Handel elektroniczny oparty na sztucznej inteligencji: 10 najlepszych aplikacji zwiększających zwrot z inwestycji

Szacuje się, że do 2030 r. wielkość rynku handlu elektronicznego wykorzystującego sztuczną inteligencję osiągnie 16,8 miliarda dolarów. Ponadto analityka obsługi klienta jest najczęstszym przypadkiem zastosowania sztucznej inteligencji w marketingu i sprzedaży. 57% wszystkich respondentów w gospodarkach wschodzących twierdzi, że przyjęło sztuczną inteligencję.

W ostatnim czasie transformacyjny wpływ sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) na handel elektroniczny stał się niezaprzeczalny. Systemy AI/ML pozwalają marketerom analizować duże ilości danych, dokonywać dokładnych prognoz i automatyzować procesy. W rezultacie AI/ML znalazła wiele zastosowań w marketingu eCommerce, od personalizacji doświadczeń klientów po optymalizację łańcuchów dostaw.
.
Obecnie jesteśmy świadkami szybkiej integracji sztucznej inteligencji/ML w miarę ewolucji technologii, a klienci stają się coraz bardziej zaznajomieni. Dzięki dostępowi do narzędzi i łatwości ich użycia przyjęcie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym jest obecnie nieuniknione.

Rodzaje powszechnie używanych technologii

Przyzwyczailiśmy się słyszeć i myśleć o sztucznej inteligencji jako o pojedynczym, płynnym kawałku technologii. Jest to popularna nazwa używana w odniesieniu do różnych modeli. Jednak prawie tak nie jest. Jeśli chodzi konkretnie o handel elektroniczny, poniżej znajdują się cztery wiodące technologie AI/ML, które są najczęściej stosowane:

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): ten typ sztucznej inteligencji pozwala komputerom rozumieć, wspierać i manipulować słowami mówionymi lub pisanymi w sposób, w jaki potrafi to zrobić człowiek.
• Uczenie maszynowe (ML): Uczenie maszynowe to ogólny termin określający rozwiązywanie problemów przez komputery imitujące sposób, w jaki ludzie uczą się „odkrywać” własne algorytmy.
• Widzenie komputerowe (CV): Widzenie komputerowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która pomaga komputerom pozyskiwać, przetwarzać, analizować i rozumieć cyfrowe obrazy lub filmy.
• Eksploracja danych: eksploracja danych wyodrębnia i wykrywa wzorce w dużych zbiorach danych, aby przekazać informacje algorytmom i systemom AI
• Uczenie się przez głębokie wzmacnianie: jest to poddziedzina uczenia maszynowego, która łączy uczenie się przez wzmacnianie (RL) i uczenie głębokie. RL rozważa problem agenta obliczeniowego uczącego się podejmować decyzje metodą prób i błędów.

10 najważniejszych sposobów, w jakie sztuczna inteligencja zmienia handel elektroniczny

Wykorzystanie sztucznej inteligencji/ML w marketingu e-commerce oferuje szeroką gamę przewag konkurencyjnych, które mogą gwałtownie zwiększyć sukces i produktywność firm zajmujących się sprzedażą internetową.

W miarę postępu technologii zalety te staną się jeszcze bardziej widoczne, dzięki czemu sztuczna inteligencja/uczenie się stanie się niezbędnym narzędziem dla firm zajmujących się handlem elektronicznym, które chcą prosperować na konkurencyjnym rynku.

Oto dziesięć najlepszych sposobów wykorzystania AI/ML do ulepszenia Twojego biznesu eCommerce.

#1. Spersonalizowane rekomendacje produktów

Wykorzystanie AI/ML w eCommerce, którego większość z nas bezpośrednio doświadczyła, to spersonalizowane rekomendacje produktów. Według raportu Forbes Insights personalizacja bezpośrednio wpływa na maksymalizację sprzedaży, wielkość koszyka (całkowita liczba produktów, które konsument kupuje w jednej transakcji) oraz zyski w kanałach dystrybucji D2C.

