dan mendorong penjualan.

Mengoptimalkan jalur pembelian dengan AI untuk meningkatkan penjualan

Jalur pembelian pelanggan adalah proses yang dilalui pelanggan dari kontak pertama dengan produk atau merek hingga penyelesaian pembelian. Kecerdasan buatan memungkinkan Anda untuk meningkatkan penjualan e-commerce dengan memperbaiki proses ini dalam tiga cara:

  1. Tata letak halaman dinamis. AI menganalisis perilaku pengguna di situs, mengidentifikasi bagian yang menarik perhatian paling banyak, dan menyesuaikan tata letak halaman secara real-time untuk menempatkan informasi kunci di tempat yang paling menonjol, sehingga memudahkan pelanggan menemukan produk yang mereka minati.
  2. Pengujian A/B yang didorong AI. Alat e-commerce berbasis AI, seperti Google Optimize atau Optimizely, misalnya, dapat melakukan pengujian A/B yang canggih pada berbagai versi situs untuk menemukan tata letak dan elemen yang paling efektif, menghasilkan optimasi yang lebih cepat dan tingkat konversi yang lebih tinggi.
  3. Personalisasi antisipatif. Dengan melihat data historis dan perilaku pengguna saat ini, AI dapat mengantisipasi kebutuhan pelanggan, menawarkan saran produk dan penawaran yang dipersonalisasi sebelum pengguna menyadari bahwa mereka membutuhkannya, yang pada gilirannya memperpendek jalur pembelian dan meningkatkan kemungkinan menyelesaikan pembelian.

Meningkatkan penjualan melalui analisis sentimen media sosial

Cara lain untuk meningkatkan penjualan e-commerce adalah dengan mendengarkan pendapat pelanggan dengan cermat. Ini paling mudah dilakukan bekerja sama dengan kecerdasan buatan, yang dapat menangkap tren dan pola bahkan dalam sejumlah besar pernyataan. Ini dilakukan melalui analisis sentimen, yaitu proses mengekstrak informasi dari data teks online untuk memahami pendapat dan sikap audiens terhadap perusahaan, merek, atau produk tertentu.

  1. Memahami umpan balik pelanggan – dengan menganalisis komentar dan diskusi di media sosial, AI membantu Anda memahami apa yang dipikirkan pelanggan tentang produk atau merek yang Anda tawarkan. Pengetahuan ini sangat penting untuk mencocokkan penawaran Anda dengan harapan konsumen secara efektif, yang secara langsung meningkatkan penjualan.
  2. Menanggapi umpan balik secara real-time – Menanggapi umpan balik pelanggan dengan cepat adalah kunci untuk membangun hubungan positif. AI dapat secara otomatis mengidentifikasi dan melaporkan umpan balik negatif atau masalah, memungkinkan Anda untuk merespons segera. Meningkatkan citra merek di media sosial dapat diterjemahkan menjadi peningkatan lalu lintas ke situs web toko dan, akibatnya, peningkatan penjualan.
  3. Pengembangan produk berbasis umpan balik – umpan balik dan saran pelanggan yang dilaporkan di media sosial dapat menjadi sumber informasi yang sangat berharga untuk meningkatkan penawaran produk. AI membantu menganalisis data ini, memungkinkan perbaikan yang memenuhi kebutuhan pasar dan meningkatkan daya tarik penawaran, yang pada akhirnya dapat meningkatkan penjualan.

Ringkasan

Penerapan kecerdasan buatan dalam e-commerce membuka pintu untuk mengoptimalkan proses yang secara langsung diterjemahkan menjadi peningkatan penjualan. Di saat persaingan yang ketat di pasar digital, kemampuan untuk mempersonalisasi penawaran dan komunikasi dengan pelanggan, berdasarkan analisis perilaku dan pendapat pelanggan, serta jalur belanja yang sederhana dan meny愉kan menjadi elemen kunci dari strategi e-commerce.

Namun, penggunaan kecerdasan buatan dalam meningkatkan penjualan e-commerce lebih luas daripada sekadar mengoptimalkan kinerja toko itu sendiri. Memanfaatkan kekuatan AI dalam analisis sentimen media sosial memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan dan respons cepat terhadap umpan balik mereka, yang pada gilirannya membangun hubungan positif dengan merek dan mendorong pembelian.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

Ahli JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan produktivitas tim dengan mengajarkan orang lain bagaimana berkolaborasi secara efektif saat melakukan pengkodean.

View all posts →

Robert Whitney

Ahli JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan produktivitas tim dengan mengajarkan orang lain bagaimana berkolaborasi secara efektif saat melakukan pengkodean.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

Peran AI dalam moderasi konten | AI dalam bisnis #129

Perusahaan menghadapi tantangan dalam mengelola sejumlah besar konten yang dipublikasikan secara online, mulai dari pos…

3 days ago

Analisis sentimen dengan AI. Bagaimana ini membantu mendorong perubahan dalam bisnis? | AI dalam bisnis #128

Di era transformasi digital, perusahaan memiliki akses ke jumlah data yang belum pernah terjadi sebelumnya…

3 days ago

Alat transkripsi AI terbaik. Bagaimana cara mengubah rekaman panjang menjadi ringkasan yang singkat? | AI dalam bisnis #127

Apakah Anda tahu bahwa Anda dapat mendapatkan inti dari rekaman multi-jam dari pertemuan atau percakapan…

3 days ago

Generasi video AI. Cakrawala baru dalam produksi konten video untuk bisnis | AI dalam bisnis #126

Bayangkan sebuah dunia di mana perusahaan Anda dapat membuat video yang menarik dan dipersonalisasi untuk…

3 days ago

LLMOps, atau cara mengelola model bahasa secara efektif dalam sebuah organisasi | AI dalam bisnis #125

Untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi Model Bahasa Besar (LLM), perusahaan perlu menerapkan pendekatan yang efektif dalam…

3 days ago

Automatisasi atau augmentasi? Dua pendekatan terhadap AI di perusahaan | AI dalam bisnis #124

Pada tahun 2018, Unilever telah memulai perjalanan sadar untuk menyeimbangkan kemampuan otomatisasi dan augmentasi. Dalam…

3 days ago