ИИ в розничной торговле: Ключевые тенденции и сценарии использования на 2024 год
Искусственный интеллект предлагает множество решений для розничной торговли. Как розничные продавцы могут использовать их, чтобы увеличить продажи, порадовать клиентов и опередить конкурентов?
Времена, когда все рекомендации были одинаковыми и описания товаров скучными, ушли в прошлое. Сегодня розничная торговля переживает революцию благодаря искусственному интеллекту. Он меняет то, как люди совершают покупки и взаимодействуют с продуктами, создавая более персонализированный, увлекательный и эффективный опыт как для бизнеса, так и для клиентов.
С учетом того, что глобальный рынок ИИ в розничной торговле, по прогнозам, достигнет ошеломляющих 45,74 миллиарда долларов к 2032 году, очевидно, что ИИ пришел надолго. Но какие именно решения на основе ИИ способствуют этому росту и как розничные продавцы могут использовать их, чтобы увеличить продажи, порадовать клиентов и опередить конкурентов? Давайте углубимся в эту тему и исследуем захватывающие возможности.
С учетом того, что глобальный рынок ИИ в розничной торговле, по прогнозам, достигнет ошеломляющих 45,74 миллиарда долларов к 2032 году, очевидно, что ИИ пришел надолго. Но какие именно решения на основе ИИ способствуют этому росту и как розничные продавцы могут использовать их, чтобы увеличить продажи, порадовать клиентов и опередить конкурентов? Давайте углубимся в эту тему и исследуем захватывающие возможности.
Роль искусственного интеллекта в розничной торговле
Несмотря на то, что внедрение ИИ все еще находится на ранних стадиях, 87% розничных продавцов уже использовали эту технологию хотя бы в одной области своего бизнеса. 60% компаний в сфере розничной торговли планируют увеличить инвестиции в ИИ в ближайшем будущем, и к 2025 году 80% руководителей ожидают, что их организации будут использовать автоматизацию на основе ИИ.
С ростом присутствия ИИ розничные продавцы сталкиваются с важным выбором: принять его, чтобы раскрыть стратегические возможности и улучшить производительность, или рисковать отстать. Похоже, что игнорировать ИИ больше не вариант, особенно если клиенты не только готовы использовать инструменты генеративного ИИ для улучшения онлайн-покупок, но и с энтузиазмом относятся к ним.
Например, 87% покупателей, которые попробовали инструмент генеративного ИИ, рады позитивному влиянию ИИ на их опыт покупок. 73% потребителей открыты для использования чат-ботов на основе ИИ для обслуживания клиентов, и 60% уже использовали виртуальных помощников для совершения покупок с помощью голосовых команд.
По сути, ИИ представляет собой переломный момент для розничной торговли. Те, кто примет его потенциал, будут процветать в новой эре ритейла, а те, кто будет сопротивляться, рискуют остаться в прошлом. Фактически, 69% розничных продавцов сообщили о росте годового дохода в результате внедрения ИИ, а 72% из тех, кто уже использует ИИ, отметили снижение операционных затрат. Более того, McKinsey прогнозирует, что благодаря улучшению цифрового взаимодействия с клиентами искусственный интеллект может принести розничному сектору дополнительные 310 миллиардов долларов. Впечатляет, не правда ли?
Какие основные причины роста использования ИИ в розничной торговле? Они включают:
С ростом присутствия ИИ розничные продавцы сталкиваются с важным выбором: принять его, чтобы раскрыть стратегические возможности и улучшить производительность, или рисковать отстать. Похоже, что игнорировать ИИ больше не вариант, особенно если клиенты не только готовы использовать инструменты генеративного ИИ для улучшения онлайн-покупок, но и с энтузиазмом относятся к ним.
Например, 87% покупателей, которые попробовали инструмент генеративного ИИ, рады позитивному влиянию ИИ на их опыт покупок. 73% потребителей открыты для использования чат-ботов на основе ИИ для обслуживания клиентов, и 60% уже использовали виртуальных помощников для совершения покупок с помощью голосовых команд.
По сути, ИИ представляет собой переломный момент для розничной торговли. Те, кто примет его потенциал, будут процветать в новой эре ритейла, а те, кто будет сопротивляться, рискуют остаться в прошлом. Фактически, 69% розничных продавцов сообщили о росте годового дохода в результате внедрения ИИ, а 72% из тех, кто уже использует ИИ, отметили снижение операционных затрат. Более того, McKinsey прогнозирует, что благодаря улучшению цифрового взаимодействия с клиентами искусственный интеллект может принести розничному сектору дополнительные 310 миллиардов долларов. Впечатляет, не правда ли?
