كيف تتمكّن متاجر التجارة الإلكترونية الناشئة من الصمود في أوقات الذروة باستخدام جدول ذكاء اصطناعي واحد؟

في قطاع البيع بالتجزئة، سواء عبر الإنترنت أو في المتاجر التقليدية، فإن كل حملة ترويجية كبيرة تمثل معركة شاملة تشمل الشركة بأكملها. يجب أن يصمد فريق خدمة العملاء في الخط الأمامي، وأن يضمن فريق اللوجستيات الاستقرار في الخلف، بينما يعمل الفريق التشغيلي على ضمان سير البث المباشر بشكل طبيعي. وفي وسط هذا الزحام، تكون كفاءة ودقة تدفق المعلومات من أكثر ما يعاني من الانهيار.

كيف يمكن التعامل مع أضعاف عبء العمل خلال وقت محدود؟

في العلامة التجارية على الإنترنت ZHR Zheze ومحل السلع اليومية 55°N FIFTYFIVE، يشترك الفريقان في هدف واحد: تحرير الوقت من المهام المتكررة، وتركيز الطاقة على الأمور الحقيقية المهمة.

اخترعا استخدام جدول الذكاء الاصطناعي من DingTalk لإعادة تنظيم عملياتهما التجارية. وما يثير الإعجاب حقًا ليس الأداة نفسها، بل عزمهما وتطبيقهما العملي لاستخدام التكنولوجيا "لإمساك" الأعمال قبل ذروة التدفق.

ZHR Zheze: تحويل خدمة العملاء من مجرد "ناقل صوتي" إلى محلّل للمشكلات

ZHR Zheze هي علامة تجارية إلكترونية متخصصة في الأحذية النسائية休闲، وتغطي منصات تجارة إلكترونية متعددة، وتتميز بسرعة دورة المبيعات وتعقيد عمليات ما بعد البيع.

تتحمل جيو إر، مديرة فريق خدمة العملاء، مسؤولية تنسيق استقبال العملاء عبر متاجر متعددة، كما تعمل كـ"ناقل صوتي + مدير توزيع"، حيث تقوم بنقل مطالب العملاء بدقة إلى أقسام متعددة مثل المالية والتشغيل والمستودعات وفحص الجودة والشحن، بالإضافة إلى الشركاء الخارجيين.

خلال فترات الذروة قبل وبعد البيع، يكون الأمر الأكثر رعباً لخدمة العملاء هو فقدان شكاوى العملاء — إذ يتطلب إرسال مطالب العملاء يدويًا إلى مجموعات متعددة، ومراقبة وقف الشحنات يدويًا، ومتابعة حالة المشكلة بالسؤال المستمر، ثم مزامنة النتائج مع العميل لإغلاق الدورة. يتضمن هذا المسار بكامله تعاونًا ومتابعة مكثفين، ويصبح العبء التشغيلي خلال ذروة النشاط كبيرًا جدًا لدرجة أنه "لا يمكن إنجازه".

لهذا السبب، قامت جيو إر، التي تمتلك أكثر من عشر سنوات من الخبرة في التجارة الإلكترونية، بإعادة تنظيم العملية باستخدام جدول الذكاء الاصطناعي.

إدارة طلبات الإرجاع تمثل نقطة الألم الأساسية لأي شركة تجزئة إلكترونية. في الماضي، كان لكل طلب إرجاع علاقة بأقسام وعمليات متعددة: يقوم موظف خدمة العملاء بالبحث في نظام الطلبات، والتحقق من العنوان وحالة الشحن، وإبلاغ موظفي المستودع باستلام الطرد؛ عند استلام المستودع للمنتج المرتجع، يجب عليه التحقق من رقم تتبع الشحن مع خدمة العملاء، وتقييم إمكانية إعادة تخزين المنتج، ثم مزامنة حالة الطرد مع خدمة العملاء. وفي حالات حدوث مشكلات مثل إرجاع منتج خاطئ أو تلف المنتج، يتطلب ذلك اتصالات كثيرة بين المستودع وخدمة العملاء والعميل لإغلاق الطلب.

لكن باستخدام جدول الذكاء الاصطناعي، تختلف الصورة تمامًا.

