العنوان بلغة أخرى: |
دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية: تحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت والتخصيص |
---|---|
المصدر: | المجلة العالمية للاقتصاد والأعمال |
الناشر: | مركز رفاد للدراسات والأبحاث |
المؤلف الرئيسي: | Alkudah, Noor M. (Author) |
مؤلفين آخرين: | Almomani, Tareq O. (Co-Author) |
المجلد/العدد: | مج14, ع6 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
الأردن |
التاريخ الميلادي: |
2024
|
الشهر: | كانون الأول |
الصفحات: | 639 - 658 |
ISSN: |
2519-9285 |
رقم MD: | 1525610 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | الإنجليزية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
التجارة الإلكترونية | روبوتات الدردشة | التسويق عبر الإنترنت | المساعدون الافتراضيون | الذكاء الاصطناعي | E-Commerce | Chatbots | Online Shopping | Virtual Assistants | AI
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
الأهداف: يسعى البحث إلى تقديم طريقة جديدة لتحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت من خلال دمج استراتيجيات الذكاء الاصطناعي المتنوعة (الذكاء الاصطناعي). تشمل الأهداف تسهيل تجارب التسوق الشخصية، وتقليل اضطراب العملاء في منصات التجارة الإلكترونية، وتقديم اقتراحات فعالة للمنتجات. وتهدف الدراسة أيضا إلى التحقيق في القيود والصعوبات المرتبطة بإدماج تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية. المنهجية: يستخدم البحث فحصا مكثفًا لطرق الذكاء الاصطناعي مثل لغة الآلة الشبكات العصبية المنطق الضبابي والحساب التطوري، إلى جانب استخدامها في التسويق المخصص اقتراحات المنتجات روبوتات المحادثة واكتشاف الاحتيال. تجمع الدراسة بين الأدبيات الحالية ودراسات الحالة والتطبيقات العملية من منصات التجارة الإلكترونية مثل Amazon وAlibaba، حيث تدرس استخدام الأساليب الذكاء الاصطناعي لتعزيز رضا المستخدمين والإنتاجية التشغيلية. النتائج: أظهر دمج أساليب الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية عبر الإنترنت عددًا كبيرًا في تحسين سعادة العملاء وزيادة الإيرادات وخفض نفقات التشغيل. أثبتت أنظمة التوصية المصممة خصيصًا نجاحًا كبيرًا في تعزيز تفاعل المستخدم وتقليل الوقت الذي يخصصه المتسوقون لاستكشاف المنتج. ومع ذلك، فإن العقبات مثل الحفاظ على خصوصية البيانات الاتصال بالأنظمة الحالية، والتكلفة العالية لتنفيذ التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي هي عوائق رئيسية أمام القبول على نطاق أوسع، خاصة بالنسبة لمواقع البيع بالتجزئة الأصغر عبر الإنترنت. الخلاصة: يمكن للحلول التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي أن تحول صناعة التجارة الإلكترونية من خلال توفير تجارب تسوق شخصية وفعالة وآمنة. ومع ذلك، فإن تحقيق النجاح ينطوي على معالجة العقبات المتعلقة بدقة البيانات، دمج الأنظمة، وقضايا الخصوصية يجب أن تركز الدراسات المستقبلية على إنشاء حلول الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتطوير وسهلة التنفيذ عبر منصات التجارة الإلكترونية من جميع الأحجام. Objectives: The research seeks to introduce a fresh method to improve the online shopping experience by incorporating diverse Artificial Intelligence (AI) strategies. The goals include facilitating personalized shopping experiences, lowering customer churn in e-commerce platforms, and delivering efficient product suggestions. The study also aims to investigate the constraints and difficulties linked to integrating AI technologies in e-commerce. Methods: The research utilizes an extensive examination of AI methods such as ML, neural networks, fuzzy logic, and evolutionary computation, along with their use in personalized marketing, product suggestions, chatbots, and fraud detection. The study combines current literature, case studies, and practical applications from top e-commerce platforms like Amazon and Alibaba, examining the utilization of AI methods to enhance user satisfaction and operational productivity. Results: Incorporating AI methods in online business has displayed considerable promise in improving customer happiness, boosting revenue, and lowering operating expenses. Tailored recommendation systems and conversational agents have proven highly successful in enhancing user interaction and minimizing the time shoppers dedicate to product exploration. Still, obstacles like maintaining data privacy, connecting to current systems, and the high cost of implementing AI technology are major hindrances to wider acceptance, especially for smaller online retail sites. Conclusion: AI-powered solutions could completely transform the e-commerce industry by providing personalized, efficient, and secure shopping experiences. Yet, achieving success involves addressing obstacles concerning data accuracy, integrating systems, and privacy issues. Future studies should concentrate on creating AI solutions that are more scalable and can be easily implemented across e-commerce platforms of all sizes. |
---|---|
ISSN: |
2519-9285 |