<!-- Canonical URL: https://ask.atlascloud.ai/th/ai-for-ecommerce-website-operations -->

# AI สามารถปรับปรุงการดำเนินงานของเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซได้อย่างไร?

> AI สามารถปรับปรุงการดำเนินงานเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซได้โดยการเร่งขั้นตอนการทำงานที่ซ้ำซากและขั้นตอนการวิเคราะห์ ในขณะที่ข้อมูลธุรกิจที่ได้รับการตรวจสอบ การตรวจสอบแบบกำหนดตายตัว และการอนุมัติจากมนุษย์ยังคงควบคุมอยู่ เริ่มต้นด้วยกรณีการใช้งานแบบย้อนกลับได้หนึ่งกรณี เปรียบเทียบโมเดลกับตัวอย่างจริง และขยายผลต่อเมื่อตัวชี้วัดด้านคุณภาพ ประสิทธิภาพ ธุรกิจ และความเสี่ยงสนับสนุน

AI สามารถปรับปรุงการดำเนินงานเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซได้โดยการ缩短วงจรระหว่างข้อมูลผลิตภัณฑ์ การผลิตเนื้อหา ข้อเสนอแนะจากลูกค้า และการปรับให้เหมาะสม เป้าหมายในทางปฏิบัติไม่ใช่การทำให้ทุกการตัดสินใจเป็นอัตโนมัติ แต่เป็นการมอบงานที่ทำซ้ำและมีปริมาณมากให้กับ AI ในขณะที่ยังคงควบคุมข้อมูลธุรกิจที่ผ่านการตรวจสอบและการอนุมัติจากมนุษย์

> **จุดเริ่มต้นในทางปฏิบัติ**
>
> * เริ่มต้นจากงานที่เกิดขึ้นบ่อยครั้ง ซึ่งสามารถตรวจสอบและย้อนกลับผลลัพธ์ได้
> * ถือว่า PIM, ERP, CMS และแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซของคุณเป็นแหล่งความจริงที่เชื่อถือได้ โมเดลควรทำหน้าที่แปลงข้อเท็จจริง ไม่ใช่สร้างขึ้นมาเอง
> * เลือกโมเดลให้เหมาะสมกับงาน แทนที่จะบังคับให้โมเดลเดียวจัดการทุกเวิร์กโฟลว์
> * วัดความพยายามในการแก้ไข อัตราข้อผิดพลาด เวลาแฝง ต้นทุน และผลลัพธ์ทางธุรกิจ ก่อนขยายระบบอัตโนมัติ
> * เก็บการอนุมัติจากมนุษย์ไว้สำหรับการอ้างสิทธิ์ ราคา การคืนเงิน สินค้าคงคลัง และการดำเนินการอื่นๆ ที่มีผลกระทบสูง

## AI สร้างมูลค่ามากที่สุดในส่วนใดของการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซ?

กรณีการใช้งานในช่วงแรกที่ดีที่สุดจะมีลักษณะร่วมกันสามประการ: เกิดขึ้นบ่อยครั้ง ต้องจัดการกับข้อความหรือข้อมูลจำนวนมาก และให้ผลลัพธ์ที่ทีมงานสามารถประเมินได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ AI มีประโยชน์อย่างยิ่งในส่วนต่างๆ ของการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซดังต่อไปนี้

