いわゆる人工知能が実際にあなたの電子商取引で最もよく使われているシステムのXNUMXつであるのはなぜでしょうか？ この画期的で革新的な戦略がこれから生み出すことができる効果から始めましょう。 事実上、そしてその結果を改善し最大化しようとする他のビジネスと同様に、人工知能はこの成長するビジネスセクターの起業家が持つ可能性のある決定的なリソースになる可能性があります。
総収益の35％が印象的で、Amazonのeコマースプラットフォームでの製品販売とクロスセリングは、この小売業者のトップサクセスストーリーのXNUMXつです。 この変換モードを推進しているテクノロジーは何ですか？ 主に人工知能またはAIによって実現されるAmazonの製品推奨テクノロジー。
製品の推奨事項とは別に、eコマース業界の人工知能は、チャットボットサービスを提供し、顧客のフィードバックを分析し、オンライン買い物客にパーソナライズされたサービスを提供するためにオンライン小売業者によって使用されています。
人工知能の発生率
実際、2019年にUbisendが実施した調査によると、1人に5人の消費者がチャットボットから商品やサービスを購入する意思があり、オンライン買い物客の40％がチャットボットからお得な情報やオファーを購入しています。
世界のeコマース売上は4.800年までに2021億ドルに達すると予測されていますが、Gartnerは、80年にはすべての顧客とのやり取りの約2020％がAIテクノロジー（人間のエージェントなし）によって管理されると予測しています。
では、eコマースのAIは2019年のショッピング体験をどのように変えているのでしょうか？ この記事を通して、eコマースにおける人工知能の重要なアプリケーションのいくつかを実際の業界の例とともに見ていきましょう。
人工知能はショッピング体験をどのように変えていますか？
オンラインショッピングでの人工知能の使用は、買い物客が購入する製品とそれらをいつ購入するかに基づいてショッピングパターンを予測することにより、eコマース業界を変革しています。 たとえば、オンラインショッパーが毎週特定のブランドの米を頻繁に購入する場合、オンライン小売業者はこれらのショッパーにこの製品のパーソナライズされたオファーを送信したり、米料理によく合うコンパニオン製品の機械学習対応の推奨事項を使用したりできます。 。
eコマースのツール
eコマースAIツールまたはGoogleのDuplexツールなどのAI対応デジタルアシスタントは、買い物リストの作成（購入者の自然な声から）などの機能を開発しており、オンラインで注文することもできます。
eコマースにおけるAIの主なアプリケーションの中には、ストアやオンラインコマースの目的を達成するために他のアプリケーションよりも効果的なものがいくつかあります。 この観点から、eコマースには人工知能の複数の利点がありますが、今日業界を支配しているeコマースのためのAIの4つの主なアプリケーションがここにあることに注意する必要があります。
チャットボットおよびその他の仮想アシスタント。 Eコマース小売業者は、オンライン買い物客に24時間7日のサポートを提供するために、チャットボットやデジタルアシスタントにますます目を向けています。 人工知能技術で構築されたチャットロボットは、ますます直感的になり、より良い顧客体験を可能にします。
AIの影響は？
優れたカスタマーサポートを提供することに加えて、チャットボットは次のような機能を通じてeコマースにおけるAIの影響を増大させています。
消費者との音声ベースの対話を解釈できる自然言語処理（またはNLP）。
より深い理解を通じて消費者のニーズに対応します。
時間の経過とともに向上するのに役立つ自己学習スキル。
パーソナライズされた、またはターゲットを絞ったオファーを顧客に提供します。
スマートな製品の推奨事項
eコマースのトップAIアプリケーションの中で、オンラインショッパー向けのパーソナライズされた製品の推奨は、コンバージョン率を915％、平均注文額を3％増加させています。 ビッグデータを使用して、eコマースのAIは、過去の購入、検索された製品、オンラインの閲覧習慣に関する知識のおかげで、顧客の選択に影響を与えています。
製品の推奨事項は、eコマース小売業者に次のような複数の利点を提供します。
リピーターの数が多い
顧客維持と販売の改善
オンライン買い物客のためのパーソナライズされたショッピング体験
カスタムビジネスメールキャンペーンを有効にします。
eコマースにおけるAIのパーソナライズ？
