Как ИИ меняет электронную коммерцию: 8 примеров

Мир электронной коммерции переживает революцию, и одним из главных драйверов этого развития сегодня становится искусственный интеллект (ИИ). Технологии ИИ изменяют все аспекты eCommerce: персонализация маркетинга, поддержка клиентов, прогнозирование спроса и т.д.

В этом материале мы рассмотрим изменения, которые несет в онлайн-ритейл эпоха искусственного интеллекта; рассмотрим примеры использования ИИ в электронной коммерции. Мы также поговорим о перспективах этих технологий и возможностях их практического внедрения в бизнес.

Место ИИ в eCommerce: реалии 2024 года

Отрасль ритейла и онлайн-коммерции, вероятно, является одним из самых мощных локомотивов практического внедрения ИИ в бизнес. Если верить актуальным маркетинговым исследованиям (в частности, от Precedence Research и DataHorizzon), по состоянию на 2022 год объем мирового рынка решений ИИ для eCommerce оценивался в диапазоне $4-6 млрд. В ближайшие годы он будет расти со среднегодовым темпом роста в 14-16%, и уже к 2032 году увеличится как минимум в 4 раза, достигнув объема в $18-22 млрд.

С чем связано подобное взрывное развитие ИИ в электронной коммерции? Алгоритмы машинного обучения, нейросети и генеративный ИИ позволяют онлайн-ритейлерам эффективно решать целый ряд задач:

• персонализация маркетинга;

• улучшение сервиса и клиентского опыта;

• оптимизация цепочек снабжения;

• прогнозирование спроса;

• динамическое ценообразование;

• глубокая автоматизация операций;

• обеспечение кибербезопасности и защиты данных.

В отличие от многих иных отраслей, в которых массовое внедрение ИИ все еще связано с большими рисками и сталкивается с этическими опасениями (финансы, медицина, образование и т.д.), онлайн-ритейл может получить максимальную пользу от искусственного интеллекта прямо сейчас. Ритейлеры видят суперуспешные примеры применения ИИ в eCommerce гигантами отрасли (eBay, Alibaba, Walmart, Amazon) и стремятся повторить их успех в том или ином масштабе. Так чтороль ИИ в электронной коммерциибудет только увеличиваться – стремительное развитие технологий в этой сфере будет накладываться на огромный спрос.

Как ИИ применяется в электронной коммерции

Обращаясь к средствам ИИ, ритейлеры ищут возможности сокращения расходов и максимизации доходов. Рассмотрим основные пути внедрения ИИ в онлайн-продаже. Как выглядят актуальныепримеры ИИ в электронной коммерции?

Conversational Commerce

Искусственный интеллект открывает новую страницу в истории онлайн-продаж, ведь позволяет продавцам отойти от привычного UX платформ eCommerce, построенного на каталоге продукции и товарной корзине. Им на смену могут прийти цифровые продавцы-консультанты, предлагающие пользователям товар в формате живого разговора: так же легко, как это делают консультанты в магазинах.

Большие языковые модели (LLM) уже сегодня позволяют ритейлерам создавать виртуальных консультантов, которые могут отвечать на вопросы о товарах и услугах не хуже человека. При этом они работают в режиме 24/7 и могут обучаться, получая фидбек от клиентов и подстраиваясь под предпочтения каждого пользователя.

Типичным примером такого консультанта сегодня является голосовой ассистент Alexa от Amazon, позволяющий пользователям получать рекомендации, заказывать товары и услуги онлайн в формате живой беседы. Бьюти-ритейлер Sephora развивает ИИ-чат бота Virtual Artist, который предоставляет пользователям рекомендации во время шопинга. Тем временем, франчайз Domino's Pizza экспериментирует с интеграцией разговорного ИИ в свою систему заказов.

Преимущества Conversational commerce на базі ШІ

• удобство и простота для клиентов;

• более эффективное привлечение потенциальных покупателей;

• персонализированная коммуникация с потребителями;

• дополнительные возможности для допродаж и перекрестных продаж;

• Возможности продаж через мессенджеры и соцсети

• Автоматизация задач, связанных с обслуживанием клиентов.

ИИ для пользовательской поддержки

Помимо революции в продажах, технологии ИИ в электронной коммерции также открывают путь к полной автоматизации процессов пользовательской поддержки. Чат-боты на базе ИИ позволяют ритейлеру создать настоящий виртуальный колл-центр, который будет принимать обращения пользователей в режиме 24/7, сохраняя оперативность и эффективность реагирования на запросы.

