Eコマースにおける人工知能（AI）と機械学習の利点
公開: 2019-03-29目次
拡張現実（AR）だけでなく、AIと機械学習は、この時代以降のeコマースマーチャントにとって強力なツールと見なされています。 理由と方法を調べましょう。
ビッグデータの時代では、eコマースWebサイトは、人口統計、正確な地理的位置、個人的な好みなど、多くの個人データにアクセスできます。 AIと機械学習テクノロジーは非常に大きな価値があり、eコマース業界のさまざまな側面に適用できます。
あなたがそれを理解しているかどうかにかかわらず、あなたはおそらく以前にこれらの両方が実際に動いているのを見たことがあるでしょう。 たとえば、Amazonのパーソナライズされた製品の提案やFacebookの写真タグ付けのための顔認識。 ただし、両方のテクノロジーをeコマースプラットフォームに完全に統合することは、比較的新しい可能性です。
実際、AIは、マーチャントが売上についてより良い将来の予測を行い、より良いカスタマーサポートを提供し、逃げた顧客を再ターゲットするのに役立ちます。
深く掘り下げる前に、人工知能（AI）と機械学習（ML）を区別することが重要です。
- 人工知能：人間の認知を模倣することで特定のタスクを完了することができる機械
- 機械学習：人工知能の分野であり、一定期間の経験を通じてパフォーマンスを向上させるために使用される方法です。
さて、今から始めることができます。
eコマースでAIと機械学習を使用する7つのメリット
1.製品の推奨事項をパーソナライズする
AIは、アルゴリズムを使用して、顧客がどの製品を好むかに関して正確な予測を行うことにより、任意のWebサイトでの顧客の行動を処理できます。 次に、顧客が行動する可能性が高いことを推奨します。
たとえば、2015年後半、ノースフェイスはAI運動に参加し、 IBMのワトソンを搭載した独自の仮想アシスタントを立ち上げました。 会話型のQ＆Aを通じて、消費者が自分にぴったりのジャケットを見つけるのに役立ちます。 2か月後の調査では、満足度が高いだけでなく、売上高のコンバージョン率が75％と非常に高いことが示されました。
このサービスは、顧客の音声クエリ、ショッピングニーズ、旅行プランを入力として使用し、アイテムを推奨します。 これは、お客様の基準を満たしているだけでなく、天気予報を考慮しても、お客様が使用する予定の場所にも適しています。
AIと機械学習により、高度にパーソナライズされた製品の推奨事項を作成できます
eコマースセクターのもう1つの印象的な例は、 Amazonからのものです。 それはあなたの閲覧履歴とあなたの購入履歴を使用して、あなたが好きになるより多くの製品をあなたに推薦します。 これはAmazonにとって良いだけではありません。 それはまたあなたに顧客に利益をもたらします。 興味のないたくさんの製品に迎えられる代わりに、興味がある可能性が高いものをすばやくふるいにかけることができます。これは、2019年以降に顧客が望んでいるこの種のハイパーパーソナライズです。
自分のストアの推奨事項を改善するには、顧客の過去の閲覧履歴に基づいた推奨製品のリストを表示します。 「よく一緒に購入する」機能と「閲覧したアイテムに関連する」機能を追加します。
過去の購入に関連するアイテムを表示することで、ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズすることもできます。
2.よりスマートな検索を有効にする
オンラインストアで何かを見つけようとしてあきらめたことがありますか？
それは私たち全員に起こります—しかし、AIがここにあるので、今は起こってはいけません。
実店舗では、通常、人間のアシスタントが私たちが欲しいものに私たちを導くために手元にいます。 eコマースストアは人間のアシスタントに取って代わることはできませんが、AIと機械学習を使用できます。 これにより、店舗の検索数が増え、長い検索用語と顧客の意図の両方を理解できるようになります。
AIは、スペルミスのある単語の製品検索を改善できます
よくつづりの間違った言葉は、eコマース企業にとって収益機会を失うことです。 平均して、すべてのeコマース検索クエリの25％のスペルが間違っており、現代の買い物客は間違ったコマンドを入力したことで責任を負いません。 大多数は、探しているものが見つからない場合、2分以内にWebサイトを放棄します。
人工知能は画像を理解することを可能にしました。
あなたがどんな製品やアイテムも好きであるが、それが何と呼ばれているのか、それが何であるのかわからないという状況に出くわしたことがありますか？ 人工知能サービスはあなたのためにこのタスクを容易にします。 画像検索の概念は、人工知能を適用してEコマースWebサイトに実装されています。
