AI та машинне навчання в електронній комерції: переваги та варіанти використання | Elogic

Коли минулого року вперше з’явився ChatGPT, світ засмутився. Чат-бот швидко став одним із найвідоміших прикладів використання машинного навчання в обслуговуванні клієнтів і показав, що штучний інтелект (ШІ) досяг точки, коли технології можуть виконувати певні завдання набагато краще, ніж люди.

Але машинне навчання (ML) і ШІ в електронній комерції виходять далеко за межі чат-ботів. Роздрібні торговці використовують ШІ для персоналізації, аналізу даних, динамічне ціноутворення, і механізми рекомендацій. Великі імена, такі як Zalando та Asos, створюють цілі відділи глибокого навчання, щоб краще розуміти клієнтів, коли вони перебувають на сайті. 

Здається, штучний інтелект вносить незворотні зміни в електронну комерцію.

У Elogic ми залишаємося в авангарді головні тенденції електронної комерції з 2009 року, і можна з упевненістю сказати, що ML і AI тут залишаться. Оскільки компанія не залежить від платформ, ми бачимо, що багато основних платформ електронної комерції, як-от Adobe Commerce і Salesforce Commerce Cloud, використовують алгоритми машинного навчання, щоб запропонувати виняткову взаємодію з клієнтами (CX) і глибше розуміння аналітики.

У цій статті ви побачите, як компанії електронної комерції використовують штучний інтелект в електронній комерції, чому ви можете інвестувати в нього та як ви можете почати його впровадження, щоб оптимізувати щоденні бізнес-операції та покращити свій CX.

Як працюють машинне навчання та штучний інтелект?

Незважаючи на те, що терміни ‌ML та AI часто використовуються як синоніми, вони означають дещо різні речі.

Машинне навчання (ML) це підмножина штучного інтелекту (AI), яка буквально вчить машину... вчитися! Моделі ML харчуються даними та шукають у них шаблони, намагаючись зробити висновки, як це робить людина. Система не запрограмована явно, а швидше вчиться робити прогнози або приймати деякі рішення, використовуючи історичні дані.

Механізми рекомендацій є класичним прикладом машинного навчання електронної комерції. Система вивчає відповідні деталі користувача, як-от останні придбані продукти, кольори, які вони віддають перевагу, бюджет тощо, і створює алгоритм, щоб рекомендувати продукти, які клієнт, імовірно, придбає.

Детальніше: 20 найкращих інструментів електронної комерції для розвитку вашого онлайн-бізнесу 

Між тим, штучний інтелект (ШІ) це набагато ширший термін, що стосується будь-якої техніки, яка дозволяє комп’ютерам імітувати людський інтелект. Siri, Cortana та Alexa Voice Assistance — це приклади ШІ.

Щоразу, коли ви побачите голосовий пошук у магазині або персоналізовані пропозиції продуктів, ви знатимете, що це AI та електронна комерція в дії.

Тим не менш, AI і ML йдуть рука об руку в онлайн-магазинах; і хоча для роздрібних продавців це може бути сфера, що розвивається, вони прокладають шлях для нових взаємодій із клієнтами та можливостей для бізнесу.

Використовуйте бізнес-можливості: як AI і ML можуть принести користь електронній комерції?

AI та ML мають глибокий вплив на галузь електронної комерції. Ось основні переваги штучного інтелекту та машинного навчання в електронній комерції для компаній, щоб почати трансформацію свого бізнесу вже сьогодні.

Вища рентабельність інвестицій

Мало хто насправді розуміє, як штучний інтелект може збільшити продажі електронної комерції. Відповідно до McKinsey State of AI Report79% респондентів заявили, що інтеграція ШІ в маркетинг і продажі збільшила дохід бізнесу. Інтеграція його у вашу CRM може створити ефективніший процес продажів. Додавання платформи електронної комерції на основі штучного інтелекту, наприклад CDP або бізнес-аналітики (BI), відкриє вам шлях до персоналізації, що підвищить середню вартість замовлення (AOV) і лояльність клієнтів.

