AI と機械学習は e コマースの将来にどのような影響を与えるのでしょうか?

E コマースは 90 年代半ばから存在しており、25 年以上普及しています。 この期間に世界中のビジネスのやり方を一変させたと言っても過言ではありません。 今日、世界中で最も組織化されていない部門でさえ、デジタル化とオンライン ビジネスへの移行を進めています。 では、eコマースは飽和点に達しているのでしょうか？

世界中の多くの企業が、機械学習と人工知能 (AI) に適応することで、e コマースで一歩先を進んでいます。 企業が収益性と製品/サービスの品質を向上させるために、これらのテクノロジーを導入する時期が来ています。

EC の現在の状況

Statista によると、2019 年には推定 19 億 2,000 万人がオンラインで商品やサービスを購入しました。 同年の電子小売売上高は全世界で 3 兆 5,000 億米ドルを超えました。 このことから、企業活動における電子商取引の重要性が証明されている。 この傾向は依然として世界中で成長していることに注意してください。

AI と機械学習は、最新のイノベーションであり、e コマースと m コマース (モバイル コマース) の将来の成長を可能にするものと呼ばれています。 これら 2 つの傾向は、世界中のさまざまな研究機関が現在研究しています。 アクセンチュアは調査の 1 つで、これら 2 つのテクノロジーにより、2035 年までに卸売業と小売業の収益性が 59% 向上する可能性があると予測しました。

Statista による別の調査では、世界の人工知能ソフトウェア市場が急速に成長し、2025 年までに 1,260 億米ドルに達すると予測されています。これには、自然言語処理、ロボットによるプロセス オートメーション、機械学習などのさまざまなアプリケーションが含まれます。

現時点では、AI と機械学習が e コマースの将来の成長を可能にするものであると言っても過言ではありません。オンライン ブランドが明日の市場リーダーになるためには、AI と機械学習に投資する必要があります。

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AI と機械学習はどのような側面をカバーしますか?

これまでこの記事では、eコマースの未来がどこにあるのかを証明してきました。 ここでは、AI と機械学習が正確に何であるか、そしてそれらが e コマースに与える影響について説明します。

人工知能

名前が示すとおり、このテクノロジーの焦点は、機械に人間の動作をさせることにあります。 これには、学習、推論、感知、適応などが含まれます。 これは機械学習をカバーする包括的な用語です。 AI は、マシンが自身が保有する膨大なデータセットから学習できるようにする包括的なプロトコルを備えたシステムを構築します。

名前が示すとおり、このテクノロジーの焦点は、機械に人間の動作をさせることにあります。 これには、学習、推論、感知、適応などが含まれます。 また、機械学習をカバーする包括的な用語でもあります。 AI は、マシンがそれが持つ膨大なデータセットから学習できるようにする包括的なプロトコルを備えたシステムを構築します。

人工知能により、マシンが単独で動作することも、複数のマシンが連携して動作することも可能になります。 現在デジタル化が重視されていることを認識しておく必要があります。 今後数年で、同様のことがスマート オートメーションにも適用され、AI が e コマースと m コマース (モバイル コマース) の将来に大きな足跡を残すことになるでしょう。

これに伴い、AI は人間の行動をより正確に予測、分析できるようになります。 この点には多くの応用例があり、それについてはブログの後半で説明します。

機械学習

上で読んだとおり、機械学習は人工知能の一部です。 これは、知識ベースを拡張できるマシンのプロトコルを禁止します。 これにより、膨大なデータの山を数秒で簡単に調査できます。 また、予測の精度も変わりません。

多くの大企業は、消費者の行動をより広範囲かつ詳細に分析するために、自社のシステムに機械学習を組み込んでいます。 時間が経つにつれて、その使用は革新的な製品やシステムによって主流になってきています。 したがって、eコマース製品の品質が向上します。

AI をオンライン ショッピングに統合する方法

パンデミック後のオンライン ショッピングは、これまでにないほどの困難を経験しています。 多くのオンライン ブランドが AI システムを開発し、統合していました。 AI がユーザー エクスペリエンスを革新する主な方法は次のとおりです。

1. 近づいていないターゲットを特定する

情報はすべての鍵となります。 このためには、現在の消費者ベースの情報をシステムに供給する必要があります。 これにより、現在のデータの分析も提供しながら、ターゲット市場について知ることができます。

既存の顧客データに基づいて、システムはソーシャル メディア アカウント内の参加していないプロフィール、失う可能性のある消費者、コンバージョンに至っていない Web サイト訪問をリスト化し、さらにソーシャル メディアなどからターゲットとなる新しい個人をスカウトします。さまざまな媒体。

2. チャットボット

現在、アクセスするほとんどすべての Web サイトに、ユーザーの注意を引きつけようとするチャット ボックスの形をしたアイコンが表示されている可能性があります。 ユーザーは以前は、製品/サービスを売り込もうとする攻撃的な営業担当者だと考え、以前のメッセージを無視していました。

チャットボットは、ユーザーの主要な質問に対する自動応答システムであり、必要に応じて企業に連絡するための媒体としても機能するという認識により、ユーザーはチャットボットを使用し始めています。 優れたチャットボットには、人間らしい口調の文章、言語 (専門用語や俗語なども含む) の十分な理解、迅速かつ正確な応答が必要です。

では、AI はこれにどのように適合するのでしょうか?

AI 機能を利用することで、企業はチャットボットが上記の 3 つの品質をすべて備え、24 時間 365 日オンラインでさまざまな言語でコミュニケーションできることを保証できます。

3. 仮想アシスタント

このポイントには 2 つの異なるアバターを含めることができます。

• サイト上のチャットボットの高度なバージョン。
• それ自体が異なる革新的なサービスです。

私たちは皆、オンラインでちょっとしたサポートを必要としていますよね? こうして仮想アシスタントが誕生しました。

Siri、Google アシスタント、Alexa はご存知かもしれません。 彼らは AI と機械学習を異なるレベルに引き上げました。 このため、何をする必要があるかについてマシンに話しかけたり、命令したりできるようになりました。

AI を使用すると、機械がユーザーが必要なものを解釈し、必要なアクション (手順) を実行して、探しているものを確実に受け取ることができます。

また、仮想アシスタントには、機械学習とともに自然言語とローカル言語の処理が必要です。 どちらもAIの評判の良いサービスです。

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4. 推奨事項の改善

上で述べたように、AI はブランドが膨大なデータを分析するのに役立ちます。 これにより、消費者の行動パターンのレイアウトも設計されます。 つまり、ユーザーがポータルにアクセスしたときです。 ユーザーは、Web サイトとの以前のインタラクション、または Web サイトで人気のあるインタラクション (ユーザーが新規の場合) に基づいて製品の推奨事項を受け取ります。

したがって、ユーザーのパーソナライズされた感覚を開発するのに役立ちます。 ペタバイト規模のデータを正確に評価する能力。 AI（機械学習）でしか見せられない。 このために、システムはアカウント情報、人口統計、通常の好み、取引履歴などの多くの要素に基づいてアルゴリズムを開発します。

機械学習が電子商取引の未来を形作る

機械学習は人工知能のサブセットであり、上記の多くの点で役立ちます。 以下では、その影響のさまざまな側面について説明します。

1. パーソナライゼーション

上記では、消費者向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成する際にレコメンデーションがどのように役立つかについて説明しました。 しかし、これには製品の推奨だけではありません。

今日、消費者は大規模なグループの中の 1 人の個人として扱われることを望んでいません。むしろ、同様の製品会社の大規模なグループがサービスを提供しようとしている唯一の個人として扱われることを望んでいます。 これも実際のシナリオです。

ユーザーのやり取りや行動パターンに基づいてパーソナライズのオプションを提供すると、競合他社よりも目立つことができます。

製品の推奨の場合も、ユーザーが好みそうなポータル上のブログ、ユーザーが知りたいと考えているあなたに関するさまざまな情報、創造的な方法でユーザーの購入履歴を共有したり、ユーザーの誕生日を祝ったりするなど、さまざまなテクニックが含まれます。

この時点で、機械学習により、オンライン ブランドはユーザー向けのオンライン ボードの「ハイパー パーソナライゼーション」に向けて前進することができます。

2. セキュリティの強化

オンライン ショッピングの過程で、ブランドは泥棒や強盗の危険にさらされるのではなく、ハッカーやその他のサイバー詐欺の危険にさらされます。 オンライン ビジネスの範囲が拡大するにつれて、電子商取引詐欺も増加しています。

機械学習は不正行為の検出を支援することでセキュリティを強化できます。 繰り返しますが、膨大な量のデータとその独自のアルゴリズムが効果を発揮します。 彼らは不正行為から本物の顧客取引を分析し、顧客ケア部門または必要な部門に警告します。

照合するデータが非常に多いため、不正の可能性のある取引を正確に特定できます。 これには、未検証のデバイス、支払いゲートウェイ、注文の異常などがないかどうかのチェックが含まれます。

3. 顧客サービスの強化

オンライン ブランドは、ユーザーが適切なナビゲーションを必要としていることを認識する必要があります。 これにより、さまざまな製品やサービスをスマートに紹介することもできます。 このためには、機械学習を通じて正確なサイト検索を行うことができます。 これにより、検索に関連する結果の数が増加し、検索の精度も向上します。 また、ユーザーは探しているものにぴったりの単語を知らなかったり、スペルが間違っていたりする可能性があります。 機械学習を通じて、この問題は解決できます。

AI と機械学習を統合することで、ブランドがどのようにしてより優れたカスタマー ケア サービスを提供できるかについては上記で見てきました。 仮想アシスタンスとチャットボットの導入により、必要な詳細を含む詳細なレポートを顧客ケア担当者に提供することもできます。 したがって、ブランドに対するユーザーの信頼が高まります。

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最後の言葉

AI (人工知能) と機械学習が e コマースにどのような影響を与え、さらにはその未来をも形作っているかについてはもうお分かりいただけたでしょう。 したがって、新しいオンライン ビジネスを構築したり拡大したりする際には、AI や機械学習などの新しいテクノロジーを確実に活用するようにしてください。 最後に、テクノロジーは成長し、進化する応用科学であることを常に忘れないでください。そのため、企業としては、収益性とユーザー エクスペリエンスを向上させるために、テクノロジーを最適な方法で適用していることを確認する必要があります。

 この記事は Chris Watson によって書かれています。 Chris はスタートアップや起業家に心を寄せるジャーナリストです。 彼はテクノロジーが大好きですが、それ以上にテクノロジーが人類の生活と暮らしをどのように向上させるかを探求することが大好きです。 彼は、スマート テクノロジーなどのイノベーションに関する鋭い知識をビジネス、電子商取引、スタートアップ、エンタープライズに共有することを目的として活動しています。