5 примеров, как ИИ улучшает продажи в интернете

Электронная коммерция по всему миру использует искусственный интеллект, чтобы улучшить бизнес и впечатления покупателей от покупок. Если вы ещё не применяете эти технологии, рассказываем, как можно использовать искусственный интеллект для пользы вашей компании.

Ожидается, что к 2033 году мировой рынок искусственного интеллекта в электронной коммерции достигнет 22,60 миллиардов долларов. Уже 71% крупных компаний внедрили или находятся в процессе внедрения искусственного интеллекта в свой бизнес.

Сейчас искусственный интеллект помогает интернет-магазинам создавать более удобные условия для покупателей с помощью современных инструментов на основе искусственного интеллекта. Эти инструменты анализируют данные для повышения эффективности работы и более глубокого понимания клиентов.

Компании используют искусственный интеллект для таких задач, как динамическое ценообразование товаров и персональные рекомендации, чтобы улучшить работу бизнеса и впечатления покупателей.

Давайте рассмотрим основные способы применения искусственного интеллекта в электронной коммерции.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

ИИ в интернет-магазинах: разбираем подробно

Искусственный интеллект внедряется в электронную коммерцию для автоматизации бизнес-процессов, что повышает эффективность работы и производство.

Например, чат-боты помогают компаниям обеспечивать более качественное обслуживание клиентов, быстро отвечая на их вопросы и избавляя их от ожидания.

Многие покупатели оставляют корзины с товарами незавершёнными. Автоматические письма с напоминанием о забытых корзинах позволяют компаниям напомнить клиентам о товарах и вернуть их на сайт для завершения покупки.

За последние несколько лет искусственный интеллект в электронной коммерции значительно развился. Сейчас генеративный искусственный интеллект способен ещё больше улучшать обслуживание клиентов.

Например, некоторые компании используют большие языковые модели для улучшения голосового взаимодействия с клиентами. Это помогает делать ответы более живыми и разнообразными, а также использовать датчики для распознавания невербальных сигналов, таких как язык тела и зрительный контакт.

Компании используют искусственный интеллект для лучшего понимания покупателей и предложения им того, что им действительно необходимо или интересно. Для этого применяются технологии анализа прошлых покупок, истории просмотров, демографических данных и даже времени, проведённого на определённых страницах товаров.

Эти данные позволяют формировать персональные рекомендации, чтобы покупатели быстрее находили нужные товары.

28% компаний в сфере электронной коммерции отмечают, что искусственный интеллект помогает увеличивать продажи.

Некоторые компании внедрили искусственный интеллект и снизили количество ошибок в логистике на 40%.

49% покупателей совершали покупки благодаря персональным рекомендациям товаров.

52% компаний считают, что искусственный интеллект незаменим для финансового прогнозирования.

5 примеров использования ИИ в интернет-торговле

1. Автоматизированный учёт

Традиционные методы внесения данных часто приводят к ошибкам и занимают много времени. Бухгалтеры тратят часы на отслеживание, запись и сверку банковских выписок, счетов и чеков. С помощью искусственного интеллекта можно автоматизировать рутинные задачи, такие как отслеживание ежедневных операций и создание финансовых отчётов. Специальные инструменты позволяют анализировать данные быстрее и точнее, что экономит ресурсы и время. Для автоматизации рутинных задач используются технологии оптического распознавания символов (OCR) и машинного обучения (ML).
OCR, например, читает и извлекает информацию из отсканированных или PDF-документов. Система распознаёт дублирующиеся записи и выявляет несоответствия, например, пропущенные операции, в реальном времени. Она также сравнивает банковские выписки с учётными записями, чтобы находить ошибки за считанные секунды.
Это снижает объём ручной работы и делает процесс учёта более эффективным.
Машинное обучение тоже играет важную роль, потому что чем больше данных обрабатывает система, тем лучше она узнаёт характерные шаблоны и находит несоответствия.

