e コマースにおける AI と機械学習: 利点と使用例 | エロジック

昨年、ChatGPT が初めて登場したとき、世界は動揺しました。 チャットボットはすぐに顧客サービスにおける最も著名な機械学習のユースケースの XNUMX つとなり、人工知能 (AI) がテクノロジーが人間よりもはるかに優れた特定のタスクを実行できる点に到達したことを示しました。

しかし、e コマースにおける機械学習 (ML) と AI はチャットボットをはるかに超えています。 小売業者はパーソナライゼーション、データ分析、 動的価格設定、およびレコメンデーション エンジン。 Zalando や Asos などの大手企業は、サイトにアクセスした瞬間の顧客をより深く理解するために、ディープラーニング部門全体を立ち上げています。 

AIはeコマースに不可逆的な変化をもたらすようだ。

Elogic では、常に最前線に立っています。 トップeコマーストレンド 2009 年以来、ML と AI は定着していると断言できます。 プラットフォームに依存しない企業であるため、Adobe Commerce や Salesforce Commerce Cloud などの多くの主要な e コマース プラットフォームが ML アルゴリズムを活用して、優れた顧客体験 (CX) と分析に関するより深い洞察を提供しているのを目にします。

この記事では、e コマース企業が e コマースで AI をどのように活用しているか、AI に投資する理由、そして日々の業務運営を合理化し CX を向上させるために AI の導入を開始する方法について説明します。

機械学習と人工知能はどのように機能するのでしょうか?

ML と AI という用語はしばしば同じ意味で使用されますが、意味するところは若干異なります。

機械学習（ML） は、文字通り機械に学習を教える人工知能 (AI) のサブセットです。 ML モデルは、人間と同じように、データをフィードし、その中のパターンを探して結論を​​導き出そうとします。 このシステムは明示的にプログラムされているのではなく、履歴データを使用して予測を行ったり、何らかの決定を下したりすることを学習します。

レコメンデーション エンジンは、e コマース機械学習の典型的な例です。 このシステムは、最後に購入した製品、好みの色、予算など、ユーザーの関連詳細を学習し、顧客が購入する可能性が高い製品を推奨するアルゴリズムを導き出します。

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一方、 人工知能（AI） これは、コンピュータが人間の知能を模倣できるようにするあらゆる技術を指す、より広範な用語です。 Siri、Cortana、Alexa 音声アシスタントはすべて AI の例です。

店舗内で音声対応の検索やパーソナライズされた商品の提供を見るたびに、これらが AI と e コマースが動作していることがわかります。

それでも、オンライン ショッピングでは AI と ML が密接に連携します。 小売業者にとっては進化する分野かもしれませんが、新たな顧客とのやり取りやビジネスチャンスへの道が開かれます。

ビジネス チャンスをつかむ: AI と ML は e コマースにどのようなメリットをもたらしますか?

AI と ML は、e コマース業界に大きな影響を与えます。 企業が今すぐビジネスの変革を始める際に、e コマースにおける AI と機械学習の主な利点を以下に示します。

高いROI

AI が e コマースの売上をどのように増加させるかを実際に理解している人はほとんどいません。 による マッキンゼー AI の現状レポート, 回答者の 79% が、AI をマーケティングと販売に統合することでビジネス収益が増加したと回答しました。 これを CRM に統合すると、より効率的な販売プロセスが作成される可能性があります。 CDP やビジネス インテリジェンス (BI) などの AI ベースの e コマース プラットフォームを追加すると、パーソナライゼーションへの道が開かれ、平均注文額 (AOV) と顧客ロイヤルティが向上します。

実際、この利点を示す適切な事例が数多くあります。 Amazon のレコメンデーション エンジンは同社の年間売上高の 35% を支えており、アリババはスマート ロジスティクス プログラムへの投資により配送ミスを 40% 削減しました。

ターゲットを絞ったマーケティングと広告

CRMおよびeコマースのトップソリューションであるSalesforceと エロジックパートナー、顧客はパーソナライズされたエクスペリエンスを期待していると述べています。 それでも、ただ、 マーケティング担当者の26％ 組織にはパーソナライゼーション戦略が成功していると確信しています。 最大の課題の XNUMX つは、データがサイロ化されていることです (部門が顧客に関する同じ情報にアクセスできない場合)。これにより、顧客エクスペリエンスが分断されてしまいます。

