هوش مصنوعی می‌تواند به فروش سایت کمک کند، اما نصب یک چت‌بات یا تولید تعداد زیادی متن به‌تنهایی فروش را بالا نمی‌برد. ابتدا باید معلوم شود مشتری در کدام بخش از مسیر خرید گیر می‌کند: محصول مناسب را پیدا نمی‌کند؟ اطلاعات کافی برای تصمیم‌گیری ندارد؟ سؤالش بی‌پاسخ می‌ماند؟ یا خرید را شروع می‌کند و پیش از پرداخت منصرف می‌شود؟
پاسخ هرکدام، راهکار متفاوتی می‌خواهد. برای یک فروشگاه با محصولات زیاد، جست‌وجوی بهتر و پیشنهاد محصول مرتبط ممکن است اولویت داشته باشد. برای یک شرکت خدماتی، سرعت پاسخ به درخواست مشاوره و پیگیری آن مهم‌تر است. هوش مصنوعی زمانی ارزش دارد که یک مشکل مشخص را حل کند و بتوان نتیجه‌اش را با داده‌های فروش سنجید.
در ادامه، هفت کاربرد عملی را بررسی می‌کنیم. لازم نیست همه را هم‌زمان اجرا کنید. یک مورد را بر اساس مشکل واقعی سایت انتخاب کنید، در مقیاس محدود آزمایش کنید و بعد درباره گسترش آن تصمیم بگیرید.
پیش از استفاده از هوش مصنوعی، مسیر فروش سایت را بررسی کنید
برای فروشگاه اینترنتی، تعداد بازدید صفحه محصول، افزودن به سبد، شروع تسویه‌حساب و خرید نهایی نشان می‌دهد ریزش در کدام مرحله رخ می‌دهد. برای سایت خدماتی نیز باید بدانید چند نفر صفحه خدمت را می‌بینند، فرم را ارسال می‌کنند و در نهایت به مشتری تبدیل می‌شوند.
اگر این داده‌ها ثبت نمی‌شوند، ابزار هوش مصنوعی هم تصویر قابل‌اعتمادی از مشکل نخواهد داشت. همچنین قیمت، موجودی، مشخصات محصول و پاسخ‌های پشتیبانی باید به‌روز باشند؛ وگرنه سیستم ممکن است اطلاعات نادرست را سریع‌تر و در مقیاس بزرگ‌تر به مشتری ارائه کند.
۱. بهبود توضیحات محصول و پاسخ به سؤال‌های خریدار
بعضی صفحه‌های محصول فقط نام، قیمت و چند ویژگی کوتاه دارند. هوش مصنوعی می‌تواند از اطلاعات تأییدشده محصول، پیش‌نویسی بسازد که کاربرد، تفاوت مدل‌ها و سؤال‌های رایج مشتری را روشن‌تر توضیح دهد.
مثلاً برای یک دستگاه تصفیه آب، متن مفید باید مدل، ظرفیت، اقلام همراه و شرایط نصب را دقیق بیان کند. نباید ویژگی‌ای را که در اطلاعات سازنده وجود ندارد به محصول نسبت داد. خروجی هوش مصنوعی را پیش از انتشار با مشخصات واقعی و لحن برند تطبیق دهید. راهنمای نوشتن توضیحات محصول می‌تواند معیار مناسبی برای بازبینی چنین متن‌هایی باشد.
از صفحه‌های پربازدیدی شروع کنید که فروش کمی دارند. چند صفحه را اصلاح کنید و سپس رفتار کاربران و فروش همان محصولات را بررسی کنید؛ بازنویسی هم‌زمان کل فروشگاه، تشخیص اثر تغییرات را دشوار می‌کند.
۲. کمک به پیدا کردن محصول مناسب
وقتی مشتری نام دقیق کالا را نمی‌داند، ممکن است با عبارت‌هایی مثل «هدیه برای همکار» یا «کفش مناسب پیاده‌روی روزانه» جست‌وجو کند. یک جست‌وجوی هوشمند می‌تواند به‌جای تکیه صرف بر تطابق واژه‌ها، منظور کاربر را با دسته‌بندی و ویژگی محصولات مرتبط کند.
