Искусственный интеллект: 10 способов максимизировать вашу эффективность в e-commerce

Искусственный интеллект в электронной коммерции – не просто технологическое достижение, а революция, которая уже сейчас меняет всю отрасль. AI трансформирует все: от персонализации рекомендаций и управления запасами до улучшения описаний данных о товарах, на тех же маркетплейсах, например.

Давайте разберем, как современные компании применяют ИИ, чтобы быть на шаг впереди конкурентов.

1. Персонализация поиска

Персонализация — один из реально работающих способов удовлетворить потребности клиентов и добиться их лояльности. Это, пожалуй, одно из самых необходимых применений искусственного интеллекта в электронной коммерции, к примеру, 67 % американских потребителей ожидают от брендов только релевантных рекомендаций по товарам.

С помощью поиска, основанного на искусственном интеллекте, бренды в ecom могут персонализировать результаты, основываясь на поведении покупателей на сайте в режиме реального времени. Это не только повышает качество обслуживания покупателей, но и способствует росту продаж за счет повышения среднего чека, что является серьезным стимулом для бизнеса.

2. Качественные описания продукта

Хорошее описание товаров - это обязательное условие для бизнеса в условиях современной конкурентной среды, особенно когда речь идут про маркетплейсы. Инструменты ИИ помогут команде создавать уникальные красочные и понятные описания продуктов.за считанные минуты. Вы можете предоставить краткие таблицы с техническими характеристиками и привести пример такого текста — дальше дело техники. Обогащение атрибутами автоматически помогает покупателям быстрее найти то, что они ищут, увидеть весь ассортимент товаров и сделать выбор в пользу вашего интернет-магазина.

Также алгоритмы ИИ смогут проанализировать взаимосвязи данных поведения пользователей, текстовые и графические описания товаров из вашего каталога и составить отчеты о предпочтении ваших клиентов.

3. Ассистент для покупок

Чат-боты и ассистенты на базе ИИ могут добавить перенести процессы выбора товаров в ecomm на совершенно новый уровень. Благодаря мощным языковым моделям AI рекомендательные системы лучше справляются с длинными текстовыми запросами произвольной формы ("Покажите мне розовые детские платья на утренник"). Скорость, с которой они понимают намерения пользователя и показывают точные результаты поиска товаров, помогает покупателям быстрее находить нужные товары (смотри кейс Aliexpress).

Шоппинг-ассистенты имеют множество вариантов использования: от рекомендаций по выбору нарядов до помощи покупателям в изучении других категорий. С их помощью покупатели экономят время на изучение вашего каталога, а вы увеличиваете конверсию.

4. Автозаполнение запроса

Несмотря на то, что почти половина покупателей интернет-магазинов находят товары с помощью поиска, только 19 % сайтов правильно используют функцию автозаполнения. Предиктивный текст — это функция поиска, которая предоставляет пользователям предложения о товарах в режиме реального времени по мере ввода текста.

ИИ улучшает эту функцию, увеличивая конверсию на +13 % и впоследствии средний чек на +16,5 %. Оптимизация пользовательского опыта с использованием подсказок – ключ к успеху.

5. Аналитика онлайн мерчандайзинга

ИИ помогает анализировать запросы, тренды и фильтры, предоставляя важные инсайты для бизнеса. Мерчендайзинг актуален не только в ритейле, но и для ecommerce. Внедрение ИИ обеспечивает неограниченный доступ к информации о клиентах и предоставляет глубокую аналитику для рационального и эффективного распределения товара в интернет-магазине. Более того, вы можете сделать это уникальным для каждого пользователя, как сейчас это уже делаем Amazon.

6. Динамическое ценообразование

ИИ позволяет адаптировать цены под клиентов, повышая вероятность покупки именно по той стоимости, которая будет оптимальной для всех участников рынка. Вот несколько интересных стратегий:

Одно из таких решений предлагает компания Intelligence Node, которая использует технологию высокоскоростного сбора данных в режиме реального времени. CompPriceMonitor позволяет компаниям получать актуальную информацию о конкурентной среде и устанавливать конкурентоспособные цены.

На РФ рынке ценообразование на базе Machine Learning предлагают Imprice и SmartPricing.

7. Рекомендации по продуктам

ИИ помогает сделать релевантные рекомендации товаров на основе поведения пользователя и бизнес-приоритетов: маржа, брошенные корзины, прошлые покупки и т.д.

Такие рекомендации могут быть на вашем сайта, в электронных письмах и просто в блоках "Вам также может понравиться".

8. Управление запасами

Для e-commerce как и для retail важно знать, сколько запасов необходимо держать на складе, а что уже пора заказывать. Есть готовые решения на базе AI или это может быть система разработанная специально для вашего проекта, которые будут управлять товарными запасами и поможет избавиться от догадок. Анализ данных о покупателях, покупательское поведение и сезонность позволяют точно прогнозировать и планировать запасы.

Системы ИИ для управления запасами и прогнозирования продаж помогают:

9. Сегментация клиентов

Сегментация клиентов — первый шаг к персонализации. Сегментирование клиентов на основе их поведения, предпочтений и демографических характеристик позволяет компаниям создавать эффективные маркетинговые кампании. Решения на базе искусственного интеллекта помогают брендам предлагать более релевантные рекламные акции и продукты, что приводит к повышению конверсии и, конечно, продажам.

10. Омниканальность коммуникации

ИИ — это простое и недорогое решение, чтобы собрать и систематизировать информацию со всех каналов коммуникации с вашими клиентами, обеспечивая централизованное управление. Клиенты же контактируют с предприятиями через разные каналы: электронку, соцсети, телефон, мессенджеры и прочее. Искусственный интеллект обеспечивает качественную поддержку, независимо от платформы, которую выберет клиент.

Потенциал ИИ в электронной коммерции очень широк: от динамического ценообразования до мерчандайзинга и рекомендаций по товарам. Ключ к успеху – фокус на реальных бизнес-результатах и снижении ручной нагрузки на свои команды, испытывающие постоянную нехватку времени. Сдвиг в сторону использования инструментов ИИ, основанных на данных, происходит уже сейчас. Присоединитесь?