検索から販売まで: eコマース AI の未来

人工知能により、オンライン小売業者は優れた顧客体験とユーザー エクスペリエンスを生み出すことができます。 AI は、顧客データを分析するための強力なツールを通じて e コマースの状況を強化します。 この記事では、eコマース AI を最適化するメリット、例、実践的な方法について説明します。 あなたが経験豊富なオンライン ビジネス オーナーであっても、初心者であっても、この包括的なガイドを使用する必要があります。

目次

• パーソナライズされた製品の推奨事項
• チャットボットと仮想アシスタント
• 在庫管理
• 不正行為の検出と防止
• ダイナミックプライシング
• ECAI活用事例

AI は e コマース業界をどのように変革するのでしょうか?

Gartner のレポートによると、パンデミック以降、米国のオンライン ショッピングは 55% 増加しました。 すべてが「ほぼ正常に戻っている」にもかかわらず、データサイエンスを原動力とするこの荒々しいペースは減速する兆しがありません。 これにより、オンライン小売業者は統合を真剣に検討します

ECサイトの機能を高度化するAI技術。

このセクションでは、e コマース AI の 5 つの主な利点と、これらのイノベーションをビジネスに実装する手順について説明します。

1. パーソナライズされた製品の推奨事項

オンライン ストアを訪問するすべての顧客にパーソナル ショッピング アシスタントを配置することを想像してください。 それが、AI を活用した製品レコメンデーションの力です。 AIは、顧客データ、購入履歴、閲覧行動を分析することで、各個人の興味やニーズに関連した商品を推奨できます。

実装方法:

• AI レコメンデーション エンジンの統合:いくつかのプラットフォームでは、電子商取引 Web サイトに簡単に統合できる AI を活用したレコメンデーション ツールが提供されています。
• 顧客データを収集する:顧客にアカウントを作成し、購入履歴を追跡するよう促します。 閲覧行動に関するデータを匿名で収集することもできます。
• 推奨事項を調整する:推奨事項のパフォーマンスを定期的に分析し、顧客エンゲージメントと購入データに基づいて調整します。

2. チャットボットと仮想アシスタント

AI を活用したチャットボットによる、時間のかかる非人間的な顧客サービスのことは忘れてください。

AI チャットボットと仮想アシスタントは次のサービスを提供できます。

• 24時間年中無休のカスタマーサポート
• よくあるお問い合わせへの対応
• 顧客の購入プロセスをガイドします。
• 簡単な問題も解決します。

このアプリケーションを使用すると、人間のカスタマー サービス チームがより複雑なケースを処理できるようになり、顧客をサポートする効率的な方法が提供されます。

実装方法:

• 一般的な顧客の問い合わせを特定する:顧客サービス データを分析して、最も頻繁に寄せられる質問や懸念事項を理解します。
• チャットボット スクリプトを開発する:これらの一般的な問い合わせに対応し、顧客の購入プロセスを明確かつ簡潔にガイドするスクリプトを作成します。
• マルチチャネル アプローチを検討します。Webサイト、ソーシャル メディア、メッセージング アプリなどのプラットフォーム間でチャットボット ソリューションを統合します。

3. 在庫管理

在庫の管理は、特に幅広い製品を扱う企業にとっては複雑になる場合があります。 AI は、販売データを分析し、傾向を特定し、将来の需要を予測することで、このプロセスの改善に役立ちます。 AI を活用した在庫管理により、在庫レベルを最適化し、収益に悪影響を及ぼす可能性のある在庫切れや過剰在庫を防ぐことができます。

Katana、AI 対応の在庫管理ソリューション

実装方法:

• AI を活用した在庫管理システムに投資する:これらのシステムは、履歴データとリアルタイムの傾向を使用して需要を予測し、最適な在庫レベルを提案します。
• 販売チャネルとの統合:在庫管理システムが電子商取引プラットフォームおよび他の販売チャネルと同期していることを確認して、正確な在庫レベルを維持します。
• 自動再注文を設定する:枯渇に近づいた製品に対して自動再注文をトリガーするようにシステムを構成し、顧客の需要を満たすのに十分な在庫を確保します。

