ИИ в ecommerce. Подробный гид: способы применения, преимущества и проблемы

Искусственный интеллект, который ещё недавно казался чем-то из ряда вон выходящим из страниц научной фантастики, теперь стал нашим повседневным помощником. Писать письма? ИИ под рукой. Узнать погоду? Снова он. Даже диагностика заболеваний проходит под его началом. Но особенно важную роль ИИ играет в электронной коммерции, где его влияние переосмысливается с каждым днём.

Раньше компании воспринимали такие технологии как приятный бонус, призванный развлечь клиента и мотивировать его к повторным покупкам. Теперь же без ИИ никуда: он на передовой бизнеса, поддерживает глобальные процессы и обеспечивает качественное обслуживание клиентов через множество каналов. Искусственный интеллект помогает оптимизировать операции и повышает качество сервиса, однако не всё так радужно, как может показаться на первый взгляд.

Предприятия электронной коммерции активно внедряют технологии ИИ в разнообразные аспекты своей деятельности, и по мере того как технологии развиваются, открываются всё новые и новые способы его применения. Вот что вам действительно нужно знать о текущем и будущем ИИ в электронной коммерции.

ИИ в ecommerce. Подробный гид: способы применения, преимущества и проблемы

Искусственный интеллект — это не единая технология, а целый арсенал различных моделей и методов. В электронной коммерции особенно активно используются четыре ключевые технологии ИИ:

Обработка естественного языка (NLP): Эта технология позволяет ИИ понимать, создавать тексты и обучаться на естественном человеческом языке, будь то запросы клиентов или инструкции.
Машинное обучение (ML): Используя статистические методы и алгоритмы, машинное обучение дает ИИ-системам возможность учиться на основе данных, делать прогнозы и принимать решения без прямого программирования. Примером служат модели глубокого обучения, такие как трансформаторы и большие языковые модели — например, ChatGPT от OpenAI.
Компьютерное зрение (CV): Эта область ИИ позволяет компьютерам "видеть", анализируя информацию из изображений и видео, что может использоваться для автоматизации идентификации товаров и пользовательского контента.
Извлечение и аналитика данных: Данный процесс включает в себя извлечение ценной информации из больших объемов данных, которая затем может быть использована для улучшения алгоритмов и систем ИИ.

От помощи покупателям в поиске товаров до всех нюансов динамического ценообразования — вы можете использовать искусственный интеллект практически во всех бизнес-процессах. Тем не менее, давайте перечислим семь основных вариантов использования алгоритмов ИИ:

Персонализированные рекомендации по товарам: Используя данные о предыдущих покупках, просмотрах и взаимодействиях клиентов, ИИ предлагает товары, которые могут их заинтересовать. Например, алгоритмы на базе NLP анализируют язык и изображения, что позволяет точно соотнести запросы покупателей с подходящими товарами. Функции, такие как «Люди также покупали» или «Клиенты также смотрели», помогают предложить дополнительные товары, основываясь на таких параметрах, как размер, цвет, форма, ткань и бренд.
Чат-боты и виртуальные помощники: Они становятся вашими цифровыми помощниками, поддерживая клиентов на каждом этапе покупки. С помощью ИИ и NLP, эти инструменты понимают и отвечают на запросы клиентов, помогая совершить покупку или получить информацию. Чат-боты способны:
Вести диалоги и обрабатывать транзакции, упрощая взаимодействие с клиентами в магазине, онлайн или через мобильное приложение.Собирать данные для анализа и улучшения продуктов и сервиса.Интегрироваться в страницу оформления заказа, предоставляя ответы на вопросы о товарах прямо в корзине.Обеспечивать круглосуточную поддержку, автоматизируя обработку стандартных запросов и уменьшая нагрузку на операторов.
Обнаружение и предотвращение мошенничества: ИИ анализирует транзакции, выявляет аномалии и помогает предотвратить потенциальное мошенничество. Системы могут обнаруживать необычные транзакции, такие как крупные покупки или частые операции с необычных локаций, и помечать их для дальнейшего расследования. Модели машинного обучения создают и сравнивают профили поведения пользователей для обнаружения мошеннических действий.
Управление товарными запасами: ИИ анализирует исторические данные о продажах и помогает прогнозировать спрос, управляя запасами через автоматизированные системы. Сенсоры и RFID-метки предоставляют информацию о местонахождении товаров, что позволяет автоматизировать пополнение запасов и своевременно информировать заинтересованные стороны о статусе товаров.
Динамическое ценообразование: ИИ корректирует цены в реальном времени, учитывая спрос, предложения и действия конкурентов. Это дает возможность ритейлерам гибко управлять ценами на различных каналах, оптимизируя ассортимент и предложения для максимизации прибыли.
Прогнозирование оттока клиентов: С помощью машинного обучения ИИ анализирует клиентское поведение и помогает предсказать и минимизировать отток. Алгоритмы могут автоматизировать отправку персонализированных предложений и запросов для улучшения взаимодействия с клиентами и увеличения их лояльности.
Генеративный искусственный интеллект: Используя системы, такие как ChatGPT и DALL-E, компании могут масштабировать производство контента, адаптировать его под разные аудитории и улучшать визуальные и текстовые материалы для маркетинга.

