Pelanggan Anda baru saja mengklik ‘Tambahkan ke Keranjang. ’
Namun, alat penetapan harga Anda belum diperbarui sejak minggu lalu, data inventaris Anda tidak sinkron, dan aplikasi pemenuhan pesanan Anda masih belum tahu gudang mana yang harus digunakan.
Semua ini berujung pada pesanan yang tertunda, pelanggan yang tidak puas, dan penjualan yang hilang.
Ketika stack teknologi AI Anda tidak terhubung, setiap sistem bekerja secara terpisah. Tim membuang waktu untuk mengejar laporan, mencocokkan angka, dan memperbaiki masalah yang sebenarnya dapat ditangani dengan mudah oleh otomatisasi AI.
Dalam posting blog ini, kita akan membahas AI stack mana yang tepat untuk merek e-commerce, fungsi masing-masing lapisan, dan bagaimana alat seperti ClickUp dapat mengintegrasikan semuanya. 🎯
Komponen Utama Stack AI untuk E-Commerce
Pada dasarnya, setiap tumpukan AI e-commerce terdiri dari tiga bagian utama:
- Sistem front-end
- Sistem back-end
- Komponen pendukung
Mari kita uraikan setiap bagian agar Anda dapat melihat bagaimana lapisan front-end, back-end, dan lapisan pendukung bekerja sama untuk menghasilkan hasil yang nyata.
Komponen front-end
Komponen AI front-end menentukan apa yang dilihat, dirasakan, dan dialami oleh pembeli. Alat-alat ini mengoptimalkan keterlibatan, mempersonalisasi konten, dan meningkatkan konversi secara real-time.
- Alat pembuatan konten AI: Buat deskripsi produk berkualitas tinggi, salinan iklan, dan kampanye email secara massal. Alat pembuatan konten AI seperti ClickUp AI, Jasper, atau Copy.ai dapat memahami nada merek Anda dan menghasilkan variasi untuk pengujian A/B.
- Mesin personalisasi AI: Berikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, tata letak halaman utama yang dinamis, dan penawaran real-time menggunakan data perilaku pelanggan dan data pembelian. Alat seperti Bloomreach atau Dynamic Yield membantu menyesuaikan tampilan toko online untuk setiap pengunjung.
- Otomatisasi pemasaran AI: Kelola kampanye di berbagai saluran seperti email, SMS, dan saluran berbayar. Platform seperti Klaviyo menggunakan alat analitik prediktif untuk memicu alur otomatis, seperti pemulihan keranjang belanja atau saran pembelian berikutnya.
🧠 Fakta Menarik: Pada Agustus 1994, Phil Brandenberger membeli CD Sting di NetMarket, menandai transaksi e-commerce pertama di dunia. Klik tunggal itu memicu ekonomi digital senilai triliunan dolar.
Komponen back-end
Sistem back-end adalah tempat di mana kecerdasan bertemu dengan eksekusi. Komponen-komponen ini mengelola data Anda, mengoptimalkan persediaan, dan meramalkan permintaan, semua hal yang kritis untuk keuntungan dan skalabilitas.
- Lapisan data dan analitik: Konsolidasikan semua data dari pesanan, lalu lintas, CRM, dan inventaris ke dalam sumber data tunggal yang terpadu menggunakan Google BigQuery, Segment, atau Snowflake. Alat-alat ini menyediakan wawasan akurat untuk kampanye pemasaran, peramalan permintaan, dan pelacakan data kinerja.
- Alat penetapan harga dan inventaris berbasis AI: Prediksi permintaan, tetapkan harga dinamis, dan hindari kehabisan stok dengan alat seperti DataRobot atau Inventory Planner, menyeimbangkan keuntungan dengan kepuasan pelanggan.
- Otomatisasi operasional dan pemenuhan pesanan: Otomatiskan pengalihan pesanan, logistik, dan koordinasi pemasok menggunakan alat seperti FluentCommerce atau Shippo. Alat-alat ini memastikan pemenuhan pesanan yang cepat dan bebas kesalahan serta visibilitas real-time di seluruh rantai pasokan Anda.
Lapisan lintas fungsi
Lapisan-lapisan ini memastikan stack kecerdasan buatan Anda berjalan dengan lancar, memastikan aliran informasi yang mulus antara alat dan tim. Alat seperti ClickUp mengintegrasikan pelacakan proyek, visibilitas data, dan pemicu otomatisasi.
🔍 Tahukah Anda? AI mengalami dua 'musim dingin' (pada tahun 1970-an dan akhir 1980-an) ketika pendanaan dan minat mengering karena komputer belum cukup kuat untuk mendukung ide-ide besar.
Manfaat Stack AI Terpadu untuk E-Commerce
Stapel AI yang dirancang dengan baik menciptakan ekosistem terintegrasi di mana keputusan, data, dan tim bergerak secara sinkron. Berikut ini gambaran bagaimana hal itu bekerja dalam praktik:
Operasi yang lebih efisien dan pengurangan tugas manual.
Stack terpadu menghilangkan proses serah terima yang berulang dan tugas-tugas repetitif antar departemen. Ketika sistem CRM, sistem inventaris, dan alat pemasaran AI Anda terhubung secara mulus, pembaruan akan mengalir secara otomatis.
