E-Commerce yang Didukung AI: 10 Aplikasi Teratas untuk Meningkatkan ROI

Ukuran pasar eCommerce yang mendukung AI diperkirakan mencapai $16,8 miliar pada tahun 2030. Selain itu, analisis layanan pelanggan adalah kasus penggunaan AI yang paling umum dalam pemasaran dan penjualan. 57% dari seluruh responden di negara-negara berkembang mengaku telah mengadopsi AI.

Belakangan ini, pengaruh transformatif dari Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) dalam e-commerce semakin tidak dapat disangkal. Sistem AI/ML memungkinkan pemasar menganalisis data dalam jumlah besar, membuat prediksi akurat, dan mengotomatiskan proses. Hasilnya, AI/ML telah menemukan banyak penerapan dalam pemasaran eCommerce, mulai dari mempersonalisasi pengalaman pelanggan hingga mengoptimalkan rantai pasokan.
.
Saat ini, kita menyaksikan integrasi AI/ML yang pesat seiring dengan terus berkembangnya teknologi dan semakin akrabnya pelanggan. Dengan akses ke alat dan kemudahan penggunaannya, adopsi aplikasi berbasis AI dan ML kini tidak bisa dihindari.

Jenis Teknologi yang Biasa Digunakan

Kita terbiasa mendengar dan menganggap AI sebagai sebuah teknologi tunggal yang mulus. Ini adalah nama umum yang digunakan untuk merujuk pada berbagai model. Namun, hal tersebut tidak terjadi. Khusus untuk eCommerce, berikut adalah empat teknologi AI/ML terkemuka yang paling sering digunakan:

• Pemrosesan bahasa alami (NLP): Jenis AI ini memungkinkan komputer untuk memahami, mendukung, dan memanipulasi kata-kata lisan atau tertulis seperti yang bisa dilakukan manusia.
• Pembelajaran mesin (ML): Pembelajaran mesin adalah istilah umum untuk pemecahan masalah oleh komputer yang meniru cara manusia belajar “menemukan” algoritme mereka sendiri.
• Visi komputer (CV): Visi komputer adalah bidang kecerdasan buatan yang membantu komputer memperoleh, memproses, menganalisis, dan memahami gambar atau video digital.
• Penambangan data: Penambangan data mengekstrak dan mendeteksi pola dalam kumpulan data besar untuk menginformasikan algoritme dan sistem AI
• Pembelajaran Penguatan Mendalam: Ini adalah subbidang ML yang menggabungkan pembelajaran penguatan (RL) dan pembelajaran mendalam. RL mempertimbangkan masalah agen komputasi yang belajar membuat keputusan melalui trial and error.

10 Cara Teratas AI Mengubah eCommerce

Penggunaan AI/ML dalam pemasaran eCommerce menawarkan berbagai keunggulan kompetitif yang dapat meningkatkan kesuksesan dan produktivitas bisnis ritel online.

Seiring kemajuan teknologi, keunggulan ini akan semakin nyata, menjadikan AI/ML sebagai alat penting bagi bisnis eCommerce yang ingin berkembang di pasar yang kompetitif.

Berikut sepuluh cara terbaik memanfaatkan AI/ML untuk meningkatkan bisnis eCommerce Anda.

#1. Rekomendasi Produk yang Dipersonalisasi

Penggunaan AI/ML di eCommerce yang sebagian besar dari kita alami secara langsung adalah rekomendasi produk yang dipersonalisasi. Menurut laporan Forbes Insights, personalisasi berdampak langsung pada maksimalisasi penjualan, ukuran keranjang (jumlah total produk yang dibeli konsumen dalam satu transaksi), dan keuntungan di saluran distribusi D2C.

