В условиях нарастающей конкуренции онлайн-ритейлеры прибегают к использованию новых технологий, одной из которых являются инструменты искусственного интеллекта. Так, согласно результатам исследования Acumen Research, в ближайшее время мировой рынок ИИ будет только расти, достигнув в 2027 году 6,76 миллиардов долларов.
Предлагаем поговорить о том, как технология искусственного интеллекта уже совершенствует онлайн-торговлю и как может повлиять на рынок в обозримом будущем.
1. Дополненная реальность
Разработчики инструментов дополненной реальности используют алгоритмы искусственного интеллекта для улучшения взаимодействия программ с окружающей средой. Так, обнаружение и распознавание объектов используются алгоритмами сверхточной нейронной сети (CNN) для оценки положения и размеров объектов. После идентификации объекта программное обеспечение визуализирует цифровые объекты, накладывая их на физический объект, играя роль посредника.
Пример. Приложение IKEA place сканирует окружающую среду, измеряет вертикальную и горизонтальную плоскости, оценивает глубину, а затем предлагает товары, подходящие для конкретного помещения.
2. Распознавание голоса/голосовой поиск
По данным Hosuite, голосовым поиском ежемесячно пользуется около 42% пользователей по всему миру. В разных странах цифра отличается и имеет тенденцию к росту. Быстрее всего число голосовых запросов растет в Индии, Китае и Индонезии.
Такие известные голосовые помощники, как Siri, Cortana, Алиса уже давно помогают людям покупать в Интернете.
Пример. Виртуальный помощник Alexa был успешно интегрирован в продукты Amazon, а также в решения других производителей.
С помощью Alexa клиенты могут узнавать о местных концертах, организовывать транспорт до мероприятия и обратно через Uber, заказывать ужин, отслеживая статус заказа в режиме реального времени.
Умная колонка с Алексой
Другой пример — набирающая популярность в США программа 1-800-Flowers позволяет потребителям отправлять цветы своим близким с помощью голоса.
1-800-Flowers.com поддерживает голосовое управление с помощью Samsung Bixby
Как оптимизировать сайт интернет-магазина под голосовой поиск. 7 советов
3. Визуальный поиск
Согласно исследованию Emarketer, 62% миллениалов интересуется технологией визуального поиска — это наибольший процент среди всех современных технологий в ecommerce.
Визуальный поиск помогает находить контент/продукт по загруженной фотографии. В качестве наиболее известного примера можно привести инструмент Google Lens, где пользователям предлагается нажимать и удерживать изображение, запуская поиск продукта в интернет-магазинах.
Приложение Google и iOS недавно также начали предлагать визуальный поиск для ecommerce. Вы можете открыть камеру на смартфоне, навести ее на что-нибудь и сказать: "Мне нужны продукты, которые выглядят вот так".
Пример. В марте 2023 года онлайн-платформа Lamoda объявила о запуске бета-версии инструмента, который с помощью искусственного интеллекта поможет визуально подобрать одежду и обновить гардероб.
Чтобы воспользоваться помощником, пользователю нужно перейти в определенную категорию товаров и нажать на баннер визуального поиска. Сервис предложит 15 случайных товаров, из которых клиент может выбрать понравившиеся или искать дальше.
После каждого клика на фотографию, помощник выдает новые варианты, визуально похожие на предыдущий выбор – цветом, фасоном, деталями. Спустя несколько кликов появится кнопка "перейти к подборке", где искусственный интеллект сформирует уникальное предложение для клиента. Если оно не подойдет, можно вернуться назад, отредактировать выбор или начать новый визуальный поиск.
4. Защита от мошенничества
Киберпреступники могут дестабилизировать работу интернет-магазина, получив доступ к конфиденциальным данным, поэтому компании все чаще прибегают к помощи ИИ в целях предотвращения угроз и мошенничества. Так, например, ИИ может обнаруживать спам и фишинговые электронные письма, распознавая аномалии в содержании и контексте сообщений.
Пример. Все тот же Amazon еще в 2016 году запустил облачную платформу Amazon Rekognition, которая предназначена для распознавания лиц. У данной технологии несколько назначений, одно из которых – идентификация в целях безопасности.
5. Умная логистика
Согласно отчету Emerging Tech Brew, возможности машинного обучения проявляются и в логистике, помогая прогнозировать время транзита, уровни спроса и задержки доставок.
Принцип работы умной логистики основан на использовании информации в режиме реального времени с помощью датчиков, RFID-меток и других устройств для управления запасами и точного прогнозирования спроса.
