0 56
20 0 36 0

Как использовать искусственный интеллект в ecommerce?

14 декабря 2017, 13:41  | Жанна Рожкова

Популярность технологий искусственного интеллекта в ecommerce неудивительна: число покупателей растет, их требования и запросы усложняются, а уровень удовлетворенности повышается очень медленно. Модернизация и автоматизация большинства ecommerce-процессов стали необходимостью.

В течение 2017 года Ocado, крупнейший в мире онлайн-супермаркет, запланировал $232 млн инвестиций в искусственный интеллект и автоматизацию. Amazon намерен вложить $5 млрд в технические разработки в Индии. Корпорация Alibaba планирует потратить $ 15 млрд в исследование и разработку искусственного интеллекта в течение ближайших трех лет. Компания Forrester Research предполагает, что инвестиции в искусственный интеллект в 2017 вырастут на 300%, а компании, связанные с его разработкой, к 2020 году будут зарабатывать 1,2 триллиона долларов в год.

В данной статье мы рассмотрим, какие AI-решения используют ведущие ecommerce-компании и как они влияют на рабочий процесс.

Amazon

Еще в 2012 году ретейлер купил компанию Kiva Systems, которая тут же превратилась в Amazon Robotics. Дочерняя компания разрабатывает роботов, работая над машинным обучением, распознаванием объектов и компьютерным зрением. Полученные решения Amazon применяет в работе своих складов.

Amazon.png

Рекомендации товаров

Пользователям Amazon предлагаются блоки с рекомендуемыми товарами на всех страницах сайта вплоть до полного оформления покупки. Несмотря на то что система рекомендаций товаров Amazon несовершенна (по данным Университета Торонто, точность предположений искусственного интеллекта составляет всего 5%), в третьем квартале 2017 продажи Amazon выросли на 34% и составили $43,7 млрд.

По мере того как компания будет получать все больше данных о своих покупателях, точность прогнозов может привести к тому, что Amazon будет доставлять людям товары до того, как они их закажут.

Борьба c фейковыми отзывами и обзорами

В 2015 году руководство Amazon подало в суд на компании, которые платили за размещение положительных отзывов на сайте ретейлера. Чтобы бороться с распространением фейковых отзывов, Amazon запустил специальный алгоритм машинного обучения.

Персональные рекомендации по стилю

В апреле 2017 Amazon анонсировал проект Echo Look, персонального ассистента, в основе которого лежит машинное обучение. Пользователи могут попросить Alexa, голосового помощника Amazon, сфотографировать или снять видео их наряда и запостить его в социальные сети, либо с помощью данных Style Check можно сравнить свой наряд с другими.

The Wall Street Journal провел небольшой эксперимент, пригласив стилистов и сравнив их мнение и Alexa. К удивлению, оно практически совпало.

Персональные рекомендации по стилю.jpg

Amazon намерен и дальше инвестировать в искусственный интеллект.

Машинное обучение позволяет нашим алгоритмам предугадывать запросы пользователей, улучшать поиск по товарам, уточнять персональные рекомендации, делать более удобными точки продаж, определять мошенников, делать корректные переводы и многое другое, – Джефф Безос, генеральный директор компании.

Мы используем искусственный интеллект для решения ряда проблем: распознавание речи, понимание естественного языка, ответы на вопросы, построение диалогов, рекомендации товаров, – Раджив Растоги, руководитель AI-направления.

Amazon Web Services, облачная платформа компании, реализовала это в виде следующих проектов:

  • Amazon Lex – чат-бот, позволяющий создавать диалоговые интерфейсы,
  • Amazon Polly – облачный сервис для конвертации текста в речь,
  • Amazon Recognition – технология анализа изображений.

Также совместно с Microsoft компания ведет работу над проектом Gluon, интерфейсом для разработчиков, работающих над обучающими алгоритмами и моделями нейронных сетей.

Alibaba

Ведущий ретейлер Китая инвестирует в AI-технологии, чтобы улучшить собственный сервис.

Рекомендации товаров

У компании есть собственная технология рекомендации товаров – E-commerce Brain. Предиктивные модели строятся на данных получаемых в реальном времени (просматриваемый пользователем контент, совершаемые покупки), а также данных, получаемых из всей экосистемы Alibaba, например, AliPay, AutoNavi, Youku и UCWeb.

Искусственный интеллект также помогает продавцам, размещающимся на платформе Alibaba, создавать виртуальные витрины с товарами, которые будут интересны покупателю. Технология в числе прочих факторов учитывает историю покупок пользователя, исходные данные о нем и его местоположение. По данным Alibaba, благодаря этой технологии в 2016 году на ежегодной распродаже в ноябре конверсия увеличилась на 20%.

Другая AI-разработка компании – Dian Xiaomi, текстовый чат-бот, который помогает продавцам оформлять и управлять виртуальными витринами, а также отвечать на запросы пользователей и решать их проблемы.

Smart Supply Chain

Платформа Ali Smart Supply Chain использует искусственный интеллект, чтобы помогать онлайн- и офлайн-продавцам предугадывать меняющиеся покупательские запросы, выбирать подходящую ценовую политику, предлагать пользователям подходящие товары и способы их доставки.

Доставка

70% доставок по Китаю (42 млн посылок ежедневно) обеспечиваются технологией Cainiao. Она подбирает самые быстрые пути доставки, что позволяет сократить транспортное использование на 10%, а сам путь доставки – на 30%.

Доставка.jpg

Чат-боты

Искусственный интеллект помогает компании обрабатывать пользовательские данные, выявляя ключевые проблемы и улучшая каналы управления клиентскими запросами. Сейчас AI обрабатывает 100% пользовательских запросов касательно статуса заказов и успешно решает более половины из них.

В октябре 2017 технический директор компании заявил, что Alibaba в ближайшие три года инвестирует $15 млрд в исследования и разработку искусственного интеллекта. Компания построит семь исследовательских лабораторий, в которых будут работать над AI, машинным обучением, воспроизведением естественного языка.

eBay

Компания инвестирует в исследования предиктивных моделей, чтобы уменьшить время, которое проводят пользователи в поиске подходящих товаров. Чтобы и дальше конкурировать с Amazon, в 2016 году компания приобрела стартапы SalesPredict и Expertmaker, занимающиеся машинным обучением.

Возможности предиктивного анализа и машинного обучения помогут нашим покупателям лучше понимать, чем отличаются разные по стоимости товары, а продавцы смогут определять вероятность продажи каких-либо товаров по определенной цене, – Амит Менипаз, вице-президент eBay.

eBay также инвестирует в машинное обучение и big data в рамках проекта eBay Research и спонсирует исследования и конференции, связанные с ними. В 2017 году компания представила приложения Image Search и Find It On eBay, которые по фотографии пользователя подбирают товары, продающиеся на сайте. Для разработки приложений использовались технологии deep learning и компьютерного зрения.

Еще одна разработка компании – eBay ShopBot работает в Facebook Messanger и выполняет функции персонального ассистента, которому пользователь может отправить запрос на поиск в виде текста, голосового сообщения или картинки.

eBay.jpg

Rakuten

Крупнейший в Японии ecommerce-сайт использует искусственный интеллект, чтобы лучше предугадывать запросы пользователей. По словам компании, данные по 200 млн товаров позволяют с высокой точностью предсказывать продажи определенных вещей, а информация, получаемая в реальном времени, используется для сегментации покупателей.

Одна из AI-разработок компании – fashion-приложение Rakuten Fits Me, которое использует технологию распознавания картинок.

Rakuten.jpg

Из 70 сервисов, которые у нас есть, примерно 30 будут к концу 2017 года оснащены AI-чат-ботами. Наши цели – значительно улучшить удовлетворенность пользователей, что сразу отразится на продажах, – Сунил Гопинат, генеральный директор Rakuten India.

Flipkart

Руководство крупнейшего ecommerce-сайта в Индии уверено: искусственный интеллект поможет точнее отвечать на запросы покупателей.

Приложение для покупок, которое внутри компании называют Project Mira, используется для обработки 50% поисковых запросов пользователей, и именно в нем пользователи добавляют в корзину на 12% больше дополнительных товаров.

Flipkart.jpg

Работа над искусственным интеллектом, согласно данным компании, значительно улучшает клиентский сервис. За последний год число пользователей, готовых рекомендовать компанию, выросло на 14%, а количество недовольных клиентов уменьшилось на 25%. Такой результат, по мнению руководства Flipkart, получился благодаря чат-ботам.

ASOS

Один из крупнейших онлайн-ретейлеров Великобритании разрабатывает системы распознавания речи, чтобы влиять на поведение покупателей. Также компания развивает технологии распознавания изображений, предложив пользователям визуальный поиск, который позволяет приложению сопоставлять изображение, загружаемое пользователем, с товарами на сайте.

Также компания разрабатывает мобильного виртуального ассистента под названием AVA, который помогает пользователям искать нужные товары, используя данные о предпочтениях покупателей.

Заключение

Искусственный интеллект для ретейла уже не просто дань моде, а эффективное средство общения с покупателями, улучшения взаимодействия с ними, способ решить проблемы выбора товара и его доставки.

Несмотря на то что позволить разработку подобных решений пока что могут только крупнейшие ecommerce-проекты, в будущем наверняка появятся эффективные решения, которые будут доступны и небольшим интернет-магазинам.  

Источник: MarTech Today

Читайте нас в Telegram - digital_bar
Читайте нас в Telegram - digital_bar

 Есть о чем рассказать? Присылайте свои материалы в редакцию.
Комментарии
0 комментариев
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.