Фактично, є багато прикладів, які ілюструють цю користь. Система рекомендацій Amazon забезпечує 35% річних продажів компанії, а Alibaba зменшила кількість помилок доставки на 40% після інвестицій у свою розумну логістичну програму.

Цільовий маркетинг і реклама

Salesforce, найкраще рішення для CRM та електронної комерції Партнер Elogic, заявляє, що клієнти очікують персоналізованого досвіду. Все-таки тільки 26% маркетологів впевнені, що їхня організація має успішну стратегію персоналізації. Однією з найбільших проблем є виділення даних, коли відділи не мають доступу до тієї самої інформації про клієнта, що призводить до розриву взаємодії з клієнтами.

Уніфікація даних є однією з переваг штучного інтелекту в електронній комерції. Оскільки штучний інтелект і машинне навчання використовують різні джерела даних у бізнесі, технологія штучного інтелекту може розірвати ці розриви, генеруючи видимі, доступні та дієві дані. Наприклад, керовані AI платформи даних клієнтів (CDP) уніфікують ваші дані та проаналізують великі обсяги даних, а також прискорять процес тестування та вдосконалення маркетингових кампаній.

Ви можете використовувати ці статистичні дані, щоб визначити тенденції, передбачити тенденції потенційних клієнтів і порекомендувати продукти, подібні до тих, які ви придбали або переглянули. І найголовніше, ви можетеперсоналізувати в масштабі адаптація взаємодії з користувачами в різних каналах.

Обґрунтовані бізнес-рішення

Багатьом підприємствам досить важко не тільки збирати дані, але й осмислювати їх. Традиційні інструменти аналітики поки що служать меті, але, звичайно, не так, як ті, що використовують AI/ML в електронній комерції.

Прогностична аналітика на основі штучного інтелекту заслуговує окремої згадки. Це може зробити ваші бізнес-рішення більш обґрунтованими та точно спрогнозувати майбутні моделі попиту на певні товари чи цілі категорії в магазині електронної комерції. 

«Припустімо, ви вирішили збільшити доходи вашої компанії», — каже Ігор Яковлєв, керуючий партнер і головний операційний директор Elogic Commerce. «На основі зібраної вами вибірки даних система бачить, що послуга Y має найвищий прибуток. Він сканує тип клієнтів, які запитують цю послугу, і пропонує рекламувати цю послугу певній цільовій групі. Додайте штучний інтелект до цього типу інструментів аналітики, і ви отримаєте прогнозну аналітику».

Оптимізована логістика та управління запасами

Управління запасами є одним із найбільших викликів B2B та B2C, оскільки у вас під рукою може бути занадто багато або обмежено. Те саме стосується логістики, коли роздрібні торговці інвестують у ефективні стратегії ланцюга поставок, щоб знизити витрати на придбання та виробництво.

Спрощена логістика та чітке уявлення про запаси є однією з переваг ШІ в електронній комерції. Розширені системи керування запасами в реальному часі покладаються на ШІ, щоб інформувати вас про наявність ваших запасів на складах і каналах. Вони також можуть аналізувати дані, щоб спрогнозувати зміни попиту та оптимізувати ваші плани поповнення складів.

Насправді McKinsey & Company звіти що прогнозування на основі штучного інтелекту може зменшити помилки в ланцюжку поставок на 20-50 відсотків, що означає збільшення продажів. Наприклад, якщо ви продавати взуття онлайн, ви можете побачити, що попит на зимове взуття зростає протягом осіннього сезону, і відповідно планувати, складати та планувати поставки, враховуючи ризик збоїв у ланцюзі постачання.

Вищі конверсії клієнтів

Алгоритми штучного інтелекту дозволяють маркетологам швидко аналізувати та оптимізувати сторінки для кращого залучення клієнтів і збільшення кількості конверсій. 

