Функції ШІ в eCommerce продукті на прикладі інтернет-магазину Rozetka

В теперішні часи штучний інтелект (ШІ) активно використовується в багатьох бізнес-секторах, і eCommerce – не є винятком. Наприклад, усі ми чудово знаємо, що ШІ застосовується в інтернет-магазинах для персоналізації пошуку; проте, чи закінчуються на цьому його можливості? Враховуючи наш персональний досвід – ні. Нижче ми поділимося своїми інсайтами щодо оптимізації інтернет-магазинів за допомогою штучного інтелекту на прикладі відомого українського маркетплейсу Rozetka і, зокрема, розповімо, які саме функції ШІ в eCommerce продукті будуть потрібні для цього.

Яка роль ШІ в eCommerce продуктах?

Штучний інтелект знаходить активне застосування практично у всіх сферах фінансів та економіки, радикально перетворюючи цілі галузі. Зокрема, рішення, що ґрунтуються на ШІ, надають нові, фінансово-ефективні можливості для автоматизації регулярних робочих задач співробітників eCommerce компаній, формування нових робочих посад, впровадження інноваційних бізнес-моделей та освоєння нових ринків. Усе це може бути поясненим можливістю ШІ брати на себе завдання, із якими раніше міг впоратися лише людський мозок. У той же час, штучний інтелект робить їх виконання у сотні разів швидшим та точнішим (за рахунок позбавлення впливу людського фактору).

Так, будучи однією з трендових технологій, штучний інтелект може принести інтернет-магазинам та іншим eCommerce-рішенням колосальну користь за рахунок наступних можливостей:

• Персоналізація користувацького досвіду. ШІ може бути використаний для визначення поведінкових патернів відвідувачів, а також їх індивідуальних уподобань – зрештою, вся ця інформація може бути застосована під час створення персоналізованих добірок товарів. Таким чином, інтернет-магазини можуть підвищити свій рівень прибутку, а також завоювати ще більше лояльності з боку цільової аудиторії.

• Прогнозування попиту та автоматизація процесів інвентаризації. Штучний інтелект також здатний взяти на себе завдання глибинного аналізу даних щодо продажів, сезонного попиту, маркетингових акцій та інших аспектів, що позитивно впливають на процеси закупівлі товарів. Таким чином, інтернет-магазинам доведеться дедалі рідше стикатися з простоями товарів у складських приміщеннях або навпаки, їх несподіваною нестачею.

• Підвищення якості обслуговування клієнтів. Завдяки впровадженню "розумних" чатботів, а також просунутих CRM-систем на базі ШІ, eCommerce-рішення можуть масштабуватися на нові ринки, при цьому не залучаючи нові людські ресурси. Більше того, їх використання допомагає покращити клієнтський досвід, оскільки тепер заявки покупців будуть оброблятися швидше.

• Впровадження динамічного ціноутворення. ШІ може бути використаний в якості ефективного інструменту для впровадження динамічного ціноутворення, оскільки він дозволяє компаніям одночасно враховувати численні аспекти, такі як попит користувача, пропозиції конкурентів, потреби цільової аудиторії, та інше.

• Предиктивний аналіз та нові можливості маркетингу. Штучний інтелект з кожним роком все активніше застосовується у предиктивній аналітиці. Зокрема, в контексті рішень електронної комерції, він здатний миттєво генерувати цінні інсайти на базі аналітичних даних, зібраних у режимі реального часу. Згодом, ці інсайти можуть бути використані для створення більш точних та ефективних бізнес-стратегій.

• Оптимізований пошук та навігація. Функції ШІ в інтернет-магазині можуть значно оптимізувати процес пошуку потрібних товарів та розділів на сайтах електронної комерції, спираючись на попередню історію пошуку певного користувача, а також його чи її вподобання щодо товарів.

• Посилення заходів безпеки. Нарешті, ШІ може бути інтегрований в алгоритми безпеки, з метою виявлення підозрілої активності по всьому мережевому периметру, ідентифікації шахраїв (у рамках політик KYC), а також запобігання порушенню політик конфіденційності даних користувача.

Очікується, що в найближчому майбутньому способів застосування цієї технології стане ще більше, і наведений вище список щодо функціоналу ШІ в інтернет-магазині, скоріш за все, швидко поповниться парою-трійкою нових пунктів.

Функції ШІ в продукті електронної комерції на прикладі інтернет-магазину Rozetka

Інтернет-магазин Rozetka існує з 2005 року і є на сьогоднішній день суспільно визнаним найбільшим рітейлером на території України. Окрім своєї цифрової присутності, Rozetka також має понад 400 фізичних відділень для видачі товарів покупцям. Маючи потужну логістичну систему, оптимізовану навігацію, а також передовий клієнтський сервіс, цей магазин можна по праву вважати одним з найкращих технологічних представників українського eCommerce сектору. 

