ИИ и машинное обучение в электронной коммерции: преимущества и варианты использования | элогический

Когда ChatGPT впервые появился в прошлом году, мир был встревожен. Чат-бот быстро стал одним из самых известных вариантов использования машинного обучения в сфере обслуживания клиентов и показал, что искусственный интеллект (ИИ) достиг точки, когда технологии могут выполнять определенные задачи намного лучше, чем люди.

Но машинное обучение (МО) и ИИ в электронной коммерции выходят далеко за рамки чат-ботов. Ритейлеры используют ИИ для персонализации, анализа данных, динамическое ценообразованиеи рекомендательные механизмы. Крупные имена, такие как Zalando и Asos, создают целые отделы глубокого обучения, чтобы лучше понимать клиентов в тот момент, когда они находятся на сайте. 

Похоже, что ИИ вносит необратимые изменения в электронную коммерцию.

В Elogic мы всегда были в авангарде главные тенденции электронной коммерции с 2009 года и могу с уверенностью сказать, что машинное обучение и искусственный интеллект никуда не денутся. Будучи компанией, не зависящей от платформы, мы видим, что многие крупные платформы электронной коммерции, такие как Adobe Commerce и Salesforce Commerce Cloud, используют алгоритмы машинного обучения для обеспечения превосходного качества обслуживания клиентов (CX) и более глубокого понимания аналитики.

В этой статье вы узнаете, как компании электронной коммерции используют ИИ в электронной коммерции, почему вы можете захотеть инвестировать в него и как вы можете начать внедрять его, чтобы оптимизировать свои повседневные бизнес-операции и улучшить свой клиентский опыт.

Как работают машинное обучение и искусственный интеллект?

Несмотря на то, что термины ‌ML и AI часто используются взаимозаменяемо, они подразумевают несколько разные вещи.

Машинное обучение (ML) — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая буквально учит машину… учиться! Модели машинного обучения питаются данными и ищут в них закономерности, пытаясь сделать выводы, как это сделал бы человек. Система не запрограммирована явно, а скорее учится делать прогнозы или принимать некоторые решения, используя исторические данные.

Механизмы рекомендаций — классический пример машинного обучения в электронной коммерции. Система изучает важные сведения о пользователе, такие как последние купленные продукты, цвета, которые он предпочитает, бюджет и т. д., и выводит алгоритм, чтобы рекомендовать продукты, которые клиент, вероятно, купит.

Прочитайте больше: 20 лучших инструментов электронной коммерции для развития вашего онлайн-бизнеса 

Следует также заметить, искусственный интеллект (ИИ) — гораздо более широкий термин, относящийся к любой технике, которая позволяет компьютерам имитировать человеческий интеллект. Siri, Cortana и Alexa Voice Assistance — все это примеры ИИ.

Всякий раз, когда вы видите голосовой поиск в магазине или персонализированные предложения продуктов, вы будете знать, что это ИИ и электронная коммерция в действии.

Тем не менее, AI и ML идут рука об руку в онлайн-покупках; и хотя это может быть развивающейся областью для розничных продавцов, они прокладывают путь для новых взаимодействий с клиентами и возможностей для бизнеса.

Использование возможностей для бизнеса: как AI и ML могут принести пользу электронной коммерции?

AI и ML оказывают глубокое влияние на индустрию электронной коммерции. Вот основные преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения в электронной коммерции, которые помогут компаниям начать преобразование своего бизнеса уже сегодня.

Более высокая рентабельность инвестиций

Мало кто на самом деле понимает, как ИИ может увеличить продажи в электронной коммерции. Согласно Отчет McKinsey о состоянии ИИ, 79% респондентов заявили, что интеграция ИИ в маркетинг и продажи увеличила доходы бизнеса. Интеграция его в вашу CRM может сделать процесс продаж более эффективным. Добавление платформы электронной коммерции на основе ИИ, такой как CDP или бизнес-аналитика (BI), проложит вам путь к персонализации, которая повысит среднюю стоимость заказа (AOV) и лояльность клиентов.

