AI og maskinlæring i e-handel: fordeler og brukstilfeller | Elogisk

Da ChatGPT dukket opp for første gang i fjor, ble verden sur. Chatboten har raskt blitt en av de mest fremtredende brukssakene for maskinlæring i kundeservice og viste at kunstig intelligens (AI) har nådd et punkt hvor teknologi kan utføre visse oppgaver mye bedre enn mennesker.

Men maskinlæring (ML) og AI i e-handel går langt utover chatbots. Forhandlere bruker AI for personalisering, dataanalyse, dynamisk prising, og anbefalingsmotorer. Store navn som Zalando og Asos setter opp hele dyplæringsavdelinger for bedre å forstå kundenes øyeblikk de er på siden. 

Det virker som AI fører til irreversible endringer i e-handel.

Hos Elogic har vi ligget i forkant av topp e-handelstrender siden 2009 og kan sikkert si at ML og AI er kommet for å bli. Som et plattformagnostisk selskap ser vi mange store e-handelsplattformer som Adobe Commerce og Salesforce Commerce Cloud som utnytter ML-algoritmer for å tilby enestående kundeopplevelse (CX) og dypere innsikt i analyser.

I denne artikkelen vil du se hvordan e-handelsselskaper bruker AI i e-handel, hvorfor du kanskje vil investere i det, og hvordan du kan begynne å implementere det for å effektivisere din daglige forretningsdrift og forbedre CX.

Hvordan fungerer maskinlæring og kunstig intelligens?

Selv om begrepene ‌ML og AI ofte brukes om hverandre, innebærer de litt forskjellige ting.

Maskinlæring (ML) er en undergruppe av kunstig intelligens (AI) som bokstavelig talt lærer en maskin … å lære! ML-modeller lever av data og ser etter mønstre i dem og prøver å trekke konklusjoner, som et menneske ville gjort. Systemet er ikke eksplisitt programmert, men lærer heller å lage spådommer eller ta noen avgjørelser ved å bruke historiske data.

Anbefalingsmotorer er et klassisk eksempel på maskinlæring for netthandel. Systemet lærer de relevante detaljene til brukeren, som sist kjøpte produkter, fargene de foretrekker, budsjetter osv. og utleder en algoritme for å anbefale produkter som kunden sannsynligvis vil kjøpe.

Les mer: 20 beste e-handelsverktøy for å øke din nettvirksomhet 

I mellomtiden, kunstig intelligens (AI) er et mye bredere begrep som refererer til enhver teknikk som lar datamaskiner imitere menneskelig intelligens. Siri, Cortana og Alexa Voice Assistance er alle eksempler på AI.

Når du ser stemmeaktivert søk i en butikk eller personlige produkttilbud, vet du at disse er AI og e-handel i aksjon.

Likevel går AI og ML hånd i hånd i netthandel; og selv om det kan være et felt i utvikling for forhandlere, baner de vei for nye kundeinteraksjoner og forretningsmuligheter.

Grip forretningsmuligheter: Hvordan kan AI og ML være til nytte for e-handel?

AI og ML har en dyp effekt på e-handelsbransjen. Her er hovedfordelene med AI og maskinlæring i e-handel for bedrifter å begynne å transformere virksomhetene sine i dag.

Høyere avkastning

Få mennesker innser faktisk hvordan AI kan øke e-handelssalget. Ifølge McKinsey State of AI-rapport, 79 % av respondentene sa at integrering av kunstig intelligens i markedsføring og salg har økt forretningsinntektene. Å integrere den i CRM-en din kan skape en mer effektiv salgsprosess. Å legge til en AI-basert e-handelsplattform, som CDP-er eller business intelligence (BI), vil bane vei for personalisering, som vil øke din gjennomsnittlige ordreverdi (AOV) og kundelojalitet.

Faktisk er det mange tilfeller som illustrerer denne fordelen. Amazons anbefalingsmotor driver 35 % av selskapets årlige salg, og Alibaba har redusert leveringsfeil med 40 % etter å ha investert i sitt smarte logistikkprogram.

Målrettet markedsføring og annonsering

Salesforce, den beste CRM- og e-handelsløsningen og Elogisk partner, sier at kundene forventer en personlig opplevelse. Likevel bare 26% av markedsførere er sikre på at organisasjonen deres har en vellykket strategi for personalisering. En av de største utfordringene er siled data — når avdelinger ikke har tilgang til den samme informasjonen om kunden — som fører til frakoblede kundeopplevelser.