最も効果的なモードのXNUMXつにランク付けされているパーソナライズは、eコマースマーケティングにおけるAIの中核です。 オンラインで各ユーザーから収集された特定のデータに基づいて、eコマースのAIと機械学習は、生成された顧客データから重要なユーザーの洞察を引き出しています。
たとえば、AI対応ツールのBoomtrainは、複数のタッチポイント（モバイルアプリ、電子メールキャンペーン、Webサイトなど）からの顧客データを分析して、オンラインでのやり取りがどのように行われているかを確認できます。 これらの洞察により、eコマース小売業者は適切な製品の推奨事項を作成し、デバイス間で一貫したユーザーエクスペリエンスを提供できます。
在庫管理
効率的な在庫管理とは、アイドル在庫を増やすことなく市場の需要を満たすことができる適切なレベルの在庫を維持することです。
従来の形式の在庫管理は現在の在庫レベルに限定されていましたが、AI対応の在庫管理により、以下に関連するデータに基づいて在庫を維持する方法が可能になります。
過去数年間の販売動向
製品の需要の予測または予想される変化
在庫レベルに影響を与える可能性のある供給側の問題
AIは、在庫管理に加えて、eコマースにおける人工知能の未来として予測される自動ロボットの出現により倉庫管理を可能にしています。 人間の従業員とは異なり、AIロボットを使用して、オンライン注文後すぐに注文した商品を発送するとともに、24時間年中無休で在庫を保管または取得できます。
Eコマース業界をさまざまな方法で変革することに加えて、B2BeコマースセクターのAIは多くの革新的なソリューションを推進しています。 このセクターに影響を与えている人工知能に関する最近の業界のケーススタディのいくつかを見てみましょう。
eコマース業界向けのインテリジェントなAI対応ソリューション
AIベースのテクノロジーは、オンラインショッパーに、市場に存在することすら知らなかったさまざまな製品を紹介しています。 たとえば、AIベースのテクノロジー企業であるSentient Technologiesは、仮想デジタルショッパーが、個人のショッピングパターンとデータの洞察に基づいてオンラインショッパーに新製品を推奨できるようにしています。
Eコマース業界
Amazon Alexaデバイスの成功に後押しされて、このeコマースの巨人はAlexa音声ショッピングシステムを導入しています。これにより、Amazonの最高の毎日のお得な情報を確認し、音声だけでオンラインで購入注文を行うことができます。 ほかに何か？ Amazon Alexaは、最高のファッションの組み合わせや、自分に最もよく似合う服の比較など、ワードローブのヒントも提供できます。
ファッションeコマース業界のAIは、オンライン販売を通じて購入した製品の返品数を減らしています。 たとえば、ファッションブランドのZaraは、AI機能を導入して、適切な服のサイズ（購入者の測定に基づく）とスタイルの好み（ゆったりした服またはフィットした服）を提案しています。 これは、ファッションブランドが製品の返品を減らし、繰り返し購入を改善するのに役立ちます。
これらのイノベーションに加えて、AIベースのソリューションは次の分野でeコマース業界を変革しています。
受信者が関心を持つ製品（またはサービス）のマーケティングEメールを送信するAI対応のEメールマーケティング。 これらの電子メールマーケティングツールは、自動化されたものよりも人間的なものを読むことに加えて、応答に基づいてユーザーのインテリジェントな分析を行い、クライアントの個々のニーズにより適合します。
eコマースプラットフォームの効果的なサプライチェーン管理を可能にするAI対応のサプライチェーン自動化。 その他の利点には、ベンダー、リードタイム、および市場のニーズに関連するビジネス上の意思決定を行う機能が含まれます。
ビジネスインテリジェンス、顧客プロファイル、オンライン販売分析などの多くの利点を提供する、eコマース業界向けの人工知能ベースのデータ分析ツール。
店舗またはオンラインストアでのソリューション
すべての実店舗およびオンライン小売店でシームレスで一貫性のある顧客体験を生み出しているオムニチャネルAIソリューション。 たとえば、SephoraのAIベースのオムニチャネルソリューションは、AIと機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョンを組み合わせて使用し、店内とオンラインのカスタマーエクスペリエンスのギャップを埋めています。
この記事で強調されているように、eコマースの人工知能は革新的なソリューションと顧客体験を推進する上で重要な役割を果たしています。 eコマースにおける人工知能の主な使用例のいくつかは、パーソナライズされたショッピング、製品の推奨、在庫管理です。
