AI och maskininlärning i e-handel: fördelar och användningsfall | Elogisk

När ChatGPT först dök upp förra året, sörjde världen. Chatboten har snabbt blivit ett av de mest framstående användningsfallen för maskininlärning inom kundtjänst och visade att artificiell intelligens (AI) har nått en punkt där teknik kan utföra vissa uppgifter mycket bättre än människor.

Men maskininlärning (ML) och AI inom e-handel går långt bortom chatbots. Återförsäljare använder AI för personalisering, dataanalys, dynamisk prissättning, och rekommendationsmotorer. Stora namn som Zalando och Asos sätter upp hela avdelningar för djupinlärning för att bättre förstå kundernas ögonblick de är på sajten. 

Det verkar som att AI åstadkommer oåterkalleliga förändringar av e-handel.

På Elogic har vi legat i framkant av topptrender för e -handel sedan 2009 och kan säkert säga att ML och AI är här för att stanna. Eftersom vi är ett plattformsoberoende företag ser vi många stora e-handelsplattformar som Adobe Commerce och Salesforce Commerce Cloud som utnyttjar ML-algoritmer för att erbjuda enastående kundupplevelse (CX) och djupare insikter i analyser.

I den här artikeln kommer du att se hur e-handelsföretag använder AI i e-handel, varför du kanske vill investera i det och hur du kan börja implementera det för att effektivisera din dagliga verksamhet och förbättra din CX.

Hur fungerar maskininlärning och artificiell intelligens?

Även om termerna ‌ML och AI ofta används omväxlande, innebär de lite olika saker.

Maskininlärning (ML) är en delmängd av artificiell intelligens (AI) som bokstavligen lär en maskin... att lära sig! ML-modeller livnär sig på data och letar efter mönster i den och försöker dra slutsatser, som en människa skulle göra. Systemet är inte explicit programmerat utan lär sig snarare att göra förutsägelser eller fatta vissa beslut med hjälp av historiska data.

Rekommendationsmotorer är ett klassiskt exempel på maskininlärning för e-handel. Systemet lär sig relevant information om användaren, som senast köpta produkter, de färger de föredrar, budgetar, etc. och härleder en algoritm för att rekommendera produkter som kunden sannolikt kommer att köpa.

Läs mer: 20 bästa e-handelsverktyg för att öka din onlineaffär 

Under tiden, artificiell intelligens (AI) är en mycket bredare term som syftar på vilken teknik som helst som tillåter datorer att imitera mänsklig intelligens. Siri, Cortana och Alexa Voice Assistance är alla exempel på AI.

När du ser röstaktiverad sökning i en butik eller anpassade produkterbjudanden vet du att dessa är AI och e-handel i aktion.

Ändå går AI och ML hand i hand i onlineshopping; och även om det kan vara ett växande område för återförsäljare, banar de väg för nya kundinteraktioner och affärsmöjligheter.

Ta vara på affärsmöjligheter: Hur kan AI och ML gynna e-handel?

AI och ML har en djupgående effekt på e-handelsbranschen. Här är de viktigaste fördelarna med AI och maskininlärning inom e-handel för företag att börja omvandla sina företag idag.

Högre avkastning

Få människor inser faktiskt hur AI kan öka försäljningen av e-handel. Enligt McKinsey State of AI-rapport, 79 % av de tillfrågade uppgav att integrationen av AI i marknadsföring och försäljning har ökat affärsintäkterna. Att integrera det i ditt CRM kan skapa en mer effektiv försäljningsprocess. Om du lägger till en AI-baserad e-handelsplattform, som CDP eller business intelligence (BI), kommer du att bana väg för personalisering, vilket kommer att öka ditt genomsnittliga ordervärde (AOV) och kundlojalitet.

Det finns faktiskt många fall som illustrerar denna fördel. Amazons rekommendationsmotor driver 35 % av företagets årliga försäljning, och Alibaba har minskat leveransfel med 40 % efter att ha investerat i sitt smarta logistikprogram.

Riktad marknadsföring och reklam

Salesforce, den bästa CRM- och e-handelslösningen och Elogisk partner, står det att kunder förväntar sig en personlig upplevelse. Ändå bara 26% av marknadsförare är övertygade om att deras organisation har en framgångsrik strategi för personalisering. En av de största utmaningarna är siled data – när avdelningar inte har tillgång till samma information om kunden – vilket leder till frånkopplade kundupplevelser.