Качественная поддержка пользователей все равно потребует участия операторов-людей (по крайней мере, в ближайшей перспективе), однако ИИ позволит бизнесу существенно сократить расходы на колл-центр, улучшить оперативность, минимизировать проблемы языкового барьера и повысить общее качество сервиса.

Типичным примером полноценного ИИ-бота пользовательской поддержки является голосовой ассистент Isha, помогающий корпорации Sony предоставлять сервис в Индии, ориентируясь в многоязычной и мультикультурной среде этой страны. Если говорить об опыте WEZOM, недавно мы интегрировали ИИ в сервисную систему для производителя климатической техники Cooper&Hunter. Система распознавания голоса пользователей ускорила работу службы поддержки компании в разы.

Преимущества ИИ-чатботов для пользовательской поддержки

• Доступность в режиме 24/7;

• Возможность мгновенно отвечать на распространенные вопросы и запросы пользователей;

• Легкость масштабирования под любые потребности бизнеса и объемы трафика;

• Сокращение расходов на поддержку продуктов и обслуживание клиентов;

• Автоматизация поддержки позволяет специалистам сфокусироваться на самых сложных запросах и проблемах пользователей.

Предиктивная аналитика

Алгоритмы машинного и глубокого обучения успешно используются во многих отраслях для анализа данных и различных прогнозов. В сфере eCommerce это могут быть данные по динамике цен, транзакций, пользовательского поведения и т.д.

Предиктивная аналитика на базе ИИ базируется на обработке big data с помощью алгоритмов ML/DL и методов статистического анализа. Такое использование ИИ в электронной коммерции позволяет определить потребности, интересы и запросы пользователей, распознать паттерны шопинга в истории покупок, спрогнозировать тренды рынка, спрос на продукцию, динамику формирования цен. Как итог, ритейлер может эффективно планировать свои товарные запасы, строить маркетинг и систему динамического ценообразования исходя из актуальных данных.

Яркий пример успешной предиктивной аналитики показало сотрудничество DHL и IBM. В 2017 году их прогностическая модель ИИ своевременно спрогнозировала взрывной рост спроса на "хайповые" механические игрушки – спиннеры. В своем прогнозировании модель опиралась на динамику поисковых запросов и просмотров вирусных видео. Логистический оператор DHL развивает ИИ-систему Global Trade Barometer, которая использует 240 миллионов переменных и данные 7 крупнейших экономик мира для прогнозирования трендов глобальной торговли.

Преимущества предиктивной аналитики

• Точное определение предпочтений, интересов и ожиданий аудитории на основе данных;

• Эффективное прогнозирование спроса для оптимального планирования товарных запасов и логистики;

• Динамическое ценообразование, возможность определять оптимальные цены на товары и услуги в реальном времени;

• Аналитика трендов рынка, позволяющая создавать новые перспективные продукты;

• Эффективная оценка и управление рисками, минимизация потерь, связанных с внешними факторами, форс-мажором и т.д.

Гиперперсонализация

Механизмы персонализированных рекомендаций не являются для мира eCommerce чем-то новым, их давно активно применяют Google и Facebook. Однако развитие алгоритмов ML и нейросетей делает эти инструменты гораздо более точными и эффективными.

Благодаря развитию ИИ ритейлеры могут формировать уникальный профиль каждого отдельного пользователя, не ограничиваясь сегментацией аудитории на узкие категории. Этот подход получил название "гиперперсонализация". В ее рамках каждый пользователь получает индивидуальные рекомендации и контент, которые наилучшим образом соответствуют его поведению, запросам и предпочтениям. Профиль пользователя может базироваться на комплексной картине из его демографических характеристик, места жительства, истории поиска, покупок и т.д. Так ритейлер получает максимум возможностей для обеспечения удовлетворенности и удержания лояльности потребителя.

Подобные механизмы уже используют мировые великаны ритейла: Amazon, Alibaba и т.д. Культовый бренд Starbucks таким образом реализовал в своем приложении механизм подбора уникальных предложений, базирующихся на данных активности, истории покупок и личных предпочтений пользователя.

