Время прочтения — 12 минут
Как искусственный интеллект меняет мир e-commerce и как с этим справиться
Содержание
Согласно исследованию IBM Global AI Adoption Index более 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.
Какие задачи решает бизнес с помощью AI?
Персонализация и рекомендации товаров
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?
1
Консультирование. Чат-боты Sephora могут рекомендовать косметические продукты. ИИ анализирует информацию о типе кожи, предпочтениях клиента и особенностях его красоты, чтобы предложить наиболее подходящие товары.
2
Советы по макияжу и уходу за кожей. Чат-боты помогают поэтапно ухаживать за кожей и делать макияж, рассказывая об особенностях применения продуктов и технике нанесения.
3
Подбор оттенков и продуктов. Анализируя цветотип и предпочтения клиента, чат-боты помогают определиться с подходящим оттенком косметики или средством по уходу за кожей.
4
Ответы на часто задаваемые вопросы. Например, о продукции, акциях, расположении магазинов и рабочем времени.
5
Поддержка клиентов: ИИ в чат-ботах решает множество стандартных запросов клиентов, облегчая нагрузку на службу поддержки.
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:
Быстро реагировать на отзывы и комментарии клиентов.
Понимать, какие товары или коллекции вызывают наибольший интерес у публики.
Предсказывать, какие модные направления будут востребованы в будущем.
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:
1
У компании есть мобильное приложение «L'Oréal Makeup Genius», которое позволяет виртуально примерить продукты макияжа. С помощью камеры смартфона приложение сканирует лицо пользователя и позволяет «нанести» помаду, тени и тп.
2
L'Oréal также предоставляет виртуальные инструменты для подбора оттенков краски для волос. Пользователи могут изменять цвет своей прически на экране и выбирать лучший вариант.
3
Кроме виртуальных примерок, клиенты могут виртуально посмотреть продукт и даже поместить его в свою среду при помощи камеры мобильного устройства.
4
Компания также исследует технологии для смешанной реальности (Mixed Reality).
Что будет, если делегировать задачи искусственному интеллекту?
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.
Как внедрять AI в e-commerce безболезненно?
Для решения проблем, связанных с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в электронной коммерции, можно применить различные стратегии и методы.
Например, чтобы гарантировать качество данных, можно:
Применить очистку и структурирование информации при ее сборе
Разработать системы мониторинга
Обучать модели на большем объеме данных (например, объединиться с другими компаниями).
Приватность и безопасность данных поможет гарантировать:
Соблюдение соответствующих законов и стандартов по защите данных, таких как GDPR в Европе.
Разработка механизмов шифрования и анонимизации данных.
Регулярная оценка и аудит безопасности системы.
Для решения этических вопросов рекомендуют:
Внедрить этические нормы и принципы в разработку и использование ИИ
Обеспечить прозрачность в работе алгоритмов
Оценивать воздействия решений ИИ на разные группы клиентов и их потребности
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.
Так какой следующий шаг?
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?
1
Если есть ресурсы и доступ к большим данным, безусловно, можно создавать собственные ИИ-решения. Это особенно полезно для больших компаний с кучей клиентских данных.
2
Если это отрасль, где каждый клиент уникален, как в модной индустрии или сфере ресторанного бизнеса, то ИИ может помочь улучшить персонализацию и повысить продажи.
3
Если нужно быть впереди конкурентов.
Но есть и другие компании, которые могут воспользоваться SaaS-решениями на базе ИИ:
Маленькая или средняя компания без огромных ресурсов.
Стартап.
Отрасль, где уже есть широкий спектр готовых решений, таких как аналитика, маркетинг и управление инвентарем.