人工知能 (AI) は、仕事の世界から買い物の習慣に至るまで、人間の経験の多くを変革してきました。
によると、AI の市場規模は現在 207 億ドルで、1.85 年までに 2030 兆 XNUMX 億ドルに成長すると予測されていると聞いてショックを受けるかもしれません。 最新の予測。 この違いは、e コマース ビジネスがトレンドを先取りし、ライバルに打ち勝ち、最終的には収益を向上させる重要なチャンスを表します。
AI の一般的な例の XNUMX つは、電子商取引におけるチャットボットの使用です。 チャットボットは、FAQ への回答や顧客からの苦情への対応などの日常的なカスタマー サービス タスクをすべて即座に処理できるため、人間のカスタマー サービス担当者がより複雑な問い合わせに対応できるようになり、顧客の待ち時間が短縮され、全体的な顧客満足度が向上します。
これらの利点を活用したい場合は、AI を含むマーケティング戦略を開発することが重要です。この記事では、パーソナライズされたサービス、サプライ チェーンの合理化、最適な価格構造、もっと。
e コマースのカスタマー ジャーニーを掘り下げて、AI がどのようにパーソナライズされたサービスを提供し、サプライ チェーンを合理化し、最適な価格構造を計算することができるかを探っていきます。
画像出典: Statista.com
e コマースで AI を使用する方法: 8 つの使用例
AI テクノロジーの最もエキサイティングな側面の XNUMX つは、その開発のペースが速いことです。 ただし、これは同時に、トレンドを常に把握し続けることが困難になる可能性があることを意味します。
ただし、業界を変える最新のソリューションや革新的な用途を検討することで、e コマースのカスタマー ジャーニーを強化するためのインスピレーションを見つけることができます。
e コマースのカスタマー ジャーニーをマッピングし、AI がどのようにパーソナライズされたサービスを提供し、サプライ チェーンを合理化し、最適な価格構造を計算することができるかを探ることで、e コマースのカスタマー ジャーニーを掘り下げていきます。
製品の推奨事項
製品の推奨は e コマースの顧客エクスペリエンスの重要な部分であり、AI はその方法に革命をもたらしました。 AI アルゴリズムは顧客の行動と好みを分析することで、 非常に パーソナライズされた推奨事項 全体的な顧客エクスペリエンスを向上させます。
しくみはこうです：
- 協調フィルタリング：この手法は、同様の嗜好を持つ顧客の購入履歴を調べ、同じように購入した製品を推奨します。 これは、チェックアウト時の「お客様はこちらも購入しています」セクションの形で以前に見たことがあるかもしれません。
- コンテンツベースのフィルタリング: この方法では、顧客がすでに購入した製品の特徴を調べます。 たとえば、製品に単 XNUMX 形電池が必要な場合、アルゴリズムはこれらの電池も提案する可能性があります。
- 自然言語処理：AI は製品の説明やユーザーのレビューを分析することもでき、顧客の独自の好みにパーソナライゼーションのもう XNUMX つの層を追加します。
これらの方法を組み合わせることで、実際のデータに基づいた非常に正確な推奨が可能になり、潜在的な顧客が購入を決定する可能性が高まります。
画像出典: Walmart.com
カスタマーサービス用チャットボット
チャットボットは、特に 4 年 2023 月に待望の OpenAI の ChatGPT-XNUMX がリリースされて以来、大流行しているようです。生成テキスト プログラムのすべてのエキサイティングな使用例の中で、e コマースでのアプリケーションの XNUMX つは、カスタマー サービス チャットボットの使用です。
チャットボットは、FAQ への回答や顧客の苦情への対応など、日常的な顧客サービス タスクをすべて即座に処理できます。 これにより、人間のカスタマー サービス担当者がより複雑な問い合わせに対応できるようになり、顧客の待ち時間が短縮され、全体的な顧客満足度が向上します。
さらに、チャットボットは顧客データを使用して応答をパーソナライズできるため、顧客サービス エクスペリエンスを各個人に合わせてカスタマイズできます。 これらのプログラムがより洗練されると、顧客は、自分が人間と話しているのかロボットと話しているのかさえ分からなくなる日が来るでしょう。
