Як ШІ змінює електронну комерцію: 8 прикладів

Світ електронної комерції переживає революцію, і одним із головних драйверів цього розвитку наразі стає штучний інтелект (ШІ). Технології ШІ змінюють усі аспекти eCommerce: персоналізація маркетингу, підтримка клієнтів, прогнозування попиту тощо. 

У цьому матеріалі ми розглянемо зміни, які несе в онлайн-ритейл доба штучного інтелекту; подивимось на приклади використання ШІ в електронній комерції. Ми також поговоримо про перспективи цих технологій та шляхи їх практичного впровадження в онлайн-торгівлю.

Місце ШІ в eCommerce: реалії 2024 року

Галузь ритейлу та онлайн-комерції ймовірно є одним з найпотужніших локомотивів практичного впровадження ШІ у бізнес. Якщо вірити актуальним маркетинговим дослідженням (зокрема, від Precedence Research та DataHorizzon), станом на 2022 рік обсяг світового ринку рішень ШІ для eCommerce оцінювався в діапазоні $4-6 млрд. Найближчими роками він буде зростати з середньорічним темпом зростання в 14-16%, і вже до 2032 року збільшиться приблизно в 4 рази, досягнувши обсягу у $18-22 млрд.

З чим пов’язаний такий вибуховий розвиток ШІ в eCommerce? Алгоритми машинного навчання, нейромережі та генеративний ШІ дозволяють онлайн-ритейлерам ефективно вирішувати цілу низку завдань: 

• персоналізація маркетингу;

• покращення сервісу та клієнтського досвіду;

• оптимізація ланцюжків постачання;

• прогнозування попиту;

• динамічне ціноутворення;

• глибока автоматизація операцій;

• забезпечення кібербезпеки та захисту даних.

На відміну від деяких інших галузей, в яких широке впровадження ШІ усе ще пов’язане з великими ризиками та стикається з етичними пересторогами (фінанси, медицина, освіта тощо), онлайн-ритейл може здобути максимальну користь від штучного інтелекту просто зараз. Ритейлери бачать суперуспішні приклади застосування ШІ в eCommerce гігантами галузі (eBay, Alibaba, Walmart, Amazon) і прагнуть повторити їх успіх в тому чи іншому масштабі. Тож роль ШІ в електронній комерції буде лише збільшуватись – стрімкий розвиток технологій у цій сфері буде накладатись на величезний попит. 

Як ШІ застосовується в електронній комерції

Звертаючись до засобів ШІ ритейлери шукають можливості скорочення видатків та максимізації прибутків. Розглянемо основні шляхи впровадження ШІ в онлайн-продажі. Як виглядають актуальні приклади ШІ в електронній комерції?

Conversational Commerce

Штучний інтелект відкриває нову сторінку в історії онлайн-продажів, адже дозволяє продавцям відійти від звичного UX платформ eCommerce, що побудований на каталозі продукції та товарному кошику. Їм на зміну можуть прийти цифрові продавці-консультанти, які пропонуватимуть користувачам товар у форматі живої розмови: так само легко, як це роблять консультанти у фізичних магазинах.

Великі мовні моделі (LLM) вже сьогодні дозволяють ритейлерам створювати віртуальних консультантів, що можуть відповідати на питання щодо товарів та послуг не гірше за людину. При цьому вони працюють у режимі 24/7 й матимуть змогу навчатися, отримуючи фідбек від клієнтів і підлаштовуючись під уподобання кожного користувача. 

Типовим прикладом такого консультанта сьогодні є голосовий асистент Alexa від Amazon, що дозволяє користувачам отримувати рекомендації, замовляти товари та послуги онлайн у форматі живої бесіди. Б’юті-ритейлер Sephora розвиває ШІ-чатбота Virtual Artist, який надає користувачам рекомендації під час шопінгу. Тим часом франчайз Domino's Pizza експериментує з інтеграцією розмовного ШІ у свою систему замовлень. 

Переваги Conversational commerce на базі ШІ

• зручність та простота для клієнтів;

• більш ефективне залучення потенційних покупців;

• персоналізована комунікація зі споживачами;

• додаткові можливості для допродажів і перехресних продажів;

• Можливості продажів через месенджери та соцмережі

• Автоматизація завдань, пов'язаних із обслуговуванням клієнтів.

ШІ для користувацької підтримки

Окрім революції в продажах, технології ШІ в електронній комерції також відкривають шлях до повної автоматизації процесів користувацької підтримки. Чатботи на базі ШІ дозволяють ритейлеру створити справжній віртуальний кол-центр, який буде приймати звернення користувачів в режимі 24/7, зберігаючи оперативність та ефективність реагування на запити. 

