Kiemelkedő mesterséges intelligencia e-kereskedelmi trendek

A mesterséges intelligencia gyorsan átalakítja az online kiskereskedelmet. A vásárlók most már okosabb vásárlási élményeket várnak el, a vásárlók 70%-a szeretne MI-alapú funkciókat, mint például virtuális próbákat, MI asszisztenseket és hangalapú keresést. Az e-kereskedelmi MI piac robbanásszerű növekedést tapasztal:

A mai vásárlók már használják az MI eszközöket vásárlási élményük javítására:

A kiskereskedők jelentős befektetéseket tesznek MI-alapú rendszerekbe, hogy személyre szabják az összes interakciót, kezeljék a készletet és automatizálják a szolgáltatást. Ez a cikk bemutatja a legfontosabb MI trendeket az e-kereskedelemben – a személyre szabástól és chatbotoktól a vizuális keresésen, hangalapú kereskedelmen át a továbbiakig.

Személyre szabott vásárlási élmények

Az MI-alapú személyre szabás mára áthatja az e-kereskedelmet. Egy iparági felmérés szerint a vállalkozások 92%-a már használ MI-alapú személyre szabást a növekedés érdekében. A böngészési előzmények, korábbi vásárlások és valós idejű viselkedés elemzésével az MI motorok egyedileg összeállított termékeket ajánlanak minden vásárlónak.

Az MI-alapú személyre szabás optimalizálja a termékajánlásokat és a marketing tartalmakat az egyéni vásárlói preferenciák szerint

Fő tanulság: a fogyasztók 92%-a számol be arról, hogy többet költ, ha a márkák személyre szabott élményeket kínálnak, így az MI-alapú személyre szabás az egyik legjelentősebb e-kereskedelmi trend napjainkban.

Beszélgetés-alapú kereskedelem és MI chatbotok

Az MI chatbotok és virtuális asszisztensek átalakítják a vásárlók és az üzletek közötti interakciót. Ezek a beszélgetés-alapú MI ügynökök mindent kezelnek a kérdések megválaszolásától a rendelés leadásáig. A legfrissebb adatok erős fogyasztói elfogadást mutatnak:

A nagyobb kiskereskedők saját botokat indítanak – például a Walmart „Sparky”-ja és az Amazon „Rufus”-a segíti a vásárlókat. Az iparági jelentések szerint a chatbotok és MI ügynökök az e-kereskedelmi MI beszélgetések 10%-át teszik ki, ami növekvő fontosságukat tükrözi.

Az MI chatbotok és hangalapú asszisztensek 24/7 ügyféltámogatást és kéz nélküli vásárlást tesznek lehetővé

Vizuális keresés és kiterjesztett valóság

Az MI-alapú vizuális keresés és AR próbafunkciók elmosódottá teszik az online és a bolti élmények közötti határt. A vásárlók most már feltölthetnek egy fotót, és azonnal megtalálhatják a hasonló termékeket. A fejlett képfelismerés hidat képez az inspiráció és a vásárlás között: ha egy vásárló egy stílusos cipőt fotóz a közösségi médiában, az MI vizuális keresés megtalálhatja azt a cipőt vagy egy hasonló stílust a kiskereskedő katalógusában. A képalapú keresések az MI kiskereskedelmi beszélgetések 7–8%-át teszik ki.

Együtt a vizuális keresés és az AR egy erőteljes MI trendet képvisel: a képi megjelenítés és az intelligens keresés egyesítését. Amint a kiskereskedők integrálják ezeket, adatokat is táplálnak az ajánló motorokba – például az AR próbákhoz MI alapú méretajánlásokat társítva –, így egy gördülékenyebb, személyre szabottabb élményt hozva létre.

Az AR próbák és vizuális keresési technológiák növelik a vásárlói bizalmat és csökkentik a visszaküldési arányt

Készlet, logisztika és elemzések

Az MI átalakítja az e-kereskedelem háttérfolyamatait. A gépi tanulási modellek most már előrejelzik a keresletet, optimalizálják a készletszinteket és hatékonyabban kezelik a teljesítést. A kiskereskedők MI-t használnak a készletfeltöltés időzítésének előrejelzésére, az ellátási lánc kockázatainak felismerésére, valamint a raktárak és teherautók optimális útvonalának meghatározására. Egy ingadozó piacon ez csökkenti a túlzott készletet vagy a hiányt, és mérsékli a hulladékot.

Fenntarthatóság és elemzések

Az MI egyre inkább alkalmazott a fenntarthatóságban a logisztikában. A kiskereskedők MI-t használnak a csomagolási hulladék, energiafelhasználás és akár az élelmiszerromlás csökkentésére. A fenntartható MI gyakorlatok a legutóbbi beszélgetési témák 8,8%-át teszik ki, magas pozitív érzelmi töltettel. Ez összhangban áll a fogyasztói értékekkel: a vásárlók törődnek a zöld gyakorlatokkal, így az MI, amely optimalizálja az útvonalakat, csökkenti a kibocsátást vagy minimalizálja a visszaküldéseket, jó üzlet és jó PR is egyben.