На самом деле, есть много примеров, иллюстрирующих это преимущество. Механизм рекомендаций Amazon обеспечивает 35% годового объема продаж компании, а Alibaba сократила количество ошибок при доставке на 40% после инвестиций в свою программу интеллектуальной логистики.

Целевой маркетинг и реклама

Salesforce, лучшее решение для CRM и электронной коммерции, а также Элогический партнер, утверждает, что клиенты ожидают персонализированного взаимодействия. Тем не менее, только 26% маркетологов уверены, что их организация имеет успешную стратегию персонализации. Одной из самых больших проблем является разрозненность данных, когда отделы не имеют доступа к одной и той же информации о клиенте, что приводит к разобщению взаимодействия с клиентами.

Объединение данных — одно из преимуществ искусственного интеллекта в электронной коммерции. Поскольку ИИ и машинное обучение используют несколько источников данных в бизнесе, технология ИИ может разрушить эту разрозненность, генерируя наглядные, доступные и действенные идеи. Например, управляемые ИИ платформы клиентских данных (CDP) объединят ваши данные и проанализируют большие объемы данных, а также ускорят процесс тестирования и уточнения маркетинговых кампаний.

Вы можете использовать эту информацию для выявления тенденций, прогнозирования тенденций потенциальных клиентов и рекомендации продуктов, аналогичных тем, которые были приобретены или просмотрены с большой пользой. И самое главное, вы можете ‌персонализировать в масштабе адаптация пользовательского опыта по каналам.

Информированные бизнес-решения

Многим предприятиям довольно сложно не только собирать данные, но и анализировать их. Традиционные инструменты аналитики до сих пор служили своей цели, но, конечно, не так, как те, которые используют AI/ML в электронной коммерции.

Особого упоминания заслуживает прогнозная аналитика на основе ИИ. Это может сделать ваши бизнес-решения более обоснованными и точно прогнозировать будущие модели спроса на определенные товары или целые категории в интернет-магазине. 

«Допустим, вы решили увеличить доходы своей компании», — говорит Игорь Яковлев, управляющий партнер и главный операционный директор Elogic Commerce. «Основываясь на собранной вами выборке данных, система видит, что услуга Y имеет наибольшую прибыль. Он сканирует тип клиентов, запрашивающих эту услугу, и предлагает продвигать эту услугу для определенной целевой группы. Добавьте ИИ к инструменту аналитики этого типа, и вы получите предиктивную аналитику».

Оптимизированная логистика и управление запасами

Управление запасами — одна из самых больших проблем B2B и B2C, поскольку у вас может быть слишком много или ограниченный запас. То же самое относится и к логистике: ритейлеры инвестируют в эффективные стратегии цепочки поставок, чтобы снизить стоимость закупок и производства.

Оптимизированная логистика и четкое представление о запасах — одно из преимуществ ИИ в электронной коммерции. Усовершенствованные системы управления запасами в режиме реального времени полагаются на ИИ, чтобы информировать вас о наличии запасов на всех складах и в каналах. Они также могут анализировать данные для прогнозирования структуры спроса и оптимизации ваших планов пополнения складских запасов.

На самом деле McKinsey & Company отчеты что прогнозирование на основе ИИ может снизить количество ошибок в цепочке поставок на 20–50 %, что приводит к увеличению продаж. Например, если вы продавать обувь онлайн, вы можете увидеть, что спрос на зимнюю обувь увеличивается в осенний сезон, и соответственно планировать, складировать и планировать поставки, учитывая риск сбоев в цепочке поставок.

Более высокая конверсия клиентов

Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют маркетологам быстро анализировать и оптимизировать страницы для лучшего взаимодействия с клиентами и повышения конверсии. 

