Az e-kereskedelem az egyik legfontosabb felhasználója a mesterséges intelligenciának (AI). Használati területei a személyre szabott termékajánlásoktól, a továbbfejlesztett ügyfélszolgálattól, az árazás optimalizálásán át az intelligens logisztikáig és a kereslet-előrejelzésekig terjednek.
A mesterséges intelligenciát alkalmazó üzleti stratégiákat választó szervezetek legalább 20 százalékkal több bevételt termelnek, miközben átlagosan 8 százalékkal csökkentik a költségeiket. Ez a jól megtérülő befektetés korábban is jelentős globális befektetői tőkét vonzott, csak 2015 és 2021 között több mint a négyszeresére nőtt. A ChatGPT berobbanása óta eltelt években azonban nem volt megállás – és úgy tűnik, hogy a továbbiakban már exponenciálisan fog növekedni.
2032-re az e-kereskedelmi MI-piac várhatóan eléri a 45,72 milliárd dollárt. Az e-kereskedelmi vállalkozások 84 százaléka pedig már a mesterséges intelligenciát tekinti elsődleges prioritásnak. A Gartner piackutató elemzése szerint az e-kereskedelemben használt mesterséges intelligenciával több mint 25 százalékos javulást érhető el az ügyfél-elégedettségben. A bevételben hasonló szintű gyarapodás, a költségoldalon jelentős csökkentés érhető el. Ezek a statisztikák mutatják az AI növekvő jelentőségét az iparágban. De rámutatnak azokra az előnyökre is, amelyeket a vállalatok és a fogyasztók számára egyaránt biztosíthat. Az AI segíthet a cégeknek a jobb vásárlói interakciókban és a személyre szabott ajánlásokban, áramvonalasítja a belső folyamatokat és növelheti az ellátási láncok hatékonyságát is.
Személyre szabott ajánlatok
A vásárlási szokások megváltozásával együtt változtak a vevők elvárásai is.
A mai vásárlók személyre szabott élményt várnak az online vásárlás során, és ha a kiskereskedők ezt biztosítják, az akár 40 százalékos bevételnövekedéssel is járhat.
A mesterséges intelligencia a múltbeli vásárlói viselkedés adataiból (keresésekből, kattintásokból, vásárlásokból) tanul: ezen adatokat is felhasználja a vásárlók kiszolgálása során. Az AI eszközök az algoritmusok segítségével a legrelevánsabb termékeket ajánlják az adott vásárlóknak. Különösen erősek ebben az elmúlt években piacra lépett versenyzők, mint a Shein, a Wish vagy jelenleg éppen a Temu. Ezek a kereskedők a kosárban kapcsolódó kiegészítő termékeket javasolnak, vagy megosztják a vásárló tartózkodási helye alapján releváns tartalmakat.
A személyre szabott termékajánlások úgy javítják a vásárlási élményt, hogy segítenek a vásárlóknak gyorsan megtalálni, amit keresnek. Illetve olyan további termékeket is javasolnak, amelyekre azoknak szükségük van. A legnyilvánvalóbb általunk ismert nyugati példák az Amazon termékajánlója, a Spotify által ajánlott előadók vagy a Netflix nyitólapja.
A kiskereskedő szemszögéből nézve jelentősen növelheti a vásárlói hűséget, és lehetőséget biztosít a keresztértékesítésre vagy a magasabb értékű termékekre való rábeszélésre (upsell). A McKinsey kutatása szerint az AI használata pusztán a személyre szabás révén máris 10-30 százalékkal hatékonyabb marketinghez és ezzel kapcsolatos költségmegtakarításhoz, a konverziók számának növekedéséhez (3-5 szálék) és akár 5-10 százalékkal magasabb vásárlói elégedettséghez és elköteleződéshez vezethet.