| เวิร์กโฟลว์ | สิ่งที่ AI สามารถทำได้ | ข้อมูลนำเข้าที่จำเป็น | จุดตรวจสอบของมนุษย์ | ตัวชี้วัดที่เป็นประโยชน์ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| เนื้อหาผลิตภัณฑ์ | ร่างชื่อเรื่อง, ประโยชน์, คำอธิบาย, และคำถามที่พบบ่อย | คุณสมบัติที่ได้รับการอนุมัติ, คู่มือแบรนด์, กฎระเบียบการปฏิบัติตาม | ตรวจสอบข้อเท็จจริงทุกประการ | อัตราการแก้ไขและเวลาต่อ SKU |
| การดำเนินการ SEO | จัดกลุ่มคำค้นหา, เสนอบรีฟ, อัปเดตหน้าเก่า, แนะนำลิงก์ภายใน | ข้อมูลการค้นหา, สินค้าคงคลังเนื้อหา, กฎกองบรรณาธิการ | ยืนยันความตั้งใจและความถูกต้อง | คลิกแบบออร์แกนิกและเซสชันที่มีคุณสมบัติ |
| การค้นหาในเว็บไซต์ | ตีความคำค้นหาภาษาธรรมชาติและปรับคุณสมบัติผลิตภัณฑ์ให้เป็นมาตรฐาน | อนุกรมวิธานแคตตาล็อก, สินค้าคงคลัง, บันทึกการค้นหา | ตรวจสอบกรณีที่ไม่มีผลลัพธ์และมีความเชื่อมั่นต่ำ | อัตราการออกจากการค้นหาและอัตราการเปลี่ยนจากการค้นหาเป็นตะกร้าสินค้า |
| การจัดสินค้า | สรุปความเห็นและแนะนำชุดสินค้าหรือสินค้าที่เกี่ยวข้อง | คำสั่งซื้อ, ความสัมพันธ์ของแคตตาล็อก, ความคิดเห็น | อนุมัติคำแนะนำที่ลูกค้าจะเห็น | อัตราการเพิ่มสินค้าลงตะกร้าและมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย |
| การสนับสนุนลูกค้า | จัดประเภทคำถาม, ร่างคำตอบ, และดึงนโยบาย | ศูนย์ช่วยเหลือ, บริบทของคำสั่งซื้อ, กฎการยกระดับปัญหา | ยกระดับข้อยกเว้นและกรณีที่ละเอียดอ่อน | เวลาในการแก้ไขและความแม่นยำในการยกระดับ |
| การวิเคราะห์การดำเนินงาน | จัดกลุ่มข้อเสนอแนะ, ตรวจจับปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำ, และร่างรายงาน | ตั๋ว, ความคิดเห็น, การวิเคราะห์, ผลการทดสอบ | ตรวจสอบสาเหตุก่อนดำเนินการ | เวลาจนถึงข้อมูลเชิงลึกและการเกิดปัญหาซ้ำ |

ตารางนี้ตั้งใจเน้นที่เวิร์กโฟลว์มากกว่าเครื่องมือ โมเดลข้อความอาจเหมาะสำหรับข้อความในแค็ตตาล็อก โมเดลที่มองเห็นภาพอาจช่วยตีความรูปภาพผลิตภัณฑ์ และโมเดลขนาดเล็กที่เร็วกว่าอาจเพียงพอสำหรับการติดแท็กตั๋วสนับสนุนนับพันใบ กระบวนการทางธุรกิจควรเป็นตัวกำหนดโมเดล ไม่ใช่ในทางกลับกัน

## เริ่มต้นด้วยเวิร์กโฟลว์ที่ย้อนกลับได้และวัดผลได้เพียงรายการเดียว

การพยายามทำให้ระบบอัตโนมัติในเนื้อหา การสนับสนุน การปรับเปลี่ยนในแบบเฉพาะบุคคล และการกำหนดราคาพร้อมกัน ทำให้ยากต่อการบอกว่าสิ่งใดได้ผล ให้เลือกโครงการแรกโดยใช้คำถามห้าข้อ:

1. **ผลกระทบ:** งานนี้ใช้เวลาที่มีความหมายหรือจำกัดรายได้หรือไม่?
2. **ความถี่:** เกิดขึ้นบ่อยเพียงพอที่ระบบอัตโนมัติจะทบต้นได้หรือไม่?
3. **ความพร้อมของข้อมูล:** ข้อเท็จจริงที่จำเป็นมีอยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้างและเชื่อถือได้หรือไม่?
4. **ความสามารถในการย้อนกลับ:** ทีมงานสามารถตรวจจับและยกเลิกผลลัพธ์ที่ไม่ดีก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อลูกค้าได้หรือไม่?
5. **การวัดผล:** มีข้อมูลพื้นฐานไว้เปรียบเทียบผลลัพธ์หรือไม่?

