e コマース ビジネスで AI が果たすことができる 3 つの重要な役割
公開: 2023-01-14長年にわたり、人工知能は未来の映画でのみ耳にするものでした。
ウィル・スミスがヒューマノイド ロボットと戦い、ホアキン フェニックスが彼の AI バーチャル アシスタントに恋をするのを見て、AI がいつの日か私たちの生活やビジネスにどのように影響するのか疑問に思いました。
そして今、私たちは突然、Siri と Alexa がポケットの中にあり、Chat GPT が世界を席巻している未来に生きていることに気づきます。
起業家として、常に次の機会を探していると、「AI を使用してビジネスを改善および成長させるにはどうすればよいか?」と自問しているかもしれません。
この記事では、e コマース ビジネスで AI が果たすことができる 3 つの重要な機能を分類することで、その質問に答えたいと考えています。
タスクの自動化
おそらく最も広く使用されている AI の機能は、タスクの自動化です。
自動化の目標は、AI ソフトウェアが人間の介入を最小限に抑えて平凡なプロセスとタスクを完了することです。 これにより、あなたとあなたの従業員は、実際に変化をもたらす活動により多くのエネルギーを集中させることができます。
AI を使用してタスクを自動化する利点を詳しく見てみましょう。
生産性の向上
AI を使用してタスクを自動化すると、チームの人員を大幅に増やすことができます。 正しく使用すれば、単一の AI プラットフォームが複数の仮想アシスタントの作業負荷を引き受けることができます。
e コマース企業が AI 自動化を採用している最も一般的な分野の 1 つは、顧客サービス部門です。 AI チャットボックスを使用して、顧客の注文状況の確認、荷物の追跡、アカウントのパスワードの変更など、低レベルの顧客サポート クエリに応答します。 これにより、バックログを減らし、顧客サービス チームを解放して、消費者に購入を完了させるなど、より差し迫ったタスクに取り組むことができます。
タレントマネジメントの最適化
マーケティング、販売、ロジスティクスなど、特定の分野のスペシャリストを雇うときは、単純なタスクや反復的なタスクによって遅れることなく、雇用したスキルセットを使用して時間を費やしてもらいたいと考えています。
最上位の営業担当者は商談を成立させるのに優れているかもしれませんが、事務処理で机の後ろに立ち往生していると、その才能が無駄になります。
時間のかかる定型的なタスクを AI が処理することで、営業チームは潜在顧客に感銘を与えることに多くの時間を費やすことができ、ロジスティクスの専門家はサプライ チェーンの最適化に集中でき、マーケティング チームは実際にコンバージョンにつながるより多くのコンテンツを送り出すことができます。
コスト削減
AI を使用すると、余分なスタッフを雇うことなくビジネスを拡大できます。 AI ソフトウェアは複数の VA の役割を果たすだけでなく、残りの従業員の生産性を最適化するのにも役立ちます。 提供されるデータは、未開拓の収益性の領域を特定するのにも役立ちます。
複数の組織で、AI の使用により、タレント マネジメント、コンタクト センターの自動化、および倉庫の自動化の分野で大幅なコスト削減が実現しています。
一貫性
AI の利点は、飽きることがなく、一貫して機能することです。 つまり、AI プラットフォームは、パフォーマンスの低下や休暇の必要なしに、データを実行し、タスクを毎日 1 日中実行できます。
AIも働きながら学習するため、そのパフォーマンスは時間の経過とともに向上する可能性があります.
消費者データの分析
ビジネスオーナーとして、ビジネスの成長と利益の向上に集中したいと考えています。 コンピューターの前で何時間も数字を処理する必要はありません。
幸いなことに、データ分析は AI テクノロジーが活躍するもう 1 つの分野です。 AI が生データを実用的な情報に変換するのに役立ついくつかの重要な領域を次に示します。
データ処理と顧客セグメンテーション
e コマース ビジネスが成長するにつれて、さまざまなアプリやプログラムを使用していることに気付くでしょう。 タスク マネージャーや分析ソフトウェア、ロジスティクス トラッカー、CRM ツールなどを使用している場合があります。これらのプログラムは優れており、さまざまなプロセスを最適化するのに役立ちますが、ビジネス データはさまざまなプラットフォームに分散しています。
AI は、さまざまなソースやプログラムからのデータを 1 つの統合ビューにまとめるのに役立ちます。 ビジネスのさまざまな分野のデータを比較できるため、これは重要です。 たとえば、販売およびマーケティング データをロジスティクス データと一緒に表示すると、需要の傾向を予測し、在庫の過剰または不足を回避するのに役立ちます。
AI データ分析は、顧客をよりよく理解し、顧客をさまざまなカテゴリに分類するのにも役立ちます。 顧客セグメンテーションにより、さまざまな顧客層に合わせてメッセージを微調整できるため、定着率とブランド ロイヤルティが向上します。
ビジネスとマーケティングの成果を予測する
間違いを犯してしまえば、そこから学ぶのは簡単ですが、事前に落とし穴を予測して、完全に回避できるようにすることは素晴らしいことではないでしょうか?
