рост продаж, снижение издержек, увеличение конверсий
Ежегодно только в России исчезают тысячи интернет-магазинов. Ведь выйти на растущий рынок e-commerce легко, а удержаться на нем в условиях непрерывно растущей конкуренции — намного сложнее. Однако технологии искусственного интеллекта помогают онлайн-продавцам решить эту проблему, увеличивая прибыль, снижая количество отказов и формируя личный опыт для каждого покупателя.
Интернет-магазинам намного сложнее конкурировать друг с другом, чем традиционным оффлайн-аутлетам. Последние могут сыграть на своем расположении, предложить потребителю что-то близко к дому. В интернете можно найти аналогичный товар на десятках, а иногда и сотнях площадок. И статистика продаж говорит о том, что пользователи выбирают наиболее удобный интернет-магазин. Например, по данным Shopify 70% пользователей покидают сайт торговой площадки, если они сразу не нашли нужный товар, а 12% уходят к конкурентам, если им не понравилось ваше предложение.
В сфере e-commerce просто необходимо понимать каждого клиента. Конечно, сделать это силами менеджеров невозможно, и практически все задачи взаимодействия с потребителями сегодня передают искусственному интеллекту. Специально обученные алгоритмы могут выяснить, что потребители хотят и в чем они нуждаются иногда еще до того, как они осознают это сами.
В зависимости от ниши, ценового сегмента и позиционирования интернет-магазину могут понадобиться разные интеллектуальные решения. Но все они, так или иначе, ориентированы на обработку данных и формирование индивидуального подхода к каждому потребителю. Сегодня мы хотим рассказать несколько историй о том, как онлайн-магазины применяет технологии ИИ для работы со своими клиентами, повышая показатели своего бизнеса.
Персональные рекомендации
Каждый потребитель что-то ищет в интернете, открывает вкладки вашего магазина, пролистывает товары, изучает цены. Каждое его действие можно и нужно фиксировать, причем для этого даже не нужны персональные данные. Искусственный интеллект позволяет рассматривать траекторию движения посетителя по сайту, анализировать, какие товары больше нравятся покупателю, какие запросы и сколько раз были сделаны с конкретного устройства и делать ему персональные рекомендации.
Например, недавно подобную систему внедрили в интернет-магазине М.Видео. Раньше предложения клиенту делали менеджеры, которые советовали взять вместе со смартфоном карту памяти, с ноутбуком — удобную сумку, то сегодня все предложения делает искусственный интеллект.
После внедрения ИИ посетители интернет-магазина стали получать рекомендации на основе истории своих действий, а также общих правил и шаблонов. В М.Видео учитывают поисковые запросы, каналы, по которым клиенты пришли на сайт, опыт предыдущих покупок и так далее. В результате интернет-магазину удалось не только радикально снизить расходы на зарплату операторов, но также добиться роста выручки на 30% и увеличения количества продаж до 12%.
Пользователи Amazon уже привыкли, что блоки с рекомендациями содержатся на всех страницах крупнейшего онлайн-гипермаркета. Но мало кто задумывается о том, сколько зарабатывает на этом ритейлер. Еще на первом этапе активного внедрения технологий, когда аналитики Amazon признавали недостаточное совершенство точности рекомендаций (ученые из Университета Торонто оценили ее всего в 5%), продажи Amazon выросли на 34% и составили $43,7 млрд. за один квартал после внедрения технологии.
А всемирно известный китайский гигант Alibaba уже несколько лет развивает собственную технологию рекомендации товаров — E-commerce Brain. Система использует данные реального времени, анализирует просматриваемый пользователем контент и формирует рекомендации. Именно на базе этой системы создаются витрины магазинов, адаптируясь под каждого конкретного потребителя. В первый год применения этой технологии конверсия на ноябрьской распродаже увеличилась на 20%.
Умный поиск
Еще одна сфера применения искусственного интеллекта в e-commerce — это автоматизация поиска. Учитывая, что интернет-гиганты, такие как Google или Яндекс активно используют искусственный интеллект для фильтрации и сортировки результатов поиска, пользователи интернета привыкли находить сразу то, что им нужно. И это становится серьезной проблемой в интернет-магазинах с большим количеством товарных позиций. Тут просто необходим интеллектуальный движок, потому что по данным Forrester Research 43% посетителей просто сразу переходят к поиску. А как утверждают в Salesforce Demandware,именно покупатели, использующие поиск, тратят в интернет-магазинах в 2,6 раза больше.
Например, в магазине спортивных товаров для единоборств ZoobGear обнаружили, что в большинстве случаев потребители делают заказ не с первого раза. Иногда они возвращаются 3 или 4 раза, а порой — по 20 раз! Также достаточно много покупателей предпочитали позвонить менеджеру, потому что не могли найти нужный товар на сайте. А те, кто разочаровывался в магазине — просто уходили и не совершали покупку.