Какие основные причины роста использования ИИ в розничной торговле? Они включают:
- Цепочку поставок и логистику;
- Улучшение продуктов;
- Помощь покупателям в магазинах;
- Анализ платежей и ценообразования;
- Управление запасами;
- Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM).
Варианты использования ИИ в розничной торговле: Какие существуют решения?
ИИ открывает широкие возможности для розничной торговли, выходящие далеко за рамки улучшения клиентского опыта и создания уникального контента. Он оптимизирует бизнес-процессы и помогает сохранить конкурентное преимущество. Вот некоторые примечательные приложения ИИ в ритейле.
Персонализированные рекомендации по продуктам
С ростом ожиданий потребителей, что бренды будут понимать их предпочтения, ИИ становится настоящим прорывом. 75% розничных клиентов с большей вероятностью снова покупают у брендов, которые персонализируют их опыт. Поэтому неудивительно, что компании все чаще внедряют ИИ-решения.
ИИ позволяет анализировать большие объемы данных о клиентах, такие как история просмотров и покупок, добавленные в корзину товары и демографические данные. Этот уровень анализа позволяет предлагать рекомендации по продуктам, соответствующим вкусам и предпочтениям клиента. Это не только упрощает покупки, но и делает их более приятными, помогая клиентам принимать более обоснованные решения о покупке. Фактически, бренды, использующие передовые инструменты цифровой персонализации, увеличивают доход на 6-10% быстрее.
Amazon является отличным примером использования генеративного ИИ для создания персонализированных рекомендаций. Будучи омниканальным ритейлером, он настраивает домашнюю страницу для каждого клиента, используя ИИ-аналитику и данные о их поведении при покупках, предпочтениях, списках желаний и товарах в корзине.
Анализируя как прошлые, так и текущие данные, Amazon получает ценные инсайты о предпочтениях своих клиентов. Это позволяет компании создавать высоко персонализированные маркетинговые кампании, которые улучшают общий клиентский опыт и уровень удовлетворенности. Согласно данным McKinsey, рекомендации обеспечивают 35% покупок на Amazon.
Виртуальные примерки
Одна из распространенных проблем, с которой сталкиваются клиенты при покупке одежды и других носимых предметов онлайн, — это обеспечение идеальной посадки. К счастью, времена, когда нужно было полагаться только на статические изображения, чтобы представить, как продукт будет выглядеть или сидеть, остались в прошлом.
Теперь с помощью виртуальных примерок, основанных на технологиях искусственного интеллекта и дополненной реальности, клиенты могут визуализировать, как одежда, аксессуары, косметика и даже мебель будут выглядеть или подходить им и их пространству. Результат? Снижение числа возвратов и увеличение удовлетворенности клиентов.
Warby Parker предлагает виртуальную примерку очков и солнцезащитных очков, доступную как на их веб-сайте, так и через мобильное приложение. Их система сочетает в себе технологии ИИ и дополненной реальности для анализа черт лица клиентов и виртуального наложения оправ очков.
Используя камеру устройства клиента, инструмент создает 3D-карту лица для обеспечения точного размещения и сравнения размеров. Это позволяет клиентам в реальном времени примерять различные стили и цвета оправ, с мгновенным отображением результатов. Когда клиенты наклоняют, поворачивают и двигают головами, виртуальные оправы динамически регулируются, имитируя естественные движения и отражение света.
Интеллектуальный поиск товаров
Почему потребители покидают интернет-магазины, не купив ничего? Главная причина — они не могут найти то, что ищут. Согласно Nielsen Norman, от 17 до 20% пользователей сдаются после всего одной неудачной попытки поиска. Эти незавершенные покупки серьезно влияют на бизнес: в 2021 году розничные продавцы США потеряли около 330 миллиардов долларов из-за проблем, связанных с поиском. Как ИИ может изменить ситуацию?
Поиск товаров на сайте, основанный на ИИ, может понимать контекст и намерения покупателя, позволяя вводить любые ключевые слова и получать точные, релевантные результаты. Кроме того, по мере обработки большого объема данных и изучения предпочтений каждого покупателя, результаты поиска становятся все более персонализированными.
Zalando использует сложные алгоритмы ИИ для анализа огромного количества данных о клиентах: прошлых покупок, поведения при просмотре и сохраненных товаров. Это позволяет персонализировать результаты поиска для каждого клиента и показывать товары, которые могут их заинтересовать, основываясь на уникальных предпочтениях.
Zalando также использует динамические фильтры, которые изменяются в зависимости от поведения пользователя. Например, если кто-то постоянно использует фильтры по размеру или цвету, эти опции могут быть автоматически выбраны или выделены в будущих поисках. Кроме того, поисковая строка понимает запросы на естественном языке, а не только ключевые слова. Пользователи могут описывать желаемые стили, материалы или даже случаи (например, «черные ботильоны для зимы»), и ИИ интерпретирует намерение, предлагая релевантные товары.
