7 лучших ИИ-моделей для прогнозирования в e-commerce на 2025 год

В этой статье вы узнаете о передовых моделях на основе ИИ для электронной коммерции: прогнозирование спроса, оценка пожизненной ценности клиентов, продуктовые рекомендации, ценообразование в реальном времени, предотвращение оттока, динамичные маркетинговые кампании и обнаружение мошенничества. Узнайте, как эти технологии помогут вам превосходить конкурентов в 2025 году!

Предиктивные модели для электронной коммерции меняют подход онлайн-ритейлеров к прогнозированию поведения клиентов и увеличению продаж. Мы видим, как решения машинного обучения без необходимости кодирования упрощают весь процесс, позволяя командам сосредоточиться на получении инсайтов, а не на сложных задачах программирования. В этой статье мы рассмотрим несколько передовых моделей, которые помогут бизнесу процветать в 2025 году и дальше. Вы узнаете, какие данные нужны, сколько информации следует собрать и почему каждый метод имеет уникальные преимущества для современной электронной коммерции.

Сила искусственного интеллекта в онлайн-ритейле

Искусственный интеллект открыл новую эру получения инсайтов, позволяя ритейлерам предсказывать тренды, сегментировать клиентов и оптимизировать ценовую политику. Согласно статье, опубликованной журналом Forbes, подходы на основе ИИ дают возможность компаниям точно прогнозировать потребительский спрос и предлагать персонализированный опыт покупок. При правильной интеграции эти предиктивные модели для электронной коммерции повышают лояльность клиентов, снижают издержки и минимизируют догадки в управлении запасами.

Выбор правильных моделей зависит от нескольких важных факторов:

Необходим чистый, надежный набор данных, отслеживающий поведение пользователей, исторические транзакции, взаимодействия на сайте и демографические данные.
Объем данных может различаться, но в большинстве случаев идеальным вариантом является сбор данных о продажах и вовлеченности пользователей как минимум за год.
Важно определить конкретные цели, такие как прогнозирование спроса на продукты или персонализация маркетинговых кампаний.

Далее мы рассмотрим некоторые из наиболее эффективных моделей на основе ИИ, которые набирают популярность в 2025 году. Каждая из них выполняет отдельную задачу, и в совокупности они могут помочь улучшить ваше стратегическое планирование в области 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!

Модели прогнозирования спроса

Прогнозирование спроса остаётся одной из самых востребованных предиктивных моделей в электронной коммерции. Анализируя исторические данные о продажах и сезонные влияния, эти модели определяют, какие продукты клиенты с большей вероятностью приобретут. Это позволяет уменьшить избыточные запасы, более точно планировать заказы и сбалансировать цепочку поставок. Например, ритейлер может заметить рост продаж каждый раз, когда в социальных сетях становится популярным определённый тренд, и соответственно увеличить запасы.

Чтобы начать, нужно собрать исторические данные о продажах за несколько периодов — обычно от 12 до 24 месяцев — чтобы учитывать сезонные изменения. Если вы используете платформу машинного обучения без кодирования, можете импортировать файлы CSV, содержащие дату, идентификатор продукта, количество проданных единиц и любые релевантные внешние данные, такие как всплески продаж в праздничные дни. Имея достаточное количество исторических данных, эта модель может обучаться и корректировать прогнозы даже при изменении рыночных условий.

Прогнозирование пожизненной ценности клиента (CLV)

Прогнозирование пожизненной ценности клиента (CLV) важно для интернет-магазинов, стремящихся к долгосрочному росту. Используя историю покупок клиентов, среднюю стоимость заказа и частоту транзакций, можно оценить, сколько дохода один клиент принесёт с течением времени. Знание того, какие сегменты приносят наивысшую пожизненную ценность, помогает оптимизировать маркетинговые бюджеты и настраивать акции для наиболее прибыльных групп.

Для этой модели обычно требуются следующие данные:

Идентификаторы клиентов, связанные с каждым заказом
Общая сумма затрат на каждую транзакцию
Количество заказов за определённый период
Демографическая информация (если доступно)

Быстро выявляя группы с высокой ценностью, легче решать, какие программы лояльности или скидки помогут их удержанию. При использовании решений без кодирования вы просто загружаете эти данные, определяете свою цель (например, предсказанный общий расход за 12 месяцев), и модель генерирует инсайты.