Samle data er en av fordelene med kunstig intelligens i e-handel. Fordi AI og ML trekker fra flere datakilder på tvers av en virksomhet, kan AI-teknologi bryte disse siloene ved å generere synlig, tilgjengelig og handlingskraftig innsikt. For eksempel vil AI-drevne kundedataplattformer (CDP) samle dataene dine og analysere store datavolumer og akselerere prosessen med å teste og avgrense markedsføringskampanjer.

Du kan bruke denne innsikten til å identifisere trender, forutsi potensielle kundetrender og anbefale produkter som ligner på de du har kjøpt eller sett. Og viktigst av alt, du kantilpasse i skala skreddersy brukeropplevelser på tvers av kanaler.

Informerte forretningsbeslutninger

Mange bedrifter synes det er ganske vanskelig å ikke bare samle inn data, men også å forstå det. Tradisjonelle analyseverktøy har tjent et formål så langt, men absolutt ikke som de som omfavner AI/ML i e-handel.

AI-drevet prediktiv analyse fortjener en spesiell omtale her. Det kan gjøre forretningsbeslutningene dine mer informerte og nøyaktig forutsi fremtidige produktetterspørselsmønstre for spesifikke varer eller hele kategorier i en e-handelsbutikk. 

"La oss si at du har satt ut for å øke bedriftens inntekter", sier Igor Iakovliev, administrerende partner og COO i Elogic Commerce. "Basert på det innsamlede datautvalget ditt, ser systemet at tjeneste Y har den høyeste fortjenestemarginen. Den skanner typen kunder som ber om den tjenesten og foreslår at du markedsfører den tjenesten til en bestemt målgruppe. Legg til AI til denne typen analyseverktøy, og du vil få prediktiv analyse."

Optimalisert logistikk og lagerstyring

Lagerstyring er en av de største B2B- og B2C-utfordringene, siden du kanskje har for mye eller begrenset lager for hånden. Det samme står for logistikk, med detaljister som investerer i effektive forsyningskjedestrategier for å senke kostnadene ved innkjøp og produksjon.

Strømlinjeformet logistikk og en klar oversikt over varelageret er en av fordelene med AI i e-handel. Avanserte lagerstyringssystemer i sanntid er avhengige av AI for å informere deg om lagertilgjengeligheten din gjennom varehus og kanaler. De kan også analysere data for å forutsi etterspørselsmønster og optimalisere varepåfyllingsplanene dine.

Faktisk McKinsey & Company rapporter at AI-drevet prognoser kan redusere forsyningskjedefeil med 20 til 50 prosent, noe som gir seg utslag i høyere salg. For eksempel hvis du selge sko på nett, kan du se at etterspørselen etter vintersko øker i løpet av høstsesongen, og planlegger, lager og planlegger leveranser i henhold til risikoen for forstyrrelser i forsyningskjeden.

Høyere kundekonverteringer

AI-algoritmer lar markedsførere raskt analysere og optimalisere sider for bedre kundeengasjement og høyere konverteringer. 

For eksempel et DTC-merke og et datterselskap av PepsiCo, SodaStream, brukt AI og maskinlæring for e-handel for å analysere effektiviteten til markedsføringskampanjene deres i 46 markeder rundt om i verden. Resultatene viste at annonser appellerte ulikt til forbrukere avhengig av kanalen. Merket så en 3–5 % økning i konverteringsfrekvenser for e-post og en 10–15 % økning i konverteringsfrekvenser for SMS-tekster.

Dette er bare én applikasjon av kunstig intelligens i e-handel. Du kan også bruke den på: 

• nettstedsøk (fordi jo raskere kundene dine finner det de trenger, desto raskere foretar du et salg)
• remarketingkampanjer (send brukerne dine personlig tilpassede kampanjer og insentiver for å oppmuntre dem til å returnere og fullføre kjøpet etter at de har forlatt handlekurven)
• kundeservice (skjær gjennom den endeløse midtgangen til kundestøttelinjen ved å tilby kundene dine selvbetjente AI-drevne chatbots).

Hva er de mest vellykkede ML og AI i eksempler på netthandel?

Store aktører, som eBay og Amazon, har en vinnende opplevelse av AI-integrasjon gjennom hele salgssyklusen. Du trenger imidlertid ikke nødvendigvis å være markedsleder for å benytte deg av disse teknologiene. Vellykkede AI-brukstilfeller i e-handel viser at uavhengig av butikkstørrelsen din, kan du integrere AI- og ML-teknologier for å oppnå konkurransemessige fordeler.

Les mer: Leder innen e-handel: 7 grunner til at Amazon er så vellykket 

Anbefalingsmotorer

Anbefalingssystemer hjelper bedrifter med å øke salget ved å tilby personlige tilbud og forbedret kundeopplevelse. Anbefalinger øker vanligvis nettstedsøk, letter brukernes tilgang til nødvendig innhold og er utmerket kryss- og mersalg eksempler på kunstig intelligens i netthandel. 

