ジェネレーティブ AI: e コマースの次のフロンティア

人工知能の真の可能性が現れ始めたばかりで、テクノロジーは電子商取引業界の生産性の向上と優れた顧客サービスの実現に役立ちます。

e コマースの新興企業やユニコーン企業が利益を上げ、顧客離れに対処するというプレッシャーに直面する中、業務効率を改善し、優れた顧客エクスペリエンスを提供することは、業界の企業にとって最優先事項の 1 つです。人工知能の使用とそのデフレ効果は、両方の目標を達成するのに非常に役立ちます。 AI を統合する企業は、システム全体のデータと自然な音声/テキストベースの AI 会話を活用することで、顧客サービスを次のレベルに引き上げることができます。ジェネレーティブ AI は、電子商取引関係者間の対話の原則をさらに変革する、新たなアプリケーション セット:

顧客サポートの革命:顧客サポートは電子商取引業界です。インテリジェンスアプリケーションが始まりました。従来のチャットボット モデルから始めます。このモデルでは、限定的でややぎこちない応答が提供され、顧客体験の向上よりもコスト削減を目的として設計されています。ただし、生成 AI は、機械学習、深層学習手法、顧客のクエリに対するより自然な応答のおかげで、より良い結果を提供できます。これらのアプリケーションはコンテキスト保護を分析し、自然な応答を生成し、最適化された応答を使用して顧客のクエリを効率的に処理します。中国の大手企業の中には、人工知能を活用して顧客の多くのニーズを解決できる企業もあります。

製品カタログ: OpenAI のさまざまな製品は、コンテンツ生成に人工知能を活用する能力を証明しています。現在、さまざまな企業が、電子商取引のニーズを満たすテキスト、画像、ビデオを生成するための特殊な機能を提供しています。 「AI ベースのテキスト生成」、「テキストから画像へ」、「テキストからビデオへ」機能は、カタログ作成コストを削減するだけでなく、サイクル全体を大幅にスピードアップします。説得力のある説明の作成から、製品のオンボーディング、分類、ラベル付けの合理化まで、生成 AI ツールを使用すると、時間とコスト効率を次のレベルに引き上げることができます。さらに、AI を活用した SEO ツールを使用すると、検索結果で上位を維持するための戦略を企業に提供できるため、可視性が向上します。

さらに重要なのは、これらのプログラムの特別な機能により、コンテンツ、出版プラットフォーム、配信媒体のリアルタイムの変更も可能になり、これにより、電子商取引ビジネスが幅広いリーチ、影響力のあるブランディング、ターゲットとのエンゲージメントを達成するのに役立ちます。顧客、素晴らしいインタラクション。これらすべての利点を考えると、Jasper.ai、Writesonic、Frase.io などの AI 主導の製品説明作成ツールが世界中の顧客に好まれているのも不思議ではありません。

パーソナライゼーション機能: Generative AI は、動的でインタラクティブなコンテンツを提供し、e コマース プラットフォームが過去の検索、ショッピング、フィードバックの履歴/推奨事項に基づいてターゲット顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供できるようにします。 Personalize.AI は、電子商取引企業が過去のやり取り、ロイヤルティ プログラム、マーケティング キャンペーンからの顧客データを活用して、どのコンテンツ、製品、エクスペリエンス、オファーがターゲットに関連しているかを理解するのに役立つ AI 主導のレコメンデーション ツールです。一番センスがある。

開発者らは、このツールにより 25% 以上の収益増加を達成できると主張しており、これはかなり驚くべき利益です。中国の電子商取引システムは、この点ではすでにかなり進んでいます。他のほとんどの電子商取引ビジネスとは異なり、GMV の大部分は「レコメンデーション」によって推進されており、メディア消費と同様になっており、レコメンデーションが「検索」よりも高い消費を促進します。ジェネレーティブ パーソナライゼーションの高度な形式は、衣料品やアクセサリーの仮想試着体験などのパーソナライズされたカタログの作成であり、これにより顧客は購入前に製品がどのように見えるかを確認できます。

クラウドソーシングによるフィードバック: Generative AI は、電子商取引分野の複数のプラットフォーム、チャネル、市場にわたる顧客フィードバックを「統合」するのに非常に役立つことが証明されています。人工知能ツールには、同様のフィードバックをグループ化するフィードバック分類機能とクラスタリング機能が備わっており、電子商取引企業が戦略的に重要な問題について迅速に共有、分析、行動を起こすのに役立ちます。生成 AI ツールは、フィードバックに対して感情分析を実行して、フィードバックにさらに多くのコンテキストを追加することもできます。これらの情報ソースを合理化することで、企業は消費者の苦情に迅速かつ効率的に対応しながら、製品開発やブランディングの取り組みをより詳細に管理できるようになります。

AI 主導の製品設計: ジェネレーティブ AI は、電子商取引業界が共創の可能性、つまり C2M (顧客から製造者へ) のプロセスを最大限に実現するのに役立つことが証明されています。これにより、顧客は製品/サービスの作成プロセスに参加できるようになります。 C2B は、e コマース プラットフォームがブランドとより良い関係を築きながら、追加の収益や独占性などのメリットを得るのに役立ちます。 Visualhound のような AI ツールは、潜在的な購入者からのテキスト プロンプトの形式での入力に基づいて、ユニークな衣類や商品をデザインできます。

私たちは生成人工知能の初期段階にあり、その応用範囲は広大です。このテクノロジーの変革の可能性はまだ現れ始めたばかりですが、次の生産性の波を解き放つ絶好の位置にあり、その過程で世界経済に最大 4 兆 4000 億ドルの価値をもたらす可能性があります (マッキンゼー デジタルによる)。特に、電子商取引分野でのこのテクノロジーの導入は、2032 年までに 21 億ドルに達し、2023 年から 2032 年にかけて 14.9% の CAGR で成長すると予想されます。さらに、生成型 AI を電子商取引に統合すると、より高いレベルの自動化が実現し、それによって人的リソースが解放され、より重要な戦略的問題を検討できるようになる可能性があります。全体として、生成 AI の時代が到来しており、このテクノロジーがビジネス エコシステム バリュー チェーン全体にわたる電子商取引のバックボーンとなるのも時間の問題です。

以上がジェネレーティブ AI: e コマースの次のフロンティアの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。