🔍 Tahukah Anda? Pada tahun 1997, Coca-Cola memasang mesin penjual otomatis di Finlandia yang menerima pembayaran melalui SMS. Hal ini menjadikannya salah satu contoh awal dari perdagangan seluler (m-commerce).
Keputusan yang lebih cerdas berdasarkan wawasan real-time
Dengan analitik berbasis AI dan dasbor real-time, tim Anda dapat mendeteksi pergeseran permintaan, anomali harga, atau perubahan kinerja kampanye secara langsung. Misalnya, jika suatu produk mengalami lonjakan permintaan di suatu wilayah, Anda dapat langsung menyesuaikan iklan dan rencana pengiriman tanpa harus menunggu laporan akhir hari.
Pengalaman pelanggan yang sangat dipersonalisasi
Ketika mesin personalisasi dan alat kampanye berbagi lapisan kecerdasan yang sama, setiap interaksi pengguna terasa relevan. Stack AI Anda dapat menjalankan kampanye pemasaran AI yang menyesuaikan rekomendasi produk, email, dan penawaran diskon berdasarkan perilaku pengguna, lokasi, dan waktu, sehingga meningkatkan konversi dan loyalitas.
🧠 Fakta Menarik: Sistem personalisasi berbasis AI pertama kali dikembangkan pada tahun 1990-an. Para peneliti MIT menciptakan GroupLens, sebuah sistem yang merekomendasikan artikel berita berdasarkan preferensi pengguna. Konsep ini telah berkembang menjadi algoritma rekomendasi AI yang kita kenal hari ini.
Peramalan permintaan dan pengelolaan persediaan yang optimal
Struktur AI yang terintegrasi menjaga rantai pasokan Anda selangkah lebih maju. Model peramalan, alat penetapan harga, dan sistem pemenuhan pesanan bekerja sama untuk mengantisipasi tren, mencegah kelebihan stok, kekurangan stok, dan kerugian margin. Merek yang menggunakan AI prediktif dalam pengelolaan inventaris mengalami akurasi yang lebih tinggi dan operasional yang lebih efisien.
Peningkatan kolaborasi antar tim pemasaran, penjualan, dan logistik.
Sistem terintegrasi menggantikan siklus pembaruan yang tak berujung dengan visibilitas bersama. Tim dapat merencanakan eksekusi kampanye AI untuk e-commerce, menyinkronkan jadwal pengiriman, dan melacak kinerja dalam satu ruang kerja, mengurangi kesalahpahaman dan mempercepat eksekusi.
🔍 Tahukah Anda? Istilah 'Cyber Monday' diciptakan oleh National Retail Federation pada tahun 2005, berdasarkan data yang menunjukkan bahwa orang lebih banyak berbelanja online saat kembali bekerja setelah akhir pekan Thanksgiving. Saat ini, AI menggerakkan sebagian besar mesin rekomendasi dan pemicu email tersebut.
Cara Membangun atau Memilih Stack AI Anda
Membangun tumpukan AI mungkin terdengar rumit, tetapi pada dasarnya hanya tentang menumpuk alat internal yang tepat di atas fondasi yang kuat. Mari kita jelajahi cara membangun atau memilih tumpukan AI yang disesuaikan dengan tujuan bisnis e-commerce Anda.
Langkah #1: Siapkan landasan
Sebelum memilih alat, Anda harus membangun fondasi yang kuat. Hal ini memastikan stack AI Anda menyelesaikan masalah yang tepat dan dapat berskala.
1. Tentukan tujuan bisnis yang spesifik
Tentukan satu atau dua tujuan yang dapat diukur, seperti ‘Meningkatkan tingkat pembelian ulang sebesar 15% dalam 12 bulan ke depan’, atau ‘Mengurangi biaya penyimpanan inventaris sebesar 20% sambil meminimalkan kehabisan stok’. Pastikan tujuan-tujuan ini selaras dengan strategi keseluruhan Anda (seperti pertumbuhan, keuntungan, peningkatan nilai seumur hidup pelanggan, atau retensi).
Misalnya, jika masalah terbesar Anda adalah keranjang belanja yang ditinggalkan, maka stack AI Anda harus berfokus pada personalisasi real-time dan pesan daripada peramalan rantai pasokan yang kompleks.
2. Evaluasi kesiapan data
Anda memerlukan data yang konsisten di berbagai bidang utama seperti pesanan, lalu lintas web, katalog produk, catatan inventaris, dan catatan CRM. Untuk model yang berarti, Anda seringkali memerlukan data selama 12-18 bulan (atau volume peristiwa yang cukup) untuk mengidentifikasi pola.
Daftar periksa untuk melakukan audit data:
- Apakah sumber data Anda terintegrasi (situs web, mobile, offline)?
- Apakah ada celah besar atau duplikasi?
- Apakah metadata produk kaya dan konsisten?
3. Pilih platform e-commerce inti Anda
Tentukan apakah Anda akan menggunakan platform terkelola standar (misalnya, Shopify Plus, Magento/Adobe Commerce, BigCommerce) atau arsitektur headless/composable (front-end terpisah dari back-end).
Platform terkelola memudahkan pengaturan yang lebih cepat dan dilengkapi dengan fitur bawaan serta plugin AI. Sementara itu, arsitektur headless/composable menawarkan fleksibilitas dan kesiapan masa depan (Anda dapat mengganti modul). Namun, Anda memerlukan sumber daya teknis yang lebih banyak.