Улучшенный опыт с визуальным поиском товаров
Исследования показывают, что 74% онлайн-покупателей в США и Великобритании испытывают трудности с поиском нужных товаров. Это подчеркивает необходимость улучшения возможностей поиска, и визуальный поиск становится многообещающим решением. Ожидается, что глобальный рынок визуального поиска вырастет до 33 миллиардов долларов к 2028 году.
Технология визуального поиска использует распознавание изображений и алгоритмы ИИ, чтобы позволить пользователям искать товары с помощью изображений вместо текста. Для пользователей, которые могут не знать конкретных поисковых терминов или вводить неверные термины в поисковую строку, это упрощает и ускоряет процесс поиска релевантных товаров.
Предоставление более интуитивного, увлекательного и эффективного способа поиска и покупки товаров становится важным, особенно в мире, где 90% информации, передаваемой в человеческий мозг, визуальны. 62% миллениалов предпочитают визуальный поиск любой другой технологии.
Asos предлагает функцию Style Match, которая использует технологию визуального поиска в своем приложении. С помощью Style Match пользователи могут сделать снимок товара или загрузить изображение из своей библиотеки, чтобы начать процесс поиска. Алгоритмы машинного обучения ASOS анализируют визуальную информацию, такую как цвет и узоры, чтобы найти совпадения и предложить персонализированные рекомендации клиентам.
Хочешь, чтобы я запомнил несколько фактов из этого? Например, о том, как Zalando и Asos используют ИИ в своем бизнесе?
Покупки без рук с помощью голосового поиска
ИИ предоставляет розничной торговле еще одну возможность — голосовой поиск, который позволяет потребителям просматривать товары и совершать покупки без использования рук. Они могут делать это с помощью голосовых команд через умные колонки, такие как Google Assistant, Siri от Apple, Alexa от Amazon и другие платформы с голосовым управлением. Многие ритейлеры также разрабатывают собственные голосовые покупки, интегрированные непосредственно в их приложения или веб-сайты.
Недавние статистические данные показывают, что 55% потребителей используют голосовой поиск для поиска товаров, а 44% уже использовали его для добавления товаров в свои списки покупок. В США 33,2 миллиона потребителей используют голосовой поиск для совершения покупок. Почему? Потому что это удобно, доступно для людей с ограниченными возможностями и часто быстрее.
Walmart также использует потенциал голосовой коммерции, улучшая процесс покупок для своих клиентов. С помощью Google Assistant или Siri пользователи могут легко добавлять товары в свои онлайн-корзины Walmart, создавать списки покупок и даже начинать процесс оформления заказа с помощью голосовых команд.
Что отличает Walmart, так это акцент на удобстве для пользователей. Покупатели могут легко получить доступ к информации о своих предыдущих покупках и предпочтениях, что позволяет быстро повторно заказывать товары и снижает необходимость в повторяющихся действиях. Более того, платформа голосовой коммерции Walmart интегрируется с физическими магазинами, предлагая клиентам возможность самовывоза или доставки.
Автоматическое создание описаний
Чем больше у вас товаров для продажи, тем больше времени потребуется на написание уникальных описаний для каждого из них. Как насчет использования инструментов на основе ИИ для этой задачи? Хотя ИИ и не является профессиональным копирайтером, он может быстро генерировать уникальные, привлекательные и SEO-оптимизированные описания, захватывая важные для клиентов детали.
Точные описания товаров в электронной коммерции имеют решающее значение для установления ожиданий, создания доверия и обеспечения удовлетворенности клиентов. Они предоставляют полную информацию о характеристиках, спецификациях и использовании товара, помогая клиентам принимать обоснованные решения и снижая количество возвратов и жалоб.
H&M, известный модный ритейлер, внедрил систему ИИ под названием «Cherry» для написания описаний товаров для своего интернет-магазина. Эта система анализирует изображения предметов одежды и использует обработку естественного языка для создания описаний. Эти описания затем просматриваются и редактируются человеческими авторами. Такой подход помог H&M упростить процесс создания контента и предоставлять клиентам последовательные и точные описания товаров.
Динамическое ценообразование и акции
Цена является ключевым фактором при принятии решения о покупке. Исследования показывают, что 90% покупателей готовы сменить бренд, искать более низкие цены и сократить расходы из-за повышения цен. Более половины уже делают это.
Динамическое ценообразование и акции играют важную роль в привлечении клиентов, максимизации прибыли и поддержании конкурентоспособности. Ценовые механизмы на основе ИИ постоянно оптимизируют цены, используя данные, алгоритмы и обратную связь. Это позволяет ритейлерам корректировать цены на основе их рекламной активности, истории цен, ассортимента товаров и других данных. Не только по цепочке, региону или магазину, но и для каждого клиента.
