Als iemand 'artificial intelligence' zegt, denk je misschien meteen aan films zoals A.I. Artificial Intelligence van Steven Spielberg uit 2001, de scifi-thriller Ex Machina of de cultklassieker Blade Runner uit 1982.
Maar in de e-commercesector gaat AI niet zozeer over mensachtige robotica, maar over de leertechnologieën en algoritmen die de basis vormen.
Met AI kunnen de online verkopers van nu een geoptimaliseerde klantervaring leveren op en buiten hun e-commercewebsites. Hierbij wordt gebruikgemaakt van verzamelde bedrijfs- en klantgegevens om betere zakelijke beslissingen te nemen en de toekomst nauwkeuriger te voorspellen.
Laten we eens kijken naar enkele manieren waarop AI en aanverwante technologieën de e-commercebranche vooruithelpen, van het verbeteren van klantinteracties tot het stroomlijnen van bedrijfsprocessen.
Vooruitgang in technologie en e-commerce
Van digitale transformatie en software-as-a-service tot virtual reality en kunstmatige intelligentie: technologie blijft de grenzen verleggen van wat e-commerce kan doen.
Door de voortschrijdende technologie is er elke dag wel iets nieuws wat om de aandacht van online verkopers vraagt. Je zult nooit zonder iets nieuws en anders zitten om te proberen: het lastige is nagaan wat de beste mogelijkheden zijn voor jouw e-commercebedrijf.
AI brengt verandering teweeg in de e-commercesector
Kunstmatige intelligentie is niet alleen een nieuwe technologie die wordt geïmplementeerd vanwege zijn ‘coole factor’. Het implementeren van AI heeft het potentieel om een groot aantal bedrijfsfuncties in uw organisatie te beïnvloeden.
Om te begrijpen welke impact dit op uw bedrijf kan hebben, helpt het om inzicht te hebben in de componenten van kunstmatige intelligentie.
De definitie van AI is breed en omvat data mining, natuurlijke taalverwerking en machine learning.
Datamining verwijst naar het verzamelen van zowel huidige als historische gegevens om voorspellingen te onderbouwen.
Natuurlijke taalverwerking richt zich op mens-computerinteractie en hoe computers natuurlijke menselijke taal interpreteren.
Machine learning is het gebruik van een verzameling algoritmen om ervaringen uit het verleden toe te passen of voorbeelden te geven om een probleem op te lossen. Deep learning "houdt in dat algoritmen worden gelaagd in een poging meer inzicht te krijgen in de gegevens."
In de afgelopen jaren is AI-technologie ontwikkeld tot een krachtig hulpmiddel om de verkoop te stimuleren en de bedrijfsvoering te optimaliseren. Zelfs veel kleine e-commercebedrijven gebruiken technologie met een soort AI-mogelijkheid.
Voordelen van het gebruik van artificial intelligence in e-commercebedrijven
Amazon erkent al lang de voordelen van artificial intelligence en aanverwante technologieën. Het gigantische e-commercebedrijf gebruikt machine learning om de productselectie en gebruikerservaring te verbeteren en de logistiek te optimaliseren.
Een recente publicatie van McKinsey & Company en de Retail Industry Leaders Association noemde zeven dwingende redenen voor het heruitvinden van verkopen in 2021. Elk bedrijf kan bovendien op een of andere manier worden ondersteund door een bepaald type AI-technologie.
1. Meer gerichte marketing en reclame
Personalisatie is volgens de ondervraagde retailers een topprioriteit, maar slechts 15% zegt dat ze personalisatie via alle kanalen volledig hebben geïmplementeerd . Onderscheid u van de massa met een meer gepersonaliseerde boodschap en voer één-op-één gesprekken met uw klanten.
Vooruitgang in AI en machine learning heeft diepgaande personalisatietechnieken mogelijk gemaakt, waarmee inhoud per gebruiker kan worden aangepast. Door grote hoeveelheden gegevens uit de aankoopgeschiedenis en andere klantinteracties te analyseren, kun je je concentreren op wat je klanten echt willen en de boodschap brengen die het meest aansluit.