同様に、企業向けのテキスト メッセージング アプリにチャットボットを実装して、生産性を向上させ、コミュニケーションのエラーを減らすことができます。
パーソナライズされたEメールマーケティング
人工知能は、ブランドが顧客に的を絞った関連性の高いメッセージを送信できるように、パーソナライズされた電子メール キャンペーンで広く使用されています。 実際、ブランドからメールを受け取ったことがあれば、何らかの形で AI を活用している可能性があります。
正確にはどのように? AI アルゴリズムは、ユーザーの閲覧履歴や購入行動を分析して、ユーザー個人の心に響くコンテンツを作成します。 たとえば、AI があなたが新しい親であると判断すると、ベビー服やベビーカーの割引など、ユニークで関連性の高い特別オファーを受け取る可能性があります。
画像出典: ethique.com メール
さらに、AI は電子メール キャンペーンのタイミングをガイドし、個々の顧客が以前にオンライン ストアを閲覧した時間など、最大の効果をもたらす最適な時間にメッセージが送信されるようにします。
顧客の興味やニーズに合わせてパーソナライズされた電子メールを送信することで、ブランドは開封率やクリックスルー率を高め、最終的には売上を増やすことができます。
Web サイトのユーザー エクスペリエンスを向上させる別の方法を探している場合は、Web サイトに Instagram フィードを埋め込むことを検討してください。 これにより、顧客はブランドの個性を垣間見ることができ、積極的に買い物をしていないときでもコンテンツに関心を持ち続けることができます。
商品検索のための画像認識
AI 画像認識により、買い物客向けの新機能である商品検索が導入されました。
これにはいくつかの方法があります。
- 買い物客が実店舗の商品の写真を撮ると、AI がその商品のオンライン ページを見つけます。
- 買い物客は家の中にあるあらゆるものの写真を撮ることができ、AI はその外観に基づいて類似の商品を提案できます。
電子商取引における AI を利用した画像認識のもう XNUMX つの利点は、オンライン小売業者の手動タスクの数を削減できることです。 たとえば、各製品に特定のキーワードを手動でタグ付けする代わりに、画像認識テクノロジーにより、画像内で検出した特徴に基づいて製品に自動的にタグ付けできます。
全体として、画像認識ソリューションは買い物客や小売業者の時間を節約するものであり、間違いなく追加を検討したくなるものです。ただし、これらの機能を適切にサポートするには、高速で信頼性の高い、分離されたアーキテクチャ サービスが必要です。
画像ソース: indatalabs.com
在庫管理のための予測分析
「予測分析」は本質的に、データを使用して将来についての予測を行うことを意味する派手な用語です。 eコマースでは、これは非常に便利です。 在庫管理.
予測分析用の AI ツールを導入すると、在庫管理を常に最新の状態に保ち、在庫切れや過剰在庫を防ぐことができます。
たとえば、AI アルゴリズムは、過去の販売パターン、季節傾向、さらには天気予報などのデータを分析して、特定の製品の将来の需要を予測することがよくあります。 そうすることで、企業は在庫レベルをそれに応じて調整し、コストがかかる在庫切れや過剰在庫を回避できます。
AI は、売れ行きの遅い商品や利益率の低い商品を特定するのにも役立ち、企業はどの商品を値引きするか在庫から完全に削除するかについて情報に基づいた決定を下すことができます。 さらに、予測分析は、どの製品がより早く売れるか、よりアクセスしやすい場所に配置する必要があるかを予測することで、倉庫業務の最適化に役立ちます。
在庫管理に関するデータ主導の意思決定を組み合わせることで、効率が向上し、運用コストが節約されます。
詐欺の検出と防止
詐欺は電子商取引ビジネスにとって重大な懸念事項ですが、AI は詐欺の検出と防止に役立ちます。
AI が注意する一般的な事項は次のとおりです。
- 異常な購買行動、特に新規アカウントまたは以前は非アクティブなアカウントからの場合、短期間に行われた多数の高額注文など。
- 不審な IP アドレスまたは場所サービスが提供されていない国からの購入など。
