人工知能が電子商取引体験に与える影響

人工知能 (AI) は電子商取引業界に革命をもたらしています。 パンデミックによりオンライン ショッピングの人気が高まる中、顧客はより迅速でシームレスなショッピング エクスペリエンスを求めています。 その結果、人工知能ツールの需要が大幅に急増しています。

Acumen Research の調査結果によると、小売 AI 市場は 2020 年から 2027 年にかけて年間複利成長率が 34.9% 増加し、その価値は 67 億 6,000 万ドルに達すると予想されています。

バッファロー大学人工知能研究所所長デイビッド・ドーマン博士は、「電子商取引ビジネスにとって、これは絶対にコストを払う価値がある」と述べた。 「現在、ユーザーが期待していることはたくさんあります。 そして、何かを探していて、それがまさに探しているものではなかった場合、彼らはどこか別の場所に行ってしまいます。」

AI は、忍耐強くテクノロジーを自社のシステムに統合する企業に大きな利益をもたらす可能性があります。 BCG ヘンダーソン研究所/MIT によると、人間の従業員を置き換えようとするのではなく、人間をベースにしたビジネス 勉強。

ただし、AI は幅広いカテゴリであり、すべての AI 機能がすべての小売業に役立つわけではありません。 この記事では、調査と専門家へのインタビューを通じて、電子商取引における最新の AI ツール、今後数年間に何が予想されるか、起業家が特定のニーズに合わせて AI を機能させる方法について取り上げます。

2021 年の人工知能

2021 年に注目すべき AI ツールをご紹介します。

改良されたチャットボット

これまでに、多くの電子商取引顧客は、顧客サービス担当者として機能する Web サイト ボットであるチャットボットを何らかの形で使用しています。 AI ソフトウェア プロバイダーの共同創設者で主任データ サイエンティストのヤコブ ツヴァイク氏によると、カスタマー サービスへの 24 時間 365 日の簡単なアクセスに対する需要により、多くの企業がチャットボットを導入するようになりました。

強力な分析.

「常に応答性の高い顧客サービスを提供することに対する需要が高まっています。 成長する企業は、顧客サービスチームへの要求を軽減する方法を持たなければなりません」とツヴァイク氏は語った。 「ある意味、チャットボットは、誰もが気が狂う自動電話システムの代替品です。」

チャットボット機能は、ボットが顧客に簡単な FAQ の回答を紹介できるため、企業が同じ質問を何度も受け取る場合に便利だとツヴァイグ氏は説明しました。

「まだ初期段階にあると思います。 良くなり始めています。 しかし、（チャットボットが）実際に顧客サービス担当者に代わって実際に会話できるようになるまでには、まだ多くの改善が必要です」とツヴァイク氏は述べた。

音声認識

音声コマースを利用すると、顧客はスマートフォン、Amazon Echo、Google Home などの音声アシスタントを備えたデバイスを使用してオンラインで購入できるようになります。

オーディオ AI ボットは人々の言っている内容を理解し始めているとドーマン氏は言います。 一部のツールでは言語を翻訳することもできます。

「現在のテクノロジーは、音声を合成できるだけでなく、人の発言を認識するのに十分な性能を備えています」とドーマン氏は語った。 「しかし、私たちはすべての単語を認識できる段階には達していません。 重要な情報だけです。」

ドーマン氏によると、音声コマースブランドは2021年もテクノロジーの改良を続けているという。 同氏は、全国の専門家に新しい音声コマースツールを構築して競い合うよう呼びかける、Alexa の年次ソーシャルボット グランド チャレンジについて言及した。

拡張現実

拡張現実 (AR) は、2021 年に注目すべき最近の継続的に進化する e コマース ツールです。 特定のデバイスでは、顧客はすでにアクセサリーやアパレルを仮想的に試着できます。 車の購入を考えている人は、AR アプリを使用して、さまざまな色のオプションを切り替えることができます。

「これらすべてが非常に現実的に見えます。 これは、従来はグラフィック アーティストに依頼する必要があったものです。 今ではこれらのことを自動化できるようになりました」とドーマン氏は語った。

視覚的な検索

視覚的な検索を通じて、顧客は製品の写真をアップロードし、視覚的なアルゴリズムに基づいて検索をトリガーできます。 このテクノロジーは過去数年間で改良され、より広く利用できるようになりました。 たとえば、Google レンズを使用すると、ユーザーが画像をタップして押し続けると、オンライン ストアでその製品の検索が開始されます。 Google アプリと iOS も最近、ビジュアル検索の提供を開始しました。

「カメラを持って、何かに向けて『こんな製品が欲しい』と言えばいいのです」とドーマン氏は言う。 「これは、消費者向けに電子商取引のショッピング体験を本当にパーソナライズする方法です。」