AI には、市場の動向、消費者行動の動向、ミクロおよびマクロ経済の動向、およびその他の関連データを分析して、ビジネスの将来に関する予測を策定する力があります。 この情報を使用して、時代を先取りし、今後の機会を活用したり、潜在的な課題に対する防御を構築したりできます。
パーソナライゼーションの改善
パーソナライゼーションは、成功する e コマース ブランドを構築するために不可欠です。 競合他社から際立ち、顧客の忠誠心を育むのに役立ちます。
しかし、顧客のニーズ、独自の行動、購入パターンを理解するには、膨大な量のデータを分析して理解する必要があります。 データの収集は比較的簡単ですが、それを解釈して理解することはまったく別の球技です。
専門家を雇って数字をくまなく調べてその意味を解読することもできますが、それにはかなりの費用がかかり、長い時間がかかります。 AI は、顧客データ、購入履歴、顧客とのやり取りをわずかな時間で分析できるため、顧客が本当に求めているものに焦点を合わせることができます。
価格の最適化
AI が e コマースの販売者を支援できるもう 1 つの方法は、リアルタイム データに基づいて価格を調整することです。 これは、動的な価格設定に関して特に役立ちます。
動的価格設定とは、現在の需要と供給に基づいて製品の価格を調整する戦略を指します。 このプロセスには多くのデータ分析が必要なため、多くの売り手は四半期に 1 回しか価格を調整しません。 AI を利用した価格設定ツールの助けを借りて、売り手は市場の反応時間を大幅に短縮できます。
季節性と需要に応じて価格を調整することは、航空会社とホテルが習得したことであり、適切に行うと収益性に大きな影響を与える可能性があります.
販売の最適化
Semrush による最近の調査によると、成功のために AI を最も優先する 2 つのビジネス分野は、マーケティング部門と営業部門です。
AI が売上を伸ばすさまざまな方法を見てみましょう。
カスタマーサービスの拡大
顧客に適切なサービスを提供すると、顧客はリピーターになり、他の人にあなたのビジネスを紹介する可能性が高くなります。 これにより、顧客サービスと販売部門の間に強いつながりが生まれます。
前に触れたように、AI を利用したチャットボットを Web サイトに追加することは、カスタマー サービスを改善する優れた方法です。 また、AI を使用して顧客データを分析することで、顧客が求めているものと、顧客のニーズを先取りする方法をよりよく理解することができます。
AI チャットボットは、FAQ に回答したり、放棄されたカートの問い合わせを自動化したりすることで、販売ファネルを通じて顧客を移動するのにも役立ちます。
インテリジェント検索機能
AI が顧客データを収集して分析し、消費者の行動をよりよく理解する方法についてはすでに説明しましたが、その知識をどのように活用できるでしょうか?
消費者が検索する前に、探している製品を表示することによって。 これは、オンライン小売業者の間ではすでにかなり一般的な方法です。 以前の購入に基づいて製品を推奨する Web サイトは、AI と機械学習を使用して購入履歴を分析し、将来購入する可能性が最も高い製品を予測します。
スマートロジスティクス
AI がカスタマー サービス、販売、マーケティングに役立つさまざまな方法について触れてきましたが、ロジスティクスに関しては、AI がゲーム チェンジャーになる可能性があることをご存知ですか?
最近のレポートによると、「物流に関して言えば、AI の予測能力は非常に優れています。 AI は、輸送時間、需要レベル、出荷遅延を予測するのに役立ちます。」
パンデミック中およびパンデミック後に製造と出荷の遅延を経験した後、eコマースの売り手はこれがどれほど価値があるかを認識しています. AI ツールに投資することで、売り手は履歴データとリアルタイム データの両方に従って在庫レベルを管理できるようになります。
時間をかけて AI に慣れる
ご覧のとおり、AI には e コマース ビジネスを変革する可能性があります。 しかし、だからと言って、計画を立てずに頭から飛び込むべきだという意味ではありません。
AI 実装のロードマップを作成することで、テクノロジを最大限に活用し、誤った開始でお金を失うことがないようにすることができます。 ビジネスの各部門で AI を使用して何を達成したいのか、時間をかけて考えてください。
AI は複雑なテクノロジであるため、システムが正しく設定され、ビジネスに適した方法で成長および学習するように、専門家からのアドバイスや支援を求めることをお勧めします。
AI は必ずしもすぐに解決できるわけではありません。 場合によっては、独自のニーズを理解するために AI をトレーニングする必要があるかもしれませんが、忍耐と時間をかければ、すぐに強力なツールを自由に使用できるようになります。
AI を使用して e コマース ビジネスの明るい未来を築く
AI の機能を利用し始めたばかりですが、すでにさまざまな方法で e コマース ビジネスをサポートできます。
タスクの自動化、顧客データの分析、販売およびマーケティング活動の最適化は、このテクノロジの可能性のほんの一部にすぎませんが、ビジネスに AI を導入する優れた方法です。
AI を使用してコストを削減し、ワークロードを軽減することで、オンライン ビジネスの構築とスケーリングという得意なことに集中できます。
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