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.

Системы рекомендаций продуктов

Системы рекомендаций товаров стали неотъемлемой частью электронной коммерции, но версии на основе ИИ предлагают более точные предложения. Вместо того чтобы просто показывать товары, которые купили другие клиенты, эти алгоритмы используют совместную фильтрацию, фильтрацию на основе контента или гибридный подход для предоставления персонализированных рекомендаций. Это может существенно увеличить размер корзины и вовлечённость пользователей.

Чтобы создать эффективную систему рекомендаций, собирайте данные о поведении при просмотре, просмотренных товарах, прошлых покупках и общих предпочтениях пользователя. Многие магазины обнаруживают, что как только они накапливают несколько тысяч транзакций и пользовательских сессий, они могут начать формировать надёжные персонализированные списки. В среде без кодирования часто можно просто перетащить сырые данные, выбрать тип алгоритма рекомендаций и позволить системе работать до тех пор, пока она не найдёт наилучшее решение.

Оптимизация ценообразования в режиме реального времени

Цена остаётся важным фактором для большинства онлайн-покупателей, поэтому оптимизация цен в реальном времени играет ключевую роль. Эта предиктивная модель использует актуальные рыночные данные — цены конкурентов, уровни запасов и даже потребительские настроения — для корректировки цен на товары в режиме реального времени. Отслеживая изменения в спросе и запасах, она помогает избегать как завышения, так и занижения цен.

Эффективная ценовая оптимизация в реальном времени требует постоянного потока обновлённых данных, поэтому рекомендуется интегрировать информацию из различных источников. Обычно стоит регулярно обновлять снимки трафика на сайте, коэффициенты конверсии и списки цен конкурентов. Даже частичная автоматизация может заметно помочь в поддержании конкурентоспособных и одновременно прибыльных цен.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Модели прогнозирования оттока клиентов для удержания

Ещё одна важная модель для электронной коммерции — прогнозирование оттока клиентов. Она выявляет тех, кто может перестать покупать, и предлагает целенаправленные меры воздействия. Анализируя частоту транзакций, время с последней покупки и даже историю обращений в поддержку, можно заранее увидеть тревожные сигналы. Этот подход позволяет быстро принять меры, например, предложить индивидуальную скидку или начать кампанию по удержанию клиентов.

Для сбора данных сосредоточьтесь на получении информации о покупках клиентов, взаимодействиях на сайте и любых запросах в поддержку. Не обязательно иметь огромный набор данных для начала — достаточно данных за полгода, но более длительная история повышает точность. Главное преимущество прогнозирования оттока в том, что оно помогает находить возможности для удержания клиентов, сокращая затраты на привлечение новых.

Динамические маркетинговые кампании

Модели на основе ИИ также прекрасно подходят для создания динамичных маркетинговых кампаний. Комбинируя демографические данные, историю покупок и активность в интернете, эти модели определяют, какое сообщение будет наиболее эффективно для каждого сегмента клиентов. Например, это могут быть персонализированные письма с рекомендациями новых аксессуаров для покупателя, который интересуется электроникой, или спортивные товары для тех, кто увлечён фитнесом.

Чтобы внедрить это, передайте алгоритму соответствующие данные о клиентах: возраст, местоположение, дату последней покупки и тип часто просматриваемых или покупаемых товаров. Загрузив эти данные в инструмент машинного обучения без кодирования, вы можете автоматически создавать сегменты аудитории. Затем корректируйте свои кампании в соответствии с рекомендациями модели для достижения наилучших результатов. Это приводит к более высоким показателям открываемости и конверсии.

Обнаружение и предотвращение мошенничества

Интернет-магазины ежедневно обрабатывают большое количество транзакций, и поэтому обнаружение мошенничества является важной задачей. Модели на основе ИИ для выявления мошенничества проводят анализ поведения пользователей, шаблонов платежей и данных о местоположении в реальном времени, чтобы выявлять подозрительные действия. Например, внезапная покупка дорогих товаров с доставкой в страну с высоким уровнем мошенничества вызывает тревогу. Модель может предупредить вашу команду или автоматически заблокировать транзакцию.

