Как искусственный интеллект меняет мир e-commerce и как с этим справиться

Согласно исследованию IBM Global AI Adoption Indexболее 44% компаний уже занимаются интеграцией ИИ в текущие приложения и процессы. Если вас нет среди них, пора что-то предпринять, чтобы не остаться за бортом.

В этой статье мы рассказываем, как искусственный интеллект может помочь компании из сферы электронной коммерции. Разбираем, какие проблемы возникают при внедрении ИИ, и как их решить. Решаем, кому стоит инвестировать в собственные разработки, а кому воспользоваться готовыми инструментами.

Мы в dev.family занимаемся разработкой на аутсорсе, поэтому имеем возможность погрузиться в бизнес клиента и подобрать правильное решение вместе с ним. В нашей копилке есть кейсы использования AI для фэшн e-commerce проекта и для контроля доступа на территорию торговых и бизнес-центров. Помимо этого мы много уделяем внимания использованию искусственного интеллекта в фудтехе, о чем подробнее рассказали у себя в блоге.

Но сейчас давайте вернемся возможностям AI, проблемам и их решениям в сфере электронной коммерции.

Разберем на примере Amazon.

ИИ собирает данные о покупательских привычках клиентов, чтобы предлагать товары, от которых невозможно будет отказаться. Сюда входит информация о покупках, просмотрах, добавлениях в корзину, времени, проведенном на сайте, оценках и отзывах.

Собранные данные анализируют с помощью ML и алгоритмов прогнозной аналитики. Выявляют образцы и тенденции в действиях клиентов. Например, могут определить, что клиенты, которые приобрели телевизор, часто покупают чипсы.

На основе собранных данных искусственный интеллект Amazon создает уникальные профили для каждого клиента. Они включают в себя информацию о предпочтениях, интересах, бюджете и типе устройства, используемого для доступа к платформе.

Улучшение пользовательского опыта

Искусственный интеллект способен осуществлять клиентскую поддержку 24/7, используя чат-боты.Sephora успешно интегрировала ИИ в чат-боты, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами. Как это выглядит?

Sephora использует данные, собранные через чат-боты, чтобы лучше понимать клиентские потребности и предугадывать предпочтения. Это помогает точнее настраивать сервисы и лучше рекламировать свои услуги и продукты, делая таргет персонализированным и интерактивным.

Прогнозирование спроса

Искусственный интеллект анализирует данные о покупках, клиентском поведении и внешних факторах для прогнозирования спроса на товары.

Zalando, одна из крупнейших e-commerce компаний в сфере моды в Европе, использует ИИ, чтобы предвосхищать спрос на товары. Как это работает?

Zalando собирает и анализирует огромное количество данных о покупках, просмотрах товаров, возвратах и других параметрах. ИИ помогает предсказать сезонные и модные тренды, чтобы подготовиться заранее и иметь актуальные товары в наличии. На основе данных о спросе и прогнозах Zalando оптимизирует ассортимент, решая, какие товары заказывать больше, а какие меньше. Это позволяет избегать избыточных запасов и снижать риски нереализации.

Zalando также использует ИИ для определения эффективности рекламных акций и маркетинговых кампаний. Они могут адаптировать акции и скидки, основываясь на прогнозах спроса.

Борьба с мошенничеством

Alibaba, крупнейшая китайская компания в сфере электронной коммерции, активно использует искусственный интеллект для борьбы с мошенничеством на своих платформах Taobao и Tmall.

Системы ИИ Alibaba непрерывно анализируют миллионы транзакций и действий пользователей. Они выявляют аномалии и несоответствия, которые могли бы указывать на мошенническую деятельность. Например, ищут поддельные продукты, фейковые отзывы и других пр.

Например, чтобы идентифицировать поддельные товары, ИИ анализирует фотографии и описание.

Анализируя поведение клиентов, ИИ может обнаружить использование украденных данных.Alibaba также внедряет биометрическую аутентификацию, чтобы обеспечить безопасность транзакций и идентификацию пользователей при помощи сканирования лица и распознавания отпечатков пальцев.

Прогнозирование мнений и анализ социальных медиа

Искусственный интеллект отслеживает упоминания бренда и его продуктов в соцсетях, чтобы выявлять тренды, определять, что думают клиенты, и быстро реагировать на отзывы.

ASOS, онлайн-ритейлер модной одежды, внедряет искусственный интеллект (ИИ) в анализ социальных медиа и прогнозирование мнений клиентов.