Amazon использует инструмент динамического ценообразования под названием Amazon Price Optimizer, чтобы несколько раз в день корректировать цены на свои товары. Процесс учитывает такие факторы, как спрос, цены конкурентов, объем продаж и доступность товаров. Таким образом, Amazon остается конкурентоспособным, максимально увеличивая прибыль. По данным отчетов, это решение привело к увеличению продаж на 5% и росту прибыли на 2%.
Персонализированный клиентский опыт с программами лояльности на основе ИИ
Потребители стремятся к установлению связи с брендами, и 80% из них с большей вероятностью останутся верны бренду, предлагающему программу лояльности. Предоставление релевантных продуктов, рекомендаций и наград, соответствующих их индивидуальным потребностям, создает доверие и лояльность. И те ритейлеры, которые это обеспечивают, выигрывают сердца (и кошельки) своих клиентов.
Это приводит к увеличению продаж, росту удовлетворенности клиентов, повторным покупкам и повышению пожизненной ценности клиента. Представьте мир, где ваш любимый магазин помнит ваши предпочтения, предлагает вам понравившиеся товары и вознаграждает вас за вашу лояльность. Это сила персонализации и программ лояльности в действии, ключевой ингредиент успеха в ритейле.
Starbucks является хорошим примером того, как программа лояльности клиентов может значительно повлиять на бизнес. Starbucks использует ИИ для изучения прошлых покупок, предпочтений клиентов и даже времени их посещений. Эта информация помогает программе Starbucks Rewards предлагать персонализированные награды, такие как скидки на любимые напитки или эксклюзивные предложения.
Этот персонализированный подход делает клиентов более лояльными и побуждает их тратить больше и посещать кафе чаще. Оказывается, члены программы лояльности Starbucks в пять раз чаще посещают Starbucks каждый день. Для компании программа лояльности привела к 15%-ному увеличению числа активных участников в США в 2023 году, достигнув почти 31 миллиона активных участников. Эти члены программы лояльности, в свою очередь, составляют 41% продаж Starbucks в США.
Оптимизированное обслуживание клиентов с ИИ-чат-ботами
ИИ-чат-боты и виртуальные помощники меняют способ обслуживания клиентов в розничной торговле. Эти умные агенты могут отвечать на вопросы клиентов, предоставлять информацию о товарах и оказывать помощь круглосуточно. Фактически, 64% потребителей предпочитают взаимодействие с чатботом, а не ожидание ответа от живого оператора.
Используя чатботов, магазины могут быстро отвечать на сообщения клиентов, улучшая их удовлетворенность. Учитывая, что 75% клиентов взаимодействуют через несколько каналов на протяжении всего пути, ИИ обеспечивает постоянное и высококачественное обслуживание на всех платформах.
Отличный пример чатботов в онлайн-шопинге — eBay ShopBot. Это виртуальный помощник для покупок, доступный в Messenger. Быстро отвечая на все вопросы покупателей и предоставляя мгновенные ответы, этот чатбот экономит время для всех. Больше не нужно утомительно прокручивать страницы eBay или заполнять формы; ShopBot предлагает дружелюбные беседы и прямые ссылки на интересующие вас товары.
Повышенная безопасность с помощью обнаружения мошенничества
С переходом клиентов от покупок в магазинах к онлайн-покупкам, растет количество мошеннических действий в транзакциях, заказах и доставке. Около 34% американских потребителей сообщают, что они могли стать жертвами мошенничества, а предприятия электронной коммерции теряют в среднем $48 миллиардов ежегодно из-за мошенничества.
Для решения этой проблемы ритейлеры используют инструменты на основе ИИ для обнаружения и предотвращения мошенничества. Эти инструменты анализируют данные, чтобы выявить подозрительные транзакции, обнаруживая необычное поведение и несоответствия в описаниях товаров. Быстро выявляя и блокируя такие транзакции, ИИ помогает предотвратить мошенничество и обеспечивает более безопасные покупки для всех.
PayPal использует систему на основе ИИ под названием Deep Learning Fraud Detection для обнаружения и предотвращения мошенничества в финансовых транзакциях. Эти инструменты анализируют поведение пользователей, шаблоны транзакций и различные параметры, связанные с идентификацией пользователей и информацией о кредитных картах, включая проверку адреса.
Они также изучают шаблоны, чтобы выявить пользователей с несколькими учетными записями или тех, кто пытается использовать прокси-серверы для различных покупок. Благодаря машинному обучению эти инструменты постоянно адаптируются и улучшают свои возможности по обнаружению мошенничества. PayPal сообщает, что система на основе ИИ помогла им сократить убытки от мошенничества на 25%.
