Международный опыт: как ИИ оптимизирует e-commerce в США и Европе
В сегментах электронной коммерции США и Европы искусственный интеллект активно внедряется во все ключевые бизнес-процессы. 77,2% компаний электронной коммерции уже используют технологии ИИ, в то время как ожидается, что глобальный рынок электронной коммерции с поддержкой ИИ достигнет 26,7 миллиарда долларов к 2030 году. Одна только персонализация на основе ИИ может привести к увеличению продаж на 25% по сравнению с компаниями, которые её не используют. Рассмотрим конкретные примеры применения ИИ в американской и европейской электронной коммерции.
1. Amazon: механизм персонализации на основе ИИ
Amazon Personalize произвел революцию в рекомендациях товаров, используя генеративный ИИ для создания гиперперсонализированного пользовательского опыта. Система анализирует активность покупок клиентов для создания персонализированных типов рекомендаций на протяжении всего пути покупки, а не общих предложений. Вместо показа “Больше похожих товаров” Amazon теперь предоставляет конкретные рекомендации, такие как “Подарочные коробки к Дню матери” или “Классные предложения для улучшения вашей игры в керлинг”, на основе индивидуального поведения клиента.
Система использует большие языковые модели (LLM) для редактирования названий товаров, выделяя особенности, наиболее важные для каждого клиента. Для клиентов, которые регулярно ищут безглютеновые продукты, ИИ размещает термин “без глютена” на видном месте в результатах поиска, даже если изначально он был указан в конце описаний товаров. Эта персонализация обеспечивается за счет анализа характеристик товаров и информации о покупках клиентов, включая предпочтения, историю поиска и потребительское поведение.
2. Walmart: трансформация от традиционного ритейлера к пионеру технологий
Walmart стала лидером по внедрению искусственного интеллекта в американской розничной торговле, внедрив комплексные системы ИИ в сфере клиентского опыта, управления запасами и логистических операций.
Компания разработала Wallaby — собственную серию больших языковых моделей (LLM), специально созданных для розницы и обученных на десятилетиях корпоративных данных. Эти модели лежат в основе их умного ассистента «Спарки» («Sparky»), который обеспечивает персонализированную поддержку клиентов и рекомендации по товарам.
Поисковая система Walmart на основе ИИ выходит за рамки традиционного поиска по ключевым словам, анализируя намерения клиентов, чтобы предоставлять персонализированные подборки товаров. В то же время их Платформа для принятия решений по контенту создает уникальные домашние страницы для каждого покупателя на основе его индивидуальных предпочтений и моделей поведения.
Системы ИИ ритейлера принесли значительные улучшения в операционной деятельности и финансовую отдачу. Оптимизированная логистика на основе ИИ экономит 75 миллионов долларов ежегодно, а стратегии динамического ценообразования привели к увеличению продаж на 10% и увеличению прибыли на 5%. Аналитика Walmart для прогнозирования спроса сократила избыточные запасы на 30% и снизила стоимость обработки единицы товарав логистических центрах на 20%. Компания также оснастила 1,5 миллиона своих сотрудников в США инструментами на основе ИИ, включая перевод в реальном времени с поддержкой 44 языков и помощника “Ask Sam”, который обрабатывает более 3 миллионов запросов в день.
3. Otto Group: комплексная стратегия к применению искусственного интеллекта
Немецкий концерн Otto Group демонстрирует комплексный подход к автоматизации контента с помощью ИИ.
Внутренняя ИИ-инфраструктура
Otto Group разработала ogGPT — собственного соответствующего требованиям конфиденциальности ИИ-помощника на базе Azure OpenAI Service, который обслуживает около 26 000 сотрудников в немецкоязычных регионах. Платформа обрабатывает более 300 000 взаимодействий в месяц, при этом более 7500 сотрудников активно используют систему ежемесячно. ИИ-помощник выполняет сложный анализ документов, позволяет осуществлять поиск на естественном языке в корпоративных базах знаний и поддерживает несколько языков для международных операций. Помимо базовой чат-функциональности, ogGPT включает расширенные возможности, такие как генерация изображений, анализ данных Excel и пользовательские GPT-модели для специализированных задач отделов.
Клиентский опыт и персонализация
ИИ-поиск и рекомендации
Семантическая поисковая система на otto.de и в мобильном приложении использует ИИ для понимания намерений пользователей, синонимичных терминов и орфографических ошибок. Система обучается на шаблонах поведения пользователей, что привело к увеличению кликабельности по «похожим товарам» до 50%. Алгоритмы машинного обучения анализируют миллионы взаимодействий с клиентами, чтобы генерировать персонализированные рекомендации товаров на основе их поведения в интернете, истории покупок и контекстных сигналов.
