eコマースの急成長に隠されたAIパーソナリゼーションの役割
過去10年間でeコマースは驚異的に成長し、2022年の米国市場だけで9000億ドルの売上を達成しました。2027年までには米国で1.7兆ドル、2026年までには全世界で8.1兆ドルのeコマース売上が予測されています。売上の増加に伴い、オンラインストアの数も増え、2022年には全世界で推定2400万のeコマースサイトが20億のデジタル購入者にサービスを提供しています。
eコマースの成長は間違いなく進行中ですが、その成長は消費者が選択肢に圧倒される原因ともなっています。数千のオプションから選べる消費者は最終的には何も選ばなくなり、70%のショッピングカートが放置されています。
さらに、競争が激しいeコマース業界は、ブランドに、類似する競合製品の中から消費者に選ばれるためのより良いショッピング体験を提供するよう迫っています。
このような課題に対応するため、eコマースの店舗はパーソナライズされたショッピング体験へとシフトしています。パーソナライゼーションは新規ユーザーの獲得やリピート購入を促進する鍵となります。そして、AI技術の進化により、eコマースの店舗は今まで以上に卓越したショッパー体験を提供する機会を持っています。
eコマースにおけるパーソナライゼーションの重要性
パーソナライゼーションは、ショッパーの関与を高め、リピート購入を増加させ、コンバージョンを向上させるために不可欠です。これは、販売を促進するための実証済みの戦略であり、パーソナライズされた商品のおすすめやオンボーディングクイズなど、さまざまな形で提供されます。
パーソナライゼーションは、ショッパーのニーズに適した、彼らの好みに合った体験を提供します。理想の商品を見つけるために無意識に何千もの商品をスクロールするようなショッパーに求める代わりに、過去の購入、ブラウジング行動、人口統計データ、その他のデータポイントに基づいて、彼らが最も購入する可能性のある商品を予測します。
パーソナライズされたショッピング体験を提供することで、eコマースのブランドは以下のことを体験します：
eコマースパーソナライゼーションの利点正しく実行されると、パーソナライゼーションはブランドのロイヤリティを生み出す可能性がありますが、不適切に行うと、ブランドの評判を損なう可能性があります。したがって、よく計画され、効果的なパーソナライゼーション戦略を実装することが必要です。ただし、処理および分析する顧客データが圧倒的に多いため、どこから始めるかを知るのは難しい場合があります。
これがAIの利点と能力が役立つ場面です。AI技術を活用することで、企業は大量のデータを分析し、顧客の嗜好や行動に関する貴重な洞察を得ることができます。これにより、企業はよりパーソナライズされた関連性の高いショッピング体験を作成して、顧客の満足度とロイヤリティを向上させ、ビジネスの成長を促進することができます。
eコマースにおけるAIパーソナライゼーションの役割
AIはもはやSF映画や書籍の中のものではありません。日常生活で一般的になっており、オンライン小売を含むすべての主要な業界に影響を及ぼしています。何百万もの顧客データが存在する中で、eコマースはAI技術の適切な対象となっています。
人工知能を利用することで、ブランドは人間の干渉を最小限にして数秒で顧客にパーソナライズされたショッピング体験を提供することができます。
AIのパーソナライゼーションは、マシンラーニング、自然言語処理（NLP）、およびディープラーニングを利用して、収益性の高い顧客の旅行を生み出すブランドのメッセージング、コンテンツ、製品、サービスをパーソナライズします。お店を訪れるすべての顧客に個人の販売員を提供するようなものです。
実店舗では、販売員が各顧客に対応し、顧客の要求とその人の分析に基づいて製品をおすすめします。例えば、仕事用のブラウスを購入するためにブティックに入店する年配の女性には、カジュアルなクロップトップよりも保守的なトップスを推奨します。
AIのパーソナライゼーションは、すべての顧客にこれを瞬時に提供します。その結果、各顧客の体験はユニークとなり、サイトの訪問者は関連する製品のみに接触します。