Az elemzések terén az adatvezérelt MI eszközök segítik a kiskereskedőket a stratégiák finomhangolásában. A többcsatornás adatok (web, mobil, üzlet, közösségi média) összesítésével az MI elemzések feltárják a vásárlói viselkedés és szegmensek mélyebb összefüggéseit. A kiskereskedők előrejelző elemzéseket használnak árazásra, promóciókra és készlettervezésre. Például egy rendszer észreveheti, hogy a kosárelhagyás egy adott lépésnél tetőzik, és automatikusan tesztel egy ingyenes szállítási ajánlatot az értékesítés visszaszerzésére.

Az MI-alapú ellátási lánc optimalizálás csökkenti a hulladékot és javítja a szállítás hatékonyságát

Generatív MI tartalom- és marketingkészítéshez

Egy újabb trend a generatív MI használata marketing- és terméktartalom nagy volumenű előállítására. A modern nyelvi modellek, mint a GPT-4, képesek termékleírásokat, blogbejegyzéseket, hirdetésszövegeket és még sok mást írni – gyakran megkülönböztethetetlenül az emberi szövegtől. Ez azt jelenti, hogy az online áruházak automatikusan generálhatnak több ezer személyre szabott termékleírást vagy közösségi média posztot, rengeteg időt megtakarítva.

Az MI ma már a tartalomkészítés nagy részét kezeli, lehetővé téve az emberi csapatok számára, hogy a stratégiára és a márka irányítására koncentráljanak.

— Marketingvezető, e-kereskedelmi iparág

A programozott MI marketing, amelyben algoritmusok készítenek kampányokat, egyre gyakoribb az e-kereskedelemben. Az olyan funkciók, mint az MI által tervezett kuponozás és az MI-alapú keresztértékesítés, növekednek. Lényegében a generatív MI rugalmasabbá és adatvezéreltebbé teszi a marketinget.

A generatív MI automatizálja a tartalomkészítést nagy volumenben, miközben megőrzi a márka következetességét

Közösségi kereskedelem és feltörekvő trendek

A közösségi média platformok e-kereskedelmi erőművekké fejlődnek – és az MI kulcsszerepet játszik ebben. Egy friss Deloitte felmérés szerint a fogyasztók 68%-a most már gyakrabban vásárol közösségi médián keresztül. Az olyan funkciók, mint a vásárolható posztok, élő közvetítéses vásárlási események és influenszer piacterek gyorsan növekednek.

Sok márka egyedi „vásárlói botokat” is létrehoz a közösségi alkalmazásokban, hogy beszélgetés-alapú módon vezessék a felhasználókat. A közösségi kereskedelem ötvözi a személyre szabást és a közösségi hálózatokat: az MI tanul a vásárlók közösségi viselkedéséből (kedvelések, követések, megosztások), hogy termékeket javasoljon közvetlenül a közösségi hírfolyamban. A pandémia által felgyorsított közösségi vásárlás csak növelte az ilyen MI-vel átszőtt élmények iránti keresletet.

Az MI-alapú közösségi kereskedelem ötvözi a személyre szabást a közösségi hálózatokkal a zökkenőmentes vásárlásért

Előre tekintve: Integrált MI stratégia

A fő mintázat világos: az MI már nem újdonság az e-kereskedelemben – alapvető elem. A kiskereskedők az MI-t minden funkcióba beépítik, nem csak elszigetelt pilotokba. A személyre szabástól és kereséstől a chatbotokon, logisztikán és tartalomkészítésen át az MI trendek lefedik az egész vásárlói tölcsért.

Feltörekvő területek

A technológia gyorsan halad. Új területek, mint az ügynöki MI (autonóm MI segítők) és az MI-alapú metaverzum vásárlás a láthatáron vannak. Még mélyebb MI integráció várható:

• Kiterjesztett valóság vásárlói lounge-ok MI stylistokkal
• Hangalapú kereskedelem beágyazva otthoni eszközökbe
• MI-alapú személyre szabás fizikai és digitális érintkezési pontokon
• Autonóm ellátási lánc menedzsment minimális emberi beavatkozással

A kiskereskedőknek rugalmasnak kell maradniuk, ötvözve az MI-t más innovációkkal (felhő, 5G, IoT), hogy versenyképesek maradjanak.

A jövőbeli MI integráció átfogja a fizikai és digitális kiskereskedelmi élményeket

Főbb tanulságok

A mai kiemelkedő MI e-kereskedelmi trendek:

• Ultraszemélyre szabott ajánlások gépi tanulással
• Beszélgetés-alapú vásárlás chatbotokkal és hangalapú asszisztensekkel
• Elmélyült vizuális keresés és AR próbák
• MI-vel kezelt ellátási láncok és logisztikai optimalizálás
• Generatív tartalomkészítés marketinghez és termékleírásokhoz
• Közösségi kereskedelem MI-alapú felfedezéssel és ajánlásokkal

Kapcsolódó források