eコマースにおける機械学習–UXとオンラインショッピングの未来
公開: 2019-12-11「市場」という言葉は、にぎやかな通り、伝統的な店、オチやオファーの叫び、すべての香りが混ざった腐った野菜の独特の悪臭などを今でも私たちの心にもたらします。 しかし、物事は今変化しています。 2022年から約30億人の消費者がオンラインになります。インターネットは今日の新しい市場です。 したがって、eコマースにおける機械学習の概念はますます広まっています。
eコマースはすべてを変えました。 eコマースでは、市場は物理的に存在しませんが、事実上、群衆全体があなたと一緒にいます。 買い物は、今ほど人類の歴史の中で快適ではありませんでした。 eコマースはさらに進化して、適切に設計および開発されたモバイルアプリになりました。 さらに、モバイルアプリ開発の分野における進歩は、市場の概念を絶えず再形成しています。 現代の市場を手に持ったり、ポケットに入れたりできるように、形を大きく変えました。 はい、ここではモバイルeコマースについて話しています。
私たちは、eコマースでの機械学習が将来のショッピング体験のために何を保持するかを探求する旅に出ています。 Web開発におけるAIの影響は、テクノロジーの最新の開発とともに拡大しています。 ただし、人工知能と機械学習の魅惑的な世界に飛び込む前に、eコマースWebサイトが今日の市場にとって非常に重要である理由を簡単に確認しておくと便利です。
eコマースサイトの特徴は何ですか？ さて、外部条件は同じままですが、eコマースストアの最も重要な側面は、そのサイトにアクセスする購入者に提供する感触です。 技術用語では、これをUXまたはユーザーエクスペリエンスと呼びます。 何がそうなるのか見てみましょう。
eコマースサイトにとってのUXの意味
ウェブサイトのUX（ユーザーエクスペリエンス）とは、ユーザーのエンゲージメントをインタラクティブで生産的なものにするために、ユーザーの期待と行動パターンを予測することです。 eコマースサイトでは、エンドユーザーにシンプルで魅力的で満足のいくショッピング体験を提供することに重点を置く必要があります。 UXは、eコマースアプリでコンバージョンを促進する主な要因の1つです。
ここで、この時点で、UIとUXの意味を説明すると便利です。 この2つは同じ意味で使用されることが多く、概念的には正しくありません。 UIまたはユーザーインターフェイスは、デザインと視覚的美学へのそれらの組み合わせ効果の観点から、Webサイトの外観に関係します。 UXまたはユーザーエクスペリエンスとは、ユーザーの頭の中に入ることがすべてです。 これは、ユーザーがそれらを見つけることを期待するページにさまざまな要素を配置することに焦点を当てています。 UXは目的に関するものであり、UIは機能と外観を定義します。
ここで、UXがUIよりもコンバージョンを促進する決定要因である理由を見てみましょう。 オンラインショッピング中にカートを放棄する理由を尋ねられた顧客の小規模な調査を利用します。
カートを放棄する理由
この調査では、オンラインショッピング中に米国の顧客を先延ばしにするいくつかの特定の要因について概説しています。 あなたが十分に注意しているなら、これらはあなたのオンラインストアを成功への新しい道に導くことができる知恵の真珠です。 それをもっと詳しく見てみましょう：
購入者は、2つの目的で携帯電話を持ち出します。1つは、地元の店舗では入手できない商品のためですが、緊急に必要です。 第二に、彼が特定の品質または特定のブランドの製品を必要とし、それもオファー価格で必要な場合。 前者の場合、購入者はeコマースプラットフォームに速度を期待し、後者の場合、彼はタイトな財布に乗っているので、それを安くしたいと思っています。
最初の調査では、購入者がチェックアウトページにカートをドロップする主な理由の1つとしてコストが指摘されています。 その他の原因としては、割引コードのエラー、長い配送時間、支払い段階でのエラーのポップアップなどがありますが、これも非常に厄介です。 2番目の調査では、セキュリティ、製品の詳細の不適切な配置、製品のナビゲートと比較の不能、そして最後に入力の入力の難しさを強調しています。 したがって、緊急性と予算の制限があるバイヤーは、eコマースのWebサイトに失望する可能性があります。