Тим не менш, на наш професійний погляд, сайт Rozetka все ще може бути покращений – зокрема, через впровадження штучного інтелекту. Нижче ми пропонуємо вам ознайомитись з нашим баченням можливостей інтеграції функцій ШІ в eCommerce рішенні на прикладі цього інтернет-магазину.

Персоналізовані рекомендації товарів

• Поточний функціонал. На даний час, на сайті Rozetka добірки товарів формуються на основі попередніх переглядів та покупок. Це більш просунуте рішення, аніж відображення всіх товарів, які підпадають під конкретний запит користувача, проте, все ще, недостатньо оптимальне. 

• Оптимізація за допомогою ШІ. Завдяки глибинному аналізу пошукових запитів та інших поведінкових аспектів конкретного користувача, впровадження ШІ та алгоритмів машинного навчання в інструменти для створення списку рекомендацій може сприяти створенню більш точних та персоналізованих добірок, що враховують індивідуальні уподобання користувача та навіть дані, отримані з його/її облікового запису в соціальних мережах. Таким чином, вартість середнього чека зросте, що також позитивно позначиться і на прибутковості інтернет-магазину.

Пошук товарів

• Поточний функціонал. Поточний функціонал пошуку на Rozetka реалізований наступним чином: користувач вводить запит у пошукове поле, і система відображає релевантні результати на основі ключових слів. 

• Оптимізація за допомогою ШІ. У разі інтеграції штучного інтелекту в пошукову систему, реалізовану в межах конкретного eCommerce-рішення, пошук, що виконується його відвідувачами, стане більш точним і зможе розуміти контекст запитів, обробляти природну мову та надавати їм ще більш заточені під їхні потреби результати. Також ШІ може бути використаний для автозаповнення та корекції помилок у запитах користувача. Завдяки цим можливостям, якість користувацького досвіду зросте, а самі користувачі зможуть знаходити потрібні їм товари значно швидше.

Чатбот для підтримки клієнтів

• Поточний функціонал. На сьогоднішній день, підтримка клієнтів даного інтернет-магазину здійснюється через чат із живими співробітниками відділу підтримки, а також за допомогою телефону та e-mail. 

• Оптимізація за допомогою ШІ. Вочевидь, що існуюче рішення складно назвати оптимальним з точки зору можливого масштабування Rozetka – у зв'язку з цим, ми порадили б інтегрувати інтелектуальний чатбот на основі ШІ. Таким чином, компанія зможе мінімізувати залучення в процеси персонального контакту з клієнтами живих співробітників завдяки “розумній” автоматизації. А значить, що клієнти зможуть миттєво отримувати відповіді на найчастіші запитання, допомогу у вирішенні своїх проблем, а також інформацію про статус своїх замовлень. 

Оцінка відгуків та коментарів

• Поточний функціонал. Поки що Rozetka просто дозволяє своїм відвідувачам залишати відгуки та коментарі до товарів, які вони придбали. Після цього, з користувачами можуть зв'язатися офіційні представники бренду (у межах самого маркетплейсу) і, у разі незадоволення перших, спробувати вирішити їхню проблему.

• Оптимізація за допомогою ШІ. З погляду можливої економії часових ресурсів, нинішній функціонал недостатньо оптимізований, що, однак, можна легко вирішити за допомогою впровадження штучного інтелекту. Якщо бути точніше, ШІ може бути задіяний в “розумній” аналітиці для детального аналізу відгуків та коментарів, виявлення позитивних та негативних тенденцій, а також автоматичної модерації контенту (з метою видалення спаму та неприйнятних, образливих та нерелевантних повідомлень). Загалом, отримані інсайти допоможуть компаніям з'ясувати, які прогалини вони мають у власному сервісі, а також своєчасно опрацювати заявки незадоволених клієнтів.

Оптимізація цін

• Поточний функціонал. Ми виявили, що у поточному функціоналі цього маркетплейсу ціни на товари встановлюються або вручну (співробітниками компанії), або з використанням примітивних алгоритмів.

• Оптимізація за допомогою ШІ. Це досить ресурсовитратний процес, враховуючи те, що на даний час, кількість товарів на Rozetka обчислюється сотнями тисяч. У зв'язку з цим, його можна значно прискорити через використання штучного інтелекту. Наприклад, компанія може впровадити алгоритми динамічного ціноутворення, що самостійно аналізують ринкові тенденції, конкурентів, попит, пропозицію та інші фактори. Таким чином, коригування цін відбуватиметься автоматично, що дозволить компанії максимізувати свій рівень доходів, знизити навантаження на свій робочий штат і, загалом, посилити власну конкурентну перевагу.

Управління запасами

• Поточний функціонал. Наш аналіз функціоналу Rozetka показав, що на сьогодні тут запаси контролюються базовими системами управління. Таким чином, навряд чи даний підхід можна вважати оптимальним у контексті обсягів продажу та кількості товарів у цьому інтернет-магазині.

