Автор: Каталин Емилиан*
Електронната търговия произвежда огромни количества данни. И компаниите, търговците и дистрибуторите имат отчаяна нужда от инструменти, с които да ги обработват. Въпреки че съществуват много и различни решения, големите масиви с данни могат да са проклятие или благословия, в зависимост от това как се използват. Революцията в изкуствения интелект(AI) цели да направи по-лесно от всякога извличането на необходимата информация с технологии за дълбоко учене.
В момента приложенията на AI в индустрията са многобройни – от лични асистенти и чат ботове, до автоматизирани системи за търговия и ретаргетиране. Въпреки това най-перспективните посоки на развитие тепърва се интегрират масово.
С напредването на процеса електронната търговия ще влезе в нова ера и ще стане по-умна и саморазвиваща се пазарна екосистема, която ще взима добри решения самостоятелно.
Ето кои са основните тенденции за бъдещето:
Търсене
Виждали ли сте някога продукт, който искате да купите, но нямате представа къде да намерите? Независимо дали в онлайн видео, или върху непознат на улицата, доскоро нямаше много опции за откриването на дадения артикул.
Разпознаването на изображения се разработва от доста време, но изкуственият интелект най-накрая го прави широко използваемо и изключително точно. И вече е възможно да го заснемете със смартфона си и да получите информация не само за продукта, но и за магазина, цената и точния модел, който ви интересува. Така първата стъпка на потребителското пътуване вече може да е снимка и това да промени начина, по който търсим и разглеждаме.
Google, Microsoft, Facebook или Yahoo са лидери в областта на създаването на системи, които разпознават обекти по-добре от хората. Приложно-програмният интерфейс (API) на Google Cloud Vision дава възможност на разработчиците да идентифицират обекти в изображение, да разпознават думи или текст и дори да отгатнат каква емоция изпитва човекът на снимката. Microsoft Cognitive Services, на свой ред, позволява награждане на колекция от приложни API за разпознаване на изображения, включително емоции, знаменитости и лица. Clarifai помагат на компаниите да организират съдържанието си, да филтрират опасни изображения или видеоклипове, генерирани от потребители, както и да правят препоръки за закупуване въз основа на прегледани или направени снимки. Решението на Yahoo за невронни мрежи с отворен код пък може да открие неподходящи или безопасни за работа снимки (NSFW), включително забранени образи и порнографско съдържание. Това значително може да промени начина, по който електронният магазин изпълнява своите дейности.
Разпознаването на изображения с изкуствен интелект може да бъде изключително полезно за индустрията на електронната търговия. Особено за агрегатори на оферти, които сравняват цените или електронни магазини, които следят и модерират съдържанието, генерирано от потребители – тези действия вече ще се извършват автоматично. Смартфоните и социалните медии са широко разпространени и огромното количество изображения и видеоклипове, свързани с марки, отварят нови пътища към по-доброто изпълнение на исканията на клиента. Дълбокото разбиране на това съдържание е невероятно голяма стъпка към индивидуалния подход към потребителя.
Предлагане
Да се върнем отново към темата за процеса, през който всеки клиент преминава. Да кажем, че искате да купите нещо, което сте видели на снимка. Проверявате уебсайта на магазина и почти сте го закупили. Обаче нещо ви прекъсва, или имате съмнения, недостатъчни средства и т.н. Това се случва често на всеки купувач. Персонализираните рекламни банери подтикват към вземане на окончателно решение, като напомнят за продукта или показват подобни .
Разбира се, това вече е добре известна стратегия за съвременните търговци. Една вълнуваща перспектива в близкото бъдеще обаче е „дълбокото учене” - иновативен клон на изкуствения интелект, който решава проблемите чрез имитиране на работата на човешкия мозък. Технологията има потенциала да изведе ретаргетинг кампаниите в нова орбита, защото тези алгоритми разпознават отношението, намерението и цялостното състояние на всеки потребител на даден уебсайт. И въз основа на това знание подготвят високо целеви препоръки за продукти. Нашите данни показват, че тази прецизност може да направи рекламните дейности до 50% по-ефективни, отколкото при типичния подход за машинно обучение. Изкуственият интелект, съчетан с дълбоко учене, работи без определени правила, по интуиция и взима ефикасни решения много по-бързо от хората.
Доставка
iTunes може да филтрира вашите предпочитания в зависимост от това, което присъства в селекциите ви с песни. Когато работи с изкуствен интелект обаче, той би могъл автоматично да обновява песните и дори да закупува нови тракове без ваша намеса!
Подобен е принципът на „предсрочната доставка“, който Amazon планира да използва. Системата за дистрибуция прецизно дефинира моделите на покупките на клиенти и прогнозира марката, ценовия диапазон и конкретния продукт, който ще бъде закупен. След като го направи, продукти са изпращани до близки складове преди дори да е направена поръчка! Това означава, че пакетът вече пътува към вас, преди да го знаете. Този метод работи още по-добре с ежедневните продукти, като чай например. Само си представете - ако алгоритмите могат да предвидят търсенето и предлагането, никога няма да изчерпите количеството от любимия си чай и търговците ще се възползват от ускорените продажби.
Ако се приложи правилно, тази идея би вдигнала анализа и логистиката на друго ниво и би позволила на компаниите да реагират бързо (и автоматично), според нуждите на хората, както и да разширят базата си с лоялни клиенти.
*Каталин Емилиан е регионален директор за България и Румъния на RTB House - технологична компания, която предлага модернистични ретаргетинг технологии за най-големите търговски марки в над 1000 кампании на 40 световни пазара.
Коментари