コロナ禍の影響で、多くの業界はDXを促進していると思われています。製造業界、小売業、ヘルスケアだけではなく、オンラインで活躍しているEコマース業界もAIをはじめとする先端技術を導入しています。本記事は、EコマースにおけるAIの活用を紹介いたします。
1.価格最適化
Eコマース業界で価格戦略は競争企業の分析を含む様々の要素又はインプットに依存します。実際に、価格についての意思決定は膨大なデータを利用するべきからこそ、その作業を担当する最適者はAI(人工知能)のではないだろうか。Amazonなどのような大手企業はAIを活用することで、外部要因(天候とかトレンドとか)を含む多大の要素を分析して、収益を最大にするダイナミックプライシングの戦略を立てます。
より狭い範囲で、AIは一日あたり商品の最適な価格を探してくれます。ローソンのコンビニで、AIにより、一日の混雑時と暇な時の商品価格を最適な価格にします。同様に、ECサイトを運営している企業は商品価格をパーソナライズできます。ECサイトの訪問者の状況(数量がどのくらいか、顧客行動は何か)に応じて価格を変化することは可能です。
2．セキュリティ強化、盗難防止
2021年に、Eコマース業界はデジタル型の窃盗による200億米ドルをなくしました。明らかなことはセキュリティ保護および盗難防止のための対策が重要です。幸いにもAIがこの課題を解決できます。数億の窃盗事件を分析したことで、マシンラーニングを使用するAIは共通点(つまり窃盗事件の特徴)を特定します。そして、もし疑われる取引が発生するとしたら、それが窃盗事件かどうかを直ぐに判定します。
3. メディアを最適化する
Eコマース業界にとって、パーソナライゼーション(つまり、顧客の需要を満たす商品を提供する)が大切です。各チャネル(ソーシャルメディアとかブログとか)を連携させしたり、カスタマイズされるコンテンツを創造したり、キャンペーンごとに応じて各チャネルに類似なコンテンツを自動に提供して一貫性を作ったり
する力を持って、AIはパーソナライゼーションを最大限にします。AIにより、全てのコンテンツ(画像とかテキストとか動画とか)が自動に創造•編集•同期化されます。現在、新たなAIのツール(Generative Adversarial Networks – GANsとか、Natural Language Generation – NLGとか)がコンテンツの創造/管理を完全に自動化させると期待されます。高いコンバージョン率を持っているコンテンツを短時間で作るのは段々簡単になるくなります。
4. レコメンデーションエンジン
AIレコメンデーションエンジンは様々なローデータ(お客様が過去に何を買ったか、どの商品をショッピングカートに入れたか、どの商品を評価したか)分析した上で、価値のあるデータを引き出すことができます。例えば、お客様が常にどの商品を買うかというデータから、その商品又は相当品を推奨します。または、顧客の好みを満たすために、ウェブサイトやパターンなどを変更します。例を挙げれば、Netflixは商圏人口などの商圏分析を実施したことで、顧客ごとに最適なコンテンツを推奨します。
5. 顧客体験のパーソナライゼーション
Eコマースのコンテンツマーケティングで、AIによるパーソナライゼーションを中核とします。マシンラーニングを活用するAIは、ユーザーのデータからユーザーの行動や好みを引き出せます。
例えば、AIは、モバイルアプリから、エーメールキャンペーン、ウェブサイトに至って、複数の接点から得られたデータを分析したことで、キャンペーンの効果を評価したり、顧客の行動や好みを探したり、トレンドを予測したりします。
6. AIを使用するバーチャルアシスタント
AIを使用するバーチャルアシスタントとは、英語でIntelligent Virtual Assistantの略語で、企業のナレッジベースと人間の洞察を活用して、個々の顧客情報、過去の会話、場所に基づいて分析とコグニティブ コンピューティングを組み合わせることで、パーソナライズされた応答を生成する AI 対応のチャット アシスタントです。 色々種類がありますが、注目されるのはAIチャットボットとボイスアシスタント（AlexaとかSiriとか）
普通のチャットボット比べて、AIチャットボットが人間に近い話を維持できます。普通のチャットボットは、事前に設定されたプログラムを基づいて答えを出すので、簡単な会話だけを実施します。
一方、マシンラーニングやディープラーニングを使用するAIチャットボットは、最初から膨大なデータを学習させられて、顧客と話す時にまたデータを収集そして分析したことで、最適な答えを出せます。AIチャットボットは複雑な会話を実施したり、顧客の需要を満たす商品を推奨したり、24時間年中無休で稼働できたりします。このように、カスタマーサービスにはAIチャットボットが重要な役割を果たします。
例えば、AIチャットボットは口紅を買ったお客様にメイク落とし商品を推奨します。また、サプライチェーンをサポートする活用事例を挙げたいと思います。例えば、お客様は商品が発送されたという通知を受け取るが、実際にどこにあるかわからないので心配します。AIチャットボットを使用することで、お客様は商品の位置を把握できます。
7. 在庫管理の最適化
AmazonやWalmartなどの大手小売企業はAI分析・予測システムを使用して、顧客の需要をより正確に予測するために、在庫管理を最適化します。AIが事前に蓄積されたデータと現在のデータ（倉庫や店舗に保管してある商品の状態に関する）などを活用することで、商品の状態をリアルタイムで把握できるし、顧客の需要を理解できます。例えば、ECサイトに向けるダークストアで、もし在庫切れ又は使用期限が迫っている商品があれば、AIを使用するマネジメントシステムは即刻に管理者にわかりやすく告知します。
8. AIと統合する方法
拡張機能としてAIチャットボットやAI分析、AI予測などを統合したい方は、AIのコードを追加すること、それともEコマースプラットフォームが開発したAIシステムを買うことを選択できます。最初の方法は経済的だが、Eコマースプラットフォームに関するIT知識が深い人材を持たなければなりません。この場合、外部委託サービスを推奨します。
9．VTIグループ
VTIは、AIなどのような先端技術やリテールのノウハウを活用することにより、デジタルトランスフォーメーションと事業成長に向けたソフトウェア開発のワンストップソリューションをご提供いたします。また、Odooの公式パートナーとしてOdooのEコマースシステムをはじめとするOdooのサービスを提供いたします。特に、MagentoやOdooなどのEコマースプラットフォームに関する経験が豊富な人材を持つ、小売企業にカスタマイズされるオンライン・ショップを構築するのをサポートします。
まとめ
上記にお話したように、EコマースにおけるAIの活用を紹介いたしました。AIなどのような先端技術に関してご質問があれば、ご遠慮なくお問い合わせください。
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