প্রতিষ্ঠার পর থেকে বিগত 17 বছরে, ই-কমার্স কোম্পানিগুলি গ্রাহকদের অভিজ্ঞতা উন্নত করার জন্য বিভিন্ন পণ্য এবং পরিষেবা নিয়ে এসেছে। বর্তমান বাজারের পরিস্থিতিতে, অনলাইন ব্যবসাগুলি তাদের সমকক্ষদের থেকে এক ধাপ এগিয়ে থাকার জন্য তাদের লক্ষ্য দর্শকদের চমৎকার গ্রাহক পরিষেবা এবং সমর্থন প্রদানের জন্য নতুন প্রযুক্তিগত উদ্ভাবন নিয়ে আসছে।
এখানে সর্বোত্তম গ্রাহক অভিজ্ঞতা সরবরাহ করার জন্য ইকমার্স ব্যবসার দ্বারা গৃহীত কয়েকটি প্রযুক্তি:
ব্যবহারকারী বান্ধব ই-কমার্স ওয়েবসাইট তৈরি করা
ই-কমার্স ব্যবসা সহজ এবং দ্রুত কেনাকাটা অভিজ্ঞতা প্রদান করতে তাদের অনলাইন দোকানে দ্রুত লোড করা হয়। তারা তাদের অনুসন্ধান এবং ব্রাউজিং ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে দর্শকদের পণ্যগুলির ব্যক্তিগতকৃত ফিড প্রদানের জন্য কাজ করছে। অনেক eStores ইতিমধ্যে আছে তাদের চেকআউট প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজ করা পেমেন্ট অপশন একটি পরিসীমা বরাবর। আজকাল, ই-কমার্স মালিকরা তাদের পরিষেবা এবং পণ্য গুণমান উন্নত করতে গ্রাহকদের কাছ থেকে পরামর্শ এবং প্রতিক্রিয়া গ্রহণে দ্বিধা করবেন না।
উদ্ভাবনী মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করা
অনলাইন ব্যবসাগুলি ইতিমধ্যে তাদের বিশেষ শিল্পে নিজেদের জন্য একটি গ্রাহক বেস তৈরি করতে দীর্ঘ পথ পাড়ি দিয়েছে। এখন, ওয়েবসাইটগুলির বিকল্প হিসাবে লাইটওয়েট অ্যাপগুলি ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর ব্রাউজিং এবং কেনাকাটার অভিজ্ঞতা উন্নত করার দিকে ফোকাস করা হচ্ছে৷ এটি গ্রাহকদের তাদের স্মার্টফোন থেকে কেনাকাটা করতে সাহায্য করছে এমনকি যখন তারা চলতে থাকে।
তাদের নাগাল এবং অভ্যর্থনা সর্বাধিক করার জন্য, অনেক পরিচিত ইকমার্স ব্র্যান্ড গত বছর তাদের অ্যাপ্লিকেশন সংস্করণ চালু। কিছু বিশিষ্ট ব্যক্তি ফ্লিপকার্ট লাইট, লেন্সকার্ট আলো, ইত্যাদি। যখন রিয়েল এস্টেটে আসে, ম্যাজিক ইটস, প্রপটিগার, ইত্যাদি তাদের ওয়েবসাইটগুলির হালকা সংস্করণ নিয়ে আসে।
ই-কমার্স এ আর ভিআর ভূমিকা
উন্নততর এবং আরো ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা প্রদানের প্রচেষ্টায়, ই-কমার্স কোম্পানিগুলি আংশিক বাস্তবতা (এআর) এবং ভার্চুয়াল রিয়ালিটি (ভিআর) ব্যবহার করতে শুরু করেছে। এই প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, গ্রাহকরা তাদের স্বাদ এবং পছন্দগুলির উপর ভিত্তি করে আরও ভাল অনুসন্ধান ফলাফল এবং কেনাকাটা অভিজ্ঞতা পেতে সক্ষম।
কৃত্রিম গোয়েন্দা আরও ব্যবহার
কৃত্রিম গোয়েন্দা একটি বড় ভূমিকা পালন করবে স্বয়ংক্রিয় eCommerce প্রসেস এবং তাদের আরো দক্ষ এবং দ্রুত তৈরীর। ব্যাপক তথ্য এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, গ্রাহকের কেনাকাটা স্বাদ সনাক্ত করা যেতে পারে এবং ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতার সাথে সাথে প্রস্তাব করা যেতে পারে।