Генерация контента и SEO
Компания использует ИИ для автоматического создания SEO-оптимизированных описаний товаров и маркетинговых материалов. Их генеративный маркетинговый подход создает персонализированные баннеры, email-кампании и цифровой контент, адаптированный для конкретных сегментов аудитории, повышая релевантность и вовлеченность.
Инновации в покупательском опыте
Дочерние компании Otto Group внедрили специализированные ИИ-приложения, включая «Консультанта по покупкам» на основе ИИ от Manufactum, который предоставляет консультации по товарам на естественном языке. Например: клиент спрашивает: «Я хочу сделать яблочное пюре. Как лучше всего его протереть?» и получает рекомендации товаров для таких инструментов, как «Flotte Lotte», с советами в форме экспертной консультации.
4. eBay: революция в опыте продавцов на основе ИИ
eBay осуществил значительные инвестиции в искусственный интеллект для улучшения опыта как покупателей, так и продавцов. Инструмент “Magic Listing Tool” платформы использует ИИ для анализа изображений товаров и автоматического заполнения деталей товара, сокращая этапы добавления товара на 50%. Он позволяет загружать несколько фотографий товаров, автоматически генерируя черновики объявлений — включая название, описание, предложенную категорию и характеристики — на основе анализа изображений товаров. Инструмент особенно полезен для продавцов, которым нужно разместить большое количество товаров: AI анализирует фото и позволяет сразу получить предзаполненные карточки товаров с возможностью последующего редактирования.
Более 10 миллионов продавцов по всему миру использовали функции ИИ eBay, создав свыше 100 миллионов карточек товаров и сгенерировав миллиарды объема валового товарооборота. По словам руководителей eBay, ИИ обеспечивает прирост продаж «свыше 1 миллиарда долларов за квартал».
5. Etsy: персонализированный подбор подарков с помощью ИИ
Etsy запустила функцию «Gift Mode» («Режим подарков»), использующий генеративный ИИ и GPT-4 от OpenAI для создания персонализированных списков подарков. Система задает покупателям вопросы о получателях подарков и поводах, а затем предлагает индивидуальные варианты из каталога Etsy, насчитывающего более 100 миллионов товаров.
Особенности «Режима подарков»
Анализ 15 областей интересов, включая рукоделие, моду, спорт и домашних животных.
Более 200 персонажей, таких как «Геймер» и «Любитель животных».
Машинное обучение анализирует поведение пользователей для улучшения категоризации товаров.
Платформа использует ИИ для лучшего понимания индивидуальных покупательских привычек. Это позволяет предлагать товары, соответствующие уникальным предпочтениям пользователей, а не опираться только на традиционный поиск.
6. Zalando: модный ИИ-ассистент и определитель трендов
Zalando, ведущая европейская онлайн фэшн-платформа, обслуживающая более 50 миллионов клиентов, внедрила ИИ на 25 европейских рынках. Ассистент Zalando использует как собственные технологии, так и языковые модели OpenAI для предоставления персонализированных модных рекомендаций.
Ключевые возможности ИИ
Ответы на разговорные запросы, например: «Что мне надеть на 60-летие отца в ноябре в Барселоне?»
Определитель трендов, охватывающий 10 европейских столиц моды с еженедельными обновлениями трендов.
Виртуальная примерочная, использующая реальные параметры покупателей, позволяет снизить количество возвратов до 40%.
Модный ассистент (AFC) в режиме реального времени генерирует рекомендации образов, увеличивая средний чек на 40%.
ИИ-ассистент учитывает контекст (местоположение, погода и повод), чтобы предоставлять целевые рекомендации и упрощать покупки.
7. H&M: инновации в моде на основе искусственного интеллекта
Компания H&M внедрила искусственный интеллект в различные аспекты своей деятельности — от дизайна до клиентского опыта.
Применение ИИ в H&M
Создание мерча с помощью преобразования текста в изображение, что позволяет любому человеку проектировать индивидуальные предметы одежды.
Цифровые двойники на основе ИИ для виртуальных фотосессий, сокращающие время подготовки кампаний с 6 недель до менее чем 24 часов.
Прогнозирование спроса и анализ трендов для оптимизации запасов.
Персонализированный шопинг с рекомендациями на основе ИИ.
