Будущее онлайн-покупок становится реальным благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению

Джетсоны предложили жизнь с автоматизацией и простотой, которую мы еще не освоили, но использование искусственного интеллекта и машинного обучения может приблизить будущее онлайн-покупок, особенно розничной торговли, к идеалу.

Прежде чем перейти к будущему онлайн-покупок и тому, как ритейлеры выходят на цифровой подиум с помощью ИИ и МО, давайте разберем их.

ИИ (искусственный интеллект) — это полностью автоматизированная интеллектуальная система, которая может помочь покупателям найти именно то, что им нужно.

ML (машинное обучение) чаще всего обсуждается в сфере розничной торговли, поскольку оно обрабатывает бесчисленные строки исторических данных и пытается найти закономерности и тенденции, а также сделать точные прогнозы.

Пандемия выявила потребность в обеих технологиях, доказав, что обе они сохраняют свою жизнеспособность.

Будущее онлайн-покупок: виртуальные примерки, меньше возвратов

Вот как AI и ML революционизируют будущее онлайн-покупок:

1. Помогая покупателям найти правильный размер и продукт, чтобы уменьшить возвраты электронной коммерции
2. Укрепление розничных цепочек поставок
3. Повышение персонализации для дифференциации бренда

Ограничения COVID быстро закрыли магазины по всему миру в начале 2020 года, и ритейлерам быстро пришлось найти новый способ помочь своим покупателям принимать обоснованные решения. Из-за небольшого количества впечатлений в магазине покупателям приходилось гадать, будут ли продукты на их экранах теми, которые им понравятся. Покупка двух размеров одной и той же рубашки может быть легкой для неуверенного покупателя, но это наносит ущерб розничным запасам.

Джейсон Голдберг, директор по стратегии коммерции в Publicis Group, объясняет, что переход к виртуальной примерке помогает снизить прибыль и повысить устойчивость.

Восемь процентов покупок в магазине возвращаются, в то время как «в электронной коммерции возвращается от 20 до 30%. Так что это астрономически дорогой и экологически катастрофический результат», — говорит он.

Поскольку различные розничные сегменты продолжают свой стремительный рост в Интернете, это несоответствие необходимо устранить, чтобы избежать массовых ударов по прибыли и доходам.

Примите позу: как машинное обучение и искусственный интеллект влияют на CX и лояльность

Обучение моделей машинного обучения, помогающее клиентам заказывать товары идеального размера и типа, гарантирует, что они будут довольны с первого раза. Виртуальные примерки оказались очень полезными во время пандемии, когда примерочные были закрыты. Их высокий уровень эффективности доказывает, что они сохранятся после пандемии.

Особенно это касается таких категорий, как косметика. Примерка тестера, который использовали несколько других, никогда не была очень гигиеничной практикой, и COVID, возможно, навсегда положил конец подобным случаям заражения микробами. Дополненная реальность позволяет покупателям примерить несколько косметических продуктов, не стирая предыдущий цвет и даже не выходя из дома.

Точно так же AI и ML начали помогать потребителям принимать более уверенные решения, что помогает розничным торговцам поддерживать уровень запасов и снижать нагрузку на их цепочки поставок в целом.

Цепочки розничных поставок становятся умнее для повышения качества покупок в Интернете

Пандемия показала, насколько важна цепочка поставок для розничной торговли. Со всеми запасами туалетной бумаги многие покупатели впервые столкнулись с совершенно пустой полкой.

Именно здесь Голдберг видит идеальное применение машинного обучения. «Мы можем использовать машинное обучение, чтобы посмотреть на все это историческое поведение, предсказать нашу цепочку поставок, лучше предсказать, насколько эффективно наши фабрики будут производить [продукты], и лучше сопоставить предложение со спросом в магазине», — говорит он. «Клиент не должен делать ничего другого; они никогда не узнают и не заботятся о том, что машинное обучение сделало этот магазин лучше, они просто знают, что в Walmart есть именно то, что они хотели».

Эта бесшовность и есть настоящая конечная цель: своевременное получение клиентом того, что он хочет и в чем нуждается.

ИИ в будущем онлайн-покупок: поиск баланса

COVID ускорил принятие потребителями новых способов делать покупки. Это только начало использования AI и ML в розничной торговле. По мере того, как потребители начинают использовать функции, уже представленные на рынке, и получать от них удовольствие, они начинают ожидать, что эти функции будут работать вместе.

Например, ремонтник дома может захотеть изменить цвет стен и коврового покрытия. Возможность визуализировать изменения в представлении полностью дополненной реальности помогает им принимать более обоснованные решения в зависимости от того, дополняют или не дополняют продукты друг друга. Переключившись на одежду, ритейлер может захотеть, чтобы покупатели фактически примерили весь наряд, чтобы улучшить перекрестные продажи и снизить возврат.

Когда собрано так много данных о клиентах, розничные продавцы должны спешить с созданием персонализированного опыта. В то же время ритейлеры должны найти баланс с ИИ; его не следует использовать для процессов, которые уже работают бесперебойно. Никому не нужны технологии ради технологий. Вместо этого следует использовать AI и ML для существенного улучшения качества обслуживания клиентов.

Машинное обучение способствует персонализации и дифференциации

Машинное обучение также может стать отличительной чертой розничных продавцов в высококонкурентных категориях. Например, у Amazon может быть бесчисленное множество молотков, которые они могут предложить своим клиентам, но небольшой розничный продавец может предоставить потребителям бесценный опыт, помогая им выбрать правильный молоток для своего конкретного проекта.

У такого сбора и агрегирования данных есть явные преимущества, потому что, объясняет Голдберг, «вы знаете больше о том, как ваши клиенты используют продукт, вы знаете больше о пути, который они выбрали, чтобы рассмотреть продукт, поэтому есть данные, которые вы можете собрать. ».

Данные — это золотая жила для ритейлеров, которые умеют правильно их использовать.

Будьте готовы к будущему онлайн-покупок

Чтобы наиболее эффективно использовать AI и ML, ритейлерам необходимо вводить уникальные данные в алгоритмы и обучать их. Для этого требуется время, поэтому Голдберг предлагает ритейлерам подготовиться.

«Разработайте свои политики в отношении данных, разработайте свои политики архивирования, разработайте свои заявления о конфиденциальности, чтобы вы сообщали клиентам, что вы собираетесь собирать и как вы это используете, что дает вам разрешение использовать это для последующего использования». обучайте эти модели машинного обучения для создания уникальных впечатлений», — говорит он.

Будущее розничной торговли будет в высшей степени персонализированным и сосредоточено на аспектах, которые улучшают качество обслуживания клиентов, сводя при этом к минимуму внутренние трения и затраты. Поскольку каждый день появляются новые розничные продавцы, эффективное использование данных поможет лидерам категорий достичь и сохранить свой статус фаворитов потребителей.