Как генеративный ИИ преобразует индустрию электронной коммерции

В этой статье вы узнаете, как генеративный искусственный интеллект меняет электронную коммерцию. Мы расскажем о его применении для персонализации обслуживания, автоматизации процессов, повышения продаж, предотвращения мошенничества, оптимизации цепочек поставок и создании нового клиентского опыта, а также рассмотрим перспективы развития этой технологии.

Электронная коммерция – это одна из сфер бизнеса, которая сильно изменилась благодаря появлению генеративного искусственного интеллекта. Генеративный искусственный интеллект способен полностью изменить сферу электронной коммерции, создавая новый контент, такой как описания товаров, изображения, а также совершенно новые продукты. Ожидается, что рынок генеративного искусственного интеллекта вырастет до 110,8 миллиардов долларов США к 2030 году. Кроме того, доля генеративного искусственного интеллекта в создании данных увеличится с менее чем 1% в 2021 году до 10% в 2025 году.

В этом блоге мы рассмотрим различные способы применения генеративного искусственного интеллекта в электронной коммерции и какие преимущества это даёт продавцам и производителям.

Почему важно внедрять генеративный ИИ в электронной коммерции?

В целом, сфера электронной коммерции постоянно внедряет новые онлайн-технологии, и генеративный искусственный интеллект, являющийся современной технологией машинного обучения, привлёк внимание ведущих участников отрасли. Среди них — поставщики решений и предприниматели, которые активно изучают многочисленные преимущества, которые может дать генеративный искусственный интеллект для электронной коммерции.

Особенность заключается в том, что генеративный искусственный интеллект уже доказывает свою способность обеспечивать отличный пользовательский опыт, что говорит о готовности пользователей принять эту технологию. Благодаря этому продавцы могут создавать эффективные клиентские пути и использовать искусственный интеллект на благо как покупателей, так и сотрудников. Таким образом, интеграция генеративного искусственного интеллекта помогает продавцам получать конкурентное преимущество, повышая эффективность и увеличивая прибыль.

Выбор генеративного искусственного интеллекта для электронной коммерции даёт компаниям значительные перспективы для получения заметных и выгодных бизнес-результатов.

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!

Генеративный ИИ в примерах использования в электронной коммерции

Рост популярности электронной коммерции объясняется не только её удобством, но и возможностью предоставлять персонализированный опыт на различных платформах, отвечая уникальным вкусам и интересам каждого пользователя. Маркетологи анализируют характеристики, которые особенно важны для покупателей во всех сферах. Важные аспекты развития лояльности клиентов и роста онлайн-ретейла и электронной коммерции включают индивидуализацию предлагаемых товаров, рекомендации, результаты поиска, рекламные рассылки и варианты доставки. Обладая этой информацией, интернет-магазины определяют процессы, где применение технологий генеративного искусственного интеллекта может принести значительную отдачу от вложений.

Компании используют генеративный искусственный интеллект для совершенствования работы, увеличения продаж и персонализации взаимодействия с клиентами в области электронной коммерции. Этот подход уже стал ключевым фактором успеха. Ниже приведём несколько примеров того, как генеративный искусственный интеллект используется компаниями электронной коммерции с явной пользой.

1. Персонализированные рекомендации товаров

Покупателям нравится, как персонализация влияет на их опыт покупок. Генеративный искусственный интеллект предоставляет интернет-магазинам широкий выбор инструментов для того, чтобы предлагать товары и услуги каждому пользователю на основе его предыдущих покупок, истории просмотров, содержимого в списке желаемого, наиболее популярных товаров и других данных. Это могут быть персональные рекомендации товаров, индивидуальный контент, скидки и специальные предложения.
Такие решения на основе искусственного интеллекта анализируют пользовательскую информацию, историю покупок и другие источники данных, чтобы предлагать клиентам именно те продукты, которые соответствуют их интересам и предпочтениям. Например, можно предоставить покупателям контент, который их больше всего заинтересует, или делать индивидуальные предложения по скидкам в зависимости от общей суммы в корзине.