Например, торговая марка DTC и дочерняя компания PepsiCo, SodaStream, используемый ИИ и машинное обучение для электронной коммерции для анализа эффективности своих маркетинговых кампаний на 46 рынках по всему миру. Результаты показали, что реклама по-разному привлекала потребителей в зависимости от канала. Бренд продемонстрировал увеличение коэффициента конверсии электронной почты на 3–5 % и увеличение коэффициента конверсии SMS-сообщений на 10–15 %.

Это только одно применение искусственного интеллекта в электронной коммерции. Вы также можете применить его к своему: 

• поиск по сайту (поскольку чем быстрее ваши клиенты найдут то, что им нужно, тем быстрее вы совершите продажу)
• кампании ремаркетинга (отправляйте своим пользователям персонализированные рекламные акции и поощрения, чтобы побудить их вернуться и завершить покупку после отказа от корзины)
• обслуживание клиентов (вырежьте бесконечный проход линии поддержки клиентов, предложив своим покупателям чат-ботов самообслуживания на базе искусственного интеллекта).

Каковы самые успешные примеры машинного обучения и искусственного интеллекта в электронной коммерции?

Крупные игроки, такие как eBay и Amazon, имеют успешный опыт интеграции ИИ на протяжении всего цикла продаж. Однако вам не обязательно быть лидером рынка, чтобы использовать эти технологии. Успешные примеры использования ИИ в электронной коммерции показывают, что независимо от размера вашего магазина вы можете интегрировать технологии ИИ и машинного обучения, чтобы получить конкурентные преимущества.

Прочитайте больше: Лидер электронной коммерции: 7 причин успеха Amazon 

Механизмы рекомендаций

Рекомендательные системы помогают компаниям повышать продажи, предоставляя персонализированные предложения и повышая качество обслуживания клиентов. Рекомендации обычно ускоряют поиск по веб-сайту, облегчают пользователям доступ к необходимому контенту и отлично кросс-продажи и допродажи примеры использования искусственного интеллекта в интернет-магазинах. 

Они также способствуют увеличению количества покупок и повышению лояльности пользователей, что приводит к увеличению продаж. После того, как команда Elogic интегрировала решение для персонализации на базе искусственного интеллекта Certona для американского ритейлера модной одежды, Carbon38, у бренда значительно увеличилась средняя стоимость заказа (AOV) и число постоянных клиентов.

Стратегия ценообразования

Ценообразование на базе искусственного интеллекта будет использовать алгоритм для анализа больших объемов данных и принятия ценовых решений на основе этого анализа. Это один из самых ярких примеров использования ИИ в электронной коммерции B2B.

Усовершенствованные инструменты для анализа данных получают информацию из многоканальных источников и определяют гибкость цен. Влияющие факторы включают местоположение, покупательское отношение клиентов, приправы и рыночные цены в конкретном сегменте. 

Кроме того, алгоритм проводит сегментацию клиентов и оптимизацию в реальном времени, что позволяет персонализировать схемы ценообразования.

Например, наш финский клиент, специалист по технической составляющей B2B. Вексон, теперь может анализировать поведение пользователей и корректировать ценовые уровни в зависимости от зарегистрированных/новых клиентов, объемов заказов и рыночных условий.

Визуальный поиск

Хотя покупатели, как правило, просматривают визуальный контент перед совершением покупки, иногда им не удается подобрать нужные слова для описания того, что они ищут. Визуальный поиск значительно упрощает задачу. Клиенты могут просто загрузить изображение вместо того, чтобы вводить длинный и подробный запрос. В результате клиент может сузить область поиска и получить более релевантные товары.

Bing Visual Search, Google Lens и Image Search — мощные инструменты искусственного интеллекта для электронной коммерции, которые превратили этот тип поиска в тренд. Рынок использует поисковую систему Lens Your Look от Pinterest, которая позволяет вам находить варианты одежды, соответствующие вашему существующему гардеробу.