RFID для производственной логистики. Источник иллюстрации: решение-верное.рф
Пример. Системы с искусственным интеллектом также работают на складах. Так, в 2019 году на Amazon работало более 200 000 мобильных роботов. Чтобы не отставать, Shopify приобрела стартап 6 River Systems, специализирующийся на робототехнике для складских помещений и цифровизации логистики для электронной коммерции.
6. Персональные рекомендации по продуктам
Персонализация не является чем-то новым, однако технологии искусственного интеллекта и машинного обучения открывают для нее новые возможности.
Механизм искусственного интеллекта способен регулярно отслеживать мультиканальные взаимодействия, проводить анализ истории покупок, а также обрабатывать другие важные данные в целях формирования более полной картины о предпочтениях клиента, позволяя ритейлерам осуществлять более точечное взаимодействие (к примеру, формировать более релевантные предложения) и корректировать ценовую стратегию.
Пример. Помимо визуального поиска Lamoda также запустила инструмент, который персонализирует выдачу товаров из каталога. Платформа анализирует, какие товары будут интересны пользователю и показывает их в первую очередь.
ИИ анализирует информацию о том, какими брендами, цветами и стилями интересовался клиент, в каком ценовом диапазоне совершались покупки, а также учитывает множество других факторов.
Примеры персональной выдачи на основе предпочтений от Lamoda
8 новых технологий, которые уже меняют электронную торговлю по всему миру
7. Анализ ассортимента и оптимизация ценообразования
Покупатели подталкивают ритейлеров к изменениям, поэтому крайне важно, чтобы многоканальные розничные компании проявляли гибкость в формировании ценовой политики.
Здесь на помощь приходит динамическое ценообразование с поддержкой ИИ — стратегия изменения цены продукта на основе спроса и предложения. Имея доступ к нужным данным, современные инструменты могут прогнозировать, в какой момент, на какой товар и скидку какой величины выставлять.
Предприятия также могут отслеживать ассортимент продукции своих конкурентов, который будет сегментирован по продукту и бренду, а также проценту совпадения. Затем интеллектуальный инструмент предоставляет компаниям возможность быстро и точно корректировать ассортимент и ценовую стратегию.
Пример. Одной из российских компаний, использующих искусственный интеллект в ценообразовании, является сеть DIY-магазинов "Вимос".
Программа проанализировала продажи тестовых магазинов за несколько лет. В результате оказалось, что на спрос и цену влияют порядка 60 факторов, в том числе более "тонкие настройки", такие как восприятие бренда, расположение на полке, похожие товары, рекламные каналы, мотивация продавцов, тренды рынка, поведение покупателей, бонусы карт лояльности и многое другое. Специальные алгоритмы, анализируя исторические данные, отыскивают связи, выявляют закономерности и предлагают оптимальные цены.
Полученная аналитика позволяет выбирать стратегию развития каждой группы товаров.
Более ранний пример. Искусственный интеллект спланировал "Черную пятницу" для "М.Видео-Эльдорадо" в 2018 году.
Специалисты Digital Retail Data Science Centre — подразделения компании "М.Видео-Эльдорадо" — обработали данные о потребителях, покупавших товары во время различных акций в предыдущие годы. Также была использована информация о взаимодействии клиентов с ритейлером и их предпочтениях в отношении цен и скидок. Полученные результаты были использованы в разработке ассортиментного портфеля и размера скидок в период распродажи.
8. Качественное обслуживание клиентов
Благодаря виртуальным помощникам интернет-магазины могут осуществлять поддержку клиентов с более высоким уровнем взаимодействия. Несмотря на то, что чат-боты не полностью самостоятельны, они могут облегчать выполнение простых транзакций, позволяя агентам поддержки сосредотачиваться на более сложных проблемах.
Преимущество виртуальных агентов также заключается в том, что они доступны круглосуточно и без выходных, поэтому мелкие вопросы и проблемы можно решать в любое время суток, не заставляя клиента ждать.
9. Прогнозирование продаж и спроса
В отчете McKinsey утверждается, что инвестиции в аналитику в режиме реального времени будут по-прежнему весьма оправданы, ведь она позволяет отслеживать изменения потребительского спроса, что впоследствии можно использовать для оптимизации ценовой стратегии или целевого маркетинга.
Планировать свой инвентарь как на основе данных в реальном времени, так и на основе исторических данных как раз может помочь искусственный интеллект.
Пример. В 2020 году "Лента" интегрировала автоматизированную систему прогнозирования спроса на товары.
На основании прошлых периодов формируется "комплекс моделей", который сам определяет значимость каждого фактора для конкретного товара в отдельном магазине. Итоговая "модель" применяется для прогнозирования будущих периодов с максимальной детализацией, она самообучаема, гибка для настройки и учета новых факторов. Модель постоянно адаптируется и развивается с учетом различных тенденций спроса.