การร่างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ การสรุปความคิดเห็น การจำแนกประเภทตั๋ว และการรายงานการดำเนินงานประจำสัปดาห์ มักเป็นโครงการนำร่องที่ดีกว่าการเปลี่ยนแปลงราคาหรือการอนุมัติการคืนเงินแบบอัตโนมัติ ผลลัพธ์ของโครงการเหล่านี้ตรวจสอบตัวอย่างได้ง่าย วัดผลประโยชน์ได้ และข้อผิดพลาดสามารถหยุดได้ก่อนการเผยแพร่หรือดำเนินการ

## เวิร์กโฟลว์การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่ใช้ AI ช่วยมีลักษณะอย่างไร?

ลองพิจารณาร้านค้าที่เพิ่ม SKU ใหม่หลายร้อยรายการ หากไม่มีระบบอัตโนมัติ ผู้ปฏิบัติงานอาจต้องคัดลอกข้อมูลจากชีตของซัพพลายเออร์ เขียนใหม่ให้เหมาะกับแบรนด์ สร้างฟิลด์ SEO แปล เพิ่มคำถามที่พบบ่อย และวางทุกอย่างลงใน CMS AI สามารถเร่งการแปลงข้อมูลได้ แต่ไม่ควรกลายเป็นแหล่งที่มาของความจริงของผลิตภัณฑ์

เวิร์กโฟลว์ที่มีการควบคุมมีลักษณะดังนี้:

1. อ่านคุณสมบัติที่ได้รับการอนุมัติจาก PIM, ERP หรือฟีดของซัพพลายเออร์
2. ปรับหน่วย ชื่อหมวดหมู่ และฟิลด์ที่จำเป็นให้เป็นมาตรฐานด้วยกฎที่กำหนดตายตัว
3. ส่งเฉพาะข้อเท็จจริงของผลิตภัณฑ์ที่จำเป็นและคำแนะนำของแบรนด์ไปยังโมเดลที่เหมาะสม
4. ขอฟิลด์ที่มีโครงสร้าง เช่น `title`, `benefits`, `description` และ `faq`
5. ตรวจสอบความถูกต้องของคำตอบเทียบกับบันทึกต้นทางและกฎทางธุรกิจ
6. ส่งต่อฟิลด์ที่มีความเสี่ยงสูงและการตรวจสอบที่ล้มเหลวไปยังผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์
7. เขียนเนื้อหาที่ได้รับการอนุมัติลงใน CMS หรือแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ
8. ติดตามความพยายามในการแก้ไข พฤติกรรมการแปลง การคืนสินค้า ประสิทธิภาพการค้นหา และข้อเสนอแนะจากการสนับสนุน

สถาปัตยกรรมนั้นตรงไปตรงมา:

```text
PIM / ERP / ฟีดผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการอนุมัติ
               |
               v
     บริการเวิร์กโฟลว์อีคอมเมิร์ซ
               |
               v
       API โมเดล Atlas Cloud
               |
               v
     การตรวจสอบโครงร่างและนโยบาย
               |
               v
       การอนุมัติของมนุษย์เมื่อจำเป็น
               |
               v
       CMS / แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ
               |
               v
      ตัวชี้วัดคุณภาพและธุรกิจ
```

[Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai/?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=ai-for-ecommerce-website-operations) อยู่ในเลเยอร์การดำเนินการของโมเดล ไม่ได้มาแทนที่ PIM, ERP, CMS, ศูนย์ช่วยเหลือ หรือแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ แต่ให้เวิร์กโฟลว์สามารถเข้าถึงโมเดลภาษา รูปภาพ วิดีโอ และ AI อื่นๆ ผ่านแพลตฟอร์มแบบครบวงจร เพื่อให้ทีมงานสามารถประเมินโมเดลสำหรับแต่ละงานได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนการทดลองทุกครั้งเป็นการรวมระบบกับผู้ขายรายอื่น

ตัวอย่างเช่น การเรียก LLM ที่เข้ากันได้กับ OpenAI สามารถส่งข้อเท็จจริงของผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการอนุมัติและขอการตอบกลับแบบ JSON ที่เข้มงวด:

```python
import json
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["ATLASCLOUD_API_KEY"],
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1",
)

product = {
    "sku": "TRAIL-24-BLK",
    "category": "insulated bottle",
    "capacity_ml": 710,
    "material": "stainless steel",
    "approved_claims": ["BPA-free lid", "double-wall insulation"],
}

response = client.chat.completions.create(
    model="replace-with-a-current-model-id",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "Write ecommerce copy using only supplied facts. "
                "Return JSON with title, three benefits, description, and faq."
            ),
        },
        {"role": "user", "content": json.dumps(product)},
    ],
)
```

ใช้ ID ปัจจุบันที่แน่นอนจาก [ไลบรารีโมเดล Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai/pricing/models?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=ai-for-ecommerce-website-operations&sort=new) จากนั้นเพิ่มการตรวจสอบโครงร่างและการตรวจสอบข้อเท็จจริงก่อนยอมรับการตอบกลับ การตอบกลับ API ที่สำเร็จไม่เหมือนกับเนื้อหาผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการอนุมัติ

