Электронная коммерция на базе искусственного интеллекта: 10 лучших приложений для повышения рентабельности инвестиций

По оценкам, к 2030 году объем рынка электронной коммерции с поддержкой ИИ достигнет 16,8 миллиардов долларов. Кроме того, аналитика обслуживания клиентов является наиболее распространенным вариантом использования ИИ в маркетинге и продажах. 57% всех респондентов в развивающихся странах утверждают, что внедрили ИИ.

В последнее время преобразующее влияние искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) на электронную коммерцию стало неоспоримым. Системы искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют маркетологам анализировать большие объемы данных, делать точные прогнозы и автоматизировать процессы. В результате AI/ML нашел множество применений в маркетинге электронной коммерции: от персонализации обслуживания клиентов до оптимизации цепочек поставок.
.
Сегодня мы наблюдаем быструю интеграцию искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку технологии продолжают развиваться, а клиенты становятся все более знакомыми. Благодаря доступу к инструментам и простоте их использования внедрение приложений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения теперь неизбежно.

Типы широко используемых технологий

Мы привыкли слышать и думать об ИИ как о единой, цельной технологии. Это общее название, используемое для обозначения различных моделей. Однако это вряд ли так. Что касается электронной коммерции, то наиболее часто используются следующие четыре ведущие технологии искусственного интеллекта/ML:

• Обработка естественного языка (НЛП). Этот тип ИИ позволяет компьютерам понимать, поддерживать и манипулировать произнесенными или написанными словами так, как это может делать человек.
• Машинное обучение (МО). Машинное обучение — это общий термин для решения проблем с помощью компьютеров, которые имитируют то, как люди учатся «открывать» свои собственные алгоритмы.
• Компьютерное зрение (CV): Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам получать, обрабатывать, анализировать и понимать цифровые изображения или видео.
• Интеллектуальный анализ данных: интеллектуальный анализ данных извлекает и обнаруживает закономерности в больших наборах данных для информирования алгоритмов и систем искусственного интеллекта.
• Глубокое обучение с подкреплением. Это подраздел машинного обучения, который сочетает в себе обучение с подкреплением (RL) и глубокое обучение. RL рассматривает проблему обучения вычислительного агента принимать решения методом проб и ошибок.

10 лучших способов, с помощью которых ИИ трансформирует электронную коммерцию

Использование AI/ML в маркетинге электронной коммерции предлагает широкий спектр конкурентных преимуществ, которые могут резко повысить успех и производительность розничного онлайн-бизнеса.

По мере развития технологий эти преимущества станут еще более очевидными, что сделает AI/ML важным инструментом для предприятий электронной коммерции, стремящихся процветать на конкурентном рынке.

Вот десять лучших способов использования AI/ML для развития вашего бизнеса в сфере электронной коммерции.

№1. Персонализированные рекомендации по продуктам

Использование AI/ML в электронной коммерции, с которым большинство из нас непосредственно сталкивалось, — это персонализированные рекомендации по продуктам. Согласно отчету Forbes Insights, персонализация напрямую влияет на максимизацию продаж, размер корзины (общее количество продуктов, которые потребитель покупает за одну транзакцию) и прибыль в каналах распределения D2C.

Алгоритмы AI/ML могут использоваться для анализа истории просмотров и покупок пользователя, демографических данных и поведения в режиме реального времени, чтобы предлагать продукты, которые наиболее актуальны для него. Такой индивидуальный подход улучшает качество покупок и значительно повышает коэффициент конверсии и продажи.
Flipkart, например, использует AI/ML для улучшения многих аспектов своего бизнеса, одним из которых является использование алгоритмов, которые предлагают пользователям персонализированные рекомендации по продуктам. Это повышает вовлеченность пользователей и увеличивает продажи.

Аналогичным образом, BigBasket использует AI/ML для создания персонализированных списков покупок для пользователей, т. е. Smart Basket, которая предоставляет предложения на основе предыдущих покупок и предпочтений в отношении цен и качества.

Powerlook использовал механизм рекомендаций и каталогов WebEngage, чтобы решить проблему отсутствия рекомендаций для конкретных пользователей на своем веб-сайте. На основании истории покупок пользователя, его нарядов и других предпочтений в одежде через 15 дней с момента последней покупки пользователям рекомендовались соответствующие варианты. Продукты и варианты выбора также рекомендовались на основе истории корзин пользователей. Результаты — рост числа уникальных конверсий на 302% — говорят сами за себя.