Algorytmy AI/ML można wykorzystać do analizy historii przeglądania i zakupów użytkownika, danych demograficznych i zachowań w czasie rzeczywistym, aby zaproponować produkty, które są dla niego najbardziej odpowiednie. To zindywidualizowane podejście poprawia doświadczenie zakupowe i znacząco zwiększa konwersję oraz sprzedaż.
Na przykład Flipkart wykorzystuje sztuczną inteligencję/uczenie się do usprawnienia wielu aspektów swojej działalności, a jednym z nich jest wykorzystanie algorytmów, które oferują użytkownikom spersonalizowane rekomendacje produktów. Zwiększa to zaangażowanie użytkowników i zwiększa sprzedaż.

Podobnie BigBasket wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia spersonalizowanych list zakupów dla użytkowników, tj. Smart Basket, który dostarcza sugestie na podstawie poprzednich zakupów i preferencji w zakresie punktów cenowych i jakości.

Powerlook wykorzystał silnik rekomendacji i katalogów WebEngage, aby rozwiązać problem braku rekomendacji specyficznych dla użytkownika w ich witrynie internetowej. Na podstawie historii zakupów użytkownika, strojów i innych preferencji dotyczących ubioru odpowiednie opcje były rekomendowane użytkownikom po 15 dniach od ostatniego zakupu. Produkty i wybory były również rekomendowane na podstawie historii koszyka użytkowników. Wyniki, czyli wzrost liczby unikalnych konwersji o 302%, mówią same za siebie.

Mechanizm rekomendacji i katalogów WebEngage, który pomógł Powerlook, może odmienić Twoją firmę, umożliwiając generowanie spersonalizowanych rekomendacji dla klientów.

#2. Analityka predykcyjna w zarządzaniu zapasami

Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji/ML pomaga firmom handlu elektronicznego optymalizować zarządzanie zapasami. Może analizować historyczne dane dotyczące sprzedaży, sezonowość, trendy rynkowe i czynniki zewnętrzne, takie jak pogoda. Analizy te pozwalają algorytmom prognozować popyt z niezwykłą dokładnością. Pomaga to sprzedawcom detalicznym w ograniczeniu problemów związanych z nadmiernym i niedoborem zapasów, co skutkuje oszczędnościami kosztów i poprawą zadowolenia klientów.

Branża eCommerce z modą, która aby się rozwijać, musi nadążać za trendami, może wiele zyskać na analizach predykcyjnych. Systemy AI/ML mogą pomóc markom modowym w dostarczaniu cennych informacji, identyfikując wzorce i zapewniając głębszy wgląd w trendy w modzie, zachowania zakupowe i wskazówki dotyczące zapasów.

Świetnym tego przykładem jest Myntra. Wykorzystując sztuczną inteligencję do analizy danych z portali modowych, mediów społecznościowych i bazy danych klientów Myntra, mogli dowiedzieć się, które produkty poruszają się najszybciej i upewnić się, że są one dostępne w ich aplikacji. W rezultacie Myntra wprowadzała kolekcje znacznie szybciej niż jej konkurenci.

#3. Chatboty i wirtualni asystenci

Chatboty i wirtualni asystenci wykorzystujący sztuczną inteligencję/ML stają się coraz bardziej integralną częścią obsługi klienta w handlu elektronicznym. Odpowiadają na często zadawane pytania, oferują rekomendacje produktów, a nawet realizują zamówienia. Te systemy oparte na sztucznej inteligencji działają 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, usprawniając obsługę klienta, skracając czas reakcji i zwiększając zaangażowanie klientów.

Na przykład chatbot Asystenta Decyzji firmy Flipkart wykorzystuje różne techniki, aby zrozumieć „ludzkie myślenie” stojące za zapytaniem klienta i odpowiednio odpowiedzieć. Chatbot przyczynił się do poprawy wskaźników biznesowych Flipkart, zmniejszając liczbę rozmów przekazywanych agentowi ludzkiemu i obniżając wskaźnik porzucania koszyków.

