AI を活用した電子商取引: ROI を向上させるアプリケーション トップ 10

公開: 2023-12-12

AI 対応の e コマース市場規模は、2030 年までに 168 億ドルに達すると推定されています。さらに、顧客サービス分析は、マーケティングと販売における AI の最も一般的な使用例です。 新興経済国の全回答者の 57% が AI を導入していると主張しています。

最近では、電子商取引における人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の変革的な影響は否定できません。 AI/ML システムを使用すると、マーケティング担当者は大量のデータを分析し、正確な予測を行い、プロセスを自動化できます。 その結果、AI/ML は、顧客エクスペリエンスのパーソナライズからサプライ チェーンの最適化まで、e コマース マーケティングに多くの応用が見出されています。
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現在、テクノロジーが進化し続け、顧客がより身近になるにつれて、AI/ML が急速に統合されています。 ツールへのアクセスとその使いやすさにより、AI および ML 駆動のアプリケーションの導入は今や避けられません。

一般的に使用されるテクノロジーの種類

私たちは、AI を単一のシームレスなテクノロジーとして聞き、考えることに慣れています。 さまざまなモデルを指す一般的な名前です。 しかし、それはほとんどありません。 特に e コマースに関して言えば、最も頻繁に使用される 4 つの主要な AI/ML テクノロジーは次のとおりです。

  • 自然言語処理 (NLP):このタイプの AI を使用すると、コンピューターは人間と同じように話し言葉や書き言葉を理解し、サポートし、操作できるようになります。
  • 機械学習 (ML):機械学習は、人間が独自のアルゴリズムを「発見」する方法を模倣するコンピューターによる問題解決の総称です。
  • コンピューター ビジョン (CV):コンピューター ビジョンは、コンピューターがデジタル画像やビデオを取得、処理、分析、理解するのに役立つ人工知能の分野です。
  • データマイニング:データマイニングは、大規模なデータセット内のパターンを抽出および検出して、AI アルゴリズムとシステムに情報を提供します。
  • 深層強化学習:強化学習 (RL) と深層学習を組み合わせた ML のサブフィールドです。 RL は、試行錯誤によって意思決定を行うことを学習する計算エージェントの問題を考慮します。

AI技術の種類

AI が e コマースを変革する 10 の方法

e コマース マーケティングで AI/ML を使用すると、オンライン小売ビジネスの成功と生産性を飛躍的に高めることができる幅広い競争上の利点が得られます。

テクノロジーが進歩するにつれて、これらの利点はさらに明らかになり、競争市場での成功を目指す電子商取引ビジネスにとって AI/ML は不可欠なツールとなるでしょう。

ここでは、AI/ML を活用して e コマース ビジネスを向上させる 10 の方法を紹介します。

#1. パーソナライズされた製品の推奨事項

私たちのほとんどが直接経験している e コマースにおける AI/ML の使用は、パーソナライズされた製品の推奨です。 Forbes Insights のレポートによると、パーソナライゼーションは、売上の最大化、バスケット サイズ (消費者が 1 回の取引で購入する製品の総数)、および D2C 流通チャネルの利益に直接影響します。

AI/ML アルゴリズムを使用して、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴、人口統計データ、リアルタイムの行動を分析し、ユーザーに最も関連性の高い製品を提案できます。 この個別のアプローチにより、ショッピング体験が向上し、コンバージョン率と売上が大幅に向上します。
たとえば、Flipkart は AI/ML を使用してビジネスのさまざまな側面を強化しており、その 1 つはユーザーにパーソナライズされた製品の推奨を提供するアルゴリズムの使用です。 これにより、ユーザー エンゲージメントが強化され、売上が増加します。

同様に、BigBasket は AI/ML を利用してユーザー向けにパーソナライズされた買い物リスト、つまり、以前の購入や価格と品質に関する好みに基づいて提案を提供する Smart Basket を作成します。

Powerlook は、WebEngage のレコメンデーションおよびカタログ エンジンを採用して、Web サイトにユーザー固有のレコメンデーションが欠如していることを解決しました。 ユーザーの購入履歴、服装、その他の服装の好みに基づいて、最後の購入から 15 日後に関連するオプションがユーザーに推奨されました。 製品や選択肢も、ユーザーのカート履歴に基づいて推奨されました。 ユニーク コンバージョン数が 302% 増加したという結果がそれを物語っています。