Улучшенное управление запасами и прогнозирование спроса
Поддержание правильного баланса запасов для удовлетворения потребительского спроса, как в магазине, так и онлайн, является ключевым. Какому ритейлеру захочется переполнять склад или испытывать нехватку товаров? Наверное, ни одному. Им необходимо иметь достаточно товаров, чтобы быстро выполнять заказы, но не так много, чтобы складские помещения переполнялись непродающимися товарами. Однако ритейлеры не всегда могут контролировать все. Именно здесь на помощь приходит технология ИИ.
Анализируя исторические данные, предпочтения клиентов и информацию о конкурентах, ИИ помогает ритейлерам принимать более разумные решения при заказе запасов. Кроме того, инструменты на основе ИИ, такие как камеры и датчики, позволяют осуществлять мониторинг уровней запасов в режиме реального времени. Это оптимизирует процессы цепочки поставок и доставки и помогает ритейлерам избежать неприятного статуса «Нет в наличии», который может отпугнуть клиентов.
Lowe’s, американский ритейлер товаров для дома, использует ИИ для революционирования управления запасами и улучшения покупательского опыта для своих клиентов. Он использует небольшие камеры, стратегически размещенные на полках в ключевых зонах магазина, например, в отделе лампочек. Эти камеры следят за уровнями запасов в режиме реального времени. Когда они замечают пустое место на полке, они отправляют быстрое уведомление на устройства магазина. Это помогает персоналу вовремя пополнять запасы из склада. Используя ИИ таким образом, Lowe’s гарантирует, что клиенты всегда находят нужные им товары, делая покупки более эффективными и приятными.
Персонализированные рекомендации по продуктам
С ростом ожиданий потребителей, что бренды будут понимать их предпочтения, ИИ становится настоящим прорывом. 75% розничных клиентов с большей вероятностью снова покупают у брендов, которые персонализируют их опыт. Поэтому неудивительно, что компании все чаще внедряют ИИ-решения.
ИИ позволяет анализировать большие объемы данных о клиентах, такие как история просмотров и покупок, добавленные в корзину товары и демографические данные. Этот уровень анализа позволяет предлагать рекомендации по продуктам, соответствующим вкусам и предпочтениям клиента. Это не только упрощает покупки, но и делает их более приятными, помогая клиентам принимать более обоснованные решения о покупке. Фактически, бренды, использующие передовые инструменты цифровой персонализации, увеличивают доход на 6-10% быстрее.
Amazon является отличным примером использования генеративного ИИ для создания персонализированных рекомендаций. Будучи омниканальным ритейлером, он настраивает домашнюю страницу для каждого клиента, используя ИИ-аналитику и данные о их поведении при покупках, предпочтениях, списках желаний и товарах в корзине.
Анализируя как прошлые, так и текущие данные, Amazon получает ценные инсайты о предпочтениях своих клиентов. Это позволяет компании создавать высоко персонализированные маркетинговые кампании, которые улучшают общий клиентский опыт и уровень удовлетворенности. Согласно данным McKinsey, рекомендации обеспечивают 35% покупок на Amazon.
Виртуальные примерки
Одна из распространенных проблем, с которой сталкиваются клиенты при покупке одежды и других носимых предметов онлайн, — это обеспечение идеальной посадки. К счастью, времена, когда нужно было полагаться только на статические изображения, чтобы представить, как продукт будет выглядеть или сидеть, остались в прошлом.
Теперь с помощью виртуальных примерок, основанных на технологиях искусственного интеллекта и дополненной реальности, клиенты могут визуализировать, как одежда, аксессуары, косметика и даже мебель будут выглядеть или подходить им и их пространству. Результат? Снижение числа возвратов и увеличение удовлетворенности клиентов.
Warby Parker предлагает виртуальную примерку очков и солнцезащитных очков, доступную как на их веб-сайте, так и через мобильное приложение. Их система сочетает в себе технологии ИИ и дополненной реальности для анализа черт лица клиентов и виртуального наложения оправ очков.
Используя камеру устройства клиента, инструмент создает 3D-карту лица для обеспечения точного размещения и сравнения размеров. Это позволяет клиентам в реальном времени примерять различные стили и цвета оправ, с мгновенным отображением результатов. Когда клиенты наклоняют, поворачивают и двигают головами, виртуальные оправы динамически регулируются, имитируя естественные движения и отражение света.
Интеллектуальный поиск товаров
Почему потребители покидают интернет-магазины, не купив ничего? Главная причина — они не могут найти то, что ищут. Согласно Nielsen Norman, от 17 до 20% пользователей сдаются после всего одной неудачной попытки поиска. Эти незавершенные покупки серьезно влияют на бизнес: в 2021 году розничные продавцы США потеряли около 330 миллиардов долларов из-за проблем, связанных с поиском. Как ИИ может изменить ситуацию?