Podobnie wirtualny asystent Nykaa, który został uznany za jeden z najlepszych chatbotów AI w Indiach, pomaga klientom w zakupach, oferując spersonalizowane rekomendacje na podstawie preferencji wyrażonych przez klienta. Oferuje im możliwość rozmowy wideo z ekspertem, a także jest w stanie pomóc klientowi samodzielnie znaleźć odpowiedni produkt.

Niedawno nowy generatywny chatbot AI firmy Myntra, MyFashionGPT, umożliwia użytkownikom wyszukiwanie w języku naturalnym odpowiedzi na zapytania takie jak: „Wyjeżdżam na wakacje do Goa. Pokaż mi, w co mogę się ubrać.

#4. Ceny dynamiczne

Ceny dynamiczne, zwane także cenami gwałtownymi, cenami popytowymi lub cenami opartymi na czasie, to strategia, w ramach której marki elastycznie dostosowują ceny swoich produktów/usług w oparciu o aktualne warunki rynkowe. Korzystanie z katalogu umożliwia skuteczną aktualizację cen z uwzględnieniem czynników takich jak popyt, konkurencja i zachowania klientów. Na przykład, jeśli określone produkty są bardzo poszukiwane lub zmieniają się warunki rynkowe, katalog dostosowuje ceny na bieżąco. Dzięki temu firmy pozostają konkurencyjne, maksymalizują przychody i zapewniają płynne zakupy, dostosowując ceny do aktualnej dynamiki rynku i preferencji klientów.

MakeMyTrip, marka e-commerce z branży turystycznej, wykorzystuje sztuczną inteligencję/ML do dostosowywania cen w czasie rzeczywistym. Umożliwia to klientom otrzymywanie kontekstowych i odpowiednich informacji o cenach oraz przyczynia się do zaangażowania klientów. To z kolei prowadzi do większej retencji, mniejszej utraty klientów i większej liczby konwersji.

#5. Segmentacja i targetowanie klientów

Systemy AI/ML pozwalają marketerom eCommerce skuteczniej segmentować bazę klientów. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji/ML służące do segmentacji eliminują ludzkie uprzedzenia, identyfikują ukryte wzorce i zwiększają personalizację, a przy tym są w dużym stopniu skalowalne. Analizując dane klientów, może zidentyfikować odrębne segmenty klientów według zachowań, zainteresowań i danych demograficznych.

Możesz wykorzystać segmentację predykcyjną, aby zidentyfikować z tłumu idealną grupę odbiorców. Ta funkcja AI/ML umożliwia tworzenie segmentów na podstawie skłonności użytkownika do pożądanego działania.
Segmenty predykcyjne wykorzystują uczenie maszynowe do przewidywania, którzy użytkownicy prawdopodobnie wykonają określone działania, np. dokonają zakupu lub opuszczą witrynę. Ta metoda ma większą skuteczność niż zwykły sposób kategoryzowania użytkowników, ponieważ wykracza poza istniejące dane i atrybuty, umożliwiając marketerom dokładniejsze przewidywanie zachowań użytkowników w miarę, jak świat będzie coraz mniej plików cookie.

Dzięki temu firmy mogą projektować ukierunkowane kampanie marketingowe. Ten rodzaj pielęgnowania leadów z większym prawdopodobieństwem doprowadzi do konwersji niż ogólna segmentacja na podstawie wieku lub lokalizacji geograficznej.

W przypadku MyGlamm segmentacja klientów na podstawie person użytkowników (na przykład segment wszystkich zarejestrowanych użytkowników, którzy mieli na koncie 150 GlammPOINTS i nie dokonali żadnego zakupu) przy użyciu narzędzi do segmentacji WebEnage umożliwiła zaprojektowanie wielu podróży dla tych segmentów. Ukierunkowanie działań marketingowych i komunikacji na użytkowników, w zależności od tego, na jakim etapie ich podróży się znajdują, pozwoliło im skutecznie przyciągnąć klientów.

Zaowocowało to poprawą doświadczeń użytkowników oraz zaangażowaniem w sieci i aplikacjach, przy wzroście konwersji o 13,5% w przypadku użytkowników, którzy otrzymali spersonalizowaną wiadomość e-mail na temat produktu w koszyku, oraz o 166% wzroście zakupów dokonanych przez użytkowników, którzy wcześniej porzucili koszyk.

