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人工知能はあらゆる分野で存在感を示している. ほとんどの業界が 人工知能アプリケーション. ヘルスケア、金融、マーケティング、その他の分野であっても. 電子商取引ビジネスはここ数年で急速に進化した. では、特にインドのような発展途上国において、人工知能は電子商取引分野にどのような影響を与えるのでしょうか? 人工知能は電子商取引で何を達成できるでしょうか? 人工知能はユーザーのショッピング体験をパーソナライズし、ショッピング体験を向上させるだろう. 小売業者にとって、それは売上を向上させ、より良いエンゲージメントを提供し、顧客サービスを向上させるための媒体です。.
人工知能は、多くの消費者がデジタルプラットフォームと関わる上で不可欠なものになりつつある。. 電子商取引ビジネスにおける激しい競争により、電子商取引企業は 人工知能技術 競争に勝つために.
人工知能が電子商取引ビジネスにどのような恩恵をもたらしているかを見てみましょう:
1. 製品の検索が簡単に
オンライン購入のほとんどは検索から始まります. 検索結果は関連性があり、キーワードに従っている必要があります. そうしないと、ユーザーは他の場所で製品を探すことになります. テキストベースの検索では、タイトル名と説明にこれらのキーワードを含むアイテムのリストが返されます。. これは正確な結果を見つけるための最良の手法ではない可能性があります. 人工知能技術により、ユーザーは画像をアップロードし、最も関連性の高い、または正確な検索結果を見つけることができます。. これにより、消費者は何時間も滞在する必要がなくなり、時間を大幅に節約できます。.
2. レコメンデーションシステム
AmazonなどのECサイトで、自分がチェックした商品と同じような商品が常に表示されているという経験はありませんか? さて、これは電子商取引における人工知能の応用です. AIと機械学習のアルゴリズム 過去の検索、好み、頻繁に購入する商品から購入者の行動を予測できます. ECサイトはユーザーの行動を予測することで、ユーザーの興味・関心の高い商品をレコメンドすることができます。. これにより、ユーザーは製品の検索に何時間も費やす必要がなくなり、ユーザー エクスペリエンスが向上します。. ECサイトの売上向上にも役立ちます. したがって、小規模な電子商取引ウェブサイトは独自の推奨システムを構築する必要があります.
3. 在庫管理
予測分析 データサイエンスサービス 在庫管理に大きな影響を与えています. 在庫管理は、在庫を最新の状態に保ち、棚を満たし、サプライチェーンですべての在庫を利用できるようにすることに関しては悪夢です。. 機械学習アルゴリズム 履歴データに基づいて製品の将来の需要を予測できる. 電子商取引における予測分析の利用が増えるにつれて、在庫管理データの効率が向上します。. 人工知能アプリケーション 小売業者がビジネスの在庫ニーズをリアルタイムで予測できるようにした.
4. 体系的な販売プロセス
人工知能が登場する前は、営業戦略はコールドコール、電子メールマーケティング、広告掲載などに依存していました。. 人工知能アプリケーション 電子商取引小売業者がデータパターンを収集し、データから強力な洞察を生成するために使用されています。. 企業は履歴データとデータに基づくフィードバックを利用して売上を向上させることができます. 最近では、人々はショッピングのインスピレーションを得るためにソーシャルメディアプラットフォームを利用する傾向が高まっています。. ディープラーニング技術 顧客の選択と興味を特定するために使用できる. 人工知能は何百万ものデータをスキャンし、購買パターンとユーザーデータとの相関関係を構築できる。.
5. 顧客理解の向上
あらゆるビジネスの急速な成長には、ターゲット顧客をより深く理解することが非常に重要です。. これを達成するには多くの方法があります. 電子商取引ウェブサイトは、ユーザーにオンラインアンケートを送信し、フィードバックフォームを使用してフィードバックを取得し、顧客の理解を深めるために評価とレビューを求めることができます。. 人工知能と Natural Language Processing ブランドに対する顧客の認識を知ることも可能になった。. NLPは、コメント、レビュー、苦情、フィードバックなどでユーザーがブランドについて使用したフレーズを理解できます。. 肯定的、否定的、中立的を問わず、すべてのフィードバックを理解できます. 電子商取引企業は顧客の期待をより深く理解し、状況に応じて対応することができます。.
6. 改善された顧客サービス
どの企業も顧客に最高のサービスを提供したいと考えています. チャットボットと仮想ショッピング アシスタントにより、ユーザーは顧客サービスを自動化できます. AI を活用したチャットボット 顧客と対話し、質問に答え、問題をリアルタイムで解決する能力がある. チャットボットの自然な処理アルゴリズムにより、顧客のメッセージの文脈を理解することができます。. ショッピングチャットボットは商品を見つけるのに役立ちます. ユーザーは要件を入力するだけで、チャットボットが最も関連性の高い製品を見つけます。. チャットボットは、配送のスケジュール設定、苦情の記録、顧客の返品処理も行うことができます。. チャットボットは24時間365日対応しており、応答率も高い。.
7. より良い意思決定
電子商取引は人工知能の応用によりより良い意思決定を行うことができる. データ分析 毎日大量のデータを処理する必要がある. このデータは彼らが処理するには大きすぎる. さらに、データの分析も難しい作業になります. 人工知能は電子商取引の意思決定プロセスを迅速化した. AIアルゴリズムは、ユーザーの行動や購入パターンを予測することで、データ内の複雑なパターンを簡単に識別できます。.
8. アフターサービス
製品を売るだけでは十分ではない. 企業は顧客の購入サイクル全体を支援する必要があります. アフターサービスは電子商取引ビジネスに不可欠な部分です. 人工知能は、フィードバックフォーム、置き換え、製品内のその他のあいまいさの処理を自動化できます。. 購入者の課題を解決することで、Webサイトのブランド価値が向上します.
9. サイバーセキュリティ
人工知能は電子商取引ウェブサイトのサイバーセキュリティも向上させた。. 不正行為を防止または検出することができます. 電子商取引では毎日多くの取引を処理する必要がある. サイバー犯罪者やハッカーはユーザーアカウントをハッキングして認証されていないアクセスを取得する可能性があります. これにより、個人情報の漏洩やオンライン詐欺につながる可能性がある。. 企業の評判も大きな打撃を受ける. これを防ぐために, 人工知能と機械学習アルゴリズム ウェブサイト上での詐欺行為の可能性を軽減できるものが開発されている.
結論
デジタル プラットフォームにより、小売業者だけでなく購入者の業務も楽になりました. 電子商取引ウェブサイトの売上は飛躍的に増加しています. 人工知能企業 電子商取引 Web サイトがより良いユーザー エクスペリエンスを提供できるよう支援してきました。. 人工知能の研究 EC分野ではECの売上も活用.