🧠 Fakta Menarik: Pada tahun 2000, Google meluncurkan AdWords, dan pengiklan besar pertamanya adalah toko e-commerce yang menjual lobster hidup dari Maine bernama Lobster Gram. Setelah itu, periklanan digital berubah selamanya.
Langkah #2: Integrasikan alat AI spesifik yang sesuai dengan alur kerja.
Setelah fondasi Anda siap, pilih alat yang tepat untuk masalah yang tepat. Berikut adalah tiga area berdampak tinggi di mana AI dapat membuat perbedaan nyata:
Personalisasi untuk antarmuka pengguna dan pengalaman pelanggan
Gunakan mesin rekomendasi AI yang menganalisis riwayat penelusuran, riwayat pembelian, data sesi, dan perilaku real-time untuk mempersonalisasi pengalaman berbelanja. Anda dapat mengintegrasikan konten dinamis seperti banner halaman utama atau halaman arahan yang disesuaikan dengan segmen (pelanggan baru vs. pelanggan yang kembali) dan perilaku (pengunjung yang meninggalkan keranjang belanja).
📌 Contoh alur kerja: Saat pengunjung mengunjungi situs web, mesin personalisasi menampilkan blok 'Rekomendasi untuk Anda' berdasarkan segmen dan perilaku sesi mereka. Dalam email tindak lanjut, mesin serupa mendorong saran produk.
📊 Pantau metrik: Tingkat konversi dari blok personalisasi, tingkat klik (CTR), nilai pesanan rata-rata (AOV), dan tingkat pembelian ulang.
Layanan pelanggan dan alur kerja pertumbuhan
Pilih chatbot AI yang dapat menangani pertanyaan sederhana (status pesanan, pengembalian barang), inisiatif proaktif (misalnya, ‘Anda meninggalkan barang di keranjang, apakah saya bisa membantu?’), dan mengalihkan ke agen manusia saat diperlukan. Hal ini membebaskan tim Anda untuk menangani tugas-tugas bernilai tinggi.
Integrasikan ini dengan CRM Anda agar dapat mengambil informasi pesanan dan memicu pengembalian barang.
📌 Contoh alur kerja: Ketika seorang pembeli bertanya, ‘Di mana pesanan saya?’, chatbot AI mengambil informasi pengiriman dari sistem manajemen pesanan (OMS) Anda dan merespons secara instan. Jika masalahnya kompleks (misalnya, barang hilang atau pengembalian dana), bot akan mengalihkan obrolan ke agen dukungan dengan konteks lengkap.
📊 Pantau metrik: Waktu respons pertama, tingkat penyelesaian chatbot, persentase eskalasi, kepuasan pelanggan (CSAT), dan tingkat interaksi ulang.
Operasional, manajemen persediaan, dan rantai pasokan
Manfaatkan model peramalan prediktif untuk menganalisis penjualan historis, musiman, promosi, dan pengembalian barang guna memprediksi penjualan per SKU. Gabungkan ini dengan otomatisasi penetapan harga dan logistik berbasis AI untuk menjaga persediaan yang efisien dan margin yang sehat.
📌 Contoh alur kerja: Mesin AI Anda memprediksi bahwa SKU #1234 akan mengalami lonjakan 20% bulan depan karena adanya promo yang akan datang. Mesin tersebut secara otomatis menyesuaikan jumlah pesanan ulang, memperbarui permintaan kepada pemasok, dan menyinkronkan harga berdasarkan data persediaan dan pesaing.
📊 Pantau metrik: Laju perputaran stok, persentase persediaan berlebih, tingkat pesanan tertunda, persentase pesanan yang dipenuhi dari gudang terdekat, dan waktu tunggu rata-rata.
Langkah #3: Evaluasi alat dan penyedia layanan dengan cermat
Saat memilih perangkat lunak e-commerce, terapkan kriteria yang memastikan Anda tidak berakhir dengan aplikasi satu kali pakai atau utang teknis.
Berikut ini daftar periksa singkat untuk membantu Anda memilih alat AI yang tepat:
- Integrasi: Menyediakan konektor asli untuk platform Anda atau menyediakan API terbuka untuk integrasi yang fleksibel.
- Skalabilitas: Mampu menangani pertumbuhan baik dalam volume data maupun kompleksitas operasional. Arsitektur modular atau komposable ideal karena Anda dapat menambahkan atau mengganti komponen di kemudian hari.
- Keandalan dan dukungan vendor: Mengevaluasi dokumentasi, kualitas onboarding, dan dukungan teknis.
- Antarmuka intuitif: Menyediakan ruang kerja dengan dasbor yang bersih, pengaturan yang sederhana, dan opsi penyesuaian aturan atau visualisasi yang mudah.
- Biaya dan total kepemilikan: Menjamin opsi yang terjangkau bahkan dengan biaya implementasi, pelatihan, persiapan data, pemantauan berkelanjutan, serta biaya yang terkait dengan pelatihan model atau insinyur data tambahan.
🧠 Fakta Menarik: Pada tahun 1979, penemu Inggris Michael Aldrich menghubungkan televisi yang dimodifikasi ke komputer melalui saluran telepon, menciptakan sistem belanja online pertama di dunia.
Inilah dia!