Doświadczenie WebEngage w zakresie segmentacji klientów pomogło MyGlamm osiągnąć te fenomenalne wyniki. WebEngage może również pomóc Tobie uzyskać głębszy wgląd w Twoją firmę dzięki segmentacji klientów.

#6. Wyszukiwanie wizualne i rozpoznawanie obrazów

Aplikacje do wyszukiwania wizualnego i rozpoznawania obrazów oparte na sztucznej inteligencji pozwalają użytkownikom znajdować produkty na podstawie zdjęć, a nie tekstu. Technologia ta pozwala identyfikować i dopasowywać produkty na podstawie zdjęć. Upraszcza to proces zakupów, ponieważ pozwala użytkownikom wyszukiwać produkty, których nazwy mogą nie znać.

Na przykład Lenskart wypełnia lukę w zakupie okularów, umożliwiając użytkownikom wirtualne przymierzenie oprawek i sprawdzenie, które najbardziej im odpowiadają. Eliminuje to konieczność fizycznego udawania się klienta do sklepu. Ich wirtualna, rozszerzona rzeczywistość wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykrywania rysów twarzy klienta i tworzy dla niego spersonalizowaną listę okularów w czasie krótszym niż 10 sekund. Dzięki temu mogą wirtualnie przymierzać style, a nawet dzielić się nimi z przyjaciółmi, aby uzyskać drugą opinię.

Podobnie Pepperfry umożliwia użytkownikom wyszukiwanie mebli i elementów wyposażenia wnętrz oraz zapewnianie wirtualnych demonstracji produktów. Umożliwia użytkownikom wirtualny podgląd mebli w ich domach, dzięki czemu mogą podejmować świadome decyzje dotyczące zakupów.

#7. Wykrywanie i zapobieganie oszustwom

Firmy zajmujące się handlem elektronicznym są podatne na różne formy oszustw, takich jak oszustwa płatnicze i przejęcia kont. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować wzorce transakcji i wykrywać anomalie stanowiące sygnał ostrzegawczy dla nieuczciwych działań. Automatycznie oznaczając takie podejrzane transakcje, sztuczna inteligencja pomaga ograniczać straty i chronić zarówno firmy, jak i klientów. Takie wykorzystanie sztucznej inteligencji buduje również zaufanie między markami a klientami, co prowadzi do lepszych doświadczeń i większego zaangażowania klientów.

Przykładem firmy wykorzystującej sztuczną inteligencję do wykrywania oszustw i zapobiegania im jest Flipkart. Jeśli na przykład sprzedawca zdecyduje się oszukać platformę lub użyć zmanipulowanych zdjęć w ofertach, algorytmy sztucznej inteligencji mogą to wykryć i oznaczyć. Dzięki temu klienci otrzymają dokładny obraz tego, czego szukają.

#8. Optymalizacja marketingu e-mailowego

Narzędzia do automatyzacji marketingu e-mailowego oparte na sztucznej inteligencji/ML to rewolucja w kampaniach e-mailowych. Narzędzia te analizują zachowania i preferencje klientów oraz personalizują treść wiadomości e-mail i czas dostawy. Analityka predykcyjna oparta na AI/ML może również sugerować produkty, którymi mogą być zainteresowani klienci, zwiększając skuteczność działań e-mail marketingu.

Funkcja Generative AI w WebEngage umożliwia błyskawiczne tworzenie dostosowanych wiadomości e-mail! Generatywna sztuczna inteligencja pomaga tworzyć spersonalizowane szablony wiadomości, biorąc pod uwagę preferencje odbiorców, dane demograficzne i dane behawioralne. Dzięki temu Twoje e-maile trafią do każdego odbiorcy, zwiększając zaangażowanie i konwersje.