Компании интегрируют инструменты для автоматизированного учёта, чтобы сделать процессы более эффективными и автоматизировать задачи, вроде сверки банковских операций и отслеживания транзакций.
Например, если в базе появляется платеж, искусственный интеллект сравнит его с существующими записями. Если есть совпадение, операция автоматически будет учтена; если нет — система отметит несоответствие.

2. Покупки с помощью голоса

Компании электронной коммерции используют голосовых помощников, чтобы сделать процесс покупок проще и удобнее для клиентов. Теперь для заказа товаров онлайн даже не нужно нажимать кнопки.
Голосовые помощники оснащены встроенными системами распознавания речи, которые понимают устные команды, в том числе задания, связанные с онлайн-покупками.

Такие помощники не ограничиваются только поиском товаров — с их помощью можно совершать покупки или добавлять товары в корзину.
Это особенно удобно для регулярных покупок, ведь голосовые помощники сохраняют информацию о прошлых заказах и поисковых запросах.

Голосовые помощники работают на основе нескольких технологий: автоматическое распознавание речи преобразует голос в текст, а обработка естественного языка придаёт запросу смысл. Искусственный интеллект помогает помощнику подобрать подходящий ответ.
Со временем голосовые помощники совершенствуются и учатся на основе взаимодействия с пользователями. Они запоминают прошлые покупки и делают процесс более персонализированным.

Например, если вам нужна кожаная куртка, достаточно активировать голосового помощника и сказать: «кожаные куртки недорого». Помощник покажет товары, подходящие под запрос. Можно продолжить поиск уточняющими командами, например: «кожаные куртки до 50 000 рублей» или «бомбер из кожи недорого».
Такой подход называется фильтрация по атрибутам и помогает сделать поиск более точным.
Покупатель может добавить товар в корзину и завершить заказ с помощью голосового помощника.

3. Оптимизация ценообразования

Динамическое ценообразование — это стратегия для электронной коммерции, при которой цены на товары меняются на основе анализа данных в реальном времени. В отличие от традиционного подхода, когда цены фиксированы, компании используют искусственный интеллект и данные для определения самой выгодной цены в конкретный момент. Когда спрос растёт, цена увеличивается, когда спрос снижается — цена снижается тоже.

На изменение цен влияют такие факторы, как спрос и предложение, стоимость сырья, наличие товара на складе. Также учитываются цены конкурентов и общие рыночные условия, например, инфляция и сезонные колебания. Всё это анализируется с помощью искусственного интеллекта быстро и точно.
Эта стратегия особенно удобна для компаний с большим ассортиментом. Отслеживать цены на множество товаров вручную сложно, а искусственный интеллект делает это быстро и эффективно, давая бизнесу преимущество.
Искусственный интеллект может:

Анализировать большие объёмы данных, например, историю продаж и другую информацию, всего за несколько минут с помощью алгоритмов, моделей машинного обучения и передачи данных в реальном времени.
Помогать выявлять покупательские привычки и лучше понимать поведение клиентов.
На базе этой информации устанавливать оптимальные цены для роста продаж и увеличения выручки. Искусственный интеллект ускоряет процесс анализа данных и повышает его точность.
Проводить анализ не только внутренних продаж, но и цен конкурентов, их акций, отзывов покупателей и даже визуального оформления товаров.
Например, если конкурент проводит сезонную распродажу, система обнаружит это и правильно скорректирует вашу цену.
Также возможно использовать анализ исторической информации о продажах для прогнозирования спроса и изменения цены в зависимости от прогнозов, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Такое динамическое ценообразование работает не только на уровне всей компании, но и индивидуально — искусственный интеллект может персонализировать цены для разных категорий покупателей или даже для каждого клиента отдельно. Для этого анализируются индивидуальные предпочтения и история покупок, и цены корректируются в реальном времени.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

4. Качественные описания товаров

Создание описаний товаров вручную требует много времени на изучение и подготовку информации. Сейчас электронная коммерция часто использует инструменты на базе искусственного интеллекта для быстрой генерации привлекательных и оптимизированных под поисковые системы описаний.
Информация о товарах собирается с сайтов и из отзывов покупателей с помощью специальных инструментов, которые автоматически находят актуальные сведения и мнения пользователей на разных платформах.