Управление продажами с помощью ИИ, сервис с нейросетью для выбора перспективных ниш, массовая оптимизация товарных карточек на маркетплейсах — с этими и другими супертехнологиями вы сможете познакомиться на выставке ECOM Expo'23
10. Генерация текстового и визуального контента
Нейросети уже несколько лет умеют создавать тексты и иллюстрации по заданным словам. С каждым годом программы совершенствуются и на сегодняшний день могут в некоторых случаях облегчить жизнь, хотя и не способны полноценно заменить специалистов.
Генерация изображений
Нейросети могут пригодиться при генерации изображений — существует множество программ, которые по ключевым словам выдают изображение (или даже несколько). Такого рода софт может быть полезен, если у компании нет денег на дизайнера или иллюстрации нужны очень быстро.
Разберем наиболее известные программы:
1. DALL-E — нейронная сеть от компании OpenAI, способная генерировать качественные изображения на основе текстовых описаний на английском языке. Работать с программой очень просто — необходимо зарегистрироваться на сайте openai.com, после чего кликнуть на кнопку "Try DALL-E". Вы окажетесь на странице с строкой для ввода запросов. Количество запросов в бесплатном режиме ограничено.
Пример сгенерированного изображения интерфейса комнаты нейросетью DALL-E
2. Другая популярная на сегодняшний день программа для создания изображений по описанию — это Midjourney. Интерфейс несколько сложнее, чем DALL-E — нейросеть принимает запросы пользователей на английском языке (на других языках получается пока не так хорошо) в виде бота в мессенджере Discord. В ответ программа предлагает четыре сгенерированных изображений, из которых можно выбрать более подходящее и получить его в высоком качестве. Количество запросов в бесплатном режиме также ограничено.
Четыре сгенерированных изображения старых компьютеров Mac нейросетью Midjourney
3. Из бесплатных программ можно отметить, например, Leonardo.AI на базе нейросети Stable Diffusion. Относительно несложный интерфейс позволяет точечно запросить нужное изображение, задав также такие параметры, как количество изображений, размер, подсказки и т.д.
Интерфейс программы + четыре сгенерированные изображения по запросу "Грузовой автомобиль на заснеженной дороге"
AI-копирайтинг и SEO
Что касается AI-копирайтинга, то алгоритмы ИИ могут генерировать описания в течение нескольких секунд и составлять уникальные тексты в нужном стиле и формате. Это обнадеживающее решение для продавцов, которым нужно быстро создавать много контента в сжатые сроки, хотя это и далеко не идеальная замена опытному писателю.
Нашумевшая в последнее время нейросеть ChatGPT от все той же компании OpenAI способна в числе прочего создавать тексты на заданную тему. Программа может быть полезна тем, кому нужно создать контент для описания товара/блога на сайте, но тут важно заметить, что стилистика текста не всегда качественная.
Пример текста на заданную тему от ChatGPT
Также нейросеть в некоторых случаях может помочь в формировании семантического ядра для SEO-продвижения.
Список ключевых слов для заданного запроса от ChatGPT
Есть еще один немаленький подводный камень — не так давно сотрудник Google Search Джон Мюллер заявил, что поисковая система умеет распознавать контент, созданный с использованием искусственного интеллекта. Специалист также добавил, что Google идентифицирует такого рода тексты как спам, пессимизируя содержащие его сайты.
11.Борьба с фейковыми отзывами
Согласно исследованию Data Insight, в 9 из 10 онлайн-заказов решение о покупке принимается на основе отзывов, что делает генерацию фейковых отзывов нередкой практикой в мире ecommerce.
Порой определить фейковый отзыв от настоящего не так легко, а сам факт наличия негатива в комментариях способен серьезно усложнить жизнь магазину. По этой причине некоторые онлайн-ритейлеры решили бороться с фейками на своих ресурсах с помощью искусственного интеллекта — качественная нейросеть способна довольно точно определять фальшивый фидбэк.
Пример. Amazon использует искусственный интеллект для борьбы с поддельными отзывами о продуктах и завышением рейтингов.
Созданная внутри компании система машинного обучения на базе искусственного интеллекта повышает "вес" проверенных отзывов. Также предпочтение отдается тем отзывам, которые отмечены другими пользователями как полезные, а также более новым и актуальным.
 |
Андрей Гапуленко
Руководитель коммерческого отдела, Innovanta |
 |
Владимир П.
Руководите IT отдела, Торговля (Продукты, среднего размера компания) |
Выглядит это приблизительно так:
https://avatars.mds.yandex.net/get-zen_ ... scale_1200