Преимущества гиперперсонализации

• Увеличение конверсии, поскольку пользователям рекомендуются продукты, которые им действительно интересны;

• Повышение среднего чека и прибыльности, поскольку гиперперсонализация помогает улучшить кросс-селлинг и ап-селлинг;

• Повышение лояльности клиентов: пользователям нравится, когда им предлагают индивидуальный опыт;

• Улучшение аналитики: алгоритмы ИИ помогают eCommerce-магазинам получить более глубокие данные о поведении пользователей.

Распознавание визуальной информации

Одним из наиболее перспективных направлений развития ИИ сегодня является компьютерное зрение. Эта технология позволяет машинам распознавать и интерпретировать визуальные образы не хуже человека.

Использование компьютерного зрения в eCommerce позволяет полностью изменить опыт поиска товара в сети. Представьте, что вам не нужно ничего "гуглить": вы можете навести камеру вашего смартфона на фото интересующего вас товара, или даже на сам товар, который вы увидели на витрине. Искусственный интеллект мгновенно найдет для вас этот продукт и его аналоги.

Инструменты визуального поиска на базе ИИ уже внедрили такие ритейлеры, как Target и IKEA. Вдобавок, IKEA комбинирует возможности компьютерного зрения с иммерсивными технологиями, такими как дополненная реальность (AR). В результате ее пользователи получают невиданный ранее опыт шопинга – возможность визуализировать мебель и предметы домашнего декора в своем доме, не вставая с дивана.

Преимущества компьютерного зрения в eCommerce

• Автоматизация: компьютерное зрение может использоваться для автоматизации таких задач, как контроль качества, категоризация продуктов, виртуальная примерка и обработка возвратов.

• Улучшение опыта покупателей: Компьютерное зрение может использоваться для удобного поиска, персонализации покупок, предоставления виртуальной помощи и т.д;

• Иммерсивность. Технологии компьютерного зрения эффективно сочетаются с новейшими технологиями дополненной и виртуальной реальности, которые открывают новые возможности для продавцов и покупателей. 

• Повышение рентабельности: Компьютерное зрение может помочь снизить расходы в eCommerce, повысить эффективность и увеличить продажи.

Векторный поиск

Прогресс в обработке естественного языка с помощью ИИ (Natural Language Processing, NLP) открыл новые возможности для поисковых движков. Если привычный метод поиска базируется на ключевых словах, то новая концепция векторного поиска строится на математическом моделировании языка, которое позволяет учитывать не только ключевое слово, но и контекст запроса.

Благодаря моделям NLP пользователи eCommerce получают самый лучший опыт поиска продуктов, основанный на релевантности. Даже если пользователю сложно точно определить товар, который ему нужен, он может начать свой поиск со смежных понятий. Подобно тому, как мы приходим к необходимым выводам в разговоре с людьми.

Векторный поиск в eCommerce развивается очень быстро. В частности, Amazon поддерживает свою платформу OpenSearch. Еще один пример: движок векторного поиска, входящий в пакет управления базами данных MongoDB Atlas. Такие инструменты очень легко сочетаются с другими инструментами ИИ, такими как чатботы, средства компьютерного зрения и т.д.

Преимущества векторного поиска в eCommerce

• Повышение релевантности результатов поиска, которое ведет к более высокому CTR (коэффициенту кликабельности) и конверсии;

• Персонализация поиска на основе истории покупок, просмотров и других действий пользователя;

• Расширение возможностей фильтрации, позволяющее пользователям быстрее и проще находить нужные товары;

• Поддержка многоязычности: векторный поиск может использоваться для поиска товаров на разных языках.

• Поиск по изображениям: в векторном поиске можно учитывать визуальную информацию, такую как фото или изображения из сети.

Фрод-мониторинг на базе ИИ

Сфера eCommerce остается особенно уязвимой перед мошенниками и киберпреступниками. Поэтому пути применения ИИ в ecommerce также проходят через область безопасности и защиты данных. Алгоритмы ML проявили себя как мощное средство борьбы с финансовым мошенничеством. Ведь только ИИ способен в режиме реального времени обрабатывать огромные объемы данных по транзакциям и выявлять аномальное поведение пользователей.

Нейросети и алгоритмы ML могут самостоятельно определять фундаментальные паттерны в поведении покупателей и обнаруживать потенциально опасные транзакции. Часто такие транзакции осуществляются с помощью различных устройств и каналов, имеют странную географию, тайминг и т.д. В то же время, инструменты NLP помогают анализировать коммуникацию с пользователем и распознавать контент, сгенерированный мошенниками с помощью ИИ.

