7 Användningsfall för AI inom e-handelsbranschen

Jag vet, jag vet - AI är samtalsämnet på allas läppar just nu...

Kanske är du taggad, nöjd, orolig, eller till och med rädd över hela AI-snacket. Oavsett kan vi nog vara överens om hur viktigt det är att förstå sig på artificiell intelligens och dess förmåga att effektivisera arbete. Därför bör du överväga hur denna nya, trendiga teknik kan användas för att förbättra och lösa vardagliga uppgifter inom ditt egna e-handelsföretag.

Hur används AI inom en verksamhet?

Viktigt att förstå är att AI inte är något nytt. Företag som Meta (Facebook), X (Twitter) och Amazon (fortfarande Amazon) har använt sig av AI-algoritmer sedan tidigt in på 2010-talet för att snabba upp, automatisera, och personalisera sina processer. Sociala medier uppmuntrar användarna att behålla fokus genom att visa inlägg som AI-modellen bedömer har störst sannolikhet att fånga deras intresse, baserat på vad algoritmen tror är mest underhållande för dem.

På grund av dess snabba utveckling under senare år kräver AI högteknologisk expertis samt välinvesterad tid och pengar för att ordentligt implementeras i syfte att maximera vinsten hos ett företag. Till skillnad från de tre tidigare nämnda namnen finns det gott om exempel på verksamheter som inte lyckades integrera AI på ett effektivt sätt. Detta beror på brist på utvecklingstid, resurser och kunskap.

Det är alltså viktigt att förstå hur AI passar in hos e-handelsföretag. På så sätt slipper du oroa dig över vart och när AI är relevant för ditt företag.

Användning av AI för e-handelsföretag

Låt oss ta en titt på 7 användningsfall för AI inom e-handelsbranschen för att besvara vår fråga:

1. Personalisering av produktrekommendationer

Säkert har du någon gång sökt upp en lösning på ett problem som du haft, bara för att få en annons om den perfekta produkten lite senare på dagen?

Det ska du tacka AI för.

Alla kunder har olika "mönster" - alltså hur individen använder musen, skrollar, klickar, stannar och köper. Dessa mönster medger intresse och matas därför in som variabler åt komplexa AI-modeller. För att rekommendera den mest relevanta produkten kan modellen titta på mönstret för varje unik användare och beräkna den högst associerade prylen som motsvarar besökarens vanor.

Besökaren kommer därmed ett stort steg närmare till att bli en kund på grund av den unika anpassningen som han eller hon upplever. Om personen hade letat efter en specifik pryl och inte funnit den utan krångel, hade företaget förlorat en potentiell kund.

2. Dynamisk prissättning

För att bygga vidare på idén om produktrekommendationer är det relevant att nämna dynamisk prissättning. Här använder sig en AI-algoritm av både interna och externa faktorer för att justera priset i realtid, i hopp om att maximera intäkter.

Faktorerna som skulle kunna matas in för att uppnå ett sådant resultat är:

• Marknadsförändringar

• Konkurrenternas pris

• Kundernas köphistorik

• Efterfrågan på produkter

• Lagerstatus

• Kollektioner

• Årstid och väder

• Kampanjer och erbjudanden

• Ekonomiska trender

• Andra trender (sociala medier, lokala trender, osv.)

Modeller som känner till dessa variabler lockar besökare som är mer benägna att bli kunder tack vare den bekvämligheten som erbjuds i pris.

3. Automatiserad kundtjänst

Mer synligt än de två tidigare nämnda användningsfallen är automatiserad kundtjänst.

Mänsklig personal är fantastisk på att besvara de komplicerade frågor som kunder kan tänkas ha. Det är däremot en enorm kostnad i tid och resurser att skala upp kundtjänstteam för att träna upp ny kundtjänstpersonal som hanterar en ökande mängd kundmejl. Oftast är dessa mejl inte särskilt genomtänkta, där en stor del innehåller frågor vars svar redan finns på webbsidan.

Därför väljer vissa företag att automatisera delar av kundtjänsten, så att besökare på webbplatsen slipper skicka e-post för varje liten fråga. Med en chattbot får användare svar på sina frågor 24 timmar om dygnet, 7 dagar i veckan.

AI-drivna chattbotar har visats ge en ökad försäljning på hela 70% av företagsägare som implementerat dem och har förmågan att svara på vilket språk som helst.