پیشنهاد محصول مکمل نیز کاربرد دیگری است. کسی که یک دوربین انتخاب کرده، شاید به کارت حافظه سازگار نیاز داشته باشد. شرط مفید بودن پیشنهاد این است که سازگاری، موجودی و نیاز مشتری بررسی شود؛ نمایش چند کالای تصادفی کنار هم شخصی‌سازی نیست.
برای شروع، عبارت‌های جست‌وجوی داخلی سایت و سؤال‌های پرتکرار مشتریان را جمع‌آوری کنید. همین داده‌ها نشان می‌دهند مردم برای پیدا کردن محصول از چه زبانی استفاده می‌کنند.
۳. پاسخ‌گویی اولیه با دستیار هوشمند
دستیار سایت می‌تواند به سؤال‌های تکراری درباره مشخصات کالا، روش ارسال، شرایط مرجوعی یا مراحل ثبت سفارش پاسخ دهد. این قابلیت به‌ویژه وقتی مفید است که مشتری پیش از خرید یک سؤال کوتاه دارد و پاسخ آن در صفحات سایت موجود است، اما پیدا کردنش برای او آسان نیست.
دستیار باید پاسخ را از اطلاعات معتبر و به‌روز همان کسب‌وکار بگیرد. اگر پاسخ را نمی‌داند، باید صریح بگوید و مسیر ارتباط با پشتیبان را نشان دهد. اعلام موجودی اشتباه، قول تخفیف تأییدنشده یا حدس زدن درباره زمان تحویل می‌تواند اعتماد مشتری را کم کند.
برای سنجش نتیجه، فقط تعداد گفت‌وگوها را نشمارید. ببینید چند گفت‌وگو به مشاهده محصول، ثبت درخواست یا خرید منجر شده و چه تعداد به دلیل پاسخ نامناسب به پشتیبان ارجاع داده شده است.
۴. اولویت‌بندی درخواست‌های مشاوره در سایت‌های خدماتی
در سایت یک شرکت خدماتی، همه بازدیدکنندگان همان لحظه آماده خرید نیستند. یکی فقط در حال بررسی گزینه‌هاست و دیگری جزئیات پروژه و زمان شروع را در فرم نوشته است. هوش مصنوعی می‌تواند درخواست‌ها را بر اساس اطلاعاتی که خود مخاطب ثبت کرده دسته‌بندی کند تا تیم فروش پیگیری مناسب‌تری داشته باشد.
برای مثال، شرکتی که از سایت خود درخواست طراحی یا اجرای پروژه می‌گیرد، می‌تواند نوع خدمت، شهر، بودجه اعلام‌شده و فوریت درخواست را به کارشناس مربوط برساند. امتیازی که سیستم به سرنخ می‌دهد باید کمک به اولویت‌بندی باشد، نه حکم قطعی درباره ارزش آن مشتری.
در طراحی سایت شرکتی، فرم درخواست، معرفی روشن خدمات و مسیر پیگیری سرنخ‌ها بخشی از زیرساخت فروش‌اند. وقتی این مسیر مشخص باشد، استفاده از ابزارهای هوشمند برای دسته‌بندی و پاسخ‌گویی هم هدفمندتر می‌شود.
۵. ساخت و آزمایش پیام‌های تبلیغاتی
هوش مصنوعی می‌تواند برای یک پیشنهاد فروش، چند نسخه عنوان، متن تبلیغ یا پیام مناسب گروه‌های مختلف مخاطبان آماده کند. همچنین می‌تواند بازخوردهای مشتری و سؤال‌های پرتکرار را خلاصه کند تا پیام تبلیغاتی به دغدغه واقعی مخاطب نزدیک‌تر شود.
اما ساختن ده‌ها نسخه تبلیغ کافی نیست. باید بدانید هر نسخه به کدام صفحه می‌رود و چه نتیجه‌ای می‌دهد. اگر تبلیغ وعده‌ای می‌دهد که صفحه مقصد توضیحش نمی‌دهد، افزایش کلیک ممکن است به افزایش فروش منجر نشود. پیش از انتخاب کانال و پیام، شناخت روش‌های تبلیغات آنلاین کمک می‌کند آزمایش را متناسب با مخاطب و بودجه طراحی کنید.
