7 способов внедрить искусственный интеллект в электронную коммерцию

Большинство компаний используют ИИ, и это неудивительно, ведь он стал неотъемлемой частью их повседневной деятельности. Некоторые инновации и достижения, которые раньше были возможны только в научной фантастике, постепенно становятся реальностью. Эксперты рассматривают искусственный интеллект как фактор производства, способный создать новые источники роста и изменить подход к работе в различных отраслях.

Почему ИИ важен для бизнеса в сфере электронной коммерции?

ИИ важен, потому что он может предоставить компаниям ранее недоступные знания и аналитические данные об их деятельности, а в некоторых случаях выполнять задачи лучше, чем люди. Инструменты на основе ИИ ценны тем, что выполняют работу очень быстро и с минимальным количеством ошибок, особенно при вводе данных, сортировке фактов, отправке электронных писем и т. д.

Человеку-исследователю было бы утомительно и сложно анализировать огромные объёмы данных, которые генерируются ежедневно. Именно здесь на помощь приходят приложения на основе ИИ. Машинное обучение может быстро преобразовать эти данные в полезную информацию. Первоначальным недостатком использования ИИ была высокая стоимость обработки больших объёмов данных, необходимых для программирования ИИ.

Как ИИ влияет на электронную коммерцию?

Преимущества использования ИИ в электронной коммерции многочисленны. Он снижает нагрузку, помогает экономить время, уменьшает количество ошибок и делает все процессы более систематизированными. Электронная коммерция станет одной из первых отраслей, использующих искусственный интеллект. Согласно исследованиям, за последние несколько лет использование искусственного интеллекта в электронной коммерции значительно выросло.

Эти исследования также показывают, что в ближайшие годы рост продолжится, поскольку 84 % компаний, занимающихся электронной коммерцией, либо активно работают над внедрением ИИ-решений, либо уделяют этому первостепенное внимание.

Несомненно, искусственный интеллект меняет сферу электронной коммерции. Он также улучшит различные аспекты вашей работы. Однако он не исказит ваши данные и не приведёт к несогласованности в коммуникации. На самом деле существует множество реальных примеров использования ИИ в электронной коммерции, которые приносят пользу организациям, внедрившим его. Использование ИИ в маркетинговых кампаниях упрощает SEO-услуги, позволяя легко находить релевантные и ценные ключевые слова для проведения кампаний.

Эффективные способы использования искусственного интеллекта в электронной коммерции

ИИ может использоваться в электронной коммерции по разным причинам. Большинство владельцев бизнеса осознали преимущества ИИ и начали его применять. Наиболее распространённые области применения ИИ:

1. Персонализированные рекомендации по продуктам
2. Расширенный визуальный поиск
3. Оптимизация ценообразования
4. Улучшенное обслуживание клиентов
5. Сегментация клиентов
6. Умная логистика
7. Прогнозирование продаж и спроса

Давайте теперь подробно рассмотрим каждый из них.

1. Персонализированные рекомендации по Продукту

Собирать и обрабатывать данные о покупках клиентов в интернете стало проще, чем когда-либо. Искусственный интеллект лучше понимает поведение клиентов и предоставляет им безошибочные персонализированные рекомендации по продуктам. Он анализирует предыдущие покупки и рекомендует клиентам похожие товары.

Клиентам понравится индивидуальный подход, который наверняка приведет к увеличению продаж. Эти данные будут полезны для маркетинговых кампаний, оптимизации цен и создания базы данных для дальнейшего использования. Сотрудники смогут продуктивно работать, поскольку время, необходимое для сортировки данных, минимально.

Рекомендации по товарам дают интернет-магазинам множество преимуществ, как показано ниже. Во время разработки WooCommerce вы можете попросить своих разработчиков добавить на ваш сайт необходимые функции.

• Увеличилось число постоянных клиентов
• Повысился уровень удержания клиентов и продаж
• Онлайн-покупатели могут рассчитывать на более индивидуальный подход
• Возможность персонализированной рассылки по электронной почте

2. Расширенный визуальный поиск

Технология визуального поиска на основе искусственного интеллекта использует для онлайн-поиска реальные изображения, такие как фотографии, скриншоты, изображения из интернета и т. д. Сначала система анализирует содержимое изображения, а затем выдаёт релевантные результаты. Это выгодно для электронной коммерции, особенно для продажи одежды и товаров для дома.

Google, Amazon, Pinterest, Bing и несколько компаний, занимающихся электронной коммерцией, начали разрабатывать системы визуального поиска. Вы наверняка слышали о Google Lens, который может распознавать более миллиарда объектов. ASOS, eBay, Walmart, Levi’s, Disney, Salesforce, Snapchat, Ikea и Lifestyle — известные ритейлеры, использующие продвинутый визуальный поиск на основе искусственного интеллекта. Чтобы воспользоваться этими функциями, вам понадобятся соответствующие плагины, а за помощью в интеграции вы можете обратиться к своему провайдеру услуг по разработке электронной коммерции.

3. Оптимизация ценообразования

Согласно недавней статье в Forbes, ценообразование на основе ИИ может увеличить глобальную рыночную стоимость на 500 миллиардов долларов. ИИ может автоматизировать системные правила ценообразования и увеличить прибыль до 5% менее чем за год. ИИ и машинное обучение могут существенно изменить процесс ценообразования в сфере B2B, особенно с учётом того, что, согласно опросу более 1700 руководителей компаний, 85% команд менеджеров в сфере B2B считают, что их решения по ценообразованию можно улучшить.