К примеру, платформа для онлайн-коммерации Shopify использует алгоритмы ML для выявления потенциально опасной активности. Система учитывает такие факторы, как локация осуществления транзакции, устройство, а также история поведения пользователя. Аналогичные системы есть у Amazon, Alibaba, PayPal, Mastercard и т.д.

Преимущества использования ИИ для фрод-мониторинга

• Возможности анализа больших объемов данных в режиме реального времени;

• Автоматизация процессов мониторинга безопасности – он может осуществляться с минимальной вовлеченностью специалистов, в режиме 24/7;

• Обнаружение скрытых закономерностей в мониторинге, которые зачастую недоступны человеку;

• Гибкость: ИИ может обучаться на основе новых данных, что позволяет ему постоянно адаптироваться и улучшать свои алгоритмы обнаружения мошенничества.

Генерация контента

Одно из самых очевидных направлений использования ИИ для онлайн-коммерции: создание текстового, визуального, аудио- и видеоконтента. Эти возможности можно применять по-разному: при создании материалов для маркетинга, для создания описаний продукта, лендингов, веб-страниц каталога и т.д.

Генеративный ИИ типа ChatGPT можно использовать для ведения блогов и соцсетей. Многие бренды уже сегодня ведут страницы в соцсетях с помощью генеративного ИИ.

Но на этом возможности генеративного ИИ не ограничиваются. Его можно использовать в дизайне, визуализации предложений и т.д. К примеру, бренд ювелирных изделий J'evar использует ИИ для разработки дизайна украшений. В компании утверждают, что генеративный ИИ экономит дизайнерам компании массу времени.

Преимущества генерации контента в eCommerce

• Оперативность. ИИ может генерировать контент в разы быстрее человека. Это позволяет максимально быстро создавать описания продуктов, карточки товаров, объявления и т.д.

• Простота SEO. Генеративный ИИ позволяет с легкостью создавать контент для оптимизации онлайн-магазина в поисковиках. 

• Расширение возможностей для контента. ИИ может генерировать контент в форматах, которые сложно или невозможно создать вручную.

• Новые возможности для коммуникации бренда. Генеративный ИИ помогает создавать контент для любых каналов коммуникации – блоги, страницы в соцсетях и т.д.

• Дизайн и разработка продуктов. Генеративный ИИ можно приспособить под задачи веб- и даже промышленного дизайна. 

Это только самые актуальные примеры внедрения ИИ в eCommerce, на самом деле их может быть гораздо больше. Ведь искусственный интеллект переживает период бурного развития, а рынок ИИ-решений для онлайн-коммерции быстро растет. Вполне возможно, что очень скоро мы увидим более сложные кейсы использования ИИ: в части управления отношениями с клиентами, логистикой, оптимизации процессов производства и т.д.

Каким будет будущее eCommerce с ИИ

Опыт показывает, что предсказать будущее почти невозможно, его можно только представить. Но современные тренды развития искусственного интеллекта и рынка eCommerce позволяют сделать несколько предположений. Итак, как в будущем будут развиваться ИИ и электронная коммерция? Мы предлагаем картину их полной интеграции для построения персонального, удобного и безопасного опыта покупок онлайн для каждого потребителя. ИИ позволит реализовать ряд инноваций:

• Создание виртуальных аватаров. Эти цифровые профили будут в полной мере отображать внешность, стиль, предпочтения и персональные характеристики клиентов. Они смогут примерить одежду, обувь и аксессуары в диджитал-пространстве или Metaverse, а также получать советы от ИИ-ассистентов, которые будут подбирать самые лучшие варианты.

• Управление жестами и голосом. Использование голосовых и жестовых команд для управления интерфейсом онлайн-магазина окончательно заменит привычную логику поиска продукта в товарном каталоге. Клиенты смогут говорить или показывать, что они хотят купить, а ИИ сможет распознавать их намерения и предоставлять необходимые результаты поиска без фильтров и сортировки.

• Иммерсивные технологии. Массовое сочетание средств ИИ с технологиями расширенной и дополненной реальности (AR/VR) позволит создавать реалистичные симуляции продуктов и услуг. Клиенты смогут не только видеть, но и чувствовать, как будут работать или выглядеть интересующие их продукты. К примеру, они смогут прокатиться на виртуальном автомобиле, прежде чем заказать его онлайн.