オンライン小売業者として、あなたのビジネスに人工知能の作業モデルを実装する方法を検討していますか？ EコマースビジネスのAI向けに設計されたCountantsは、製品分析に焦点を当てたソリューションでオンライン小売業者に力を与える確立されたデータ分析プロバイダーです。
eコマース検索
この問題に対処するために、Twiggleは自然言語処理を使用して、オンラインショッパーの検索結果を絞り込み、コンテキスト化して、最終的に改善します。 eコマース検索を改善しようとしているもうXNUMXつの会社は、米国を拠点とするテクノロジー企業のクラリファイです。 Clarifaiの初期の仕事は検索のビジュアルに焦点を合わせており、そのWebサイトに記載されているように、ソフトウェアは「ビジョンを備えた人工知能」です。
同社は、開発者が「世界を見るように見る」よりスマートなアプリケーションを作成できるようにし、企業が高度な画像およびビデオ認識を通じて顧客中心のエクスペリエンスを開発できるようにします。 AIソフトウェアは、機械学習を活用して、画像や動画の特性にタグを付けることで、コンテンツに自動的にタグを付け、整理し、視覚的に検索します。
ロゴ、製品、美学、ポケモンなど、あらゆる概念を理解するようにAIに教えることができるカスタムモデルを構築できる、パーソナライズされたトレーニングの詳細をご覧ください。 次に、これらの新しいモデルを既存の構築済みモデル（一般、色、食べ物、結婚式、旅行など）とともに使用して、キーワードタグまたは視覚的な類似性を使用してマルチメディアアセットを参照または検索できます。
決定的な賭けとしてのテクノロジー
人工知能技術は企業に競争上の優位性を提供し、あらゆる規模や予算の開発者や企業が利用できます。 良い例は、Chrome拡張機能に対するPinterestの最近のアップデートです。これにより、ユーザーはオンラインで任意の写真からアイテムを選択し、画像認識ソフトウェアを使用して同様のアイテムを表示するようにPinterestに依頼できます。
PinterestがAIを使った新しい検索体験を紹介するだけではありません。 eコマースWebサイトを強化する新しいソフトウェアプラットフォームが革新的なビジュアル検索機能を作成するため、バイヤーは衝動制御に別れを告げています。
AIを使用すると、一致する商品を見つけるだけでなく、サイズ、色、形、生地、さらにはブランドなど、補完的な商品を見つけることができます。 これらのプログラムの視覚的機能は本当に例外的です。
このソフトウェアは、アップロードされた画像から最初に視覚的な手がかりを取得することで、顧客が必要な製品を見つけるのに役立ちます。 消費者は、購入したいものを見るために買い物をする必要がなくなりました。
たとえば、ジムの友人の新しいドレスや同僚の新しいナイキのペアが好きかもしれません。 ビジュアルがある場合、AIにより、消費者はeコマースストアを通じて同様のアイテムを簡単に見つけることができます。
潜在的な顧客に再び焦点を合わせる
Conversicaによると、マーケティングリードの少なくとも33％が営業チームによってフォローされていません。 これは、あなたの製品やサービスに興味を持っている潜在的な事前資格のあるバイヤーが避けられない亀裂に陥ることを意味します。
さらに、多くの企業は、ほとんどまたはまったく何もしない管理不可能な顧客データで過負荷になっています。 これは、販売サイクルを改善するために使用できる信じられないほどの知性の金鉱です。 たとえば、小売業界を詳しく見ると、CCTVカメラで顔をスキャンして泥棒を捕まえるために顔認識がすでに使用されています。
しかし、AIを使用して顧客のショッピング体験を向上させるにはどうすればよいでしょうか。
実店舗での顧客の滞在時間をキャプチャするために顔認識を使用している企業もあります。 これは、顧客がiPodなどの特定の製品にかなりの時間を費やした場合、この情報は次回の訪問時に使用するために保存されることを意味します。
AIが発展するにつれて、店舗で過ごした時間に基づいて、顧客の画面に特別オファーが表示されると予想されます。 言い換えれば、オムニチャネル小売業者は、顧客へのリマーケティング能力が向上し始めています。
企業が顧客に直接対応することで、販売の様相は変化しています。 それはまるで企業が顧客の心を読んでいるかのようであり、すべてAIで使用されるデータのおかげです。 eコマースにおける人工知能の主な使用例のいくつかは、パーソナライズされた購入です。 キーワードタグを使用してマルチメディアアセットを参照または検索します。