يحتاج موظف خدمة العملاء فقط إلى إدخال رقم تتبع الشحنة في جدول الذكاء الاصطناعي. وسيقوم الحقل الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا باستخراج آخر حالة للشحن — سواء تم التسليم أم لا، أو ما إذا كانت الشحنة لا تزال قيد النقل أو بها مشكلة — وكل شيء واضح للعيان. ولا حاجة لمراقبة وقف الشحن يدويًا، إذ يمكن تتبعه وتقييمه مباشرة داخل الجدول.

عند اكتشاف موظفي المستودع لمشكلة في الطرد المرتجع، يقومون بذكر روبوت الأتمتة في المجموعة مع رقم تتبع الشحنة ونوع الرفض، فتنتقل المعلومات فورًا إلى الجدول، ويقوم النظام تلقائيًا بالبحث عن الطلب واسم المتجر، وتوزيعه على موظف ما بعد البيع المناسب. يقوم موظف ما بعد البيع بتحديث نتيجة المعالجة في الجدول، ويتم تلقائيًا مزامنتها مع المجموعة. وبهذا تحل الأتمتة محل الكثير من العمل اليدوي، وتتجنب التواصل المطول، وتمنع احتمالات نسيان المشكلات.

اسحب يسارًا ويمينًا لعرض كيفية إدارة جدول الذكاء الاصطناعي لطلبات الإرجاع

إغلاق حلقة الملاحظات السلبية: من "البحث عن المجموعة" إلى "توزيع الطلبات تلقائيًا"

أصبحت العمليات أسهل، وارتفعت كفاءة التعاون بين الفرق. وأبرز تغيير يتمثل في إدارة مهام الملاحظات السلبية.

يحتاج فريق خدمة عملاء ZHR Zheze إلى إرسال ملاحظات حول مقاسات الأحذية (كبيرة أو صغيرة جدًا)، أو تلف الشحنات، أو أخطاء في الصور، إلى أقسام التشغيل واللوجستيات وغيرها. توجد أكثر من 30 مجموعة مختلفة تغطي منصات ومتاجر وأقسامًا متعددة، وتكبد خدمة العملاء وقتًا طويلًا فقط في "العثور على المجموعة الصحيحة" و"متابعة النتائج".

اليوم، يرسل موظف خدمة العملاء الملاحظة إلى مساعد الذكاء الاصطناعي، فتُلتقط المعلومات تلقائيًا إلى جدول الذكاء الاصطناعي، ويحدد الحقل الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي نوع المشكلة ويطابق المسؤول المناسب، ثم يرسلها بدقة إلى المجموعة ذات الصلة مع تنبيه. لم يعد موظفو خدمة العملاء بحاجة للبحث بين قائمة الرسائل، وقد أصبحت عملية الملاحظة من اللحظة الأولى وحتى تعيين المسؤول دورة مغلقة كاملة. كما تم تجميع جميع بيانات الملاحظات من المحادثات المتناثرة إلى جدول واحد، مما يسهل تحليل المشكلات وتحسينها.

اسحب يسارًا ويمينًا لعرض كيفية إدارة جدول الذكاء الاصطناعي للملاحظات السلبية

في الماضي، كانت المعلومات في محادثات المجموعات فوضوية، حيث كان كل قسم ينشر بياناته بشكل عشوائي: كم عدد طلبات الإرجاع لدى خدمة ما بعد البيع، وكم عدد الطرود المرتجعة المستلمة في المستودع؛ أما تحديد أي موظف ما بعد البيع مسؤول عن تتبع طلب من متجر معين، فيتطلب استخراج هذه البيانات من كم هائل من المعلومات. يستغرق كل شخص عدة ساعات، غالبًا من ثلاث إلى خمس ساعات، للخروج من هذه المحادثات.

أما الآن، يفتح الموظف فقط عرض مهامه الخاص ليتمكن من معالجة المشكلات بسرعة. استبدال استخراج المعلومات بالعين المجردة بتصفية العرض قلل الوقت من عدة ساعات إلى دقائق. والأكثر دقة، يمكن لحقل الذكاء الاصطناعي في الجدول تحديد ما إذا كانت المهمة قد تجاوزت الوقت المطلوب بناءً على وقت الملاحظة والمتطلبات، دون الحاجة إلى تدخل بشري، مما يضمن معالجة جميع معلومات الرفض يوميًا في الوقت المناسب.

