5 направлений использования искусственного интеллекта в e-commerce

Искусственный интеллект (AI – Artificial Intelligence) – это набор алгоритмов, которые в процессе обучения могут изменяться и адаптироваться под поставленную цель, имитируя уникальное гибкое мышление человеческого мозга.

Принцип ИИ – это работа не просто с «холодными» данными, а с накопленным опытом, построение нелинейных связей между входными и выходными данными, постоянное самообучение. На основе этого в дальнейшем создаются прогнозы. Подобным же образом организуют информацию и выстраивают взаимосвязи системы управления мастер-данными (mastrer data managment, или MDM).

Человеческий мозг ограничен как временем работы, так и производительностью, он не в состоянии обработать то количество данных, которое сегодня генерируется в информационном пространстве.

По подсчётам International Data Corporation, объём информации, созданной в течение следующих трёх лет, превысит количество данных, которое появилось за последние три десятилетия. А за ближайшую пятилетку мир сгенерирует втрое больше различных сведений, чем за предыдущую. И это будет подталкивать к активному использованию ИИ для сбора и обработки информации.

Возможности искусственного интеллекта открывают простор для более эффективного и быстрого поиска новых знаний, определения оптимальных персонализированных рекомендаций, автоматизации бизнес-процессов.  ^­

Основная цель ИИ достаточно прозрачна – замена человеческой способности анализировать, создание системы с разумным поведением, способной к самообучению, которая может делать прогнозы, думать, понимать и подстраиваться под различные задачи в постоянно меняющихся условиях.

Электронная коммерция растёт с огромной скоростью, растёт и количество задач, которые могут быть выполнены с помощью технологий искусственного интеллекта: планирование продаж, общение с клиентами, публикация новых продуктов в нескольких каналах продаж одновременно, автоматизация таргетированной рекламы, персонализация предложений для потребителей, предоставление скидок постоянным клиентам и т. д. Давайте подробнее рассмотрим, как искусственный интеллект помогает интернет-ритейлерам.

1. Чат-боты и виртуальные помощники

С учётом огромного объёма данных и транзакций, генерируемых в e-commerce, автоматизация здесь нужна на всех этапах – общения с клиентом, обработки заказов, приёма платежей. Часть действий автоматизируется достаточно просто, с помощью программных интеграций и API. Другая же часть требует более сложных решений.

Рассмотреть такую автоматизацию можно на примере чат-ботов. Часть из них – алгоритмические, созданные на основе правил. Они определяют запрос пользователя по ключевым словам в текстовом сообщении и выдают заранее запрограммированные ответы или совершают какие-либо действия (отправляют ссылки, принимают оплату и т. п.). Когда чат-бот должен распознавать голосовые команды и выбирать из более сложного набора ключевых слов и совершаемых ответных действий, в дело вступают технологии  искусственного интеллекта. Боты на основе искусственного интеллекта, машинного обучения и нейросетей, более совершенные и «умные», они лучше понимают и помогают пользователю-человеку.

Примеры таких ботов на основе ИИ – помощник Олег в банке Тинькофф, Алиса от Яндекса и Siri от Google. Alibaba с помощью Tmall Genie и Ali Assistant обрабатывает до 95% входящих письменных и голосовых запросов. Использование такой автоматизации влияет на customer experience двояко. С одной стороны, робот, который недостаточно быстро понимает запросы или не даёт на них удовлетворительного ответа, может раздражать покупателей. С другой стороны, покупатели могут быстро получить ответ на свой вопрос в любое время суток, а возможность сократить затраты на найм и обучение операторов позволяет ритейлерам снижать издержки и цены.

Виртуальный помощник Alexa от Amazon помогает пользователям не только получать информацию и управлять домашней техникой, но и совершать покупки на маркетплейсе или заказывать доставку еды  с помощью голосовых команд. Естественно, это существенно упрощает процесс покупки  и увеличивает выручку IT-гиганта, а советы Alexa по стилю уже становятся не хуже мнений экспертов-людей.

2. Персонализированные предложения и улучшение рекомендаций для клиентов

По данным Epsilon, 80% клиентов с большей вероятностью совершат покупку, если им предложат персонализированный опыт. Основываясь на истории покупок, предпочтениях клиентов и информации о них самих и их поведении на сайте, бренды могут более точно получать прогнозы о поведении покупателей и делать предложения в нужное время на нужной платформе.

Даже такая обычная вещь как описание продукта может быть индивидуальным. Если покупатель стремится контролировать свои расходы, имеет смысл сфокусировать его внимание на распродажной цене или промоакции, а для приверженцев бренда стоит выделить название любимой марки.

Один из примеров такого персонализированного подхода – Shopbot на eBay. Он запоминает предпочтения клиента и предлагает индивидуально подобранные товары нужного размера или бренда, а также может искать товары по фотографиям.

