生成AI: 電子商取引の新たなフロンティア

AI の真の可能性が現れ始めたばかりですが、テクノロジーは電子商取引業界の生産性向上と優れた顧客サービスの向上に役立ちます。

電子商取引の新興企業やユニコーン企業は収益性のプレッシャーに直面し、顧客離れに対処しているため、業務効率を改善し、優れた顧客体験を提供することが、この分野の企業にとって最優先事項の一つとなっています。 AI の活用とそのデフレ効果は、両方の目標を達成する上で非常に役立ちます。 AI を統合する企業は、システム全体のデータと、音声/テキストベースの AI を活用した自然な会話を活用して、顧客サービスを次のレベルに引き上げることができます。生成 AI は、e コマースの関係者間のやり取りの原理にさらなる革命をもたらす可能性があり、次のような新しいアプリケーションが登場しています。

顧客サポートの革命:顧客サポートは、eコマース業界で人工知能が適用された最初の分野です。従来のチャットボット モデルから始めましょう。このモデルは、応答が限定的で、やや不格好であり、顧客体験の向上よりもコスト削減に重点を置いて設計されています。ただし、生成 AI は、機械学習、ディープラーニング手法、および顧客の問い合わせに対するより自然な応答により、より良い結果を提供できます。これらのアプリケーションは、コンテキスト保護を分析し、自然な応答を生成し、最も最適化された応答を使用して顧客の問い合わせを効果的に処理します。中国の大手企業の中には、すでに AI を活用して多数の顧客ニーズを解決しているところもあります。

製品カタログ: OpenAI のさまざまな製品は、コンテンツ生成に人工知能を使用することの威力を実証しています。現在、電子商取引のニーズを満たすために、テキスト、画像、ビデオを生成するための専門的な機能を提供するさまざまなビジネスが存在します。 「AI ベースのテキスト生成」、「テキストから画像」、「テキストからビデオ」機能は、カタログ作成コストを削減するだけでなく、サイクル全体を大幅に高速化します。説得力のある説明の作成から、製品のオンボーディング、分類、ラベル付けの合理化まで、生成 AI ツールは時間とコストの効率を新たなレベルに引き上げることができます。さらに、AI 駆動型 SEO ツールを使用すると、企業は検索結果の上位に留まり、可視性を高めるための戦略を得ることができます。

さらに、これらのプログラムの特別な機能により、コンテンツ、公開プラットフォーム、配信媒体をリアルタイムで変更することも可能になり、eコマース企業が幅広いリーチ、効果的なブランディング、対象顧客との優れたエンゲージメントを実現できるようになります。これらすべての利点を考えると、Jasper.ai、Writesonic、Frase.io などの AI 駆動型製品説明作成ツールが世界中の顧客に好まれているのも不思議ではありません。

パーソナライゼーション機能:ジェネレーティブ AI は動的でインタラクティブなコンテンツを提供し、e コマース プラットフォームが過去の検索、ショッピング、フィードバック履歴に基づいてターゲット顧客にパーソナライズされた提案や推奨事項を提供できるようにします。たとえば、Personalize.AI は、e コマース企業が過去のやり取り、ロイヤルティ プログラム、マーケティング キャンペーンからの顧客データを活用して、どのコンテンツ、製品、エクスペリエンス、オファーがターゲット ユーザーにとって最も意味があるかを把握するのに役立つ AI 駆動型の推奨ツールです。

開発者らは、このツールにより 25% 以上の収益増加が達成できると主張しており、これはかなり大きな利益です。この点では、中国の電子商取引システムはすでにかなり進んでいます。他のほとんどの電子商取引ビジネスとは異なり、GMV の大部分はすでに「推奨」によって推進されており、推奨が「検索」よりも高い消費を促進するメディア消費に似たものになっています。生成的パーソナライゼーションの高度な形態としては、衣類やアクセサリーの仮想試着体験など、パーソナライズされたカタログの作成が挙げられます。これにより、顧客は購入前に製品が自分にどう見えるかを確認できます。

クラウドソーシングによるフィードバック:生成 AI は、e コマース分野の複数のプラットフォーム、チャネル、マーケットプレイスにわたる顧客フィードバックを「集約」するのに非常に役立つことが証明されています。 AI ツールにはフィードバックの分類とクラスタリング機能が搭載されており、類似のフィードバックをグループ化して、e コマース企業が戦略的に重要な問題を迅速に共有、分析し、対処できるように支援します。生成 AI ツールは、フィードバックに対して感情分析を実行して、より多くのコンテキストを追加することもできます。これらの情報ソースを合理化することで、企業は製品開発とブランディングの取り組みをより適切に管理し、消費者の苦情に迅速かつ効果的に対応できるようになります。

AI 主導の製品設計:生成 AI は、顧客が製品/サービスの作成プロセスに参加できるプロセスである共同作成、つまり C2M (顧客から製造者へ) の可能性を電子商取引業界が最大限に実現するのに役立つことが証明されています。 C2B は、e コマース プラットフォームがブランドとより良い関係を構築し、追加収益や独占権などのメリットを得るのに役立ちます。 Visualhound のような AI ツールは、テキストプロンプトの形で潜在的な購入者からの入力に基づいて、ユニークなアパレルや商品をデザインできます。

生成型 AI はまだ初期段階にあり、その応用範囲は広範です。このテクノロジーの変革の可能性はまだ現れ始めたばかりですが、生産性の次の波を解き放つ準備が整っており、その過程で世界経済に最大 4.4 兆ドルの価値をもたらす可能性があります (McKinsey Digital による)。特に、電子商取引分野におけるこの技術の導入は、2032年までに21億米ドルに達し、2023年から2032年の間に年平均成長率14.9%で成長すると予想されます。さらに、電子商取引に生成 AI を統合することで、自動化のレベルが高まり、より重要な戦略的課題の検討に人的資源を割くことができるようになります。結論として、生成 AI の時代が到来し、このテクノロジーがビジネス エコシステム全体のバリュー チェーン全体にわたる電子商取引のバックボーンとなるのは時間の問題です。