De bidrar også til en høyere kjøpsrate og øker brukerlojalitet, noe som gir høyere salg. Etter at Elogic-teamet ‌integrerte Certona AI-drevet personaliseringsløsning for en amerikansk moteforhandler, Carbon38, så merkevaren en enorm økning i gjennomsnittlig ordreverdi (AOV) og returnerende kunder.

Pris strategi

AI-drevet prissetting vil bruke algoritmen til å analysere store mengder data og ta prisbeslutninger basert på den analysen. Dette er et av de mest fremtredende eksemplene på AI i B2B e-handel.

Avanserte verktøy for dataanalyse henter informasjon fra flerkanalskilder og bestemmer prisenes fleksibilitet. Påvirkningsfaktorene inkluderer beliggenhet, kundekjøpsinnstilling, krydder og markedsprisene i det spesifikke segmentet. 

Videre utfører algoritmen kundesegmentering og sanntidsoptimalisering, slik at du kan tilpasse prisopplegg.

For eksempel vår finske klient, en B2B-spesialist på tekniske komponenter Wexon, kan nå analysere brukeratferd og justere prisnivåer rundt registrerte/nye kunder, ordrevolum og markedsforhold.

Visuelt søk

Selv om kunder har en tendens til å bla gjennom visuelt innhold før de foretar et kjøp, klarer de noen ganger ikke å finne de riktige ordene for å beskrive det de leter etter. Visuelt søk gjør det mye enklere. Kunder kan ganske enkelt laste opp et bilde i stedet for å skrive et langt og detaljert søk. Som et resultat kan kunden begrense søket og få mer relevante varer.

Bing Visual Search, Google Lens og Image Search er alle kraftige AI-verktøy for e-handel som har gjort denne typen søk til en trend. Markedet bruker søkemotoren Lens Your Look fra Pinterest som lar deg finne antrekksalternativer som er relevante for din eksisterende garderobe.

For eksempel har ASOS vakkert kombinert maskinlæring og e-handel og bygget Style Match-funksjonen for mobilappen sin. Den lar kunder ta et bilde og oppdage produkter fra katalogen deres som matcher den. Dette verktøyet oppfordrer kunder til å kjøpe fra merket.

Trenden gir spesielt positive resultater hvis den kombineres med talesøk og samtalehandel. Merkevarer kan integrere Amazon Lex maskinlæringsmodeller for e-handel og dra nytte av automatisk talegjenkjenning for å tolke brukernes stemmeinndata i søk.

Analyse av kundesentiment

Tradisjonelle verktøy for sentimentanalyse er avhengige av kundeintervjuer, sosial overvåking, vurderinger og meningsmålinger, som alle presenterer en enorm mengde rådata. Hvis du begynner å analysere det manuelt, vil noe sikkert glippe. 

I mellomtiden vil AI-drevne verktøy analysere store datamengder mye raskere og identifisere de minste endringene i kjøperadferd. ML-teknikere bruker språkbehandling for å definere ord som antyder en positiv eller negativ holdning. Derfor gir disse tilbakemeldingsskjemaene en solid og innsiktsfull bakgrunn for produkt- eller tjenesteforbedring.

Faktisk kan bedrifter bruke smart kundesentimentanalyse i kartleggingen av kundereise. Dette er et eksempel på et kart Elogic har laget for en av våre kunder:

Lagerstyring

Selgere tar sikte på å utføre riktig lagerstyring for å gi kundene de riktige produktene, til rett tid og sted, og i riktig stand. Prosessen innebærer overvåking og dyp analyse av bestanden og forsyningskjedene. 

Når det gjelder lagerstyring, oppdager maskinlæring i e-handel mønstre og korrelasjoner mellom elementene og forsyningskjedene. Algoritmen bestemmer de optimale strategiene for lager og varelager. Tilsvarende optimerer analytikerne leveringen og kjører aksjen, og implementerer de innhentede dataene.

Kundestøtte

En av de smarteste applikasjonene for maskinlæring i e-handel, chatbots er en utmerket måte å hjelpe selgere med å delvis automatisere interaksjonen med kunder. Dessuten kan du redusere kostnadene betraktelig samtidig som du opprettholder kvaliteten. I tilfelle av et komplekst søk, vil en bot oppdage behovet for menneskelig intervensjon og omdirigere klienten til en kundestøtteagent. 