Att förena data är en av fördelarna med artificiell intelligens inom e-handel. Eftersom AI och ML hämtar från flera datakällor i ett företag, kan AI-teknik bryta dessa silos genom att generera synliga, tillgängliga och handlingsbara insikter. Till exempel kommer AI-drivna kunddataplattformar (CDP) att förena din data och analysera stora datavolymer och påskynda processen med att testa och förfina marknadsföringskampanjer.

Du kan använda dessa insikter för att identifiera trender, förutsäga potentiella kundtrender och rekommendera produkter som liknar de som du har köpt eller sett. Och viktigast av allt, du kananpassa i skala skräddarsy användarupplevelser över kanaler.

Informerade affärsbeslut

Många företag tycker att det är ganska svårt att inte bara samla in data utan också att förstå det. Traditionella analysverktyg har tjänat ett syfte hittills men absolut inte som de som omfattar AI/ML i e-handel.

AI-driven prediktiv analys förtjänar ett speciellt omnämnande här. Det kan göra dina affärsbeslut mer informerade och exakt förutsäga framtida produktefterfrågan för specifika varor eller hela kategorier i en e-handelsbutik. 

"Låt oss säga att du har bestämt dig för att öka ditt företags intäkter", säger Igor Iakovliev, Managing Partner och COO på Elogic Commerce. "Baserat på ditt insamlade dataprov ser systemet att tjänst Y har den högsta vinstmarginalen. Den skannar vilken typ av kunder som efterfrågar den tjänsten och föreslår att du marknadsför den tjänsten till en viss målgrupp. Lägg till AI till den här typen av analysverktyg så får du prediktiv analys.”

Optimerad logistik och lagerhantering

Lagerhantering är en av de största B2B- och B2C-utmaningarna eftersom du kanske har för mycket eller begränsat lager till hands. Detsamma gäller logistik, med återförsäljare som investerar i effektiva strategier för leveranskedjan för att sänka kostnaderna för inköp och tillverkning.

Effektiviserad logistik och en tydlig bild av lagret är en av fördelarna med AI inom e-handel. Avancerade lagerhanteringssystem i realtid förlitar sig på AI för att informera dig om din lagertillgänglighet i alla lager och kanaler. De kan också analysera data för att förutse efterfrågemönster och optimera dina lagerpåfyllningsplaner.

Faktum är att McKinsey & Company rapporter att AI-driven prognoser kan minska fel i leveranskedjan med 20 till 50 procent, vilket leder till högre försäljning. Till exempel om du sälja skor online, kan du se att efterfrågan på vinterskor ökar under höstsäsongen och planera, lagerhålla och schemalägga leveranser i enlighet därmed med tanke på risken för störningar i leveranskedjan.

Högre kundkonverteringar

AI-algoritmer tillåter marknadsförare att snabbt analysera och optimera sidor för bättre kundengagemang och högre konverteringar. 

Till exempel ett DTC-varumärke och ett dotterbolag till PepsiCo, SodaStream, Begagnade AI och maskininlärning för e-handel för att analysera effektiviteten av deras marknadsföringskampanjer på 46 marknader runt om i världen. Resultaten visade att annonser tilltalade konsumenter olika beroende på kanal. Varumärket såg en ökning med 3%-5% i konverteringsfrekvensen för e-post och en 10-15% ökning av konverteringsfrekvensen för SMS-texter.

Detta är bara en tillämpning av artificiell intelligens inom e-handel. Du kan också tillämpa det på din: 

• webbplatssökning (eftersom ju snabbare dina kunder hittar vad de behöver, desto snabbare kommer du att sälja)
• remarketingkampanjer (skicka dina användare personliga kampanjer och incitament för att uppmuntra dem att returnera och slutföra köpet efter att ha övergett sin kundvagn)
• kundtjänst (skär genom kundsupportlinjens ändlösa gång genom att erbjuda dina kunder självbetjäning AI-drivna chatbots).

Vilka är de mest framgångsrika ML och AI i e-handelsexempel?

Stora aktörer, som eBay och Amazon, har en vinnande upplevelse av AI-integration genom hela försäljningscykeln. Du behöver dock inte nödvändigtvis vara marknadsledare för att använda dessa tekniker. Framgångsrika AI-användningsfall inom e-handel visar att oavsett din butiksstorlek kan du integrera AI- och ML-tekniker för att få konkurrensfördelar.

Läs mer: Ledare inom e-handel: 7 skäl till varför Amazon är så framgångsrikt 

Rekommendationsmotorer

Rekommendationssystem hjälper företag att öka försäljningen genom att tillhandahålla personliga erbjudanden och förbättrad kundupplevelse. Rekommendationer påskyndar vanligtvis webbplatssökning, underlättar användarnas åtkomst till det nödvändiga innehållet och är utmärkta korsförsäljning och merförsäljning exempel på artificiell intelligens vid näthandel. 