Искусственный интеллект открывает новые возможности для предприятий электронной коммерции, предлагая ряд значительных преимуществ:

Увеличение продаж: ИИ усовершенствует процесс продаж, используя анализ данных о клиентах для создания персонализированной воронки продаж. Это позволяет обращаться к клиентам с наиболее релевантными предложениями в оптимальное время. Например, французская служба доставки Chronopost отметила 85%-ный рост выручки от продаж благодаря использованию кампаний на базе ИИ в праздничный сезон.

Более качественное и персонализированное обслуживание клиентов: Анализируя отзывы и большие данные с различных точек соприкосновения, ИИ помогает улучшить качество обслуживания. Веб-сайты могут использовать эту информацию для обеспечения бесперебойного омниканального обслуживания. Сбор данных о клиентах позволяет точно определить их предпочтения и создать предложения, которые мотивируют к покупке. Примером может служить компания Ruti, которая, внедрив виртуальных продавцов-консультантов, значительно повысила коэффициент конверсии и средний чек заказов.

Перераспределение времени и ресурсов: ИИ способствует автоматизации множества задач, таких как рассылка электронной почты, выполнение заказов, обслуживание клиентов и обработка платежей. Это снижает трудозатраты и повышает операционную эффективность, освобождая время для инноваций и развития бизнеса. Например, применение ИИ в управлении цепочками поставок позволяет сократить ошибки на 50%, уменьшить потери продаж и недоступность товаров на 65%.

Искусственный интеллект преобразовывает индустрию электронной коммерции, но, как и любая технология, он имеет свои слабые стороны, которые могут создавать определенные проблемы:

Конфиденциальность данных: Использование данных о потребителях для создания персонализированных рекомендаций и прогнозов поднимает вопросы конфиденциальности и безопасности информации. Риск случайных утечек и нарушений особенно велик, если данные связаны с платежной информацией клиентов. Решением тут может стать индивидуальная разработка в рамках закрытого контура с учетом всей специфики проекта, именно такие задачи чаще всего мы решаем компанией FlexiTech.ai.

Высокие первоначальные инвестиции: Внедрение ИИ требует значительных капиталовложений в инфраструктуру и специалистов, а также в поддержание и обновление систем. Дополнительно, не всегда возможно предсказать положительную отдачу от этих инвестиций, что увеличивает финансовые риски.

Возможность некачественного обслуживания клиентов: Хотя чат-боты и автоматизированные системы обслуживания могут упростить процесс взаимодействия с клиентами, они не всегда способны заменить человеческое взаимодействие, особенно в сложных или чувствительных ситуациях. Это может привести к неудовлетворенности клиентов и негативным отзывам, ухудшая репутацию компании.

Искусственный интеллект предлагает ряд преимуществ для электронной коммерции, включая повышение эффективности продаж, улучшение качества обслуживания клиентов и оптимизацию ресурсов. Однако важно учитывать и потенциальные риски, связанные с конфиденциальностью данных, высокими затратами на внедрение и возможными сложностями в обслуживании клиентов.

Предприятиям необходимо стремиться к балансу между использованием новейших технологий и сохранением доверия и удовлетворенности клиентов, находя оптимальные способы внедрения ИИ с минимальными рисками. Таким образом, они смогут не только улучшить свою конкурентоспособность, но и защитить свою репутацию на рынке.