しかし、私たちの懸念は、私たちが制御できるものにあります。 インドから米国への製品の出荷プロセスを迅速化することはできません。 飛行機には飛行速度の制限があります！ また、エージェントに製品価格を下げるように強制することもできませんか？ ですから、あなたが改善できる領域にあなたのエネルギーを向けてください。
ユーザーエクスペリエンスを向上させる
上記の調査をもう一度見てみると、取り組むことができるものがあり、それがUX（ユーザーエクスペリエンス）であることがわかります。 購入者が期待する場所に製品の詳細を配置することは、インテリジェントなUX構造の問題です。 ナビゲーションの改善、入力の簡素化、説得力のあるコンテンツや情報の提供などはすべて、優れたUXデザインの基本です。
eコマースアプリケーションの売り上げが落ち込んでいるのはUXが貧弱であると要約できます。 それは、単にユーザーが適切な製品を手に入れるのを助けているだけではないからです。 小売部門で放棄されたカートの70〜85％は、機会を逃しただけでした。 彼らはあなたのドアをノックしました、そしてあなたは聞いていませんでした。 しかし、レスポンシブUXを使用すると、さらに多くのことが可能になります。
さて、質問が来ます、何が魅力的なUXを作るのですか？ モバイルアプリ開発の最新トレンドと融合して購入者の目を引くのに役立つUXデザインガイドラインとアプリストア最適化チェックリストはありますか？
eコマースにおける機械学習–UXを魅力的にする
アダプティブパスの創設者であるジェシージェームズギャレットによると、UXには5つの重要な要素があります。 彼は、魅力的なUXデザインでは、これらの5つの要素が相乗効果を見出し、次々と登場することを示唆しています。 5つの重要なコンポーネントが何であるかを見てみましょう。
- 戦略–それは基本的な要素であるルートです。 この段階では、ビジネスモデル、顧客、製品などを詳細に調査します。
- 範囲–ここで、機能と内容が決定されます。 機能面には、製品の機能と、これらの機能が互いにどのように適合するかが含まれます。 機能は、ユーザーが求めているものをカバーします。 コンテンツの部分は、製品の情報を提供することです。 関連する説明、画像、音声、動画要素などが含まれます。
- 構造–構造には、インタラクションデザインと情報アーキテクチャの2つのサブ要素があります。 インタラクションデザインは、ユーザーが製品をどのように操作し、システムがどのように製品に応答するかについてです。 情報アーキテクチャとは、人間の理解を容易にするためのコンテンツと構成の配置に関するものです。
- スケルトン–ユーザーとして操作するのはデザインの視覚的な部分です。 スケルトンは、ユーザーがWebサイトの機能を操作できるようにします。 ナビゲーション、インターフェース要素はすべてこのカテゴリに分類されます。 多数のUXデザインツールは、この重要な部分を改善するのに役立ちます。
- 表面–作業の全体が表面を表します。 これは、最終的なアプリまたはWebサイトの外観、レイアウト、タイポグラフィ、色などに関して行われたすべての決定を反映しています。
これらは、基本的なUXデザインを作成する際に考慮すべきことです。 それでも、eコマースサイトに関しては、これらの基礎を開発する必要があります。
eコマースにおける顧客行動、UX、機械学習
優れたUXは、最終的に、顧客の行動をどれだけうまく予測できるか、そして購入者を簡単にデザインパスに導くためのデザインがどれほどシーケンシャルで直感的であったかにかかっています。 しかし、それは言うよりも簡単です。 顧客行動分析は、分析において最も困難なタスクの1つであり、大量のデータ収集と処理を必要とします。 ここで、eコマースでの機械学習に焦点が当てられます。 人工ニューラルネットワークが購入者の習慣、好み、感情、好き、嫌いを学習する能力は、ソフトウェア開発業界のテーブルを変えることができます。
eコマースアプリ、UX、人工知能がどのように組み合わされているのか疑問に思われるかもしれません。 実際、UX、eコマース、機械学習は、自己主導の進化という悪循環にあります。 下の図はそれをより効果的に説明しています。