Якісна підтримка користувачів все одно потребуватиме участі операторів-людей (принаймні, в найближчій перспективі), однак ШІ дозволяє бізнесу суттєво скоротити видатки на кол-центр, покращити оперативність, мінімізувати проблеми мовного бар’єру та підвищити загальну якість сервісу. 

Типовим прикладом повноцінного ШІ-бота користувацької підтримки є голосовий асистент Isha, який допомагає корпорації Sony надавати сервіс в Індії, орієнтуючись у багатомовному та мультикультурному середовищі цієї країни. Щодо досвіду WEZOM, нещодавно ми інтегрували ШІ у систему користувацької підтримки для виробника кліматичної техніки Cooper&Hunter. Система розпізнавання голосу користувачів  прискорила роботу служби підтримки компанії в рази. 

Переваги ШІ-чатботів для користувацької підтримки

• Доступність в режимі 24/7;

• Можливість миттєво відповідати на поширені запитання та запити користувачів;

• Легкість масштабування під будь-які потреби бізнесу та обсяги трафіку;

• Скорочення витрат на підтримку продуктів та обслуговування клієнтів;

• Автоматизація підтримки дозволяє фахівцям сфокусуватись на найскладніших запитах та проблемах користувачів.

Предиктивна аналітика

Алгоритми машинного та глибокого навчання успішно використовуються в багатьох галузях для аналізу даних й побудови різноманітних прогнозів. У сфері eCommerce це можуть бути дані щодо динаміки цін, транзакцій, користувацької поведінки тощо.

Предиктивна аналітика на базі ШІ базується на обробці big data за допомогою алгоритмів ML/DL та методів статистичного аналізу. Таке застосування ШІ в eCommerce дозволяє визначити потреби, інтереси та запити користувачів, розпізнати патерни шопінгу в історії купівель, спрогнозувати тренди ринку, попит на продукцію, динаміку формування цін тощо. Відтак ритейлер може ефективно планувати свої товарні запаси, будувати маркетинг та систему динамічного ціноутворення, що базується на даних. 

Яскравий приклад успішної предиктивної аналітики показало співробітництво DHL та IBM. У 2017 році їхня прогностична модель ШІ вчасно спрогнозувала вибухове зростання попиту на “хайпові” механічні іграшки – спінери. У своєму прогнозуванні модель спиралася на динаміку пошукових запитів та переглядів вірусних відео. Логістичний оператор DHL розвиває ШІ-систему Global Trade Barometer, яка використовує 240 мільйонів змінних та дані 7 найбільших економік світу для прогнозування трендів у глобальній торгівлі. 

Переваги предиктивної аналітики

• Точне визначення уподобань, інтересів та очікувань аудиторії на основі даних;

• Ефективне прогнозування попиту для оптимального планування товарних запасів та логістики;

• Динамічне ціноутворення, можливість визначати оптимальні ціни на товари й послуги в реальному часі;

• Аналітика трендів ринку, що дозволяє вчасно створювати нові перспективні продукти;

• Ефективна оцінка та управління ризиками, мінімізація втрат, пов’язаних із зовнішніми факторами, форс-мажором тощо.

Гіперперсоналізація

Механізми персоналізованих рекомендацій не є для світу eCommerce чимось новим, їх давно активно застосовують Google та Facebook. Однак розвиток алгоритмів ML та нейромереж робить ці інструменти набагато точнішими та ефективнішими. 

Завдяки розвитку ШІ ритейлери можуть формувати унікальний профіль кожного окремого користувача, не обмежуючись сегментацією аудиторії на вузькі категорії. Цей підхід отримав назву “гіперперсоналізація”. В її рамках кожний користувач отримує цілком індивідуальні рекомендації та контент, що найкращим чином відповідає його поведінці, запитам та уподобанням. Профіль користувача може базуватися на комплексній картині його демографічних характеристик, місця проживання, історії пошуку та купівель тощо. 

Відтак ритейлер отримує максимум можливостей для забезпечення задоволеності та утримання лояльності споживача. 

Подібні механізми вже використовують світові велетні ритейлу: Amazon, Alibaba тощо. Культовий бренд Starbucks подібним чином реалізував у своєму додатку механізм підбору унікальних пропозицій, що базуються на даних активності, історії купівель та особистих уподобань користувача. 

