電子商取引で人工知能を効果的に活用する10の方法

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[51CTO.com クイック翻訳] 「人工知能」は今日では人気の用語となり、広く使用されています。しかし、誇大宣伝や宣伝の裏には、特に B2C ビジネスにとって強力な機能を提供する、いくつかの驚異的な技術が隠れています。本質的に、人工知能は、データを解釈してそこから答えを導き出す方法をコンピューターに教えるコンピューターサイエンスの分野です。もちろん、これは AI を過度に単純化した説明であり、同じ基本原則に基づいているにもかかわらず、現代の AI の実装ははるかに複雑です。

ますます多くの企業が人工知能技術を活用し始めています。調査会社ガートナーが発表した調査レポートによると、2019年には世界中の企業の37%が職場で人工知能技術を使用しており、この数は今後も増加し続けると予想されています。

電子商取引は、AI アプリケーションが最も急速に成長している (主に B2C) 業界分野の 1 つであり、AI 実装の最大のテスト場の 1 つです。電子商取引企業は、定期的に収集する大量のデータをより効率的に処理し、より良いビジネス成果を得る方法を必要としているため、多くの AI ユースケースを採用しています。

AI の恩恵を受けているスタートアップの例は無数にあります。電子商取引業界で人工知能を活用する 10 の方法をご紹介します。

AI の使用によって得られるメリットが数多くあることはよく知られているため、問題は、e コマース企業がどのようなメリットを得られるかではなく、どのようにメリットを得られるかということです。幸いなことに、eコマース企業が AI を実装する方法は数多くあります。ここでは、eコマース業界における AI の 10 の使用例を紹介します。

1. インテリジェントなシーン検索

AI の基本的な用途は、大規模なデータセットを効率的に処理して、より意味のあるデータを自動的に見つけることです。そのため、eコマース企業はAIを使用して、消費者の嗜好、トレンド商品、顧客行動などに関するビッグデータ分析を実施します。スマート検索は類似のシナリオに基づいており、人工知能を使用してユーザーに購入を促す予測を提供します。 Google は長年にわたりインテリジェントなコンテキスト検索を使用してきましたが、e コマース企業はこれにさらに注目しています。

コンテキスト検索の例としては、潜在顧客が AI 検索エンジンに「バッグ」と入力すると、新学期シーズンには検索クエリを「スクールバッグ」に変更することを提案する場合があります。同様に、AI は検索にブラウザ クッキーを使用して、顧客が以前に検索エンジンで検索した内容に基づいて検索フレーズを提案することもできます。一部の電子商取引企業は、店舗内の検索結果を可能な限り関連性の高いものにするために、ユーザーの Google 検索エンジンを追跡する Cookie を導入しています。

2. 顧客の行動を自動的に把握する

カスタマージャーニーには、Web サイトやモバイル アプリを開いてから離れるまでのすべてのユーザー アクションが含まれます。顧客ジャーニー情報では、顧客が開いたすべてのページやそのページに滞在した時間など、さまざまな種類の指標のデータが収集されます。

多くの場合、さまざまなタイプの顧客の間には傾向があり、eコマース企業は AI を使用して何百万もの顧客行動を分析し、重要な洞察を得ることができます。

3. スパムや偽のレビューを報告する

AI は自然な音声とコンピューター/ロボットの音声を区別するのに非常に効果的であるため、スパムや偽のレビューにフラグを立てるのに使用できます。多くの電子商取引企業では、文の長さ、文の構造、IP アドレス (同じコンピューターからの複数のレビューなど) などの要素に基づいて偽のレビューを識別するために AI テクノロジーも使用しています。

4. 顧客により良いアドバイスを提供する

商品の推奨は、潜在的な顧客がサイトに滞在する時間、探しているものが見つかるかどうか、そしていくら支払うかなど、オンライン ショッピングのあらゆる側面に大きな影響を与えます。人工知能は製品推奨の有効性を大幅に向上させることができます。たとえば、Amazon のような大規模な e コマース プラットフォームは、AI を活用して、リアルタイムでより適切な推奨を行うだけでなく、推奨製品の提案を電子メールで送信しています。