Например, ASOS прекрасно объединила машинное обучение и электронную коммерцию и создала функцию Style Match для своего мобильного приложения. Это позволяет покупателям сфотографировать и найти товары из своего каталога, которые соответствуют ему. Этот инструмент побуждает покупателей покупать у бренда.

Эта тенденция дает особенно положительные результаты в сочетании с голосовым поиском и диалоговой коммерцией. Бренды могут интегрировать модели машинного обучения Amazon Lex для электронной коммерции и использовать преимущества автоматического распознавания речи для интерпретации голосового ввода пользователей при поиске.

Анализ настроений клиентов

Традиционные инструменты анализа настроений основаны на интервью с клиентами, социальном мониторинге, рейтингах и опросах, которые представляют огромное количество необработанных данных. Если вы начнете анализировать его вручную, что-то обязательно проскочит. 

Между тем, инструменты на базе ИИ будут намного быстрее анализировать большие объемы данных и выявлять малейшие изменения в поведении покупателей. Специалисты по машинному обучению используют языковую обработку для определения слов, которые подразумевают положительное или отрицательное отношение. Таким образом, эти формы обратной связи обеспечивают прочную и полезную основу для улучшения продукта или услуги.

Фактически, компании могут использовать интеллектуальный анализ настроений клиентов в составлении карты пути клиента. Это пример карты, которую Elogic сделала для одного из наших клиентов:

управление запасами

Продавцы стремятся осуществлять надлежащее управление запасами, чтобы предоставлять клиентам нужные продукты в нужное время и в нужном месте и в надлежащем состоянии. Процесс включает в себя мониторинг и глубокий анализ запасов и цепочек поставок. 

Когда дело доходит до управления запасами, машинное обучение в электронной коммерции выявляет закономерности и корреляции между элементами и цепочками поставок. Алгоритм определяет оптимальные стратегии для запасов и запасов. Соответственно, аналитики оптимизируют доставку и управляют запасом, внедряя полученные данные.

Служба поддержки

Одно из самых ярких применений машинного обучения в электронной коммерции, чат-боты — отличный способ помочь продавцам частично автоматизировать взаимодействие с покупателями. Более того, вы можете значительно снизить затраты при сохранении качества. В случае сложного запроса бот обнаружит необходимость вмешательства человека и перенаправит клиента к агенту службы поддержки. 

Генеративный ИИ играет здесь важную роль. По мере того, как инструменты ИИ узнают больше об отдельных покупателях, онлайн-взаимодействия с клиентами могут стать более похожими на взаимодействие со стилистом или личным покупателем. Например, Mercari, торговая площадка подержанных потребительских товаров, ввел помощник по покупкам на основе искусственного интеллекта, который работает на программном обеспечении ChatGPT и может не только отвечать на запросы клиентов, но и рекомендовать продукты на основе входного вопроса.

Практические примеры использования AI и ML в электронной коммерции

До сих пор вы видели преимущества и применение ИИ и МО в электронной коммерции, подкрепленные несколькими примерами из реальных розничных продавцов. Теперь пришло время представить вам несколько громких имен и, без сомнения, гуру по максимальному использованию этих передовых технологий в отрасли.

Прочитайте больше: Список известных брендов, использующих Adobe Commerce 

Amazon и его превосходное обслуживание клиентов 

Amazon фокусируется на безупречном обслуживании клиентов как на одном из своих основных конкурентных преимуществ. преимущества электронной коммерции. И этот сервис поддерживается с помощью ИИ для электронной коммерции. Итак, в каких конкретно сферах они применяют технологию?

• Рекомендации по продукту. Amazon использует совместную фильтрацию и модели Next-in-Sequence для прогнозирования товаров, которые могут понадобиться каждому конкретному покупателю в следующий раз. Инструмент работает на основе собранных данных о покупательском поведении клиентов.
• Логистический. ИИ вносит изменения в маршрутизацию, время доставки и другие параметры доставки для большей эффективности и точности. Доставка дроном станет следующим шагом Amazon.
• Обработка естественного языка. Эта новейшая техника глубокого обучения лежит в основе цифрового помощника Алекса от Амазонки.

