По прогнозам Precedence Research, к 2025 году мировой рынок ИИ в e-Commerce вырастет до 9,01 млрд долларов, а к 2034 превысит 64 млрд долларов — тем самым обеспечив среднегодовой темп роста в 24,34%.
Источник: https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-e-commerce-market
Кроме того, искусственный интеллект активно внедряется и в российский e-commerce. Так, в Rb.ru рассказали, что в 2024 году генеративный ИИ использует 67% представителей интернет-торговли в РФ — при этом, половина из них инвестирует в AI до 5% бюджета компании.
Почему применение искусственного интеллекта в e-commerce набирает популярность и какие инструменты для этого лучше использовать, подробнее расскажем в этой статье.
Оглавление
Тренд 2025: ИИ в e-Commerce. Умное управление интернет-магазинами
Персонализация на основе ИИ в e-Commerce
С внедрением ИИ персонализация вышла на новый уровень. Если раньше интернет-магазины в основном предлагали клиентам популярные или сопутствующие товары, то теперь рекомендации стали более индивидуальными и предельно точными. Так, искусственный интеллект в e-commerce позволяет:
- Анализировать пользовательские данные. Через ИИ для интернет-магазинов можно собирать и обрабатывать информацию об истории покупок клиентов, их возрасте, поле, действиях на сайте и прочие данные, на основании которых создается персональный профиль покупателя.
- Прогнозировать поведение пользователей. Благодаря ML-алгоритмам ИИ для интернет-магазинов может распознавать поведенческие шаблоны клиентов и составлять под них максимально релевантные предложения. Например, если покупатель часто заказывает спортивные товары, система будет предлагать новые модели кроссовок или спортивную одежду.
- Составлять рекомендации на основе опыта других пользователей. Для этого применяются алгоритмы коллаборативной фильтрации — они сравнивают поведение конкретного человека с действиями других клиентов, а затем выявляют их общие интересы. Например, если большинство пользователей вместе со смартфоном заказывали чехол, то этот аксессуар будет рекомендоваться и остальным покупателям конкретных моделей телефонов.
Amazon анализирует поведение пользователей и подбирает рекомендации
Также с помощью искусственный интеллект в e-commerce можно быстро разделять аудиторию на сотни микро-сегментов и лучше обрабатывать поисковые запросы клиентов. Например, при запросе «удобные кроссовки», AI проанализирует отзывы и описания товаров, и только после этого предложит пользователю максимально комфортную обувь.
Автоматизация управления бизнес-метриками для интернет-магазинов
ИИ в eCommerce помогает автоматизировать аналитику компании и оптимизировать ее внутренние процессы, например:
- Мониторинг и анализ бизнес-метрик для интернет-магазинов. С помощью ИИ можно отслеживать показатели продаж, конверсии и уровень удержание клиентов. Например, Яндекс Метрика использует алгоритмы машинного обучения, которые в реальном времени обрабатывают данные о посещаемости интернет-магазина, источниках трафика или средней стоимости заказа. Такая автоматизация аналитики интернет-магазина поможет моментально выявить отклонения в ключевых метриках и своевременно скорректировать маркетинговую стратегию.
- Оптимизация затрат на рекламу. ИИ помогает анализировать эффективность различных маркетинговых каналов, в том числе по кликам, конверсиям или затратам. При этом, система автоматизации аналитики интернет-магазина будет автоматически направлять бюджет на самые актуальные рекламные площадки или давать рекомендации по целесообразному распределению средств компании.
- Составление и визуализация отчетов. С помощью ИИ в eCommerce можно получать информацию из различных источников и объединить ее в единой платформе. Например, BI-системы помогают собирать данные из CRM, ERP и социальных сетей компании и визуализировать отчетность через удобные графические интерфейсы. Так компании могут видеть полную картину своих бизнес-метрик для интернет-магазинов, не переключаясь между разными сервисами.
Кроме того, ИИ-инструменты помогают оптимизировать скоринг лидов. Например, система учитывает все переходы по ссылкам, просмотры страниц и другие взаимодействия с интернет-магазином, после чего в режиме реального времени определяет насколько пользователь готов совершить покупку.
Прогнозирование спроса через ИИ для интернет-магазинов
С помощью искусственного интеллекта можно не только анализировать текущие бизнес-метрики для интернет магазинов, но и оценивать будущий спрос на конкретные виды и категории товаров. Так, благодаря AI можно проводить:
- Анализ исторических данных. ИИ для интернет-магазинов могут анализировать исторические закономерности прошлых продаж — это помогает понять какие товары компании будут востребованы в будущем.
- Учет внешних факторов. Например, с помощью анализа соцсетей и онлайн-обсуждений, AI может предсказать увеличение спроса на определенные товары после выхода популярного фильма или сериала, в котором эти продукты играют заметную роль. Так компания сможет своевременно предложить клиентам то, что они подсознательно захотят купить.
- Прогнозирование на основе поведения пользователей. Искусственный интеллект в e-commerce помогает выявить перспективные товары на основании истории поиска и прошлых покупок пользователей. Для этого ИИ использует алгоритмы рекомендаций — в том числе коллаборативную и контентную фильтрацию.
Например, если человек добавил товар в корзину, но не завершил покупку, ИИ может расценить это, как потенциальный интерес к продукту и использовать его для будущих рекомендаций под конкретную целевую группу.
