eコマースで地位を失うのは簡単です。 顧客がリンクをたどるだけで競合他社から購入できる混雑した市場では、小売業者は一生懸命働かなければなりません。 すべての検索用語、製品の説明、およびユーザー経路が重要です。
当然のことながら、スマートプレーヤー 海e 依存するようになる 豊富なデータ 消費者は作る ビジネスプロセスのすべてのステップで利用可能。 彼らは展開します 予測分析, 機械学習とその他の人工知能 テクニック ゲームのルールを再定義し、競合他社に先んじる手助けをし、全体的なカスタマーエクスペリエンスを向上させます。
方法のほんの数例を次に示します。
画像分類による製品発見の強化
いくつかの 最も興味深い試み ショッピング体験を増強することで 関係する 分類、理解と通訳 画像。 と Pinterestのビジュアル検索機能、AIが小売業のコンテキストにどのように適合し、代替手段を提供することで顧客体験をサポートするかの始まりを見ることができます まだ直感的な方法 商品検索の.
たとえば、ユーザーは 彼らができない何かを探しています 特に 名前。 PinterestやEtsyのようなブランドにとってクラフトとスタイルの重要性を考えるとき、言うことができるという商業的な強み 「このようなものを見つけてください」というのは明らかです。
イメージソース： シーアインタラクティブ
CamFindComment は、AIを使用して消費者と情報やブランドを結び付けるビジュアル検索エンジンです。 一度 user 持っています スナップペッド 絵, CamFindアプリは、モバイルビジュアル検索テクノロジーを使用してオブジェクトを識別し、オブジェクトに関する情報を提供します。
あなたは素敵な靴を見つけるかもしれません – 実際に 誰かに ショーウィンドウではなく。 Tアプリケーションはブランドを識別し、 現在 製品情報、および靴の在庫があるオンラインマーケットプレイスへのリンク。 Camfindは、写真から他の種類のデータを抽出することもできます。 例えば 映画のポスター、すぐにg活性化する 地元の上映時間、映画の予告編、チケットサイトへのリンクの結果。
ここで重要な要素 (そもそも写真の解釈に必要な重い処理能力を超えて）は、写真分類が販売サイクルを短縮し、モチベーションを活用するために使用されていることです。簡単に言えば、顧客は写真を撮るのに十分興味を持っていたので、可能性のある障壁を取り除きましょうその熱意が売りに変わるのを防ぎます。
より良いCRMシステムのためのマーケティングと販売の統合
予測分析は、マーケティングと販売のまったく新しい機会を生み出し、リードを作成して特定し、全体的なコンバージョン率を高めています。
ミンティゴ は、最新のアプリケーションである予測プラットフォームです。 予測セールスコーチ、AIを使用して、実用的なセールスインテリジェンスを顧客関係管理に直接提供します (CRM）システム。 CRM は従来、
データリポジトリ – 便利ですが、解釈が必要です。 ミンティゴ 誰があなたの会社から購入するのか、何を購入するのか、なぜ彼らがそれを必要とするのか、そしてあなたがどのように意味を持つべきかを特定することができますly 彼らと関わる 販売の可能性と販売の規模を最大化する.
Mintigoのアプリケーション 組み合わせ 簡単かつ直接アクセス可能なインターフェースへの予測的洞察、購入意向、および販売ガイド 現代から CRMシステム (Salesforce、Oracle Sales Cloud、SAP、Microsoft Dynamicsなど。） 個々のリードを超えて、それは オーディエンスを分類するために働くこともできます、そして その後 戦略を構築する マーケティングキャンペーンをサポートします.