購入者は画像に基づいて検索を行うことができます。 EコマースWebサイトのモバイルアプリは、カメラを製品に向けるだけで製品を見つけることができます。 これにより、キーワード検索が不要になります。
続きを読む： 「SimiCartの新しい画像検索機能：人工知能（AI）の力を活用する」
たとえば、イメージ志向のミレニアル世代とZ世代の消費者をターゲットにしたアパレルブランドであるBoohooは、明らかに注目を集めました。 同社は最近、小売業者に画像認識技術を提供する新興企業であるSyteと提携し、モバイルWebサイトに視覚的検索機能を追加しました。 検索バーに追加されたカメラボタンを使用すると、ユーザーは写真をアップロードして、在庫の中で最も視覚的に類似した製品を見つけることができます。 次に、買い物客には、関連する製品の選択が提示され、さらに類似したスタイルと「ShoptheLook」の厳選されたピックが追加されます。
初期のテストでは、カメラアプリで「類似表示」機能を使用した買い物客は、使用しなかった買い物客よりもコンバージョン率が100％以上高いことが示されました。 BooHooは、セッションごとに表示されるページが135％増加し、平均注文額が12％増加したことも報告しました。 最近、Boohooはeコマースイノベーションの最前線に立っており、売り上げを伸ばす他のいくつかの機能を立ち上げています。
TargetとAsosは、eコマースエクスペリエンスの一環としてビジュアル検索に大きな取り組みを行っている2つの小売業者です。 Targetは、2017年にPinterestLensを統合したPinterestとのパートナーシップを開始しました。 これは、Pinterestの物理的な世界をTargetのアプリに視覚的に検索するツールです。 これにより、買い物客は外出中に商品の写真を撮り、TargetのWebサイトで同様の商品を見つけることができます。
AIによる音声ショッピング体験は言うまでもありません
日本の小売業者ユニクロは、着やすく、購入しやすいデザインで知られています。 現在、彼らは署名の「シンプルさ」をデジタル領域にまで拡張しています。 夏に日本の顧客向けに発売されたユニクロIQアプリは、買い物客向けの新しい音声起動デジタルコンシェルジュサービスです。
音声、テキスト、または画像を使用してアプリを操作できます。 インテリジェントアシスタントは、機会、過去の購入、さらには毎日の星占いに基づいて、パーソナライズされた外観を提案します。 次に、ユーザーは、提案された外観をオンラインで購入するか、在庫のある最寄りの店舗に誘導するように求められます。
全体として、検索ボックスが見つけやすく、オートコンプリート機能が追加されていることを確認してください。 これにより、ユーザーが必要なものを見つけるために必要な操作の数が制限されるため、検索エクスペリエンスが向上します。 また、顧客と販売者の両方にとって、つづりの間違いや機会の逸失を防ぎます。
ユーザーが特定の部門内でも検索できるようにし、商品のラベル付けとメタデータを改善して、検索結果の精度を高めます。
3.24時間年中無休のカスタマーサービスを提供します
あなたのeコマースストアについてのことは、あなたが眠っているときでさえ、それが常に開いているということです！
数年前は、これは問題を表していたでしょう。顧客の質問にできるだけ早く答えるために誰がそこにいたでしょうか。 あなたは午前3時にベッドからスクランブリングして、机の上につま先を突き刺している人になりますか。 次に、あなたがハノイに出荷するかどうかを知りたいと要求しているベトナムの顧客に応答するためにあなたの電話で激しく点滅しますか？！
次に、3：18にベッドに戻ると、電話が再びブーンという音を立てます。 今回はニュージーランドのお客様です。 それらの地獄のタイムゾーンとつま先をくそったれ。
2018年に早送りすると、チャットボットの形でAIが利用できるようになり、より優れたカスタマーサービスを提供できるようになりました。
たとえば、eBayShopBotはeBayの機会を生み出しました。 最大のソーシャルメッセージングプラットフォームの1つであるFacebookMessengerで、新しい買い物客のグループにリーチできます。FacebookMessengerには、月間10億人以上のアクティブユーザーがいます。
チャットボットは、おそらく最もアクセスしやすい形式のAIです。 彼らは即座に顧客に対応します。 機械学習を使用して各顧客について具体的に学習することで、満足のいくパーソナライズされた回答を提供して、顧客をコンバージョンに近づけることができます。 チャットボットはデータを収集し、行動を追跡し、シームレスなショッピング体験を提供するのに役立ちます。
チャットボットに会社の価値観を吹き込むことから始めましょう。 ブランドを反映したユーザーエクスペリエンスを作成します。 ボットの応答が短く、直接的であることを確認しながら、常に顧客を問題の解決に近づけます。