Algoritme AI/ML dapat digunakan untuk menganalisis riwayat penelusuran dan pembelian pengguna, data demografis, dan perilaku real-time untuk menyarankan produk yang paling relevan bagi mereka. Pendekatan individual ini meningkatkan pengalaman berbelanja dan secara signifikan meningkatkan tingkat konversi dan penjualan.
Flipkart, misalnya, menggunakan AI/ML untuk meningkatkan banyak aspek bisnisnya, salah satunya adalah penggunaan algoritme yang menawarkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi kepada pengguna. Ini meningkatkan keterlibatan pengguna dan meningkatkan penjualan.

Demikian pula, BigBasket menggunakan AI/ML untuk membuat daftar belanja yang dipersonalisasi bagi pengguna, yaitu Smart Basket, yang memberikan saran berdasarkan pembelian sebelumnya dan preferensi sehubungan dengan titik harga dan kualitas.

Powerlook menggunakan Mesin Rekomendasi dan Katalog WebEngage untuk mengatasi kurangnya rekomendasi khusus pengguna di situs web mereka. Berdasarkan riwayat pembelian pengguna, pakaian, dan preferensi pakaian lainnya, opsi yang relevan direkomendasikan kepada pengguna setelah 15 hari sejak pembelian terakhir mereka. Produk dan pilihan juga direkomendasikan berdasarkan riwayat keranjang pengguna. Hasilnya, peningkatan konversi unik sebesar 302%, terbukti dengan sendirinya.

Sama seperti yang dapat membantu Powerlook, Rekomendasi WebEngage dan Mesin Katalog dapat membuat perbedaan pada bisnis Anda dengan memungkinkan Anda menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk klien Anda.

#2. Analisis Prediktif untuk Manajemen Inventaris

Analisis prediktif yang didukung AI/ML memandu bisnis eCommerce dalam mengoptimalkan manajemen inventaris mereka. Itu dapat menganalisis data penjualan historis, musiman, tren pasar, dan faktor eksternal seperti cuaca. Analisis ini memungkinkan algoritme memperkirakan permintaan dengan akurasi luar biasa. Hal ini membantu pengecer mengurangi masalah kelebihan stok dan kekurangan stok, sehingga menghasilkan penghematan biaya dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Industri fashion eCommerce, yang harus mengikuti tren agar bisa berkembang, bisa mendapatkan banyak manfaat dari analisis prediktif. Sistem AI/ML dapat membantu memberikan kecerdasan yang berharga bagi merek fesyen dengan mengidentifikasi pola dan memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang tren fesyen, perilaku pembelian, dan panduan berorientasi inventaris.

Contoh yang bagus dari hal ini adalah Myntra. Dengan menggunakan AI/ML untuk menganalisis data dari portal fesyen, media sosial, dan database pelanggan Myntra, mereka dapat mengetahui produk apa yang paling cepat bergerak dan memastikan produk tersebut tersedia di aplikasi mereka. Hasilnya, Myntra mengeluarkan koleksinya jauh lebih cepat dibandingkan pesaingnya.

#3. Chatbots dan Asisten Virtual

Chatbot dan asisten virtual berbasis AI/ML semakin menjadi bagian integral dari dukungan pelanggan di eCommerce. Mereka menjawab pertanyaan umum, menawarkan rekomendasi produk, dan bahkan memproses pesanan. Sistem yang didukung AI ini beroperasi 24/7, meningkatkan layanan pelanggan, mengurangi waktu respons, dan meningkatkan keterlibatan pelanggan.

Misalnya, chatbot Decision Assistant Flipkart menggunakan berbagai teknik untuk memahami “pemikiran manusia” di balik pertanyaan pelanggan dan meresponsnya dengan tepat. Chatbot telah berkontribusi pada metrik bisnis Flipkart dengan mengurangi jumlah percakapan yang diteruskan ke agen manusia dan menurunkan tingkat pengabaian keranjang.

Demikian pula, asisten virtual Nykaa, yang telah terdaftar sebagai salah satu chatbot AI terbaik di India, membantu pelanggan dalam pembelian mereka dengan menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi yang diungkapkan oleh pelanggan. Ini menawarkan mereka pilihan untuk mengobrol video dengan seorang ahli dan juga mampu membantu pelanggan menemukan sendiri produk yang relevan.