2. Verhoogde klantenbinding
Het leveren van gerichte marketing- en reclameboodschappen, gepersonaliseerd voor hun klanten, kan de retentie vergroten. Uit onderzoek van McKinsey omnichannel personalisatie blijkt dat er een stijgingspotentieel van 10-15% bestaat in omzet en retentie uit omnichannel personalisatiestrategieën.
Het rapport vertelt: "Een cruciaal element van personalisatie is het opbouwen van betere gegevens en inzichten over klanten, wat ook extra waarde genereert in de hele waardeketen. … Ons onderzoek suggereert dat de ROI voor personalisatie die van traditionele massamarketing snel zal overtreffen."
3. Naadloze automatisering
Het doel van automatisering is om een taak uit te voeren met zo min mogelijk menselijke tussenkomst. Dat kan van alles betekenen, van het plannen van e-mails in een CRM- of marketingtool, het gebruik van Zapier om taken te automatiseren of het gebruik van geavanceerde technologie om te helpen bij het aannemen van personeel.
In de context van toekomstige e-commercetrends zijn enkele van de meest besproken vandaag de dag echter robotica en machine learning.
AI kan een grote rol spelen bij het helpen automatiseren van de terugkerende taken die je webwinkel draaiende houden. Met AI kun je zaken als productaanbevelingen, loyaliteitskortingen, low-level ondersteuning en meer automatiseren.
4. Efficiënt verkoopproces
Met AI kun je een efficiënter verkoopproces opzetten door gegevens over je klanten te verzamelen, follow-up te automatiseren met vragen naar een achtergelaten winkelwagen, enzovoort. Je kunt klanten door de trechter helpen bewegen door ze met chatbots in gesprek te laten gaan voor eenvoudige vragen.
AI-toepassingen in e-commerce
Er zijn tal van gebruiksscenario's in de e-commerce voor AI, en u kent er waarschijnlijk veel van. U weet misschien niet dat de technologie waarop ze zijn gebouwd feitelijk verband houdt met AI. Hier zijn zes van de meest voorkomende:
Gepersonaliseerde productaanbevelingen
Prijsoptimalisatie
Verbeterde klantenservice
Klantsegmentatie
Slimme logistiek.
Verkoop- en vraagvoorspelling
1. Gepersonaliseerde productaanbevelingen
Het is gemakkelijker dan ooit om klantgegevens over de online winkelervaring te verzamelen en te verwerken. Artificial intelligence wordt gebruikt om gepersonaliseerde productaanbevelingen aan te bieden op basis van klantgedrag uit het verleden en vergelijkbare klanten.
Websites die artikelen aanbevelen die je misschien leuk vindt op basis van eerdere aankopen, gebruiken machine learning om je aankoopgeschiedenis te analyseren. Verkopers vertrouwen op machine learning om gegevens vast te leggen, te analyseren en te benutten om een persoonlijke ervaring te leveren, een marketingcampagne te implementeren, prijzen te optimaliseren en klantinzichten te genereren.
Machine learning zal steeds minder betrokkenheid vereisen van datawetenschappers voor alledaagse toepassingen in e-commercebedrijven.
2. Prijsoptimalisatie
Dynamische prijzen op basis van AI is een strategie om je productprijs te veranderen op basis van vraag en aanbod. Met toegang tot de juiste gegevens kunnen de tools van vandaag voorspellen wanneer en wat er moet worden afgeprijsd, en dynamisch de minimale korting berekenen die nodig is voor de verkoop.
3. Verbeterde klantenservice
Met virtuele assistenten en chatbottechnologie kunt u de schijn wekken van een intensievere klantenondersteuning. Hoewel deze bots niet volledig zelfredzaam zijn, kunnen ze eenvoudige transacties faciliteren, waardoor live-ondersteuningsagenten zich kunnen concentreren op complexere problemen.
Virtuele klantenservice heeft ook het voordeel dat het 24/7 beschikbaar is, zodat kleine vragen en problemen op elk moment van de dag kunnen worden behandeld, zonder je klant te laten wachten.
4. Klantsegmentatie
Dankzij toegang tot meer bedrijfs- en klantgegevens en meer verwerkingskracht kunnen e-commercebedrijven meer inzicht in hun klanten krijgen en beter nieuwe trends signaleren.
