Mengapa Menerapkan Algoritma untuk Situs Web eCommerce Adalah Ide Bagus

Banyak bisnis eCommerce ragu-ragu untuk menerapkan algoritme untuk situs web eCommerce karena mereka yakin itu akan menghilangkan sentuhan pribadi mereka. Namun, ini tidak terjadi sama sekali. Faktanya, menggunakan algoritme sebenarnya dapat membantu situs web Anda meningkatkan kecepatannya dan membuatnya lebih ramah pengguna. Plus, ini dapat membantu Anda mengoptimalkan konten Anda untuk peringkat mesin pencari yang lebih baik, yang penting untuk kesuksesan online. Jika Anda mempertimbangkan untuk menerapkan algoritme ke situs web Anda, baca artikel ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang keuntungan dan kerugian melakukannya.

Manfaat Menerapkan Algoritma untuk Situs Web eCommerce

Ada sejumlah manfaat yang dapat diperoleh dengan menerapkan algoritme ke operasi eCommerce. Berikut adalah beberapa:

Peningkatan Efisiensi Dan Kecepatan

Anda dapat merampingkan proses Anda dan membuatnya lebih efisien dengan algoritme. Ini akan mengurangi waktu yang diperlukan untuk memproses pesanan, mengirimkan produk, dan melacak inventaris.

Ada sejumlah algoritme yang tersedia yang dapat membantu tugas-tugas ini; beberapa lebih cocok untuk tujuan tertentu daripada yang lain. Algoritma yang paling populer digunakan dalam manufaktur saat ini adalah lean manufacturing (LMA), just-in-time (JIT), assembly line simulation (ALS), dan flowchart/system engineering model (FEM).

Menggunakan algoritme mungkin memiliki banyak keuntungan untuk situs Anda:

• Mengurangi waktu siklus: algoritme dapat membantu mengidentifikasi bagian mana dari proses produksi yang membutuhkan perhatian paling besar, dan mereka dapat mengoptimalkan langkah-langkah tersebut dengan tepat. Ini mengurangi waktu pemrosesan keseluruhan dengan memastikan tugas diselesaikan dengan cepat dan benar.
• Peningkatan efisiensi: dengan mengurangi redundansi atau tindakan yang tidak perlu, algoritme meningkatkan efisiensi di semua area proses produksi.
• Komunikasi yang lebih baik: algoritme dapat membantu memastikan bahwa setiap orang yang mengerjakan proses produksi mengetahui apa yang perlu dilakukan dan kapan. Ini mengurangi kemungkinan kesalahpahaman atau kesalahan, baik besar maupun kecil.

Pengalaman Pelanggan yang Lebih Baik

Peningkatan pengalaman pelanggan adalah salah satu manfaat utama menggunakan algoritme di eCommerce. Dengan mengotomatiskan proses, Anda dapat mengurangi waktu tunggu untuk pelanggan, mempercepat pemrosesan pesanan, dan mengelola inventaris dengan lebih efektif. Ini akan menghasilkan pelanggan yang lebih bahagia yang cenderung tidak meninggalkan produk atau layanan Anda karena penundaan atau masalah.

Ada beberapa cara untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara otomatis dengan menerapkan algoritme untuk situs web eCommerce:

• Gunakan algoritme untuk memprioritaskan pesanan dan mendiagnosis masalah dengan cepat. Sistem otomatis dapat mengidentifikasi pesanan mana yang membutuhkan perhatian segera dan menindaklanjutinya terlebih dahulu. Ini menghilangkan waktu tunggu bagi pelanggan dan mempercepat pemrosesan pesanan secara dramatis.
• Tautkan pesanan dengan riwayat penjualan sehingga Anda tahu berapa banyak stok yang harus disimpan untuk setiap item, menghilangkan kebutuhan untuk memeriksa stok secara manual setiap hari. Sistem yang canggih juga dapat memprediksi permintaan berdasarkan pola perilaku masa lalu dan menyesuaikan tingkat stok yang sesuai.
• Sistem pelacakan otomatis membantu manajer mengawasi inventaris dengan melaporkan item saat dijual alih-alih menunggu sampai dilaporkan kembali dari gudang. Informasi ini penting saat membuat keputusan tentang memesan produk baru atau mengurangi produksi yang berjalan.
• Dengan menerapkan sistem otomatis ke dalam proses eCommerce Anda, Anda akan mencapai pengalaman pelanggan yang lebih baik sambil mengelola inventaris secara efisien dan meminimalkan penundaan yang disebabkan oleh kesalahan manusia.