Baru-baru ini, chatbot AI generatif baru Myntra, MyFashionGPT, memungkinkan pengguna mencari, dalam bahasa alami, jawaban atas pertanyaan seperti, “Saya akan pergi ke Goa untuk berlibur. Tunjukkan padaku apa yang bisa aku pakai.”

#4. Penetapan Harga Dinamis

Penetapan harga dinamis, juga dikenal sebagai penetapan harga lonjakan, penetapan harga permintaan, atau penetapan harga berdasarkan waktu, adalah strategi di mana merek menyesuaikan harga secara fleksibel untuk produk/layanan mereka berdasarkan kondisi pasar saat ini. Memanfaatkan katalog memungkinkan pembaruan harga yang efisien dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti permintaan, persaingan, dan perilaku pelanggan. Misalnya, jika produk tertentu sangat dicari, atau kondisi pasar berubah, katalog akan menyesuaikan harga dengan cepat. Hal ini memastikan bisnis tetap kompetitif, memaksimalkan pendapatan, dan memberikan pengalaman berbelanja yang lancar dengan menyelaraskan harga dengan dinamika pasar saat ini dan preferensi pelanggan.

MakeMyTrip, merek e-niaga perjalanan menggunakan AI/ML untuk menyesuaikan harga secara real-time. Hal ini memungkinkan pelanggan menerima informasi harga yang kontekstual dan relevan serta berkontribusi terhadap keterlibatan pelanggan. Hal ini, pada gilirannya, menghasilkan retensi yang lebih besar, lebih sedikit churn, dan lebih banyak konversi.

#5. Segmentasi dan Penargetan Pelanggan

Sistem AI/ML memungkinkan pemasar eCommerce untuk mensegmentasi basis pelanggan mereka dengan lebih efektif. Solusi yang didukung AI/ML untuk segmentasi menghilangkan bias manusia, mengidentifikasi pola tersembunyi, dan meningkatkan personalisasi, serta sangat terukur. Dengan menganalisis data pelanggan, dapat mengidentifikasi segmen pelanggan yang berbeda berdasarkan perilaku, minat, dan demografi.

Anda dapat memanfaatkan segmentasi prediktif untuk mengidentifikasi audiens pelanggan yang ideal dari kelompok tersebut. Fitur AI/ML ini memungkinkan Anda membuat segmen berdasarkan kecenderungan pengguna terhadap tindakan yang diinginkan.
Segmen prediktif menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi pengguna mana yang cenderung mengambil tindakan tertentu, seperti melakukan pembelian atau keluar. Metode ini lebih ampuh dibandingkan cara biasa dalam mengkategorikan pengguna karena metode ini lebih dari sekadar data dan atribut yang ada, sehingga memungkinkan pemasar membuat prediksi yang lebih akurat tentang perilaku pengguna seiring dengan semakin tidak adanya cookie di dunia.

Hal ini memungkinkan bisnis merancang kampanye pemasaran yang ditargetkan. Pemeliharaan prospek semacam ini lebih mungkin menghasilkan konversi daripada segmentasi umum berdasarkan usia atau lokasi geografis.

Untuk MyGlamm, segmentasi pelanggan berdasarkan persona pengguna (misalnya, segmen dari semua pengguna terdaftar yang memiliki 150 GlammPOINTS di akun mereka dan tidak melakukan pembelian apa pun) menggunakan alat segmentasi WebEnage memungkinkan mereka merancang beberapa perjalanan untuk segmen ini. Menargetkan upaya pemasaran dan komunikasi kepada pengguna, bergantung pada tahap perjalanan mereka, memungkinkan mereka menggaet pelanggan secara efektif.

Hal ini menghasilkan peningkatan pengalaman pengguna, keterlibatan web dan aplikasi, dengan peningkatan konversi sebesar 13,5% oleh pengguna yang menerima email yang dipersonalisasi tentang item di keranjang mereka, dan pertumbuhan pembelian sebesar 166% oleh pengguna yang sebelumnya meninggalkan keranjang mereka.