Alibaba и ее клиентоориентированный подход

Компания постоянно использует самые передовые инструменты, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении. Alibaba применяет зеркала дополненной реальности, платежи с распознаванием лиц, интерактивные игры для мобильных телефонов и многие другие функции и инструменты. В частности, Alibaba фокусируется на:

• Умные бизнес-операции. Собственный продукт Alibaba в стиле ChatGPT под названием Тонги Цяньвэнь, выпущенный 11 апреля 2023 года, предположительно оптимизирует эффективность на рабочем месте. Инструмент выполняет ряд задач, таких как преобразование устных разговоров в письменные заметки и составление деловых предложений. Это сэкономит время и ресурсы сотрудников в долгосрочной перспективе и позволит им сосредоточиться на бизнесе, а не на утомительных повседневных задачах.
• Четкая персонализация. Создание привлекательного клиентского опыта является краеугольным камнем для большинства современных продавцов. Alibaba достигает этого за счет внедрения узконаправленной платформы электронной коммерции с искусственным интеллектом. Где бы клиент ни делал покупки раньше, он может сопоставить приобретенные товары с новыми товарами в пуле Alibaba. 
• Умная цепочка поставок. Алибаба создал Умная цепочка поставок Али – инструмент на базе искусственного интеллекта, который прогнозирует спрос на товары, оптимизирует запасы, определяет правильные предложения продуктов и разрабатывает стратегии ценообразования.

ИКЕА и использование дополненной реальности

Торговцы, которые продавать мебель онлайн знаете, как трудно управлять доходами. Из-за громоздкости товаров покупателям трудно представить себе предмет в их окружении, что резко увеличивает стоимость возврата. IKEA — один из брендов, который решает проблему с помощью ИИ и дополненной реальности (AR): 

• Лучше офлайн и онлайн CX. Новая особенность бренда ИКЕА Креатив для своего веб-сайта и приложения позволяет клиентам проектировать и визуализировать свои собственные жилые помещения с цифровой мебелью. Им больше не нужно ехать в обычный магазин, чтобы увидеть товар; будет достаточно простого нажатия на телефон. 
• Визуальный поиск. Пользователь может навести камеру на предмет мебели, и приложение IKEA Place найдет похожие. Функциональность GrokStyle «укажи и найди» был добавлен в приложение и считается будущим поиска.

Gap и их виртуальная гримерка

Когда Хизер Микман стала временным ИТ-директором Gap, одного из крупнейших в мире ритейлеров одежды и аксессуаров, он сделал это своей миссией сделать ИИ частью ДНК того, как он работает в Gap. Вот области, в которых они, безусловно, преуспевают:

• Оптимизированное движение запасов. Их решение на основе машинного обучения создает автоматизированные и точные профили размеров, которые определяют размер продажи определенного товара в конкретном магазине. Таким образом, бренд идет в ногу со спросом и удовлетворенностью клиентов.
• Виртуальные примерочные. Компания предлагает приложение дополненной реальности, которое позволяет покупателям примерять одежду Gap, не заходя в магазин. Пользователь может выбрать один из пяти типов телосложения, представленных в приложении, применить к нему одежду Gap и купить ее онлайн, если ему нравится то, что он видит.

Как внедрить ИИ и машинное обучение в свой бизнес электронной коммерции?

Варианты использования машинного обучения в электронной коммерции впечатляют и охватывают все сферы: от улучшения обслуживания клиентов до повышения безопасности вашего бизнеса. Ожидается, что внедрение автоматизации на основе ИИ в розничной торговле увеличить с 40% до 80% в следующие 3 лет. 

