Masa depan belanja online menjadi nyata dengan AI dan pembelajaran mesin

Diterbitkan: 2021-07-01

The Jetsons menyarankan kehidupan otomatisasi dan kemudahan yang belum sepenuhnya kami kuasai, tetapi penggunaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memiliki potensi untuk membuat masa depan belanja online – terutama ritel – lebih dekat ke ideal.

Sebelum terjun ke masa depan belanja online dan bagaimana pengecer berjalan di atas catwalk digital dengan AI dan ML, mari kita bedakan keduanya.

AI (Kecerdasan Buatan) adalah sistem cerdas yang sepenuhnya otomatis yang dapat membantu pembeli menemukan apa yang mereka butuhkan.

ML (Machine Learning) paling sering dibahas di ritel, karena mengambil banyak data historis dan mencoba menemukan pola dan tren, serta membuat prediksi yang akurat.

Pandemi menerangi kebutuhan akan kedua teknologi, membuktikan bahwa keduanya memiliki daya tahan.

Fashion e-commerce online catwalk: 3 kecerobohan untuk tidak terulang

e-niaga mode Merek-merek di industri fesyen kehilangan sasaran dalam hal memberikan pengalaman pelanggan terbaik.

Masa depan belanja online: Percobaan virtual, pengembalian lebih sedikit

Inilah cara AI dan ML merevolusi masa depan belanja online:

  1. Membantu pembeli menemukan ukuran dan produk yang tepat untuk mengurangi pengembalian e-niaga
  2. Memperkuat rantai pasokan ritel
  3. Meningkatkan personalisasi untuk diferensiasi merek

Pembatasan COVID dengan cepat menutup toko di seluruh dunia pada awal tahun 2020 dan pengecer dengan cepat harus mencari cara baru untuk membantu pelanggan mereka membuat keputusan yang tepat. Dengan sedikit pengalaman di dalam toko, pelanggan dibiarkan menebak-nebak apakah produk di layar mereka adalah produk yang akan mereka nikmati. Membeli dua ukuran kemeja yang sama mungkin mudah bagi pelanggan yang tidak yakin, tetapi hal itu mendatangkan malapetaka pada inventaris eceran.

Jason Goldberg, Chief Commerce Strategy Officer di Publicis Group, menjelaskan bahwa peralihan ke uji coba virtual membantu mengurangi pengembalian dan meningkatkan keberlanjutan.

Delapan persen pembelian di dalam toko dikembalikan sementara “dalam e-niaga, 20 hingga 30% dikembalikan. Jadi itu adalah hasil yang sangat mahal dan merusak ekologis,” katanya.

Karena berbagai segmen ritel melanjutkan pertumbuhan meroket mereka secara online, ketidaksesuaian ini harus diatasi untuk menghindari pukulan besar terhadap laba dan pendapatan.

Keberlanjutan dalam mode: Industri tertatih-tatih di atas catwalk etis

Keberlanjutan dalam mode: Industri senilai $2,5 triliun menghasilkan 10% emisi karbon global, 20% air limbah global, dan hilangnya keanekaragaman hayati yang besar. Pelajari bagaimana merek beradaptasi untuk menyediakan mode berkelanjutan untuk masa depan. Fashion adalah industri senilai $2,5 triliun, menghasilkan 10% emisi karbon global, 20% air limbah global, dan hilangnya keanekaragaman hayati yang besar. Konsumen menuntut perubahan, memaksa keberlanjutan dalam mode sebagai persyaratan, bukan tren.

Berpose: Bagaimana pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan memperkuat CX dan loyalitas

Pelatihan model pembelajaran mesin untuk membantu pelanggan memesan ukuran dan jenis produk yang sempurna memastikan bahwa mereka senang untuk pertama kalinya. Uji coba virtual terbukti sangat berguna selama pandemi ketika kamar pas ditutup. Tingkat efektivitas mereka yang tinggi membuktikan bahwa mereka akan bertahan pasca-pandemi.

Hal ini terutama berlaku dalam kategori seperti kosmetik. Mencoba penguji yang digunakan beberapa orang lain bukanlah praktik yang sangat higienis dan COVID mungkin telah mengakhiri pengalaman penuh kuman seperti itu untuk selamanya. Augmented reality memungkinkan pelanggan untuk mencoba beberapa produk kosmetik tanpa harus menghapus warna sebelumnya atau bahkan meninggalkan rumah mereka.

Demikian pula, AI dan ML telah mulai membantu konsumen membuat keputusan yang lebih percaya diri, yang membantu pengecer mempertahankan tingkat stok dan mengurangi tekanan pada rantai pasokan mereka secara keseluruhan.

Rantai pasokan ritel menjadi lebih pintar untuk belanja online yang lebih baik

Pandemi mengungkap betapa pentingnya rantai pasokan bagi ritel. Dengan semua penimbunan kertas toilet, banyak pembeli menemukan rak yang benar-benar kosong untuk pertama kalinya.

Konsumen seringkali tidak memikirkan dimana dan bagaimana mendapatkan produk esensial hingga tidak dapat memilikinya secara tiba-tiba.

