Сдвиг в сторону покупок с использованием ИИ в розничной торговле
Быстрая интеграция инструментов искусственного интеллекта (ИИ) меняет ландшафт онлайн-ритейла, что демонстрируют последние инициативы Algolia, известного поставщика search-as-a-service. В недавнем интервью главный директор Algolia по экосистемам Пиюш Пател обсудил, как компания помогает ритейлерам адаптироваться к всплеску покупок и функций, основанных на ИИ. Недавние данные подчеркивают актуальность: почти четыре из десяти потребителей утверждают, что рассматривают возможность перехода от своего обычного онлайн-супермаркета к альтернативе на основе ИИ, на кону значительный оборот. На высококонкурентном онлайн-рынке продуктов питания Великобритании, объем которого составляет 23,4 миллиарда фунтов стерлингов, розничные торговцы рискуют терять до 500 миллионов фунтов стерлингов еженедельно, если не будут соответствовать темпам внедрения ИИ.
Эти изменения сигнализируют как о риске, так и о возможности. Примерно 42% покупателей выражают готовность совершать покупки в супермаркетах с инструментами ИИ, такими как средства поиска ингредиентов для рецептов или динамическая замена более дешевыми продуктами. Еще 44% ценят возможности разговорного поиска, который позволяет задавать вопросы типа «Покажите мне полезные закуски для малышей», что отражает естественный процесс помощи в магазине на цифровых платформах. Algolia, уже сотрудничающая с крупными розничными торговцами продуктами питания в Европе и США, заняла лидирующие позиции в этой преобразующей волне, опираясь на более чем десятилетний опыт улучшения онлайн-поиска и руководства для клиентов.
Эволюция роли поиска: от ключевых слов к разговорному и контекстному поиску
Исторически поиск в e-commerce в первую очередь касался конкретных транзакционных запросов, таких как поиск определенного типа молока или бренда. Нынешняя тенденция представляет собой совершенно иную парадигму: теперь ожидается, что поисковые системы будут имитировать интерактивную помощь, направляя нерешительных клиентов через процесс поиска и планирования, а не просто помогая им найти предопределенный продукт. Этот сдвиг обычно описывается как рост «long-tail search», ориентированного на решение открытых вопросов, таких как планирование питания или рекомендации сопутствующих продуктов.
Запуск Algolia функций на основе ИИ, таких как инструменты для рецептов, подчеркивает эту эволюцию. Предлагая полные рецепты и позволяя одним щелчком мыши добавить все необходимые ингредиенты в корзину, эти решения не только упрощают путь пользователя, но и напрямую повышают коэффициент конверсии и увеличивают размеры корзин. Такие функции переосмысливают поиск продуктов как персонализированный, контекстно-ориентированный процесс, открывая новые возможности для upselling и cross-selling. Аналогичные инструменты генеративного ИИ, такие как Shopping Guides от Algolia, предназначены для предоставления углубленного образовательного, оценочного и сравнительного контента, адаптированного к намерениям пользователя, решая одну из основных проблем современного e-commerce: подавляющий выбор и недостаточная поддержка в принятии решений.
Влияние на product feed и инфраструктуру catalog
Переход к опыту, основанному на ИИ, имеет существенные последствия для основополагающих элементов e-commerce, в частности, для product feed и стандартов каталогизации. Чтобы агенты ИИ могли предоставлять контекстно-ориентированные результаты в режиме реального времени, данные о продуктах должны быть стандартизированы, всеобъемлющи и точно поддерживаться. Розничные торговцы испытывают возрастающее давление, чтобы обеспечить качество данных для критических атрибутов, таких как региональная доступность, цены, сведения о питании и рекламные предложения. Чтобы сделать это эффективно, вам нужно знать, как структурировать product feed.
Эффективный поиск с использованием ИИ требует:
- Своевременного обновления данных о запасах и catalog, обеспечивающего точное представление того, что действительно доступно в любой момент времени.
- Подробной и структурированной информации о продуктах, облегчающей детальную фильтрацию и динамическое сопоставление товаров для более сложных рекомендаций.
- Последовательной таксономии и категоризации, поддерживающей передовые варианты использования на основе агентов, такие как составление одной корзины от нескольких ритейлеров.
Algolia учитывает эти требования, предлагая поиск с учетом запасов и привязанный к конкретному региону, который автоматически определяет приоритеты местной доступности и ценам. Такие возможности обеспечивают целостность пользовательского опыта, предотвращают разочарование, связанное с отсутствием товара на складе, и поддерживают локализованные кампании.
Повышение качества и полноты product card
Поскольку помощники на основе ИИ все глубже интегрируются в процесс покупок, качество и полнота product card приобретают критическое значение. Эти карточки теперь должны учитывать различные контексты поиска — не только запросы по одному продукту, но и сложные исследования нескольких продуктов и решения, основанные на потребностях.
Инструменты ИИ Algolia автоматизируют создание подробного образовательного контента, контента по категориям и контента для сравнения продуктов, непосредственно повышая информационную плотность и релевантность product card. Такой подход не только помогает клиентам принимать решения, но и может способствовать снижению показателей возврата благодаря лучшему управлению ожиданиями. Улучшенный контент также служит фактором дифференциации на насыщенном онлайн-рынке, помогая ритейлерам укреплять доверие и лояльность среди цифровых покупателей. Чтобы помочь магазинам с этим, вот как создавать продающие описания продуктов.