In een inzicht van Accenture schrijft de organisatie: "AI-systemen kunnen zeer snel zeer complexe en gevarieerde opties voor klantbetrokkenheid verkennen, en hun prestaties voortdurend optimaliseren naarmate er meer gegevens beschikbaar komen. Dit betekent dat marketeers parameters kunnen instellen en de AI kunnen laten optimaliseren en leren om precisie te bereiken."
5. Slimme logistiek
Volgens een rapport van Emerging Tech Brew“schittert de voorspellende kracht van machine learning in de logistiek en helpt het bij het voorspellen van transittijden, vraagniveaus en vertragingen bij verzending.”
Bij slimme logistiek of intelligente logistiek gaat het om het gebruik van realtime informatie via sensoren, RFID-tags en dergelijke, voor voorraadbeheer en het beter voorspellen van de vraag. Machinelearning-systemen worden steeds slimmer en kunnen betere voorspellingen maken voor de toeleveringsketen en logistieke functies.
6. Verkoop- en vraagvoorspelling
Vooral in een wereld tijdens en na COVID-19 wil je je voorraad waarschijnlijk plannen op basis van zowel realtime als historische gegevens. Artificial intelligence kan je daarbij helpen. Een recent McKinsey-rapport suggereert dat investeringen in realtime klantanalyse belangrijk zullen blijven om verschuivingen in de vraag van de consument, die kunnen worden ingezet voor prijsoptimalisatie of gerichte marketing, te volgen en erop te reageren.
Het hoe en wat van artificial intelligence implementeren in e-commerce
Het is altijd verleidelijk om met nieuwe, opwindende technologieën aan de slag te gaan. Maar je moet wel een stappenplan hebben voordat je een nieuw programma gaat implementeren, zodat je niet veel tijd en geld verliest aan een valse start.
1. Stel een strategie op
Je moet ergens beginnen – en je strategie zal het pad uitstippelen dat je van daaruit naar je AI-doel moet volgen. Stuur dit niet zomaar door naar een nieuw ingehuurde AI-expert of uw CIO of CTO.
Denk goed na over wat je met AI wilt bereiken. Kies een praktische aanpak en vergeet niet om klein te beginnen. Je kunt later altijd op je successen voortbouwen.
2. Zoek specifieke use cases die relevant zijn voor de algemene bedrijfsstrategie
De meest succesvolle AI-toepassingen bevinden zich op het snijvlak van bedrijfsdoelstellingen, gegevensdifferentiatie en direct beschikbare artificial intelligence-modellen. Je moet je richten op kansen die inkomsten genereren waar je een gegevensvoordeel hebt en in een context die geschikt is voor bewezen AI-technologie.
3. Maak gebruik van de expertise van derden
Zelfs als je een voorliefde hebt voor AI, is het een goed idee om deskundige hulp in te schakelen. Haal een gespecialiseerd team binnen op project- of parttimebasis dat zich kan verdiepen in AI en je kan helpen een strategische AI-roadmap op te stellen. Die mensen kunnen ook behulpzaam zijn bij het tot leven brengen van je MVP (minimum viable product).
4. Bouw een oplossing op ware grootte
Als je eenmaal vertrouwen hebt in wat je team heeft geproduceerd, is het tijd om de volledige oplossing te bouwen. Wees niet verbaasd als je meerdere versies moet maken voordat alles werkt zoals je verwacht. Naarmate jij en je team meer hun draai vinden in het werken met AI, zul je meer profijt gaan zien van de projecten die je uitvoert.
Samenvatting
De AI van morgen klinkt alsof het rechtstreeks uit de film komt, maar er is vandaag de dag al genoeg AI-technologie die er misschien minder glamoureus uitziet, maar die wel de klantervaring verbetert, zorgt voor meer conversies en de bedrijfsvoering stroomlijnt.
Als je de best mogelijke winkelervaring wilt bieden op je e-commercewebsite, kijk dan eens naar de verschillende voordelen van artificial intelligence en machine learning. Je kunt je klant- en bedrijfsgegevens daarmee beter benutten en een goed plan voor de toekomst opstellen.