Механизм рекомендаций и каталогов WebEngage, как и Powerlook, может изменить ситуацию к лучшему для вашего бизнеса, позволяя вам генерировать персонализированные рекомендации для вашей клиентуры.

№2. Прогнозная аналитика для управления запасами

Прогнозная аналитика на основе искусственного интеллекта и машинного обучения помогает предприятиям электронной коммерции оптимизировать управление запасами. Он может анализировать исторические данные о продажах, сезонность, рыночные тенденции и внешние факторы, такие как погода. Этот анализ позволяет алгоритмам прогнозировать спрос с поразительной точностью. Это помогает ритейлерам сократить проблемы с затовариванием и недостатком запасов, что приводит к экономии затрат и повышению удовлетворенности клиентов.

Индустрия электронной коммерции моды, которая должна идти в ногу с тенденциями, чтобы процветать, может получить большую выгоду от прогнозной аналитики. Системы искусственного интеллекта и машинного обучения могут помочь предоставить ценную информацию модным брендам, выявляя закономерности и предоставляя более глубокое понимание модных тенденций, покупательского поведения и рекомендаций, ориентированных на запасы.

Отличным примером этого является Минтра. Используя AI/ML для анализа данных с модных порталов, социальных сетей и базы данных клиентов Myntra, они смогли выяснить, какие продукты продаются быстрее всего, и обеспечить их доступность в их приложении. В результате Myntra выпускала коллекции гораздо быстрее конкурентов.

№3. Чат-боты и виртуальные помощники

Чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта и машинного обучения все чаще становятся неотъемлемой частью поддержки клиентов в сфере электронной коммерции. Они отвечают на часто задаваемые вопросы, предлагают рекомендации по продуктам и даже обрабатывают заказы. Эти системы на базе искусственного интеллекта работают круглосуточно и без выходных, улучшая обслуживание клиентов, сокращая время отклика и повышая вовлеченность клиентов.

Например, чат-бот Decision Assistant от Flipkart использует различные методы, чтобы понять «человеческое мышление», лежащее в основе запроса клиента, и отвечает соответствующим образом. Чат-бот способствовал улучшению бизнес-показателей Flipkart, сократив количество разговоров, передаваемых агенту-человеку, и снизив уровень брошенных корзин.

Аналогичным образом, виртуальный помощник Nykaa, который был включен в список лучших чат-ботов Индии с искусственным интеллектом, помогает клиентам совершать покупки, предлагая персональные рекомендации, основанные на предпочтениях, выраженных клиентом. Он предлагает им возможность видеочата с экспертом, а также может помочь покупателю самостоятельно найти соответствующий продукт.

Совсем недавно новый чат-бот Myntra с генеративным искусственным интеллектом, MyFashionGPT, позволяет пользователям искать на естественном языке ответы на такие запросы, как: «Я собираюсь в отпуск в Гоа. Покажи мне, что я могу носить».

№4. Динамическое ценообразование

Динамическое ценообразование, также известное как резкое ценообразование, ценообразование по спросу или ценообразование на основе времени, представляет собой стратегию, при которой бренды гибко корректируют цены на свои продукты/услуги в зависимости от текущих рыночных условий. Использование каталога позволяет эффективно обновлять цены с учетом таких факторов, как спрос, конкуренция и поведение клиентов. Например, если определенные продукты пользуются большим спросом или меняются рыночные условия, каталог оперативно адаптирует цены. Это гарантирует, что предприятия останутся конкурентоспособными, максимизируют доход и обеспечат удобство покупок за счет согласования цен с текущей динамикой рынка и предпочтениями клиентов.

MakeMyTrip, бренд электронной коммерции в сфере путешествий, использует AI/ML для корректировки цен в режиме реального времени. Это позволяет клиентам получать контекстную и актуальную информацию о ценах и способствует вовлечению клиентов. Это, в свою очередь, приводит к большему удержанию, меньшему оттоку и большему количеству конверсий.

