Comerțul electronic bazat pe inteligență artificială: Top 10 aplicații pentru creșterea rentabilității investiției

Dimensiunea pieței de comerț electronic cu AI este estimată să ajungă la 16,8 miliarde USD până în 2030. În plus, analiza serviciului clienți este cel mai frecvent caz de utilizare al AI în marketing și vânzări. 57% dintre toți respondenții din economiile emergente susțin că au adoptat IA.

În ultima vreme, influența transformatoare a inteligenței artificiale (AI) și a învățării automate (ML) în comerțul electronic a devenit de netăgăduită. Sistemele AI/ML permit marketerilor să analizeze cantități mari de date, să facă predicții precise și să automatizeze procesele. Drept urmare, AI/ML a găsit multe aplicații în marketingul eCommerce, de la personalizarea experiențelor clienților până la optimizarea lanțurilor de aprovizionare.
.
Astăzi, asistăm la o integrare rapidă a AI/ML, pe măsură ce tehnologiile continuă să evolueze și clienții devin mai familiari. Având acces la instrumente și ușurința lor de utilizare, adoptarea aplicațiilor bazate pe inteligență artificială și ML este acum inevitabilă.

Tipuri de tehnologii frecvent utilizate

Suntem obișnuiți să auzim și să ne gândim la inteligența artificială ca pe o singură piesă de tehnologie fără întreruperi. Este un nume comun folosit pentru a face referire la diferite modele. Cu toate acestea, nu este cazul. Venind în special la comerțul electronic, următoarele sunt patru tehnologii AI/ML de vârf care sunt cele mai des utilizate:

• Procesarea limbajului natural (NLP): Acest tip de IA permite computerelor să înțeleagă, să susțină și să manipuleze cuvintele vorbite sau scrise așa cum poate un om.
• Învățare automată (ML): Învățarea automată este un termen umbrelă pentru rezolvarea problemelor de către computere care imită modul în care oamenii învață să-și „descopere” propriii algoritmi.
• Viziunea computerizată (CV): Viziunea computerizată este un domeniu al inteligenței artificiale care ajută computerele să achiziționeze, să proceseze, să analizeze și să înțeleagă imagini sau videoclipuri digitale.
• Exploatarea datelor: extragerea datelor extrage și detectează modele în seturi mari de date pentru a informa algoritmii și sistemele AI
• Învățare prin consolidare profundă: este un subdomeniu al ML care combină învățarea prin consolidare (RL) și învățarea profundă. RL ia în considerare problema unui agent de calcul care învață să ia decizii prin încercare și eroare.

Top 10 moduri prin care AI transformă comerțul electronic

Utilizarea AI/ML în marketingul eCommerce oferă o gamă largă de avantaje competitive care pot crește vertiginos succesul și productivitatea afacerilor de retail online.

Pe măsură ce tehnologia avansează, aceste avantaje vor deveni și mai evidente, făcând AI/ML un instrument esențial pentru afacerile de comerț electronic care doresc să prospere pe o piață competitivă.

Iată primele zece moduri de a utiliza AI/ML pentru a vă ridica afacerea de comerț electronic.

#1. Recomandări personalizate de produse

Utilizarea AI/ML în comerțul electronic pe care majoritatea dintre noi am experimentat-o ​​în mod direct reprezintă recomandări de produse personalizate. Potrivit unui raport Forbes Insights, personalizarea are un impact direct asupra maximizării vânzărilor, mărimea coșului (numărul total de produse achiziționate de un consumator într-o singură tranzacție) și profiturile din canalele de distribuție D2C.

Algoritmii AI/ML pot fi folosiți pentru a analiza istoricul de navigare și achiziții al unui utilizator, datele demografice și comportamentul în timp real pentru a sugera produsele care sunt cele mai relevante pentru acesta. Această abordare individualizată îmbunătățește experiența de cumpărare și crește semnificativ ratele de conversie și vânzările.
Flipkart, de exemplu, folosește AI/ML pentru a-și impulsiona multe aspecte ale afacerii sale, unul dintre ele fiind utilizarea algoritmilor care oferă utilizatorilor recomandări personalizate de produse. Acest lucru sporește implicarea utilizatorilor și crește vânzările.

În mod similar, BigBasket folosește AI/ML pentru a crea liste de cumpărături personalizate pentru utilizatori, adică Smart Basket, care oferă sugestii bazate pe achizițiile anterioare și preferințe în ceea ce privește punctele de preț și calitate.