Okosabb keresés
A személyre szabott termékajánlásokon kívül az AI arra is lehetőséget ad, hogy a kiskereskedő megértse a vásárló keresési lekérdezése mögött meghúzódó szándékot. Amikor az átlagos e-kereskedelmi kosárelhagyási arány 20-45 százalék között van, az okosabb keresések bizonyítottan csökkentik e számot azzal, hogy relevánsabb eredményeket kínálnak. Ehhez hasonlóan a mesterséges intelligencia az online és offline adatokban is mintákat azonosít, hogy megértse a vásárlói szándékot. A gépi tanulási algoritmusok tovább viszik az elemzést, hogy kontextusba helyezzék az adatokat.
Például: amikor egy vásárló „kalapokat” keresett, az AI képes volt megállapítani, hogy az a közelgő esküvőre kell, így a téli gyapjúkalapok helyett alkalmi kalapokat ajánlott.
Miközben az AI technológia folyamatosan „tanulmányozza” a felhasználót, megismeri azok egyes preferenciáit, ennek révén pontosabb ajánlásokat tehet. Így a „legjobb ünnepi ruhák” keresés eredményei olyan ruhákat mutatnának a vásárló kedvenc márkáiból, amelyek alkalmasak egy városlátogatásra, amit épp most foglalt le. Ez a szupercélzott targetálás lehet a gyógyír a kiskereskedők legrosszabb rémálmára, az elhagyott kosarak problémájára. A Dynamicyield piackutató real time adatai szerint globálisan az átlagos kosárelhagyási arány 73 százalék.
Az okosabb keresések révén, amelyek megértik a vásárló szándékát, a kiskereskedők a megfelelő terméket, a megfelelő helyen, a megfelelő időben tudják megmutatni, jelentősen csökkentve ezt az arányt.
Logisztika és előrejelzés
Miközben a mesterséges intelligencia sokat nyújt a vásárlói élmény javításához, a háttérben jelentős üzleti hatást is gyakorolhat. A kiskereskedők a mesterséges intelligencia szolgáltatások révén könnyebben menedzselhetik a raktári folyamatok optimalizálását és komoly lehetőség nyílik a logisztikai láncok menedzsmentjének forradalmasítására is.
Ahhoz, hogy az AI támogassa a logisztikát és az előrejelzéseket, különböző forrásokból gyűjt adatokat. Beleértve ebbe a körbe a tranzakciós adatokat, a viselkedési adatokat, a demográfiai adatokat és az e-kereskedelmi adatokat is. Például azt, hogyan reagált egy vásárló egy promóciós e-mailre. Gépi tanulás, adatbányászat, optimalizálási algoritmusok és neurális hálózatok alkalmazásával a kiskereskedők hatalmas mennyiségű adatot elemezhetnek valós időben, hogy mintákat azonosítsanak és előrejelzéseket készítsenek.
Az AI tehát komoly segítséget jelent a készletgazdálkodásban is: a múltbeli értékesítési adatok, az aktuális piaci trendek és a közösségi média-adatok elemzésével pontos kereslet-előrejelzések készíthetőek. Ugyanígy, lehetőséget kínálnak a szezonális előrejelzések készítésére is: például a Black Friday-t a korábbi évek adatainak birtokában hatékonyabb lehet a várható keresletre prognosztizálni. A kínálati-keresleti dinamikán alapuló dinamikus árképzés pedig segíthet kiszámítani az értékesítés biztosításához szükséges minimális kedvezményeket.
Ezenkívül a mesterséges intelligencia lehetővé teszi a kiskereskedők számára az ismétlődő feladatok automatizálását és a munkafolyamatok egyszerűsítését is. Ez jelentősen csökkentheti a raktári műveletekhez kapcsolódó időt és költségeket. A már idézett McKinsey vizsgálat is azt mutatja, hogy az AI-t alkalmazó kereskedők 15 százalékkal csökkentették a logisztikai költségeiket. Meg azt, hogy 35 százalékkal hatékonyabban menedzselték készleteiket és mintegy 65 százalékkal emelték a rendelkezésre álló termékek elérhetőségét.