## เหตุใดทีมอีคอมเมิร์ซไม่ควรใช้โมเดลเดียวสำหรับทุกงาน

งานอีคอมเมิร์ซที่แตกต่างกันปรับให้เหมาะสมกับสิ่งที่แตกต่างกัน ข้อความแคมเปญระดับพรีเมียมอาจเหมาะสมกับโมเดลที่เลือกสำหรับคุณภาพการเขียนและการทำตามคำแนะนำ การติดแท็กผลิตภัณฑ์อาจต้องการเวลาแฝงต่ำ การจัดรูปแบบที่คาดเดาได้ และต้นทุนต่อหน่วยต่ำ การวิเคราะห์ความคิดเห็นอาจต้องการหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้น ในขณะที่การตรวจสอบคุณภาพของรูปภาพผลิตภัณฑ์ต้องใช้ข้อมูลภาพ

| งานอีคอมเมิร์ซ | สิ่งที่ควรทดสอบก่อน |
| --- | --- |
| การจำแนกประเภทจำนวนมาก | ความแม่นยำ, ปริมาณงาน, ความสม่ำเสมอของรูปแบบ, ต้นทุนต่อ 1,000 รายการ |
| ข้อความผลิตภัณฑ์และแคมเปญ | ความแม่นยำของข้อเท็จจริง, น้ำเสียงของแบรนด์, อัตราการแก้ไข |
| การวิเคราะห์ความคิดเห็นและตั๋ว | การเรียกคืน, คุณภาพหมวดหมู่, การจัดการอินพุตยาว |
| การทำความเข้าใจรูปภาพผลิตภัณฑ์ | การยึดโยงทางภาพและอัตราผลบวกปลอม |
| ความช่วยเหลือที่ลูกค้าพบ | ความแม่นยำในการดึงข้อมูล, เวลาแฝง, พฤติกรรมการยกระดับ |
| การผลิตภาพหรือวิดีโอที่สร้างสรรค์ | การยึดตามคำแนะนำ, ความสม่ำเสมอ, คุณภาพเอาต์พุต, เวลาในการสร้าง |

นี่คือจุดที่แพลตฟอร์มโมเดลแบบครบวงจรมีประโยชน์ในเชิงปฏิบัติการ เวิร์กโฟลว์สามารถรักษาการรวมระบบที่สม่ำเสมอในขณะที่ทีมงานทดสอบโมเดลผู้สมัครกับชุดข้อมูลอีคอมเมิร์ซชุดเดียวกัน [เอกสารโมเดลปัจจุบันของ Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai/docs/en/models/overview?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=ai-for-ecommerce-website-operations) อธิบายการเข้าถึงแบบครบวงจรผ่านโมเดลข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงหลายร้อยโมเดล พร้อมด้วยปลายทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับคำขอ LLM คุณค่าที่นี่คือการลดแรงเสียดทานในการรวมระบบ ไม่ใช่การรับประกันว่าโมเดลใดโมเดลหนึ่งจะปรับปรุง Conversion

สร้างชุดการประเมินแบบตายตัวก่อนเปรียบเทียบโมเดล รวมถึงผลิตภัณฑ์ทั่วไป บันทึกต้นทางที่เบาบาง การอ้างสิทธิ์ที่ถูกควบคุม การรวมคุณสมบัติที่ผิดปกติ และตัวอย่างที่เคยทำให้เกิดปัญหาการสนับสนุน ให้คะแนนผู้สมัครแต่ละรายในด้านคุณภาพเอาต์พุต ข้อผิดพลาดของข้อเท็จจริง เวลาแฝง ต้นทุนต่อหน่วย และความพยายามของผู้ตรวจสอบ คู่มือที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับ [การทดสอบโมเดล AI หลายตัวก่อนเลือกใช้สำหรับการผลิต](https://www.atlascloud.ai/blog/guides/platform-test-multiple-ai-models-before-production?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=ai-for-ecommerce-website-operations) อธิบายว่าเหตุใดการเลือกใช้ในการผลิตจึงควรใช้การทดสอบที่ทำซ้ำได้而不是การสาธิตที่น่าประทับใจเพียงไม่กี่ครั้ง