Keahlian WebEngage dalam segmentasi pelanggan membantu MyGlamm mencapai hasil yang fenomenal ini. WebEngage juga dapat membantu Anda mendapatkan wawasan lebih mendalam tentang bisnis Anda menggunakan segmentasi pelanggan.

#6. Pencarian Visual dan Pengenalan Gambar

Aplikasi penelusuran visual dan pengenalan gambar yang didukung AI memungkinkan orang menemukan produk hanya dengan melihat gambar, bukan teks. Teknologi ini dapat mengidentifikasi dan mencocokkan produk berdasarkan gambar. Ini menyederhanakan proses belanja karena memungkinkan pengguna mencari produk yang mungkin tidak mereka ketahui nama pastinya.

Lenskart, misalnya, menjembatani kesenjangan dalam berbelanja kacamata dengan memungkinkan pengguna mencoba bingkai secara virtual untuk melihat mana yang paling cocok untuk mereka. Ini menghilangkan kebutuhan pelanggan untuk pergi ke toko secara fisik. Virtual, augmented reality mereka menggunakan AI untuk mendeteksi fitur wajah pelanggan dan menghasilkan daftar kacamata yang dipersonalisasi untuk pelanggan dalam waktu kurang dari 10 detik. Hal ini memungkinkan mereka untuk mencoba gaya tersebut secara virtual dan bahkan membaginya dengan teman-teman mereka untuk mendapatkan opini kedua.

Demikian pula, Pepperfry memungkinkan pengguna untuk mencari furnitur dan item dekorasi rumah serta memberikan demonstrasi produk virtual. Hal ini memungkinkan pengguna untuk melihat pratinjau furnitur di rumah mereka secara virtual sehingga mereka dapat membuat keputusan yang tepat mengenai pembelian.

#7. Deteksi dan Pencegahan Penipuan

Bisnis eCommerce rentan terhadap berbagai bentuk penipuan, seperti penipuan pembayaran dan pengambilalihan akun. Algoritme AI dapat menganalisis pola transaksi dan mendeteksi anomali yang merupakan tanda bahaya aktivitas penipuan. Dengan secara otomatis menandai transaksi mencurigakan tersebut, AI membantu mengurangi kerugian dan melindungi bisnis dan pelanggan. Penggunaan AI juga membangun kepercayaan antara merek dan pelanggan, sehingga menghasilkan pengalaman yang lebih baik dan keterlibatan pelanggan yang lebih besar.

Contoh perusahaan yang menggunakan AI untuk mendeteksi dan mencegah penipuan adalah Flipkart. Jika, misalnya, penjual memutuskan untuk menipu platform atau menggunakan gambar yang dimanipulasi dalam listingan, algoritme AI dapat mendeteksi dan menandai hal tersebut. Hal ini memastikan bahwa pelanggan mendapatkan gambaran akurat tentang apa yang mereka cari.

#8. Optimasi Pemasaran Email

Alat otomatisasi pemasaran email berbasis AI/ML adalah pengubah permainan untuk kampanye email. Alat-alat ini menganalisis perilaku dan preferensi pelanggan serta mempersonalisasi konten email dan waktu pengiriman. Analisis prediktif berbasis AI/ML juga dapat menyarankan produk yang mungkin diminati pelanggan, sehingga meningkatkan efektivitas upaya pemasaran email.

Fitur AI Generatif WebEngage memungkinkan Anda membuat pesan email yang disesuaikan dalam waktu singkat! AI Generatif membantu Anda membuat templat pesan yang dipersonalisasi, dengan mempertimbangkan preferensi, demografi, dan data perilaku audiens Anda. Hal ini memastikan bahwa email Anda diterima oleh setiap penerima, mendorong keterlibatan dan konversi yang lebih tinggi.