Динамическое ценообразование с использованием искусственного интеллекта — это стратегия ценообразования, которая меняется в зависимости от ситуации на рынке. При наличии корректных данных современные инструменты могут динамически прогнозировать, когда и на что следует делать скидку, оценивая минимальную скидку, необходимую для продажи. Это значительное преимущество, которое даёт искусственный интеллект.

Большинству B2B-компаний сложно устанавливать точные цены из-за сложности внутренних и внешних данных. Машинное обучение позволяет быстро анализировать большие объёмы данных и даже генерировать идеи, которые могут помочь бизнесу развиваться. Компании могут увеличить прибыль за счёт ценообразования на основе ценности и оптимального распределения цен по уровням, поскольку лица, принимающие решения, лучше понимают готовность клиентов платить (WTP) и их поведение в зависимости от ценовой стратегии.

4. Улучшенное Обслуживание Клиентов

Клиенты ожидают быстрых решений на своих условиях. В течение всего года бренды должны быть доступны и оперативно реагировать на запросы клиентов. Это возможно благодаря автоматизированному обслуживанию клиентов. Оно позволяет компаниям обеспечивать непрерывное обслуживание клиентов и решать проблемы по мере их возникновения.

Представители службы поддержки ежедневно обрабатывают множество звонков, электронных писем и сообщений в чатах. Таким образом, перед ними стоит задача сократить среднее время решения проблемы для каждого клиента. Чат-боты могут сыграть важную роль в решении обеих этих проблем. Чат-боты могут не только быстро отвечать в режиме реального времени, но и значительно разгрузить операторов-людей, обрабатывая большое количество запросов клиентов с высочайшей точностью и в человеческом стиле.

Вы можете имитировать более личное обслуживание клиентов с помощью виртуальных помощников и чат-ботов. Несмотря на то, что эти боты не полностью автономны, они могут помочь с простыми транзакциями, освобождая операторов службы поддержки для решения более сложных задач. Виртуальные помощники доступны 24 часа в сутки, семь дней в неделю, что позволяет решать любые вопросы и проблемы, не заставляя клиентов ждать.

5. Сегментация клиентов

Раньше сегментация клиентов была утомительной и трудоёмкой задачей, требовавшей многочасового ручного анализа различных таблиц и запросов к данным для группировки клиентов. Однако за последнее десятилетие алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, выявляющие статистические закономерности в данных, сделали этот процесс гораздо более доступным.

Модели машинного обучения могут анализировать данные о клиентах и выявлять повторяющиеся закономерности в различных характеристиках. Во многих случаях алгоритмы машинного обучения могут помочь маркетологам определить сегменты клиентов, которые сложно выявить с помощью интуиции и ручного анализа данных.

Доступ к большему объёму данных о бизнесе и клиентах, а также вычислительные мощности позволяют операторам электронной коммерции лучше понимать своих клиентов и выявлять новые тенденции. Системы искусственного интеллекта могут быстро анализировать сложные и разнообразные варианты взаимодействия с клиентами и постоянно оптимизировать свою работу по мере поступления новых данных. Маркетологи могут задавать параметры, а затем предоставлять ИИ возможность оптимизировать и обучаться для достижения максимальной точности.

6. Управление запасами

Управление товарными запасами — это не просто доставка товаров клиентам и хранение запасов. Это обеспечение готовности запасов до того, как их закажут клиенты, что требует точного прогнозирования. Избыточные запасы приводят к потере прибыли, а недостаточные — к дефициту и недовольству клиентов.

Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта помогает компаниям, обучаясь точно анализировать потребительский спрос на конкретные товары. Кроме того, по мере накопления запасов оно реагирует на меняющиеся тенденции, учитывает сезонные колебания и региональные запросы.

Преимущества использования ИИ в управлении запасами:

• Улучшенная коммуникация: Системы искусственного интеллекта могут передавать точную информацию быстрее, чем операторы-люди. Использование облачных устройств позволяет мгновенно обновлять данные.
• Логистика: Теперь искусственный интеллект может оптимизировать логистические задачи, такие как подсчет паллет или назначение необходимого оборудования для персонала, сокращая время обработки и количество ошибок, связанных с человеческим фактором.
• Оптимизация запасов: Искусственный интеллект высвобождает ресурсы и бюджеты, которые продавцы могли бы использовать для контроля запасов.

7. Прогнозирование продаж и спроса

ИИ в сфере продаж может помочь в управлении и прогнозировании поведения клиентов, выявлении возможностей для перекрестных и дополнительных продаж, автоматизации повторяющихся задач и повышении точности прогнозирования. Конечная цель использования ИИ в сфере продаж — повысить эффективность и результативность при сохранении рентабельности.

Торговые представители играют важную роль в процессе продаж. Но искусственный интеллект и машинное обучение, скорее всего, со временем частично заменят их. Искусственный интеллект и машинное обучение могут автоматизировать определённые задачи, которые обычно выполняют торговые представители. Это позволяет торговым представителям сосредоточиться на более важных задачах, повышая эффективность и результативность процесса продаж.

Вывод

Машинное обучение и искусственный интеллект в ближайшие годы изменят принципы работы индустрии электронной коммерции, но они уже оказывают влияние на настоящее. Искусственный интеллект играет важную роль в улучшении клиентского опыта и разработке инновационных решений в индустрии электронной коммерции.

Наиболее заметными сферами применения ИИ в электронной коммерции являются рекомендации товаров, персонализированный шопинг, виртуальные помощники, чат-боты и голосовой поиск. Преимущества на этом не заканчиваются, и мы увидим их в будущем. Сейчас самое время внедрить их в свои повседневные процессы и расширить свои бизнес-цели.

Редактор: admin