Langkah #4: Bangun untuk masa depan (dan jaga fleksibilitasnya)
Setelah stack AI Anda aktif, pekerjaan sesungguhnya baru dimulai. Alat manajemen kampanye ini akan terus berkembang, model-model baru akan muncul, dan alur kerja Anda akan berubah. Yang terpenting adalah seberapa mudah Anda dapat terus belajar, memperbarui, dan mengoptimalkan tanpa harus merombak semuanya.
Inilah yang dapat Anda lakukan:
- Latih tim Anda: Pastikan setiap anggota tim memahami peran mereka. Gunakan pelatihan praktis dengan alur kerja langsung, contoh nyata, templat kampanye pemasaran, dan sediakan sumber daya (panduan, tutorial) untuk pembelajaran berkelanjutan.
- Pastikan fleksibilitas dan modularitas: Jaga arsitektur Anda agar dapat diubah-ubah sehingga Anda dapat mengganti alat tanpa perlu membangun ulang semuanya.
- Prioritaskan AI yang etis dan sadar bias: Gunakan data yang representatif dan bebas bias. Anda juga harus transparan dengan pelanggan, jelaskan cara Anda menggunakan AI, dan bagaimana data mereka diolah.
🤝 Pengingat Ramah: Pastikan tata kelola dengan meninjau model secara berkala untuk mendeteksi bias dan memantau hasil yang tidak diinginkan.
Langkah #5: Integrasikan alur kerja AI dengan orkestrasi terpadu
Penyebaran alat yang berlebihan menguras produktivitas, anggaran, dan fokus. Masalah ini berkembang secara bertahap, berubah menjadi penyebaran pekerjaan, di mana pembaruan, file, dan keputusan tersebar di berbagai aplikasi, obrolan, dan kotak masuk. Masalah ini berkembang menjadi kerugian produktivitas global yang diperkirakan mencapai $2,5 triliun setiap tahun.
Inilah mengapa, setelah stack AI Anda beroperasi, Anda memerlukan lapisan orkestrasi tunggal untuk menghubungkan upaya di seluruh pemasaran, data, dan pemenuhan.
ClickUp menjadi lapisan tersebut.
Ini adalah aplikasi serba guna untuk kerja yang menggabungkan manajemen proyek, manajemen pengetahuan, dan obrolan—semua didukung oleh AI yang membantu Anda bekerja lebih cepat dan cerdas.
📮 ClickUp Insight: Tim dengan kinerja rendah empat kali lebih mungkin menggunakan 15+ alat, sementara tim dengan kinerja tinggi mempertahankan efisiensi dengan membatasi alat mereka hingga 9 platform atau kurang. Tapi bagaimana jika menggunakan satu platform?
Sebagai aplikasi serba guna untuk kerja, ClickUp mengintegrasikan tugas, proyek, dokumen, wiki, obrolan, dan panggilan Anda dalam satu platform, dilengkapi dengan alur kerja yang didukung AI. Siap bekerja lebih cerdas? ClickUp cocok untuk setiap tim, membuat pekerjaan lebih transparan, dan memungkinkan Anda fokus pada hal yang penting sementara AI menangani sisanya.
Contoh Stack AI untuk Merek E-Commerce
Berikut ini adalah contoh blueprint untuk membantu Anda mengorganisir alat AI Anda untuk e-commerce. Gunakan ini sebagai peta referensi Anda untuk merancang stack AI yang sesuai dengan tujuan pertumbuhan Anda dan menghindari kekacauan alat.
1. Lapisan data dan analitik
Lapisan ini merupakan fondasi Anda. Ia mengumpulkan dan mengintegrasikan semua data relevan (pesanan, lalu lintas web, katalog produk, catatan inventaris, dan CRM) sehingga bagian lain dari stack Anda mendapatkan masukan yang konsisten dan akurat.
Google BigQuery
Google BigQuery adalah data warehouse yang sepenuhnya dikelola dan tanpa server, dirancang untuk skala e-commerce. Ini memungkinkan kontrol atas pelaporan dan memungkinkan Anda menggabungkan berbagai sumber data ke dalam satu data warehouse.
Komponen utama:
- Dukungan streaming real-time (untuk data hampir real-time)
- Akses SQL untuk tim analitik
- Fitur ML/AI bawaan melalui BigQuery ML
Snowflake
Ini adalah platform data cloud modern yang mendukung konsolidasi data skala besar, analitik, dan beban kerja AI. Bagi retailer, Snowflake menawarkan 'Retail Data Cloud' di mana berbagai jenis data (pesanan pembelian, persediaan, manufaktur, mitra) disimpan dalam satu tempat.
Komponen utama:
- Lapisan layanan cloud untuk menangani permintaan
- Lapisan komputasi untuk memproses kueri
- Lapisan penyimpanan untuk skalabilitas independen
Segmentasi
Segment adalah Platform Data Pelanggan (CDP) yang dirancang untuk mengumpulkan dan mengintegrasikan data pelanggan dari berbagai sumber ke dalam satu profil tunggal.
Komponen utama:
- Integrasi untuk menangkap peristiwa pelanggan dari platform mana pun
- Protokol untuk memvalidasi dan membersihkan data acara
- Resolusi identitas untuk menggabungkan data pengguna di berbagai perangkat
🚀 Keunggulan ClickUp: Ubah data mentah dari pesanan, lalu lintas, katalog, catatan inventaris, dan CRM menjadi panel kontrol e-commerce dengan ClickUp Dashboards.