Ускорение внедрения ассортимента с помощью no-code и ИИ-решений
Традиционное внедрение новых ассортиментов продуктов было значительным узким местом, требующим ручной нормализации, тегирования и проверки, прежде чем продукты поступали в продажу. Внедрение no-code AI-платформ значительно улучшает этот процесс. Современные решения, такие как платформа Algolia на основе API, позволяют ритейлерам быстро интегрировать, обогащать и развертывать новые SKU, сводя к минимуму время выхода на рынок и освобождая как технические, так и контентные ресурсы.
No-code инструменты позволяют бизнес-пользователям, включая планировщиков розничной торговли, маркетологов и мерчендайзеров, настраивать и персонализировать функции поиска и рекомендаций ИИ без необходимости знания кодирования. Эта демократизация передовой персонализации ускоряет циклы инноваций и обеспечивает быстрое экспериментирование с новыми стратегиями мерчендайзинга. Чтобы найти программу обработки прайс-листов, которая действительно может помочь решить эту проблему.
Генеративный ИИ также автоматизирует трудоемкое обогащение контента, от кратких описаний до всеобъемлющих руководств по покупкам. Это не только снижает операционные расходы, но и обеспечивает последовательное, высококачественное присутствие в быстро расширяющемся массиве цифровых точек соприкосновения.
ИИ, данные в реальном времени и контроль ритейлера
Важная область для ритейлеров — сохранение видимости и влияния на процесс работы с клиентами, который все больше управляется агентами. Агенты ИИ, особенно те, которые работают за пределами собственного сайта ритейлера, создают новые проблемы, связанные с согласованностью данных, точностью информации о запасах и позиционированием бренда. Algolia инвестирует в синхронизацию каталога в реальном времени, гарантируя, что разговорный ИИ и функции мгновенной проверки отражают фактическую доступность и стоимость продукции. Эта инфраструктура реального времени помогает предотвратить разочарование клиентов и операционную неэффективность, которые могут возникнуть, когда системы ИИ не соответствуют данным catalog или информации о запасах.
Более того, ритейлеры могут использовать поиск и инструменты мерчендайзинга на основе ИИ не только для реагирования на намерения клиентов, но и для управления стратегическими целями, такими как определение приоритетности товаров с избыточным запасом или отображение рекомендаций по перекрестным продажам, например, сухих завтраков с молоком. Передовые платформы ИИ позволяют сбалансировать персонализацию с приоритетами бренда, динамически вставляя розничные медиа и спонсорские продукты в процесс поиска и обнаружения, сохраняя естественный опыт как для пользователей, так и для агентов ИИ.
Следующий этап: покупки на основе агентов, доставка и персонализация
Заглядывая в будущее, покупки на основе агентов, когда помощники ИИ могут беспрепятственно собирать заказы от нескольких ритейлеров и координировать единую доставку, обещают еще больше изменить этот сектор. Хотя логистика для такого совокупного выполнения заказов остается сложной и относительно дорогостоящей на сегодняшний день, продолжающееся партнерство между службами доставки и платформами ИИ, вероятно, будет стимулировать инновации и повышение эффективности затрат в предстоящие годы.
Персонализация сейчас находится на решающем этапе, когда контекстно-зависимые возможности ИИ в реальном времени переходят от общей сегментации к действительно индивидуальному обслуживанию. Понимая, чего именно хочет клиент в каждый момент времени, ритейлеры могут создавать высокодифференцированный цифровой опыт, который больше соответствует (или превосходит) лучшему опыту взаимодействия в магазине.
Заключение
Преобразование поиска и обнаружения с помощью искусственного интеллекта устанавливает новые стандарты во всей e-commerce отрасли. Эта эволюция влияет на каждый уровень цепочки поставок контента, от точности данных о продуктах до сложности взаимодействий ИИ в реальном времени и ускорения внедрения ассортимента. Ритейлеры, которые инвестируют в эти передовые инфраструктуры и внедряют автоматизацию контента на основе ИИ, могут не только снизить риск потери клиентов третьим лицам, но и открыть новые возможности роста в эпоху, определяемую гиперперсонализацией и автоматизированной поддержкой принятия решений.
Высокое качество product listings имеет решающее значение, как и советы о том, как загружать product card.
Для дальнейшего чтения см. Digital Commerce 360 и InternetRetailing.
Достижения в области покупок на основе ИИ, особенно акцент на качестве данных о продуктах и запасах в реальном времени, подчеркивают острую потребность в надежном управлении информацией о продуктах. В NotPIM мы наблюдаем растущую важность стандартизированных, актуальных product feed как основы для эффективных приложений ИИ, подобных тем, которые описаны Algolia. Наша платформа напрямую решает эти проблемы, предоставляя инструменты для бесшовного преобразования, обогащения и синхронизации данных на различных e-commerce платформах. Это гарантирует, что ритейлеры смогут использовать весь потенциал ИИ для предоставления персонализированного опыта, контроля своих сообщений бренда и оптимизации своих онлайн-предложений.