Переваги гіперперсоналізації

• Збільшення конверсії, оскільки користувачам рекомендуються продукти, які їм дійсно цікаві;

• Підвищення середнього чека і прибутковості, оскільки гіперперсоналізація допомагає покращити крос-селінг і ап-селінг;

• Підвищення лояльності клієнтів: користувачам подобається, коли їм пропонують індивідуальний досвід;

• Поліпшення аналітики: алгоритми ШІ допомагають eCommerce-магазинам отримати глибші дані про поведінку користувачів.

Розпізнавання візуальної інформації

Одним з найперспективніших напрямків розвитку ШІ сьогодні є комп’ютерний зір. Ця технологія дозволяє машинам розпізнавати та інтерпретувати візуальні образи не гірше за людину. 

Використання комп`ютерного зору в eCommerce дозволяє повністю змінити досвід пошуку товару в мережі. Уявіть, що вам не треба нічого “гуглити”: ви можете навести камеру вашого смартфона на фото цікавого вам товару, чи навіть на сам товар, який ви побачили на вітрині. Штучний інтелект миттєво знайде для вас цей продукт та його аналоги. 

Інструменти візуального пошуку на базі ШІ вже впровадили такі ритейлери як Target та IKEA. На додачу, IKEA комбінує можливості комп'ютерного зору з імерсивними технологіями, такими як доповнена реальність (AR). Відтак її користувачі отримують небачений раніше досвід шопінгу – можливість візуалізувати меблі та предмети домашнього декору у своєму помешканні, не встаючи з дивану.

Переваги комп'ютерного зору в eCommerce

• Автоматизація: комп'ютерний зір може використовуватися для автоматизації таких завдань, як контроль якості, категоризація продуктів, віртуальна примірка та обробка повернень.

• Покращення досвіду покупців: Комп'ютерний зір може використовуватися для зручного пошуку, персоналізації покупок, надання віртуальної допомоги тощо;

• Імерсивність. Технології комп'ютерного зору ефективно поєднуються із новітніми технологіями доповненої та віртуальної реальності, що відкривають нові можливості для продавців та покупців. 

• Підвищення рентабельності: Комп'ютерний зір може допомогти знизити витрати в eCommerce, підвищити ефективність та збільшити продажі. 

Векторний пошук 

Прогрес в обробці природної мови за допомогою ШІ (Natural Language Processing, NLP) відкрив нові можливості для пошукових рушіїв. Якщо звичний нам метод пошуку базується на ключових словах, то нова концепція векторного пошуку базується на математичному моделюванні мови, яке дозволяє враховувати не лише ключове слово, але й фундаментальний контекст запиту. 

Завдяки моделям NLP користувачі eCommerce отримують набагато кращий досвід пошуку продуктів, що базується на релевантності. Навіть якщо користувачу складно точно визначити товар, який йому потрібен, то він може розпочати свій пошук з суміжних понять. Подібно до того, як ми доходимо до необхідних висновків у розмові з людьми.  

Векторний пошук в eCommerce розвивається дуже активно. Зокрема, Amazon підтримує власну платформу OpenSearch. Ще один приклад: рушій векторного пошуку, що входить до пакета управління базами даних MongoDB Atlas. Такі інструменти дуже легко поєднуються з будь-якими іншими інструментами ШІ, такими як чат-боти, засоби комп’ютерного зору тощо. 

Переваги векторного пошуку в eCommerce

• Підвищення релевантності результатів пошуку, яке веде до підвищення CTR (коефіцієнту клікабельності) і конверсії;

• Персоналізація пошуку на основі історії покупок, переглядів та інших дій користувача;

• Розширення можливостей фільтрації, що дає змогу користувачам швидше і простіше знаходити потрібні товари;

• Підтримка багатомовності: векторний пошук може використовуватися для пошуку товарів різними мовами.

• Пошук за зображеннями: у векторному пошуку можна враховувати візуальну інформацію, таку як фото або зображення з мережі.

Фрод-моніторинг на базі ШІ

Галузь eCommerce залишається особливо вразливою перед шахраями та кіберзлочинцями. Тож шляхи застосування ШІ в ecommerce також проходять через сферу безпеки та захисту даних. Алгоритми ML проявили себе як потужний засіб боротьби з фінансовим шахрайством. Адже лише ШІ здатний в режимі реального часу обробляти величезні обсяги даних щодо транзакцій та виявляти аномальну поведінку користувачів.

Нейромережі та алгоритми ML можуть самостійно визначати фундаментальні патерни в поведінці покупців та виявляти потенційно небезпечні транзакції. Часто такі транзакції здійснюються із залученням різних пристроїв та каналів, мають дивну географію, таймінг тощо. Водночас інструменти NLP допомагають аналізувати комунікацію з користувачем та розпізнавати контент, згенерований шахраями за допомогою ШІ. 

