Применение искусственного интеллекта для анализа поведения покупателей
Как ИИ помогает анализировать поведение покупателей, обрабатывая большие данные и предсказывая будущие покупки, и как он может улучшить качество продукции и эффективность рекламы
Искусственный интеллект — часть современного бизнеса. Согласно исследованию PowerReviews за 2023 год, 98% покупателей из США сначала изучают отзывы и только потом оплачивают корзину: искусственный интеллект в e-commerce же анализирует эти сообщения, что позволяет компаниям предсказывать поведение клиентов, выделять тренды и чувствовать аудиторию. Анализ покупательского поведения с ИИ также позволяет улучшить качество продукции, оптимизировать рекламные кампании и, в конечном итоге, увеличить прибыль. Но чем еще полезен ИИ?
Как ИИ помогает анализировать поведение покупателей
Цепочка событий складывается простая. Сначала компании собирают огромные объемы данных о своих клиентах, а затем ИИ их обрабатывает и выявляет закономерности и тенденции. Или вообще — как Zipy.ai, Fullstory или Heap — ИИ записывает все действия пользователя на сайте. Так анализ покупательского поведения с ИИ может определить предпочтения клиентов и сегментировать их на группы.
Результаты такой работы уже можно наблюдать на различных маркетплейсах. Интернет-магазин узнаёт, какие продукты чаще всего покупаются вместе, а рекомендательные системы предлагают соответствующие товары другим юзерам. Искусственный интеллект в e-commerce улучшает пользовательский опыт и, конечно, повышает продажи.
Предсказание покупок с помощью ИИ
Благодаря предиктивной аналитике в продажах, розничные сети могут заранее узнать, какие товары будут в тренде в следующем сезоне, и заранее подготовиться к увеличению спроса. Алгоритмы прогнозирования покупок легко определяют:
- Частоту покупок;
- Продуктовые предпочтения;
- Возможности дополнительных продаж;
- Из-за чего забрасываются корзины;
- Как клиенты отреагируют на маркетинг;
- Чувствительность клиента к ценам;
- Какие товары будут возвращены в магазин.
Рекомендательные системы онлайн-сервисов оценивают прошлый опыт клиентов, чтобы предложить им что-то новое. Например, такие гиганты как Amazon и Netflix уже давно персонализируют контент для удержания аудитории. С этим помогает анализ покупательского поведения с ИИ, который учитывает множество факторов, включая историю просмотров, поисковые запросы, и даже время суток, когда клиент наиболее активно бинджвотчит.
Улучшение качества продукции
Успех бизнеса — заслуга покупателей. Хороший бизнесмен знает, как клиентский опыт отзывается на прибыльности компании: 86% людей заплатят больше за качественный experience. И вот как искусственный интеллект в e-commerce помогает его улучшить:
- ИИ позволяет анализировать обратную связь клиентов в режиме реального времени, что значительно ускоряет процессы улучшения продукции;
- Технологии обработки естественного языка (NLP) помогают извлекать полезную информацию из текстовых отзывов, определяя горячие темы и проблемы;
- ИИ оптимизирует ассортимент, за счет чего компании предлагают то, что точно нужно клиенту — а это снижает затраты на хранение и логистику;
- Предиктивная аналитика в продажах помогает собрать данные о продажах, сезонных трендах и поведении покупателей, чтобы рекомендовать только то, что популярно именно сейчас.
Улучшение эффективности рекламы
Анализ покупательского поведения с ИИ позволяет предлагать пользователю рекламу, которая будет интересна конкретно ему — так работает современный таргетинг в Google Ads.
Нейросети также помогают оптимизировать затраты на рекламу, определяя для бизнеса наиболее эффективные каналы и стратегии, куда стоит вкладывать деньги и усилия, которые с лихвой отобьются. Это значительно разгружает таргетолога, который теперь может продумать более качественные креативы для рекламной кампании, не отвлекаясь на анализ и исследования.
Среди брендов, использующих ИИ в своих рекламных кампаниях, выделяются и Coca-Cola, и Nike, и Sephora. Но один из самых ярких креативов в этом плане, как нам кажется, нашелся в Spotify. Мало того, что рекомендательные системы собирают для каждого пользователя сотни уникальных плейлистов (что само по себе заманивает на платформу), так их ежегодный Wrapped стал настоящим событием. Собранная ИИ статистика прослушанного за год — не только интересное онлайн-событие, но и настоящий маркетинговый бум: чем больше юзеры делятся результатами в сети, тем больше новых регистраций получает стриминг. Не так давно эту фишку переняла и Яндекс.Музыка.
Выводы
Алгоритмы прогнозирования покупок дают бизнесу кучу возможностей для анализа покупательского поведения с ИИ. Это и улучшение качества товаров, и повышение эффективности рекламы, и увеличение прибыли компании. Внедрение искусственного интеллекта в e-commerce для анализа покупателей — не просто тренд, но необходимость для успешного развития бизнеса. Вам наш совет: начните использовать ИИ уже сегодня!