## AI สามารถสนับสนุนการเดินทางของลูกค้าทั้งหมด ไม่ใช่แค่คำอธิบายผลิตภัณฑ์

เมื่อเวิร์กโฟลว์แรกมีเสถียรภาพแล้ว รูปแบบการทำงานเดียวกันนี้สามารถขยายไปยังส่วนอื่นๆ ของเว็บไซต์ได้

### การค้นหาและการค้นพบผลิตภัณฑ์

AI สามารถแมปคำค้นหาเชิงสนทนา เช่น "แจ็คเก็ตกันน้ำน้ำหนักเบาสำหรับสภาพอากาศชื้น" กับคุณสมบัติของแคตตาล็อก การออกแบบที่ปลอดภัยรวมการตีความของโมเดลกับตัวกรองสินค้าคงคลังและอนุกรมวิธาน โมเดลช่วยทำความเข้าใจคำขอ แคตตาล็อกเป็นตัวกำหนดว่าสินค้าใดมีอยู่จริงและพร้อมจำหน่าย

### ข้อเสนอแนะและการสนับสนุนลูกค้า

โมเดลสามารถจัดกลุ่มความคิดเห็นหรือตั๋วนับพันเป็นหัวข้อ เน้นข้อร้องเรียนที่เกิดขึ้นซ้ำ และร่างคำตอบจากนโยบายที่ได้รับการอนุมัติ คำถามที่มีความเชื่อมั่นต่ำ การคืนเงิน ข้อร้องเรียนทางกฎหมาย และข้อยกเว้นเฉพาะบัญชีควรส่งไปยังบุคคล ให้ประเมินว่าระบบยกระดับอย่างถูกต้องหรือไม่ ไม่ใช่แค่คำตอบที่ฟังดูคล่องแคล่ว

### การจัดสินค้าระหว่างประเทศ

การปรับให้เข้ากับท้องถิ่นต้องการมากกว่าการแปลตามตัวอักษร หน่วย ลำดับของประโยชน์ ตัวอย่าง การอ้างสิทธิ์ที่ต้องห้าม และธรรมเนียมปฏิบัติที่สร้างสรรค์อาจแตกต่างกันไปในแต่ละตลาด AI สามารถร่างเวอร์ชันท้องถิ่นได้ แต่การตรวจสอบโดยเจ้าของภาษาและกฎเฉพาะตลาดยังคงมีความสำคัญ สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่เกี่ยวข้องที่เป็นรูปธรรม ดูว่าผู้ขายข้ามพรมแดนสามารถ [แปลวิดีโอผลิตภัณฑ์สำหรับหลายตลาด](https://www.atlascloud.ai/blog/guides/translate-product-videos-multilingual?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=ai-for-ecommerce-website-operations) ได้อย่างไร

### การทดสอบเชิงสร้างสรรค์

โมเดลรูปภาพและวิดีโอสามารถช่วยทีมงานสร้างรูปแบบต่างๆ สำหรับวิดีโออธิบายผลิตภัณฑ์ โฆษณาบนโซเชียลมีเดีย และแนวคิดแคมเปญ สื่อที่สร้างขึ้นควรถือเป็นเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ ไม่ใช่หลักฐานของผลิตภัณฑ์ ห้ามสร้างคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์ที่ไม่มีอยู่จริง แสดงสินค้าที่มีพฤติกรรมที่ไม่ได้รับการสนับสนุน หรือแทนที่รูปถ่ายผลิตภัณฑ์ที่ถูกต้องเมื่อความแตกต่างอาจทำให้ผู้ซื้อเข้าใจผิด

## คุณควรวัดผลลัพธ์อย่างไร?

การนับจำนวนคำอธิบายที่สร้างขึ้นหรือตั๋วที่ปิด เป็นการวัดกิจกรรม ไม่ใช่มูลค่า ใช้ตัวชี้วัดสี่ชั้น

### ประสิทธิภาพ

ติดตามเวลาต่อ SKU, ระยะเวลาในการผลิตเนื้อหา, จำนวนตั๋วต่อชั่วโมง, และเวลาจากข้อเสนอแนะถึงข้อมูลเชิงลึก รวมเวลาทบทวนและแก้ไข ระบบอัตโนมัติที่สร้างภาระงานทำความสะอาดจำนวนมากอาจเป็นการย้ายงานไปที่อื่น

