Przyszłość zakupów online staje się realna dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu

Jetsonowie zasugerowali życie w automatyzacji i łatwości, których jeszcze do końca nie opanowaliśmy, ale wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego może zbliżyć przyszłość zakupów online – zwłaszcza handlu detalicznego – do ideału.

Zanim przejdziemy do przyszłości zakupów online i tego, jak sprzedawcy detaliczni kroczą po cyfrowym wybiegu dzięki AI i ML, rozróżnijmy te dwie rzeczy.

AI (sztuczna inteligencja) to całkowicie zautomatyzowany, inteligentny system, który może pomóc kupującym znaleźć dokładnie to, czego potrzebują.

ML (uczenie maszynowe) jest najczęściej omawiane w handlu detalicznym, ponieważ obejmuje niezliczone linie danych historycznych i próbuje znaleźć wzorce i trendy, a także dokonać dokładnych prognoz.

Pandemia ujawniła potrzebę obu technologii, udowadniając, że obie mają siłę przetrwania.

Przyszłość zakupów online: wirtualne przymiarki, mniej zwrotów

Oto jak AI i ML rewolucjonizują przyszłość zakupów online:

1. Pomaganie kupującym w znalezieniu odpowiedniego rozmiaru i produktu w celu zmniejszenia zwrotów w e-commerce
2. Wzmocnienie łańcuchów dostaw detalicznych
3. Zwiększenie personalizacji w celu wyróżnienia marki

Ograniczenia COVID szybko zamknęły sklepy na całym świecie na początku 2020 r., a sprzedawcy detaliczni szybko musieli znaleźć nowy sposób, aby pomóc swoim klientom w podejmowaniu świadomych decyzji. Mając niewiele doświadczeń w sklepie, klienci musieli zgadywać, czy produkty na ich ekranach będą tymi, które im się spodobają. Kupowanie dwóch rozmiarów tej samej koszuli może być łatwe dla niepewnego klienta, ale sieje spustoszenie w zasobach detalicznych.

Jason Goldberg, Chief Commerce Strategy Officer w Publicis Group, wyjaśnia, że ​​przejście na wirtualne przymiarki pomaga zmniejszyć zwroty i zwiększa zrównoważony rozwój.

Osiem procent zakupów w sklepie jest zwracanych, podczas gdy „w handlu elektronicznym zwraca się od 20 do 30%”. Jest to więc astronomicznie kosztowny i ekologicznie katastrofalny wynik”, mówi.

Ponieważ różne segmenty handlu detalicznego kontynuują błyskawiczny wzrost w Internecie, tę niedopasowanie należy rozwiązać, aby uniknąć masowych uderzeń w zyski i przychody.

Przyjmij pozę: jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja napędzają CX i lojalność

Szkolenie modeli uczenia maszynowego, aby pomóc klientom zamawiać idealny rozmiar i rodzaj produktu, daje pewność, że są zadowoleni za pierwszym razem. Wirtualne przymiarki okazały się bardzo przydatne podczas pandemii, gdy przymierzalnie były zamknięte. Ich wysoki poziom skuteczności dowodzi, że utrzymają się po pandemii.

Dotyczy to zwłaszcza kategorii takich jak kosmetyki. Próbowanie testera, z którego korzystało kilku innych, nigdy nie było praktyką higieniczną, a COVID mógł na dobre zakończyć takie doświadczenia z zarazkami. Rzeczywistość rozszerzona umożliwia klientom przymierzenie kilku produktów kosmetycznych bez konieczności wycierania poprzedniego koloru czy nawet wychodzenia z domu.

Podobnie sztuczna inteligencja i ML zaczęły pomagać konsumentom w podejmowaniu bardziej pewnych decyzji, co pomaga detalistom utrzymać poziom zapasów i ogólnie zmniejszyć obciążenie ich łańcuchów dostaw.

Łańcuchy dostaw detalicznych stają się inteligentniejsze dla lepszych zakupów online

Pandemia ujawniła, jak ważny jest łańcuch dostaw dla handlu detalicznego. Przy całym nagromadzeniu papieru toaletowego wielu kupujących po raz pierwszy napotkało całkowicie pustą półkę.