در مقایسه نتیجه‌ها، علاوه بر کلیک، هزینه جذب مشتری و سود سفارش‌های حاصل را نیز ببینید.
۶. پیگیری مرتبط پس از رها شدن سبد خرید
همه کسانی که خرید را نیمه‌کاره می‌گذارند دلیل یکسانی ندارند. ممکن است هزینه ارسال را دیر دیده باشند، درباره اندازه محصول مطمئن نباشند یا فقط برای مقایسه قیمت آمده باشند. تحلیل مسیر خرید می‌تواند نشان دهد ریزش بیشتر در کدام مرحله و برای کدام گروه از محصولات رخ می‌دهد.
با داشتن راه ارتباطی مجاز و اطلاعات کافی، می‌توان پیامی مرتبط برای یادآوری سبد یا پاسخ به یک سؤال رایج آماده کرد. ارسال تخفیف یکسان برای همه کاربران، پیش از فهمیدن علت رها شدن خرید، ممکن است فقط حاشیه سود را کاهش دهد. گاهی راه‌حل اصلی، روشن کردن هزینه ارسال یا کوتاه‌تر کردن مراحل خرید است.
۷. پیش‌بینی تقاضا و آماده نگه داشتن محصولات پرفروش
تبلیغ و پیشنهاد محصول زمانی به فروش کمک می‌کنند که کالا قابل تأمین باشد. بررسی فروش دوره‌های گذشته، روند فصلی و سرعت تمام شدن موجودی می‌تواند به تصمیم خرید یا تولید کمک کند. ابزارهای تحلیلی ممکن است الگوهایی را نشان دهند که در گزارش‌های روزمره کمتر دیده می‌شوند.
با این حال، پیش‌بینی قطعیت ندارد؛ به‌خصوص برای محصول تازه یا زمانی که داده‌های گذشته کم‌اند. نتیجه را در کنار تجربه تیم فروش، زمان تأمین کالا و تغییرات بازار بررسی کنید. امکاناتی مثل وضعیت موجودی، گزارش سفارش و مسیر خرید نیز باید در سایت درست کار کنند. مرور ویژگی‌های سایت فروشگاهی کمک می‌کند مشخص شود کدام بخش زیرساخت، پیش از افزودن قابلیت هوشمند نیاز به اصلاح دارد.
از کدام کاربرد شروع کنیم؟
به‌جای انتخاب ابزار از روی تبلیغات آن، مسئله را به این شکل بنویسید: «در حال حاضر تعداد زیادی بازدیدکننده صفحه محصول را می‌بینند، اما تعداد کمی آن را به سبد اضافه می‌کنند.» سپس یک فرضیه قابل‌آزمایش بسازید؛ مثلاً «اطلاعات محصول برای پاسخ به سؤال‌های خریدار کافی نیست».
برای اجرای آزمایشی:
- وضعیت فعلی را ثبت کنید. نرخ تبدیل، تعداد سفارش، ارزش سفارش و خطاهای پشتیبانی را پیش از تغییر بدانید.
- یک مسئله و یک گروه محدود انتخاب کنید. مثلاً فقط یک دسته محصول یا یک نوع درخواست مشاوره.
- اطلاعات ورودی را بررسی کنید. قیمت، موجودی، مشخصات و سیاست‌های فروش باید معتبر باشند.
- خروجی هوش مصنوعی را زیر نظر بگیرید. متن‌ها و پاسخ‌های مهم پیش از استفاده عمومی بازبینی شوند.
- نتیجه را با هزینه مقایسه کنید. افزایش سفارش زمانی ارزشمند است که هزینه ابزار، اجرا، پشتیبانی و اثر آن بر سود هم در نظر گرفته شود.
اگر راهکار به اتصال داده‌های سایت، سفارش‌ها و سیستم مدیریت مشتری نیاز دارد، امکان اجرای آن به ساختار فعلی سایت بستگی دارد. در بعضی پروژه‌ها این نیاز در محدوده طراحی سایت اختصاصی و اتصال حساب‌شده سیستم‌ها تعریف می‌شود؛ برای بعضی کسب‌وکارها نیز اصلاح فرایند موجود، قدم اول مناسب‌تری است.