Bangun visualisasi kustom menggunakan berbagai jenis grafik dan kartu untuk melacak dan mengoptimalkan setiap bagian dari alur kerja e-commerce Anda. Berikut adalah beberapa contoh dashboard data:
- Diagram Pie untuk melihat rincian penjualan Anda berdasarkan kategori produk atau wilayah.
- Grafik Batang untuk membandingkan aliran pendapatan bulanan, volume pesanan, atau pengeluaran pemasaran di berbagai saluran.
- Grafik Baterai untuk memantau kemajuan pengiriman atau tingkat persediaan.
Anda juga dapat menggunakan AI Cards bawaan untuk mengidentifikasi wawasan, mendeteksi anomali dalam data penjualan, atau memprediksi barang dengan stok rendah sebelum menjadi masalah. Dan karena dasbor dapat diperbarui otomatis dan mengirim laporan terjadwal, Anda tidak perlu melakukan pengecekan rutin setiap Senin pagi hanya untuk menyelaraskan angka-angka.
2. Lapisan pemasaran dan personalisasi
Lapisan ini memanfaatkan data perilaku, sesi, dan pembelian untuk memberikan pengalaman yang disesuaikan sepanjang perjalanan pelanggan. Ketika Anda menyesuaikan strategi pemasaran e-commerce dan konten Anda dengan individu (dan konteksnya), Anda dapat meningkatkan konversi, mempertahankan pelanggan dengan lebih baik, dan memperkuat loyalitas.
Klaviyo
Ini adalah platform CRM B2C yang menggunakan AI untuk otomatisasi pemasaran, mengintegrasikan data pelanggan, menawarkan opsi segmentasi pelanggan yang canggih, dan memungkinkan alur kerja yang dipersonalisasi berbasis AI melalui email, SMS, dan notifikasi push.
Komponen utama:
- Sinkronisasi data real-time dengan toko Anda
- Analisis prediktif (tanggal pesanan berikutnya, risiko churn)
- Konten dinamis dalam pesan
Bloomreach
Bloomreach adalah platform personalisasi dan analitik berbasis AI yang menyediakan wawasan tentang pelanggan dan produk, serta menyediakan pencarian situs yang disesuaikan.
Komponen utama:
- Pengumpulan data pelanggan
- Peningkatan data produk
- Pengelolaan kampanye lintas kanal
Persado
Ini adalah platform AI generatif yang berfokus pada personalisasi pesan dan konten. Persado menganalisis bahasa, emosi, dan segmen untuk menyajikan variasi pesan yang mendorong tindakan.
Komponen utama:
- Kumpulan data besar dari respons sebelumnya
- Model AI yang menghasilkan konten dan menguji variasi.
- Integrasi dengan sistem otomatisasi pemasaran yang sudah ada
🔍 Tahukah Anda? Amazon memperoleh hampir 35% dari penjualannya dari rekomendasi yang dihasilkan oleh mesin rekomendasi e-commerce-nya.
3. Lapisan Kreatif dan Konten
Saat Anda memperluas produk, variasi (ukuran, wilayah, bahasa), dan saluran (web, mobile, media sosial), proses konten manual menjadi hambatan. AI generatif dalam e-commerce mengatasi skalabilitas konten dengan menciptakan deskripsi produk yang menarik, posting media sosial, aset visual, dan banner dinamis tanpa mengorbankan kualitas atau suara merek.
Jasper
Ini adalah platform penulisan AI yang dirancang untuk tim pemasaran dan e-commerce untuk menulis konten kreatif, deskripsi produk, dan konten SEO dengan cepat untuk merek Anda.
Komponen utama:
- Gaya penulisan dan kosakata yang disesuaikan dengan panduan gaya dan proses pembuatan konten Anda.
- Format siap pakai untuk blog, email, dan halaman produk.
- Pengeditan tim secara real-time dan kontrol versi
Jenis huruf
Ini adalah platform desain AI untuk menghasilkan visual bermerek, banner produk, dan aset kampanye. Typeface membantu tim menciptakan output desain yang konsisten tanpa bergantung secara berlebihan pada pekerjaan desain manual.
Komponen utama:
- Paket merek dengan font toko, warna, dan aset visual.
- Generasi gambar AI untuk menciptakan visual pemasaran
- Penggunaan ulang aset untuk dengan cepat menyesuaikan desain yang sudah ada untuk saluran baru.
Gamma
Gamma adalah alat presentasi dan konten generatif yang mengubah ide atau garis besar menjadi presentasi visual yang menarik dan penjelasan produk.
Komponen utama:
- Sebuah alat pembuat presentasi AI yang mengubah teks atau catatan menjadi presentasi visual.
- Template cerdas yang secara otomatis menerapkan tata letak desain untuk keterbacaan dan dampak yang optimal.
- Output yang ramah web untuk berbagi presentasi sebagai halaman web interaktif dengan mudah.
🚀 Keunggulan ClickUp: ClickUp Brain, asisten AI bawaan platform ini, menggabungkan proyek, obrolan, dan dokumentasi dalam satu ruang kerja. Fitur AI Writer for Work-nya membantu Anda membuat konten pemasaran, seperti deskripsi produk, judul promosi, dan ringkasan kampanye, dalam hitungan detik.