製品の推奨事項

Powerlook を支援できたのと同様に、WebEngage Recommendation および Catalog Engine は、顧客向けにパーソナライズされた推奨事項を生成できるようにすることで、ビジネスに変化をもたらすことができます。

#2. 在庫管理のための予測分析

AI/ML を活用した予測分析は、e コマース企業の在庫管理の最適化を導きます。 過去の販売データ、季節性、市場動向、天候などの外部要因を分析できます。 これらの分析により、アルゴリズムは驚くべき精度で需要を予測できます。 これにより、小売業者は在庫過剰や在庫不足の問題を軽減し、コスト削減と顧客満足度の向上につながります。

ファッション e コマース業界は、成長するためにトレンドを追い続ける必要があり、予測分析から大きな恩恵を受けることができます。 AI/ML システムは、パターンを特定し、ファッション トレンド、購入行動、在庫指向のガイダンスについてのより深い洞察を提供することで、ファッション ブランドに貴重なインテリジェンスを提供するのに役立ちます。

この好例が Myntra です。 AI/ML を使用してファッション ポータル、ソーシャル メディア、Myntra の顧客データベースからのデータを分析することで、どの製品が最も早く移動するかを把握し、それらが自社のアプリで確実に利用可能になるようにすることができました。 その結果、Myntra は競合他社よりもはるかに早くコレクションを発表しました。

AI/ML を使用したデータ分析

#3. チャットボットと仮想アシスタント

AI/ML 主導のチャットボットと仮想アシスタントは、e コマースにおける顧客サポートにますます不可欠なものになってきています。 よくある質問に答え、製品の推奨事項を提案し、注文の処理も行います。 これらの AI を活用したシステムは 24 時間年中無休で稼働し、顧客サービスを強化し、応答時間を短縮し、顧客エンゲージメントを高めます。

たとえば、Flipkart の Decision Assistant チャットボットは、さまざまなテクニックを使用して顧客のクエリの背後にある「人間の思考」を理解し、それに応じて応答します。 チャットボットは、人間のエージェントに渡される会話の数を減らし、カート放棄率を下げることで、Flipkart のビジネス指標に貢献しました。

同様に、インドで最高の AI チャットボットの 1 つとして挙げられている Nykaa の仮想アシスタントは、顧客が表明した好みに基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供することで、顧客の購入を支援します。 専門家とビデオチャットするオプションを提供し、顧客が自分で関連する製品を見つけるのを支援することもできます。

Nykaa 仮想アシスタント

最近では、Myntra の新しい生成 AI チャットボット MyFashionGPT を使用すると、ユーザーは「休暇でゴアに行きます。」などのクエリに対する回答を自然言語で検索できます。 私が着られるものを見せてください。」

#4. ダイナミックプライシング

ダイナミックプライシングは、サージプライシング、デマンドプライシング、または時間ベースのプライシングとも呼ばれ、ブランドが現在の市場状況に基づいて製品/サービスの価格を柔軟に調整する戦略です。 カタログを活用すると、需要、競争、顧客の行動などの要素を考慮して、効率的に価格を更新できます。 たとえば、特定の製品の人気が高い場合、または市場状況が変化した場合、カタログはその場で価格を調整します。 これにより、現在の市場動向や顧客の好みに合わせて価格を調整することで、企業は競争力を維持し、収益を最大化し、スムーズなショッピング エクスペリエンスを提供できるようになります。

旅行 e コマース ブランドの MakeMyTrip は、AI/ML を使用してリアルタイムで価格を調整します。 これにより、顧客は状況に応じた関連する価格情報を受け取ることができ、顧客エンゲージメントに貢献します。 これにより、リテンションが向上し、離脱が減り、コンバージョンが増加します。

#5. 顧客のセグメンテーションとターゲティング

AI/ML システムにより、e コマース マーケティング担当者は顧客ベースをより効果的にセグメント化できます。 AI/ML を活用したセグメンテーション ソリューションは、人間の偏見を排除し、隠れたパターンを特定し、パーソナライゼーションを強化し、非常に拡張性があります。 顧客データを分析することで、行動、興味、人口統計に基づいて明確な顧客セグメントを識別できます。