Powerlook a folosit Motorul de recomandare și catalog WebEngage pentru a rezolva lipsa de recomandări specifice utilizatorului pe site-ul lor. Pe baza istoricului de achiziții al unui utilizator, a ținutelor și a altor preferințe vestimentare, opțiunile relevante au fost recomandate utilizatorilor după 15 zile de la ultima achiziție. Produsele și opțiunile au fost, de asemenea, recomandate pe baza istoricului coșului utilizatorilor. Rezultatele, o creștere cu 302% a conversiilor unice, vorbesc de la sine.

Așa cum a putut ajuta Powerlook, Motorul de recomandare și catalog WebEngage poate face diferența pentru afacerea dvs., permițându-vă să generați recomandări personalizate pentru clientela dvs.

#2. Analiza predictivă pentru gestionarea inventarului

Analizele predictive bazate pe AI/ML ghidează companiile de comerț electronic în optimizarea gestionării stocurilor. Poate analiza datele istorice despre vânzări, sezonalitate, tendințele pieței și factori externi, cum ar fi vremea. Aceste analize permit algoritmilor să prognozeze cererea cu o acuratețe remarcabilă. Acest lucru ajută comercianții cu amănuntul să reducă problemele de stocare excesivă și insuficientă, rezultând economii de costuri și o satisfacție îmbunătățită a clienților.

Industria eCommerce de modă, care trebuie să țină pasul cu tendințele pentru a prospera, poate beneficia foarte mult de analiza predictivă. Sistemele AI/ML pot ajuta la furnizarea de informații valoroase pentru mărcile de modă, identificând modele și oferind perspective mai profunde asupra tendințelor modei, comportamentului de cumpărare și îndrumări orientate spre inventar.

Un mare exemplu în acest sens este Myntra. Folosind AI/ML pentru a analiza datele de pe portalurile de modă, rețelele sociale și baza de date de clienți Myntra, ei și-au putut da seama ce produse se mișcă cel mai repede și să se asigure că acestea sunt disponibile în aplicația lor. Drept urmare, Myntra a scos colecții mult mai repede decât concurenții săi.

#3. Chatbot și asistenți virtuali

Chatbot-urile și asistenții virtuali bazați pe AI/ML devin din ce în ce mai mult parte integrantă a asistenței pentru clienți în comerțul electronic. Ei răspund la întrebările frecvente, oferă recomandări de produse și chiar procesează comenzi. Aceste sisteme bazate pe inteligență artificială funcționează 24/7, îmbunătățind serviciul pentru clienți, reducând timpii de răspuns și crescând implicarea clienților.

De exemplu, chatbot-ul Flipkart Decision Assistant folosește diverse tehnici pentru a înțelege „gândirea umană” din spatele interogării unui client și răspunde în consecință. Chatbot-ul a contribuit la valorile de afaceri ale Flipkart prin reducerea numărului de conversații transmise unui agent uman și scăderea ratei de abandon a coșului.

În mod similar, asistentul virtual al lui Nykaa, care a fost catalogat drept unul dintre cei mai buni chatbot AI din India, ajută clienții cu achizițiile lor, oferind recomandări personalizate bazate pe preferințele exprimate de client. Le oferă opțiunea de a conversa prin chat video cu un expert și este, de asemenea, capabil să ajute clientul să găsească singur produsul relevant.

Mai recent, noul chatbot generativ AI al Myntra, MyFashionGPT, le permite utilizatorilor să caute, în limbaj natural, răspunsuri la întrebări precum „Mă duc la Goa pentru o vacanță. Arată-mi ce pot să mă îmbrac.”

#4. Prețuri dinamice

Prețurile dinamice, cunoscute și sub denumirea de prețuri sporite, prețuri la cerere sau prețuri bazate pe timp, este o strategie în care mărcile ajustează prețurile în mod flexibil pentru produsele/serviciile lor în funcție de condițiile actuale de piață. Utilizarea unui catalog permite actualizări eficiente de preț, luând în considerare factori precum cererea, concurența și comportamentul clienților. De exemplu, dacă anumite produse sunt foarte căutate sau condițiile pieței se schimbă, catalogul adaptează prețurile din mers. Acest lucru asigură companiilor să rămână competitive, să maximizeze veniturile și să ofere o experiență fluidă de cumpărături prin alinierea prețurilor la dinamica actuală a pieței și la preferințele clienților.

MakeMyTrip, o marcă de comerț electronic de călătorie, folosește AI/ML pentru a ajusta prețurile în timp real. Acest lucru permite clienților să primească informații contextuale și relevante privind prețurile și contribuie la implicarea clienților. Acest lucru, la rândul său, duce la o mai mare reținere, mai puțină pierdere și mai multe conversii.