2. Персонализированные маркетинговые кампании

Раньше универсальные стратегии маркетинга могли привлекать клиентов на сайты или в магазины. Однако сейчас изменились как времена, так и ожидания покупателей. Современные пользователи больше не хотят получать общие рекламные кампании, связанные с товарами и услугами, которые им никогда не были интересны или не нужны.

Если магазины не могут предоставить ожидаемый индивидуальный опыт, пользователи легко переходят к конкурентам, так как понимают свою ценность. Следует создавать маркетинговые инициативы, ориентированные на конкретных клиентов. Используя поведенческие и демографические данные, можно разделить аудиторию на сегменты и создавать рекламные кампании для разных групп с учётом их интересов. Такой подход помогает получать гарантированные продажи и максимальную отдачу от маркетинга.

3. Единые и качественные описания товаров для повышения позиций в поисковых системах

В интернет-магазинах представлено огромное количество товаров, и покупателям приходится проводить много времени, чтобы найти то, что им действительно нужно. В этом помогает краткое и информативное описание товаров. Раньше специалисты писали уникальные описания, добавляли нужные ключевые слова для поискового продвижения. Такой подход давал результаты, но иногда продавцы размещали противоречивые или некачественные описания, что приводило к потерям в доходах и утрате клиентов.

Поэтому ещё до появления генеративного искусственного интеллекта компании проводили A/B-тестирования для определения лучших вариантов описаний товаров. Сейчас, благодаря достижениям в области генеративного искусственного интеллекта, появилась возможность стандартизировать описания товаров между различными продавцами и сайтами. Теперь специалисты могут задавать искусственному интеллекту точные инструкции по созданию описаний товаров, соответствующих тону бренда и правилам грамматики.

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. Оптимизация изображений товаров для премиальных покупок

Фотографии товаров являются важным элементом сайтов с карточками товаров, и для съёмки каждой фотографии требуется участие целой команды моделей, фотографов, дизайнеров, редакторов и других специалистов. В этом направлении генеративный искусственный интеллект может помочь онлайн-бизнесу создавать индивидуальные страницы товаров с помощью текстовых запросов и анализа предыдущих изображений. Современные решения в сфере генеративного искусственного интеллекта позволяют творческим специалистам быстрее и проще реализовывать свои идеи без ограничений. Достаточно лишь описать желаемое изображение, чтобы воплотить свою задумку в жизнь. Теперь можно создавать реалистичные фотографии в зависимости от выбранной темы, стиля, места или цвета.

Использование генеративного искусственного интеллекта для фотографий в электронной коммерции даёт возможность создавать изображения в реальном времени. Например, магазин одежды может создавать фотографии, на которых люди разных возрастов носят их продукцию, чтобы привлечь больше покупателей из разнообразных целевых групп. Чем больше персональной информации покупатели оставляют в системе, тем более точные и подходящие изображения предлагает искусственный интеллект.

5. Улучшение стратегии ценообразования для роста продаж

Всем известно, что перед покупкой люди сравнивают цены аналогичных товаров в интернете и офлайн-магазинах. Когда любимый товар можно купить по выгодной цене, покупатели готовы потратить время на его поиски. Интернет-магазинам важно учитывать чувствительность покупателей к цене и оставлять пространство для гибких ценовых стратегий.

С помощью генеративного искусственного интеллекта можно отслеживать изменения цен у конкурентов, анализировать ценовые тенденции и спрос, а также корректировать цены на свои товары. Всё это помогает сохранять клиентов и не уступать конкурентам.

6. Повышение эффективности управления поставками и запасами

Обсуждения по модернизации цепочек поставок и управления запасами идут уже давно и не случайно. После сложных событий последних лет многие склады оказались переполнены нереализованными товарами, а логистические сети столкнулись с многочисленными проблемами из-за территориальных ограничений. Множество компаний испытывают трудности с поддержанием баланса между спросом и предложением, особенно если к этому добавляются задержки в доставке. Генеративный искусственный интеллект помогает улучшить прозрачность и контроль в различных участках технологической цепочки поставок.