4.より良い在庫管理
あなたが過剰在庫を持っているならば、あなたは現金を失っています。 在庫が不足している場合は、売り上げを逃しています。 これは、すべてのeコマースマーチャントがある時点で取り組まなければならなかった一種のシーソーです。
在庫が不足している場合は、売り上げを逃しています。 これは、すべてのeコマースマーチャントがある時点で取り組まなければならなかった一種のシーソーです。
ああ、この場合、ロボットは私たちを助けることができます。
在庫管理はお尻の本当の痛みであり、eコマースストアの崩壊でさえあり得ます。 米国企業の46％は、在庫を追跡していないことを認めていますが、1兆ドルを超える資本が在庫に拘束されています。
あなたが過剰在庫または不足在庫を持っているかどうかにかかわらず、在庫管理はあなたの足の下から敷物を引っ張ることができます。 手動で行う場合、売上について正確な予測を行うことは不可能ではありません。 その結果、キャッシュフローの問題が発生します。
AIが動き出すと、将来の需要の予測ははるかに正確になります。 これにより、サプライチェーンを簡単に制御でき、顧客とその行動についてより深く知ることができます。 その結果、収縮が減少し、時間とお金を節約できます。
AIと機械学習を使用して在庫管理を改善するにはどうすればよいですか？
定性的な予測方法から定量的な予測方法に切り替えることをお勧めします。 これは、在庫管理ツールを使用して、製品の過去のパフォーマンスに基づいてより適切な意思決定を行う場合です。
在庫を注文するときも、運送費を評価します。 運送費がわかっていると、より健康的な在庫レベルを維持するのが簡単になります。
ツールを使用して、在庫過剰や在庫不足を回避することもできます。 どちらも非常にコストがかかる可能性がありますが、特にeコマースの世界ではよくあることです。
5.戦略的なビジネス上の決定
これを終わらせるために、eコマースビジネスを運営するとき、すべての行動と分析は戦略的なビジネス上の意思決定をすることに帰着します。 これらの決定は、生の数値を提供するだけでなく、意思決定者にストーリーを伝える強力なデータに依存しています。
AIは、定期的なデータの取得、分析、予測を定期的にサポートできるため、企業のチームメンバーがデータ分析ではなく戦略に集中する方法が明確になります。
売上予測からより良い意思決定まで
売上予測は、AIのもう1つの予測ベースのアプリケーションです。今回は、売上です。
人工知能は、過去の販売データ、業界全体の比較、および経済動向を使用して、販売結果を予測し、企業がビジネス上の意思決定に情報を提供し、短期および長期のパフォーマンスを予測するのに役立ちます。
販売予測は製品の需要を見積もるのにも役立ちますが、販売チームは他の要因も考慮に入れる必要があります。たとえば、製造上の問題が発生している企業は、在庫がないために特定の数のユニットしか販売できない場合があります。製品の需要の欠如に。 したがって、売上高のみを使用して需要を予測すると、不正確な予測が生成されます。
6.サイバーセキュリティ
人工知能は、eコマースWebサイトのサイバーセキュリティも改善しました。 不正行為を防止または検出できます。 eコマースは日常的に多くのトランザクションを処理する必要があります。 サイバー犯罪者やハッカーは、ユーザーアカウントをハッキングして、認証されていないアクセスを取得する可能性があります。
これは、個人データの漏洩やオンライン詐欺につながる可能性があります。 ビジネスの評判も大きな打撃を受けます。 これを防ぐために、Webサイトでの不正行為の可能性を軽減できる人工知能と機械学習アルゴリズムが開発されています。
7.顧客をよりよく理解する
異性を理解しようとするのを忘れてください、あなたがあなたの顧客を理解することができないならば、あなたは負けています。
AIは、これまで夢見ていた以上に顧客について学ぶことで、ブランドロイヤルティを向上させることができます。 機械学習を使用して、顧客データを処理および分析し、それを使用してより良いマーチャンダイジングおよびマーケティングの意思決定を行うことができます。
最終的に、AIは個々の顧客の在庫と行動を評価して、顧客が何を望んでいるかを正確に予測します。 複雑で広大な旅の分析に飛び込み、存在すら知らなかった機会を発見して、ハイパーパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるようになります。
あなたがあなたの顧客についてもっと知っているほど、彼らが望むものを彼らに与えることはより簡単です。
概要
ご覧のとおり、eコマースにおけるAIと機械学習には多くの刺激的な機会があります。 これらの多くはすでに使用されているか、間もなく使用されるため、機械学習が効果的なオンライン小売のますます重要な部分になることが期待できます。