Наприклад, бренд DTC і дочірня компанія PepsiCo, SodaStream, використовуваний AI та машинне навчання для електронної комерції для аналізу ефективності їхніх маркетингових кампаній на 46 ринках у всьому світі. Результати показали, що реклама по-різному приваблива для споживачів залежно від каналу. Бренд спостерігав зростання коефіцієнтів конверсії електронної пошти на 3%-5%, а коефіцієнт конверсії SMS – на 10-15%.

Це лише одне застосування штучного інтелекту в електронній комерції. Ви також можете застосувати його до: 

• пошук на сайті (тому що чим швидше ваші клієнти знайдуть те, що їм потрібно, тим швидше ви здійсните продаж)
• ремаркетингові кампанії (надсилайте своїм користувачам персоналізовані акції та заохочення, щоб спонукати їх повернутися та завершити покупку після того, як вони залишили кошик)
• обслуговування клієнтів (розріжте нескінченну лінію підтримки клієнтів, запропонувавши своїм покупцям чат-боти на основі штучного інтелекту).

Які найуспішніші приклади машинного навчання та штучного інтелекту в електронній комерції?

Великі гравці, такі як eBay і Amazon, мають виграшний досвід інтеграції ШІ протягом усього циклу продажів. Однак вам не обов’язково бути лідером ринку, щоб використовувати ці технології. Успішні випадки використання штучного інтелекту в електронній комерції показують, що незалежно від розміру вашого магазину ви можете інтегрувати технології штучного інтелекту та машинного навчання для отримання конкурентних переваг.

Детальніше: Лідер електронної комерції: 7 причин, чому Amazon такий успішний 

Рекомендаційні двигуни

Системи рекомендацій допомагають компаніям збільшити продажі, надаючи персоналізовані пропозиції та покращуючи взаємодію з клієнтами. Рекомендації зазвичай прискорюють пошук на веб-сайті, полегшують доступ користувачів до необхідного вмісту та є чудовими крос-продажі та додаткові продажі приклади застосування штучного інтелекту в онлайн-магазинах. 

Вони також сприяють вищій кількості покупок і підвищують лояльність користувачів, що призводить до збільшення продажів. Після того, як команда Elogic інтегрувала рішення персоналізації Certona на основі штучного інтелекту для роздрібної торгівлі одягом у США, Вуглець38, бренд спостерігав величезне збільшення середньої вартості замовлення (AOV) і клієнтів, які повернулися.

Стратегія ціноутворення

Ціноутворення на основі ШІ використовуватиме алгоритм для аналізу великих обсягів даних і прийняття цінових рішень на основі цього аналізу. Це один із найвидатніших прикладів ШІ в електронній комерції B2B.

Розширені інструменти аналізу даних отримують інформацію з багатоканальних джерел і визначають гнучкість цін. Фактори впливу включають місце розташування, купівельну позицію клієнтів, приправи та ринкові ціни в конкретному сегменті. 

Крім того, алгоритм проводить сегментацію клієнтів і оптимізацію в реальному часі, що дозволяє персоналізувати схеми ціноутворення.

Наприклад, наш фінський клієнт, фахівець з технічних компонентів B2B Вексон, тепер може аналізувати поведінку користувачів і коригувати цінові рівні щодо зареєстрованих/нових клієнтів, обсягів замовлень і ринкових умов.

Візуальний пошук

Хоча покупці, як правило, переглядають візуальний вміст, перш ніж зробити покупку, іноді вони не можуть знайти правильних слів, щоб описати те, що вони шукають. Візуальний пошук значно полегшує роботу. Клієнти можуть просто завантажити зображення замість того, щоб вводити довгий і детальний запит. У результаті клієнт може звузити коло пошуку та отримати більш релевантні товари.

Bing Visual Search, Google Lens і Image Search — це потужні інструменти штучного інтелекту для електронної комерції, які перетворили цей тип пошуку на тренд. Ринок використовує пошукову систему Lens Your Look від Pinterest, яка дозволяє вам знаходити варіанти вбрання, які відповідають вашому наявному гардеробу.