7. Использование разговорных возможностей искусственного интеллекта для работы с клиентскими запросами

Хотя чат-боты давно стали привычными для многих пользователей, современные возможности разговорного и генеративного искусственного интеллекта могут существенно повысить уровень обслуживания и поддержки клиентов. Теперь, помимо сокращения затрат и возможности консультировать круглосуточно, чат-боты способны обрабатывать неограниченное количество сценариев общения, а не только 15–20 базовых вариантов, как раньше. Интернет-магазины могут использовать различные стили общения, индивидуально подбирать сообщения, чтобы поддерживать интерес клиента и отвечать на вопросы с элементами эмпатии и эмоций, создавая ощущение беседы с настоящим человеком. Всё это вместе улучшает качество общения с клиентами, способствует завершению покупок и увеличивает доход компании.

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.

8. Увеличение возможностей для дополнительных и перекрёстных продаж

Многие уже знают о возможностях генеративного искусственного интеллекта в таких областях, как разговорный поиск, рекомендации товаров и предоставление клиентам индивидуальной информации на основе их предпочтений, истории покупок и интересов. Теперь этот персонализированный контент может принимать форму текстов, изображений или других медиа. В будущем генеративный искусственный интеллект в электронной коммерции сможет анализировать все существующие наборы данных и предлагать клиенту следующий логичный шаг в процессе покупки. Это создаёт больше возможностей для дополнительных и перекрёстных продаж, что важно для увеличения дохода и получения высокой отдачи от вложений.

9. Создание индивидуальных торговых процессов с автозаполнением для каждого клиента

Сегодня многие сайты имеют стандартную структуру: вне зависимости от предпочтений пользователя всем показывают одинаковые изображения, информацию и баннеры. Генеративный искусственный интеллект для электронной коммерции позволяет сделать опыт покупок индивидуальным для каждого клиента. Это значит, что каждый покупатель будет видеть индивидуальный сайт с товарами, которые автоматически подбираются на основе информации клиента, хранящейся в системе. Кроме того, используя поведенческие и демографические данные, можно добиться высокого уровня персонализации для каждого покупателя.

10. Противодействие фишингу и мошенничеству

Когда мошенники и злоумышленники получают доступ к интернет-магазинам, это часто приводит к фиктивным возвратам или покупкам, что снижает прибыль компании и подрывает доверие покупателей. Генеративные алгоритмы искусственного интеллекта в онлайн-торговле способны выявлять неизвестных пользователей или людей с подозрительной историей, чтобы обнаруживать и предотвращать подобные незаконные и мошеннические действия, запрещая им доступ к интернет-магазинам. Со временем это помогает компаниям экономить и сохранять прибыль.

Как можно интегрировать технологии генеративного ИИ в операции электронной коммерции?

Внедрение решений на основе генеративного искусственного интеллекта в процессы электронной коммерции может значительно улучшить разные стороны бизнеса: от персонализации клиентского опыта до оптимизации цепочек поставок. Ниже представляем пошаговый подход к внедрению генеративного искусственного интеллекта в электронной коммерции:

1. Определение целей и сценариев применения

Необходимо ясно сформулировать цели использования генеративного искусственного интеллекта в работе интернет-магазина.
Определите конкретные направления, где искусственный интеллект может принести наибольшую пользу, например, рекомендации товаров, генерация контента или оптимизация логистики.

2. Сбор и подготовка данных

Соберите все необходимые данные для обучения модели: это может быть информация о поведении покупателей, характеристики товаров, история продаж.
Убедитесь, что данные очищены, нормализованы и правильно подготовлены для процесса обучения.

3. Выбор подходящей модели генеративного искусственного интеллекта

Выберите модель генеративного искусственного интеллекта, которая лучше всего подходит для выбранных задач — например, трансформер или вариационный автокодировщик.
Учитывайте такие факторы, как сложность модели, время на обучение и необходимые вычислительные ресурсы.

4. Обучение модели

Обучайте выбранную модель генеративного искусственного интеллекта на подготовленном наборе данных с использованием современных вычислительных мощностей.
Доработайте модель так, чтобы она соответствовала специфике электронной коммерции и ожиданиям от её работы.