### คุณภาพ

วัดอัตราข้อผิดพลาดของข้อเท็จจริง, อัตราการแก้ไขของมนุษย์, อัตราผ่านเกณฑ์แนวทางของแบรนด์, ความแม่นยำและการเรียกคืนของการจำแนกประเภท, และเปอร์เซ็นต์ของเอาต์พุตที่ต้องยกระดับ สุ่มตัวอย่างอย่างต่อเนื่องแทนที่จะตรวจสอบเฉพาะในช่วงนำร่อง

### ผลลัพธ์ทางธุรกิจ

ขึ้นอยู่กับเวิร์กโฟลว์ ให้วัดอัตราการคลิกจากการค้นหาเป็นผลิตภัณฑ์, อัตราการเพิ่มสินค้าลงตะกร้า, อัตราการแปลง, มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย, เหตุผลในการคืนสินค้า, อัตราการติดต่อฝ่ายสนับสนุน, หรือเซสชันออร์แกนิกที่มีคุณสมบัติ ใช้การทดลองแบบควบคุมเมื่อเป็นไปได้ และหลีกเลี่ยงการให้เครดิต AI สำหรับการเปลี่ยนแปลงการจัดสินค้าหรือปริมาณการเข้าชมที่ไม่เกี่ยวข้อง

### ความเสี่ยง

ติดตามการเผยแพร่ที่ไม่ถูกต้อง, การอ้างสิทธิ์ที่ไม่ได้รับการสนับสนุน, เหตุการณ์ด้านความเป็นส่วนตัว, ข้อร้องเรียนของลูกค้า, และการดำเนินการอัตโนมัติที่ไม่ได้รับอนุญาต ตัวชี้วัดความเสี่ยงควรมีเงื่อนไขหยุด: กำหนดล่วงหน้าว่าระดับข้อผิดพลาดใดที่จะหยุดการขยายการใช้งาน

สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ API ให้วัดคำขอ, ปริมาณอินพุตและเอาต์พุต, การกระจายเวลาแฝง, และต้นทุนตามโมเดลและงานด้วย คู่มือในการ [ประมาณความสามารถในการอนุมาน AI เวลาแฝง และต้นทุน](https://ask.atlascloud.ai/estimate-ai-inference-capacity-latency-cost) ให้กรอบการทำงานที่เป็นประโยชน์ในการเปลี่ยนปริมาณงานเวิร์กโฟลว์เป็นประมาณการการดำเนินงาน

## รูปแบบความล้มเหลวทั่วไปและการควบคุม

### โมเดลสร้างข้อเท็จจริงของผลิตภัณฑ์ที่ไม่มีอยู่

จำกัดการสร้างเฉพาะฟิลด์ที่ได้รับการอนุมัติ ห้ามการอ้างสิทธิ์ที่ไม่ได้รับการสนับสนุนอย่างชัดเจน และเปรียบเทียบผลลัพธ์กับบันทึกต้นทาง อย่าขอให้โมเดลเติมข้อมูลจำเพาะที่ขาดหายไปจากความรู้ทั่วไป

### แค็ตตาล็อกกลายเป็นเรื่องซ้ำซาก

ให้กฎการเขียนเฉพาะหมวดหมู่แก่โมเดล และเปลี่ยนโครงสร้างเฉพาะเมื่อทำให้ชัดเจนขึ้นเท่านั้น วัดความซ้ำซ้อนทางความหมายใน SKU ต่างๆ ไม่ใช่แค่การจับคู่ข้อความที่เหมือนกันทุกประการ

### ระบบอัตโนมัติเผยแพร่โดยไม่มีการตรวจสอบเพียงพอ

แยกการสร้าง การตรวจสอบ การอนุมัติ และการเผยแพร่ออกจากกัน ให้แต่ละขั้นตอนมีเจ้าของที่ชัดเจนและบันทึก การดำเนินการที่มีผลกระทบสูงควรต้องมีการอนุมัติที่เข้มงวดกว่าการร่างที่มีความเสี่ยงต่ำ

### ข้อมูลลูกค้าถูกเปิดเผยโดยไม่จำเป็น

ลดข้อมูลที่ส่งไปยังโมเดลให้น้อยที่สุด ลบฟิลด์ที่งานไม่ต้องการ จำกัดข้อมูลรับรองและบันทึก กำหนดความคาดหวังในการเก็บรักษา และตรวจสอบข้อกำหนดของผู้ให้บริการก่อนส่งข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