2010年代の最も成功したマーケティングビジネスのいくつかは、消費者の経験を犠牲にして、マーケティング効果を最適化しました。 たとえば、ウェブ上やデバイス全体で広告を追いかける広告を喜んで持っている人は誰もいません。 逆に、今後XNUMX年間で最も成功するマーケティングビジネスは、AIを使用して複数のデータソースを収集、照合、解釈し、消費者体験を向上させながらマーケティング効果を最適化します。
スマートテクノロジーで顧客を再エンゲージする
もちろん、AIはそれ自体で新しい製品カテゴリにもつながります。 eコマースの売上を新たな高みへと駆り立てます。 モノのインターネット (IoT）はAIを使用して、消費者を新しいeコマースに接続します 方法; テクノロジーによって推進されますが、それは非常に人間的な経験のために評価されます。
サムスン はFreshDirectおよびShopRiteと協力して、AIテクノロジーとXNUMX台のカメラを組み合わせたスマート冷蔵庫を作成しました。これにより、食品のレベルを追跡し、レベルが低くなったときに食料品を注文できます。 統合されたスマートタブレットと付属のソフトウェアは、材料に基づいてレシピを推奨できます 手に 家族の食事のスケジュールを整理することもできます。
画像ソース： サムスン
そして、私たちのデバイスがより接続されるようになるにつれて (ソフトウェアは冷蔵庫ではできない方法で更新できることを忘れないでください）、ダイエット計画から日記まで、すべてがリアルタイムで私たちの食べ物や食生活に影響を与えることが期待できます。 炭水化物をカットしたいですか？ 冷蔵庫に聞いてください。 今夜遅くまで外出しますか？ お母さんに電話しないで、冷蔵庫と食べ物が無駄にならないように言ってください！ それは純粋な便利さのように聞こえますが、ブランドは消費者が切望するシームレスさとシンプルさも活用します – アマゾンのダッシュ eコマースのプロセスを自動化する方法の基本的なポスターチャイルドです。
よりパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供する
すべてのビジネスは、販売を行うために適切なタイミングで適切な人物を特定する必要があり、テクノロジーは提供することでeコマースを支援しています 顧客 シームレスな速度での分析。 AIは、機械学習システムとコグニティブコンピューティングを通じて、消費者のオンラインエクスペリエンスをパーソナライズすることでコンバージョンを促進します。
バーチャルアシスタントとチャットボットは、 AI パーソナライズing 顧客体験。 たとえば、 ノースフェイス はIBMのワトソンを使用して、お客様が次の冒険に最適なジャケットを見つけるのを支援しています。
The North FaceのWebサイトにアクセスすると、Watsonがポップアップします。 〜へ 尋ねる： 「このジャケットはいつどこで使用しますか？」 そして、顧客が応答を話すか入力すると、Watsonはさらにいくつかの明確な質問をフォローアップします。 回答をまとめた後、Watsonは利用可能なオンラインインベントリをスキャンして推奨します の選択 ジャケット、従来のカタログ順序ではなく関連性に基づいています。
ワイズライン eコマースアプリケーションにAIを使用している企業の別の例です。 それ ビルドs 企業が自然言語処理を使用して顧客と対話するために使用できるブランドのチャットボット (NLP）27/7のカスタマーサポートを提供し、ユーザーの行動を追跡し、ブランドの継続性を実現します。 Wizelineは、エンゲージメント率を他のチャネルの最大XNUMX倍に高め、保持率を最大XNUMX倍に高めると主張しています。
As
これらの AI 技術は発展し続けており、 XNUMXつの一般的な傾向が予想されます。 一方では eコマースは これまで以上に普及し、自動化されています。営利団体は私たちについてもっと知り、そのデータを使用して、購入を促し、関連するオファーを提示し、購入の障壁を減らす環境に私たちを包み込みます。 同様に、eコマースと従来の小売体験はどちらもより自然で魅力的でパーソナライズされたものになります。 オーダーメイド商品, サービス およびプロセス 全体的なカスタマーエクスペリエンスを変革し、改善します。
そしてもちろん アンバベル 企業が提供するのを助けるためにあります 多言語カスタマーサービス のようなプラットフォームで のZendesk, Salesforce、Freshdesk、およびその他の翻訳APIとの統合。
もっとお知りになりたい。
