オンライン ストアのオーナーで、e コマース AI 機能を活用していない場合は、チャンスを逃しています。AI を使用すると、顧客を引き付け、業務を最適化し、売上を伸ばす方法に革命を起こすことができます。
平均注文額を向上させるパーソナライズされた製品推奨から、買い物客に印象を与えるビジュアルやチャットボットまで、AI は e コマースの状況を変えています。需要予測、タスクの自動化、不正行為の防止、大規模なブランド エクスペリエンスのカスタマイズを行う AI ツールもあります。
このガイドでは、ブランドロイヤルティを促進し、競合他社よりも優位に立つために不可欠な e コマース AI ツールについて学習します。
目次
電子商取引AIの今後の動向
オンラインストアを拡大するためのAIの基本
ケーススタディ: ジェネレーティブ AI 向け Chovm Cloud
まとめ
電子商取引AIの今後の動向
間違いなく、eコマース AI の未来は明るいものになりそうです。いくつかの革新的なトレンドが市場を活性化させようとしています。では、最も有望な進歩のいくつかを詳しく見ていきましょう。
拡張現実ショッピング
買い物に出かけなくても服が着られる可能性、家具をどこに置くかを思い浮かべられる可能性、家から出ることなく新しい口紅の色を塗れる可能性について考えてみましょう。
AR（拡張現実）ショッピングは、スマートフォンやタブレットのカメラを使用して、実際の周囲の環境に商品の画像を重ね合わせるアプリケーションです。
これは、買い物客に実際に何を買うのかを感じさせ、その結果、購入した商品に満足しなかったために商品を返品する顧客の割合を減らす理想的なショッピング テクノロジーです。
音声起動ショッピングアシスタント
Amazon の Alexa や Apple の Siri などのスマート アシスタントは、音声による購入プラットフォームに変わりつつあるだけではありません。顧客は音声コマンドを使用して、商品を閲覧したり、カートに追加したり、支払いを済ませたり、注文を追跡したり、興味を持ちそうな商品の提案を受け取ったりすることができます。
詐欺防止の強化
電子商取引の取引が増加するにつれて、詐欺師が使用する手口も増加しています。しかし、AI は後退しません。機械学習モデルは、大規模なデータセットをスキャンして、人間には認識できない疑わしい危険なパターンや兆候を特定できます。
この高度なセキュリティにより、シームレスな取引エクスペリエンスを維持しながら、オンライン ストアと買い物客を詐欺から保護します。
高度な行動分析
将来、AI は顧客の行動に反応する受動的なツールではなくなり、パターンに基づいて結果を予測するようになります。
AI はディープラーニングを使用することで、各消費者の性向、購入履歴、閲覧履歴を分析し、将来の意図や要望を再現することができます。
これにより、ほぼ完璧なオーディエンスターゲティングが可能になり、特定の製品、コンテンツ、オファーを事前に提示できるようになります。
オンラインストアを拡大するためのAIの基本
商品推奨AI
オンライン ストアでは、顧客体験と売上を向上させるために、パーソナライズされた製品推奨の使用を検討するのが最適です。
機械学習技術は、顧客の閲覧履歴、購入習慣、その他の人口統計に基づいて顧客の好みを予測し、ターゲットを絞った製品提案を提供します。
これらは、製品ページ、注文確認ページ、またはターゲットを絞った電子メール マーケティングを通じて配置できます。
のようなツール Amazonパーソナライズ or Algolia 協調フィルタリングとディープラーニングを使用して、提供される推奨事項の精度を向上させ、コンバージョン率と顧客満足度を高めます。
自動価格設定ツール
AI価格設定ツールは数多くある。例えば、 プリシンク と 価格.aiこれにより、オンライン小売業者は、市場における類似製品の価格、需要、時間、在庫などの特定の要因に基づいて、製品の適正価格を設定できます。
これらのツールは機械学習技術を採用して、販売記録、市場動向、顧客行動を分析し、最適な価格戦略を特定します。
動的価格機能により、リアルタイムで価格を変更できるため、小売店は利益を最大限に高めながら関連性を維持できます。
また、自動価格設定技術により、どの製品を宣伝、割引、またはバンドルに含めるかを判断して、売上を増やし、過剰在庫を減らすこともできます。
在庫管理システム