Misalkan Anda sedang mempersiapkan peluncuran produk baru. Anda dapat meminta ClickUp Brain untuk menyusun 10 deskripsi produk berdasarkan panduan gaya Anda dan langsung memasukkannya ke dalam dokumen 'Launch Campaign' di ClickUp Docs, di mana tim Anda dapat mengeditnya secara real-time.
Selain itu, Anda tidak perlu khawatir tentang konteks. ClickUp Brain mengambil petunjuk dari ruang kerja, brief, atau bahkan kampanye sebelumnya untuk menghasilkan konten yang sesuai dengan suara merek Anda tanpa perlu prompt tambahan.
📌 Contoh prompt:
- Tulis 3 deskripsi produk untuk koleksi edisi terbatas musim panas dalam gaya percakapan.
- Buat lima judul iklan yang menonjolkan diskon 20% untuk penjualan liburan produk perawatan kulit.
- Ringkaskan ringkasan kampanye ini menjadi 3 poin pesan utama untuk tim media sosial kami.
4. Lapisan harga dan persediaan
Alat-alat ini membantu Anda mengoptimalkan tingkat persediaan, meramalkan permintaan, dan menetapkan harga dinamis berdasarkan margin, harga pesaing, dan tingkat persediaan.
DataRobot
DataRobot adalah platform AI tingkat perusahaan yang dirancang untuk tim data yang menginginkan akurasi tanpa perlu pemrograman manual. Platform ini mengotomatisasi pemodelan prediktif untuk penetapan harga, peramalan permintaan, dan optimasi inventaris.
Komponen utama:
- Automated Machine Learning (AutoML) yang membangun dan membandingkan model untuk mengidentifikasi yang terbaik untuk setiap kasus bisnis.
- Prediksi seri waktu memprediksi permintaan produk, tren musiman, dan kebutuhan stok.
- Pemantauan model untuk melacak kinerja dan mencegah pergeseran saat kondisi pasar berubah.
Perencana Persediaan
Inventory Planner adalah alat perencanaan dan peramalan permintaan yang dapat terintegrasi langsung dengan platform seperti Shopify, Amazon, dan WooCommerce, untuk mengelola restock dan arus kas.
Komponen utama:
- Mesin peramalan untuk memprediksi kebutuhan persediaan di masa depan.
- Perencanaan restock untuk menjaga tingkat persediaan yang ideal.
- Analisis keuntungan dan data menyoroti produk yang bergerak lambat atau berlebih stok.
🚀 Keunggulan ClickUp: Jika Anda perlu mengetahui SKU mana yang paling cepat terjual pada kuartal lalu, penyesuaian harga apa yang dilakukan, dan bagaimana perubahan tersebut mempengaruhi margin, cukup tanyakan kepada ClickUp Brain. Manajer Proyek AI-nya mengumpulkan konteks dari semua sumber Anda, termasuk mesin personalisasi dan aplikasi peramalan, untuk mengotomatisasi tugas rutin seperti menghasilkan ringkasan.
Ini secara instan merangkum perubahan harga pada kuartal lalu, menemukan tugas ClickUp yang terkait dengan optimasi inventaris, dan mengekstrak wawasan dari perkiraan. Anda bahkan dapat mengakses tolok ukur pesaing, target margin, dan uji harga sebelumnya untuk menetapkan harga akhir.
📌 Contoh prompt:
- Ringkas perubahan strategi penetapan harga pada kuartal lalu.
- Temukan semua tugas yang terkait dengan optimasi inventaris.
- Tunjukkan kepada saya perkiraan permintaan DataRobot terbaru kami.
- Daftar SKU dengan perputaran terendah dari bulan lalu
5. Layanan pelanggan dan lapisan pengalaman pelanggan (CX)
Alat-alat canggih ini mengotomatisasi pertanyaan layanan pelanggan, alur kerja self-service, dan eskalasi ke manusia saat diperlukan, sehingga tim Anda dapat fokus pada tugas-tugas bernilai tinggi.
Perencanaan Jangka Panjang
Ini adalah platform AI yang meningkatkan dukungan pelanggan melalui pengenalan niat dan otomatisasi layanan mandiri. Forethought terintegrasi dengan sistem helpdesk utama seperti Zendesk dan Salesforce untuk menyelesaikan tiket lebih cepat dan mengurangi beban kerja agen.
Komponen utama:
- Solve (Asisten AI) yang mengotomatisasi respons untuk pertanyaan umum (FAQ) dan permintaan transaksi.
- Triage (Ticket Intelligence) untuk mengarahkan tiket masuk berdasarkan niat dan urgensi.
- Assist (Agent Copilot) memberikan saran respons real-time kepada agen manusia.
Ada
Platform AI percakapan yang dirancang untuk memperluas interaksi pelanggan yang dipersonalisasi, Ada memberdayakan tim tanpa keahlian teknis untuk membangun pengalaman obrolan dan suara yang terasa alami dan sadar konteks.
Komponen utama:
- Pembuat tanpa kode memungkinkan tim pemasaran untuk merancang otomatisasi alur kerja AI tanpa dukungan tim teknik.
- Dukungan omnichannel menghubungkan chat, email, dan saluran media sosial untuk pengalaman pelanggan yang terintegrasi.