№5. Сегментация клиентов и таргетинг

Системы AI/ML позволяют маркетологам электронной коммерции более эффективно сегментировать свою клиентскую базу. Решения для сегментации на основе искусственного интеллекта и машинного обучения устраняют предвзятость человека, выявляют скрытые закономерности и повышают персонализацию, а также обладают широкими масштабируемыми возможностями. Анализируя данные о клиентах, он может идентифицировать отдельные сегменты клиентов в соответствии с поведением, интересами и демографией.

Вы можете использовать прогнозирующую сегментацию, чтобы выделить идеальную клиентскую аудиторию из толпы. Эта функция AI/ML позволяет создавать сегменты на основе склонности пользователя к желаемому действию.
Прогнозирующие сегменты используют машинное обучение, чтобы предсказать, какие пользователи с большей вероятностью предпримут определенные действия, например совершят покупку или уйдут. Этот метод более мощный, чем обычный способ категоризации пользователей, поскольку он выходит за рамки существующих данных и атрибутов, позволяя маркетологам делать более точные прогнозы о поведении пользователей по мере того, как мир становится все менее куки-файлами.

Это позволяет предприятиям разрабатывать целевые маркетинговые кампании. Такое привлечение потенциальных клиентов с большей вероятностью приведет к конверсиям, чем общая сегментация по возрасту или географическому местоположению.

Для MyGlamm сегментация клиентов на основе профилей пользователей (например, сегмент всех зарегистрированных пользователей, которые имели 150 GlammPOINTS в своей учетной записи и не совершили никаких покупок) с использованием инструментов сегментации WebEnage позволила им разработать несколько поездок для этих сегментов. Направление своих маркетинговых усилий и коммуникаций на пользователей, в зависимости от того, на каком этапе их пути они находились, позволило им эффективно зацепить клиентов.

Это привело к улучшению пользовательского опыта, вовлеченности в Интернете и приложениях: на 13,5 % увеличилось число конверсий среди пользователей, получивших персонализированное электронное письмо о товаре в своей корзине, а также на 166 % увеличился объем покупок среди пользователей, которые ранее покинули свою корзину.

Опыт WebEngage в сегментации клиентов помог MyGlamm достичь этих феноменальных результатов. WebEngage также может помочь вам получить более глубокое представление о вашем бизнесе с помощью сегментации клиентов.

№6. Визуальный поиск и распознавание изображений

Приложения визуального поиска и распознавания изображений на основе искусственного интеллекта позволяют людям находить товары, просматривая изображения, а не текст. Эта технология позволяет идентифицировать и сопоставлять продукты на основе изображений. Это упрощает процесс покупок, поскольку позволяет пользователям искать продукты, точное название которых они могут не знать.

Lenskart, например, устраняет разрыв в покупке очков, позволяя пользователям виртуально примерить оправы, чтобы понять, какая из них подходит им лучше всего. Это избавляет покупателя от необходимости физически идти в магазин. Их виртуальная дополненная реальность использует искусственный интеллект для определения черт лица клиента и менее чем за 10 секунд создает для клиента персонализированный список очков. Это позволяет им виртуально примерить стили и даже поделиться ими со своими друзьями, чтобы узнать второе мнение.

Аналогичным образом, Pepperfry позволяет пользователям искать мебель и предметы домашнего декора, а также проводить виртуальные демонстрации продуктов. Это позволяет пользователям виртуально просматривать мебель в своих домах, чтобы они могли принимать обоснованные решения о покупках.

№7. Обнаружение и предотвращение мошенничества

Предприятия электронной коммерции уязвимы для различных форм мошенничества, таких как мошенничество с платежами и захват учетных записей. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать закономерности транзакций и обнаруживать аномалии, которые являются тревожными сигналами мошеннических действий. Автоматически отмечая такие подозрительные транзакции, ИИ помогает сократить потери и защитить как бизнес, так и клиентов. Такое использование ИИ также укрепляет доверие между брендами и клиентами, что приводит к улучшению качества обслуживания и повышению вовлеченности клиентов.

Примером компании, которая использует ИИ для обнаружения и предотвращения мошенничества, является Flipkart. Если, например, продавец решит обмануть платформу или использовать в объявлениях поддельные изображения, алгоритмы искусственного интеллекта смогут обнаружить и пометить это. Это гарантирует, что клиенты получат точное представление о том, что они ищут.