データの統合は、e コマースにおける人工知能の利点の XNUMX つです。 AI と ML はビジネス全体の複数のデータ ソースから取得するため、AI テクノロジーは、目に見えてアクセス可能で実用的な洞察を生成することで、これらのサイロを打破できます。 たとえば、AI 主導の顧客データ プラットフォーム (CDP) はデータを統合して大量のデータを分析し、マーケティング キャンペーンのテストと改良のプロセスを加速します。

これらの洞察を使用して、傾向を特定し、潜在的な顧客の傾向を予測し、貴重に購入または閲覧した製品に類似した製品を推奨できます。 そして最も重要なことは、次のことができます。大規模にパーソナライズする チャネル全体でユーザー エクスペリエンスを調整します。

情報に基づいたビジネス上の意思決定

多くの企業は、データを収集するだけでなく、それを理解することも非常に難しいと感じています。 従来の分析ツールはこれまでのところ目的を果たしていますが、e コマースで AI/ML を採用しているものとは明らかに異なります。

AI を活用した予測分析については、ここで特に言及する価値があります。 これにより、ビジネス上の意思決定がより多くの情報に基づいて行われ、e コマース ストア内の特定の商品またはカテゴリ全体に対する将来の製品需要パターンを正確に予測できます。 

「会社の収益を増やすことに着手したとします。」 イーゴリ・ヤコヴリエフ、Elogic Commerce のマネージング パートナー兼 COO。 「収集したデータサンプルに基づいて、システムはサービス Y の利益率が最も高いと判断します。 そのサービスを要求している顧客のタイプをスキャンし、そのサービスを特定のターゲット グループに宣伝することを提案します。 この種の分析ツールに AI を追加すると、予測分析が可能になります。」

最適化された物流と在庫管理

在庫管理は、手元にある在庫が多すぎるか限られている可能性があるため、B2B および B2C の最大の課題の XNUMX つです。 物流についても同様であり、小売業者は購入と製造のコストを削減するために効果的なサプライチェーン戦略に投資しています。

物流の合理化と在庫の明確な把握は、e コマースにおける AI の利点の XNUMX つです。 高度なリアルタイム在庫管理システムは AI を利用して、倉庫やチャネル全体の在庫状況を通知します。 また、データを分析して需要パターンを予測し、倉庫の補充計画を最適化することもあります。

実際、マッキンゼー・アンド・カンパニーは、 レポート AI を活用した予測により、サプライ チェーンのエラーを 20 ～ 50% 削減でき、それが売上増加につながります。 たとえば、あなたが 靴をオンラインで販売する、秋のシーズンには冬用の靴の需要が高まることがわかり、サプライ チェーンの混乱のリスクを考慮して、それに応じて配送を計画、在庫し、スケジュールを設定する場合があります。

顧客のコンバージョン率の向上

AI アルゴリズムを使用すると、マーケティング担当者はページを迅速に分析して最適化し、顧客エンゲージメントを高め、コンバージョンを高めることができます。 

たとえば、DTC ブランドでありペプシコ社の子会社であるソーダストリーム、 中古 e コマース向けの AI と機械学習により、世界 46 の市場におけるマーケティング キャンペーンの効果を分析します。 その結果、チャネルに応じて広告の訴求力が消費者に異なることが分かりました。 このブランドでは、電子メールのコンバージョン率が 3% ～ 5%、SMS テキストのコンバージョン率が 10 ～ 15% 増加しました。

これは、電子商取引における人工知能の応用例の XNUMX つにすぎません。 以下にも適用できます。 

• サイト検索 (顧客が必要なものをより早く見つけることができれば、より早く販売できるため)
• リマーケティング キャンペーン (カートを放棄した後に戻って購入を完了するようユーザーにパーソナライズされたプロモーションとインセンティブを送信します)
• カスタマー サービス (買い物客にセルフサービスの AI 搭載チャットボットを提供することで、カスタマー サポート ラインの無限の通路を突破します)。

e コマースで最も成功した ML と AI の例は何ですか?

eBay や Amazon などの大手企業は、販売サイクル全体を通じて AI 統合の優れた経験を持っています。 ただし、これらのテクノロジーを利用するために必ずしも市場リーダーである必要はありません。 e コマースにおける AI の成功事例は、店舗の規模に関係なく、AI と ML テクノロジーを統合して競争上の利点を得ることができることを示しています。