نتیجه را با چه شاخص‌هایی بسنجیم؟
شاخص اصلی به مشکلی بستگی دارد که برای حل آن اقدام کرده‌اید. برای توضیحات محصول، نرخ افزودن به سبد و خرید همان محصولات مهم است. برای دستیار پاسخ‌گو، کیفیت پاسخ و تبدیل گفت‌وگو به اقدام بعدی اهمیت دارد. برای پیگیری سرنخ‌ها، زمان پاسخ و تبدیل درخواست به قرارداد را بررسی کنید.
در کنار این موارد، حاشیه سود، مرجوعی و رضایت مشتری را هم زیر نظر داشته باشید. افزایش نرخ تبدیل با پیشنهادهای نامرتبط یا وعده‌های نادرست، نتیجه پایداری نیست. اگر ترافیک سایت کم است، از چند روز داده نتیجه قطعی نگیرید و تفاوت فصل، کمپین یا تغییر قیمت را در تفسیر اعداد لحاظ کنید.
اشتباه‌های رایج هنگام استفاده از هوش مصنوعی برای فروش
رایج‌ترین اشتباه، سپردن تصمیم‌های حساس به سیستمی است که به اطلاعات دقیق دسترسی ندارد. دستیار نباید درباره قیمت، موجودی یا شرایط قرارداد حدس بزند. محتوای تولیدشده نیز باید از نظر صحت مشخصات و مفید بودن برای خریدار بررسی شود.
اشتباه دیگر، وارد کردن بی‌دلیل اطلاعات شخصی مشتریان به ابزارهاست. فقط داده‌ای را استفاده کنید که برای همان کاربرد لازم است و دسترسی افراد و ابزارها را مشخص نگه دارید. در نهایت، پیش از خرید ابزار گران یا توسعه یک قابلیت پیچیده، مطمئن شوید مشکل اصلی سایت همان چیزی است که قرار است آن قابلیت حل کند.
جمع‌بندی
هوش مصنوعی می‌تواند در نوشتن اطلاعات بهتر محصول، پیدا کردن کالای مناسب، پاسخ‌گویی، پیگیری درخواست‌ها، تبلیغات و مدیریت موجودی به فروش سایت کمک کند. بهترین نقطه شروع، پیدا کردن یک مانع مشخص در مسیر خرید است. یک راهکار محدود را اجرا کنید، خروجی آن را بازبینی کنید و اثرش را بر فروش و سود بسنجید. اگر نتیجه مفید بود، آن را به بخش‌های دیگر گسترش دهید.
سؤال‌های متداول
آیا برای افزایش فروش سایت حتماً به چت‌بات هوش مصنوعی نیاز داریم؟
خیر. اگر مشکل اصلی سایت اطلاعات ناقص محصول یا دشواری پرداخت باشد، اصلاح همان بخش‌ها ممکن است اولویت بیشتری از افزودن چت‌بات داشته باشد.
آیا محتوای تولیدشده با هوش مصنوعی را می‌توان مستقیم در سایت منتشر کرد؟
بهتر است پیش از انتشار، اطلاعات و ادعاها با داده‌های واقعی کسب‌وکار بررسی و متن برای نیاز مخاطب ویرایش شود. تولید انبوه متن بدون ارزش افزوده نیز راهکار مناسبی برای جذب مشتری از جست‌وجو نیست.
هوش مصنوعی برای سایت‌های خدماتی هم کاربرد دارد؟
بله. دسته‌بندی درخواست‌های مشاوره، پاسخ اولیه به سؤال‌های رایج و کمک به پیگیری سرنخ‌ها از کاربردهای آن در سایت‌های خدماتی است.
چقدر طول می‌کشد نتیجه را ببینیم؟
زمان ثابتی ندارد. به حجم بازدید، کیفیت داده، نوع تغییر و چرخه تصمیم‌گیری مشتری بستگی دارد. پیش از اجرا، شاخص موفقیت و دوره ارزیابی را مشخص کنید.