№8. Оптимизация электронного маркетинга

Инструменты автоматизации электронного маркетинга на основе искусственного интеллекта и машинного обучения меняют правила игры в кампаниях по электронной почте. Эти инструменты анализируют поведение и предпочтения клиентов, а также персонализируют содержимое электронной почты и время доставки. Прогнозная аналитика на основе искусственного интеллекта и машинного обучения также может предложить продукты, которые могут заинтересовать клиентов, повышая эффективность маркетинга по электронной почте.

Функция генеративного искусственного интеллекта WebEngage позволяет вам мгновенно создавать индивидуальные сообщения электронной почты! Генеративный искусственный интеллект помогает создавать персонализированные шаблоны сообщений с учетом предпочтений, демографических и поведенческих данных вашей аудитории. Это гарантирует, что ваши электронные письма найдут отклик у каждого получателя, что приведет к повышению вовлеченности и конверсий.

WebEngage смог помочь ведущему бренду электронной коммерции Саудовской Аравии HNAK достичь 67% открываемости электронных писем о брошенных корзинах. Использование таких функций, как конструктор электронных писем с помощью перетаскивания, помогло HNAK создавать эстетические электронные письма, оптимизированные для мобильных устройств. Они также смогли сократить ручной труд, необходимый для персонализации электронных писем.

Еще одним прекрасным примером того, как AI/ML можно использовать для оптимизации электронного маркетинга, является история успеха Juicy Chemistry, бренда D2C по органическому уходу за кожей. Партнерство с WebEngage позволило Juicy Chemistry экспериментировать с каналами, сегментами, таймингами и обменом сообщениями. Это привело к повышению вовлеченности и увеличению количества входящих сообщений в нерекламных папках. В целом Juicy Chemistry удалось добиться 4,5-кратного роста конверсий по электронной почте и двукратного улучшения показателей открытия электронных писем .

№9. Голосовой поиск и голосовая коммерция

Вслед за популярностью устройств с голосовым управлением, таких как Amazon Echo и Google Dot Echo, искусственный интеллект также обеспечивает возможность голосовой коммерции. С помощью голосовых команд покупатели могут находить товары, размещать заказы или проверять статус своего заказа.

Уникальный способ, с помощью которого Flipkart использовал голосовую коммерцию, — это внедрение «Hagglebot», чат-бота, который позволял клиентам торговаться в поисках более выгодной сделки во время акции «Распродажа на большой миллиард дней». Кампания имела огромный успех: общий доход Flipkart от продаж продуктов, предлагаемых на Hagglebot, достиг 1,23 миллиона долларов. Среднее время взаимодействия с пользователем составило 6 минут 5 секунд, что сделало его самым интересным опытом Google Assistant на тот момент.

MakeMyTrip также стремится сделать планирование путешествий более инклюзивным и доступным, включив голосовое бронирование на индийских языках.

№ 10. Управление цепочками поставок и логистика

AI/ML радикально повышает эффективность управления цепочками поставок и логистики для компаний электронной коммерции. ИИ может помочь в планировании маршрутов, управлении запасами и прогнозировании спроса. Это приводит к более быстрым доставкам, снижению эксплуатационных расходов, лучшему управлению запасами и повышению удовлетворенности клиентов.

Например, боты Flipkart с искусственным интеллектом, называемые AGV (автоматизированные управляемые транспортные средства), позволяют операторам-людям обрабатывать 4500 отправлений в час с удвоенной скоростью и точностью 99,9%. Боты также позволили увеличить вместимость и пропускную способность складов.

Заключение

Как мы видели во всех приведенных выше примерах, ИИ произвел революцию в сфере электронной коммерции, предоставив инновационные, ориентированные на клиента решения. Они позволяют предприятиям оптимизировать операции и в конечном итоге повысить рентабельность инвестиций. От персонализированных рекомендаций по продуктам до оптимизации цепочки поставок — десять лучших приложений AI/ML, обсуждаемых в этой статье, стали необходимыми инструментами для предприятий электронной коммерции, стремящихся оставаться впереди конкурентов.

WebEngage находится в авангарде этой революционной технологии и использует возможности своего пакета автоматизации маркетинга, чтобы помочь компаниям электронной коммерции, подобным вашему, достичь феноменальных результатов. Закажите демо-версию сегодня, чтобы узнать, как WebEngage может помочь вам использовать революционные возможности искусственного интеллекта в маркетинге электронной коммерции.