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レコメンデーションエンジン

レコメンダー システムは、パーソナライズされたオファーと強化された顧客エクスペリエンスを提供することで、企業の売上向上に役立ちます。 通常、推奨事項は Web サイトの検索を高速化し、必要なコンテンツへのユーザーのアクセスを容易にし、優れた効果をもたらします。 クロスセリングとアップセル オンラインショッピングにおける人工知能の例。 

また、購入率の向上とユーザーロイヤルティの向上にも貢献し、売上高の増加につながります。 Elogic チームが米国のファッション小売業者向けに Certona AI を活用したパーソナライゼーション ソリューションを統合した後、 Carbon38、このブランドでは、平均注文額 (AOV) とリピート顧客が大幅に増加しました。

価格戦略

AI を活用した価格設定では、アルゴリズムを使用して大量のデータを分析し、その分析に基づいて価格設定を決定します。 これは、B2B eコマースにおける AI の最も顕著な例の XNUMX つです。

データ分析用の高度なツールは、マルチチャネル ソースから情報を取得し、価格の柔軟性を決定します。 影響を与える要因には、場所、顧客の購買態度、味付け、特定のセグメントの市場価格が含まれます。 

さらに、アルゴリズムは顧客のセグメント化とリアルタイムの最適化を実行し、価格設定スキームをパーソナライズできるようにします。

たとえば、フィンランドのクライアントである B2B テクニカル コンポーネントのスペシャリストです。 ウェクソンでは、ユーザーの行動を分析し、登録/新規顧客、注文量、市場状況に応じて価格帯を調整できるようになりました。

ビジュアル検索

買い物客は購入前にビジュアル コンテンツを閲覧する傾向がありますが、探しているものを説明する適切な言葉が見つからないことがあります。 視覚的な検索により、はるかに簡単になります。 お客様は、長く詳細なクエリを入力する代わりに、画像をアップロードするだけで済みます。 その結果、顧客は検索を絞り込み、より関連性の高いアイテムを取得できるようになります。

Bing Visual Search、Google Lens、Image Search はすべて、この種の検索をトレンドに変えた e コマース用の強力な AI ツールです。 この市場では、Pinterest の Lens Your Look 検索エンジンを利用して、既存のワードローブに関連する服装オプションを見つけることができます。

たとえば、ASOS は機械学習と e コマースを美しく組み合わせ、モバイル アプリにスタイル マッチ機能を構築しました。 これにより、買い物客は写真を撮り、それに一致する商品をカタログから見つけることができます。 このツールは、買い物客にブランドからの購入を促します。

この傾向は、音声検索や会話型コマースと組み合わせると、特に良い結果をもたらします。 ブランドは、Amazon Lex 機械学習モデルを e コマースに統合し、自動音声認識を利用して検索時のユーザーの音声入力を解釈できます。

顧客の感情分析

従来のセンチメント分析ツールは、顧客インタビュー、ソーシャル モニタリング、評価、世論調査に依存しており、これらはすべて膨大な量の生データを提供します。 手作業で分析を始めると、必ず何かがズレてしまいます。 

一方、AI を活用したツールは、大量のデータをより迅速に分析し、購入者の行動のわずかな変化を特定します。 ML 技術者は言語処理を使用して、肯定的または否定的な態度を暗示する単語を定義します。 したがって、これらのフィードバック フォームは、製品やサービスの改善のための確かで洞察力に富んだ背景を提供します。

実際、企業はカスタマー ジャーニー マッピングでスマートな顧客感情分析を使用できます。 これは、Elogic が当社のクライアントの XNUMX つのために作成したマップの例です。

在庫管理

販売者は、適切な在庫管理を行い、顧客に適切な商品を、適切な時間、適切な場所、適切な状態で提供することを目指しています。 このプロセスには、在庫とサプライチェーンの監視と詳細な分析が含まれます。 

在庫管理に関しては、e コマースの機械学習は、要素とサプライ チェーン間のパターンと相関関係を検出します。 このアルゴリズムは、在庫と在庫の最適な戦略を決定します。 これに応じて、アナリストは取得したデータを活用して配送を最適化し、在庫を管理します。

顧客サポート

e コマースにおける機械学習の最も優れたアプリケーションの XNUMX つであるチャットボットは、販売者が顧客とのやり取りを部分的に自動化するのに役立つ優れた方法です。 さらに、品質を維持しながらコストを大幅に削減できます。 複雑なクエリの場合、ボットは人間の介入の必要性を検出し、クライアントをカスタマー サポート エージェントにリダイレクトします。 