5. Интеграция с существующими системами

Интегрируйте обученную модель генеративного искусственного интеллекта в существующие системы электронной коммерции, используя API или индивидуальные решения, если потребуется.
Убедитесь, что внедрение проходит без сбоев и совместимо с используемыми платформами и технологиями.

6. Мониторинг и оценка

Постоянно следите за работой генеративного искусственного интеллекта и его влиянием на ключевые показатели, такие как конверсия и выручка.
Регулярно совершенствуйте модель и адаптируйте её под обновляющиеся задачи бизнеса и потребности клиентов.

7. Обеспечение безопасности данных и соответствие нормативам

Особое внимание уделяйте безопасности информации и соблюдению требований законодательства, особенно в вопросах обработки данных покупателей. Вводите надёжные меры по защите конфиденциальных данных.

8. Масштабирование и постоянное совершенствование

Постепенно расширяйте сферу применения генеративного искусственного интеллекта, охватывая всё больше бизнес-процессов.
Постоянно обновляйте и улучшайте модель на основе новых данных и меняющихся требований бизнеса.

Соблюдая такой структурированный подход, можно эффективно внедрять технологии генеративного искусственного интеллекта в процессы электронной коммерции, обеспечивая лучшее взаимодействие с клиентами и повышение бизнес-результатов.

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!

Как большие языковые модели помогают индустрии электронной коммерции?

Крупные языковые модели значительно меняют сферу электронной коммерции благодаря своей способности обеспечивать работу интеллектуальных чат-ботов. Эти чат-боты, обученные на огромном массиве текстовых данных, предлагают естественное и увлекательное общение с пользователями, что улучшает клиентский опыт и способствует росту продаж. Вот краткий обзор преимуществ крупных языковых моделей для электронной коммерции:

Эффективная поддержка клиентов: Чат-боты на основе языковых моделей моментально отвечают на запросы пользователей, обеспечивая круглосуточную поддержку и оптимизируя работу с клиентами.

Персонализированные рекомендации товаров: Анализируя поведение клиентов, языковые модели предлагают индивидуальные рекомендации, что повышает вовлечённость и объём продаж.

Автоматическое создание контента: Языковые модели позволяют автоматически генерировать описания товаров и маркетинговые тексты, что обеспечивает постоянное обновление контента и усиливает привлекательность бренда.

Улучшенный поиск: Языковые модели обеспечивают более точные результаты поиска, ускоряя процесс поиска товаров и улучшая общий пользовательский опыт.

Оптимизация управления запасами: Языковые модели прогнозируют спрос на товары, помогая более эффективно управлять запасами и снижать издержки на хранение.

Перспективы генеративного ИИ в электронной коммерции

Перспективы генеративного искусственного интеллекта в электронной коммерции выглядят очень многообещающе и могут коренным образом изменить отрасль в ближайшие годы. По мере развития этих алгоритмов компании получат возможность предлагать своим клиентам всё более индивидуальные и захватывающие сценарии взаимодействия.

Объединение с дополнительной реальностью (AR) и виртуальной реальностью (VR): Совместное использование искусственного интеллекта с технологиями AR и VR позволит сделать покупки более насыщенными и интерактивными. Клиенты смогут визуализировать товары в реальных условиях — например, «примерить» мебель в собственном доме перед покупкой.

Голосовые ассистенты на основе искусственного интеллекта: Рост популярности умных домашних устройств способствует использованию голосовых помощников для покупок. Генеративный искусственный интеллект поможет создавать ещё более продвинутых ассистентов, которые смогут понимать и учитывать индивидуальные потребности клиентов и давать персональные рекомендации.

Гиперперсонализированный маркетинг: Возможности генеративного искусственного интеллекта по анализу данных позволяют создавать специальные маркетинговые стратегии. Это означает, что все элементы рекламных кампаний — от текстов до дизайна объявлений — будут адаптированы под уникальные предпочтения и поведение каждого клиента.