- 異常な支払い方法、複数のクレジット カードでの購入や盗難が報告されたカードなど。
- 説明できない配送詳細、請求先住所とは異なる配送先住所または運送会社への注文など。
- 珍しく ログイン試行の失敗回数が多い またはパスワードのリセット要求。
Web サイトのセキュリティを包括的かつ公平な視点で捉えることで、AI は顧客と小売業者の両方を保護するのに役立ちます。 これにより、サイトに対する顧客の信頼が高まり、チームはより重要なビジネス面に集中できるようになります。
価格の最適化
価格の最適化には、競争力を維持しながら利益を最大化するために各製品に適切な価格を設定することが含まれます。
AI を使用すると、企業は顧客の行動、市場動向、競合他社の価格を分析し、より多くの情報に基づいて価格決定を行うことができます。 たとえば、小売業者は在庫を一掃するために売れ行きの悪い商品の価格を下げたり、雨の日には傘の価格を上げたりすることがあります。
画像ソース tryolabs.com
AI が価格の最適化を計算するもう XNUMX つの方法は、地域ターゲティングを使用することです。これにより、顧客の所在地に基づいて異なる価格を提供できます。 これは、国境を越えてビジネスを拡大し、複数の地域で市場シェアを争う場合には不可欠です。
ただし、これを行う場合は、VPN を使用して機能を悪用しないように、配送先住所が各顧客の IP アドレスと一致していることを確認してください。また、CICD DevOps などのグローバル オンライン サービスに適切なインフラストラクチャを採用することも必要になります。
もちろん、価格最適化アルゴリズムをマーケティング戦略に組み込むこともできます。 たとえば、プレミアム製品を頻繁に購入する顧客に次回の購入時に割引を提供して、顧客ロイヤルティを高めることができます。
顧客感情分析
AIは「感情分析」と呼ばれる手法を通じて顧客の意見を分析できます。 これには、製品のレビュー、ソーシャルメディアの投稿、顧客サービスのやり取りを精査して、根底にある感情を識別することが含まれます。
多くの場合、AI 顧客感情分析は、顧客のフィードバックを肯定的な感情、否定的な感情、または中立的な感情に分類します。 これにより、企業は、欠陥のある製品やパフォーマンスの低いカスタマー サービス エージェントなど、改善すべき傾向や領域を迅速に特定することができます。 顧客の問題点を特定するのにも役立ち、これらの問題を解決する製品やサービスを開発できるようになります。
画像ソース: ascendo.ai
先ほど説明したように、AI は急速に発展しているテクノロジーであり、一部の感情分析アルゴリズムでは、ポジティブかネガティブかを超えて顧客の感情を特定できるようになりました。 たとえば、顧客のフラストレーション、興奮、混乱を強調し、企業が顧客がどのように感じているか、そしてその理由をより深く理解できるようにすることができます。
全体として、AI を活用した顧客感情分析は、e コマース企業が顧客をより深く理解し、自社のサービスに対して的を絞った改善を行うのに役立ちます。
まとめ
AI がパーソナライゼーションを強化し、簡素化することで、e コマースのカスタマー ジャーニーに大幅な改善をもたらしたことは否定できません。 サイトナビゲーション、顧客サポートの自動化。
これらのメリットだけでも、このテクノロジーを早期に導入したユーザーの顧客満足度、ロイヤルティ、売上の向上につながりました。 企業の業務効率が向上し、コストが削減されることは言うまでもありません。
ただし、バイアスの可能性、人間味の欠如、データの正確さへの依存など、AI に過度に依存することの限界を認識することが重要です。 したがって、AI を完全に代替するものとしてではなく、人間の専門知識や判断を補完するものとして使用することを目指す必要があります。
つまり、e コマースで AI の利点を最大限に活用するには、企業はアルゴリズムを定期的に評価して調整するという再帰的なアプローチを取る必要があります。 また、さまざまなタイプのデータ ウェアハウスを検討し、組織の規模や使用する予定のツールに基づいてデータ ウェアハウスを選択することで、信頼性の高いデータ インフラストラクチャに投資する必要があります。 これらのデジタル ツールは AI と連携して、ビジネスの将来の成功を確実にします。