ここでは生成 AI が重要な役割を果たします。 AI ツールが個々の買い物客についてさらに学習するにつれて、顧客とのオンラインでのやり取りはスタイリストやパーソナル ショッパーとのやり取りにさらに似てくる可能性があります。 例えば、中古品販売の「メルカリ」。 導入した ChatGPT ソフトウェア上で実行される AI 主導のショッピング アシスタントで、顧客の質問に応答するだけでなく、入力された質問に基づいて製品を推奨することもできます。

電子商取引における AI および ML アプリケーションの実践的な使用例

ここまで、実際の小売業者からのいくつかの事例シナリオに裏付けられた、e コマースにおける AI と ML の利点と応用について見てきました。 ここで、業界の最先端テクノロジーを最大限に活用する著名人、そして間違いなく第一人者を紹介します。

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Amazon とその優れた顧客サービス 

Amazon は主要な競争力の XNUMX つとして、完璧な顧客サービスに重点を置いています eコマースの利点。 そしてこのサービスは、eコマース用AIの助けを借りて維持されています。 では、彼らはその技術を具体的にどの分野に適用しているのでしょうか?

• 製品の推奨事項。 Amazon は、協調フィルタリングと Next-in-Sequence モデルを利用して、特定の顧客が次に必要とする可能性のある商品に関する予測を立てます。 このツールは、顧客の購入行動に関する収集されたデータによって有効になります。
• 物流。 AI は効率と精度を高めるために、ルーティング、配達時間、その他の配達パラメーターを変更します。 ドローン配達 それがアマゾンの次のステップとなるだろう。
• 自然言語処理。 この最新の深層学習技術はデジタル アシスタントを強化しています アマゾンのアレクサ.

アリババとその顧客中心のアプローチ

同社は、AI と ML によって実現される最先端のツールを継続的に利用しています。 アリババは、拡張現実ミラー、顔認識支払い、インタラクティブな携帯電話ゲーム、その他多くの機能とツールを適用しています。 具体的には、アリババは次のことに重点を置いています。

• スマートなビジネス運営。 Alibaba 独自の ChatGPT スタイルの製品と呼ばれる 同義千文、11年2023月XNUMX日にリリースされたものは、職場の効率を最適化するとされています。 このツールは、口頭での会話を文書に変換したり、ビジネス提案書を作成したりするなど、さまざまなタスクを実行します。 これにより、長期的には従業員の時間とリソースが節約され、退屈な日常業務ではなくビジネスに集中できるようになります。
• シャープなパーソナライゼーション。 魅力的な顧客体験を生み出すことは、ほとんどの現代の販売業者にとっての基礎です。 アリババは、高度にターゲットを絞った AI e コマース プラットフォームを実装することでこれを実現しています。 顧客が以前に買い物をしたことがある場所であればどこでも、購入した商品をアリババプール内の新しい商品と照合することができます。 
• スマートサプライチェーン。 アリババが作成した Ali スマート サプライ チェーン – 製品の需要を予測し、在庫を最適化し、適切な製品オファーを決定し、価格戦略を開発する AI を活用したツール。

IKEA と拡張現実の使用

販売者 オンラインで家具を売る 返品管理がいかに難しいかを知っています。 製品がかさばるという性質上、買い物客が周囲にある商品を想像することが難しくなり、コストが跳ね上がります。 IKEA は、AI と拡張現実 (AR) を活用してこの問題に取り組んでいるブランドの XNUMX つです。 

• オフラインおよびオンラインのCXの向上。 ブランドの新機能としては、 イケアクリエイティブ ウェブサイトとアプリを使用すると、顧客はデジタル化された家具で自分の生活空間をデザインし視覚化できます。 商品を見るために実店舗に行く必要はもうありません。 電話をクリックするだけで十分です。 
• ビジュアル検索。 ユーザーが家具にカメラを向けると、IKEA Place アプリがその家具に似た他の家具を見つけます。 GrokStyle のポイントアンド検索機能 がアプリに追加され、検索の未来になると考えられています。

Gap とその仮想楽屋

ヘザー・ミックマンが世界最大の衣料品およびアクセサリー小売業者の XNUMX つであるギャップの暫定 CIO に就任したとき、彼はこう言いました。 それを自分の使命とした AI を Gap 内でどのように機能するかの DNA の一部にすることです。 彼らが確実に成功する分野は次のとおりです。

