Электронная коммерция — один из лидеров в использовании искусственного интеллекта (ИИ), сфера применения которого охватывает персонализированные рекомендации товаров и улучшенное обслуживание клиентов, оптимизацию рабочих процессов, интеллектуальную логистику и прогнозирование продаж/спроса. Организации, внедряющие бизнес-стратегии на основе ИИ, получают в среднем на 10–12% больше дохода.
Поскольку все больше потребителей тяготеют к онлайн-покупкам ( в 2025 году 21% розничных покупок будет совершаться онлайн), для брендов электронной коммерции сейчас важнее, чем когда-либо, использовать ИИ, если они хотят соответствовать ожиданиям потребителей.
В этой статье мы рассмотрим, как ИИ позволяет ритейлерам развивать клиентский опыт и создавать персонализированный опыт, который побуждает покупателей возвращаться снова и снова. Мы также рассмотрим, как ИИ помогает во внутренних операциях для повышения общей конкурентоспособности, а также посмотрим, каким будет будущее электронной коммерции для тех, кто успешно внедрит ИИ.
Основные типы ИИ для электронной коммерции
Прежде чем мы продолжим, рассмотрим три невероятных статистических показателя, связанных с ИИ в электронной коммерции:
- Ожидается, что к 2032 году мировой рынок искусственного интеллекта для электронной коммерции достигнет 45,72 млрд долларов США
- 84% компаний электронной коммерции считают ИИ своим главным приоритетом
- ИИ для электронной коммерции обеспечивает более чем 25%-ное повышение удовлетворенности клиентов, увеличение доходов и снижение затрат
Эти статистические данные демонстрируют растущую важность искусственного интеллекта в сфере электронной коммерции и потенциальные преимущества, которые он может принести как компаниям, так и потребителям.
ИИ может помочь компаниям улучшить взаимодействие с клиентами и предоставлять персонализированные рекомендации, а также оптимизировать внутренние процессы для повышения эффективности покупок. Давайте узнаем больше.
Персонализированные рекомендации по продуктам
Изменились не только способы совершения покупок, но и их ожидания. Современные покупатели хотят получать персонализированный опыт при онлайн-покупках, и когда ритейлеры обеспечивают такой опыт, их доход увеличивается на 40% . Поскольку только 1 из 10 ритейлеров признаётся в полной мере внедрить персонализацию на всех каналах, это огромная неиспользованная возможность.
Как ИИ предоставляет персонализированные рекомендации по продуктам?
ИИ извлекает ценную информацию из данных о поведении клиентов в прошлом, таких как поисковые запросы, клики и покупки, передавая ее в инструменты фильтрации данных, которые используют алгоритмы для рекомендации наиболее релевантных товаров конкретному клиенту.
Чаще всего это можно увидеть на веб-сайтах, где розничные продавцы выделяют разделы, «вдохновленные вашими покупательскими тенденциями», предлагают сопутствующие товары для добавления в корзину или делятся контентом, соответствующим местоположению покупателя.
Персонализированные рекомендации по товарам повышают качество обслуживания покупателей, поскольку они помогают покупателям быстро находить то, что им нужно, а также предлагают дополнительные продукты, которые могут им пригодиться.
Персонализированные ИИ-рекомендации по продуктамС точки зрения ритейлера, это может значительно повысить лояльность клиентов и открыть возможности для кросс-продаж или дополнительных продаж. Согласно исследованию McKinsey , бизнес-эффект от использования ИИ только для персонализации приводит к:
- На 10–30 % более эффективный маркетинг и экономия средств
- Привлечение клиентов увеличилось на 3–5 %
- На 5–10 % выше удовлетворенность и вовлеченность
Более умный поиск товаров — ИИ-поиск
Помимо персонализированных рекомендаций по товарам, ИИ также позволяет ритейлерам понимать намерения, лежащие в основе поискового запроса покупателя. Когда средний показатель отказов в электронной торговле составляет 20–45% , более интеллектуальные поисковые системы снижают этот показатель, предлагая более релевантные результаты .
Как же ИИ-поиск в сфере электронной коммерции позволяет осуществлять персонализированный поиск , точно знающий, чего хочет клиент?
Как и персонализированные рекомендации товаров, ИИ выявляет закономерности как в онлайн-, так и в офлайн-данных, чтобы понять намерения клиентов. Алгоритмы машинного обучения углубляют анализ, делая данные контекстными. Например, если покупатель искал «шляпы», и ИИ определил, что у него скоро свадьба, он может выдать результаты по запросу «шапки», а не по запросу «шерстяные зимние шапки».
Более того, поскольку технология искусственного интеллекта постоянно «изучает» пользователя, она учитывает его индивидуальные предпочтения и может давать более точные рекомендации. Так, по запросу «лучшая одежда для отпуска» результаты будут показывать одежду любимых брендов покупателя, подходящую для только что забронированного городского отдыха.
Этот гипертаргетинг способен справиться с кошмаром любого ритейлера: брошенными корзинами . Средний показатель брошенных корзин во всем мире составляет 70,19% . Благодаря более продуманному поиску, который учитывает намерения покупателя, ритейлеры могут показывать нужный товар в нужном месте и в нужное время, предотвращая брошенные корзины и повышая конверсию.