予測セグメンテーションを活用して、群衆の中から理想的な顧客層を特定できます。 この AI/ML 機能を使用すると、望ましいアクションに対するユーザーの傾向に基づいてセグメントを作成できます。
予測セグメントは機械学習を使用して、どのユーザーが購入や退会などの特定のアクションを実行する可能性が高いかを予測します。 この方法は既存のデータや属性を超えてユーザーを分類する通常の方法よりも強力で、世界の Cookie レス化が進むにつれてマーケティング担当者はユーザーの行動をより正確に予測できるようになります。

これにより、企業はターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを設計できるようになります。 この種のリードナーチャリングは、年齢や地理的位置に基づいた一般的なセグメンテーションよりもコンバージョンにつながる可能性が高くなります。

MyGlamm の場合、WebEnage のセグメンテーション ツールを使用してユーザー ペルソナ (たとえば、アカウントに 150 GlammPOINT を持ち、購入をしなかったすべての登録ユーザーのセグメント) に基づいて顧客をセグメント化することで、これらのセグメントに対して複数のジャーニーを設計できるようになりました。 ユーザーのジャーニーのどの段階にあるかに応じて、マーケティング活動とユーザーへのコミュニケーションをターゲットにすることで、顧客を効果的に引きつけることができました。

その結果、ユーザー エクスペリエンス、Web およびアプリのエンゲージメントが向上し、カート内の商品に関するパーソナライズされたメールを受信したユーザーのコンバージョンが 13.5% 増加し、以前にカートを放棄したユーザーの購入が 166% 増加しました。

MyGlamm の顧客セグメンテーション

WebEngage の顧客セグメンテーションに関する専門知識は、MyGlamm がこれらの驚異的な結果を達成するのに役立ちました。 WebEngage は、顧客セグメンテーションを使用してビジネスについてより深い洞察を得るのにも役立ちます。

#6. 視覚検索と画像認識

AI を活用した視覚検索および画像認識アプリケーションにより、人々はテキストではなく写真を見て商​​品を見つけることができます。 この技術は、写真に基づいて商品を識別し、照合することができます。 これにより、ユーザーは正確な名前がわからない製品を検索できるため、ショッピング プロセスが簡素化されます。

たとえば、Lenskart は、ユーザーがフレームを仮想的に試着してどれが自分に最も合うかを確認できるようにすることで、メガネの購入におけるギャップを埋めます。 これにより、顧客は物理的に店舗に行く必要がなくなります。 同社の仮想拡張現実では、AI を使用して顧客の顔の特徴を検出し、顧客に合わせてパーソナライズされたメガネのリストを 10 秒以内に作成します。 これにより、バーチャルでスタイルを試着したり、セカンドオピニオンとして友人と共有したりすることもできます。

画像認識 - Lenskart

同様に、Pepperfry を使用すると、ユーザーは家具や室内装飾品を検索し、仮想製品デモンストレーションを行うことができます。 ユーザーは自宅にある家具を仮想的にプレビューできるため、十分な情報に基づいて購入を決定できます。

＃7。 不正行為の検出と防止

e コマース ビジネスは、支払い詐欺やアカウント乗っ取りなど、さまざまな形の詐欺に対して脆弱です。 AI アルゴリズムは取引パターンを分析し、不正行為の危険信号となる異常を検出できます。 AI は、このような不審な取引に自動的にタグを付けることで、損失を軽減し、企業と顧客の両方を保護します。 このような AI の使用により、ブランドと顧客間の信頼も構築され、より良いエクスペリエンスとより優れた顧客エンゲージメントにつながります。

不正行為の検出と防止に AI を使用している企業の例としては、Flipkart があります。 たとえば、売り手がプラットフォームを騙したり、商品リストに操作された写真を使用したりすると、AI アルゴリズムがそれを検出してフラグを立てることができます。 これにより、顧客は探しているものを正確に把握できるようになります。