Чат-боты и алгоритмы ищут упоминания о продуктах и бренде ASOS, классифицируют их по настроению (положительному, отрицательному, нейтральному) и анализируют содержание, чтобы выявить ключевые темы и тренды.

Это позволяет компании:

Оптимизация логистики

Сокращение временных издержек и снижение стоимости доставки товаров — еще одна задача, которую решают поставщики и продавцы с помощью ИИ.

Лидер в этом JD.com (Jingdong) — крупнейшая китайская онлайн-платформа электронной коммерции.

Прежде всего, JD.com применяет алгоритмы ИИ для оптимизации маршрутов доставки. Исходя из данных о заказах, они выбирают наиболее эффективные пути и учитывают разнообразные факторы, такие как дорожные условия.

Далее, система ИИ управляет запасами на складах компании. Она оптимизирует распределение товаров, планирует поставки и следит за остатками.

JD.com также использует анализ данных и машинное обучение для прогнозирования спроса на товары. Важной частью их логистики является автоматизация. Роботы и автономные системы сортируют и упаковывают тысячи товаров.

Кроме того, компания внедряет интеллектуальные транспортные средства, например, автономные доставочные автомобили и дроны. Они используют ИИ для навигации и обеспечения безопасности.

Виртуальные примерочные и AR-покупки

С помощью AR (дополненной реальности) и VR (виртуальной реальности), компании электронной коммерции предоставляют клиентам возможность «примерить» товары, например, одежду и аксессуары.

Разберем пример L'Oréal:

Применение искусственного интеллекта в электронной коммерции приводит к многократному улучшению опыта клиентов и оптимизации бизнес-процессов. Однако есть и проблемы, ограничивающие использование его потенциала.

Одной из них является проблема понимания контекста и намерений покупателей. Например, алгоритмы рекомендаций могут столкнуться с трудностями, пытаясь точно определить интересы клиента. Допустим, кто-то просматривает товары в подарок, а система рекомендаций неправильно интерпретирует это как собственные предпочтения клиента.

Также важно учитывать ограничения в области обработки естественного языка (NLP). Например, у автоматизированных чат-ботов навыки восприятия и анализа сложных запросов пока не сильно развиты. Поэтому взаимодействие с клиентами происходит не на столь на высоком уровне, как при общении с живым человеком из службы поддержки. Чаще всего это вызывает недовольство клиентов и приводит к потере продаж.

Помимо этого, многие обеспокоены сохранностью собственных данных, которые собирают компании для анализа с помощью ИИ. Сбор и обработка информации о клиентах и их покупках подвергает риску конфиденциальность и безопасность.

Некоторые обеспокоены, что ИИ может вызывать этические дилеммы, такие как использование алгоритмов для манипулирования потребителями.

Не стоит забывать, что обучение и поддержание ИИ-моделей — достаточно затратный процесс. Ведь нужен доступ к большим объемам данных и экспертам, чтобы разрабатывать и обновлять модели.

Полный переход на использование ИИ может привести к потере человеческого элемента в обслуживании. А еще важно иметь механизмы для обратной связи и ответственности в случае ошибок или проблем, вызванных искусственным интеллектом. Кто несет ответственность за его действия, если что-то идет не так?

Для бизнеса также очень важно помнить, что правила и законы, регулирующие применение ИИ, могут различаться в разных странах.

Для решения проблем, связанных с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в электронной коммерции, можно применить различные стратегии и методы.

Например, чтобы гарантировать качество данных, можно:

Приватность и безопасность данных поможет гарантировать:

Для решения этических вопросов рекомендуют:

А чтобы избавиться от недовольства покупателей, надо предоставить клиентам возможность выбора между обслуживанием с использованием ИИ и человеческим обслуживанием.

Вообще, важно создать баланс между автоматизацией с помощью ИИ и человеческим обслуживанием, проводить постоянные обучения персонала для работы с искусственным интеллектом, собирать обратную связь. А еще четко определить ответственных лиц и процедур для решения проблем, возникающих из-за действий ИИ.

Задумываться о том, как вы будете внедрять ИИ, стоит еще на этапе разработки бизнес-стратегии, которая учтет затраты и преимущества ИИ, обучение персонала и тп.

Искусственный интеллект — это настоящая революция в электронной коммерции, и стоит понять, кто должен его внедрять, а кто может воспользоваться готовыми инструментами на его основе.

Какие компании должны внедрять ИИ прямо сейчас?

Но есть и другие компании, которые могут воспользоваться SaaS-решениями на базе ИИ: