AIは今日、販売におけるマーケティングと同様にeコマースに組み込まれている。AIを活用したeコマース・ソリューションの世界市場規模は2021年に37億ドルで、今後10年間で15.7％の爆発的な成長が見込まれている。
EコマースにおけるAIの役割の増大は否定できない。そのツール、戦略、課題を理解することで、来るべき未来に向けて業界を形成し、市場シェアを拡大することができる。
このブログで取り上げるのは、まさにeコマースにおけるAIの未来だ。
商業におけるAIの重要性
Eコマース・ブランドは、Amazon やWalmart のような小売プラットフォームに、売上の一部以上のものを依存している。AIはすでに何年も前から、そのすべてに関与しているのだ。
AIが今日必要な理由はたくさんあるが、自動化はその中心にある。毎週何百ものタスクを自動化することで、貴重な時間とリソースを節約し、ビジネスの拡大と成長に充てることができる。
また、AI技術は、より良い情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます：
- ビジネス・アプローチをパーソナライズする
- 業界のマーケティング・トレンドを理解する
- 市場環境の予測
- オンライン販売の複雑さをナビゲート
こうすることで、常に成長し、変化し続ける市場において競争力を維持することができる。
消費者志向の観点から考えると、今日のAIはカスタマイズ可能であるため、完全なコントロールを取り戻すことができる。売り手の目標と結果を一致させ、戦略を微調整することで、強力なブランドイメージを構築し、買い物客の目から信頼されるようになる。
eコマース大手と仕事をするブランドとして、 PacvueがAIに注力し続けているのは、まさにこのためだ。AIを効果的に管理するためには、業務全体の粒度と洗練度の両方が必要です。
Eコマースを変えるAIツール
AIがEコマース業界とそこに関わるすべてのビジネスにとって不可欠なものとなった今、AIツールが今日の変革の秘訣であると言ってもいいだろう。これを実現する6つの方法がある：
- パーソナライズされた商品推薦
ファーストパーティの顧客データは、今日、あらゆるブランドの優先事項であり、消費者インサイトと流行後のブランド構築の両方の中核となっている。機械学習は、消費者データを分析し、ユーザーエクスペリエンスとコンバージョン率の向上に役立てることができます。
- 価格設定の最適化
市場で競争力を維持することは、需要と供給の微妙なバランスを保つことを意味します。AIを活用したダイナミックプライシングなら、主力商品の最適な値引きを予測し、何時間もアクティブに作業することなく検索結果の上位を維持することができます。
- カスタマーサービス強化
チャットボットとバーチャルアシスタントは、今日のオンラインショッピングでは標準的な慣習の一部となっている。ブランドにとって顧客満足は譲れないものだが、規模が大きくなるにつれて、24時間体制で人間のサポートを維持するのは不可能に近いからだ。AIを使えば、24時間365日のサポートを保証し、顧客サービスを大幅に向上させることができる。
- 顧客セグメンテーション
あなたの顧客は、人口統計学的、経済学的、地理的、心理学的背景がそれぞれ異なる可能性が高い。その共通点に基づいて顧客をグループ分けする方法を理解することで、AIは、顧客ロイヤルティを向上させ、より多くの収益を生み出す、より的を絞ったマーケティング・キャンペーンを行うことを可能にします。
- スマート・ロジスティクス
ロジスティクスの計算は複雑ですが、AIを使えば在庫管理のような重要なタスクを簡単にこなすことができます。COVID-19の大流行が世界のサプライチェーンにどれほど深刻な影響を与えたかは周知の通りだ。それにもかかわらず立ち直り、成長することができたブランドは、一貫してサプライチェーンの効率化のために機械学習技術を優先している。
- 販売と需要予測
ビジネスデータを分析することで、ミスの繰り返しを防ぐだけでなく、一貫した改善と成長の余地を作ることができる。ビジネスのニーズは、過去のデータとリアルタイムのデータを分析して初めて知ることができる。AIは、リアルタイムと過去のデータ分析を組み合わせることを可能にし、変化する消費者の需要に最も効果的に適応する方法を学ぶことができる。
EコマースにおけるAI導入戦略
業務の効率を最大化するために、さまざまな部署やチームにAIを導入することができる。
ステップ1： 焦点を絞った戦略を立てる。ビジネス目標を概説し、それを小さなプロジェクトに分割する。こうすることで、AIのタスクを長期的な目標に合わせることができる。
例あるオンライン小売業者は、レコメンデーション・エンジンの改善を目指している。商品バンドルやターゲットマーケティングにAIを活用し、AOVを10％、顧客維持率を5％向上させる目標を設定。進捗は、AOV、顧客維持率、収益の伸びの変化によって測定される。
ステップ2：AIを戦略的に導入する。AIが競争優位をもたらす分野に焦点を当て、特定のユースケースに実績のあるテクノロジーを使用する。
例あるファッションブランドは、在庫管理と予測を最適化するためにAIを活用している。過剰在庫、在庫切れ、倉庫コストの削減、在庫回転率や販売実績の向上が成功の要因。
ステップ3： 専門家と提携する。目標達成のためにAIの専門家と協力し、MVP開発のために外部のリソースを活用しましょう。
例ある家電ブランドは、NLPを専門とするAIエージェンシーと協業することで、チャットボットのサポートを強化している。顧客満足度の向上とレスポンスタイムの短縮を目指す。指標には、CSATスコア、応答時間、人手を介さずにチャットボットが解決した問い合わせの割合が含まれます。
Eコマース・ビジネスにおけるAIの力は本当に無限であり、チームが経験を積むにつれて、本格的なソリューションの構築を支援するまでになります。構築し、継続的に反復することで、AIの実装を改善し、長期的にビジネスを成長させることができます。
ブランドとエージェンシーが直面する課題
AIには多くの利点があるが、リスクを最小限に抑えるために準備しなければならない課題もある。ここでは、予想される4つの一般的な課題を紹介する：
- データ・プライバシーに関する懸念
消費者の機密データの倫理的な取り扱いは一般的な懸念事項であるため、信頼を失ったりブランドイメージを損なったりしないよう、すべての法的データ保護規制を遵守してください。
- 既存システムとの統合
新しいAIツールと既存システムとの互換性を確保し、シームレスに統合することは困難な課題です。これらの技術的障害を克服することは、競争力を維持し、ビジネスを成長させるために必要です。
- スキルギャップとトレーニング
チーム内でAIの専門知識を育成することは、多くのブランドが苦労している課題です。これを解決するには、eコマースチームがAIの活用に慣れ、作業負荷を軽減し、効率を向上させるためのトレーニングや開発セッションに投資することが有効です。
- 急速に進化するテクノロジーへの対応
このような予測不可能な市場環境では、AIの新しいトレンドや動向を常に把握することは困難です。しかし、自社の戦略やビジネス慣行を適応させることで、消費者にとって適切な存在であり続けることは可能だ。その1つの方法として、コミュニケーションを効率化し、ROIの最適化に役立つAIイニシアチブをチームが常に把握できるようにすることが挙げられます。
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