#5. Segmentarea și direcționarea clienților

Sistemele AI/ML permit marketerilor de comerț electronic să-și segmenteze mai eficient baza de clienți. Soluțiile de segmentare bazate pe AI/ML elimină părtinirea umană, identifică tipare ascunse și măresc personalizarea și sunt foarte scalabile. Analizând datele clienților, poate identifica segmente distincte de clienți în funcție de comportament, interese și demografii.

Puteți utiliza segmentarea predictivă pentru a identifica un public ideal de clienți din mulțime. Această caracteristică AI/ML vă permite să creați segmente pe baza înclinației utilizatorului pentru o acțiune dorită.
Segmentele predictive folosesc învățarea automată pentru a prezice utilizatorii probabil să întreprindă anumite acțiuni, cum ar fi să facă o achiziție sau să plece. Această metodă este mai puternică decât modalitatea obișnuită de clasificare a utilizatorilor, deoarece depășește datele și atributele existente, permițând marketerilor să facă predicții mai precise despre comportamentul utilizatorilor pe măsură ce lumea devine mai lipsită de cookie-uri.

Acest lucru permite companiilor să proiecteze campanii de marketing direcționate. Acest tip de creștere a clienților potențiali este mai probabil să conducă la conversii decât segmentarea generică în funcție de vârstă sau locație geografică.

Pentru MyGlamm, segmentarea clienților pe baza personajelor utilizatorilor (de exemplu, un segment al tuturor utilizatorilor înregistrați care aveau 150 de GlammPOINTS în cont și nu au făcut nicio achiziție) folosind instrumentele de segmentare ale WebEnage le-a permis să proiecteze mai multe călătorii pentru aceste segmente. Direcționarea eforturilor de marketing și a comunicării către utilizatori, în funcție de etapa din călătoria lor, le-a permis să atragă clienții în mod eficient.

Acest lucru a avut ca rezultat îmbunătățirea experiențelor utilizatorilor, a interacțiunii web și a aplicațiilor, cu o creștere cu 13,5% a conversiilor de către utilizatorii care au primit un e-mail personalizat despre un articol din coșul lor și o creștere cu 166% a achizițiilor de către utilizatorii care și-au abandonat anterior coșul.

Expertiza WebEngage în segmentarea clienților a ajutat MyGlamm să obțină aceste rezultate fenomenale. WebEngage vă poate ajuta, de asemenea, să obțineți informații mai profunde despre afacerea dvs. utilizând segmentarea clienților.

#6. Căutare vizuală și recunoaștere a imaginilor

Aplicațiile de căutare vizuală și recunoaștere a imaginilor bazate pe inteligență artificială le permit oamenilor să găsească produse uitându-se mai degrabă la imagini decât la text. Această tehnologie poate identifica și potrivi produsele pe baza imaginilor. Acest lucru simplifică procesul de cumpărături, deoarece permite utilizatorilor să caute produse pentru care este posibil să nu cunoască numele exact.

Lenskart, de exemplu, reduce decalajul în cumpărarea de ochelari de vedere, permițând utilizatorilor să încerce rame practic pentru a vedea care dintre ele li se potrivește cel mai bine. Acest lucru elimină nevoia clientului de a merge fizic la un magazin. Realitatea lor virtuală, augmentată, folosește AI pentru a detecta trăsăturile faciale ale unui client și produce o listă personalizată de ochelari pentru client în mai puțin de 10 secunde. Le permite să încerce stilurile virtual și chiar să le împărtășească prietenilor pentru o a doua părere.

În mod similar, Pepperfry permite utilizatorilor să caute articole de mobilier și decor pentru casă și să ofere demonstrații virtuale de produse. Permite utilizatorilor să previzualizeze mobila din casele lor virtual, astfel încât să poată lua decizii informate cu privire la achiziții.

#7. Detectarea și prevenirea fraudelor

Afacerile de comerț electronic sunt vulnerabile la diverse forme de fraudă, cum ar fi frauda de plată și preluarea de conturi. Algoritmii AI pot analiza tiparele tranzacțiilor și pot detecta anomalii care sunt semnale roșii pentru activitățile frauduloase. Prin etichetarea automată a unor astfel de tranzacții suspecte, AI ajută la reducerea pierderilor și protejează atât companiile, cât și clienții. O astfel de utilizare a inteligenței artificiale creează, de asemenea, încredere între mărci și clienți, ceea ce duce la experiențe mai bune și o implicare mai mare a clienților.

Un exemplu de companie care utilizează AI pentru detectarea și prevenirea fraudei este Flipkart. Dacă, de exemplu, un vânzător decide să fraudeze platforma sau să folosească imagini manipulate în listări, algoritmii AI pot detecta și semnala aceleași. Acest lucru asigură clienților o imagine exactă a ceea ce caută.