Di sinilah Goldberg melihat aplikasi yang sempurna untuk pembelajaran mesin. “Kami dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk melihat semua perilaku historis itu, memprediksi rantai pasokan kami, memprediksi dengan lebih baik seberapa efisien pabrik kami dalam membuat [produk], dan mencocokkan pasokan dengan permintaan dengan lebih baik di toko,” katanya. “Pelanggan tidak perlu melakukan sesuatu yang berbeda; mereka tidak pernah tahu atau peduli bahwa pembelajaran mesin membuat toko itu lebih baik, mereka hanya tahu bahwa Walmart memiliki apa yang mereka inginkan.”

Kelancaran ini adalah tujuan akhir yang sebenarnya: mendapatkan pelanggan apa yang mereka inginkan dan butuhkan secara tepat waktu.

Hijau adalah warna merah muda baru: Fashion berkelanjutan akan menguasai landasan pacu

Konsumen mulai mengubah wajah industri ritel mode dengan desakan mereka pada mode berkelanjutan. Bagaimana pengecer bisa memenangkan mereka? Konsumen mengubah wajah industri fashion melalui tuntutan mereka untuk keberlanjutan. Temukan empat cara pengecer dapat mengatur landasan etis.

AI di masa depan belanja online: Menyeimbangkan

COVID mempercepat penerimaan konsumen terhadap cara-cara baru untuk berbelanja. Ini hanyalah awal dari penggunaan AI dan ML di retail. Saat konsumen mulai menggunakan dan menikmati fitur-fitur yang sudah ada di pasaran, mereka akan mulai mengharapkan fitur-fitur ini bekerja sama.

Misalnya, seorang ahli renovasi rumah mungkin ingin mengubah warna dinding dan karpet mereka. Mampu memvisualisasikan perubahan dalam tampilan augmented reality membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan bagaimana produk saling melengkapi atau tidak. Beralih ke pakaian jadi, pengecer mungkin ingin pelanggan mencoba secara virtual seluruh pakaian untuk melakukan penjualan silang yang lebih baik dan mengurangi pengembalian.

Dengan begitu banyak data pelanggan yang dikumpulkan, pengecer harus bergegas untuk menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi. Pada saat yang sama, pengecer harus mencapai keseimbangan dengan AI; itu tidak boleh digunakan untuk proses yang sudah bekerja dengan mulus. Tidak ada yang membutuhkan teknologi demi teknologi. Sebaliknya, AI dan ML harus dimanfaatkan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara material.

AI dan AR: Mendukung masa depan e-commerce mode

E-commerce mode akan terus tumbuh pascapandemi, didorong oleh teknologi AI dan AR yang membantu pembeli menemukan pakaian online yang paling cocok. E-commerce fesyen akan terus tumbuh melampaui pandemi, didorong oleh teknologi AI dan AR yang membantu pembeli menemukan pakaian online yang paling cocok.

ML memicu personalisasi, diferensiasi

Pembelajaran mesin juga dapat berfungsi sebagai pembeda bagi pengecer dalam kategori yang sangat kompetitif. Misalnya, Amazon mungkin memiliki palu yang tak terhitung jumlahnya untuk ditawarkan kepada pelanggan mereka, tetapi pengecer yang lebih kecil dapat memberikan pengalaman yang tak ternilai bagi konsumen dengan membantu mereka memilih palu yang tepat untuk proyek spesifik mereka.

Ada keuntungan tersendiri dari pengumpulan dan agregasi data ini karena, Goldberg menjelaskan, “Anda tahu lebih banyak tentang bagaimana pelanggan Anda menggunakan produk, Anda tahu lebih banyak tentang jalur yang mereka ambil untuk mempertimbangkan produk, jadi ada data di luar sana yang dapat Anda kumpulkan .”

Data adalah tambang emas bagi pengecer yang mampu memanfaatkannya dengan tepat.

Bersiaplah untuk masa depan belanja online

Untuk menggunakan AI dan ML secara paling efektif, pengecer perlu memasukkan data unik ke dalam algoritme dan melatihnya. Ini membutuhkan waktu untuk menyempurnakan, jadi sementara itu Goldberg menyarankan pengecer bersiap.

“Dapatkan kebijakan data Anda, dapatkan kebijakan arsip Anda, dapatkan pernyataan privasi Anda sehingga Anda memberi tahu pelanggan apa yang akan Anda kumpulkan dan bagaimana Anda menggunakannya, yang memberi Anda izin untuk menggunakannya untuk kemudian latih model pembelajaran mesin ini untuk menciptakan pengalaman unik,” katanya.

Masa depan ritel akan sangat dipersonalisasi dan berpusat pada aspek yang meningkatkan pengalaman pelanggan, sambil meminimalkan gesekan dan biaya backend. Saat pengecer baru bermunculan setiap hari, penggunaan data yang efektif akan membantu para pemimpin kategori mencapai dan mempertahankan status mereka sebagai favorit konsumen.