WebEngage mampu membantu merek eCommerce terkemuka di Arab Saudi, HNAK, mencapai tingkat terbuka sebesar 67% untuk email pengabaian keranjang. Menggunakan fitur seperti pembuat email seret dan lepas membantu HNAK membuat email estetis yang dioptimalkan untuk seluler. Mereka juga mampu mengurangi upaya manual yang dilakukan untuk mempersonalisasi email.

Contoh bagus lainnya tentang bagaimana AI/ML dapat dimanfaatkan untuk mengoptimalkan pemasaran email datang dari kisah dampak Juicy Chemistry, merek perawatan kulit organik D2C. Bermitra dengan WebEngage memungkinkan Juicy Chemistry bereksperimen dengan saluran, segmen, pengaturan waktu, dan pesan. Hal ini menghasilkan keterlibatan yang lebih baik dan kotak masuk yang lebih tinggi di folder non-promosi. Secara keseluruhan, Juicy Chemistry mampu mencapai pertumbuhan konversi email sebesar 4,5X lipat dan peningkatan rasio buka email sebesar 2X lipat .

#9. Pencarian Suara dan Perdagangan Suara

Mengikuti popularitas perangkat yang diaktifkan dengan suara seperti Amazon Echo dan Google Dot Echo, AI juga memungkinkan perdagangan suara. Dengan perintah suara, pembeli dapat menemukan produk, memesan, atau memeriksa status pesanannya.

Cara unik Flipkart memanfaatkan perdagangan suara adalah dengan memperkenalkan “Hagglebot,” sebuah chatbot yang memungkinkan pelanggan menawar harga yang lebih baik selama promosi Big Billion Days Sale. Kampanye ini sukses besar karena total pendapatan penjualan Flipkart melalui produk yang ditawarkan di Hagglebot mencapai $1,23 juta. Waktu keterlibatan rata-rata dari pengalaman tersebut adalah 6 menit 5 detik, menjadikannya pengalaman Asisten Google yang paling menarik pada saat itu.

MakeMyTrip juga bertujuan menjadikan perencanaan perjalanan lebih inklusif dan mudah diakses dengan mengaktifkan pemesanan bantuan suara dalam bahasa India.

#10. Manajemen Rantai Pasokan dan Logistik

AI/ML secara radikal meningkatkan efisiensi manajemen rantai pasokan dan logistik untuk perusahaan eCommerce. AI dapat membantu perencanaan rute, manajemen inventaris, dan perkiraan permintaan. Hal ini menghasilkan pengiriman yang lebih cepat, biaya operasional yang lebih rendah, manajemen inventaris yang lebih baik, dan peningkatan kepuasan pelanggan.

Bot bertenaga AI Flipkart, yang disebut AGV (Automated Guided Vehicles), misalnya, memungkinkan operator manusia memproses 4.500 pengiriman per jam dengan kecepatan dua kali lipat dan akurasi 99,9%. Bot juga memungkinkan peningkatan kapasitas dan throughput gudang.

Kesimpulan

Seperti yang telah kita lihat pada semua contoh di atas, AI telah merevolusi bidang eCommerce dengan menyediakan solusi inovatif dan berfokus pada pelanggan. Mereka memungkinkan bisnis untuk menyederhanakan operasi dan pada akhirnya meningkatkan ROI. Dari rekomendasi produk yang dipersonalisasi hingga pengoptimalan rantai pasokan, sepuluh aplikasi AI/ML teratas yang dibahas dalam artikel ini telah menjadi alat yang diperlukan bagi bisnis eCommerce yang ingin menjadi yang terdepan dalam persaingan.

WebEngage berada di garis depan dalam teknologi revolusioner ini dan telah memanfaatkan kekuatan rangkaian otomatisasi pemasarannya untuk membantu bisnis eCommerce seperti milik Anda mencapai hasil yang fenomenal. Minta Demo hari ini untuk mengetahui bagaimana WebEngage dapat membantu Anda memanfaatkan dorongan AI yang mengubah permainan dalam pemasaran eCommerce.