AIと機械学習はeコマースの将来にどのように影響していますか？

Eコマースは90年代半ばから存在しており、25年以上にわたって普及しています。 この時期に世界中のビジネスのやり方が一変したと言っても過言ではありません。 今日、世界で最も組織化されていないセクターでさえ、デジタル化とオンラインビジネスに進んでいます。 それで、eコマースは飽和点に達しましたか？

世界中の多くの企業が、機械学習と人工知能（AI）に適応することで、eコマースの一歩を踏み出しました。 企業がこれらのテクノロジーを採用して、収益性と製品/サービスの品質を向上させる時が来ました。

Eコマースの現在の状況

Statistaによると、2019年には、推定19.2億人がオンラインで商品やサービスを購入しました。 同年、電子小売売上高は全世界で3.5兆米ドルを超えました。 したがって、事業活動におけるeコマースの保持は重要であることが証明されています。 この傾向は世界中でまだ成長していることに注意してください。

AIと機械学習は、eコマースとmコマース（モバイルコマース）の最新のイノベーションと将来の成長を可能にするものと呼ばれています。 これらは、世界中のさまざまな研究機関が現在研究している2つの傾向です。 アクセンチュアは、彼らの調査の1つで、2035年までに、これら2つのテクノロジーにより、卸売業と小売業で59％の収益性の向上が見込めると予測しました。

Statistaによる別の調査では、世界の人工知能ソフトウェア市場は急速に成長し、2025年までに1,260億米ドルに達すると予測されています。これは、自然言語処理、ロボットプロセス自動化、機械学習などのさまざまなアプリケーションを対象としています。

現在、AIと機械学習は、eコマースの将来の成長を可能にするものであり、オンラインブランドは、将来のマーケットリーダーになるためにそれらに投資する必要があると言っても過言ではありません。

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AIと機械学習のカバーの側面は何ですか？

これまで、この記事では、eコマースの未来がどこにあるかを証明してきました。 しかし今、あなたはAIと機械学習が正確に何であるか、そしてそれらがeコマースに与える影響について読むでしょう。

人工知能

名前が示すように、このテクノロジーの焦点は、機械に人間の行動を示すようにすることです。 これには、学習、推論、感知、適応などが含まれます。 これは、機械学習を網羅する総称です。 AIは、マシンが持っている、または持っている膨大なデータのセットから学習できるようにする包括的なプロトコルを使用してシステムを構築します。

名前が示すように、このテクノロジーの焦点は、機械に人間の行動を示すようにすることです。 これには、学習、推論、感知、適応などが含まれます。 また、これは機械学習を網羅する総称です。 AIは、マシンが持っていた、または持っている膨大なデータのセットから学習できるようにする包括的なプロトコルを使用してシステムを構築します。

人工知能は、機械がそれ自体で動作することを可能にし、また機械が一緒に動作することを可能にします。 現在、デジタル化に重点が置かれていることに注意する必要があります。 今後数年間で、同じことがスマート自動化にも当てはまります。それが、AIがeコマースとmコマース（モバイルコマース）の将来に重要な痕跡を残す方法です。

これに加えて、AIは人間の行動をより正確に予測および分析できます。 この点には多くのアプリケーションがありますが、これについてはブログの後半で説明します。

機械学習

上で読んだように、機械学習は人工知能の一部です。 それは彼ら自身が彼らの知識ベースを拡大することを可能にする機械のプロトコルを禁止します。 これにより、膨大な量のデータを数秒で簡単に調べることができます。 また、予測の精度は損なわれません。

多くの大企業は、システムに機械学習を組み込んで、消費者の行動をより広範かつ詳細に分析しています。 時間とともに、その使用は革新的な製品とシステムで主流化されています。 したがって、eコマース製品の品質を向上させます。

AIをオンラインショッピングと統合する方法

パンデミック後のオンラインショッピングは、これまでになく経験されています。 多くのオンラインブランドがAIシステムを開発し、それを統合しました。 AIがユーザーエクスペリエンスを革新した主な方法は次のとおりです。

1.接近していないターゲットを特定する

情報はすべての鍵となる可能性があります。 このためには、現在の消費者ベースの情報をシステムに提供する必要があります。 これにより、現在のデータの分析を提供しながら、ターゲット市場について知ることができます。

システムは、既存の顧客データに基づいて、参加していないソーシャルメディアアカウントのプロファイル、失う可能性のある消費者、変換されていないWebサイトへのアクセスを一覧表示し、ソーシャルメディアなどからターゲットとする新しい個人をスカウトします。さまざまな媒体。

2.チャットボット

今日、あなたが訪問するほとんどすべてのウェブサイトはあなたの注意を引き付けようとしているチャットボックスの形をしたアイコンを持っているかもしれません。 ユーザーは、製品/サービスを売り込もうとしている積極的な営業担当者であると考えていたため、以前は無視していました。

チャットボットは、必要に応じて企業に連絡するための媒体としても機能するプライマリユーザークエリの自動応答システムであるという認識から、ユーザーはチャットボットを使用し始めています。 優れたチャットボットは、人間の書き方、言語の十分な理解（用語、スランなど）、および迅速で正確な応答を備えている必要があります。