Як приклад, платформа для онлайн-комерації Shopify використовує алгоритми ML для виявлення потенційно небезпечної активності. Система враховує такі фактори як локація здійснення транзакції, пристрій здійснення, а також історія поведінки користувача. Аналогічні системи є в Amazon, Alibaba, PayPal, Mastercard тощо. 

Переваги використання ШІ для фрод-моніторингу

• Можливості аналізу великих обсягів даних у режимі реального часу;

• Автоматизація процесів моніторингу безпеки - він може здійснюватися з мінімальним залученням фахівців, у режимі 24/7;

• Виявлення прихованих закономірностей у моніторингу, які часто недоступні людині;

• Гнучкість: ШІ може навчатися на основі нових даних, що дає йому змогу постійно адаптуватися і покращувати свої алгоритми виявлення шахрайства. 

Генерація контенту 

Один з найочевидніших напрямків використання ШІ для онлайн-комерції: створення текстового, візуального, аудіо- та відеоконтенту. Ці можливості можна використовувати по-різному: при створенні матеріалів для маркетингу, для генерації описів продукту, лендингів, веб-сторінок каталогу тощо. 

Генеративний ШІ на кшталт ChatGPT можна використовувати для ведення блогів та соцмереж. Чимало брендів вже сьогодні ведуть сторінки в соцмережах за допомогою генеративного ШІ. 

Але на цьому можливості генеративного ШІ не обмежуються. Його можна використовувати в дизайні, візуалізації пропозицій тощо. Як приклад, бренд ювелірних виробів J’evar використовує ШІ для розробки дизайну прикрас. В компанії стверджують, що генеративний ШІ заощаджує дизайнерам компанії купу часу.

Переваги генерації контенту в eCommerce

• Оперативність. ШІ може генерувати контент у рази швидше за людину. Це дає змогу максимально швидко створювати описи продуктів, картки товарів, оголошення тощо;

• Простота SEO. Генеративний ШІ дає змогу з легкістю створювати контент для оптимізації онлайн-магазину в пошукових системах; 

• Розширення можливостей для контенту. ШІ може генерувати контент у форматах, які складно або неможливо створити вручну;

• Нові можливості для комунікації бренду. Генеративний ШІ допомагає створювати контент для будь-яких каналів комунікації – блоги, сторінки в соцмережах тощо.

• Дизайн і розробка продуктів. Генеративний ШІ можна пристосувати під завдання веб- і навіть промислового дизайну.

Це лише найактуальніші приклади впровадження ШІ в eCommerce, насправді їх може бути набагато більше. Адже штучний інтелект переживає період бурхливого розвитку, а ринок ШІ-рішень для онлайн-комерції швидко зростає. Цілком можливо, що дуже скоро ми побачимо більш складні кейси використання ШІ: для управління відносинами з клієнтами, управління логістикою, оптимізації процесів виробництва тощо. 

Яким буде майбутнє eCommerce з ШІ

Досвід показує, що передбачити майбутнє майже неможливо, його можна лише уявити. Але сучасні тренди розвитку штучного інтелекту та ринку eCommerce дозволяють нам зробити кілька припущень. Отже, як в майбутньому будуть розвиватися ШІ та електронна комерція? Ми пропонуємо картину їх повної інтеграції задля побудови персонального, зручного та цілком безпечного досвіду купівель онлайн для кожного споживача. ШІ дозволить реалізувати низку інновацій:

• Створення віртуальних аватарів. Ці цифрові облікові записи повною мірою відображатимуть зовнішність, стиль, вподобання та персональні характеристики клієнтів. Вони зможуть приміряти одяг, взуття та аксесуари у диджитал-просторі або Metaverse, а також отримувати поради від ШІ-асистентів, які підбиратимуть найкращі варіанти.

• Управління жестами та голосом. Використання голосових та жестових команд для управління інтерфейсом онлайн-магазину остаточно замінить звичну логіку пошуку продукту в товарному каталозі. Клієнти зможуть говорити або показувати, що вони хочуть купити, а ШІ зможе зчитувати їхні наміри й надавати відповідні результати пошуку, без фільтрів  та сортування.

• Імерсивні технології. Масове поєднання засобів ШІ з технологіями розширеної та доповненої реальності (AR/VR) надасть змогу створювати реалістичні симуляції продуктів і послуг. Клієнти зможуть не лише бачити, а й відчувати, як працюватимуть або виглядатимуть цікаві їм продукти. Наприклад, вони зможуть покататися на віртуальному автомобілі, перш ніж замовити його онлайн.