Итак, каковы конкретные процедуры, которые помогут вашему бизнесу поймать большую волну и использовать машинное обучение в электронной коммерции? Несколько шагов помогут вам структурировать процесс и разработать соответствующую стратегию, прежде чем броситься в неизвестность.

1. Определите, какие из ваших бизнес-процессов могут поддерживать машинное обучение 

Проанализируйте свои рабочие процессы и задайте себе следующие вопросы:

• Какие процессы человекоемкие?
• Какие процессы повторяемы?
• Какие процессы требуют вмешательства человека для изучения больших объемов данных?

Ответы укажут, где именно применение ИИ и МО поможет сэкономить время и ресурсы в вашем бизнесе.

2. Подумайте о сборе данных и извлечении признаков

Данные — это основа эффективного использования ИИ и машинного обучения в электронной коммерции. Разумным решением будет хранить все данные в базе данных, что позволит в дальнейшем анализировать и управлять ими.

3. Определите свои цели и возможности

Попытка охватить больший объем реализации ИИ, чем это необходимо, может привести к необоснованным расходам. Сосредоточьтесь на своих целях и начните с чего-то простого. Например, вы можете сосредоточиться на прогнозировании и предотвращении оттока клиентов. Если вы удовлетворены результатами, вы можете масштабировать внедрение ИИ.

4. Выберите подходящие инструменты и платформы

В целом, программное обеспечение для электронной коммерции, которое вы выбираете, имеет решающее значение для вашего бизнеса, поскольку оно в значительной степени влияет на стоимость и эффективность работы вашего интернет-магазина. Иногда вам даже нужно переплатформа чтобы найти подходящее решение, которое будет соответствовать потребностям вашего бизнеса. В частности, современные вычислительные технологии позволяют использовать машинное обучение в облаке, что еще больше сэкономит ваше время и силы. 

В зависимости от области вашего бизнеса вы можете пользоваться несколькими инструментами искусственного интеллекта и машинного обучения, предназначенными для оптимизации ваших операций и увеличения продаж. Например, Adobe Sensei автоматизирует многочисленные трудоемкие задачи и оставляет больше времени на процесс создания. Носто — это комплексное маркетинговое решение, использующее искусственный интеллект для автоматического предоставления персонализированного обслуживания клиентов в режиме реального времени. В результате вы получаете больше вовлеченности и больше продаж.

5. Создайте специальную команду и определите, какие поставщики вам нужны

Чтобы правильно управлять процессом усыновления, вам нужна специальная команда, которая будет следить за всем. Команда будет тесно сотрудничать с третьими сторонами, необходимыми для проекта, и следить за тем, чтобы процесс шел к поставленным вами целям.  

Выводы электронной коммерции ML/AI

Вы можете бояться внедрять новый AI/ML в электронной коммерции из-за организационных проблем; или, наоборот, вдохновленные последовать примеру крупных отраслевых компаний, успешно внедривших технологию. 

Что бы вы ни думали, ни один ритейлер не должен оставаться равнодушным к инновациям в этом секторе.

Они сделают ваши бизнес-процессы более эффективными. Оптимизируйте работу с клиентами. Улучшите таргетинг и даже помогите выйти на новые рынки.

Единственное, что вам нужно сделать, это придумать план, создать команду, которая верит в эти технологии, и иметь организационное терпение, чтобы учиться, совершенствоваться и меняться, когда это необходимо.

Elogic уже более 14 лет совершенствует команды ритейлеров в качестве разработчиков и консультантов в области электронной коммерции. Мы можем помочь вам оценить текущее состояние вашего бизнеса, спланировать шаги и проекты, которые вам необходимо предпринять для достижения ваших целей, и даже внедрить и интегрировать необходимые технологии в комплексе.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Чеканка будущего с Эдриенн Эшли. Доступ здесь.
• Покупайте и продавайте акции компаний PREIPO® с помощью PREIPO®. Доступ здесь.
• Источник: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/