では、AIはこれにどのように適合しますか？

AI機能を使用すると、企業はチャットボットが上記の3つの品質をすべて備え、24時間365日オンラインでさまざまな言語で通信できるようにすることができます。

3.バーチャルアシスタント

このポイントには、2つの異なるアバターを含めることができます。

• サイト上のチャットボットの高度なバージョン。
• 独自の異なる革新的なサービス。

私たち全員がオンラインで少し助けが必要ですよね？ そして、これが仮想アシスタントが生まれた経緯です。

Siri、Googleアシスタント、Alexaをご存知かもしれません。 彼らはAIと機械学習を別のレベルに引き上げました。 このため、何をする必要があるかについて、マシンに話しかけたり、命令したりできるようになりました。

AIを使用すると、マシンは必要なものを解釈し、必要なアクション（ステップ）を実行して、探しているものを確実に受け取ることができます。

また、仮想アシスタントには、機械学習に加えて自然言語と現地語の処理が必要です。 どちらもAIの評判の高いサービスです。

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4.推奨事項の改善

前述したように、そのAIは、ブランドが巨大なデータを分析するのに役立ちます。 これにより、消費者の行動パターンのレイアウトも設計されます。 したがって、ユーザーがポータルにアクセスしたとき。 Webサイトとの以前のインタラクション、またはWebサイトの人気のあるインタラクション（ユーザーが新規の場合）に基づいて、製品の推奨事項を受け取ります。

したがって、ユーザーのパーソナライズされた感触を開発するのに役立ちます。 ペタバイトのデータを評価し、それでも正確であるための適性。 AI（機械学習）でのみ表示できます。 このために、システムは、アカウント情報、人口統計、通常の設定、トランザクション履歴などの多くの要因に基づいてアルゴリズムを開発します。

機械学習はEコマースの未来を形作っています

機械学習は、上記の多くの点で役立つ人工知能のサブセットです。 以下では、その影響のさまざまな側面について説明します。

1.パーソナライズ

上記では、推奨事項が消費者向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成するのにどのように役立つかについて説明しました。 しかし、これには単なる製品の推奨以上のものがあります。

今日、消費者は大規模なグループの中で1人の個人のように扱われることを望んでおらず、類似の製品会社の大規模なグループがサービスを提供しようとしている唯一の個人です。 これも実際のシナリオです。

相互作用と行動パターンに基づいてパーソナライズオプションを提供することで、競合他社との差別化を図ることができます。

製品の推奨事項については、ポータル上のブログ、知りたいと思われるさまざまな情報、購入履歴をクリエイティブな方法で共有したり、誕生日を希望したりするなど、さまざまなテクニックについて同じことが言えます。

この点で、機械学習により、オンラインブランドは、ユーザー向けのオンラインボードの「ハイパーパーソナライズ」に向けて前進することができます。

2.セキュリティの強化

オンラインショッピングの過程で、ブランドは泥棒や強盗のリスクを冒さず、ハッカーやその他のサイバー詐欺のリスクを冒します。 Eコマース詐欺も、オンラインビジネスの範囲が広がるにつれて拡大しています。

機械学習は、不正の検出を支援することでセキュリティを強化できます。 繰り返しになりますが、膨大な量のデータとその排他的なアルゴリズムがそのトリックを実行します。 彼らは詐欺からの本物の顧客取引を分析し、顧客ケア部門または必要な部門に警告します。

クロスチェックするデータが非常に多いため、不正である可能性のあるトランザクションを特定できます。 これには、未確認のデバイス、支払いゲートウェイ、注文の異常などのチェックが含まれます。

3.強化されたカスタマーサービス

オンラインブランドは、ユーザーが適切なナビゲーションを必要としていることを知る必要があります。 これにより、さまざまな製品やサービスをスマートに紹介することもできます。 このため、機械学習を通じて、正確なサイト検索でうまくいくことができます。 これにより、検索に関連する結果の数とその精度も向上します。 また、ユーザーは探しているものにぴったりの単語がわからない場合や、スペルが間違っている場合があります。 機械学習を通じて、この問題を分類できます。

AIと機械学習を統合することで、ブランドがより優れたカスタマーケアサービスを提供する方法を見てきました。 バーチャルアシスタンスとチャットボットの導入により、カスタマーケアの幹部に必要な詳細を含む詳細なレポートを提供することもできます。 したがって、ブランドに対するユーザーの信頼を高めることができます。

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最後の言葉

つまり、これまでに、AI（人工知能）と機械学習がeコマースにどのように影響を与えているかを知っていますが、それらの将来も形作っています。 したがって、新しいオンラインビジネスを構築したり、同じものを拡大したりするときは、AIや機械学習などの新しいテクノロジーを活用していることを確認してください。 最後に、テクノロジーは常に成長し進化している応用科学であることを常に忘れないでください。ビジネスとして、収益性とユーザーエクスペリエンスを向上させるために、テクノロジーを最善の方法で適用していることを確認する必要があります。

 この記事はクリスワトソンによって書かれました。 クリスはジャーナリストであり、その心はスタートアップや起業家に向けられています。 彼はテクノロジーが大好きですが、それ以上に、テクノロジーが人類の生活と生計をどのように向上させるかを探求するのが大好きです。 彼は、Smart Technologies to Business、eコマース、スタートアップ、エンタープライズなどのイノベーションに関する鋭い知識を共有することを目的としています。