Generativ AI spiller en viktig rolle her. Etter hvert som AI-verktøy lærer mer om individuelle kunder, kan interaksjoner på nett med kunder bli mer som de med en stylist eller personlig shopper. For eksempel Mercari, markedsplassen for brukte forbruksvarer, har introdusert en AI-drevet shoppingassistent som kjører på ChatGPT-programvare og kan ikke bare svare på kundenes spørsmål, men også anbefale produkter basert på inndataspørsmålet.

Praktiske brukstilfeller av AI- og ML-applikasjoner i e-handel

Så langt har du sett fordelene og anvendelsene av AI og ML i e-handel støttet av noen få case-scenarier fra ekte forhandlere. Nå er det på tide å presentere deg noen store navn og uten tvil guruer for å ta maks ut av disse banebrytende teknologiene i bransjen.

Les mer: Liste over kjente merker som bruker Adobe Commerce 

Amazon og dens vinnende kundeservice 

Amazon fokuserer på upåklagelig kundeservice som en av de viktigste konkurrentene fordelene med e-handel. Og denne tjenesten vedlikeholdes ved hjelp av AI for e-handel. Så, på hvilke spesifikke områder bruker de teknologien?

• Produktanbefalinger. Amazon bruker samarbeidsfiltrering og Next-in-Sequence-modeller for å utarbeide spådommer angående varene hver spesifikke kunde kan trenge neste gang. Verktøyet aktiveres av de innsamlede dataene om kundekjøpsatferd.
• Logistikk. AI gjør endringer i ruting, leveringstider og andre leveringsparametere for større effektivitet og nøyaktighet. Drone levering vil være det neste steget Amazon tar.
• Natural Language Processing. Denne nyeste dyplæringsteknikken driver den digitale assistenten Alexa fra Amazon.

Alibaba og dens kundesentrerte tilnærming

Selskapet bruker kontinuerlig de mest avanserte verktøyene aktivert av AI og ML. Alibaba bruker utvidede virkelighetsspeil, betalinger for ansiktsgjenkjenning, interaktive mobiltelefonspill og mange andre funksjoner og verktøy. Spesielt fokuserer Alibaba på:

• Smart forretningsdrift. Alibabas eget produkt i ChatGPT-stil heter Tongyi Qianwen, utgitt 11. april 2023, optimaliserer angivelig effektiviteten på arbeidsplassen. Verktøyet utfører en rekke oppgaver, som å gjøre muntlige samtaler om til skriftlige notater og utarbeide forretningsforslag. Dette vil spare de ansatte for tid og ressurser i det lange løp og tillate dem å fokusere på virksomheten i stedet for kjedelige daglige oppgaver.
• Skarp personalisering. Å skape en engasjerende kundeopplevelse er hjørnesteinen for de fleste moderne selgere. Alibaba oppnår dette ved å implementere svært målrettet AI e-handelsplattform. Uansett hvor en kunde har handlet før, er det mulig å matche sine kjøpte produkter med nye varer i Alibaba-poolen. 
• Smart forsyningskjede. Alibaba har skapt Ali Smart Supply Chain – et AI-drevet verktøy som forutsier produktetterspørsel, optimerer lagerbeholdning, bestemmer de riktige produkttilbudene og utvikler prisstrategier.

IKEA og bruk av utvidet virkelighet

Kjøpmenn som selg møbler online vet hvor vanskelig det er å administrere avkastning. Produktenes klumpete natur gjør det vanskelig for kjøpere å forestille seg varen i omgivelsene, noe som skyter returkostnadene i været. IKEA er et av merkene som takler problemet ved hjelp av AI og utvidet virkelighet (AR): 

• Bedre offline og online CX. Merkets nye funksjon av IKEA Kreativ for nettsiden deres og en app lar kundene designe og visualisere sine egne oppholdsrom med digitaliserte møbler. De trenger ikke lenger å reise til en murstein-og-mørtel-butikk for å se stykket; et enkelt klikk på telefonen vil være nok. 
• Visuelt søk. En bruker kan rette kameraet mot et møbel, og en IKEA Place-app vil finne andre som liker det. GrokStyles pek-og-søk-funksjonalitet har blitt lagt til i appen og anses å være fremtiden for søk.

Gap og deres virtuelle omkledningsrom

Da Heather Mickman ble midlertidig CIO for Gap, en av de største kles- og tilbehørsforhandlerne i verden, gjorde det til sitt oppdrag å gjøre AI til en del av DNAet for hvordan de jobber innenfor Gap. Her er områdene der de absolutt lykkes:

• Optimalisert lagerbevegelse. Deres ML-drevne løsning produserer automatiserte og nøyaktige størrelsesprofiler som bestemmer størrelsen som selges for en bestemt vare er en spesifikk butikk. På denne måten holder merket tritt med kundenes etterspørsel og tilfredshet.
• Virtuelle prøverom. Selskapet tilbyr en AR-app som lar kunder prøve Gap-antrekk uten å gå inn i en butikk. En bruker kan velge en av de fem kroppstypene som er omtalt i appen, bruke Gap-plagget på det og kjøpe det på nettet hvis de liker det de ser.