AIパーソナライゼーションの利用の利点
AIを駆使したパーソナライゼーションは、eコマースでの基本的なパーソナライゼーション方法よりもいくつかの利点があります。
AIは大量のデータを探索・解読し、ブランドがより深い洞察を得て、より正確なパーソナライズされた顧客の旅を実現します。AIは広告のターゲティングを向上させ、より効果的な広告を生み出し、マーケティング費用を削減し、収益を増加させます。AIは、顧客の現在の購入に合った製品のスマートなおすすめを生成し、アップセル収益を増加させます。AIを駆使したチャットボットは、ロボットのようなスクリプト化された応答を超えて、NLP、感情分析、その他のAI技術を使用してショッパーにより良いカスタマーサポート体験を提供します。AIは人間の言語のニュアンスを理解することで、顧客が正確なキーワードを入力しなくても関連する結果を表示するより良い検索体験を生み出します。AIは、顧客の痛みの点を解決し、最適な顧客体験を提供するためにブランドがオファーとプロセスを洗練するのを助ける重要な顧客データを提供します。パーソナライゼーションは長い間存在してきましたが、人工知能はそれを新しいレベルに引き上げました。顧客は再びストレスを感じずにオンラインショッピングを楽しむでしょう。そして、ブランドは収益を向上させるより良いショッピング体験を提供します。
AIによるeCommerceのパーソナライゼーションの使用例
56%の顧客はパーソナライゼーションを期待しており、69%の消費者はAIを活用してショッピング体験を向上させることに前向きです。以下は、eCommerceでのAIパーソナライゼーションの一般的な使用例です。
Amazonトップページの最適化
最初からパーソナライズされたユーザー体験を提供することは有益です。初めての訪問者とリピーターは異なる行動をします。AIを使用すると、各ユーザーに合わせた体験を生成できます。
新しい訪問者には、おそらくAmazonのベストセラー商品を表示します。一方、リピーターの過去の購入履歴や好きなカテゴリ、ブラウジング履歴などの情報がありますので、彼らの期待に応じてトップページをカスタマイズできます。
カテゴリページのAIによる革新
大規模なeCommerceサイトを運営している場合、多数のカテゴリに製品を整理するでしょう。AIのパーソナライゼーションを使用すると、各ショッパーを正確に適切なカテゴリとサブカテゴリに導き、関連する商品を表示できます。
製品詳細ページでの顧客エンゲージメントの強化
ショッパーが製品の詳細ページを見るとき、その製品に関する詳細を知りたいと思います。AIのパーソナライゼーションツールを使用して、顧客が比較してより良い選択をするための代替案を表示できます。
カートとチェックアウトページでの販売最大化
顧客が購入を完了しようとしているときでも、AIを使用してカートの価値を向上させる提案を紹介できます。
注文確認ページを通じた顧客リテンションの最適化
注文確認ページやサンキューページは、顧客体験を向上させるためのAIの提案を紹介するのに適しています。
eCommerceストアは、顧客のショッピング体験を魅力的でストレスフリーで楽しくするために活用できるデータに溢れています。ショッピングの各ステップで、AIを使用して関連する商品を表示し、顧客が必要な商品を見つけるのを助けることができます。
まとめ
人工知能は未来であり、我々のデジタルな世界のあらゆる面を強化しています。これはeCommerce技術で現在可能となった圧倒的な選択肢への解決策であり、収益を駆動する優れた顧客体験を提供するための鍵です。
業界が競争力を増してくる中、eCommerceのパーソナライゼーションは、顧客を獲得・維持する上でさらに重要となってきます。AIのパーソナライゼーションツールを利用すれば、ブランドは製品、プロモーション、コンテンツを正しいタイミングで適切な対象者に合わせてカスタマイズすることができ、ブランドのロイヤルティを強化し、ブランドの関連性を高めることができます。
