ИИ и другие технологии, такие как блокчейн и визуальный поиск, трансформируют электронную коммерцию, предлагая более персонализированные, эффективные и безопасные покупки. Это позволяет клиентам быстро находить нужные товары, получать персонализированную информацию и выгодные цены с быстрой доставкой, создавая конкурентный онлайн-опыт.

• Цены: Системы ценообразования становятся более точными благодаря учету различных факторов, таких как прогноз спроса, сезонность, данные о конкурентах, поведение покупателей и уровень запасов. Это позволяет продавцам с продвинутыми системами предлагать наиболее выгодные цены. Также улучшаются технологии маркетплейсов, которые отслеживают тенденции на сайтах электронной коммерции и подавляют объявления с неконкурентоспособными ценами. Это не только помогает предотвратить ценовой грабеж, но и приносит пользу продавцам, использующим продвинутые технологии для обеспечения конкурентоспособности своих товаров.

• Контент: Бренды, использующие ИИ и технологии оптимизации контента, могут улучшить качество своих объявлений в масштабах, постоянно адаптируясь к взаимодействиям покупателей. Это дает покупателям три основных преимущества: упрощение поиска брендовых объявлений, доступ к важной информации для принятия обоснованных решений и визуализации товаров, которые часто превосходят реальный магазинный опыт.

• Оптимизация доставки: Покупатели ожидают быстрой и своевременной доставки, поэтому качественная сеть выполнения заказов крайне важна. Важно обеспечить, чтобы каждое объявление точно отражало возможные сроки доставки без риска перенапряжения. Для решения этой задачи маркетплейсы используют предсказательные алгоритмы, а лучшие из них применяют продвинутые модели ИИ, постоянно корректирующиеся на основе фактических результатов доставки. Бренды, обладающие преимуществами в скорости доставки, могут улучшить конверсию и удовлетворенность клиентов, автоматизируя представление возможностей своей сети на всех маркетплейсах, гарантируя покупателям точное и быстрое выполнение заказа.

• Рекомендации по продуктам: Интеграция персонализированных рекомендаций в товарные списки может повысить вероятность конверсий. Показывая покупателям товары, связанные с интересующим их продуктом, бренды помогают продлить процесс принятия решения о покупке.

• Оптимизация цен: Модели машинного обучения могут отслеживать рыночные тенденции, цены конкурентов и спрос покупателей в реальном времени, что позволяет брендам автоматически корректировать цены и отслеживать изменения и расхождения на различных каналах. Это обеспечивает конкурентоспособность цен при максимальной прибыли и помогает брендам быстро реагировать на изменения рынка.

• Визуальный контент: Дополненная реальность позволяет клиентам визуализировать товары в своем пространстве перед покупкой. Бренды могут включать функции AR в свои списки, например, позволяя покупателям «примерить» одежду или увидеть, как мебель вписывается в их дом, что приводит к большему вовлечению и снижению возвратов.

• Создание контента: ИИ может генерировать описания продуктов, заголовки и ключевые слова, оптимизированные для поисковых систем. Используя эти инструменты ИИ для создания качественного контента, ориентированного на SEO, бренды могут улучшить свою видимость на торговых площадках, привлекая больше потенциальных покупателей к своим спискам.

• Поиск: Первым шагом является обеспечение легкости нахождения списков покупателями. Списки должны регулярно оптимизироваться с использованием высокочастотных ключевых слов, данных конкурентных списков и показателей производительности, таких как скорость доставки, уровень дефектов заказов и клиентский опыт.

• Отзывы клиентов: Анализ отзывов покупателей на всех онлайн-каналах поможет выявить инсайты для улучшения списков. Положительные отзывы стоит подчеркивать в содержании списков, а отрицательные — учитывать для более точного представления информации о продукте.

• Конкурентные списки: Инсайты из высокоэффективных конкурентных списков помогут понять поведение потребителей и улучшить свои списки.

• Оптимизация изображений и видео: Передовые технологии анализа изображений и видео позволяют алгоритмам понимать и оптимизировать содержание визуальных материалов, так же как они делали это с текстом.