• Оптимізація за допомогою ШІ. Ми могли б досить швидко покращити цей функціонал через розгортання прогнозуючих моделей на базі ШІ в межах кастомних ERP-систем, які здатні самостійно виконувати балансування рівня запасів на складах, підвищувати їх видимість, покращувати їх менеджмент, а також попереджати ситуації, за яких виникає їх брак або надлишок. Завдяки цьому, компанії все рідше і рідше стикатимуться з витратами, пов'язаними з неоптимальним плануванням закупівель.

Аналіз поведінки користувачів

• Поточний функціонал. Нарешті, кілька слів про те, як зараз виглядає аналіз поведінки користувачів на Rozetka – зокрема, це відбувається із залученням стандартних цифрових інструментів аналітики.

• Оптимізація за допомогою ШІ. Використання штучного інтелекту у кастомних CRM-системах подарувало б компанії нові можливості для більш глибокої аналітики поведінкових аспектів відвідувачів, наприклад, через виявлення патернів, прогнозування їх можливих дій і, в цілому, поліпшення досвіду користувача з застосуванням зібраних в режимі реального часу даних. В результаті такої інтеграції, лояльність користувачів зросте, і вони захочуть повертатися до вашого інтернет-магазину знову і знову.

Як інтеграція ШІ в електронну комерцію збільшує прибутковість?

Резюмуючи вищесказане, ми можемо зробити цілком об'єктивний висновок про те, що при правильному використанні, загальний ефект від інтеграції функцій AI в eCommerce продукті полягає в поліпшенні взаємодії користувача з інтерфейсом, підвищенні ефективності операцій (скорочення часу їх виконання, здешевленні та ін.), а також забезпеченні сильної конкурентної переваги. 

Дійсно, персоналізований контент, рекомендації, підвищена точність та покращений користувацький досвід, що забезпечуються через впровадження ШІ алгоритмів, в сукупності сприяють поступовому збільшенню показників конверсії на вебсайті, підвищенню відсотка відвідувачів, які згодом стали постійними покупцями, а також зниженню ризиків, пов'язаних із поверненням та невдоволенням купленими товарами.

Всі ці фактори, зрештою, неминуче призводять до стабільного зростання прибутковості інтернет-магазинів та інших eCommerce рішень.

Створіть свій eCommerce продукт зі ШІ разом з WEZOM

Якщо ви, якраз, замислюєтеся про створення власного рішення електронної комерції, проте, в той же час, не маєте достатніх внутрішніх людських ресурсів для своєчасного втілення вашої бізнес-ідеї в життя, ви можете сміливо делегувати це завдання команді WEZOM.

Маючи більше двадцяти років досвіду програмної розробки для клієнтів з усього світу, ми напрацювали безліч практик і підходів, які щоразу дозволяють нам створювати економічно-ефективні, конкурентоспроможні та масштабовані рішення для різних бізнес-ніш. Просто напишіть, зателефонуйте нам або приходьте до нашого офісу, і ми детально обговоримо з вами перспективи реалізації вашого проєкту.

Висновки

Спираючись на всі інсайти, які ви могли отримати після прочитання цієї статті, ви можете всебічно усвідомити можливі переваги, які здатне принести впровадження функцій штучного інтелекту в eCommerce рішення. У той же час, якщо ви досі маєте певні сумніви щодо того, які з перерахованих вище методів принесуть вам максимальний ROI, зв'яжіться з нами, і ми допоможемо вам узгодити ваші бізнес-цілі з технологічним стеком вашого eCommerce майданчика.

FAQ

Які функції ШІ в електронній комерції?

До основних функцій ШІ в електронній комерції можна віднести персоналізацію рекомендацій для кожного окремого відвідувача, оптимізацію пошуку товарів, реалізацію розумних чатботів, оцінку відгуків та коментарів з боку покупців, покращення процесів управління запасами, а також аналіз поведінки відвідувачів у режимі реального часу.

Як ШІ може оптимізувати електронну комерцію?

Ключові задачі ШІ в електронній комерції включають використання алгоритмів машинного навчання, обробки природної мови (NLP), комп'ютерного зору та інших методів штучного інтелекту. Вони знаходять застосування в автоматизації бізнес-процесів, персоналізації користувацького досвіду, створення більш цінних рекомендацій щодо продуктів для конкретних користувачів, формування більш точних стратегій ціноутворення та підвищення якості обслуговування клієнтів.

Що таке ШІ в електронній комерції?

ШІ або штучний інтелект в електронній комерції – це набір складних математичних моделей, які імітують поведінку людського розуму, проте прискорюють ці “розумні” процеси у сотні тисяч разів. Таким чином, впровадження штучного інтелекту дозволяє компаніям в eCommerce секторі досягати максимальної точності, економічної ефективності та результативності для своїх внутрішніх та зовнішніх бізнес-процесів.