Как применение ИИ в онлайн-торговле влияет на успех платформы
Искусственный интеллект все более востребован в различных отраслях. Компании осознают, что его внедрение необходимо для обеспечения роста и развития бизнеса. Согласно отчету об экономическом потенциале генеративного искусственного интеллекта компании McKinsey&Co, экономический потенциал генеративного искусственного интеллекта может достигать $400–600 млрд ежегодно в розничной торговле и производстве товаров широкого потребления. ИИ особенно успешно применяется в маркетинге и продажах, операциях с клиентами, разработке программного обеспечения и исследованиях. Поэтому использование технологий искусственного интеллекта в электронной торговле становится не просто важным, но и необходимым фактором успеха.
Один из самых ярких примеров использования машинного обучения в онлайн-торговле – система рекомендаций. Алгоритмы анализируют поведение покупателей и создают персонализированные рекомендации, делая покупательский процесс быстрым и удобным. Например, маркетплейс Ozon активно инвестирует в усиление персонализации, что приводит к увеличению количества покупок, к которым покупатель пришел после получения предложения от рекомендательных систем. За последний год их число выросло почти на 60%. Помимо этого, ИИ помогает оптимизировать различные процессы, такие как модерация товаров на маркетплейсах. Этот процесс может охватывать сотни тысяч карточек в день, что в итоге выгодно для всех сторон, включая платформу, продавца и покупателя. Машинное обучение помогает автоматически проверять карточку товаров на соответствие правилам платформы и при необходимости отправлять на доработку продавцу, указав, что необходимо изменить или дополнить. Эта же технология может отвечать за первичное отсеивание запрещенного контента, а также недопущение мошенников к продажам.
Еще одно направление для применения ИИ – прогнозирование спроса. Так, алгоритмы Ozon умеют строить модели продаж и подсказывать продавцам, сколько товара, когда и в каком количестве им стоит привезти в тот или иной регион. Для расчета используются модели машинного обучения, которые составляют прогноз на основе множества данных – спроса клиентов, сезонности, цены товара, глубины его скидки в рамках акции, остатков на складах и числа товара в пути.
Хочется отметить, что использование ИИ в электронной торговле необязательно включает в себя сложное машинное обучение и IT-разработку. Небольшие компании тоже учатся использовать различные сервисы по искусственному интеллекту, которые могут помогать абсолютно в разных направлениях. Например, использование ключевых слов для более эффективной SEO-оптимизации или полного создания текста для описания товара, который будет сформулирован на основе запросов к тексту. Есть и предприниматели, для которых ИИ генерирует не просто текст для описания товаров или постов в социальных сетях, но и могут помочь создать готовый контент-план для маркетинговых целей компании. Существуют также и нейросети для изображений. Пользователь загружает свой товар, пишет запрос, может даже указать особенности из брендбука – нейросеть сгенерирует несколько изображений.
В заключение, ИИ продолжает демонстрировать свой огромный потенциал для развития и улучшения электронной торговли. Его применение становится все более неотъемлемой частью стратегии для компаний, и это только начало. В будущем можно ожидать еще более широкого использования искусственного интеллекта в электронной торговле, что принесет новые возможности и перспективы для бизнеса и потребителей.
