10,5 тыс подписчиков

Чем искусственный интеллект может помочь электронной коммерции?

8 марта 20218 мар 2021

7 мин

Оглавление

Что такое ИИ?
Как ИИ можно использовать в онлайн-торговле?
Кейс: увеличение ROI контекстной рекламы в 2,2 раза с помощью прогноза конверсий

После событий 2020 года онлайн-торговля не будет прежней. В то время как вся планета была «заморожена» пандемией, традиционный ритейл обнаружил, что не может конкурировать с интернет-магазинами, когда жизнь людей ограничивается их домами. Но стоит признать, что и без того немалая конкуренция в интернете сейчас стала еще выше. И чтобы выиграть в этой борьбе, нужно одним из первых внедрять новые инструменты. В том числе, искусственный интеллект, машинное обучение и анализ больших данных. О том, как это сделать, рассказывает Марго Бергер из OWOX.

На основе технологий искусственного интеллекта создано множество приложений, сервисов и программ, но не все из них в равной степени применимы к интернет-магазинам. К тому же они довольно дороги в реализации. Поэтому, прежде чем начать внедрять новую причудливую технологию, давайте посмотрим, как ИИ может обеспечить рост ecommerce, улучшить качество обслуживания клиентов и повысить коэффициент конверсии.

Что такое ИИ?

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) выполняют те задачи, которые раньше были под силу только людям. Как и люди, они обучаются на собственном опыте и информации, которая есть в наличии, но делают это гораздо быстрее. Идея искусственного интеллекта возникла в 1956 году, так что это уже старая и надежная технология с сильной математической и программной базой. Разрабатывается множество различных технологий искусственного интеллекта:

Глубокое обучение (Deep learning)
Обработка естественного языка (Natural language processing)
Машинное обучение (Machine learning, ML)
Обнаружение мошенничества (Fraud detection)
Нейронные сети (Neural networks)
Когнитивные вычисления (Cognitive computing)
Компьютерное зрение (Computer vision)
Технологии на основе Интернета вещей (IoT-based technologies)

С тех пор, как бизнес обосновался в интернете, искусственному интеллекту приходится много работать со всеми петабайтами поведенческих, финансовых и маркетинговых данных, которые собираются компаниями. И даже если два из пяти стартапов в области ИИ вообще не основаны на ИИ , количество существующих на рынке решений все равно огромно.

Самый большой недостаток технологий искусственного интеллекта в том, что они полностью зависят от данных, которые им предоставляют. Если данных недостаточно или они низкого качества, от толку от них будет мало. И требуется время и специалисты, чтобы интегрировать эту технологию в существующую экосистему данных компании.

Как ИИ можно использовать в онлайн-торговле?

Итак, до внедрения ИИ важно не только собрать достаточно данных, но и убедиться в их качестве. Искусственный интеллект мотивирует компании объединять отделы продаж, маркетинга, рекламы, обслуживания клиентов и даже логистики в единую структуру данных, где качество и полнота данных являются приоритетом номер один.

Когда все бизнес-данные собираются и хранятся правильно – без потерь и дублирования, без нарушений формата, если все связи логически ограничены, – то такие данные можно использовать для обучения искусственного интеллекта и дальнейшего использования. Они позволят получить высококачественную аналитику с достаточной мощностью для решения сложных бизнес-задач, улучшить процессы и повысить качество обслуживания клиентов.

Вот краткий список возможностей ИИ для онлайн-ритейла:

Прогнозировать будущие конверсии. Отслеживая все действия пользователя на сайте и в приложении, можно предугадывать, какую покупку и когда он совершит и не таргетировать на него «лишнюю» рекламу, но увеличивать ставки в самый подходящий момент.
Увеличить ROI (окупаемость инвестиций) рекламных кампаний. Оптимизируя таргетинг рекламных кампаний, ИИ позволяет уменьшить бюджет на рекламу, не просев в продажах. Те посетители, которые еще не готовы к покупке, будут исключены из рекламных сегментов или по ним будут автоматически снижены ставки.
«Умный ассистент», помогающий клиентам находить нужные товары. С помощью ИИ можно улучшить логику поиска на сайте и создать чат-бота, который будет помогать посетителям оформлять заказы в любое время.
Только персонализированные предложения. Отслеживание всех точек взаимодействия; всех товаров, которые просматривали клиенты; всех цен, на которые они отреагировали – позволяет сформировать персонализированный пул товаров и предложений для каждого покупателя.
Прогнозировать путь клиента. На основе рекомендаций искусственного интеллекта можно сделать путь к покупке максимально комфортным, и получить конкурентное преимущество за счет гибкой маржи и возможности оценить эффективность будущего маркетингового плана. К тому же, можно улучшать точки офлайн-продаж. Собирать данные с датчиков и видеокамер, чтобы отслеживать то, как посетители двигаются в магазине – как строят свой путь, где останавливаются дольше, а какие стеллажи оставляют без внимания.
Сократить количество человеческих ошибок при планировании цепочки поставок. Можно обеспечить полную прозрачность складских запасов в реальном времени.
Обнаруживать проблемы до того, как они возникнут. Технология ИИ позволяет получать уведомления об аномалиях или подозрительных транзакциях, действиях поставщиков, мошенничестве, пока еще есть время, чтобы вмешаться в ситуацию и выяснить, что происходит.

Вот показательный пример использования ИИ для онлайн-ритейла.

Кейс: увеличение ROI контекстной рекламы в 2,2 раза с помощью прогноза конверсий

Проект, о котором пойдет речь, реализован агентством Dentsu Russia для ритейлера «Эльдорадо». Его целью была оптимизация расходов на рекламу таким образом, чтобы метрики, связанные с эффективностью, выросли; а частота контакта с теми, кто не намерен делать покупку в ближайшее время, – снизилась. Ведь при покупке трафика на сайт в таких системах, как Google Ads, «Яндекс.Директ», Facebook, основные расходы приходятся на клики пользователей, которые не делают заказов. А если делают, то не всегда его выкупают.

Dentsu использовали модель от OWOX BI, которая с помощью технологии машинного обучения рассчитывает вероятность совершения покупки для каждого пользователя сайта с момента его первого визита, и определяет, стоит ли тратить на него рекламный бюджет дальше.

Такая модель обучается на исторических данных о поведении пользователей сайта, данных CRM о выкупленных заказах и агрегированных и анонимизированных данных десятков тысяч клиентских проектов OWOX.

В результате сеть «Эльдорадо» получила:

Расчет вероятности совершения покупки для каждого пользователя сайта с учетом выкупаемости заказа.
Этот расчет обновляется при каждом действии или бездействии пользователя. То есть, если пользователь зашел на сайт и совершил ряд действий, ему присваивается вероятность Х%. Но если он не возвращается в течение следующих нескольких дней, то вероятность будет уменьшаться.
Выделили 10 сегментов пользователей, разделенных по вероятности с шагом в 10 пунктов (10%, 20%, 30% и так далее). Затем эти сегменты передаются в рекламные сервисы, и их эффективность анализируется в разрезе рекламных кампаний. Это позволяет корректировать ставки: уменьшать их для аудиторий с низкой вероятностью и увеличивать для аудиторий с высокой.

Для расчета вероятности модель учитывает более 60 параметров, например:

количество сессий и хитов в рамках конверсионного окна;
действия на сайте в течение сессии;
временные паузы между сессиями;
общее количество действий;
устройство сессии, операционная система;
какие источники трафика были у пользователя в рамках конверсионного окна;
количество действий на каждой странице в рамках сессии;
время конкретной сессии, суммарное время сессий в рамках конверсионного окна.

Человеческий ум не способен провести такой анализ, а машинное обучение – да. В результате ROI рекламных кампаний (с учетом выкупаемости заказов) вырос в 2,2 раза, а разница в доходе по выкупленным заказам увеличилась в 2,7 раза в пользу кампаний с аудиториями OWOX BI по сравнению с контрольной группой.

Что дальше?

Возможно, однажды нас и ждет война роботов с человечеством, но пока мы точно можем использовать компьютерные технологии во благо. Увеличивать эффективность рекламы, оптимизировать расходы, экономить время на подготовку контента и общение с пользователями. Технологии искусственного интеллекта способны помочь адаптировать бизнес к новым реалиям и высокой конкуренции. Нужно только дать им шанс.