H&M намерена увеличить использование искусственного интеллекта на 30%, укрепляя свои позиции в качестве лидера в сфере AI-маркетинга и экологичного производства контента.
8. ASOS: машинное обучение для персонализации в моде
ASOS использует передовой искусственный интеллект для управления своим каталогом, который насчитывает более 85 000 товаров, с еженедельным добавлением 5 000 новых позиций. Машинные модели компании анализируют взаимодействия с клиентами для обеспечения интеллектуальной персонализации.
Ключевые реализации ИИ
Функция «Купить образ» с использованием многослойных нейронных сетей для рекомендации завершенных образов.
Коллаборативная фильтрация, анализирующая как клиенты взаимодействуют с товарами.
Нейронные сети, классифицирующие товары по параметрам, таким как цвет, стиль и повод.
Технология виртуальной примерки с функциями дополненной реальности.
Рекомендательная система ASOS анализирует не только то, с какими товарами взаимодействуют клиенты, но и то, как они взаимодействуют с ними, создавая более осмысленную персонализацию.
9. Nordstrom: улучшенный с помощью ИИ опыт праздничных покупок
Nordstrom внедрил искусственный интеллект для улучшения работы как в мобильном приложении, так и в оффлайн магазинах. Обновленное мобильное приложение ритейлера использует генеративный ИИ для создания персонализированных покупок в праздничный сезон.
Функции на основе ИИ включают
Отчеты о трендах, созданные с помощью ИИ и сочетающие опыт стилистов с возможностями искусственного интеллекта.
Инструмент Style Swipes, предоставляющий персонализированные рекомендации по товарам.
Улучшенный поиск с расширенными возможностями поиска товаров.
ИИ-модели ценообразования и прогнозирования для оптимизации уценок.
Компания использует ИИ для улучшения впечатлений от взаимодействия с магазином, сохраняя свою репутацию в области безупречного обслуживания. ИИ помогает оптимизировать внутренние процессы, сохраняя при этом человеческое отношение, которое определяет бренд Nordstrom.
10. Nike: улучшенный с помощью ИИ клиентский опыт
Nike произвела революцию в индустрии спортивной одежды за счет комплексной интеграции искусственного интеллекта. Технология Nike Fit компании использует камеры смартфонов для сканирования стоп клиентов с применением компьютерного зрения и машинного обучения с целью точного определения размера.
Применения ИИ включают
Технологию виртуальной примерки, снижающую количество возвратов из-за размера.
Персонализация на основе искусственного интеллекта, анализирующая модели поведения и предпочтения при просмотре.
Прогнозный маркетинг с использованием сегментации аудитории и динамического создания контента.
Стратегия Nike в области ИИ ставит клиента в центр внимания, создавая гиперперсонализированный опыт, который укрепляет лояльность и стимулирует продажи.
Заключение
Глобальные тренды однозначны: без ИИ сегодня невозможно конкурировать в e-commerce. Но главное — эти технологии уже перестали быть эксклюзивом для крупных корпораций. Теперь такие же инструменты, что используют Amazon и eBay для увеличения продаж и сокращения издержек, доступны и вам.
Наша задача — сделать передовые нейросетевые решения практическим инструментом для вашего бизнеса на CS-Cart или Multi-Vendor. Мы не просто «внедряем ИИ», а помогаем:
снизить нагрузку на менеджеров с помощью чат-ботов;
экономить время на создание контента;
улучшить клиентский опыт и повысить лояльность.
Если вы хотите ускорить процессы, давайте обсудим, какие нейроинструменты подойдут именно вам. Для определения оптимального решения предлагаем провести детальную консультацию.
Как ИИ оптимизирует процессы: примеры использования… 11 примеров использования ИИ в России: как Яндекс, Wildberries и Ozon применяют искусственный интеллект для персонализации, чат-ботов и генерации описаний…
Электронная коммерция в Южной Европе: стоит ли… Откройте для себя возможности электронной коммерции в этом регионе. Исследуем объем рынка, потенциал и особенности через призму Италии, Испании и…
Электронная коммерция в Восточной Европе:… Есть ли перспективы у этого развивающегося рынка или отставание от Западной Европы невозможно преодолеть? Разбираем статистику и особенности некоторых стран
Электронная коммерция в Центральной Европе:… Растущий рынок с хорошим потенциалом для развития онлайн-бизнеса. Расскажем, что особенного в нем есть и на какие тренды стоит обратить…
Пожалуйста, заполните форму
Чек-лист будет отправлен на указанный Вами e-mail
Пожалуйста, заполните форму
Мы используем файлы cookie на нашем сайте для улучшения его функциональности и улучшения вашего пользовательского опыта.