Наприклад, ASOS чудово поєднала машинне навчання та електронну комерцію та створила функцію Style Match для свого мобільного додатку. Це дозволяє покупцям сфотографувати та знайти продукти зі свого каталогу, які відповідають цьому. Цей інструмент заохочує покупців робити покупки у бренду.

Ця тенденція дає особливо позитивні результати в поєднанні з голосовим пошуком і розмовною комерцією. Бренди можуть інтегрувати моделі машинного навчання Amazon Lex для електронної комерції та використовувати переваги автоматичного розпізнавання мовлення для інтерпретації голосового введення користувачів під час пошуку.

Аналіз настроїв клієнтів

Традиційні інструменти аналізу настроїв покладаються на інтерв’ю з клієнтами, соціальний моніторинг, рейтинги та опитування, які представляють величезну кількість вихідних даних. Якщо почати аналізувати вручну, то обов'язково щось проскочить. 

У той же час інструменти на основі штучного інтелекту набагато швидше аналізуватимуть великі обсяги даних і виявлятимуть найменші зміни в поведінці покупців. Технології ML використовують мовну обробку, щоб визначити слова, які передбачають позитивне чи негативне ставлення. Таким чином, ці форми зворотнього зв’язку забезпечують надійну та глибоку основу для вдосконалення продукту чи послуги.

Фактично, компанії можуть використовувати інтелектуальний аналіз настроїв клієнтів у карті свого шляху клієнта. Це приклад карти, яку Elogic створив для одного з наших клієнтів:

Управління запасами

Торговці прагнуть здійснювати належне управління запасами, щоб забезпечувати клієнтів потрібними продуктами в потрібний час і в потрібному місці та в належному стані. Процес передбачає моніторинг і глибокий аналіз запасів і ланцюгів поставок. 

Коли справа доходить до управління запасами, машинне навчання в електронній комерції виявляє закономірності та кореляції між елементами та ланцюгами поставок. Алгоритм визначає оптимальні стратегії запасів і запасів. Відповідно, аналітики оптимізують доставку та ведуть запас, реалізуючи отримані дані.

Підтримка клієнтів

Одне з найяскравіших застосувань машинного навчання в електронній комерції, чат-боти є чудовим способом допомогти продавцям частково автоматизувати взаємодію з клієнтами. Більше того, ви можете значно скоротити витрати, зберігаючи якість. У разі складного запиту бот виявить необхідність людського втручання та перенаправить клієнта до агента служби підтримки. 

Генеративний ШІ відіграє тут істотну роль. Оскільки інструменти ШІ дізнаються більше про окремих покупців, онлайн-взаємодія з клієнтами може стати більш схожою на взаємодію зі стилістом або особистим покупцем. Наприклад, Mercari, ринок вживаних споживчих товарів, ввів шопінговий помічник на основі штучного інтелекту, який працює на програмному забезпеченні ChatGPT і може не лише відповідати на запити клієнтів, але й рекомендувати продукти на основі введеного запитання.

Практичні приклади застосування штучного інтелекту та машинного навчання в електронній комерції

Наразі ви бачили переваги та застосування штучного інтелекту та машинного навчання в електронній комерції, підкріплені кількома кейс-сценаріями від реальних продавців. Тепер настав час представити вам кілька відомих імен і, безсумнівно, гуру максимального використання цих передових технологій у галузі.

Детальніше: Список відомих брендів, які використовують Adobe Commerce 

Amazon і його виграшне обслуговування клієнтів 

Amazon зосереджується на бездоганному обслуговуванні клієнтів як одному з основних конкурентів переваги електронної комерції. І цей сервіс підтримується за допомогою ШІ для електронної комерції. Отже, в яких саме сферах вони застосовують техніку?

• Рекомендації щодо продуктів. Amazon використовує спільну фільтрацію та моделі наступної послідовності для розробки прогнозів щодо товарів, які можуть знадобитися кожному конкретному клієнту. Інструмент працює завдяки зібраним даним поведінки клієнтів при покупці.
• Логістика. AI вносить зміни в маршрути, час доставки та інші параметри доставки для підвищення ефективності та точності. Доставка безпілотників буде наступним кроком Amazon.
• Обробка природних мов. Ця новітня техніка глибокого навчання є основою цифрового помічника Alexa від Amazon.