Hvordan implementere AI og maskinlæring i e-handelsbedriften din?

Brukstilfellene for maskinlæring innen e-handel er imponerende, og de omfatter alle områder, fra forbedring av kundeservice til å gi høyere sikkerhet for virksomheten din. Implementeringen av AI-drevet automatisering i detaljhandelen er anslått til øke fra 40 % til 80 % i de neste 3 årene. 

Så, hva er de spesifikke prosedyrene som hjelper virksomheten din med å fange den store bølgen og bruke maskinlæring i e-handel? Flere trinn vil hjelpe deg med å strukturere prosessen og utvikle den respektive strategien før du skynder deg ut i det ukjente.

1. Identifiser hvilke av forretningsprosessene dine som kan ML-aktiveres 

Analyser arbeidsflytene dine og still deg selv følgende spørsmål:

• Hvilke prosesser er menneskeintensive?
• Hvilke prosesser kan gjentas?
• Hvilke prosesser krever menneskelig inngripen for å studere store datamengder?

Svarene vil indikere hvor nøyaktig anvendelsen av AI og ML vil bidra til å spare tid og ressurser i virksomheten din.

2. Vurder datainnsamling og funksjonsutvinning

Data er grunnlaget for effektiv bruk av AI og maskinlæring i e-handel. En klok beslutning vil være å lagre alle data i en database, som gjør det mulig å analysere og administrere dem i fremtiden.

3. Bestem dine mål og evner

Å prøve å omfavne et større omfang av AI-implementering enn det er nødvendig, kan føre til urimelige utgifter. Fokuser på målene dine og start med noe enkelt. Du kan for eksempel konsentrere deg om å forutsi og forhindre kundefragang. Hvis du er fornøyd med resultatene, kan du skalere opp implementeringen av AI.

4. Velg de riktige verktøyene og plattformene

Generelt er e-handelsprogramvaren du velger avgjørende for virksomheten din, da den i stor grad påvirker kostnadene og effektiviteten ved å drive nettbutikken din. Noen ganger må du til og med replattform for å finne en passende løsning som dekker bedriftens behov. Spesielt moderne datateknologi gjør det mulig å bruke ML i skyen, noe som vil spare deg for tid og krefter. 

Avhengig av virksomheten din kan du glede deg over flere AI- og ML-verktøy som tar sikte på å optimalisere driften og øke salget. For eksempel, Adobe Sensei automatiserer en rekke tidkrevende oppgaver og gir mer tid til å bruke på opprettelsesprosessen. Nosto er en omfattende markedsføringsløsning som bruker AI for automatisk å levere en svært personlig kundeopplevelse i sanntid. Som et resultat får du økt engasjement og større salg.

5. Opprett et dedikert team og finn ut hvilke leverandører du trenger

For å administrere adopsjonsprosessen på riktig måte, trenger du et dedikert team som vil holde ting på rett spor. Teamet vil samarbeide tett med tredjepartene som trengs for prosjektet og sørge for at prosessen ledes mot målene du setter.  

ML/AI E-handel Takeaways

Du kan være redd for å ta i bruk den nye AI/ML i e-handel på grunn av organisatoriske utfordringer; eller tvert imot, inspirert til å følge et eksempel på store industrinavn som har vellykket integrert teknologien. 

Uansett hva du føler, bør ingen forhandler være likegyldig til innovasjoner i sektoren.

De vil gjøre forretningsprosessene dine mer effektive. Strømlinjeform kundeopplevelsen din. Forbedre målrettingen din og til og med hjelpe deg å skalere inn i nye markeder.

Det eneste du trenger å gjøre er å lage en plan, lage et team som tror på disse teknologiene, og ha den organisatoriske tålmodigheten til å lære, forbedre og rotere når det er nødvendig.

Elogic har forbedret forhandlernes team som e-handelsutviklere og konsulenter i over 14 år. Vi kan hjelpe deg med å evaluere virksomheten din slik den er, planlegge trinnene og prosjektene du må gjennomføre for å nå målene dine, og til og med implementere og integrere den nødvendige teknologien ende-til-ende.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tilgang her.
• Kjøp og selg aksjer i PRE-IPO-selskaper med PREIPO®. Tilgang her.
• kilde: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/