• 在庫移動の最適化。 同社の ML を利用したソリューションは、特定の店舗で特定の商品が販売されるサイズを決定する、自動化された正確なサイズ プロファイルを生成します。 このようにして、ブランドは顧客の需要と満足度に応え続けます。
• バーチャル試着室。 同社は、買い物客が店舗に入らずにGapの衣装を試着できるARアプリを提供している。 ユーザーは、アプリに掲載されている XNUMX つの体型から XNUMX つを選択し、それに Gap の衣服を適用し、気に入ったものがあればオンラインで購入できます。

AI と機械学習を e コマース ビジネスに実装するにはどうすればよいですか?

eコマースにおける機械学習のユースケースは印象的で、顧客サービスの向上からビジネスへのより高いセキュリティの提供まで、あらゆる領域を網羅しています。 小売業における AI 主導の自動化の導入は、次のように予測されています。 40%から80%に増加 次の3年に。 

では、あなたのビジネスが大きな波に乗り、eコマースで機械学習を活用するのに役立つ具体的な手順は何でしょうか? いくつかのステップは、未知の世界に突入する前にプロセスを構造化し、それぞれの戦略を策定するのに役立ちます。

1. どのビジネス プロセスを ML 対応にできるかを特定する 

ワークフローを分析し、次の質問を自問してください。

• どのプロセスに人間の手がかかるのか?
• どのプロセスが再現可能ですか?
• 大量のデータを調査するために人間の介入が必要なプロセスはどれですか?

答えは、AI と ML の適用がビジネスの時間とリソースの節約に正確に役立つ場所を示します。

2. データ収集と特徴抽出を検討する

データは、e コマースで AI と機械学習を効率的に使用するための基盤です。 賢明な決定は、すべてのデータをデータベースに保存し、将来的に分析および管理できるようにすることです。

3. 自分の目標と能力を決定する

必要以上に広い範囲の AI 実装を受け入れようとすると、不当な費用が発生する可能性があります。 目標に焦点を当て、簡単なことから始めましょう。 たとえば、顧客離れの予測と防止に集中できます。 結果に満足したら、AI の実装をスケールアップできます。

4. 適切なツールとプラットフォームを選択する

一般に、選択する e コマース ソフトウェアは、オンライン小売ストアの運営コストと効率に大きく影響するため、ビジネスにとって非常に重要です。 場合によっては、 リプラットフォーム ビジネス ニーズを満たす適切なソリューションを見つけるために。 特に最新のコンピューティング テクノロジーでは、クラウドで ML を使用できるため、時間と労力がさらに節約されます。 

ビジネスの分野に応じて、業務の最適化と売上の向上を目的とした複数の AI および ML ツールを活用できます。 例えば、 Adobe Sensei 時間のかかる多くのタスクを自動化し、作成プロセスにより多くの時間を費やすことができます。 のすと は、AI を使用して高度にパーソナライズされた顧客エクスペリエンスをリアルタイムで自動的に提供する包括的なマーケティング ソリューションです。 その結果、エンゲージメントが強化され、売上が増加します。

5. 専任チームを作成し、必要なベンダーを決定する

導入プロセスを適切に管理するには、物事を順調に進める専任チームが必要です。 チームはプロジェクトに必要なサードパーティと緊密に連携し、設定した目標に向かってプロセスが確実に進むようにします。  

ML/AI eコマースの要点

組織的な課題があるため、e コマースに新しい AI/ML を導入することに不安を感じるかもしれません。 あるいは逆に、テクノロジーの統合に成功した業界大手の例に倣おうと思うようになりました。 

あなたの気持ちがどうであれ、小売業者はこの分野のイノベーションに無関心であってはなりません。

ビジネスプロセスをより効率的にします。 顧客エクスペリエンスを合理化します。 ターゲティングを改善し、新しい市場への拡大にも役立ちます。

必要なのは、計画を立て、これらのテクノロジーを信じるチームを作り、必要に応じて学び、改善し、方向転換するための組織的な忍耐力を持つことだけです。

Elogic は 14 年以上にわたり、e コマースの開発者およびコンサルタントとして小売業者のチームを強化してきました。 当社は、お客様のビジネスの現状を評価し、目標を達成するために必要な手順やプロジェクトを計画し、必要なテクノロジーをエンドツーエンドで実装および統合することもお手伝いします。

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• 情報源： https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/