Alibaba та її клієнтоорієнтований підхід

Компанія постійно використовує найсучасніші інструменти на основі AI та ML. Alibaba використовує дзеркала доповненої реальності, платежі за розпізнавання облич, інтерактивні ігри для мобільних телефонів та багато інших функцій та інструментів. Зокрема, Alibaba зосереджується на:

• Розумні бізнес-операції. Власний продукт Alibaba у стилі ChatGPT називається Туньї Цяньвень, випущений 11 квітня 2023 року, нібито оптимізує ефективність на робочому місці. Інструмент виконує низку завдань, таких як перетворення усних розмов у письмові нотатки та складання ділових пропозицій. Це заощадить час і ресурси співробітників у довгостроковій перспективі та дозволить їм зосередитися на бізнесі, а не на виснажливих щоденних завданнях.
• Точна персоналізація. Створення привабливого клієнтського досвіду є наріжним каменем для більшості сучасних продавців. Alibaba досягає цього, впроваджуючи високоцільову платформу електронної комерції ШІ. Де б клієнт не робив покупки раніше, можна зіставити придбані ним товари з новими товарами в пулі Alibaba. 
• Розумний ланцюжок поставок. Alibaba створила Розумний ланцюг поставок Ali – інструмент на основі штучного інтелекту, який прогнозує попит на продукт, оптимізує запаси, визначає правильні пропозиції продукту та розробляє стратегії ціноутворення.

IKEA та використання доповненої реальності

Торговці, які продавати меблі в Інтернеті знати, як важко керувати прибутками. Через громіздкість виробів покупцям важко уявити, що їх оточує, вартість повернення якої різко зростає. IKEA є одним із брендів, які вирішують проблему за допомогою ШІ та доповненої реальності (AR): 

• Краще офлайн і онлайн CX. Нова функція бренду ІКЕА Креатив для свого веб-сайту та програми, що дозволяє клієнтам проектувати та візуалізувати власні житлові простори за допомогою цифрових меблів. Їм більше не потрібно їхати до звичайного магазину, щоб побачити твір; буде достатньо простого клацання по телефону. 
• Візуальний пошук. Користувач може навести свою камеру на предмет меблів, і програма IKEA Place знайде інші, подібні до нього. Функція GrokStyle «вкажи та знайди». було додано в додаток і вважається майбутнім пошуку.

Gap та їхня віртуальна роздягальня

Коли Гезер Мікман стала тимчасовим директором з інформаційних технологій Gap, одного з найбільших роздрібних продавців одягу та аксесуарів у світі, він зробив це своєю місією зробити штучний інтелект частиною ДНК того, як вони працюють у Gap. Ось області, в яких вони безперечно досягли успіху:

• Оптимізований рух запасів. Їхнє рішення на основі ML створює автоматизовані та точні профілі розміру, які визначають розмір, який продається для певного товару в конкретному магазині. Таким чином, бренд не відстає від попиту та задоволеності клієнтів.
• Віртуальні примірювальні. Компанія пропонує додаток AR, який дозволяє покупцям приміряти вбрання Gap, не заходячи в магазин. Користувач може вибрати один із п’яти типів фігури, представлених у додатку, застосувати до нього одяг Gap і купити його онлайн, якщо йому подобається те, що він бачить.

Як запровадити ШІ та машинне навчання у вашому електронному бізнесі?

Варіанти використання машинного навчання в електронній комерції вражають і охоплюють усі сфери, від покращення обслуговування клієнтів до забезпечення вищої безпеки для вашого бізнесу. Передбачається впровадження автоматизації на основі ШІ в роздрібній торгівлі збільшити з 40% до 80% у наступні роки 3. 