WebEngage pomogło wiodącej marce handlu elektronicznego w Arabii Saudyjskiej, HNAK, osiągnąć współczynnik otwarć na poziomie 67% w przypadku wiadomości e-mail o porzuceniu koszyka. Korzystanie z funkcji takich jak narzędzie do tworzenia wiadomości e-mail typu „przeciągnij i upuść” pomogło firmie HNAK stworzyć estetyczne wiadomości e-mail zoptymalizowane pod kątem urządzeń mobilnych. Udało im się także ograniczyć wysiłek wkładany w ręczne personalizowanie wiadomości e-mail.

Kolejny świetny przykład wykorzystania AI/ML do optymalizacji marketingu e-mailowego pochodzi z historii wpływu Juicy Chemistry, marki kosmetyków organicznych D2C. Współpraca z WebEngage umożliwiła firmie Juicy Chemistry eksperymentowanie z kanałami, segmentami, synchronizacją i komunikatami. Doprowadziło to do większego zaangażowania i większej liczby skrzynek odbiorczych w folderach niepromocyjnych. Ogólnie rzecz biorąc, Juicy Chemistry udało się osiągnąć 4,5-krotny wzrost konwersji e-mail i 2-krotny wzrost współczynnika otwarć e-maili .

#9. Wyszukiwanie głosowe i handel głosowy

Podążając za popularnością urządzeń aktywowanych głosem, takich jak Amazon Echo i Google Dot Echo, sztuczna inteligencja umożliwia również handel głosowy. Za pomocą poleceń głosowych kupujący mogą znaleźć produkty, złożyć zamówienie lub sprawdzić status zamówienia.

Wyjątkowym sposobem, w jaki Flipkart wykorzystał handel głosowy, jest wprowadzenie „Hagglebota”, chatbota, który umożliwiał klientom targowanie się o lepszą ofertę podczas promocji Big Billion Days Sale. Kampania odniosła ogromny sukces, ponieważ całkowite przychody Flipkart ze sprzedaży produktów oferowanych w Hagglebocie osiągnęły 1,23 miliona dolarów. Średni czas zaangażowania w to doświadczenie wyniósł 6 minut i 5 sekund, co czyniło go wówczas najbardziej wciągającym doświadczeniem Asystenta Google.

Również MakeMyTrip ma na celu uczynienie planowania podróży bardziej włączającym i przystępnym, poprzez umożliwienie rezerwacji wspomaganej głosowo w językach indyjskich.

#10. Zarządzanie łańcuchem dostaw i logistyka

AI/ML radykalnie poprawia efektywność zarządzania łańcuchem dostaw i logistyką w firmach eCommerce. Sztuczna inteligencja może pomóc w planowaniu tras, zarządzaniu zapasami i prognozowaniu popytu. Skutkuje to szybszymi dostawami, niższymi kosztami operacyjnymi, lepszym zarządzaniem zapasami i większą satysfakcją klientów.

Na przykład roboty Flipkart napędzane sztuczną inteligencją, zwane AGV (Automated Guided Vehicles), umożliwiają operatorom przetwarzanie 4500 przesyłek na godzinę z dwukrotnie większą szybkością i dokładnością na poziomie 99,9%. Boty umożliwiły także zwiększenie pojemności i przepustowości magazynu.

Wniosek

Jak widzieliśmy we wszystkich powyższych przykładach, sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała obszar handlu elektronicznego, dostarczając innowacyjne rozwiązania zorientowane na klienta. Umożliwiają firmom usprawnienie operacji i ostatecznie zwiększenie zwrotu z inwestycji. Od spersonalizowanych rekomendacji produktów po optymalizację łańcucha dostaw – dziesięć najważniejszych aplikacji AI/ML omówionych w tym artykule stało się niezbędnymi narzędziami dla firm z branży eCommerce, które chcą wyprzedzić konkurencję.

WebEngage znajduje się w czołówce tej rewolucyjnej technologii i wykorzystał moc swojego pakietu do automatyzacji marketingu, aby pomóc firmom zajmującym się handlem elektronicznym, takim jak Twoja, osiągnąć fenomenalne wyniki. Zamów wersję demonstracyjną już dziś, aby dowiedzieć się, jak WebEngage może pomóc Ci wykorzystać przełomową siłę sztucznej inteligencji w marketingu eCommerce.