Người mua sắm cá nhân mua sắm bằng ai

Trong thế giới nhịp độ nhanh của thương mại điện tử, nổi bật giữa đám đông và tăng doanh số thường có bản lề về cá nhân hóa. Hãy tưởng tượng có một người mua sắm cá nhân do AI cung cấp, chuyển đổi trải nghiệm mua sắm của bạn bằng cách đưa ra các khuyến nghị sản phẩm cá nhân hóa và đơn giản hóa quy trình mua. Bài viết này lao vào một nghiên cứu trường hợp hấp dẫn về việc tạo ra một hệ thống như vậy cho một cửa hàng Shopify chỉ sử dụng các công cụ không có mã, làm cho nó khả thi cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô. Chúng tôi sẽ khám phá hành trình xây dựng một người mua sắm cá nhân Shopify, nhấn mạnh tầm quan trọng của các đường ống dữ liệu và quy trình công việc tự động hóa.

Điểm chính

• Xây dựng một người mua sắm cá nhân chạy bằng AI liên quan đến việc làm chủ các đường ống dữ liệu và tự động hóa.
• Các công cụ không có mã cho phép các doanh nghiệp tạo ra các giải pháp tinh vi mà không cần mã hóa chuyên môn.
• AI thế hệ tăng cường các tính năng cá nhân hóa của các nền tảng thương mại điện tử.
• Đại lý giọng nói AI có thể tham gia với khách hàng qua điện thoại, cung cấp các khuyến nghị phù hợp.
• Tích hợp Shopify với các công cụ AI giúp tăng cường trải nghiệm mua sắm và tăng doanh số.

Hiểu người mua sắm cá nhân Shopify

Người mua sắm cá nhân Shopify là gì?

Một người mua sắm cá nhân Shopify là một giải pháp tiên tiến mang đến trải nghiệm mua sắm tùy chỉnh. Bằng cách khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI), nó phân tích dữ liệu của khách hàng để hiểu sở thích của họ và đề xuất các sản phẩm đáp ứng nhu cầu độc đáo của họ. Điều này vượt xa mua sắm trực tuyến truyền thống, tạo ra trải nghiệm hấp dẫn và hiệu quả hơn. Mục tiêu là cung cấp một hành trình khách hàng liền mạch, thu hẹp hiệu quả khoảng cách giữa mua sắm vật lý và trực tuyến thông qua tự động hóa điều khiển AI.

Trong bối cảnh thương mại điện tử ngày nay, cá nhân hóa không còn là một điều xa xỉ, đó là một điều cần thiết. Với rất nhiều sự lựa chọn, nó có thể áp đảo cho khách hàng để tìm thấy những gì họ cần. Một người mua sắm cá nhân giúp cắt qua sự lộn xộn, trình bày chúng với các sản phẩm có liên quan và làm cho việc ra quyết định dễ dàng hơn.

AI thế hệ là then chốt trong việc tạo ra một trải nghiệm thực sự cá nhân hóa. Nó có thể sàng lọc thông qua số lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như mua trước, lịch sử duyệt web và chi tiết nhân khẩu học, để tạo ra các khuyến nghị chính xác và có liên quan. Bằng cách nắm bắt sự tinh tế của hành vi của khách hàng, AI tổng quát có thể dự đoán nhu cầu trong tương lai của họ và đưa ra các đề xuất chủ động.

Sức mạnh của không có mã trong thương mại điện tử

Các nền tảng không có mã đã được cách mạng hóa phát triển phần mềm, cho phép các cá nhân và doanh nghiệp mà không có kỹ năng mã hóa để tạo ra các ứng dụng phức tạp. Trong thương mại điện tử, các công cụ không mã hóa cung cấp một cách mạnh mẽ để phát triển trải nghiệm mua sắm cá nhân mà không cần mã hóa rộng rãi. Các nền tảng này cung cấp các giao diện thân thiện với người dùng và các thành phần được xây dựng trước, giúp dễ dàng xây dựng các quy trình công việc phức tạp.

