تتجه الأسواق التجارية الحديثة نحو استخدام الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) لتحسين تجربة التسوق وزيادة الإيرادات. في هذا الإطار، أجريت دراسة جديدة تسلط الضوء على دور مساعدات التسوق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في تخطيط العروض.

ترتكب شركات التجزئة أخطاء في تخطيط المجموعات المعروضة، حيث تختار المتاجر قائمة من المنتجات، ثم يقوم وسيط الذكاء الاصطناعي بإنشاء قائمة مختصرة تــواجه عملاء المتجر. يختار العملاء بعد ذلك من هذه القائمة وفق نموذج اللوغيت المتعدد (Multinomial Logit Model). تم الأخذ في الاعتبار نوعين من الوساطة؛ الوساطة المحددة، حيث يتبع الذكاء الاصطناعي ترتيبًا ثابتًا خاصًا بكل شريحة، والوساطة العشوائية المستندة إلى نموذج بلاكيت-لوس (Plackett-Luce Model).

للتوصل إلى النتائج، تم بناء مجموعة بيانات تضم تصنيفات المنتجات من نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة وتقدير نماذج التصنيف. لقد أظهرت النتائج أن تجاهل الوساطة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى خسائر كبيرة في الإيرادات، حيث تتراوح الخسائر بين 2.52% و11.37% مقارنة بالأقصى الذي تحدده الوساطة. ومع ذلك، فإن نموذج الوساطة المحددة، الذي يعتمد فقط على ترتيب المزايا المقدرة بواسطة الذكاء الاصطناعي، يحقق نتائج أفضل بكثير بخسائر لا تتجاوز 0.53%.

تحفز هذه النتائج الباحثين على دراسة تحسين العروض تحت الوساطة المحددة، نظراً لتعقيدها الحسابي، حيث يُظهر البحث أنه يمكن معالجة المشكلة باستخدام مخطط تقريبي زمني كامل عند وجود عدد ثابت من الشرائح العملاء.

هل ترون أن استخدام الذكاء الاصطناعي في الأسواق سيوفر تجربة تسوق أفضل؟ شاركونا آراءكم في التعليقات.