### หน้าที่สร้างโดย AI มุ่งเป้าไปที่เครื่องมือค้นหาแทนที่จะเป็นลูกค้า

[คำแนะนำปัจจุบันของ Google สำหรับเนื้อหา AI เชิงสร้างสรรค์](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content) เน้นความถูกต้อง คุณภาพ และความเกี่ยวข้องสำหรับเนื้อหาเว็บที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ รวมถึงชื่อเรื่อง คำอธิบาย ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และข้อความแสดงแทนภาพ ให้สร้างเนื้อหาเพื่อแก้ไขงานของผู้ซื้อ จากนั้นตรวจสอบอย่างระมัดระวังเท่ากับเนื้อหาที่มนุษย์เขียน หน้าที่มีปริมาณมากและบางเบาใกล้เคียงกันไม่ใช่กลยุทธ์การดำเนินงานที่ดี

### ทีมงานปรับให้เหมาะสมเฉพาะราคาโมเดลเท่านั้น

คำขอที่ถูกที่สุดอาจมีราคาแพงได้หากผู้ตรวจสอบต้องเขียนเอาต์พุตส่วนใหญ่ใหม่หรือลูกค้าได้รับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง เปรียบเทียบต้นทุนเวิร์กโฟลว์ทั้งหมด: การอนุมาน, วิศวกรรม, การทบทวน, การแก้ไข, และความเสี่ยง

## แผนการดำเนินงาน 30 วัน

### สัปดาห์ที่ 1: เลือกและกำหนดพื้นฐาน

เลือกเวิร์กโฟลว์ที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งและย้อนกลับได้หนึ่งรายการ บันทึกเวลา คุณภาพ ปริมาณ และตัวชี้วัดทางธุรกิจในปัจจุบัน รวบรวมบันทึกต้นทางที่เป็นตัวแทนและกำหนดเอาต์พุตที่ต้องห้าม

### สัปดาห์ที่ 2: สร้างต้นแบบและประเมินผล

ทดสอบโมเดลผู้สมัครชุดเล็กในบันทึกเดียวกัน กำหนดโครงร่างเอาต์พุต การตรวจสอบ กฎการยกระดับ และรายการตรวจสอบของผู้ตรวจสอบ เก็บเอาต์พุตทั้งหมดไว้นอกไซต์จริง

### สัปดาห์ที่ 3: ทำงานโดยมีการอนุมัติจากมนุษย์

เชื่อมต่อต้นแบบกับเวิร์กโฟลว์จริงที่มีข้อจำกัด กำหนดให้มีการอนุมัติก่อนใช้งานใน CMS หรือที่ลูกค้าพบ บันทึกข้อมูลต้นทาง การเลือกโมเดล ผลการตรวจสอบ การแก้ไข เวลาแฝง และต้นทุน โดยไม่เปิดเผยความลับหรือข้อมูลลูกค้าที่ไม่จำเป็น

### สัปดาห์ที่ 4: เปรียบเทียบและตัดสินใจ

เปรียบเทียบโครงการนำร่องกับพื้นฐาน ขยายการใช้งานเฉพาะเมื่อปรับปรุงผลลัพธ์ที่เลือกโดยไม่เกินเกณฑ์คุณภาพหรือความเสี่ยง หากล้มเหลว ให้พิจารณาว่าปัญหาคือคุณภาพข้อมูล การออกแบบเวิร์กโฟลว์ การเลือกโมเดล หรือกรณีการใช้งานที่ไม่เหมาะสม ก่อนเพิ่มระบบอัตโนมัติเพิ่มเติม

## ขั้นตอนต่อไปในทางปฏิบัติ

เลือกงานที่มีปริมาณสูงหนึ่งงาน เช่น การร่างข้อความผลิตภัณฑ์หรือการสรุปความคิดเห็น สร้างชุดทดสอบที่เป็นตัวแทน กำหนดพื้นฐานคุณภาพ และเปรียบเทียบโมเดลที่เหมาะสมผ่าน Atlas Cloud ในด้านคุณภาพ เวลาแฝง ความพยายามของผู้ตรวจสอบ และต้นทุน เก็บโมเดลที่ชนะไว้เบื้องหลังการตรวจสอบและการอนุมัติจากมนุษย์ จนกว่าหลักฐานจะสนับสนุนการขยายการใช้งานในวงกว้าง