• Предиктивне доставлення замовлень. Аналіз звичок, уподобань та запитів споживача врешті дозволить ритейлеру прогнозувати купівлю ним товарів ще до того, як він зробить замовлення. Під такі “передбачені” замовлення будуть створені особливі логістичні хаби, які прискорять термін доставлення в рази.  

• Аналіз емоцій та настроїв. Аналітика психічних параметрів і стану людини за допомогою засобів ШІ являє собою незвідану, але вкрай перспективну область досліджень. Можна припустити, що в майбутньому інструменти ШІ зможуть зчитувати емоції користувача і відповідним чином змінювати тон, стиль та зміст комунікації з ним. Можна лише уявити, як це вплине на ріст прибутковості в eCommerce. 

• Безпека даних та коштів. В майбутньому на ШІ імовірне будуть покладені майже всі функції безпеки. Він шифруватиме і захищатиме всі транзакції, запобігатиме шахрайству, а також буде забезпечувати комплаєнс в частині захисту персональних даних. 

Це лише одна з можливих картин майбутнього в eCommerce. Та варто сказати, що всі ці тенденції тією чи іншою мірою проявляються вже сьогодні. 

Розробка рішень ШІ для eCommerce з WEZOM

Наша команда вже 24 роки втілює в життя найсміливіші ідеї з диджиталізації бізнесу. Ми створюємо унікальні програмні продукти для онлайн-комерції, логістики, виробництва, нерухомості тощо. На відміну від пакетного софту, такі рішення мають необмежені можливості у масштабуванні та кастомізації під особливі потреби саме вашої компанії.

Крім того, наша команда постійно шукає нові технології, що можуть принести максимальну користь бізнесу. Просто зараз ми активно опановуємо новітні можливості впровадження засобів ШІ у реальний сектор. Алгоритми машинного навчання відкривають бізнесу безліч шляхів покращення ефективності електронної комерції: автоматизація продажів та сервісу, аналітика Big Data, ринкові прогнози, генерація контенту тощо.

Усі ці можливості можуть увійти до арсеналу вашого бізнесу, варто лише довіритися досвідченій та фаховій IT-команді, яка здатна реалізувати комплексний продукт з нуля. Якщо вас цікавлять такі можливості, не зволікайте – звертайтеся по консультацію до наших фахівців просто зараз. 

Висновки

Технології штучного інтелекту та машинного навчання просто зараз трансформують галузь електронної комерції, надаючи їй нові можливості для персоналізації, безпеки, інтерактивності та ефективності. Ці технології дозволяють аналізувати величезні обсяги даних, щоб зрозуміти та передбачити потреби клієнтів, а також оптимізувати логістику та управління запасами. 

Такі гіганти eCommerce як Amazon, Alibaba та Shopify вже окреслили практичні шляхи застосування ШІ в електронній комерції, тож галузь має усе необхідне для бурхливого розвитку найближчими роками. Гравці на ринку eCommerce вже сьогодні мають змогу отримати певний функціонал штучного інтелекту в різному пакетному софті та хмарних сервісах. Та як показує досвід, розкрити потенціал нових технологій на 100% дозволяє саме індивідуальна розробка під унікальні потреби окремої компанії. 

FAQ

Як ШІ змінює сферу електронної комерції?

Технології ШІ несуть у сферу eCommerce нові можливості гіперперсоналізації та предиктивної аналітики, новий досвід продажів та сервісу, новий рівень безпеки та зручності для користувачів. Аналітика даних допомагає оптимізувати ланцюжки поставок та маркетинг, а генерація контенту на базі ШІ дозволяє вирішувати безліч завдань з розвитку онлайн-магазину.

Чи є перспективним застосування ШІ в електронній комерції?

Такі Флагмани eCommerce як Amazon, Alibaba та eBay вже довели ефективність впровадження ШІ в онлайн-продажі. Цей досвід вказує на величезні перспективи використання технологій ШІ в eCommerce. За прогнозами експертів, обсяг світового ринку подібного софту до 2032 року збільшиться щонайменше в 4 рази. 

Чи варто інтегрувати ШІ у власний бізнес в електронній комерції?

 У найближчі роки використання ШІ безсумнівно стане одним з головних факторів конкурентоспроможності в eCommerce. Тож чим раніше онлайн-ритейлери почнуть інтегрувати ці технології у свій бізнес, тим більше конкурентних переваг вони врешті отримають.