Svenska företaget Klarnas AI-assistent har hanterat 2/3 av alla ärenden, förminskat antalet återkommande förfrågningar med 25% och resulterade i en betydligt snabbare svarstid.

Inom detta användningsområde har vi på Servai stor erfarenhet. Vi integrerar inte endast chattboten med webbsidans data och FAQs, utan även med hela ert system för att hantera beställningar, spårningar och produkter.

Vill ni också hjälpa era webbsidobesökare få hjälp och samtidigt minska belastningen på er kundtjänst med en helt skräddarsydd AI-chatt? Boka ett möte med oss!

P.S. Ta chansen och ställ så många frågor om AI till mig som du känner för under mötet!

4. Förbättrad sökfunktion

Ett stort fokus för varje e-handelsföretag är att göra processen för att hitta och köpa en produkt så enkel som möjligt. Därför är det smart att ha en välutvecklad sökfunktion.

Varje gång du Googlar någonting används en metod som kallas för "semantisk sök". Då lyckas linjär algebra beräkna det närmaste matematiska avståndet mellan sökarens intention och de produkter som erbjuds. AI-modellen kan använda sig av produktens titel, beskrivning och recensioner för att vägleda den potentiella kunden till dess önskade produkt.

Söktermen "mat för husdjur" ska automatiskt hitta alla produkter som råkar vara relaterade till just mat för husdjur, eftersom det är det kunden vill ha. Är din sökfunktion inte semantisk kommer söktermen inte kunna hitta en produkt med titeln "Hundmat" - det är inte uppenbart att "hund" är ett slags "husdjur". Därför kräver ditt e-handelsföretag en semantisk sökfunktion.

5. Dataanalys

Alla uppdateringar, nyheter och förändringar behöver stödjas av en stark undersökning. Det är där AI-driven dataanalys kommer in i bilden.

Likt de andra modellerna i detta blogginlägg tar dataanalys in en stor mängd data av intresse och summerar upp variablerna för att få ett önskad resultat. Det resultatet hjälper företaget ta bestämda steg mot ett visst uppsatt mål.

Då en ny strategi om att förbättra kundupplevelsen tas upp förutsäger dataanalysen kundbeteenden och behov för att anpassa företagets riktning. Detta hjälper företag ta fram den bästa lösningen på ett problem, som dessutom är anpassat till företaget.

6. Kategorisering

AI-modeller har blivit grymma på att känna igen bilder och text på senare år. Användarupplevelsen gynnas starkt av detta.

Bildigenkänning och naturlig språkbehandling (NLP) är ett sätt för AI att analysera produktbilder och beskrivningar för att automatiskt sortera produkter i rätt kategorier. Ju fler produkter man har, desto mer relevant blir användningen av AI-driven kategorisering. Inte behöver man stanna vid "skor" och "tröjor", utan flera kategorier som färger, årstider och andra grupperingar fungerar lika bra!

Mycket tid krävs då man manuellt sorterar varje produkt på webbsidan, och AI hjälper dig spara administrativ tid på processen samtidigt som den förbättrar webbsidans struktur och navigering, vilket i sin tur ökar kundnöjdheten. Win, win!

7. Bedrägeridetektering

På tal om kategorisering är det oerhört viktigt att finna bedrägeri innan det är för sent.

Nu har du läst om hur AI kan användas för att analysera kundbeteenden - då bör du förstå dess styrka i att hitta skumma beteenden också! Faktorer som transaktionsdata och udda mönster är AI mycket bra på att identifiera och fånga innan dessa övergår till aktiva hot.

Andra viktiga variabler kan vara ovanliga geografiska platser, frekventa köp av samma produkt eller konstiga betalningsmetoder. AI kan även spåra enhetens fotavtryck såsom webbläsarinformation och IP-adresser och snabbt skicka den informationen vidare till de kunniga inom cybersäkerhet.

Avslutande tankar

Finns det då något allmänt svar som knyter ihop säcken i frågan om när man ska använda AI inom e-handelsbranschen?

Ja - vid en stor mängd variabler.

Människor har svårt att hålla koll på många faktorer samtidigt. Traditionell "hårdkodad" kod fungerar bra för få faktorer, men AI är bäst när det kommer till att hantera många sammankopplade variabler som i sin tur påverkar varandra. Kundbeteenden, årstider och lagerstatus är inte särskilt relaterade, men då man parar ihop dem med flera andra variabler får man ett personligt anpassat resultat som hjälper dig och ditt e-handelsföretag bespara både tid och pengar.