يعرض لوحة القيادة (Dashboard) عدد المهام، وتقدم المعالجة، والتحذيرات من التأخير، ويتم عرض جميع المعلومات بصريًا، بحيث يمكن معرفة عدد المشكلات غير المحلولة والمدة المتبقية بنظرة واحدة. وهذا يحل أيضًا مشكلة عدم القدرة على المتابعة الفورية بعد تقديم الملاحظة، وهي مشكلة سابقة.

خلال الحملات الترويجية الكبيرة، قلّت كثيرًا عمليات التواصل والمتابعة بين الأفراد، وانخفض معدل إغفال المهام تقريبًا إلى الصفر، وارتفعت كفاءة معالجة المرتجعات بنسبة 40%، وانخفضت نسبة تأخير المهام بنسبة 70%، وارتفعت كفاءة توزيع المهام بنسبة 80%، كما زادت الكفاءة العامة للملاحظات بأكثر من 70%. هذه ليست مجرد أرقام، بل تضمن أن الفريق نفسه قادر على التعامل مع عدد أكبر من استفسارات العملاء ومشاكل ما بعد البيع خلال ذروة التدفق.

قالت جيو إر، مديرة خدمة العملاء في ZHR Zheze: "بفضل الذكاء الاصطناعي، تقلّت التواصلات والمتابعات غير الضرورية، وأصبح أداء الفريق أكثر شمولاً ومعاييره أكثر صرامة. أخيرًا، أصبح بإمكاننا إنفاق وقتنا في الأماكن التي تستحق ذلك حقًا."

رفع الكفاءة في البث المباشر: من ساعتين إلى 10 دقائق

شهدت فرق أخرى أيضًا تحسنًا مماثلًا، مثل فريق التشغيل الذي يحتاج يوميًا إلى إعداد البث المباشر.

كان المسار السابق طويلًا: قبل كل بث مباشر، كان على موظف التشغيل إعداد النصوص يدويًا، وتنظيم صور فوائد المنتج، ولصق معلومات العشرات من المنتجات واحدة تلو الأخرى.

مع مضاعفة عدد البثوص المباشرة خلال ذروة التدفق، كان على الشخص الواحد إعداد عدة جلسات في اليوم، وأحيانًا يؤدي نسيان إعداد منتج واحد إلى حدوث مشكلة أثناء البث المباشر.

بعد تسليم هذه العملية بالكامل إلى جدول الذكاء الاصطناعي، أصبح على موظف التشغيل فقط إدخال رقم المنتج، واسم المؤثر، والوقت، وتحميل صور الفوائد. يقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتحديد هوية المنتج، واستخراج نقاط البيع من الصورة، وتوليد نصوص البث المباشر. وتُنقل هذه النصوص مباشرة إلى فريق خدمة العملاء للاستخدام دون الحاجة إلى تحرير يدوي. وبالتالي، انخفض الوقت المطلوب لإعداد البث المباشر من ساعتين إلى 10 دقائق فقط.

بالنسبة لـ ZHR Zheze، لا يقتصر التغيير على زيادة الكفاءة، بل يجعل كل تفصيلة قابلة للتحكم خلال ذروة النشاط، ويمكن إجراء المزيد من جلسات البث المباشر مع مؤثرين أكثر دون تأخير بسبب التحضير. عندما يشاهد المستخدمون البث المباشر، تكون مشكلات الكفاءة في الخلفية قد تم حلها تمامًا. كما يمكن لفريق خدمة العملاء الاستعداد مسبقًا.

55°N FIFTYFIVE: جدول واحد يدعم شبكة لوجستية لأكثر من 30 متجرًا

هذه العلامة التجارية للسلع اليومية التي تضم أكثر من 25000 صنف (SKU) — 55°N FIFTYFIVE — نجحت في التوسع من التأسيس إلى أكثر من 30 متجرًا في أقل من ثلاث سنوات.

إن هذا التوسع السريع شكّل ضغطًا كبيرًا على إدارة المستودعات واللوجستيات.