Поиск товаров на сайте, основанный на ИИ, может понимать контекст и намерения покупателя, позволяя вводить любые ключевые слова и получать точные, релевантные результаты. Кроме того, по мере обработки большого объема данных и изучения предпочтений каждого покупателя, результаты поиска становятся все более персонализированными.
Zalando использует сложные алгоритмы ИИ для анализа огромного количества данных о клиентах: прошлых покупок, поведения при просмотре и сохраненных товаров. Это позволяет персонализировать результаты поиска для каждого клиента и показывать товары, которые могут их заинтересовать, основываясь на уникальных предпочтениях.
Zalando также использует динамические фильтры, которые изменяются в зависимости от поведения пользователя. Например, если кто-то постоянно использует фильтры по размеру или цвету, эти опции могут быть автоматически выбраны или выделены в будущих поисках. Кроме того, поисковая строка понимает запросы на естественном языке, а не только ключевые слова. Пользователи могут описывать желаемые стили, материалы или даже случаи (например, «черные ботильоны для зимы»), и ИИ интерпретирует намерение, предлагая релевантные товары.
Улучшенный опыт с визуальным поиском товаров
Исследования показывают, что 74% онлайн-покупателей в США и Великобритании испытывают трудности с поиском нужных товаров. Это подчеркивает необходимость улучшения возможностей поиска, и визуальный поиск становится многообещающим решением. Ожидается, что глобальный рынок визуального поиска вырастет до 33 миллиардов долларов к 2028 году.
Технология визуального поиска использует распознавание изображений и алгоритмы ИИ, чтобы позволить пользователям искать товары с помощью изображений вместо текста. Для пользователей, которые могут не знать конкретных поисковых терминов или вводить неверные термины в поисковую строку, это упрощает и ускоряет процесс поиска релевантных товаров.
Предоставление более интуитивного, увлекательного и эффективного способа поиска и покупки товаров становится важным, особенно в мире, где 90% информации, передаваемой в человеческий мозг, визуальны. 62% миллениалов предпочитают визуальный поиск любой другой технологии.
Asos предлагает функцию Style Match, которая использует технологию визуального поиска в своем приложении. С помощью Style Match пользователи могут сделать снимок товара или загрузить изображение из своей библиотеки, чтобы начать процесс поиска. Алгоритмы машинного обучения ASOS анализируют визуальную информацию, такую как цвет и узоры, чтобы найти совпадения и предложить персонализированные рекомендации клиентам.
Хочешь, чтобы я запомнил несколько фактов из этого? Например, о том, как Zalando и Asos используют ИИ в своем бизнесе?
Покупки без рук с помощью голосового поиска
ИИ предоставляет розничной торговле еще одну возможность — голосовой поиск, который позволяет потребителям просматривать товары и совершать покупки без использования рук. Они могут делать это с помощью голосовых команд через умные колонки, такие как Google Assistant, Siri от Apple, Alexa от Amazon и другие платформы с голосовым управлением. Многие ритейлеры также разрабатывают собственные голосовые покупки, интегрированные непосредственно в их приложения или веб-сайты.
Недавние статистические данные показывают, что 55% потребителей используют голосовой поиск для поиска товаров, а 44% уже использовали его для добавления товаров в свои списки покупок. В США 33,2 миллиона потребителей используют голосовой поиск для совершения покупок. Почему? Потому что это удобно, доступно для людей с ограниченными возможностями и часто быстрее.
Walmart также использует потенциал голосовой коммерции, улучшая процесс покупок для своих клиентов. С помощью Google Assistant или Siri пользователи могут легко добавлять товары в свои онлайн-корзины Walmart, создавать списки покупок и даже начинать процесс оформления заказа с помощью голосовых команд.
Что отличает Walmart, так это акцент на удобстве для пользователей. Покупатели могут легко получить доступ к информации о своих предыдущих покупках и предпочтениях, что позволяет быстро повторно заказывать товары и снижает необходимость в повторяющихся действиях. Более того, платформа голосовой коммерции Walmart интегрируется с физическими магазинами, предлагая клиентам возможность самовывоза или доставки.
Автоматическое создание описаний
Чем больше у вас товаров для продажи, тем больше времени потребуется на написание уникальных описаний для каждого из них. Как насчет использования инструментов на основе ИИ для этой задачи? Хотя ИИ и не является профессиональным копирайтером, он может быстро генерировать уникальные, привлекательные и SEO-оптимизированные описания, захватывая важные для клиентов детали.