Холодильник Family Hub от Samsung использует ИИ и внутренние камеры для отслеживания хранящихся продуктов. На основе этих данных он может напомнить пользователю о том, что кончаются определённые продукты или даже заказать их сам, а также предлагает рецепты на основе того, что есть дома.

Бьюти-бренд Sephora на основе технологий искусственного интеллекта и дополненной реальности помогают клиентам подобрать косметику и примерить макияж.

Главная цель таких нововведений – не только увеличение продаж в моменте, но и создание уникального user experience и wow-эффекта, повышение лояльности клиентов.

3. Предиктивный маркетинг

Если с помощью искусственного интеллекта можно прогнозировать желания и поведение одного клиента, то что мешает прогнозировать совокупное поведение всех покупателей? Именно технология искусственного интеллекта позволила обрабатывать огромное количество информации с полок магазинов, витрин интернет-сайтов и запросов поисковых систем, чтобы предсказать падение и рост спроса на товарные категории и отдельные товары. В зависимости от этого бренды и ритейлеры планируют, запускают и останавливают маркетинговую активность, рекламное продвижение, промоакции.

Взаимодействовать с рекламными системами в автоматическом режиме и связывать рекламные кампании с остатками на складах помогает Syntes MDM – наша система для управления данными в e-commerce.

4. Фильтрация поддельных отзывов

Отзывы играют большую роль в принятии пользователями решения о покупке. Согласно исследованию Dimensional Research, в 90% случаев отзывы влияют на принятие решения о покупке.

При этом все крупные маркетплейсы сталкиваются с проблемой фальшивых отзывов – как положительных, так и отрицательных. Поддельные отзывы и накрученные оценки снижают доверие покупателей к сайтам и торговым площадкам. Но чтобы проверить их все, понадобилась бы целая армия модераторов.

Для анализа и управления отзывами Amazon использует искусственный интеллект. Он основывается на рейтингах авторов, реакциях посетителей сайта, «естественности» информации. Ежемесячно компания удаляют сотни тысяч отзывов, но технология распознавания всё ещё нуждается в совершенствовании.

5. Умная логистика

Последние годы привлекли внимание к построению эффективных логистических цепочек. Постоянные и внезапные изменения в сложившихся маршрутах доставки актуализировали вопросы логистики. Искусственный интеллект оказался полезным и в этой области. С его помощью компании автоматизируют складские операции и доставку, увеличивают скорость и эффективности сортировки товаров на складах, сокращают затраты.

Например, Amazon и JD.com используют роботов-помощников для замены ручного труда. Китайский IT-гигант за счёт таких операций сократил число сотрудников со 120 тысяч до 80 тысяч человек и существенно снизил свои затраты.

Alibaba использует искусственный интеллект в построении наиболее эффективных маршрутов доставки. За счёт умной логистики использование транспортных средств сократилось на 10%, а расстояние в пути – на 30%.

С помощью искусственного интеллекта гипермаркеты «Лента» планируют запасы на складах, централизуют закупки и прогнозируют спрос, снижая процент списаний. Аналогичные процессы внедрены и в магазинах X5 Retail Group (владелец сетей «Пятёрочка и «Перекрёсток»).

Электронная коммерция – само по себе очень перспективное направление. В век цифрового прогресса всё большее количество людей активно пользуется интернетом везде и всегда. Предполагается, что к 2040 году до 95% покупок будут производиться онлайн.

Искусственный интеллект в этой сфере дарит дополнительные конкурентные преимущества. С его помощью бренды увеличивают количество и первичных, и повторных покупок, увеличивают конверсию, снижают расходы на рекламу и операционные затраты, улучшают пользовательский опыт, завоёвывая новых приверженцев.

Современные технологии машинного обучения, нейронных сетей и искусственного интеллекта эффективно и самостоятельно следят и управляют процессами фулфилмента, предугадывают желания покупателей и привлекают их индивидуальными предложениями, помогают решать проблемы безопасности.

Платформа Syntes MDM, предназначенная для управления всеми данными электронной коммерции, также использует новейшие технологии и позволяет настраивать рекламу в полуавтоматическом и автоматическом режиме. Если вы хотите обсудить возможности Syntes MDM для вашего бизнеса, приглашаем вас записаться на демонстрацию.

Syntes – зарегистрированная торговая марка Syntes, Inc. Упомянутые торговые марки и названия компаний являются зарегистрированными торговыми марками соответствующих владельцев.

© Copyright Syntes, Inc. Copying, reprinting, and any reproduction is permitted only with the written permission from Syntes, Inc. Копирование, перепечатка и любое воспроизведение допускаются только с письменного разрешения Syntes, Inc.