#8. 電子メールマーケティングの最適化

AI/ML を活用した電子メール マーケティング自動化ツールは、電子メール キャンペーンに大きな変革をもたらします。 これらのツールは顧客の行動や好みを分析し、電子メールの内容や配信時間をパーソナライズします。 AI/ML を活用した予測分析により、顧客が興味を持つ可能性のある製品を提案することもでき、電子メール マーケティング活動の効果を高めることができます。

WebEngage の Generative AI 機能を使用すると、カスタマイズされた電子メール メッセージをすぐに作成できます。 Generative AI は、視聴者の好み、人口統計、行動データを考慮して、パーソナライズされたメッセージ テンプレートを作成するのに役立ちます。 これにより、メールが各受信者の共感を呼び、エンゲージメントとコンバージョンが高まります。

WebEngage は、サウジアラビアの大手 e コマース ブランドである HNAK がカート放棄メールの開封率 67% を達成するのを支援することができました。 HNAK は、ドラッグ アンド ドロップの電子メール ビルダーなどの機能を使用して、モバイルに最適化された美しい電子メールを作成することができました。 また、電子メールをパーソナライズするために必要な手動の労力を削減することもできました。

電子メールマーケティングの最適化

AI/ML を活用して電子メール マーケティングを最適化する方法を示すもう 1 つの素晴らしい例は、D2C オーガニック スキンケア ブランドであるジューシー ケミストリーのインパクト ストーリーです。 WebEngage と提携することで、Juicy Chemistry はチャネル、セグメント、タイミング、メッセージングを実験することができました。 これにより、エンゲージメントが向上し、プロモーション以外のフォルダーでの受信数が増加しました。 全体として、ジューシー ケミストリーは電子メール コンバージョンで 4.5 倍の増加、電子メール開封率で 2 倍の向上を達成することができました。

#9. 音声検索と音声コマース

Amazon Echo や Google Dot Echo などの音声起動デバイスの人気に続き、AI によって音声コマースも可能になりました。 購入者は音声コマンドを使用して、製品を検索したり、注文したり、注文状況を確認したりできます。

Flipkart が音声コマースを活用したユニークな方法は、「Hagglebot」というチャットボットを導入することです。これにより、Big Billion Days セール プロモーション中に顧客がより有利な取引を求めて交渉できるようになりました。 このキャンペーンは大成功を収め、Hagglebot で提供された製品による Flipkart の総売上収益は 123 万ドルに達しました。 エクスペリエンスの平均エンゲージメント時間は 6 分 5 秒で、当時の Google アシスタントの最も魅力的なエクスペリエンスでした。

音声コマース

MakeMyTrip も、インドの言語で音声アシスト予約を可能にすることで、旅行計画をより包括的でアクセスしやすいものにすることを目指しています。

＃10。 サプライチェーン管理と物流

AI/ML は、電子商取引企業のサプライ チェーン管理と物流の効率を根本的に改善します。 AI はルート計画、在庫管理、需要予測を支援します。 これにより、配送が短縮され、運用コストが削減され、在庫管理が改善され、顧客満足度が向上します。

たとえば、AGV (Automated Guided Vehicle) と呼ばれる Flipkart の AI 搭載ボットを使用すると、人間のオペレーターが 2 倍の速度と 99.9% の精度で 1 時間あたり 4,500 件の荷物を処理できるようになります。 ボットにより、倉庫の容量とスループットの向上も可能になりました。

結論

上記のすべての例で見てきたように、AI は革新的な顧客重視のソリューションを提供することで、e コマースの領域に革命をもたらしました。 これにより、企業は業務を合理化し、最終的に ROI を向上させることができます。 パーソナライズされた製品のレコメンデーションからサプライ チェーンの最適化まで、この記事で説明したトップ 10 の AI/ML アプリケーションは、競合他社の先を行きたいと考えている e コマース ビジネスにとって必須のツールとなっています。

WebEngage はこの革新的なテクノロジーの最前線にあり、マーケティング オートメーション スイートの力を活用して、貴社のような e コマース ビジネスが驚異的な成果を達成できるよう支援してきました。 今すぐデモをリクエストして、WebEngage が e コマース マーケティングにおける AI の革新的な推進力を活用するのにどのように役立つかを確認してください。