AI ügyfélszolgálat
A Juniper Research tavalyi kutatása rámutatott, hogy az AI működtette chatbotok dolgoznak az online ügyfélszolgálati beszélgetések 70 százalékán. A generatív MI bevezetése óta azonban az e-kereskedelmi szektor értéke 5,92 billió dollárra ugrott, ahogy a kiskereskedők igyekeznek a meglévő chatbotjaikat új funkciókkal fejleszteni. A generatív MI az e-kereskedelemben már képes arra, hogy részt vegyen a beszélgetésen alapuló online kereskedelem fenntartására, ami lehetőséget teremt arra, hogy a jelenleg értékesítés támogatással foglalkozó dolgozók kevésbé monoton feladatokkal foglalkozzanak a napi munkájuk során.
A vásárlók számára a mesterséges intelligencia asszisztensek a nap vagy az éjszaka bármely szakában válaszolnak a bonyolultabb kérdésekre. De retargeting kampányok alapján képesek termékjavaslatokat megosztani, miközben valós idejű frissítéseket adnak a már kiküldött csomagok pontos helyzetére és várható érkezésére vonatkozóan. A kiskereskedők számára a mesterséges intelligenciával működő asszisztensek gyakorlatilag kiküszöbölik a nyelvi akadályokat az ellátási láncban. Emellett segítenek a költséges hibák javításában, a gyanús tevékenységek felderítésében és egyben optimalizálják a termékleírásokat, akár a kulcsszavak elemzése vagy az automatikusan általuk elvégzett A/B tesztek alapján.
Az AI mélytanuló algoritmusai képesek meghatározni az egyéni preferenciákat, hogy megfelelő ajánlásokat adjanak. Például az ügyfélvélemények elemzésével a technológia megértheti, hogy a ruhaméretek nagyobbak, és azt javasolhatja a vásárlónak, hogy egy mérettel kisebbet vásároljon, amikor egy új pulóvert próbál a kosarába tenni.
Hasonlóképpen, a természetes nyelvi feldolgozással (NLP) betanított chatbotok a vásárlási út egy adott pontján egy adott vásárlóra szabhatják ajánlásaikat. Képzeljük el, hogy egy szülő a gyermeke születésnapjára bulit szervez. A chatbot azt javasolhatja, hogy foglaljon le egy tortát is, hogy elkerülje a csalódást, megossza a helyi pékség adatait – sőt, a gyermek életkorának megfelelő, számozott gyertyák különböző stílusaira is tehet javaslatot.
Beszélgetés alapú e-kereskedelem
A hangvezérelt asszisztensek mára már életünk szerves részévé váltak. Elég ha belegondolunk, mióta velünk van az Apple Sirije, a Google Asszisztense, az Amazon Alexa vagy a Microsoft Cortana szolgáltatásai. Az AI-hangalapú asszisztensek mögött álló technológia pedig várhatóan robbanásszerűen fog fejlődni, amely még akadálytalanabb hangvezérelt vásárlási élményt teremt majd, így alighanem hatással lesz a vásárlók hozzáállására is.
A természetes nyelvfeldolgozásnak (NLP) köszönhetően a beszélgetésalapú kereskedelem már ma is elősegíti a személyre szabott vásárlási élmények széleskörű kialakítását. Ezek az eszközök hatékonyan segíthetik a kereskedőket abban is, hogy az ügyféladatokat és a vásárlási előzményeket felhasználhassák a vásárlók megnyerésére.
2017-ben a hangvezérelt vásárlás értéke alig érte el a kétmilliárd dollárt. Öt évvel később átlépte a 40 milliárdot, melynek csak a tizede írható a korábban említett hagyományos hangasszisztensek számlájára. A Forrester becslése szerint 2025-re várhatóan az online vásárlások 70 százalékát hangvezérléssel fogják majd lebonyolítani.
A Capgemini kutatása szerint a vásárlók 70 százaléka azért nem vásárol hangvezérelt asszisztensek segítségével, mert vásárlói élmény még korántsem zökkenőmentes.