При этом, прогнозирование спроса через AI позитивно отражается и на планировании закупок. Например, заранее заказав у поставщика потенциально популярные товары, компания минимизирует риск их дефицита на складе, а также повысит удовлетворенность клиентов за счет своевременной доставки покупок.
Также к ИИ-трендам e-commerce 2025 года можно отнести виртуальных помощников и чат-боты, распознавание изображений, AR-технологии и голосовой поиск. Как именно AI применяется интернет-магазинами, рассмотрим в следующем разделе с кейсами.
Кейсы успешного применения ИИ в e-Commerce
Искусственный интеллект в e-commerce широко применяются многими крупными компаниями и интернет-магазинами, например:
Amazon использует ИИ для прогнозирования популярность продуктов — это помогает бренду оптимизировать логистику и снабдить склады для удовлетворения всех потребностей рынка.
Кроме того, Amazon активно применяет AI для определения лучшей цены на каждый товар. Стоимость меняется в зависимости от активности сайта, цен на продукцию конкурентов, истории заказов и других важных бизнес-метрик для интернет-магазина. При этом, за счет непрерывного анализа данных, цены сбрасываются и корректируются каждые 10 минут.
Чат-бот Rufus от Amazon — онлайн-консультант, который отвечает на вопросы о товаре на основании характеристик и отзывов
В 55% случаев продукцию Domino’s Pizza заказываю через онлайн-платформу компании — поэтому бренд активно использует ИИ для автоматизации аналитики интернет-магазина и сегментирования своей аудитории.
Также бренд применяет ИИ для контроля качества своей продукции. Например, в Новой Зеландии и Австралии Domino’s Pizza запустили пилотный проект, в котором интеллектуальный сканер следил за процессом выпечки и оценивал каждую пиццу по размеру, типу, начинке и другим критериям. Это помогло компании оптимизировать качество производства и повысить количество лояльных клиентов.
Stitch Fix — это онлайн-платформа для персонального стайлинга, которой удалось совместить алгоритмы машинного обучения и творческий потенциал стилистов. Собранные через ИИ данные о предпочтениях клиентов показывают, как меняются вкусы потребителей и от чего они зависят. Кроме того, так в Stitch Fix определяют какие fashion-направления будут популярны в будущем.
Игра Style Shuffle от Stitch Fix позволяет определять предпочтения пользователя и предсказывать актуальные направления в моде
Система компании анализирует цвет одежды, длину рукава, глубину выреза и ряд других атрибутов, после чего алгоритм комбинирует их и отправляет на согласование к стилистам.
Кроме того, Stitch Fix применяет ИИ для оптимизации внутренних процессов и логистики. После получения запроса на доставку одежды алгоритм выбирает ближайший к клиенту склад, а также определяет оптимальный маршрут, чтобы все посылки были доставлены вовремя.
Сложности при внедрении ИИ в e-Commerce
Но, несмотря на все преимущества, в ходе интеграции AI могут возникнуть различные сложности, например:
- Безопасность и конфиденциальность данных. При использовании искусственного интеллекта в e-commerce собираются и обрабатываются большие объемы данных — это может привести к утечке конфиденциальной информации.
Решение: Чтобы повысить безопасность данных интернет-магазина и его пользователей, необходимо внедрять шифрование, использовать надежные протоколы передачи информации и регулярно проводить аудиты безопасности. Кроме того, важно соблюдать законодательные требования, вроде GDPR, и информировать клиентов о мерах защиты своих персональных данных.
- Финансовые и временные затраты. Внедрение ИИ в eCommerce требует вложений в создание инфраструктуры, обучение персонала и поддержку технологий.
Решение: Оптимизировать расходы можно за счет поэтапного внедрения ИИ — желательно начинать с наиболее критичных бизнес-процессов. Использование облачных решений и платформ с AI также может сократить затраты на создание и содержание инфраструктуры.
- Низкое качество используемой информации. Если данные, с которыми работает ИИ, неактуальны, фрагментарны или содержат ошибки — система будет принимать неверные решения. Это особенно важно при использовании сведений о покупательских привычках, предпочтениях и демографии.
- Решение: Регулярно проводите проверку качества данных, а также очищайте их от ошибок и обновляйте.
Статистика обеспокоенности неточностью информации, которую предоставляет ИИ
Кроме того, важно не переоценивать возможности искусственного интеллекта. При том, что ИИ эффективно анализирует данные, он не всегда может уловить мелкие нюансы, вроде внешних экономических факторов.
Поэтому AI нужно использовать как дополнительный инструмент для принятия решений, а не единственный источник истины. Лучшая связка — это алгоритмические выводы ИИ, дополненные экспертными оценками и стратегическими знаниями команды.
Заключение
Искусственный интеллект — это будущее e-Commerce. С его помощью можно анализировать огромные объемы данных, сокращать количество возвратов, автоматизировать задачи и обеспечивать персонализированный подход к клиентами — все это значительно повысит конкурентоспособность компании.
Но чтобы ИИ в eCommerce работал эффективно, нужно контролировать качество данных и регулярно корректировать AI-модели. Если вы хотите чтобы внедрение ИИ в ваш интернет-магазин прошло максимально легко, оставьте заявку на нашем сайте и мы обеспечим вам полное сопровождение вашего проекта.