Lợi ích của sự phát triển không có mã:

• Khả năng truy cập: Nền tảng không có mã giúp phát triển có thể truy cập được cho đối tượng rộng hơn, bất kể nền tảng kỹ thuật.
• Tốc độ: Họ giảm đáng kể thời gian phát triển, cho phép triển khai nhanh chóng và lặp lại các giải pháp.
• Hiệu quả chi phí: Bằng cách loại bỏ sự cần thiết của các nhà phát triển chuyên ngành, các công cụ không có mã có thể cắt giảm đáng kể chi phí phát triển.
• Tính linh hoạt: Các nền tảng này cung cấp mức độ tùy biến cao, cho phép các doanh nghiệp điều chỉnh các giải pháp theo nhu cầu cụ thể của họ.

Các đường ống dữ liệu và quy trình công việc tự động hóa là rất quan trọng đối với bất kỳ người mua sắm cá nhân chạy bằng AI hiệu quả nào. Các đường ống này đảm bảo luồng dữ liệu liền mạch giữa các hệ thống, trong khi quy trình công việc tự động hóa hợp lý hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giải phóng thời gian cho các nỗ lực chiến lược hơn. Các công cụ không có mã cung cấp một cách tiếp cận trực quan để tạo và quản lý các đường ống này, đơn giản hóa việc tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau và tự động hóa các quy trình chính.

Cuộc biểu tình: Một ví dụ trong thế giới thực

Đại lý AI đang hoạt động

Một cuộc biểu tình của người mua sắm cá nhân mua sắm do AI cung cấp cho thấy ứng dụng thực tế của nó. Một người dùng gọi hệ thống và một tác nhân giọng nói AI, tên là Jenny, chào đón họ và bắt đầu thu thập thông tin. Khi biết rằng người gọi không có thói quen chăm sóc da thích hợp, Jenny nhiệt tình đề nghị giúp tạo ra một người từ đầu. Cô hỏi về loại da, độ nhạy cảm với các sản phẩm hóa học và mục tiêu chăm sóc da, điều chỉnh các khuyến nghị cho các nhu cầu cụ thể của khách hàng.

Đại lý AI kiểm tra lịch sử mua hàng của khách hàng và các sản phẩm có sẵn, đề cập đến các mặt hàng như 'rửa mặt mụn trứng cá không có neutrogena với axit salicylic' và 'sự lựa chọn của Paula's lâm sàng pro-retinoid kép retinol'. Jenny hỏi liệu các sản phẩm này có hoạt động tốt cho người gọi không. Nếu phản hồi là tiêu cực, các sản phẩm tương tự sẽ được tránh trong các khuyến nghị trong tương lai. Trình diễn này cho thấy cách AI có thể bắt chước sự tương tác của con người để cung cấp các khuyến nghị được cá nhân hóa.

Hành trình của khách hàng: Từ cuộc gọi đến xe đẩy

Cuộc biểu tình minh họa sự tích hợp liền mạch giữa AI Voice Agent và Shopify Store. Sau cuộc trò chuyện qua điện thoại, khách hàng nhận được một email tóm tắt thói quen chăm sóc da được đề xuất, với các liên kết trực tiếp đến các sản phẩm trên cửa hàng Shopify, giúp bạn dễ dàng thêm chúng vào giỏ hàng và hoàn thành việc mua hàng.

Email được cá nhân hóa với tên của khách hàng và bao gồm một cuộc gọi hành động, chẳng hạn như "Hi Imran, bấm vào đây để có được phong tục chăm sóc da cho bạn!" Khách hàng có thể thêm các sản phẩm vào giỏ hàng của họ và kiểm tra chỉ với một vài cú nhấp chuột, hợp lý hóa quy trình và khuyến khích mua hàng.