Точные описания товаров в электронной коммерции имеют решающее значение для установления ожиданий, создания доверия и обеспечения удовлетворенности клиентов. Они предоставляют полную информацию о характеристиках, спецификациях и использовании товара, помогая клиентам принимать обоснованные решения и снижая количество возвратов и жалоб.
H&M, известный модный ритейлер, внедрил систему ИИ под названием «Cherry» для написания описаний товаров для своего интернет-магазина. Эта система анализирует изображения предметов одежды и использует обработку естественного языка для создания описаний. Эти описания затем просматриваются и редактируются человеческими авторами. Такой подход помог H&M упростить процесс создания контента и предоставлять клиентам последовательные и точные описания товаров.
Динамическое ценообразование и акции
Цена является ключевым фактором при принятии решения о покупке. Исследования показывают, что 90% покупателей готовы сменить бренд, искать более низкие цены и сократить расходы из-за повышения цен. Более половины уже делают это.
Динамическое ценообразование и акции играют важную роль в привлечении клиентов, максимизации прибыли и поддержании конкурентоспособности. Ценовые механизмы на основе ИИ постоянно оптимизируют цены, используя данные, алгоритмы и обратную связь. Это позволяет ритейлерам корректировать цены на основе их рекламной активности, истории цен, ассортимента товаров и других данных. Не только по цепочке, региону или магазину, но и для каждого клиента.
Amazon использует инструмент динамического ценообразования под названием Amazon Price Optimizer, чтобы несколько раз в день корректировать цены на свои товары. Процесс учитывает такие факторы, как спрос, цены конкурентов, объем продаж и доступность товаров. Таким образом, Amazon остается конкурентоспособным, максимально увеличивая прибыль. По данным отчетов, это решение привело к увеличению продаж на 5% и росту прибыли на 2%.
Персонализированный клиентский опыт с программами лояльности на основе ИИ
Потребители стремятся к установлению связи с брендами, и 80% из них с большей вероятностью останутся верны бренду, предлагающему программу лояльности. Предоставление релевантных продуктов, рекомендаций и наград, соответствующих их индивидуальным потребностям, создает доверие и лояльность. И те ритейлеры, которые это обеспечивают, выигрывают сердца (и кошельки) своих клиентов.
Это приводит к увеличению продаж, росту удовлетворенности клиентов, повторным покупкам и повышению пожизненной ценности клиента. Представьте мир, где ваш любимый магазин помнит ваши предпочтения, предлагает вам понравившиеся товары и вознаграждает вас за вашу лояльность. Это сила персонализации и программ лояльности в действии, ключевой ингредиент успеха в ритейле.
Starbucks является хорошим примером того, как программа лояльности клиентов может значительно повлиять на бизнес. Starbucks использует ИИ для изучения прошлых покупок, предпочтений клиентов и даже времени их посещений. Эта информация помогает программе Starbucks Rewards предлагать персонализированные награды, такие как скидки на любимые напитки или эксклюзивные предложения.
Этот персонализированный подход делает клиентов более лояльными и побуждает их тратить больше и посещать кафе чаще. Оказывается, члены программы лояльности Starbucks в пять раз чаще посещают Starbucks каждый день. Для компании программа лояльности привела к 15%-ному увеличению числа активных участников в США в 2023 году, достигнув почти 31 миллиона активных участников. Эти члены программы лояльности, в свою очередь, составляют 41% продаж Starbucks в США.
Оптимизированное обслуживание клиентов с ИИ-чат-ботами
ИИ-чат-боты и виртуальные помощники меняют способ обслуживания клиентов в розничной торговле. Эти умные агенты могут отвечать на вопросы клиентов, предоставлять информацию о товарах и оказывать помощь круглосуточно. Фактически, 64% потребителей предпочитают взаимодействие с чатботом, а не ожидание ответа от живого оператора.
Используя чатботов, магазины могут быстро отвечать на сообщения клиентов, улучшая их удовлетворенность. Учитывая, что 75% клиентов взаимодействуют через несколько каналов на протяжении всего пути, ИИ обеспечивает постоянное и высококачественное обслуживание на всех платформах.
Отличный пример чатботов в онлайн-шопинге — eBay ShopBot. Это виртуальный помощник для покупок, доступный в Messenger. Быстро отвечая на все вопросы покупателей и предоставляя мгновенные ответы, этот чатбот экономит время для всех. Больше не нужно утомительно прокручивать страницы eBay или заполнять формы; ShopBot предлагает дружелюбные беседы и прямые ссылки на интересующие вас товары.
Повышенная безопасность с помощью обнаружения мошенничества
С переходом клиентов от покупок в магазинах к онлайн-покупкам, растет количество мошеннических действий в транзакциях, заказах и доставке. Около 34% американских потребителей сообщают, что они могли стать жертвами мошенничества, а предприятия электронной коммерции теряют в среднем $48 миллиардов ежегодно из-за мошенничества.