Для этого вам понадобятся подробные записи о прошлых платежах, включая те, что оказались мошенническими. Добавление IP-адресов или данных об устройствах обогащает входные данные, помогая системе быстрее выявлять подозрительные шаблоны. Учитывая, что мировые убытки от мошенничества в электронной коммерции достигают миллиардов ежегодно, интеграция надёжной модели для обнаружения мошенничества — это умная стратегия, позволяющая сэкономить. Согласно исследованию Juniper Research, проактивное использование ИИ может заметно снизить эти потери.

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!

Преимущества для крупного и малого e-commerce бизнеса

Как крупные компании, так и небольшие интернет-магазины извлекают выгоду из предиктивных моделей для электронной коммерции. Крупные компании обычно обладают большим объёмом данных о клиентах, что позволяет получать более точные инсайты. Однако небольшие магазины могут выделиться, предоставляя персонализированный сервис, который более крупным игрокам сложно масштабировать.

Независимо от размера, платформы машинного обучения без кодирования снижают технические барьеры. Нетехнические сотрудники могут выполнять важные задачи — такие как создание моделей для сегментации или прогнозирования спроса — без написания кода. Это открывает возможности для быстрого эксперимента, что позволяет тестировать новые стратегии без излишних затрат на ИТ-ресурсы.

Объём и качество данных

Хотя большой объём данных может быть полезен, именно качество определяет результаты. Набор данных с дубликатами или неполными записями может исказить модели, даже если он огромный. Потратьте время на очистку и проверку входных данных, чтобы обеспечить точные прогнозы. Если у вас ограничены исторические записи о продажах, рассмотрите возможность дополнения внешними источниками данных, такими как рыночные тренды или активность в социальных сетях, чтобы заполнить пробелы.

Чёткое определение целей также помогает. Снижаете ли вы затраты на хранение товаров? Улучшаете таргетинг рекламы? Определяете клиентов с высокой ценностью? Хорошо определённая цель подскажет, какие данные включать в модель, чтобы ваши усилия были целенаправленными.

Советы по внедрению

Начинайте с малого. Выберите конкретный бизнес-вопрос, например, прогнозирование спроса на одну линейку продуктов, и отрабатывайте подход, прежде чем масштабировать.

Используйте решения без кодирования. Это освобождает команду для сосредоточения на стратегии, в то время как сложные алгоритмы выполняют тяжёлую работу.

Итерируйте. Предиктивные модели со временем улучшаются, особенно если регулярно обновлять данные и предоставлять обратную связь.

Соблюдайте нормативы. Уважайте конфиденциальность пользователей и следуйте таким правилам как GDPR или CCPA при сборе данных.

Будущее в 2025 году

Рост предиктивных моделей для электронной коммерции не собирается замедляться. В 2025 году ожидайте появления более специализированных алгоритмов, предназначенных для решения узкоспециализированных задач, таких как гиперперсонализированные продуктовые наборы или даже чат-боты, управляемые ИИ, которые предугадывают проблемы до их обострения. Дальновидные ритейлеры будут интегрировать эти решения в единую платформу, сочетая прогнозирование, сегментацию, ценообразование и снижение оттока в единую, бесшовную рабочую систему.

Подведение итогов

Использование этих семи моделей на основе ИИ может значительно улучшить работу вашего интернет-магазина. Стратегическая комбинация прогнозирования спроса, предсказания пожизненной ценности клиента, рекомендаций продуктов, ценообразования в реальном времени, прогнозирования оттока, динамичных маркетинговых кампаний и обнаружения мошенничества поможет вам превосходить конкурентов. Держите данные в порядке, выбирайте надёжные инструменты без кодирования и будьте открыты к экспериментам. Так ваш бизнес сможет уверенно и гибко справляться с изменяющимися задачами 2025 года.

Если вы хотите углубиться в эти методы, изучите отраслевые примеры из надёжных источников, таких как McKinsey, для дальнейших исследований и вдохновения. Эти техники меняют понимание поведения потребителей ритейлерами, открывая путь к более умным, быстрым и прибыльным решениям.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.