ユーザーがeコマースストアまたはアプリにアクセスすると、最初に現在のUXおよびUIデザインを操作します。 サイト内を移動する方法、クリック、選択、一時停止、放棄または続行などは、ニューラルネットワークによって継続的に収集されます。 さらに、機械学習機能は、同様のユーザーの行動が過去の経験から始まる場合に、より適切に応答します。 したがって、最初のエクスペリエンスからの洞察を備えた新しいユーザーエクスペリエンスは、時間の経過とともに発展します。 マシンが学習すればするほど、ユーザーの期待に対するマシンの応答はより正確で多様になります。
最後に、消費者は自分でデータを収集するためにオンラインになります。 AI、eコマースでの機械学習、ANNのようなすべての大きな言葉の中で、あなたがターゲットにしているまさにその顧客が彼ら自身の知性を持っていることを忘れてはなりません。 そして、コンバージョンへの訪問を促進するのは、このインテリジェンスを印象付けるアプリケーションの力です。
eコマースにおけるショッピングと機械学習の未来
機械学習はそのような誇大宣伝を呼び起こすので、実際の生活でそれが私たちを襲う可能性について疑問に思うことがあります。 しかし、次にアマゾンで買い物をして、あなたへのおすすめを見つけて、指を左にスライドさせたくなるとき。 eコマースでの機械学習は人生でドキドキしていることを知ってください。 たとえば、Siri、Alexa、予測ナビゲーション、インテリジェントな電子メールフィルタリング（スパムメールを回避するため）などのパーソナルアシスタントはすべて現在行われています。
ショッピングの未来は、AIの有能な手によって作られています。 eコマースでの機械学習がショッピングをユニークな体験にする方法を見てみましょう。
仮想販売エージェントを使用する
ええ、この用語はかなり決まり文句です、それは理解できます。 しかし、スクロールする前に、オンラインストアよりも訪問あたりのコンバージョン数が多いのに、実店舗を作る理由を考えてみてください。
すべての照明の色でとてもよく見えたという理由だけで、あなたはドライフルーツ店に入ります。 そして、あなたは営業担当者に会い、彼は安全な距離であなたを追いかけ、あなたの足がブラックベリーのドライフルーツの瓶の前で一時停止するときはいつでも。 彼はあなたに裁判を提供します。 あなたはドライフルーツを噛み、彼は次のように述べています。「ブラックベリーはあなたが知っている免疫力にとても良いです、多くの医者が私たちから購入します。」
そして、あなたは店の周りを歩き回り、彼と一緒に、あなたは50ドル以上の購入をします。 彼はあなたのバスケットを暖かく引き継ぎ、笑顔でそれを処理し、そしてカジュアルなチャットをします、そしてあなたは幸せを感じて出て行き、それが本当にすべてのペニーの価値があると確信しました。
今何があったの？ 価値のある質問を省くと、魅力的な会社があなたに何をさせることができるかわかりましたか？ それらはあなたの意見に微妙かつ説得力を持ってどのように影響しますか？
ここで、従来のeコマースサイトにアクセスするとします。 あなたはあなた自身であり、誰もあなたにいくつかのボーナスポイントを提供することなく、あなたはドライフルーツのそれらのスクリーンショットを通り抜けます。 その結果、サイトを閉じて、もっと良いことを見つけることができます。 または、最大で数ドルの価値のある購入を行います。
したがって、魅力的なWebサイトと受動的なWebサイトの間には大きな違いがあります。 営業担当者は実店舗の影響力のあるエージェントであり、仮想エージェントはeコマースでの機械学習を成功させる1つの重要な機能になります。
仮想アシスタント–eコマースでの機械学習の例
たとえば、ShopBotと呼ばれるeBayのこの素晴らしい仮想エージェントをチェックしてください。 ShopBotのようなアシスタントは、eBayの10億以上のリストから適切な製品を見つけるのに役立ちます。
ShopBotを使用すると、ショッピング体験は純粋に贅沢です。 あなたがしなければならないのはeBayを開いてクリックしてあなたが探しているものをエージェントに伝えることだけです、そしてShopBotはあなたのために残りを処理します。 検索を最適化および微調整して購入者に最も関連性の高い情報を提供するために、特定の質問をします。