بالنسبة لمدير اللوجستيات ليو فنغ شاو، فإن تنوع المنتجات وطول سلسلة التوريد، مع تزايد عدد المتاجر وتردد الشحنات، جعل جرد المستودعات الجزء الأكثر استهلاكًا للوقت:

يحتاج الموظفون إلى التقاط صور لبطاقات المنتجات، وإدخال تواريخ الإنتاج يدويًا، وحساب فترة الصلاحية. خاصةً عند التعامل مع مجموعات من منتجات متعددة، يجب إعادة حساب تاريخ انتهاء الصلاحية النهائي مرارًا وتكرارًا.

مع مئات البنود يوميًا، تكون نسبة الخطأ عالية جدًا.

كما تعد مشكلات تلف البضائع أو اختلاف الكميات بين المتاجر والمستودعات أمرًا شائعًا. تحدث حالات كسر أو نقص أو خطأ في المنتجات عدة مرات شهريًا، وتستغرق عملية تحديد المسؤول أيامًا من النقاش، وإرسال لقطات الشاشة، ومقارنة ملفات Excel، والتدقيق اليدوي. والأصعب أن عمل اللوجستيات والمستودعات نفسه يصعب تقييمه كميًا، وغالبًا ما تعتمد تقييمات الموظفين على الخبرة الشخصية، مما يجعل العدالة صعبة. كشركة ناشئة، تواجه أيضًا صعوبة في اختيار أدوات الإدارة: فهي تحتاج إلى نظام متكامل، ولكن أيضًا بسيط ومناسب من حيث التكلفة.

في هذه المرحلة، وجه ليو فنغ شاو اهتمامه نحو جدول الذكاء الاصطناعي.

قام ببناء "نظام" باستخدام جدول الذكاء الاصطناعي يغطي كامل العمليات من جدولة الإنتاج إلى الشحن، وتتبع الشحنات أثناء النقل، والاستلام، والمطالبات، والتسوية.

يتم تضمين خطة الشحن للشهر القادم، والوقت المتوقع للتحميل، وعدد القطع، والحجم في هذا الجدول الواحد. ولتكييفه مع سيناريوهات مختلفة، صمم عدة عروض: عرض التفاصيل للمتاجر لفحص البضائع، ورسم جانت (Gantt Chart) لعرض تكرار وتقدم الشحنات، وعرض تقويمي يوضح جدول استلامات كل يوم. كما حدد أذونات مختلفة حسب شركة الشحن أو القسم، بحيث يرى كل دور البيانات ذات الصلة فقط.

اسحب لعرض كامل لوحة إدارة اللوجستيات

في عملية الجرد، أصبح الذكاء الاصطناعي مصدر إنتاجية حقيقي. يلتقط موظفو المستودع صورًا لبطاقات المنتجات، ويقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا باستخراج تاريخ الإنتاج وتاريخ الصلاحية، ويحسب تلقائيًا تاريخ الانتهاء ويولد تنبيهات مبكرة. تقلص وقت الجرد بشكل كبير، وانخفضت نسبة الأخطاء أيضًا.

معالجة تلف البضائع واختلاف الكميات بشكل آلي

أصبحت معالجة تلف أو نقص البضائع عملية آلية. عند اكتشاف الموظف في المتجر لضرر أو نقص، يقوم فقط برفع إيصال الاستلام. يقوم الذكاء الاصطناعي باستخراج الوقت من الإيصال، ويحدد تلقائيًا ما إذا كان الشحن متأخرًا، وإذا كان كذلك، يُفعّل تلقائيًا إجراءات المطالبة. ما كان يستغرق أيامًا لتحديد المسؤول، أصبح الآن يتم في دقائق. وتُجمَع جميع بيانات تلف أو نقص البضائع تلقائيًا في الجدول، ولا يمكن فقدان أي منها.

تسوية الحسابات بدون تعقيد

وقد تم حل مشكلة التسوية الأصعب. كان على ليو فنغ شاو التسوية شهريًا مع أكثر من عشر شركات شحن، والآن من خلال إعداد "عرض الطباعة"، يمكنه تصفية البيانات وتوليد كشف الحساب بسهولة — يشمل اسم المركز التجاري، ورقم إصدار المخزون، ورقم تتبع الشحنة، والحجم، وتكلفة التسوية. ثم تصدير PDF، وختمه، وإصدار الفاتورة، مما بسط العملية بأضعاف.