Логистика и прогнозирование
Хотя ИИ предлагает множество возможностей для улучшения качества обслуживания клиентов, он также может оказывать существенное влияние на бизнес в рамках собственной деятельности. По мере развития электронной коммерции ритейлеры могут использовать ИИ для управления сложными операциями, оптимизируя складские процессы и революционизируя управление цепочками поставок.
Для поддержки логистики и прогнозирования ИИ будет извлекать данные из различных источников, включая транзакционные данные, поведенческие данные, демографические данные и данные электронной коммерции (например, реакцию клиента на рекламное письмо).
Применяя такие методы, как машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, алгоритмы оптимизации и нейронные сети , ритейлеры могут анализировать огромные объёмы данных в режиме реального времени, выявляя закономерности и делая прогнозы. Это особенно полезно для таких случаев использования ИИ в электронной коммерции, как:
- Управление запасами — анализ исторических данных о продажах, текущих рыночных тенденций и данных мониторинга социальных сетей для составления точных прогнозов спроса.
- Прогнозы сезонности — точное прогнозирование спроса на разовые, нечастые или ежегодные события (например, «Черная пятница»).
Кроме того, ИИ позволяет ритейлерам автоматизировать повторяющиеся задачи и оптимизировать рабочие процессы, что может значительно сократить время и затраты, связанные со складскими операциями. Это полезно в таких случаях, как:
- Управление цепочками поставок — исследование McKinsey показывает, что компании, внедрившие ИИ, снизили затраты на логистику на 15%, увеличили уровень запасов на 35% и уровень обслуживания на 65%.
- Доставка — 99% потребителей отмечают, что быстрая доставка важна при совершении онлайн-покупок, поэтому 42% розничных продавцов работают над тем, чтобы предлагать доставку в тот же день.
Разговорный шопинг
В настоящее время чат-боты на базе искусственного интеллекта обрабатывают 70% онлайн-общения с клиентами. Однако после запуска генеративного ИИ стоимость сектора электронной коммерции резко выросла до 5,92 триллиона долларов, поскольку ритейлеры спешат оснастить своих текущих чат-ботов новыми функциями. Генеративный ИИ в электронной коммерции теперь может стать основой для онлайн- общения , что освобождает команды, занимающиеся продажами, для выполнения менее рутинных задач.
Для покупателей ИИ-помощники будут отвечать на сложные запросы в любое время дня и ночи, делиться рекомендациями по товарам на основе ретаргетинговых кампаний и предоставлять обновления в режиме реального времени для точного отслеживания посылок. А передовые решения для диалогового шопинга выйдут за рамки чата и будут взаимодействовать с клиентами на всех этапах вашего сайта: от страниц товаров и оформления заказа до непосредственно строки поиска.
Алгоритмы глубокого обучения ИИ способны определять индивидуальные предпочтения и предоставлять соответствующие рекомендации. Например, анализируя отзывы покупателей, технология может определить, что одежда большемерит, и рекомендовать покупателю купить на размер меньше, когда он пытается добавить в корзину новую толстовку.
Аналогичным образом, консультанты по разговорному шопингу, обученные обработке естественного языка (НЛП), могут адаптировать рекомендации для конкретного покупателя на определённом этапе пути к покупке. Представьте, что родитель планирует устроить вечеринку в честь дня рождения своего ребёнка. Помощник может порекомендовать заказать торт прямо сейчас, чтобы избежать разочарования, поделиться информацией о местной пекарне и даже предложить различные варианты пронумерованных свечей, соответствующих возрасту ребёнка.
Основная тенденция, на которую стоит обратить внимание в сфере электронной коммерции с использованием искусственного интеллекта
Самый важный тренд на горизонте? Агентный ИИ.
ИИ-агенты — это, по сути, цифровые помощники, способные работать автономно. Они используют большие языковые модели (LLM), обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение не только для выполнения задач, но и для рассуждений и обучения для оптимизации своих процессов.
Агенты на основе ИИ уже меняют подход брендов к персонализации процесса покупок, а также принципы работы команд. Поставив перед агентами на основе ИИ цель, они смогут найти оптимальный способ её достижения без необходимости постоянного ручного вмешательства. Другими словами, агенты на основе ИИ освобождают ваши команды для решения стратегически важных задач, а не для того, чтобы застрять в деталях.
Агентный ИИ лежит в основе диалогового шопинга, но он способен на гораздо большее. Он способен гиперперсонализировать результаты поиска, учитывая каждый клик, поиск, покупку, возврат и предпочтения. Он может персонализировать ваши маркетинговые кампании в режиме реального времени по всем каналам. Он также может помочь вашей маркетинговой команде автономно создавать маркетинговые кампании в кратчайшие сроки, одновременно генерируя ценную информацию и выявляя ключевые возможности.
Будущее ИИ в электронной коммерции
Чтобы эффективно использовать искусственный интеллект в вашем бизнесе, вам понадобится комплексная агентская платформа, такая как Bloomreach . Нужен ли вам автономный поиск на базе искусственного интеллекта, автономный маркетинг или интерактивный шопинг , наша агентская технология искусственного интеллекта позволит вам персонализировать взаимодействие с клиентами настолько, что это будет похоже на волшебство.