Mengurangi Kesalahan Dan Meningkatkan Akurasi

Penggunaan algoritme untuk situs web eCommerce dapat menghasilkan pengurangan kesalahan yang signifikan dan peningkatan akurasi. Dengan mengotomatiskan tugas yang berulang, algoritme dapat membantu bisnis menghindari kesalahan dan mempercepat pemrosesan transaksi penting. Selain itu, mereka juga dapat meningkatkan keakuratan informasi pelanggan (seperti alamat pengiriman), deskripsi produk, waktu pemrosesan pesanan, dan lainnya.

Proses otomatis membantu menghilangkan kesalahan manusia dari entri data dan saluran komunikasi. Hal ini menyebabkan lebih sedikit kesalahan yang dibuat di seluruh organisasi, yang mengurangi risiko penipuan atau data yang disusupi.

Algoritma dirancang untuk mengidentifikasi pola yang mungkin diabaikan oleh manusia. Hal ini memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi yang akurat – meningkatkan efisiensi dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan

Penting untuk dicatat bahwa tidak semua algoritme dibuat sama – beberapa mungkin lebih cocok untuk jenis bisnis tertentu daripada yang lain. Penting juga untuk memastikan bahwa data Anda akurat sebelum menerapkan algoritme ke platform eCommerce Anda.

Jenis-Jenis Algoritma Yang Dapat Diterapkan Untuk Website eCommerce

Ada berbagai algoritma yang dapat digunakan untuk situs web eCommerce. Ini termasuk:

1. Algoritma Pengambilan

Algoritma ini digunakan untuk menemukan item yang paling relevan dari kumpulan data yang besar. Ini menggunakan faktor-faktor seperti preferensi pengguna dan pembelian sebelumnya untuk menghasilkan rekomendasi.

Ada sejumlah algoritma pengambilan yang berbeda yang tersedia, dan masing-masing memiliki kekuatan dan kelemahannya sendiri. Beberapa contoh umum termasuk yang berikut:

• Sebuah algoritma pencarian acak secara acak memilih item dari koleksi untuk ditampilkan kepada pengguna. Ini dapat membantu jika Anda ingin memberikan berbagai pilihan, tetapi juga dapat menghasilkan rekomendasi berkualitas buruk.
• Algoritme pencarian berbasis item berfokus pada hanya menampilkan jenis atau kategori item tertentu. Misalnya, mungkin menampilkan buku tentang resep memasak berdasarkan bahan apa yang saat ini digunakan di dapur Anda.
• Lingkaran umpan balik relevansi menggunakan pembelian sebelumnya atau preferensi pengguna sebagai faktor dalam menentukan item mana yang akan direkomendasikan selanjutnya. Ini membantu memastikan bahwa pengguna selalu memiliki akses ke informasi yang mereka anggap berguna sekaligus mengurangi jumlah waktu yang dibutuhkan untuk pencarian di masa mendatang.

2. Algoritma Pemfilteran

Jenis algoritma ini digunakan untuk mengidentifikasi item atau kategori tertentu dalam kumpulan data yang besar. Ini memungkinkan Anda untuk menargetkan pelanggan atau produk tertentu, dan membuat keputusan pembelian yang lebih efisien berdasarkan kebutuhan Anda.

Ada sejumlah jenis algoritma penyaringan, dan masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Beberapa contoh termasuk:

• Pemfilteran berbasis konten bergantung pada konten itu sendiri untuk mengidentifikasi item atau kategori tertentu. Ini sering digunakan untuk memfilter gambar, video, artikel, dll.
• Pemfilteran berbasis atribut menggunakan atribut tertentu (seperti harga, peringkat, dll.) untuk menentukan item mana yang harus disertakan dalam hasil.
• Filter berbasis aturan menggunakan aturan yang telah ditulis sebelumnya untuk mengidentifikasi item atau kategori tertentu. Mereka sering digunakan untuk tujuan pemasaran Email (untuk mengirim email hanya kepada pelanggan yang telah membeli produk tertentu), atau menargetkan iklan kepada pengguna dengan kelompok usia atau lokasi tertentu.

3. Algoritma Penyaringan Kolaboratif

Algoritma penyaringan kolaboratif adalah alat online populer yang membantu pengguna menyaring informasi yang tidak relevan dan membangun konsensus tentang apa yang baik dan buruk. Dengan berbagi pendapat satu sama lain, algoritme ini dapat menentukan item mana yang harus disertakan dalam hasil penelusuran atau rekomendasi dengan lebih baik.