Đằng sau hậu trường: Quy trình công việc tự động hóa

Người mua sắm cá nhân Shopify hoạt động thông qua một loạt các quy trình công việc tự động hóa quản lý các thành phần hệ thống khác nhau. Các quy trình công việc này được xây dựng bằng cách sử dụng nền tảng không có mã, cho phép các cá nhân mà không cần lập trình chuyên môn để tạo và quản lý chúng. Các công cụ như Make.com được sử dụng cho các quy trình công việc tự động hóa này, với các bước như HTTP, JSON và Webhooks để đưa ra yêu cầu cho khách hàng.

Tạo một người mua sắm cá nhân Shopify

Nghiên cứu trường hợp người mua sắm cá nhân Shopify

Các trung tâm nghiên cứu trường hợp trên một cửa hàng Shopify bán các sản phẩm chăm sóc da. Thách thức là phát triển một người mua sắm cá nhân có thể tương tác với khách hàng, hiểu nhu cầu chăm sóc da của họ và đề xuất các sản phẩm từ kho của cửa hàng chỉ sử dụng các công cụ không có mã.

• Đại lý giọng nói AI dựa trên điện thoại: Người mua sắm cá nhân có thể truy cập thông qua một cuộc gọi điện thoại. Một đại lý giọng nói AI thu thập thông tin về loại da, mối quan tâm và sở thích của khách hàng.
• Phân tích dữ liệu của khách hàng: Đại lý AI phân tích các câu trả lời của khách hàng và lịch sử mua trước đây, nếu có, để tạo một hồ sơ cá nhân hóa và tạo các khuyến nghị phù hợp.
• Khuyến nghị của sản phẩm: Dựa trên hồ sơ của khách hàng, đại lý AI cho thấy thói quen chăm sóc da, giải thích lợi ích của từng sản phẩm và cách nó phù hợp với chế độ tổng thể.
• Tích hợp email: Sau cuộc trò chuyện, đại lý AI gửi một email được cá nhân hóa tóm tắt thói quen chăm sóc da được đề xuất, với các liên kết để mua sản phẩm trên cửa hàng Shopify.

Các bước chính trong việc xây dựng người mua sắm cá nhân

1. Xác định phạm vi: Rõ ràng phác thảo phạm vi của dự án, bao gồm đối tượng mục tiêu, loại sản phẩm và mục tiêu của người mua sắm cá nhân.
2. Chọn các công cụ không có mã đúng: Chọn các công cụ tích hợp với Shopify, cung cấp các khả năng của AI và cung cấp thiết kế quy trình công việc trực quan.
3. Thu thập và tích hợp dữ liệu: Tích hợp Shopify với các nguồn dữ liệu khác như hệ thống CRM để thu thập dữ liệu khách hàng toàn diện.
4. Xây dựng AI Voice Agent: Sử dụng nền tảng không mã hóa để thiết kế AI Voice Agent, xác định luồng hội thoại, đào tạo về kiến ​​thức chăm sóc da và tích hợp với cửa hàng Shopify.
5. Tạo công cụ khuyến nghị: Phát triển một công cụ khuyến nghị phân tích dữ liệu khách hàng và tạo ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa bằng thuật toán AI hoặc các hệ thống dựa trên quy tắc.
6. Tự động hóa email: Thiết lập một hệ thống tự động hóa email để gửi email được cá nhân hóa sau cuộc trò chuyện qua điện thoại, bao gồm tóm tắt về thói quen chăm sóc da được đề xuất và liên kết mua hàng.
7. Kiểm tra và tối ưu hóa: Kiểm tra kỹ lưỡng người mua sắm cá nhân về độ chính xác và mức độ phù hợp, và liên tục tối ưu hóa dựa trên phản hồi của khách hàng và dữ liệu hiệu suất.

Giá sản phẩm

Chi tiết giá

Cuộc biểu tình nhấn mạnh sự tích hợp với cửa hàng Shopify của khách hàng, giới thiệu giá của các sản phẩm được đề xuất. Màn hình thanh toán được liệt kê 'Cerave Hydrating Daily Face Wash' với giá $ 30 CAD, 'Cerave Resurfaces Retinol Serum' với giá 15 đô la CAD và 'Lotion dưỡng ẩm hàng ngày Cerave' với vận chuyển ở mức 14,90 đô la CAD. Kem dưỡng da là miễn phí, làm cho tổng số cho thói quen chăm sóc da $ 59,90 CAD. Lưu ý rằng giá có thể thay đổi tùy thuộc vào nhà cung cấp và vị trí.