ただし、仮想エージェントは、ユーザーのクエリに少なくとも1つのサービスを提供できるものであり、チャットボットはそうする必要がないことに注意してください。
製品の推奨事項を提供する
オンラインの買い物客は、訪問するWebサイトが最近持ってきたものでいっぱいになると、このような気持ちになることがよくあります。 まあ、それはまったくの偶然ではありません。 その背後には素晴らしい機械学習システムがあります。 実際、数年前のアルゴリズムは、ユーザーに合わせて手動で実行されていました。 それから、それはしばしば誤りであり、実装するのに多くの時間がかかりました。
ただし、最新の推奨者は、コラボレーションアルゴリズムまたはコンテンツベースのフィルタリングアルゴリズムのいずれかに従います。 協調フィルタリングは、特定のアイテムに似た趣味を持つユーザーを調査し、ユーザーからの評価を組み合わせてアイテムのリストを作成することで機能します。
一方、コンテンツベースのフィルタリングは、特定の製品のコンテンツを取得し、ユーザープロファイルのコンテンツと照合しようとします。 特定の相関関係を確立するために、順列と組み合わせによってコンテンツをリンクしようとします。 したがって、これを実装するには、UXデザインはクライアントからの重要な情報の価格を設定する必要があります。
さらに、この機能がeコマースの機械学習に革命をもたらす可能性があります。
モバイルアプリの格付け機関Clutchによると。 com消費者のほぼ75％は、パーソナライズされた推奨事項に基づいた製品を購入する可能性があります。 この背後にある根本的な心理学は、パーソナライズがバイヤーと非常に密接に関係しているということです。 友好的な隣人の食料品店を訪れるようなものです。 あなたはあなたが期待したところにすべてを見つけます、そしてユーザーとして、あなたは本当に素晴らしいと感じます。
eコマースの機械学習で検索結果を正確かつまとまりのあるものにする
検索エンジンは、インターネットを可能な限りユーザーフレンドリーにすることを目指しています。 最近のGoogleBertの更新は、この単純化の傾向を示しています。 人々は音声検索の使用を好むため、Bertの更新では、検索エンジンが自然言語に近い形で応答するように調整される傾向があります。 したがって、英文学の基準に準拠することよりも、検索ユーザーの期待に応えることに明確に焦点が当てられています。 これで、検索の意図を理解し、ユーザーに最も関連性の高い検索結果を提供することが重要になります。
機械学習は、AmazonやeBayなどのeコマースWebサイトでの検索を購入者にとって非常に快適にするための道を進んでいます。 商品検索が顧客の実際のニーズにどのように関連するかは、検索をコンバージョンに変える上で重要です。 現在、Amazonで「インドの結婚指輪」を検索すると、インドのネックレスに適した検索結果が表示されます。 一方、誰かが「インドの結婚指輪」のような珍しい方法を検索すると、ステンレス鋼と関連する指輪が表示されます。 インド人が結婚式に金を好むことはよく知られていますが。
機械学習では、このような不条理な結果シナリオは表示されません。 サイトと指標を利用する機械学習アルゴリズムの機能により、クリック率の優先度、購入率、アフターセールスのレビューなどに基づいた検索結果が表示されます。したがって、顧客ランキング、製品の可用性、などがリストの一番上にあります。
インテリジェントチャットボットを適用する
Webサイトは現在会話型になっています。 そして、私たちが「会話型」と言うとき、それはここでの本当の取引です。 チャットボットは、クエリに機械的に応答する昔ながらのプログラムされたチャットではなくなりました。 新しいチャットボットはインテリジェントであり、機械学習はこれらのボットに命を吹き込みます。
あなたがeコマースストアで購入するたびに、それは生き返り、あなたに質問をします。 それは明確な相関関係を開発するためにあなたに質問をし続けます。 さまざまな製品について会話する能力を備えた自然言語でチャットボットをトレーニングすることは、eコマースの次のトレンドになるでしょう。 正確に言うと、グーグル、マイクロソフト、その他の大手テクノロジー企業はすべて、インターネットをシンプルでカジュアルな変換に対応できるようにすることに熱心です。 英文法が多様な文化の人々がインターネットを完全に使用することを妨げている世界では、これは前向きな進展です。