AI テクノロジーを使用して実装された在庫管理システムは、在庫過剰や在庫切れの状況を回避するために、適切な在庫数を発注または保管するのに役立ちます。
ツール エココムダッシュ or オルドロ ビッグデータと予測分析を活用して、季節変動、販売動向、天候やイベントなどのその他の影響を考慮して顧客の需要を予測します。
需要予測により、小売業者は製品の調達、生産、流通に関してより適切な意思決定を行うことができ、在庫の保有コストや在庫切れを最小限に抑えることができます。
AI は動きの遅い在庫や古い在庫も検出できるため、小売業者は割引を提供したりメーカーへの注文を減らしたりするなど、必要な措置を講じることができます。
需要予測AI
正確な需要予測ツール Salesforceのアインシュタイン or リーフォイ 効果的な在庫管理とサプライチェーン計画には不可欠です。
AI アルゴリズムは、過去の売上、市場動向、顧客行動、外部要因などの膨大な量のデータを分析して、製品やサービスの将来の需要を予測できます。
時系列分析、機械学習、ディープラーニング モデルなどの高度な技術により、複雑なパターンを捉え、より正確な予測を提供できます。
需要予測 AI は、小売業者が需要の急増や急減を予測するのに役立ち、それに応じて生産、人員配置、物流を調整して、無駄や過剰在庫を最小限に抑えながら顧客のニーズを満たすことができます。
チャットボットと仮想アシスタント
チャットボットや仮想アシスタントも AI ベースのソリューションであり、いつでも顧客にサポートを提供したり、よくある質問に回答したり、顧客が購入プロセスをナビゲートできるように支援したり、顧客の簡単な問題を解決したりすることができます。
これらの AI アシスタントは、オンライン ストア、ソーシャル メディア プラットフォーム、さらにはメッセージング アプリに組み込むことができ、シームレスでパーソナライズされたショッピング体験を提供します。
チャットボットと仮想アシスタントは、手動での処理が必要な基本的な顧客サービス問い合わせの量を削減するのに役立ちます。
このような AI アシスタントは、高度な NLP と機械学習のアプローチを適用することで顧客からの問い合わせを効率的に処理することができ、顧客満足度とロイヤルティを高めます。
不正検出システム
購入時にインターネットが利用される機会が増えるにつれ、クレジットカード詐欺、個人情報の盗難、アカウントの乗っ取りなどの事件が発生する可能性が高まっています。
取引パターン、ユーザーの行動、その他の関連アクティビティの分析に役立つ人工知能システムを使用することで、リアルタイムの不正検出を実現できます。
機械学習プロセスでアルゴリズムを使用すると、システムが新しい詐欺パターンを学習できるようになり、精度が向上します。
したがって、オンライン小売業者にとって、自社のビジネス、顧客、ブランドに危害を加える可能性のある不正な取引を特定して抑制し、潜在的な損失や法的影響を軽減することが重要です。
ケーススタディ: ジェネレーティブ AI 向け Chovm Cloud
Chovm Cloud には、基礎モデル (FM) と AI ソリューションの開発、改善、実装に使用できるさまざまな生成 AI (GenAI) サービスがあります。同社の主力製品は Tongyi Qianwen (Qwen) で、さまざまな分野で 90 万回以上使用されている大規模な言語モデルです。
最新バージョンの Qwen 2.5 では、推論、コード理解、テキスト理解の機能が強化されています。
GenAI は、優れたパフォーマンスと効率性を実現するために特別に設計された AI インフラストラクチャに基づくオンライン サービスの展開だけでなく、FM のトレーニングと微調整もカバーする、Chovm Cloud の全プロセス サービスです。
Chovm Cloud は、すぐに使用できるさまざまな AI コンピューティング サービス、幅広いオープンソース FM オプション、効率的な運用管理をユーザーに提供し、企業がインテリジェントな顧客体験を構築し、GenAI 変革を促進できるようにします。
まとめ
電子商取引における AI の使用は、店舗の運営方法、そしてさらに重要なことに、顧客体験の取り扱い方法に革命をもたらしています。
電子商取引の分野が拡大するにつれ、拡張現実やAlexaのような音声アシスタントを介したショッピングなど、より多くのAI機能が、将来期待されるものの一部となるでしょう。