- Mesin personalisasi mengumpulkan data pelanggan dari CRM dan percakapan sebelumnya untuk menyesuaikan respons.
🚀 Keunggulan ClickUp: Tingkatkan alur kerja layanan pelanggan Anda dengan ClickUp Ambient Agents yang terintegrasi langsung di ruang kerja Anda. Baik Anda mengaktifkan Prebuilt Agent atau mendesain Custom Agent sendiri, mereka akan bertindak secara otomatis saat pemicu tertentu terjadi.
Misalkan tugas dukungan pelanggan diberi label 'prioritas tinggi'. Anda dapat membuat agen untuk:
- Ringkas masalah pelanggan dari tiket atau log obrolan sebelumnya.
- Beritahu pemimpin CX yang tepat di ClickUp Chat
- Buat draf respons cepat menggunakan nada perusahaan Anda dan balasan sebelumnya.
- Perbarui status tiket setelah masalah teratasi.
Bangun agen AI Anda sendiri:
Lapisan orkestrasi alur kerja dengan ClickUp
Dalam tumpukan AI e-commerce, lapisan orkestrasi alur kerja adalah elemen yang mengikat semuanya, dan ClickUp menjalankan peran tersebut dengan sangat baik.
Setelah menjelajahi beberapa fitur ClickUp yang luar biasa, mari kita lihat beberapa fitur lain yang membantu menjaga alur kerja Anda tetap efisien:
Gunakan ClickUp Brain MAX untuk menghilangkan penyebaran AI yang tidak terkendali.
ClickUp Brain MAX menggabungkan semua alat AI Anda dalam satu ruang kerja desktop yang powerful. Fitur ini menggabungkan pencarian, otomatisasi, dan bantuan cerdas sehingga Anda dapat mengelola seluruh alur kerja e-commerce tanpa perlu berpindah-pindah alat.
Begini cara menggunakannya:
- Akses model AI premium seperti ChatGPT, Gemini, dan Claude langsung di dalam ClickUp untuk menghasilkan atau menyempurnakan ide.
- Gunakan ClickUp Talk-to-Text untuk memperbarui atau menemukan pekerjaan secara instan, mendikte catatan atau tugas, dan menyampaikan instruksi Anda secara instan tanpa repot mengetik.
- Temukan wawasan dari ruang kerja Anda, file, alat terintegrasi, dan bahkan web hanya dengan perintah bahasa alami.
Inilah yang dikatakan dalam ulasan Reddit tentang platform ini:
Memiliki akses ke ClickUp Anda (sic), sehingga membuat pekerjaan menjadi jauh lebih efisien. Dapat dengan mudah membuat tugas, memperbarui, dan sebagainya. Sangat praktis… Ini memungkinkan penggunaan berbagai model AI, yang bagi sebagian orang bisa menjadi hal besar, tapi bagi saya tidak begitu, tapi saya akan memberikan apresiasi untuk ini… Ini dapat mengakses aplikasi lain Anda, misalnya, saya menyinkronkan Drive saya, dan jauh lebih cepat untuk menemukan spreadsheet atau sesuatu melalui Brain Max daripada (sic) membuka Drive, mencarinya, dan sebagainya.
Memiliki akses ke ClickUp Anda (sic), sehingga membuat pekerjaan menjadi jauh lebih efisien. Dapat dengan mudah membuat tugas, memperbarui, dan sebagainya. Sangat praktis… Ini memungkinkan penggunaan berbagai model AI, yang bagi sebagian orang bisa menjadi hal besar, tapi bagi saya tidak begitu, tapi saya akan memberikan apresiasi untuk ini… Ini dapat mengakses aplikasi lain Anda, misalnya, saya menyinkronkan Drive saya, dan jauh lebih cepat menemukan spreadsheet atau sesuatu melalui Brain Max daripada (sic) membuka Drive, mencarinya, dan sebagainya.
Sekarang, hilangkan penyebaran AI yang berlebihan dengan ClickUp Brain MAX! 🤩
ClickUp Automations untuk menangani tugas-tugas rutin bagi Anda
ClickUp Automations menghilangkan pekerjaan manual yang berulang, menjaga alur kerja e-commerce Anda tetap cepat dan terhubung. Anda dapat membuat aturan yang secara otomatis memicu tindakan berdasarkan pembaruan dari alat AI Anda atau tugas internal.
Anda dapat mengatur perintah 'jika ini, maka lakukan itu' dengan pemicu dan kondisi. Misalnya, minta Automations untuk membuat 'Tugas Pembelian' jika perkiraan persediaan menunjukkan stok rendah, atau beri tahu tim pemasaran saat harga berubah di situs web.
Dengan cara ini, pembaruan akan diteruskan secara otomatis antar departemen, memastikan tim operasional, pemasaran, dan pemenuhan pesanan tetap selaras tanpa perlu pengecekan manual.
Begini cara Anda dapat menggunakan ClickUp Automations:
Integrasi ClickUp
Integrasi ClickUp mendukung lebih dari 1.000+ aplikasi, memungkinkan Anda menghubungkan alat seperti Shopify, HubSpot, dan Google BigQuery langsung ke ruang kerja Anda.