De bidrar också till en högre köphastighet och ökar användarlojalitet, vilket leder till högre försäljning. Efter att Elogic-teamet ‌integrerat Certona AI-driven personaliseringslösning för en amerikansk modeåterförsäljare, Carbon38, såg varumärket en enorm ökning av genomsnittligt ordervärde (AOV) och återkommande kunder.

Prissättningsstrategi

AI-driven prissättning kommer att använda algoritmen för att analysera stora mängder data och fatta prissättningsbeslut baserat på den analysen. Detta är ett av de mest framträdande exemplen på AI i B2B-e-handel.

Avancerade verktyg för dataanalys hämtar information från flerkanalskällor och avgör flexibiliteten i priser. De påverkande faktorerna inkluderar plats, kundköpattityd, smaksättning och marknadspriserna i det specifika segmentet. 

Dessutom genomför algoritmen kundsegmentering och realtidsoptimering, vilket gör att du kan anpassa prisscheman.

Till exempel vår finska kund, en B2B-specialist på tekniska komponenter Wexon, kan nu analysera användarbeteende och justera prisnivåer kring registrerade/nya kunder, ordervolymer och marknadsförhållanden.

Visuell sökning

Även om shoppare tenderar att bläddra i visuellt innehåll innan de gör ett köp, lyckas de ibland inte hitta de rätta orden för att beskriva vad de söker efter. Visuell sökning gör det mycket enklare. Kunder kan helt enkelt ladda upp en bild istället för att skriva en lång och detaljerad fråga. Som ett resultat kan kunden begränsa sökningen och få mer relevanta artiklar.

Bing Visual Search, Google Lens och Image Search är alla kraftfulla AI-verktyg för e-handel som har förvandlat den här typen av sökning till en trend. Marknaden använder sig av sökmotorn Lens Your Look från Pinterest som gör att du kan hitta outfitalternativ som är relevanta för din befintliga garderob.

Till exempel har ASOS vackert kombinerat maskininlärning och e-handel och byggt Style Match-funktionen för sin mobilapp. Det låter shoppare ta en bild och upptäcka produkter från deras katalog som matchar den. Det här verktyget uppmuntrar kunder att köpa från varumärket.

Trenden ger särskilt positiva resultat om den kombineras med röstsökning och konversationshandel. Varumärken kan integrera Amazon Lex maskininlärningsmodeller för e-handel och dra fördel av automatisk taligenkänning för att tolka användares röstinmatning i sökningar.

Analys av kundsentiment

Traditionella verktyg för sentimentanalys bygger på kundintervjuer, social övervakning, betyg och opinionsundersökningar, som alla presenterar en enorm mängd rådata. Om du börjar analysera det manuellt kommer säkert något att glida. 

Samtidigt kommer AI-drivna verktyg att analysera stora datamängder mycket snabbare och identifiera de minsta förändringarna i köpbeteende. ML-tekniker använder språkbehandling för att definiera ord som antyder en positiv eller negativ attityd. Därför ger dessa feedbackformulär en solid och insiktsfull bakgrund för produkt- eller tjänstförbättringar.

Faktum är att företag kan använda smart kundsentimentanalys i sin kartläggning av kundresan. Det här är ett exempel på en karta som Elogic har gjort för en av våra kunder:

Lagerhantering

Handlare strävar efter att utföra korrekt lagerhantering för att förse kunderna med rätt produkter, vid rätt tid och plats och i rätt skick. Processen innebär övervakning och djupgående analys av beståndet och leveranskedjorna. 

När det gäller lagerhantering upptäcker maskininlärning inom e-handel mönster och samband mellan elementen och leveranskedjorna. Algoritmen bestämmer de optimala strategierna för lager och lager. På motsvarande sätt optimerar analytikerna leveransen och kör aktien och implementerar de erhållna uppgifterna.

Kundtjänst

En av de smartaste tillämpningarna för maskininlärning inom e-handel, chatbots är ett utmärkt sätt att hjälpa handlare att delvis automatisera interaktionen med kunder. Dessutom kan du minska kostnaderna avsevärt samtidigt som kvaliteten bibehålls. I fallet med en komplex fråga kommer en bot att upptäcka behovet av mänskligt ingripande och omdirigera klienten till en kundsupportagent. 