将来、eコマースで機械学習を使用するチャットボットとの会話は次のようになります。
ボット：ねえ、もう一度、ピンクのサマーキャップをお探しですか？
あなた：いいえ、私は通りかかっていました。 。 。
ボット：ジルはインスタストーリーを投稿したばかりで、トレッキングの準備をしているようです。
あなた：うーん。 。 。あなたは頭がいい ！！！
ボット：ありがとう、それは何もありません、私はあなたがトレッキングシューズを探していること、そして赤すぎる靴を探していることも知っています…
あなた：おっ…まさか…これは叙事詩です。 あなたが正しいです。
インタラクティブチャットボット–eコマースにおける機械学習の例
AIを活用して、UXと絶妙なショッピング体験の面でユーザーに最高の感触を与えるチャットボットはすでにたくさんあります。
SnapTravelは、旅行に関する詳細を収集するインタラクティブなチャットボットを使用します。 それは会話を通してあなたの旅についての情報を集めます。 そして、会談の終わりまでに、それはあなたの旅のルートにあるホテル、旅館、レストランのすべての名前をあなたに与えるでしょう。 旅行で最も厄介なことは計画を立てているので、旅行者はこのアプリを気に入るはずです。 スナップトラベルボートと2、3回会話すると、自分に合った青写真を思いつく可能性が高くなります。
スマートプッシュ通知
プッシュ通知がeコマースアプリの重要な機能であることはよく知られています。 あなたはすでにAmazonの最新のウィンターセールオファーからそれを手に入れているかもしれません。 しかし、スマートプッシュはそれを超えています。
スマートプッシュ通知とは、ユーザーの行動や習慣を学習し、ソーシャルメディアのコンテンツやユーザープランを解析することです。 クラリは、eコマースのために用意されているものの優れた実例です。
クラリは、AIを使用して、この四半期の終わりまでに購入がどこになるかを予測することで、売上を予測できます。 主に、スマートプッシュ通知には、商品の在庫と有効期限の分析、およびお祭り、季節の習慣、消費者の一般的な傾向を考慮した販売の計画が含まれます。 たとえば、昨年の冬と同じように、今年の冬に両親を訪ねる予定の場合、スマートプッシュは毛布のオファーがあるときに通知します。 （最近のチャットボットの会話から、新しいキルトを探していて、年間スケジュールと組み合わせると、オファーが適切なタイミングであなたを見つけることができます。）
eコマースにおける機械学習としての視覚探索
それらのボード会議の1つで古典的な時計を見たことがあることがよくあります。 しかし、あなたが尋ねることができる方法はありません。 話はそれだけではありません。
eコマースでの機械学習がウェブサイトのルックアンドフィールを変えている世界では、物語は決して終わりません。 集合写真セッションを掘り下げて時計をズームし、仮想検索バーに配置します。 そして、数秒以内に、そのような時計を作ったすべての可能なブランドがクリックするだけであなたに利用可能になります。
視覚探索はあなたにはユートピアに見えるかもしれませんが、それならあなたはショックのためにここにいます。
GrokStyleのビジュアル検索に対応するIKEAはその好例です。 ここでは、ポイントアンドサーチ機能がハイライトです。
この機能はiOSアプリケーションで利用可能であり、将来期待できることを宣言しています。 お気に入りの家具で写真をスキャンしてアプリにアップロードするだけです。 ギャラリーから写真を追加して検索することもできます。 そして、それはあなたにすべての同様の製品をフェッチします。
eコマースにおけるUxと機械学習–結論
AI、機械学習、その他の関連テクノロジーの進歩は、ショッピングの将来性を明確に示しています。 モバイルまたはWeb上のeコマースストアは、パーソナライズされたUXを採用する意思がある場合、ユーザーの意図が弱い花のデザインと比較して、確実に成功します。 機械学習は、チャットボットのフィードバックとユーザーの行動分析を通じて、デザイナーがより良いユーザー認識を開発するのを支援するためにここにあります。 シェイピングの未来は確かに進行中であり、私たちは今後数日間で多くの驚異を期待することができます。