Искусственный интеллект анализирует отзывы клиентов, выявляет ключевые слова и использует их, чтобы выделять важные характеристики товара в описании. Он применяет современные методы обработки естественного языка для поиска закономерностей в отзывах, распознаёт, какие функции товара нравятся клиентам больше всего, отмечает, что требует доработки, и группирует результаты по повторяющимся темам.

Искусственный интеллект может анализировать эмоциональную окраску отзывов, чтобы не просто отмечать положительные или отрицательные моменты, а, например, делать больший акцент на достоинствах товара прямо в описании. Если покупатель ищет антискользящий коврик для йоги, система выделит именно эту характеристику в текстах.

Команды могут работать вместе с искусственным интеллектом, совместно создавать, редактировать и корректировать описания для соответствия тону бренда. Такие инструменты позволяют также быстро создавать и редактировать SEO-оптимизированные тексты для разных платформ. Можно протестировать разные варианты описаний и посмотреть, как они работают, например, в соцсетях.

Если бы все эти задачи выполнялись вручную, это заняло бы много времени. С помощью искусственного интеллекта процесс ускоряется и становится значительно более эффективным.

5. Персональные рекомендации товаров

Компании в сфере электронной коммерции используют генеративный искусственный интеллект, чтобы улучшить опыт покупателей и предлагать персонализированные рекомендации товаров. Это позволяет показывать клиентам именно те товары, которые им действительно интересны, экономя их время и силы.

Для этого анализируются данные о пользователях, чтобы понять, какие товары могут понравиться конкретному покупателю. Эти данные собираются как о каждом отдельном клиенте, так и обо всей пользовательской базе в целом. Учитываются предпочтения покупателей, а также то, как они пользуются сайтом.

Чтобы определить, какие товары могут заинтересовать покупателя, применяются два основных метода фильтрации данных: коллаборативная и контентная фильтрация.

Коллаборативная фильтрация анализирует данные о клиентах с похожими предпочтениями. Например, на сайте довольно часто появляется рекомендация в стиле «покупатели, купившие этот товар, также купили…». Коллаборативная фильтрация помогает покупателям открывать новые товары, анализируя их историю покупок и просмотров. Этот подход удобен для компаний, потому что помогает увеличивать дополнительные продажи и предлагать сопутствующие товары. Например, если покупатель добавил в корзину белые джинсы, система может показать ему синий кардиган, который другие пользователи часто покупали с такими джинсами. Эта рекомендация строится на основании данных о схожих интересах других клиентов.

Второй метод — контентная фильтрация. Такие рекомендации обычно выглядят как «Если вам понравился этот товар, возможно, вам понравится и этот». В этом случае искусственный интеллект анализирует информацию о товарах, с которыми покупатель уже взаимодействовал, чтобы предложить что-то похожее. Для этого используются методы машинного обучения, позволяющие понимать, что лежит в корзине или было просмотрено ранее, и делать соответствующие индивидуальные предложения.

Контентная фильтрация основывается на истории просмотров покупателя и предлагает товары на основе того, что вызвало у него интерес. К примеру, это могут быть продукты, которые вы добавили в корзину или страницы товаров, которые вы просматривали.

Итог

Искусственный интеллект помогает компаниям электронной коммерции внедрять подход, основанный на анализе данных, чтобы улучшать рекомендации товаров, оптимизировать ценообразование и совершенствовать описания продукции.

Это позволяет создавать персонализированный опыт покупок для клиентов по всему миру, что способствует увеличению количества покупок и росту удовлетворённости клиентов.

Кроме того, искусственный интеллект можно применять для автоматизации бухгалтерского учёта и других бизнес-процессов, чтобы повысить эффективность работы компании.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!