Совершенствование управления цепочками поставок: Генеративный искусственный интеллект поможет оптимизировать работу с поставками, точно прогнозируя спрос, регулируя уровни запасов и заранее выявляя возможные сбои в логистике.

Автоматизация клиентского обслуживания: Чат-боты на базе генеративного искусственного интеллекта смогут полностью брать на себя обработку запросов клиентов, быстро предоставляя ответы в любое время суток. Это не только улучшит качество обслуживания, но и позволит компаниям заметно сократить расходы.

Разработка новых товаров: Генеративный искусственный интеллект поможет создавать продукты на основе предпочтений клиентов и тенденций рынка, ускоряя запуск новых товаров и снижая риск неудачных запусков.

Выявление мошенничества: Благодаря способности распознавать сложные закономерности, генеративный искусственный интеллект повышает безопасность интернет-торговли, быстро обнаруживая и предотвращая мошеннические действия в реальном времени и тем самым защищая интересы компаний и покупателей.

Подведение итогов

В заключение, можно сказать, что преобразующее влияние генеративного искусственного интеллекта на сферу электронной коммерции очевидно. Эта технология способна полностью изменить клиентский опыт, повысить эффективность бизнес-процессов и способствовать росту компаний. По мере развития алгоритмов искусственного интеллекта бизнесу важно быть открытым к инновациям, чтобы оставаться конкурентоспособным в стремительно меняющейся цифровой среде.

Возможности использования генеративного искусственного интеллекта широки: от персонализированных сценариев покупок и точечных маркетинговых кампаний до оптимизированного управления цепочками поставок и расширенного обнаружения мошенничества. Все эти решения открывают новые перспективы для тех компаний, которые готовы использовать потенциал современных технологий в электронной коммерции.

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

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

Вопросы и ответы

1. Что такое генеративный искусственный интеллект и как он применяется в электронной коммерции?

Генеративный искусственный интеллект — это алгоритмы, которые могут создавать новый контент, такой как тексты, изображения или аудио, на основе изученных закономерностей из существующих данных. В электронной коммерции такие технологии применяются для персональных рекомендаций товаров, автоматизированного создания контента и улучшения клиентского сервиса с помощью интеллектуальных чат-ботов.

2. Как генеративный искусственный интеллект улучшает процесс покупок для клиентов?

Генеративный искусственный интеллект делает покупки более удобными за счёт персонализированных рекомендаций, которые подбираются под индивидуальные интересы и поведение покупателя. Он помогает быстрее находить нужные товары, создавать интересный контент и предоставляет мгновенную поддержку через чат-ботов, делая процесс покупки проще и приятнее.

3. Является ли генеративный искусственный интеллект безопасным для платформ электронной коммерции?

Генеративный искусственный интеллект предоставляет множество преимуществ, однако вопросы безопасности выходят на первый план. Для защиты данных покупателей компании используют такие меры, как шифрование информации, аутентификация пользователей и постоянный мониторинг работы систем. Это помогает минимизировать риски, связанные с использованием искусственного интеллекта, и обезопасить данные от киберугроз.

4. Как бизнес может использовать генеративный искусственный интеллект для увеличения продаж и доходов?

Компании могут использовать генеративный искусственный интеллект, чтобы увеличивать объёмы продаж, предлагая персонализированные рекомендации, оптимизируя маркетинговые кампании с помощью целевого контента и повышая вовлечённость покупателей через интерактивные решения. Кроме того, такие технологии позволяют выявлять тренды, прогнозировать спрос и эффективнее управлять запасами для максимизации прибыли.

5. Каковы перспективы генеративного искусственного интеллекта в электронной коммерции?

Перспективы генеративного искусственного интеллекта в электронной коммерции очень позитивные. Ожидается дальнейшее развитие технологий, включая дополнительную и виртуальную реальность, голосовых помощников и автоматизацию логистики. По мере совершенствования этих систем компании получат возможность делать опыт покупок более вовлечённым, эффективнее выстраивать бизнес-процессы и быстрее реагировать на новые потребности покупателей.