شرط بندی Appmax بر روی هوش مصنوعی برای محافظت از مصرف کننده در تجارت الکترونیک

کلیکی که به یک خرید آنلاین پایان میدهد همیشه به اضطراب مصرفکننده پایان نمیدهد بین کلاهبرداری دیجیتال و تصمیمات خرید آنی، جستجو برای راهحلهایی که قابلیت پیشبینی تجربه را افزایش میدهند در تجارت الکترونیک رشد میکند.

نه به طور تصادفی، حدود 48% از مصرف کنندگان برزیل در حال حاضر نهایی کردن خرید آنلاین به دلیل ناامنی با وب سایت ها یا برنامه های کاربردی را رها کرده اند، با توجه به Serasa Experian Identity and Fraud Report، در همان زمان، یک نظرسنجی توسط CNDL و SPC برزیل اشاره می کند که 51% از مصرف کنندگان متصل در حال حاضر خریدهای فوری انجام داده اند، به این معنی که شک و تردید یا پشیمانی اغلب تنها پس از پرداخت ظاهر می شود.

این سناریو یک چالش ساختاری تجارت الکترونیک را آشکار می کند: عدم پیش بینی پذیری برای مصرف کننده اگر چیزی پس از خرید اشتباه شود. “A اعتماد هنوز یک مانع مهم در تجارت الکترونیک است اغلب مصرف کننده فقط به خاطر قیمت تسلیم نمی شود، بلکه از ترس اینکه نتواند در صورت بروز مشکل حل کند. بتینا وکر، بنیانگذار Appmax، یک فین تک برزیلی متخصص در راه حل های پرداخت برای تجارت الکترونیک و مشاغل دیجیتال، می گوید: این احساس عدم پشتیبانی مستقیماً بر تجربه خرید AR” تأثیر می گذارد

در این زمینه، شرکتهای بخش پرداخت و فناوری شروع به گسترش استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود حمایت مصرفکننده پس از خرید و کاهش درگیریهایی کردهاند که اغلب به اختلافات مالی بین مشتریان، بازرگانان و مؤسسات پرداخت ختم میشود.

به عنوان مثال، در Appmax، این حرکت به گسترش استفاده از هوش مصنوعی در خدمات و ابزارهای مدیریت تراکنش ترجمه شده است. این شرکت خرید محافظت شده را توسعه داده است، سیستمی که برای ارائه یک کانال ساختاریافته از پشتیبانی مصرف کننده قبل از تبدیل هر گونه مشکلی به اختلاف ایجاد شده است. با بانک ها یا اپراتورهای کارت.

در عمل، پس از تکمیل خرید در یک سایت شریک فعال شده توسط Appmax، مصرف کننده می تواند خدمات را برای مبلغ اضافی فعال کند اگر مشکلات مربوط به تحویل یا تجربه سفارش وجود داشته باشد، خدمات از طریق واتس اپ رخ می دهد که در آن پلت فرم اطلاعات معامله را سازماندهی می کند و میانجیگری بین مصرف کننده و خرده فروش انجام می دهد، اگر وضعیت حل نشود، خدمات بازپرداخت تضمینی را برای مصرف کننده فراهم می کند.

راه حل با استفاده از هوش مصنوعی برای ساختار داده های معامله و ساده کردن تجزیه و تحلیل هر مورد، کاهش مراحل اداری رایج در فرآیندهای بازپرداخت شارژ، زمانی که مشتری درخواست لغو پرداخت را به طور مستقیم به بانک یا اپراتور کارت. “برای بخش تجارت الکترونیک، ابتکارات از این نوع منعکس کننده تغییر تدریجی در تمرکز پلت فرم های دیجیتال است همچنین لازم است امنیت و قابلیت پیش بینی بیشتری را پس از پرداخت به مصرف کننده ارائه دهد.