Tutaj Goldberg widzi idealną aplikację do uczenia maszynowego. „Możemy wykorzystać uczenie maszynowe, aby spojrzeć na wszystkie te historyczne zachowania, przewidzieć nasz łańcuch dostaw, lepiej przewidzieć, jak wydajne będą nasze fabryki w wytwarzaniu [produktów] i lepiej dopasować podaż do popytu w sklepie”, mówi. „Klient nie musi robić nic innego; nigdy nie wiedzą ani nie przejmują się tym, że uczenie maszynowe uczyniło ten sklep lepszym, po prostu wiedzą, że Walmart miał dokładnie to, czego chcieli”.

Ta płynność jest prawdziwym celem końcowym: dostarczenie klientowi tego, czego chce i potrzebuje w odpowiednim czasie.

Sztuczna inteligencja w przyszłości zakupów online: osiągnięcie równowagi

COVID przyspieszył akceptację przez konsumentów nowych sposobów robienia zakupów. To dopiero początek wykorzystania AI i ML w handlu detalicznym. Gdy konsumenci zaczną używać i cieszyć się funkcjami już dostępnymi na rynku, zaczną oczekiwać, że te funkcje będą ze sobą współpracować.

Na przykład renowator domu może chcieć zmienić kolor ścian i wykładziny. Możliwość wizualizacji zmian w widoku w pełni rozszerzonej rzeczywistości pomaga im podejmować lepsze decyzje w oparciu o to, jak produkty uzupełniają się lub nie uzupełniają. Przechodząc na odzież, sprzedawca detaliczny może chcieć, aby klienci wirtualnie przymierzali cały strój, aby lepiej sprzedawać krzyżowo i zmniejszać zwroty.

Przy tak dużej liczbie zebranych danych o klientach sprzedawcy powinni spieszyć się z tworzeniem spersonalizowanych doświadczeń. Jednocześnie detaliści muszą zachować równowagę dzięki sztucznej inteligencji; nie powinien być używany do procesów, które już działają bezproblemowo. Nikt nie potrzebuje technologii ze względu na technologię. Zamiast tego należy wykorzystać sztuczną inteligencję i ML, aby znacząco poprawić wrażenia klientów.

ML napędza personalizację, różnicowanie

Uczenie maszynowe może również służyć jako wyróżnik dla sprzedawców detalicznych w wysoce konkurencyjnych kategoriach. Na przykład Amazon może oferować swoim klientom niezliczoną ilość młotków, ale mniejszy detalista może zapewnić konsumentom bezcenne wrażenia, pomagając im wybrać odpowiedni młotek do konkretnego projektu.

Gromadzenie i agregowanie danych ma wyraźne zalety, ponieważ, jak wyjaśnia Goldberg, „wiesz więcej o tym, w jaki sposób Twoi klienci korzystają z produktu, wiesz więcej o ścieżce, którą wybrali, aby rozważyć produkt, więc są tam dane, które możesz zebrać ”.

Dane to kopalnia złota dla sprzedawców detalicznych, którzy są w stanie odpowiednio je wykorzystać.

Przygotuj się na przyszłość zakupów online

Aby jak najefektywniej wykorzystywać sztuczną inteligencję i ML, detaliści muszą wprowadzać unikalne dane do algorytmów i szkolić ich. Doskonalenie tego wymaga czasu, więc w międzyczasie Goldberg sugeruje sprzedawcom przygotowanie się.

„Wprowadź swoje zasady dotyczące danych, ustal zasady dotyczące archiwizacji, ustal swoje oświadczenia o ochronie prywatności, aby informować klientów, co zamierzasz zbierać i jak z nich korzystać, co daje ci pozwolenie na ich późniejsze wykorzystanie trenować te modele uczenia maszynowego, aby tworzyć unikalne doświadczenia”, mówi.

Przyszłość handlu detalicznego będzie wysoce spersonalizowana i skupiona na aspektach, które poprawiają wrażenia klientów, jednocześnie minimalizując tarcia i koszty zaplecza. Ponieważ każdego dnia pojawiają się nowi sprzedawcy, efektywne wykorzystanie danych pomoże liderom kategorii osiągnąć i utrzymać status ulubieńców konsumentów.