Ưu và nhược điểm

Ưu điểm

• Tăng sự tham gia của khách hàng: AI có thể cung cấp các khuyến nghị phù hợp, tăng cường sự tham gia của khách hàng.
• Tăng hiệu quả: Tự động hóa AI hợp lý hóa đường ống bán hàng, làm cho quá trình này hiệu quả hơn.
• Giảm nỗ lực mã hóa: Thực hiện các chatbot do AI cung cấp mà không cần mã hóa làm giảm nhu cầu chuyên môn kỹ thuật.

Nhược điểm

• Cần bảo trì AI: AI yêu cầu bảo trì liên tục để duy trì hiệu quả, vì nó phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu mà nó có thể truy cập.
• Chi phí thực hiện: Có một đường cong học tập và đầu tư thời gian liên quan đến việc thiết lập các hệ thống AI.
• Thiếu tùy chỉnh: Các tính năng và thành phần được xây dựng trước trong các hệ thống AI có thể giới hạn tùy chỉnh cho nhu cầu của người dùng.

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể triển khai người mua sắm cá nhân Shopify với các kỹ năng kỹ thuật hạn chế không?

Hoàn toàn, với các công cụ không có mã, việc xây dựng một người mua sắm cá nhân Shopify là khá khả thi ngay cả khi bạn có kỹ năng kỹ thuật hạn chế. Các công cụ này cho phép bạn tạo trực quan các quy trình công việc và sử dụng các thành phần được xây dựng trước, giảm thiểu nhu cầu mã hóa. Cách tiếp cận này cho phép các doanh nghiệp nhanh chóng cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, mặc dù sự hiểu biết cơ bản về tích hợp dữ liệu và tự động hóa quy trình làm việc có thể hữu ích.

Làm thế nào để người mua sắm cá nhân AI xử lý quyền riêng tư dữ liệu của khách hàng?

Quyền riêng tư dữ liệu của khách hàng là rất quan trọng. Hệ thống AI phải tuân thủ tất cả các luật bảo mật dữ liệu có liên quan, có được sự đồng ý thu thập dữ liệu, ẩn danh dữ liệu khi có thể và lưu trữ an toàn. Tính minh bạch về cách sử dụng dữ liệu khách hàng cũng rất cần thiết.

Mức độ truy cập của Shopify là cần thiết để tích hợp với người mua sắm cá nhân AI?

Truy cập đầy đủ vào tất cả các tính năng của Shopify là cần thiết để tích hợp người mua sắm cá nhân AI. Truy cập này cho phép tích hợp liền mạch để lấy dữ liệu sản phẩm, thông tin khách hàng và lịch sử mua hàng, đảm bảo AI có thông tin cần thiết để cá nhân hóa các khuyến nghị và nâng cao trải nghiệm mua sắm.

Câu hỏi liên quan

Những tích hợp nào khác có thể được kết hợp với người mua sắm cá nhân Shopify này để có thêm các tính năng?

Tích hợp bổ sung có thể tăng cường người mua sắm cá nhân Shopify với các tính năng như chương trình khách hàng thân thiết để áp dụng giảm giá hoặc hệ thống phần thưởng giới thiệu để khuyến khích khách hàng đưa người khác đến trang web.

AI có phù hợp với doanh nghiệp của tôi không?

AI đã phát triển để hỗ trợ các hoạt động kinh doanh khác nhau, từ mối quan hệ khách hàng đến tài chính và bán hàng và tiếp thị. Với khả năng sáng tạo của mình, AI có thể mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp ở mọi quy mô, giúp hợp lý hóa các quy trình và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.