الاعتماد على البيانات: جعل الخدمة قابلة للقياس والتحسين

يعتقد ليو فنغ شاو أن القيمة الحقيقية تكمن في البيانات. تعرض لوحة معلومات معدلات التسليم في الوقت المحدد، ونسبة التلف، ومؤشرات كمية أخرى، وتعرض جودة الخدمة على شكل تقييمات. والأهم من ذلك، أنه دمج ملاحظات المتاجر النهائية الحقيقية في النظام، ويتم جمع بيانات متابعة الموظفين شهريًا. وهكذا، يمكن لشركات الشحن رؤية تقييماتها الخاصة، وكذلك تقييمات منافسيها. وبطبيعة الحال، يريدون تحسين أدائهم — رفع معدل التسليم في الوقت المحدد، وتقليل نسبة التلف، وتحسين سلوك الخدمة.

عند نشر هذا النظام، لم يكن ليو فنغ شاو "متعجلًا". في الشهر الأول، أدخل جميع البيانات بنفسه، لمساعدة الموظفين على التعود. بدأ في الشهر الثاني "بإعطاء الصلاحيات"، وطلب من الموظفين إدخال بعض المعلومات الأساسية. وفي الشهر الثالث، بدأ بتعليمهم الميزات المتقدمة. وكان أسرع ما تقبله الموظفون هو الوظائف الأكثر عملية — مثل معالجة معلومات التلف، حيث كان عليهم في الماضي البحث في أكثر من عشر مجموعات للعثور على رقم الشحنة، أما الآن، فإن جميع المعلومات المرتبطة برقم الشحنة موجودة في الجدول، ويمكن العثور عليها فورًا، مما يحسن الكفاءة بشكل ملحوظ.

بعد ثلاثة أشهر، حوّل ليو فنغ شاو قسم اللوجستيات الذي كان يعتمد على الخبرة إلى قسم يعتمد على البيانات، حيث يمكن رؤية أداء كل شخص بوضوح. شركة ناشئة واحدة، وبأقل استثمار، تمكنت من تحقيق ما كان يتطلب نظامًا احترافيًا معقدًا.

بكلماته، فإن جدول الذكاء الاصطناعي هو "جعل المهام المتكررة بسيطة، والمهام البسيطة تلقائية، والمهام الآلية دقيقة".

الخاتمة: جدول الذكاء الاصطناعي، الرفيق الموثوق للفِرق الميدانية

تجربتا ZHR Zheze و55°N FIFTYFIVE تظهران لنا أن جدول الذكاء الاصطناعي لا يحقق تغييرًا جذريًا، بل يجمع المعلومات المتناثرة، ويجعل العمليات التي يجب أن تُؤتمت تُؤتمت، ويجعل المهام التي يجب تتبعها مرئية.

قد يبدو الأمر بسيطًا، لكن تأثيره واضح. تقليل عمليات الاستعلام المتكررة، وتقليل التنسيق اليدوي، وتقليل فقدان المعلومات. وخلال ذروة التدفق، تتحول هذه التحسينات مباشرة إلى قدرة على التحمل — عندما تتضاعف الطلبات وتزداد المتاجر، يستطيع نفس الفريق التعامل مع أعمال أكثر.

قد يؤدي عطل في حلقة واحدة إلى فقدان المستهلك، لكن هاتين الشركتين أعادتا صقل كل حلقة، والنتيجة هي إطلاق إمكانات كل فرد، ورفع الطاقة الإنتاجية الكلية للفريق.

جدول ذكاء اصطناعي يفهم العمل، ويدعم التعاون، ويُغلق الدورات، يمكن أن يصبح الرفيق الموثوق للفِرق الميدانية — يحافظ على الإيقاع خلال الذروة، ويحمي المعايير في الفوضى، ويُرسّخ الكفاءة خلال النمو.

جدول ذكاء اصطناعي يفهم العمل، ويدعم التعاون، ويُغلق الدورات، يمكن أن يصبح الرفيق الموثوق للفِرق الميدانية:

يحافظ على الإيقاع خلال الذروة،

يحافظ على المعايير في الفوضى،

يُرسّخ الكفاءة خلال النمو.

هذه هي حقيقة الذكاء الاصطناعي الذي تحتاجه الشركات حقًا.

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at عنوان البريد الإلكتروني هذا محمي من روبوتات السبام. يجب عليك تفعيل الجافاسكربت لرؤيته.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!