#8. Optimizarea marketingului prin e-mail

Instrumentele de automatizare a marketingului prin e-mail bazate pe AI/ML sunt o schimbare a jocului pentru campaniile de e-mail. Aceste instrumente analizează comportamentul și preferințele clienților și personalizează conținutul e-mailului și timpii de livrare. Analizele predictive bazate pe AI/ML pot sugera, de asemenea, produse de care clienții ar putea fi interesați, sporind eficacitatea eforturilor de marketing prin e-mail.

Caracteristica AI generativă a WebEngage vă permite să creați mesaje de e-mail personalizate în cel mai scurt timp! AI generativ vă ajută să creați șabloane de mesaje personalizate, ținând cont de preferințele publicului, demografiile și de datele comportamentale. Acest lucru vă asigură că e-mailurile dvs. rezonează cu fiecare destinatar, generând un angajament și conversii mai mari.

WebEngage a reușit să ajute marca principală de comerț electronic din Arabia Saudită, HNAK, să atingă o rată de deschidere de 67% pentru e-mailurile de abandonare a coșului. Utilizarea funcțiilor precum generatorul de e-mail-glisare și plasare a ajutat HNAK să creeze e-mailuri estetice care au fost optimizate pentru dispozitive mobile. De asemenea, au reușit să reducă efortul manual pentru personalizarea e-mailurilor.

Un alt exemplu grozav al modului în care AI/ML poate fi valorificat pentru a optimiza marketingul prin e-mail vine din povestea de impact a Juicy Chemistry, un brand de îngrijire organică a pielii D2C. Parteneriatul cu WebEngage a permis Juicy Chemistry să experimenteze cu canale, segmente, timpi și mesaje. Acest lucru a dus la o mai bună implicare și la o mai mare inboxing în dosare nepromoționale. În general, Juicy Chemistry a reușit să obțină o creștere de 4,5 ori a conversiilor de e-mail și o îmbunătățire de două ori a ratelor de deschidere a e-mail-urilor .

#9. Căutare vocală și Comerț vocal

Ca urmare a popularității dispozitivelor cu activare vocală precum Amazon Echo și Google Dot Echo, AI permite și comerțul vocal. Cu ajutorul comenzilor vocale, cumpărătorii pot găsi produse, pot plasa comenzi sau pot verifica starea comenzii lor.

Un mod unic în care Flipkart a valorificat comerțul vocal este prin introducerea „Hagglebot”, un chatbot care le-a permis clienților să se tocmească pentru o ofertă mai bună în timpul promoției sale de vânzări de miliarde de zile. Campania a fost un succes imens deoarece veniturile totale din vânzări ale Flipkart prin produsele oferite pe Hagglebot au ajuns la 1,23 milioane USD. Timpul mediu de interacțiune al experienței a fost de 6 minute și 5 secunde, ceea ce o face cea mai captivantă experiență a Asistentului Google la acea vreme.

De asemenea, MakeMyTrip își propune să facă planificarea călătoriei mai incluzivă și mai accesibilă, permițând rezervarea asistată vocal în limbile indiene.

#10. Managementul lanțului de aprovizionare și logistică

AI/ML îmbunătățește radical eficiența managementului lanțului de aprovizionare și a logisticii pentru companiile de comerț electronic. AI poate ajuta la planificarea rutei, gestionarea inventarului și prognozarea cererii. Acest lucru are ca rezultat livrări mai rapide, costuri operaționale mai mici, o gestionare mai bună a stocurilor și o satisfacție îmbunătățită a clienților.

Boturile Flipkart alimentate de AI, numiți AGV (Automated Guided Vehicles), de exemplu, permit operatorilor umani să proceseze 4.500 de expedieri pe oră, cu o viteză de două ori mai mare și cu o precizie de 99,9%. Boții au permis, de asemenea, creșteri ale capacității depozitului și ale debitului.

Concluzie

După cum am văzut în toate exemplele de mai sus, AI a revoluționat domeniul comerțului electronic, oferind soluții inovatoare, orientate spre client. Acestea permit companiilor să eficientizeze operațiunile și, în cele din urmă, să sporească rentabilitatea investiției. De la recomandări personalizate de produse până la optimizarea lanțului de aprovizionare, primele zece aplicații AI/ML discutate în acest articol au devenit instrumente necesare pentru companiile de comerț electronic care doresc să rămână în fruntea concurenței.

WebEngage se află în fruntea acestei tehnologii revoluționare și a valorificat puterea suitei sale de automatizare a marketingului pentru a ajuta companiile de comerț electronic ca a dumneavoastră să obțină rezultate fenomenale. Solicitați o demonstrație astăzi pentru a afla cum vă poate ajuta WebEngage să profitați de impulsul AI care schimbă jocul în marketingul eCommerce.