AI จะมีประโยชน์ในการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซเมื่อได้รับการปฏิบัติเหมือนเป็นความสามารถในการผลิตที่มีการควบคุม: ยึดโยงกับข้อมูลแคตตาล็อกและลูกค้าจริง เหมาะสมกับงานที่ถูกต้อง วัดผลเทียบกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ และถูกจำกัดในกรณีที่ข้อผิดพลาดมีความสำคัญ ระเบียบวินัยในการดำเนินงานนั้น ไม่ใช่จำนวนคำที่สร้างขึ้น คือสิ่งที่เปลี่ยนการทดลอง AI ให้เป็นความได้เปรียบที่ยั่งยืน

## FAQ

### ขั้นตอนการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซใดที่ฉันควรนำ AI มาใช้ทำงานอัตโนมัติเป็นอันดับแรก?

เริ่มต้นด้วยขั้นตอนการทำงานที่เกิดขึ้นบ่อย สามารถวัดผลได้ และย้อนกลับได้ เช่น การร่างคำอธิบายสินค้า การสรุปผลรีวิว การจำแนกประเภทตั๋ว หรือการรายงานการดำเนินงาน หลีกเลี่ยงการเริ่มต้นด้วยการกำหนดราคา การคืนเงิน หรือการตัดสินใจที่มีผลกระทบสูงอื่นๆ แบบอัตโนมัติ

### AI สามารถเผยแพร่คำอธิบายสินค้าโดยอัตโนมัติได้หรือไม่?

มันสามารถสร้างร่างที่มีโครงสร้าง แต่ข้อมูลผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการอนุมัติควรเป็นแหล่งข้อมูลที่ถูกต้อง ตรวจสอบความถูกต้องของทุกฟิลด์ข้อมูลข้อเท็จจริง และต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับการกล่าวอ้าง ราคา เนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามข้อกำหนด และข้อยกเว้น ก่อนการเผยแพร่

### ทีมอีคอมเมิร์ซควรใช้โมเดล AI เดียวกันสำหรับทุกภารกิจหรือไม่

โดยปกติแล้วไม่. การเขียนเนื้อหา การแท็กจำนวนมาก การวิเคราะห์รีวิว การทำความเข้าใจภาพ และการสนับสนุนลูกค้า มีความต้องการที่แตกต่างกันในด้านคุณภาพ เวลาแฝง บริบท รูปแบบข้อมูล การจัดรูปแบบ และต้นทุน. ประเมินโมเดลโดยเทียบกับชุดตัวอย่างจริงคงที่สำหรับแต่ละเวิร์กโฟลว์.

### Atlas Cloud อยู่ในตำแหน่งใดในสแต็กเทคโนโลยีอีคอมเมิร์ซ

Atlas Cloud ตั้งอยู่ในตำแหน่งระหว่างบริการเวิร์กโฟลว์อีคอมเมิร์ซและโมเดล AI โดยให้การเข้าถึงโมเดลหลายประเภทแบบรวมศูนย์ ในขณะที่ PIM, ERP, CMS, แพลตฟอร์มการค้า และศูนย์ช่วยเหลือยังคงรับผิดชอบข้อมูลธุรกิจและการดำเนินการ

### ฉันควรวัด ROI จากปฏิบัติการ AI ในธุรกิจอีคอมเมิร์ซอย่างไร

วัดผลกระทบโดยรวมของเวิร์กโฟลว์: เวลาที่ประหยัดได้ ความพยายามในการทบทวนและแก้ไข อัตราข้อผิดพลาดเชิงข้อเท็จจริง ความหน่วง ต้นทุนการอนุมาน ผลลัพธ์ทางธุรกิจ เช่น การแปลงหรือการแก้ไขปัญหาการสนับสนุน และเหตุการณ์ความเสี่ยง ห้ามใช้ปริมาณเนื้อหาที่สร้างขึ้นเป็นเมตริกความสำเร็จหลัก

### ความเสี่ยงหลักๆ ของการใช้ AI ในการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซคืออะไร

ความเสี่ยงหลัก ได้แก่ ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่ถูกสร้างขึ้น เนื้อหาที่ซ้ำซ้อน การเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว การโลคัลไลเซชันที่ไม่ถูกต้อง สื่อที่สร้างขึ้นซึ่งทำให้เข้าใจผิด และการดำเนินการที่มีผลกระทบสูงโดยไม่ได้รับอนุมัติ ใช้ข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบ การตรวจสอบสคีมาและนโยบาย การควบคุมการเข้าถึง บันทึก กฎการยกระดับ และการเปิดตัวแบบเป็นขั้นตอน