• Предиктивная доставка заказов. Анализ привычек, предпочтений и запросов потребителя наконец позволит ритейлеру прогнозировать покупку им товаров еще до того, как он завершит заказ. Под такие “предусмотренные” заказы будут созданы специальные логистические хабы, которые ускорят срок доставки в разы.

• Анализ эмоций и настроений. Аналитика психических параметров и состояния человека с помощью инструментов ИИ представляет собой неизведанную, но крайне перспективную область исследований. Можно предположить, что в будущем средства ИИ смогут считывать эмоции пользователя и соответствующим образом изменять тон, стиль и содержание коммуникации с ним. Можно только представить, как это повлияет на рост доходности в электронной коммерции.

• Безопасность данных и финансов. В будущем на ИИ вероятно будут возложены почти все функции безопасности. Он будет шифровать и защищать все транзакции, предотвращать мошенничество, а также обеспечивать комплаенс в части защиты персональных данных.

Это только одна из возможных картин будущего в eCommerce. Но следует сказать, что все эти тенденции в той или иной степени проявляются уже сегодня.

Разработка решений ИИ для eCommerce с WEZOM

Наша команда уже 24 года воплощает в жизнь самые смелые идеи по диджитализации бизнеса. Мы создаем уникальные программные продукты для онлайн-коммерции, логистики, производства, недвижимости и т.д. В отличие от пакетного софта, такие решения имеют неограниченные возможности масштабирования и кастомизации под особые потребности именно вашей компании.

При этом наша команда постоянно ищет новые технологии, способные принести максимальную пользу бизнесу. Прямо сейчас мы активно осваиваем новейшие возможности внедрения средств ИИ в реальный сектор. Алгоритмы машинного обучения открывают бизнесу множество путей улучшения эффективности электронной коммерции: автоматизация продаж и сервиса, аналитика Big Data, рыночные прогнозы, генерация контента.

Все эти возможности могут войти в арсенал вашего бизнеса, стоит только довериться опытной и профессиональной IT-команде, способной реализовать комплексный продукт с нуля. Если вас интересуют такие возможности, не медлите – обращайтесь за консультацией к нашим специалистам прямо сейчас.

Выводы

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения прямо сейчас трансформируют отрасль электронной коммерции, открывая ей новые возможности для персонализации, безопасности, интерактивности и эффективности. Эти технологии позволяют анализировать огромные объемы данных, чтобы понять и предугадать потребности клиентов, а также оптимизировать логистику и управление запасами.

Такие гиганты eCommerce как Amazon, Alibaba и Shopify уже очертили практические пути применения ИИ в электронной коммерции, так что отрасль имеет все необходимое для бурного развития в ближайшие годы. Игроки на рынке eCommerce уже сегодня могут получить определенный функционал искусственного интеллекта в различном пакетном софте и облачных сервисах. Но как показывает опыт, раскрыть потенциал новых технологий на 100% позволяет именно индивидуальная разработка под уникальные потребности отдельной компании.

FAQ

Как ИИ меняет область электронной коммерции?

Технологии ИИ несут в сферу eCommerce новые возможности гиперперсонализации и предиктивной аналитики, новый опыт продаж и сервиса, новый уровень безопасности и удобства для пользователей. Аналитика данных помогает оптимизировать цепочки поставок и маркетинга, а генерация контента на базе ИИ позволяет решать множество задач по развитию онлайн-магазина.

Является ли перспективным применение ИИ в электронной коммерции?

Такие Флагманы eCommerce как Amazon, Alibaba и eBay уже доказали эффективность внедрения ИИ в онлайн-продажи. Этот опыт указывает на огромные перспективы использования технологий ИИ в eCommerce. По прогнозам экспертов, объем мирового рынка подобного софта к 2032 году увеличится, по меньшей мере, в 4 раза.

Следует ли интегрировать ИИ в собственный бизнес в электронной коммерции?

В ближайшие годы использование ИИ несомненно станет одним из главных факторов конкурентоспособности в eCommerce. Это значит, что чем раньше онлайн-ритейлеры начнут интегрировать эти технологии в свой бизнес, тем больше конкурентных преимуществ они в конце-концов получат.