۱- تقسیم بندی مشتری

هوش مصنوعی به رشد بازارهای آنلاین عمدتاً در حوزه‌های شخصی‌سازی و سفارشی‌سازی تجربه خریدار کمک می‌کنند. بازارها به شبکه های وسیعی از مشتریان با انگیزه نیازها، انتظارات و نیازهای مختلف پاسخ می دهند. با تقسیم‌بندی مشتری، کسب‌وکارهای بازار دیجیتال می‌توانند این گروه یکپارچه را به بخش‌های کوچک‌تر و هدفمند از خریدارانی که ویژگی‌های مشترک دارند، تقسیم کنند تا به هر فرد در سطح تقریباً فردی خدمت کنند.تقسیم‌بندی دقیق مشتری به صاحبان فروشگاه آنلاین کمک می‌کند تا پیام‌های بازاریابی را در رسانه‌های اجتماعی و در کمپین‌های ایمیلی و PPC اصلاح کنند و به نرخ پاسخ و تبدیل بالاتری دست یابند. با این حال، بدون اتوماسیون هوش مصنوعی، تقسیم‌بندی مؤثر هزاران بازدیدکننده از بازار عملاً غیرممکن است. فرآیند دستی مستلزم تلاش قابل توجه انسانی است، نمی توان آن را به راحتی مقیاس بندی کرد و مستعد کلیشه سازی و تعصب است. هوش مصنوعی تمام محدودیت‌های تقسیم‌بندی سنتی بازار را برطرف می‌کند و با شناسایی الگوها و روندهای پنهان، به بازارها اجازه می‌دهد تا ارتباط هدفمندتری با خریداران و فروشندگان داشته باشند.

۲- ارائه توصیه‌های خرید با هوش مصنوعی

توصیه های خرید یکی از سنگ بنای یک بازار آنلاین موفق است. Zalando، برترین پورتال مد آنلاین اروپایی، با این روش ۴۰٪ از فروش آنلاین را خود را ایجاد کرده است. این شرکت یک موتور توصیه لباس مجهز به هوش مصنوعی ساخته است تا به بیش از ۲۷ میلیون مشتری خود به صورت آنلاین توصیه های مد را ارائه دهد. این الگوریتم اقلامی را بر اساس لیست آرزوها، خریدهای گذشته و همچنین روندهای فعلی که با سلیقه های فردی مطابقت دارد به خریداران پیشنهاد می کند.

۳- چت‌بات‌ها

تحقیقات Business Insider نشان می دهد که ۴۰ درصد از مردم دیدگاه مثبتی نسبت به چت بات ها دارند.همه بازارهای محبوب تجارت الکترونیک از چت بات ها برای کاهش بار کاری تیم‌های پشتیبانی استفاده می کنند. با این حال، استفاده از چت بات‌ها تنها محدود به کاهش بار پشتیبانی مشتری نیست، بلکه برای افزایش فروش نیز استفاده می شود. مطالعه دیگری نشان می دهد که از هر سه آمریکایی یک نفر مایل به خرید کالا با استفاده از ربات چت است. خریداران می توانند از چت بات ها برای دریافت توصیه های محصول، اطلاعات به روز محصول، تخفیف های موجود یا آتی و موارد دیگر استفاده کنند.  پردازش زبان طبیعی، زیرشاخه ای از هوش مصنوعی، چت بات ها را تولید می کند. در حالی که طبقه‌بندی‌کننده‌های متن، شبکه‌های عصبی مصنوعی و درک زبان طبیعی (NLU) برای درک ورودی کاربر استفاده می‌شوند، تولید زبان طبیعی (NLG) برای ایجاد پاسخی مفید و با لحن طبیعی استفاده می‌شود.

۴- تسهیل کشف محصول به لطف برچسب گذاری خودکار و توضیحات متن خودکار

در هر بازاری، برچسب‌گذاری و توضیحات دقیق محصول نقشی کلیدی در به حداقل رساندن موانع خرید ایفا می‌کند و کاربران می‌توانند محصولات و خدمات مرتبط را پیدا کنند و مسیر خرید را ادامه دهند. بدون آنها، فروش تحت تأثیر قرار می گیرد، زیرا طبق گزارش ها، ۳۰٪ از مشتریان آنلاین سبد خرید خود را به دلیل توضیحات ضعیف محصول (Retail Dive) رها می کنند.

حاشیه نویسی دستی محصول که در آن شخص تمام داده ها را با دست به سیستم وارد می کند، خسته کننده، زمان بر و بسیار بی اثر است، به خصوص در مورد بازارهای بزرگ که هر روز مجبورند هزاران مورد را اضافه و به روز کنند. با پشتیبانی از هوش مصنوعی، کسب‌وکارهای بازار مدرن می‌توانند این فرآیند را تا ده برابر تسریع کنند و در هر ساعت چندین هزار توصیف دقیق از آیتم دریافت کنند تا کشف محصول را افزایش دهند. موتورهای برچسب‌گذاری مجهز به هوش مصنوعی معمولاً مبتنی بر شبکه‌های عصبی هستند که برای تشخیص هر محصول در تصویر ارائه‌شده آموزش دیده‌اند و با استفاده از تکنیک‌های تولید متن، توصیف‌های دقیق و مرتبط ایجاد می‌کنند. به عنوان مثال راه حل یادگیری ماشین eBay اینگونه عمل می کند. شبکه های عصبی این شرکت از بیش از ۱۳۰ میلیون تصویر در ۱۶۰۰۰ زیرمجموعه یاد گرفته اند تا بفهمند هر تصویر چه آیتمی را ارائه می دهد و چگونه آن را با بالاترین سطح دقت توصیف کند. سپس، موتور از تولید متن خودکار برای برچسب گذاری تصاویر جدید در کل موجودی eBay و بازیابی موارد صحیح استفاده می کند.