Продолжая просмотр этого сайта, вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности.ПринятьПолитика конфиденциальности
Международный опыт: как ИИ оптимизирует e-commerce в США и Европе
В сегментах электронной коммерции США и Европы искусственный интеллект активно внедряется во все ключевые бизнес-процессы. 77,2% компаний электронной коммерции уже используют технологии ИИ, в то время как ожидается, что глобальный рынок электронной коммерции с поддержкой ИИ достигнет 26,7 миллиарда долларов к 2030 году. Одна только персонализация на основе ИИ может привести к увеличению продаж на 25% по сравнению с компаниями, которые её не используют. Рассмотрим конкретные примеры применения ИИ в американской и европейской электронной коммерции.
1. Amazon: механизм персонализации на основе ИИ
Amazon Personalize произвел революцию в рекомендациях товаров, используя генеративный ИИ для создания гиперперсонализированного пользовательского опыта. Система анализирует активность покупок клиентов для создания персонализированных типов рекомендаций на протяжении всего пути покупки, а не общих предложений. Вместо показа “Больше похожих товаров” Amazon теперь предоставляет конкретные рекомендации, такие как “Подарочные коробки к Дню матери” или “Классные предложения для улучшения вашей игры в керлинг”, на основе индивидуального поведения клиента.
Система использует большие языковые модели (LLM) для редактирования названий товаров, выделяя особенности, наиболее важные для каждого клиента. Для клиентов, которые регулярно ищут безглютеновые продукты, ИИ размещает термин “без глютена” на видном месте в результатах поиска, даже если изначально он был указан в конце описаний товаров. Эта персонализация обеспечивается за счет анализа характеристик товаров и информации о покупках клиентов, включая предпочтения, историю поиска и потребительское поведение.
2. Walmart: трансформация от традиционного ритейлера к пионеру технологий
Walmart стала лидером по внедрению искусственного интеллекта в американской розничной торговле, внедрив комплексные системы ИИ в сфере клиентского опыта, управления запасами и логистических операций.
Компания разработала Wallaby — собственную серию больших языковых моделей (LLM), специально созданных для розницы и обученных на десятилетиях корпоративных данных. Эти модели лежат в основе их умного ассистента «Спарки» («Sparky»), который обеспечивает персонализированную поддержку клиентов и рекомендации по товарам.
Поисковая система Walmart на основе ИИ выходит за рамки традиционного поиска по ключевым словам, анализируя намерения клиентов, чтобы предоставлять персонализированные подборки товаров. В то же время их Платформа для принятия решений по контенту создает уникальные домашние страницы для каждого покупателя на основе его индивидуальных предпочтений и моделей поведения.
Системы ИИ ритейлера принесли значительные улучшения в операционной деятельности и финансовую отдачу. Оптимизированная логистика на основе ИИ экономит 75 миллионов долларов ежегодно, а стратегии динамического ценообразования привели к увеличению продаж на 10% и увеличению прибыли на 5%. Аналитика Walmart для прогнозирования спроса сократила избыточные запасы на 30% и снизила стоимость обработки единицы товара в логистических центрах на 20%. Компания также оснастила 1,5 миллиона своих сотрудников в США инструментами на основе ИИ, включая перевод в реальном времени с поддержкой 44 языков и помощника “Ask Sam”, который обрабатывает более 3 миллионов запросов в день.
3. Otto Group: комплексная стратегия к применению искусственного интеллекта
Немецкий концерн Otto Group демонстрирует комплексный подход к автоматизации контента с помощью ИИ.
Внутренняя ИИ-инфраструктура
Otto Group разработала ogGPT — собственного соответствующего требованиям конфиденциальности ИИ-помощника на базе Azure OpenAI Service, который обслуживает около 26 000 сотрудников в немецкоязычных регионах. Платформа обрабатывает более 300 000 взаимодействий в месяц, при этом более 7500 сотрудников активно используют систему ежемесячно. ИИ-помощник выполняет сложный анализ документов, позволяет осуществлять поиск на естественном языке в корпоративных базах знаний и поддерживает несколько языков для международных операций. Помимо базовой чат-функциональности, ogGPT включает расширенные возможности, такие как генерация изображений, анализ данных Excel и пользовательские GPT-модели для специализированных задач отделов.