5. 顧客をリターゲティングする

リターゲティングは、すでに自社のビジネスを認識している顧客（見込み客とも呼ばれます）をターゲットとするマーケティングの形式です。しかし、AI は潜在顧客にアプローチする他の方法とは異なります。AI は顧客に関するより多くのデータを活用し、顧客が Web サイトやアプリを離れた理由を理解した上で顧客をリターゲティングし、最適なソリューションを提供できるからです。

6. 会話型AI

会話型 AI は、コンピューターの自然な音声機能に重点を置いた人工知能の一種です。会話型 AI は、チャットボットの形で実装されることが多いです。チャットボット自体の機能は、設計されているビジネスオペレーションの領域によって異なります。とはいえ、会話型 AI を実装する最も顕著なアプローチは、顧客サービス チャットボットを利用することです。

チャットボットを使用すると、一般的な質問に答えたり、フィードバックを取得したり、チャットボットから直接購入したりすることもできます。

7. より効果的なアップセルとクロスセル

アップセルとクロスセルは、ショッピングカートの価値を高めるための最も効果的な 2 つの方法ですが、どちらも実装が難しい場合があります。その理由の 1 つは、顧客ジャーニーのさまざまな段階で、アップセルやクロスセルに対する顧客の反応が異なることです。

スパム的な商品提案は顧客のショッピング体験を不快にさせる可能性があるため、ほとんどの電子商取引企業はチェックアウト ページでこれを実装しようとします。ここで、AI は過去の顧客データ、カテゴリ固有の好み、強力な製品推奨エンジンを組み合わせて状況を改善し、販売プロセスにおけるアップセルとクロスセルをよりシームレスにすることができます。

8. コミュニケーションアプリとGoogle RCS

今日、消費者はメッセージング アプリに多くの時間を費やしており、この傾向は今後も続くと思われます。同時に、新世代の電子メールでは確認頻度が低下し、電子メール フィルターが登場したため、電子メールによる企業のメッセージングは​​効果が低下しています。これに応じて、eコマース企業はソーシャルメディアでの存在感を高め、Facebook MessengerやWhatsAppなどのメッセージングプラットフォームでAI搭載ボットを使用しています。これにより、双方向のコミュニケーションが維持されるだけでなく、顧客の購入も容易になります。 Google RCS も同様に機能し、従来の SMS および電子メール通信を、Android デバイスの SMS アプリ上のより効率的なマルチメディア メッセージングに置き換えます。

9. パーソナライゼーションを通じて顧客体験を向上させる

パーソナライゼーションは顧客関係を管理する上で最も重要な決定要因となり、ひいては主要な製品差別化要因の 1 つとなるでしょう。したがって、電子商取引企業は顧客ロイヤルティを向上させる必要があり、そのための最も効果的な方法は人工知能技術を使用することです。

今日の企業は顧客に関する有用なデータを収集していますが、大規模なデータセットの処理コストが高いため、その多くは使用されません。ただし、AI 自動化により、パーソナライズされたビジネス メッセージングなどのデータ処理がより経済的に実現可能になります。

10. 自動ショッピングアシスタント

自動ショッピング アシスタントは、会話型 AI の拡張機能として考えてください。自動ショッピング アシスタントは、機能が制限された Web サイトやモバイル アプリに組み込まれたサービスではなく、より多くの機能を提供するフル機能のスタンドアロン アプリケーション (モバイル アプリまたはブラウザー Web アプリ) として考えてください。会話型 AI は、顧客の問い合わせや応答を理解するために使用でき、最寄りの店舗の検索、商品の予約、ファーストフードの注文、価格アラートの設定などの一般的な操作だけでなく、仮想メイクや衣服の追加、ユーザーによる独自の製品のデザインと購入、AI を使用した写真のみの製品の検索などの複雑なタスクも実行できます。

人工知能は現在最も急速に成長している産業の 1 つであり、あらゆる新しいテクノロジーと同様に、最先端の技術を獲得することが重要です。これは、電子商取引のような競争の激しい業界ではさらに重要です。つまり、人工知能を使用するこれらの 10 の主な方法は、電子商取引における人工知能の実際の使用と価値を人々にさらによく理解してもらうのに役立ちます。

原題: 電子商取引で人工知能を活用する 10 の強力な方法、著者: Dmitry Gritsenko

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