Для решения этой проблемы ритейлеры используют инструменты на основе ИИ для обнаружения и предотвращения мошенничества. Эти инструменты анализируют данные, чтобы выявить подозрительные транзакции, обнаруживая необычное поведение и несоответствия в описаниях товаров. Быстро выявляя и блокируя такие транзакции, ИИ помогает предотвратить мошенничество и обеспечивает более безопасные покупки для всех.
PayPal использует систему на основе ИИ под названием Deep Learning Fraud Detection для обнаружения и предотвращения мошенничества в финансовых транзакциях. Эти инструменты анализируют поведение пользователей, шаблоны транзакций и различные параметры, связанные с идентификацией пользователей и информацией о кредитных картах, включая проверку адреса.
Они также изучают шаблоны, чтобы выявить пользователей с несколькими учетными записями или тех, кто пытается использовать прокси-серверы для различных покупок. Благодаря машинному обучению эти инструменты постоянно адаптируются и улучшают свои возможности по обнаружению мошенничества. PayPal сообщает, что система на основе ИИ помогла им сократить убытки от мошенничества на 25%.
Улучшенное управление запасами и прогнозирование спроса
Поддержание правильного баланса запасов для удовлетворения потребительского спроса, как в магазине, так и онлайн, является ключевым. Какому ритейлеру захочется переполнять склад или испытывать нехватку товаров? Наверное, ни одному. Им необходимо иметь достаточно товаров, чтобы быстро выполнять заказы, но не так много, чтобы складские помещения переполнялись непродающимися товарами. Однако ритейлеры не всегда могут контролировать все. Именно здесь на помощь приходит технология ИИ.
Анализируя исторические данные, предпочтения клиентов и информацию о конкурентах, ИИ помогает ритейлерам принимать более разумные решения при заказе запасов. Кроме того, инструменты на основе ИИ, такие как камеры и датчики, позволяют осуществлять мониторинг уровней запасов в режиме реального времени. Это оптимизирует процессы цепочки поставок и доставки и помогает ритейлерам избежать неприятного статуса «Нет в наличии», который может отпугнуть клиентов.
Lowe’s, американский ритейлер товаров для дома, использует ИИ для революционирования управления запасами и улучшения покупательского опыта для своих клиентов. Он использует небольшие камеры, стратегически размещенные на полках в ключевых зонах магазина, например, в отделе лампочек. Эти камеры следят за уровнями запасов в режиме реального времени. Когда они замечают пустое место на полке, они отправляют быстрое уведомление на устройства магазина. Это помогает персоналу вовремя пополнять запасы из склада. Используя ИИ таким образом, Lowe’s гарантирует, что клиенты всегда находят нужные им товары, делая покупки более эффективными и приятными.
Существуют ли какие-либо сложности?
Будущее ритейла, подкрепленное решениями на основе ИИ, полнится потенциалом и обещаниями. Но, несмотря на все захватывающие возможности, которые приносит ИИ, он также несет свои собственные вызовы. Какие именно?
Тем не менее, несмотря на все вызовы, с которыми могут столкнуться ритейлеры при внедрении ИИ в свои операции, награды значительны. Так что, если вы думаете о повышении уровня вашего бизнеса, но не уверены, с чего начать, свяжитесь с нами. В Neontri мы поможем вам превратить ваши идеи в успешный цифровой продукт, который не только оправдает ваши ожидания, но и превзойдет их.
- Недостаток навыков в области ИИ: Высокий спрос на навыки в области ИИ превышает количество доступных экспертов, что вызывает дефицит талантов в индустрии.
- Низкое качество или недостаток данных: Для эффективной работы систем на основе ИИ необходимы качественные и доступные данные. В противном случае полученные инсайты могут быть ошибочными и неполными.
- Риски безопасности и этические вопросы: От рисков нарушения законодательства и утечки данных до отсутствия прозрачности и проблем, связанных с конфиденциальностью и согласием. Если эти вопросы не будут решены должным образом, это может привести к юридическим санкциям, повреждению репутации, а также к недоверию со стороны клиентов и заинтересованных сторон.
- Интеграция с существующими системами: Многие ритейлеры могут столкнуться с трудностями при интеграции систем ИИ с существующей инфраструктурой в их компаниях.
Тем не менее, несмотря на все вызовы, с которыми могут столкнуться ритейлеры при внедрении ИИ в свои операции, награды значительны. Так что, если вы думаете о повышении уровня вашего бизнеса, но не уверены, с чего начать, свяжитесь с нами. В Neontri мы поможем вам превратить ваши идеи в успешный цифровой продукт, который не только оправдает ваши ожидания, но и превзойдет их.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024