AIと機械学習により、オンラインショッピングの未来が現実のものになります

Jetsonsは、まだ完全には習得していない自動化と使いやすさの生活を提案しましたが、人工知能と機械学習を使用することで、オンラインショッピング、特に小売業の未来を理想に近づける可能性があります。

オンラインショッピングの未来と、小売業者がAIとMLを使ってデジタルキャットウォークをどのように推進しているかに飛び込む前に、この2つを区別しましょう。

AI（人工知能）は完全に自動化されたインテリジェントなシステムで、買い物客が必要なものを正確に見つけるのに役立ちます。

ML（Machine Learning）は、数え切れないほどの履歴データを取り込んでパターンや傾向を見つけ、正確な予測を行うため、小売業で最もよく議論されます。

パンデミックは両方のテクノロジーの必要性を浮き彫りにし、両方が持続力を持っていることを証明しました。

オンラインショッピングの未来：仮想試着、返品の減少

AIとMLがオンラインショッピングの未来にどのように革命をもたらしているかを次に示します。

1. 買い物客がeコマースの収益を減らすために適切なサイズと製品を見つけるのを支援する
2. 小売サプライチェーンの強化
3. ブランド差別化のためのパーソナライズの促進

COVIDの制限により、2020年の初めに世界中の店舗がすぐに閉鎖され、小売業者は顧客が十分な情報に基づいて意思決定できるようにするための新しい方法をすぐに考え出す必要がありました。 店内での経験がほとんどないため、顧客は画面上の商品が自分たちが楽しめる商品であるかどうかを推測する必要がありました。 同じシャツの2つのサイズを購入することは、確信が持てない顧客にとっては簡単かもしれませんが、小売在庫に大混乱をもたらします。

PublicisGroupの最高商務戦略責任者であるJasonGoldbergは、仮想試着への移行が収益の削減と持続可能性の向上に役立つと説明しています。

店舗での購入の8％が返品され、「eコマースでは20〜30％が返品されます。 つまり、それは天文学的に高価で、生態学的に悲惨な結果です」と彼は言います。

さまざまな小売セグメントがオンラインで急成長を続けているため、利益と収益への大きな打撃を避けるために、この不一致に対処する必要があります。

ポーズをとる：機械学習と人工知能がCXと忠誠心をどのように強化しているか

顧客が完璧なサイズとタイプの製品を注文できるように機械学習モデルをトレーニングすることで、初めて満足できるようになります。 試着室が閉鎖されたパンデミックの間、仮想試着は非常に有用であることが証明されました。 彼らの高いレベルの有効性は、彼らがパンデミック後も続くことを証明しています。

これは、化粧品などのカテゴリに特に当てはまります。 他の何人かが使用したテスターを試すことは決して非常に衛生的な習慣ではなく、COVIDはそのような細菌に乗った経験を永久に終わらせたかもしれません。 拡張現実により、顧客は以前の色を拭き取ったり、家を出たりすることなく、いくつかの化粧品を試すことができます。

同様に、AIとMLは、消費者がより自信を持って意思決定できるように支援し始めました。これにより、小売業者は在庫レベルを維持し、サプライチェーン全体へのストレスを軽減できます。

小売サプライチェーンはよりスマートになり、より良いオンラインショッピングが可能になります

パンデミックは、サプライチェーンが小売業にとってどれほど重要であるかを明らかにしました。 トイレットペーパーを買いだめしていると、多くの買い物客が初めて完全に空の棚に遭遇しました。

これは、ゴールドバーグが機械学習に最適なアプリケーションであると考えている場所です。 「機械学習を使用して、過去の行動をすべて調べ、サプライチェーンを予測し、工場が[製品]を作成する効率をより正確に予測し、店舗での供給と需要をより適切に一致させることができます」と彼は言います。 「お客様は何もする必要はありません。 彼らは、機械学習がその店舗をより良くしたことを知りませんし、気にしません。ウォルマートがまさに彼らが望んでいたものを持っていることを知っているだけです。」

このシームレス性が真の最終目標です。つまり、顧客が望むものと必要なものをタイムリーに入手することです。

オンラインショッピングの未来におけるAI：バランスをとる

COVIDは、消費者による新しい買い物方法の受け入れを加速させました。 これは、小売業でAIとMLを使用するためのほんの始まりにすぎません。 消費者がすでに市場に出ている機能を使用して楽しむようになると、これらの機能が連携することを期待し始めます。

たとえば、住宅のリフォーム業者は、壁やカーペットの色を変更したい場合があります。 完全に拡張された現実のビューで変化を視覚化できることは、製品が互いにどのように補完するか、または補完しないかに基づいて、より良い決定を下すのに役立ちます。 アパレルに切り替えると、小売業者は、顧客が実質的に衣装全体を試着して、クロスセリングを改善し、返品を減らすことを望んでいる場合があります。

収集された顧客データが非常に多いため、小売業者は急いでパーソナライズされたエクスペリエンスを作成する必要があります。 同時に、小売業者はAIとのバランスを取る必要があります。 すでにシームレスに機能しているプロセスには使用しないでください。 テクノロジーのためにテクノロジーを必要とする人は誰もいません。 代わりに、AIとMLを活用して、カスタマーエクスペリエンスを大幅に向上させる必要があります。

MLは、パーソナライズ、差別化を促進します

機械学習は、競争の激しいカテゴリの小売業者の差別化要因としても機能します。 たとえば、Amazonには顧客に提供するハンマーが無数にあるかもしれませんが、小規模な小売業者は、特定のプロジェクトに適したハンマーを選ぶのを支援することで、消費者に貴重な体験を提供できます。

このデータ収集と集計には明確な利点があります。ゴールドバーグは次のように説明しています。「顧客が製品をどのように使用しているか、製品を検討するまでの道のりをよく知っているので、収集できるデータがあります。 。」

データは、データを適切に活用できる小売業者にとっての金鉱です。

オンラインショッピングの未来に備える

AIとMLを最も効果的に使用するには、小売業者は独自のデータをアルゴリズムにフィードしてトレーニングする必要があります。 これは完成するのに時間がかかるので、その間にゴールドバーグは小売業者が準備することを提案します。

「データポリシーを設定し、アーカイブポリシーを設定し、プライバシーステートメントを設定して、収集する内容とその使用方法を顧客に伝え、それを使用する許可を与えます。これらの機械学習モデルをトレーニングして、ユニークな体験を生み出してください」と彼は言います。

小売業の未来は高度にパーソナライズされ、バックエンドの摩擦とコストを最小限に抑えながら、顧客体験を向上させる側面に集中します。 新しい小売業者が毎日出現するにつれて、データを効果的に使用することで、カテゴリーリーダーが消費者のお気に入りとしての地位を獲得し維持するのに役立ちます。