Jenis algoritme ini paling efektif bila digunakan bersama dengan alat lain (seperti sistem peringkat konten) untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi jumlah positif palsu.

Pada dasarnya, algoritme mengambil satu set item (biasanya artikel atau video) dan membaginya menjadi dua kelompok: item yang biasanya disetujui orang sebagai baik atau buruk, dan item yang masih diperdebatkan. Kemudian, algoritma menanyakan pendapat masing-masing pengguna pada setiap item dalam kelompok yang disengketakan. Jika semua orang setuju bahwa suatu item baik atau buruk, maka item tersebut akan disertakan dalam hasil yang dihasilkan oleh algoritma penyaringan kolaboratif; jika tidak, itu akan tetap tidak terdaftar.

4. Jaringan Saraf

Jaringan saraf adalah bentuk pembelajaran mesin populer yang menggunakan pola organik (psikologis) alih-alih aturan matematika yang kaku seperti yang ditemukan dalam kecerdasan buatan (AI) klasik. Mereka telah terbukti mampu mengkategorikan objek kompleks dengan cukup baik tanpa secara eksplisit diajarkan bagaimana melakukannya.

Selain itu, jaringan saraf dapat belajar sendiri – tanpa memiliki instruktur atau pengawas – dan meningkat seiring waktu saat mereka terpapar lebih banyak data. Hal ini membuat mereka alat yang sangat kuat untuk memecahkan masalah yang sulit dan mengotomatisasi tugas-tugas yang membosankan.

Contoh Algoritma untuk Situs Web eCommerce

Ada banyak jenis algoritma yang dapat digunakan untuk situs web eCommerce. Berikut adalah beberapa contoh:

Algoritma Perjalanan Pembeli

Algoritme perjalanan pembeli dirancang untuk membantu pelanggan menemukan produk yang mereka cari, membelinya, dan mengembalikan atau membatalkan pesanan mereka. Algoritme ini menggunakan data yang dikumpulkan dari interaksi pelanggan sebelumnya (seperti halaman apa yang mereka kunjungi, berapa lama mereka menghabiskan waktu di setiap halaman, dan apakah mereka melakukan pembelian atau tidak) untuk meningkatkan hasil pencarian dan navigasi di masa mendatang.

Algoritma Optimasi

Algoritme pengoptimalan membantu situs web Anda memuat lebih cepat dengan menargetkan kata kunci tertentu dan mengoptimalkan konten halaman Anda berdasarkan kata kunci tersebut. Ini juga menentukan iklan mana yang akan ditampilkan di situs Anda berdasarkan aktivitas pengguna (seperti klik atau kunjungan).

Algoritma Integrasi Media Sosial

Algoritme integrasi media sosial memberikan wawasan tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan situs web Anda melalui saluran media sosial (seperti suka Facebook atau pengikut Twitter). Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk mendorong keterlibatan dengan pengunjung yang menunjukkan minat pada topik serupa.

Algoritma Pengoptimalan Mesin Pencari

Algoritme pengoptimalan mesin telusur dirancang untuk meningkatkan peringkat situs web Anda di Google, Yahoo!, dan mesin telusur utama lainnya. Hal ini dapat meningkatkan lalu lintas dan menyebabkan peningkatan penjualan.

Bungkus

Ya, menerapkan algoritme untuk situs web eCommerce agak rumit tetapi bukan tidak mungkin. Itu hanya membutuhkan penggunaan alat yang tepat dan kemudian Anda siap melakukannya!

Berkat alat ini, orang akan dapat mengelola situs web mereka dengan cara yang efisien. Pastikan saja Anda menerapkan algoritme yang tepat sehingga dapat memberikan informasi akurat tentang produk apa yang sedang tren saat ini. Bagaimanapun, ini adalah bagaimana situs web eCommerce yang sukses beroperasi.

Untuk informasi lebih bermanfaat seperti ini, Anda dapat membaca lebih lanjut di blog Tigren. Bagi mereka yang ingin sukses di industri eCommerce besar dan memiliki keahlian substansial dalam topik tersebut, tim kami terus-menerus memberikan informasi dan saran baru yang bermanfaat. Artikel kami mencakup berbagai topik terkait eCommerce, mulai dari strategi pemasaran online hingga trik pengembangan.

Anda dapat mengandalkan kami dalam hal masalah dengan situs eCommerce Anda. Sebagai tim ahli pengembangan eCommerce, kami selalu dengan senang hati membantu.