Anda dapat menggunakan integrasi bawaan untuk alat e-commerce umum atau mengatur koneksi kustom melalui API untuk mensinkronkan data dan mengotomatisasi alur kerja.
📖 Baca Juga: Cara Tim Pemasaran ClickUp Menggunakan ClickUp
Kesalahan Umum Saat Membangun Stack AI
Banyak tim terjebak dalam kesalahan umum yang membatasi ROI dan menghambat adopsi saat membangun tumpukan AI. Berikut adalah kesalahan paling umum yang harus dihindari:
| Masalah | Solusi |
| Membeli alat sebelum menentukan strategi | Tetapkan tujuan yang jelas terlebih dahulu, lalu sesuaikan alat AI dengan hasil bisnis spesifik sebelum implementasi. |
| Mengabaikan kualitas dan struktur data | Bersihkan, standarkan, dan sentralisasikan data sebelum mengotomatisasi untuk wawasan yang akurat. |
| Membebani stack dengan solusi terpisah | Sederhanakan dengan beberapa alat yang terintegrasi dengan baik daripada banyak aplikasi yang terpisah. |
| Mengabaikan integrasi dan perencanaan alur kerja | Bangun alur kerja dan integrasi yang menghubungkan data dan tim secara mulus. |
| Mencoba untuk berkembang terlalu cepat | Mulailah dari skala kecil, uji coba, buktikan nilainya, lalu perluas penggunaan AI secara bertahap. |
| Mengabaikan adopsi pengguna dan pelatihan | Investasikan dalam onboarding dan pelatihan untuk memastikan tim benar-benar menggunakan alat-alat tersebut. |
(AI) Tingkatkan Kesuksesan Anda dengan ClickUp
Struktur AI yang kuat untuk e-commerce menggabungkan alat-alat yang bekerja secara mulus di seluruh alur kerja, mulai dari pemasaran dan penjualan hingga pengiriman dan dukungan.
ClickUp, aplikasi serba guna untuk kerja, bertindak sebagai lapisan orkestrasi Anda, tempat di mana semua pekerjaan Anda terhubung. Dengan integrasinya dan API, ClickUp mengumpulkan informasi dari alat-alat yang berbeda-beda ke dalam satu tempat, mengurangi beban kognitif dan penyebaran alat.
AI ClickUp Brain memungkinkan Anda mengakses strategi harga, wawasan inventaris, dan data kampanye secara instan, sementara ClickUp Brain MAX memberikan pengalaman terintegrasi dengan menghubungkan semua alat AI pihak ketiga Anda.
Dengan tugas-tugas bisnis e-commerce, dokumen, data CRM, dan obrolan tim yang terpusat, ClickUp menjadi ruang kerja AI terintegrasi yang menyatukan semua hal untuk Anda dan tim Anda.
Sebelum penjualan besar Anda berikutnya dimulai, daftarkan diri Anda ke ClickUp secara gratis! 🏁
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Stapel AI dalam e-commerce adalah kumpulan teknologi dan platform yang mencakup semua alur kerja kunci dalam bisnis Anda, mulai dari pengumpulan data dan analisis hingga personalisasi, peramalan persediaan, penetapan harga, dan layanan pelanggan. Jika diterapkan dengan benar, stapel ini memungkinkan otomatisasi di seluruh toko Anda.
AI memfasilitasi personalisasi dengan menganalisis sejumlah besar data, seperti perilaku penelusuran, riwayat pembelian, demografi, dan data sesi, untuk menyesuaikan rekomendasi produk, konten di situs, alur email, dan penawaran dinamis. Misalnya, sistem dapat mengenali bahwa pelanggan setia sedang berbelanja perlengkapan musim dingin dan kemudian menyesuaikan banner situs, email promosi, dan pesan push sesuai dengan itu.
Alat AI teratas dalam manajemen inventaris berfokus pada peramalan permintaan, optimasi stok, dan pengisian ulang dinamis. Platform seperti ‘Inventory Planner’ atau solusi dari vendor spesialis peramalan menggunakan data penjualan historis, musiman, promosi, dan pengembalian barang untuk memprediksi permintaan masa depan dan merekomendasikan tingkat stok yang ideal.
Ya, jika mereka memilih secara strategis. Merek e-commerce kecil sebaiknya memulai dengan satu atau dua kasus penggunaan yang berarti (misalnya: alur email yang dipersonalisasi atau restocking prediktif), dan mengimplementasikan alat yang mudah terintegrasi dan dapat diskalakan seiring pertumbuhan bisnis. Kunci utamanya adalah menghindari penumpukan alat dan fokus pada dampak alur kerja. Alat pemasaran AI adalah langkah awal yang mudah.
Kesuksesan dapat dilacak melalui metrik bisnis yang jelas dan selaras dengan alur kerja yang Anda otomatisasi. Contohnya meliputi: peningkatan lalu lintas situs web dan nilai pesanan rata-rata (AOV), penurunan tingkat penolakan keranjang belanja, peningkatan tingkat perputaran persediaan, penurunan tiket dukungan manual, visibilitas di hasil pencarian mesin pencari, atau peningkatan tingkat pembelian ulang. Pantau metrik ini bersama dengan metrik adopsi (jumlah tugas yang diotomatisasi, seberapa sering prediksi ditindaklanjuti) dan sesuaikan berdasarkan umpan balik, pergeseran model, atau perubahan bisnis.