Отже, які конкретні процедури допомагають вашому бізнесу підхопити велику хвилю та використовувати машинне навчання в електронній комерції? Кілька кроків допоможуть вам структурувати процес і розробити відповідну стратегію, перш ніж кинутися в невідоме.

1. Визначте, які з ваших бізнес-процесів можна підтримувати ML 

Проаналізуйте свої робочі процеси та поставте собі такі запитання:

• Які процеси є інтенсивними для людини?
• Які процеси повторюються?
• Які процеси потребують втручання людини для вивчення великих обсягів даних?

Відповіді вкажуть, де саме застосування AI та ML допоможе заощадити час та ресурси у вашому бізнесі.

2. Розгляньте можливість збору даних і виділення ознак

Дані є основою для ефективного використання ШІ та машинного навчання в електронній комерції. Розумним рішенням буде зберігати всі дані в базі даних, що дозволить аналізувати та керувати ними в майбутньому.

3. Визначте свої цілі та можливості

Спроба охопити більший обсяг впровадження ШІ, ніж це необхідно, може призвести до невиправданих витрат. Зосередьтеся на своїх цілях і почніть з чогось простого. Наприклад, ви можете зосередитися на прогнозуванні та запобіганні відтоку клієнтів. Якщо ви задоволені результатами, ви можете розширити впровадження ШІ.

4. Виберіть відповідні інструменти та платформи

Загалом програмне забезпечення для електронної комерції, яке ви виберете, має вирішальне значення для вашого бізнесу, оскільки воно значною мірою впливає на вартість і ефективність роботи вашого роздрібного онлайн-магазину. Іноді вам навіть знадобиться реплатформа знайти відповідне рішення, яке відповідатиме потребам вашого бізнесу. Зокрема, сучасні обчислювальні технології дозволяють використовувати ML у хмарі, що додатково заощадить ваш час і зусилля. 

Залежно від сфери вашого бізнесу, ви можете насолоджуватися кількома інструментами AI та ML, спрямованими на оптимізацію ваших операцій і збільшення продажів. Наприклад, Adobe Sensei автоматизує численні трудомісткі завдання та залишає більше часу для процесу створення. Носто — це комплексне маркетингове рішення, яке використовує штучний інтелект для автоматичного забезпечення високоперсоналізованого клієнтського досвіду в режимі реального часу. Як наслідок, ви отримуєте посилене залучення та більші продажі.

5. Створіть спеціальну команду та визначте, які постачальники вам потрібні

Щоб належним чином керувати процесом усиновлення, вам потрібна спеціальна команда, яка стежитиме за правильністю. Команда буде тісно співпрацювати з третіми сторонами, необхідними для проекту, і переконатися, що процес ведеться до поставлених вами цілей.  

Висновки електронної комерції ML/AI

Можливо, ви боїтеся приймати новий AI/ML в електронній комерції через організаційні проблеми; або, навпаки, надихнули наслідувати приклад великих галузевих імен, які успішно інтегрували технологію. 

Як би ви не відчували, жоден рітейлер не повинен залишатися байдужим до інновацій у галузі.

Вони зроблять ваші бізнес-процеси більш ефективними. Оптимізуйте взаємодію з клієнтами. Покращте націлювання та навіть допоможете вийти на нові ринки.

Єдине, що вам потрібно зробити, це розробити план, створити команду, яка вірить у ці технології, і мати організаційне терпіння, щоб навчатися, вдосконалюватися та змінюватись, коли це необхідно.

Понад 14 років Elogic покращує команди роздрібних торговців як розробників і консультантів електронної комерції. Ми можемо допомогти вам оцінити поточний стан вашого бізнесу, спланувати кроки та проекти, які вам потрібно буде здійснити для досягнення ваших цілей, і навіть запровадити та інтегрувати необхідні технології наскрізно.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• Карбування майбутнього з Адріенн Ешлі. Доступ тут.
• Купуйте та продавайте акції компаній, які вийшли на IPO, за допомогою PREIPO®. Доступ тут.
• джерело: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/