顔認識

顔認識テクノロジーを使用すると、顧客の年齢、性別、その他の身体的特徴を識別できるため、電子商取引企業がターゲット ユーザーについてさらに詳しく知ることができます。 ビジネスオーナーは顧客の購入履歴や好みにアクセスし、この情報を使用してパーソナライズされた推奨事項やメッセージで顧客ベースをターゲットにすることができます。

最近のテクノロジーでは、顧客が他の情報を入力せずに顔認識を通じて支払うこともできます。

製品の推奨事項

一般的な AI 電子商取引オプションである製品推奨ツールは、人口統計、位置データ、以前の個人の行動、その他の指標に基づいて顧客に新製品を提案します。 これらの推奨事項は、電子商取引サイト自体、または ターゲットを絞ったソーシャルメディア広告. Zweig 氏によると、製品のレコメンデーションは通常、開始するために大量のデータを必要とせず、パフォーマンスにはばらつきがありますが、役に立つ場合があります。

「レインブーツを買ったからといって、ばかばかしい傘帽子を勧めてくるのは良い場合もありますが、あまり良くない場合もあります」とツヴァイク氏は言う。 「しかし、[製品の推奨は] Amazon にとって大きな収益源であり、ニッチな製品の見つけやすさを向上させるのに役立つ可能性があります。」

AIが時間の経過とともにより多くのデータを収集するにつれて、自己学習メカニズムにより推奨事項が改善されるとツヴァイク氏は述べた。

不正防止

ドーマン氏によると、電子商取引企業はクレジットカード詐欺の検出を銀行や決済機関に依存することが多いという。 たとえば、銀行は AI を頻繁に使用して、過去の行動に基づいて個人のキャッシュ カード使用の異常を検出します。

ツヴァイク氏によると、電子商取引企業は不正行為を減らすためにAI関連のCAPTCHAやreCAPTCHA技術を利用する可能性もあるという。 この技術では、ユーザーは画像を識別することで、自分がロボットではなく人間であることを証明する必要があります。 ただし、視覚障害のある人はこのテクノロジーを利用できない場合があります。

予測在庫管理

一般的な AI 電子商取引テクノロジーはすでに、顧客の以前の買い物行動に基づいて新製品を顧客に推奨しており、データを使用して顧客の興味や次に何を買うかを予測します。

しかし、AI を使用して顧客の行動が在庫管理に与える影響を予測することは、確立された科学ではありません。 ツヴァイク氏は、技術的な決定は、個々の企業のニーズとAIから得られる特定の望ましい結果に依存すると述べた。

「在庫管理の中心的な問題は、それを予測することです」と彼は言いました。 「システムを構築すると、そのシステムが実行することから学び続けるように動的に最適化されます。 しかし、完全に自動化された予測ソリューション、ここに到達するのは困難です。」

ドーマン氏は、顧客の行動を予測する場合、現時点では既存のデータを分析する方が信頼性が高いと述べた。

「もしかしたら、マスクのように突然人気が出るものがあるかもしれませんが、市場が飽和しているため、すぐには人気がなくなることがわかっているのです」とドーマン氏は言う。 「これは、あなたが求める自動予測のタイプですが、現時点では、在庫管理は AI ではなく、データ サイエンスに重点が置かれています。」

AI のプライバシーに関する懸念

多くの AI 電子商取引テクノロジーでは、顧客は所在地、性別、収入レベル、その他の種類の追跡データなど、自分自身に関する情報を明らかにする必要があります。 この種のデータ収集は国民の不快感を引き起こし、さらには法的措置につながることもあります。

AI を購入する (または構築する) 方法

AI ツールのコストは、ビジネス ニーズ、および「既製の」製品を購入するかカスタム製品を購入するかによって大きく異なります。

アマゾン ウェブ サービスは、高度にパーソナライズされた段階的な価格設定で、既成の SaaS AI 製品を提供しています。これには、顧客チャット サービスが含まれます。 メッセージあたり 0.004 ドル、電子商取引の推奨システムには、1,000 件の推奨ごとに 0.067 ドルの費用がかかります。さらにストレージとトレーニングも必要です。 料金。

「最初にとるべきステップは、必要なことを実現できる既製のツールがあるかどうかを確認することです。それが最も抵抗の少ない方法だからです」とツヴァイク氏は言う。 「あなたのケースがそれを超える場合は、カスタム ソリューションがどのようなものかを確認してください。」

カスタム AI ソリューションの構築は、社内の開発チームを使用する場合でも、AI ソフトウェア会社に作業を委託する場合でも、より多くの労力と費用がかかる可能性があります。 ただし、カスタム ソリューションを使用すると、ビジネスは製品を完全に制御できるようになります。 Google は常に AI を変更し、中小企業は買収されることが多いなど、常に変化する業界では、この力は非常に貴重であるとツヴァイク氏は言います。