Generativ AI spelar en viktig roll här. När AI-verktyg lär sig mer om enskilda shoppare kan interaktioner online med kunder bli mer som de med en stylist eller personal shopper. Till exempel Mercari, marknadsplatsen för begagnade konsumentvaror, har infört en AI-driven shoppingassistent som körs på ChatGPT-mjukvaran och inte bara kan svara på kundernas frågor utan även rekommendera produkter baserat på ingångsfrågan.

Praktiska användningsfall av AI- och ML-applikationer i e-handel

Hittills har du sett fördelarna och tillämpningarna av AI och ML inom e-handel med stöd av några fallscenarier från riktiga återförsäljare. Nu är det dags att presentera några stora namn och, utan tvekan, gurus för att ta max ut av dessa banbrytande teknologier i branschen.

Läs mer: Lista över kända varumärken som använder Adobe Commerce 

Amazon och dess vinnande kundtjänst 

Amazon fokuserar på oklanderlig kundservice som en av sina främsta konkurrenter fördelarna med e-handel. Och den här tjänsten underhålls med hjälp av AI för e-handel. Så, inom vilka specifika sfärer tillämpar de tekniken?

• Produktrekommendationer. Amazon använder Collaborative filtering och Next-in-Sequence-modeller för att räkna ut förutsägelser om de varor varje specifik kund kan behöva härnäst. Verktyget aktiveras av den insamlade informationen om kunders köpbeteende.
• Logistik. AI gör ändringar i routing, leveranstider och andra leveransparametrar för större effektivitet och noggrannhet. Drone leverans kommer att vara nästa steg som Amazon tar.
• Naturlig språkbehandling. Denna senaste teknik för djupinlärning driver den digitala assistenten Alexa från Amazon.

Alibaba och dess kundcentrerade tillvägagångssätt

Företaget använder kontinuerligt de mest avancerade verktygen som möjliggörs av AI och ML. Alibaba använder förstärkta verklighetsspeglar, ansiktsigenkänningsbetalningar, interaktiva mobiltelefonspel och många andra funktioner och verktyg. Specifikt fokuserar Alibaba på:

• Smart affärsverksamhet. Alibabas egen produkt i ChatGPT-stil kallas Tongyi Qianwen, som släpptes den 11 april 2023, påstås optimera effektiviteten på arbetsplatsen. Verktyget utför ett antal uppgifter, som att omvandla muntliga samtal till skriftliga anteckningar och utarbeta affärsförslag. Detta kommer att spara tid och resurser på lång sikt och tillåta dem att fokusera på verksamheten snarare än tråkiga dagliga uppgifter.
• Skarp anpassning. Att skapa en engagerande kundupplevelse är hörnstenen för de flesta moderna handlare. Alibaba uppnår detta genom att implementera en mycket riktad e-handelsplattform för AI. Varhelst en kund har handlat tidigare är det möjligt att matcha sina köpta produkter med nya varor i Alibaba-poolen. 
• Smart leveranskedja. Alibaba har skapat Ali Smart Supply Chain – ett AI-drivet verktyg som förutsäger produktefterfrågan, optimerar lager, bestämmer rätt produkterbjudanden och utvecklar prissättningsstrategier.

IKEA och användningen av förstärkt verklighet

Köpmän som sälja möbler online vet hur svårt det är att hantera avkastning. Produkternas skrymmande karaktär gör det svårt för shoppare att föreställa sig produkten i sin omgivning, vilket skjuter i höjden för returkostnaderna. IKEA är ett av varumärkena som tar itu med problemet med hjälp av AI och augmented reality (AR): 

• Bättre offline och online CX. Varumärkets nya funktion av IKEA Kreativ för sin hemsida och en app låter kunderna designa och visualisera sina egna boendeutrymmen med digitaliserade möbler. De behöver inte längre resa till en tegelbutik för att se verket; ett enkelt klick på telefonen räcker. 
• Visuell sökning. En användare kan rikta sin kamera mot en möbel, och en IKEA Place-app hittar andra som den. GrokStyles peka-och-sök-funktionalitet har lagts till i appen och anses vara framtiden för sökning.

Gap och deras virtuella omklädningsrum

När Heather Mickman blev interim CIO för Gap, en av de största återförsäljarna av kläder och accessoarer i världen, gjorde det till sitt uppdrag att göra AI till en del av DNA:t för hur de fungerar inom Gap. Här är de områden där de verkligen lyckas:

• Optimerad lagerförflyttning. Deras ML-drivna lösning producerar automatiserade och exakta storleksprofiler som bestämmer storleken som säljer för en viss vara är en specifik butik. På så sätt hänger varumärket med i kundernas efterfrågan och tillfredsställelse.
• Virtuella inredningsrum. Företaget erbjuder en AR-app som låter shoppare prova Gap-kläder utan att gå in i en butik. En användare kan välja en av de fem kroppstyperna som visas i appen, applicera Gap-plagget på det och köpa det online om de gillar vad de ser.

