eコマースで人工知能を使用する方法

公開: 2020-12-17

人工知能が世界を引き継ぐ機械を含む未来的なベンチャーのように聞こえた時代を覚えていますか？さて、ここに私たちは今日、その予測された未来にいます。ただし、このシナリオでは、これらのマシンは恐ろしい方法で「引き継ぐ」ことはありません。代わりに、特にeコマースの世界で彼らは私たちに優位性を与えています。

人工知能とは何ですか？

人工知能（AI）は、人間の知能を必要とするタスクを実行できるスマートマシンの設計を扱う、コンピューターサイエンスの高度で幅広い分野です。開発の主要なプレーヤーであるAIの2つの主要なブランチは、機械学習と自然言語処理（NLP）です。

AIテクノロジーは、ウェブサイトの買い物客によりパーソナライズされたターゲットを絞ったエクスペリエンスを提供することを目的として、eコマース業界でも採用されています。 Statistaによると、2021年までに、世界中で38億人がスマートフォンを所有すると予測されており、その数は増え続けています。

これは、モバイルでの購入が増えると予想され、リードにスムーズでインタラクティブなエクスペリエンスを提供する必要性も高まることを意味します。

この記事では、eコマースで人工知能を使用して販売プロセスを最適化するいくつかの方法をリストしました。

1.ユーザーに効果的な検索オプションを提供する

顧客中心主義とは、顧客をビジネスの中核に置くことで、顧客に前向きな体験を提供することです。

ウェブサイトで何かを検索して、探しているものが見つからないのは面倒ですよね？あなたの顧客もそれを嫌います。

そのため、あなたの仕事は、ユーザーが探している製品に簡単に誘導できるオプションをユーザーに提供することです。 AIがこれを行うのに役立つ2つの方法は、音声または視覚検索機能を実装することです。

視覚探索

ビジュアル検索は、オンラインストアのエンゲージメントを高め、訪問者を変換する可能性を高めることができます。これにより、ユーザーは画像をアップロードして、ショップ内の類似商品を検索できます。機械学習アルゴリズムのおかげで、システムは画像を処理および分類し、同様の結果を表示できます。

音声検索

Googleで閲覧するためのすでに人気のあるオプションである音声検索は、音声認識を利用して結果を表示する口頭タイプのクエリです。音声検索AIの良い例は、言語を認識し、コマンドに基づいて複数のアクションを実行できるAmazonのデジタルアシスタントであるAlexaです。

2.推奨販売機能を実装する

レコメンデーションエンジンは、閲覧履歴や過去の購入などのユーザーのデータを分析して、情報、製品、サービスを提案するシステムです。

2つの一般的な推奨システムは次のとおりです。

コンテンツベースのフィルタリング–この手法は、単一のユーザーのアクティビティと選択を利用して、メタデータをフィルタリングします。これは、ユーザーの行動と活動パターンを考慮に入れて機能し、以前のデータに基づいてWebサイトの訪問者に推奨を提供するアルゴリズムにそれらを統合します。
協調フィルタリング–この場合、推奨は1人だけでなく複数のユーザーから取得した情報に基づいて行われます。この方法は、コンテンツベースのフィルタリングよりも精度が高くなります。
Amazonはこの方法を利用しており、このアルゴリズムが組み込まれたときに売上が29％増加しました。

出典：Amazon

レコメンデーション販売機能は、潜在的な購入者にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、Webサイトのクリック率を高めます。顧客には購入に伴う他の無料オプションが提供されるため、平均注文額も上がる可能性があります。潜在的なオンライン買い物客を彼らにとって有益な他のオプションに引き込むことによって、彼らはあなたのウェブサイトに長くとどまる傾向があり、コンバージョンする可能性が高くなります。

3.チャットボットまたは仮想アシスタントを設定します

チャットボットは、さまざまなプラットフォームを介してユーザーとの会話を開始するための優れた方法です。また、購入者のアシスタントとして機能し、購入者が正しい選択にナビゲートするのに役立ちます。