4. 不正行為の検出と防止

不正な取引は、電子商取引ビジネスにとってコストがかかる可能性があります。 AI は購入パターンを分析し、不審なアクティビティをリアルタイムで特定できるため、不正取引が発生する前に防止できます。 これにより、ビジネスを経済的損失から守り、顧客の信頼を維持できます。

実装方法:

• 不正検出ソリューションの実装: AI を活用したいくつかの不正検出ツールを支払い処理システムに統合できます。
• 不正行為ルールを定期的に更新する:不正行為者が新しい手法を開発する中、時代の先を行くためには不正行為検出ルールを更新することが重要です。
• 決済処理業者と提携する:多くの決済処理業者は、組み込みの不正検出機能を提供しており、追加の洞察とガイダンスを提供できます。

5. 動的な価格設定

AI は、リアルタイムの需要、競合他社の価格設定、顧客のセグメント化などのさまざまな要因に基づいて価格を調整するのに役立ちます。 さらに、AI を使用すると、競争力を維持しながら利益を最大化するために価格戦略を最適化できます。

実装方法:

• 価格設定の目標を定義する:利益を最大化するか、市場シェアを拡大​​するか、あるいはその両方のバランスを達成するかを決定します。
• 価格設定戦略の選択:価格スキミングやペネトレーション価格設定など、AI を活用したさまざまな動的価格設定モデルが利用可能です。 目標と対象ユーザーに最も合ったアプローチを選択してください。
• 戦略をテストして改良する:動的価格戦略のパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて調整して、望ましい結果を達成します。

これらの AI を活用したソリューションを e コマース ビジネスに統合すると、顧客エクスペリエンスをパーソナライズし、業務を合理化し、最終的には成長と収益性を促進することができます。 AI は強力なツールですが、その成功は適切な実装とビジネス ニーズと目標への適応にかかっています。

ECAI活用事例

いくつかの電子商取引大手が画期的なイノベーションを導入し、オンライン ショッピング体験の限界を押し広げています。 このセクションでは、これらの成功事例のいくつかを詳しく掘り下げ、AI を活用してカスタマー ジャーニーをパーソナライズし、業務を合理化し、最終的にビジネスの成長を促進する方法を紹介します。

Sephora のバーチャル アーティスト (AI を活用したチャットボットとカスタマイズ)

Sephora Virtual Artist を使用すると、スマートフォンのカメラを使用して、さまざまなメイクアップの色合いやスタイルを仮想的に試すことができます。 AIがあなたの顔の特徴を分析し、メイクアップ製品をリアルに重ね合わせます。 さらに、チャットボットは特定の製品に関する質問に答え、肌の色調や好みに基づいて色合いを推奨します。

AI を活用したチャットボットとカスタマイズ機能のこの組み合わせにより、美容製品のオンライン ショッピング エクスペリエンスが向上します。 お客様は、次の 4 つの簡単な手順でこの機能を試すことができます。

Amazon の「カートに追加」ナッジ (ターゲティングと顧客データ分析):

あなたは Amazon で新しいランニング シューズを探しています。 さまざまなオプションをスクロールすると、見ている靴と「よく一緒に購入されている」という商品が表示される場合があります。

これもAIの例です。 Amazon は AI を活用して顧客の膨大な購入データを分析しています。 ランニング シューズや高機能ソックスなど、特定の商品が頻繁に一緒に購入されるパターンを特定できます。 AI は、これらの補完的な商品を紹介することでお客様のニーズをターゲットにし、購入価値を高める可能性があります。

Netflix が映画マラソンを推奨 (パーソナライゼーション)

あなたが Netflix を利用していて、膨大な映画や番組のライブラリに圧倒されていると想像してみてください。 突然、「プラダを着た悪魔 [以前に見た映画]」という行が表示され、厳選された映画リストが表示されます。 これはAIが動いているのです！

Netflix は、AI を活用した推奨エンジンを使用して、好みのジャンル、よく見る俳優、通常のコンテンツの視聴時間などの視聴履歴を分析します。 このデータに基づいて、AI はユーザーが楽しめると予測する映画を提案し、ユーザーをプラットフォームに集中させ続け、新しいお気に入りを発見できる可能性があります。

次は、e コマース AI のこれら 3 つの実際の例を試してみる番です。 楽しむ！