Hur implementerar man AI och maskininlärning i din e-handelsverksamhet?

Användningsfallen för maskininlärning inom e-handel är imponerande och de omfattar alla områden, från att förbättra kundservicen till att ge högre säkerhet för ditt företag. Implementeringen av AI-driven automation i detaljhandeln förväntas öka från 40 % till 80 % under de kommande 3-åren. 

Så, vilka är de specifika procedurerna som hjälper ditt företag att fånga den stora vågen och använda sig av maskininlärning inom e-handel? Flera steg hjälper dig att strukturera processen och utveckla respektive strategi innan du rusar ut i det okända.

1. Identifiera vilka av dina affärsprocesser som kan ML-aktiveras 

Analysera dina arbetsflöden och ställ dig själv följande frågor:

• Vilka processer är människointensiva?
• Vilka processer är repeterbara?
• Vilka processer kräver mänskligt ingripande för att studera stora mängder data?

Svaren kommer att indikera var exakt tillämpningen av AI och ML kommer att bidra till att spara tid och resurser i din verksamhet.

2. Överväg datainsamling och extrahering av funktioner

Data är grunden för effektiv användning av AI och maskininlärning inom e-handel. Ett klokt beslut kommer att vara att lagra all data i en databas, vilket gör det möjligt att analysera och hantera den i framtiden.

3. Bestäm dina mål och förmågor

Att försöka ta till sig en större omfattning av AI-implementering än vad som är nödvändigt kan leda till orimliga utgifter. Fokusera på dina mål och börja med något enkelt. Du kan till exempel koncentrera dig på att förutsäga och förhindra kundförlust. Om du är nöjd med resultaten kan du skala upp implementeringen av AI.

4. Välj lämpliga verktyg och plattformar

I allmänhet är e-handelsprogramvaran du väljer avgörande för ditt företag eftersom det till stor del påverkar kostnaden och effektiviteten för att driva din onlinebutik. Ibland behöver du till och med ersättningsform för att hitta en lämplig lösning som uppfyller dina affärsbehov. Särskilt modern datorteknik tillåter användning av ML i molnet, vilket ytterligare sparar tid och ansträngning. 

Beroende på ditt företags område kan du njuta av flera AI- och ML-verktyg som syftar till att optimera din verksamhet och öka försäljningen. Till exempel, Adobe Sensei automatiserar många tidskrävande uppgifter och lämnar mer tid att lägga på skapelseprocessen. Hiss är en omfattande marknadsföringslösning som använder AI för att automatiskt leverera en mycket personlig kundupplevelse i realtid. Som ett resultat får du ökat engagemang och större försäljning.

5. Skapa ett dedikerat team och bestäm vilka leverantörer du behöver

För att hantera adoptionsprocessen på rätt sätt behöver du ett dedikerat team som håller saker på rätt spår. Teamet kommer att ha ett nära samarbete med de tredje parter som behövs för projektet och se till att processen leds mot de mål du satt upp.  

ML/AI E-handel Takeaways

Du kan bli rädd att ta till dig den nya AI/ML inom e-handel på grund av de organisatoriska utmaningarna; eller tvärtom, inspirerad att följa ett exempel på stora industrinamn som framgångsrikt har integrerat tekniken. 

Oavsett vad du känner bör ingen återförsäljare vara likgiltig för innovationer i branschen.

De kommer att göra dina affärsprocesser mer effektiva. Effektivisera din kundupplevelse. Förbättra din inriktning och till och med hjälp dig att skala in på nya marknader.

Det enda du behöver göra är att ‌komma med en plan, skapa ett team som tror på dessa tekniker och ha det organisatoriska tålamodet att lära sig, förbättra och pivotera när det behövs.

Elogic har förbättrat återförsäljarnas team som e-handelsutvecklare och konsulter i över 14 år. Vi kan hjälpa dig att utvärdera din verksamhet i befintligt skick, planera de steg och projekt du måste genomföra för att uppnå dina mål och till och med implementera och integrera den nödvändiga tekniken från början till slut.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tillgång här.
• Köp och sälj aktier i PRE-IPO-företag med PREIPO®. Tillgång här.
• Källa: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/