После внедрения поиска — просто интеллектуального поиска без дополнительных элементов, магазин получил увеличение конверсии в продажах после поиска на сайте на 45%. Общий уровень конверсии вырос на 10%. Благодаря этому новое решение окупило себя в кратчайший срок.
Еще один пример успешного внедрения поиска — популярный в Индии магазин FlipCart. Приложение для покупок под названием Project Mira используется для обработки половины поисковых запросов пользователей, и именно в нем пользователи добавляют в корзину на больше дополнительных товаров. Рост продаж от использования искусственного интеллекта оценивается компанией в 12%.
Вернуть клиента
В любом случае часть клиентов уходит. Но при этом многие из них делают это не потому, что им не подходит ваш интернет-магазин. Причин отказа может быть множество: кому-то не нравятся условия доставки, другой человек мог передумать из-за цвета товара, третий сравнил цены и сделал выбор в пользу другого магазина, в котором “на 100 рублей дешевле”.
Существует два пути возврата. Во-первых, можно делать персональные предложения уже покинувшим сайт клиентам, “догоняя” их через programmatic-рекламу или личный кабинет и рассылку, если они зарегистрированы на вашем сайте. Во-вторых, можно поработать над проблемами, которые не устроили клиента при неудачной покупке.
В М.Видео, о котором мы уже говорили выше, используют оба способа. Кстати, именно так компания модифицировала систему доставки, добавив новые, более удобные “окна” приезда курьеров. А если товар, который искал клиент, появляется на складе, потенциальный покупатель сразу же узнает о его доступности.
Продуктивное общение
Искусственный интеллект вполне способен заменить оператора в простой коммуникации с клиентом. Когда речь идет о таких вопросах, как условия доставки, статус заказа, подробная информация о товаре — не обязательно ждать ответа оператора. Вы можете интегрировать чат-бота в форму на сайте или использовать одну из социальных сетей, как это делают многие российские компании.
Позитивный эффект наблюдается, если для внедрения “цифрового помощника” была проведена индивидуальная разработка и машинное обучение, чтобы чат-бот действительно был интегрирован с вашими системами и “понимал” ваших клиентов. Например, индийский интернет-магазин FlipKart отметил рост количества рекомендаций сервиса на 14% и 25% снижение количества недовольных клиентов после внедрения чат-ботов с ИИ.
Выбор цены
Вопрос, какую же цену установить на товар, тоже остается непростым. Действительно, как избежать ухода к конкуренту из-за немного завышенной стоимости? А как не уйти “в минус”, конкурируя с минимальными ценами по интернету? Мощнейшую систему динамического регулирования цен используют такие интернет-гиганты, как Amazon. Но на сегодняшний день ИИ доступно и для небольших игроков.
Один российский интернет-магазин модной одежды и аксессуаров убедился на своем опыте, что запуск сезонных акций по советам менеджеров, а также попытка вручную угнаться за ценами конкурентов — верный путь в отрицательную рентабельность. Но внедрение искусственного интеллекта помогло им найти баланс и выставлять новые цены ежедневно.
Если раньше ценники меняли раз в месяц, то теперь алгоритм предлагает новые варианты расценок постоянно, опираясь на данные о скорости продаж товаров, остатки на складе, возвраты, сезонность, день недели. Кроме этого с помощью ИИ были проверены гипотезы о том, за какой товар покупатели готовы заплатить немного больше. В результате за 6 месяцев маржа проекта выросла на 12% за счет использования алгоритмов машинного обучения.
Умная доставка
Логистика — одна из самых больших проблем для популярных сервисов. В условиях самоизоляции вопрос доставки оказался весьма сложным, особенно в крупных городах. Так, ведущие сервисы доставки используют технологии машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозирования спроса и привлечения курьеров. Например, Сбермаркет, испытавший десятикратный рост количества заказов весной 2020 справился с нагрузкой только за счет специально разработанной системы Market Efficency, которая определяла потребности в курьерах, основываясь на широком спектре данных. В результате компании удается обрабатывать максимум заказов и не переплачивать курьерам.
Что касается Китая, 70% доставок Alibaba по стране — а это 42 млн посылок ежедневно, происходит за счет платформы Cainiao. Эта система ИИ подбирает оптимальные пути доставки. Таким образом удается сократить использование транспорта на 10%, а также уменьшить путь доставки товаров в среднем на 30%. Все это дает значительную экономию на логистике.
Вы готовы?
С технической точки зрения “подключить” искусственный интеллект к интернет-магазину совершенно не сложно. Если даже вы об этом не подозреваете, каждый час ваша компания получает огромное количество данных прямо на сайте, не меньше полезной информации уже есть в вашей CRM-системе. Мы в SmartCoders помогаем заказчикам разобраться в своих информационных активах и предлагаем бесплатное тестирование моделей ИИ. Оценив пользу алгоритмов для своего бизнеса, вы можете принять взвешенное решение вместе с уже проверенным партнером.
Готовы обсудить сотрудничество an@smartcoders.ai