ユーザーは、製品やサービスについて複数の質問をする傾向があります。ただし、これらのクエリに24時間年中無休で回答することはできません。では、キーワードやプログラムされたシナリオによってユーザーの意図を認識できる自動チャットボットを統合するのはどうでしょうか。

ユーザーの約64％は、オンラインビジネスからリアルタイムのやり取りを期待しています。チャットボットを使用すると、連絡フォームに記入したりメールを送信したりする場合と比較して、即座に応答を提供できます。
仮想アシスタントまたはデジタルアシスタントは、自然言語を理解し、ユーザーの質問を支援して、コンバージョンの可能性を高めることができるアプリケーションです。

4.製品の説明を最適化する

製品の説明は、製品やサービスに関する情報を顧客に提供しますが、SEOに役立ち、オンラインストアのランキングに役立ちます。そのため、説明はWebサイトへのオーガニックトラフィックを促進する可能性があるため、十分に最適化する必要があります。さらに、製品に関する十分に提示された情報には、潜在的なリードを説得して購入させる力があります。

これは手動で実行できますが、人工知能を使用すると、プロセス全体を自動化して、時間を大幅に節約できます。

製品の説明にAIを使用するWebサイトの例はAlibabaです。同社のAIツールを使用すると、1秒あたり20,000行を超えるコンテンツを作成できます。このように、そのウェブサイト上の商人は製品の説明を生成するのに時間を費やす必要はありません。

出典：Alibaba

5.偽のレビューを取り除く

偽のレビューは、ビジネスのほくろのようなものです。それらはしばしば競合他社、嫌悪者、そして時にはボットによってさえ落とされます。

しかし、あなたはレビューがeコマースの世界で非常に重要であることを知っています。消費者の約90％は読んだレビューに基づいて購入を決定し、購入者の86％は否定的なレビューのある会社から商品を購入することを躊躇しています。
AIのおかげで、偽物を見つけて削除し、スパムを防ぐことができます。

出典：GLTR

GLTRは、自然言語生成モデルを利用して自動生成されたテキストを検出する視覚的なフォレンジックツールです。このようにして、心配することが1つ少なくなります。

6.価格最適化を活用する

価格は、オンライン買い物客にとって最も決定的な基準の1つです。したがって、価格が競争力があり、市場を反映していることを確認することが重要です。

価格の最適化は、顧客が特定の製品またはサービスに対して喜んで支払う最適な価格を見つけるプロセスです。

それは簡単に聞こえますが、特に世界中の人々と取引している場合は、複雑になることがあります。これは、他の国や通貨でのアイテムの価値を見積もることを意味します。ここでAIは、動的価格設定と呼ばれる機能で再び救いの手を差し伸べます。この機能は、自動化され、製品の販売に最適な価格を設定できます。これにより、顧客は通常、購入する前にさまざまなプロバイダーで商品を検索しているため、コンバージョンと売上を向上させることができます。

Amazonはこの機能を利用して、毎日2億5000万を超える価格の変化を記録しています。

7.サプライチェーンを自動化する

あなたの供給があなたのオンラインストアの需要と一致しない場合、あなたはすぐに販売するアイテムを使い果たす可能性があります。これはあなたの顧客を失望させ、あなたの競争相手のウェブサイトに彼らを導くかもしれません。

自動化されたサプライチェーン管理を実施することで、いつでも品揃えの豊富なeショップを利用できるため、購入の準備ができているものを取り込むことができます。

機械学習アルゴリズムは、需要予測を自動化し、注文管理機能、生産計画、工場スケジューリングを改善することで、サプライチェーン管理を強化します。

まとめ

人工知能は、オンラインビジネスの作成と維持を強化し、商人と消費者の間のギャップを埋めます。今日のオンライン買い物客はますます要求が厳しくなっており、あなたは彼らを引き付けるための新しくて賢い方法を見つける必要があります。ショッピング体験への期待も進化しており、成長するにはトレンドを常に把握している必要があります。そのため、AIはeコマースの小売業者と顧客の両方にとって良い友達になっています。