Клиентский опыт и персонализация
ИИ-поиск и рекомендации
Семантическая поисковая система на otto.de и в мобильном приложении использует ИИ для понимания намерений пользователей, синонимичных терминов и орфографических ошибок. Система обучается на шаблонах поведения пользователей, что привело к увеличению кликабельности по «похожим товарам» до 50%. Алгоритмы машинного обучения анализируют миллионы взаимодействий с клиентами, чтобы генерировать персонализированные рекомендации товаров на основе их поведения в интернете, истории покупок и контекстных сигналов.
Генерация контента и SEO
Компания использует ИИ для автоматического создания SEO-оптимизированных описаний товаров и маркетинговых материалов. Их генеративный маркетинговый подход создает персонализированные баннеры, email-кампании и цифровой контент, адаптированный для конкретных сегментов аудитории, повышая релевантность и вовлеченность.
Инновации в покупательском опыте
Дочерние компании Otto Group внедрили специализированные ИИ-приложения, включая «Консультанта по покупкам» на основе ИИ от Manufactum, который предоставляет консультации по товарам на естественном языке. Например: клиент спрашивает: «Я хочу сделать яблочное пюре. Как лучше всего его протереть?» и получает рекомендации товаров для таких инструментов, как «Flotte Lotte», с советами в форме экспертной консультации.
4. eBay: революция в опыте продавцов на основе ИИ
eBay осуществил значительные инвестиции в искусственный интеллект для улучшения опыта как покупателей, так и продавцов. Инструмент “Magic Listing Tool” платформы использует ИИ для анализа изображений товаров и автоматического заполнения деталей товара, сокращая этапы добавления товара на 50%. Он позволяет загружать несколько фотографий товаров, автоматически генерируя черновики объявлений — включая название, описание, предложенную категорию и характеристики — на основе анализа изображений товаров. Инструмент особенно полезен для продавцов, которым нужно разместить большое количество товаров: AI анализирует фото и позволяет сразу получить предзаполненные карточки товаров с возможностью последующего редактирования.
Более 10 миллионов продавцов по всему миру использовали функции ИИ eBay, создав свыше 100 миллионов карточек товаров и сгенерировав миллиарды объема валового товарооборота. По словам руководителей eBay, ИИ обеспечивает прирост продаж «свыше 1 миллиарда долларов за квартал».
5. Etsy: персонализированный подбор подарков с помощью ИИ
Etsy запустила функцию «Gift Mode» («Режим подарков»), использующий генеративный ИИ и GPT-4 от OpenAI для создания персонализированных списков подарков. Система задает покупателям вопросы о получателях подарков и поводах, а затем предлагает индивидуальные варианты из каталога Etsy, насчитывающего более 100 миллионов товаров.
Особенности «Режима подарков»
Платформа использует ИИ для лучшего понимания индивидуальных покупательских привычек. Это позволяет предлагать товары, соответствующие уникальным предпочтениям пользователей, а не опираться только на традиционный поиск.
6. Zalando: модный ИИ-ассистент и определитель трендов
Zalando, ведущая европейская онлайн фэшн-платформа, обслуживающая более 50 миллионов клиентов, внедрила ИИ на 25 европейских рынках. Ассистент Zalando использует как собственные технологии, так и языковые модели OpenAI для предоставления персонализированных модных рекомендаций.
Ключевые возможности ИИ
ИИ-ассистент учитывает контекст (местоположение, погода и повод), чтобы предоставлять целевые рекомендации и упрощать покупки.
7. H&M: инновации в моде на основе искусственного интеллекта
Компания H&M внедрила искусственный интеллект в различные аспекты своей деятельности — от дизайна до клиентского опыта.
Применение ИИ в H&M
H&M намерена увеличить использование искусственного интеллекта на 30%, укрепляя свои позиции в качестве лидера в сфере AI-маркетинга и экологичного производства контента.
8. ASOS: машинное обучение для персонализации в моде
ASOS использует передовой искусственный интеллект для управления своим каталогом, который насчитывает более 85 000 товаров, с еженедельным добавлением 5 000 новых позиций. Машинные модели компании анализируют взаимодействия с клиентами для обеспечения интеллектуальной персонализации.
Ключевые реализации ИИ
Рекомендательная система ASOS анализирует не только то, с какими товарами взаимодействуют клиенты, но и то, как они взаимодействуют с ними, создавая более осмысленную персонализацию.
9. Nordstrom: улучшенный с помощью ИИ опыт праздничных покупок
Nordstrom внедрил искусственный интеллект для улучшения работы как в мобильном приложении, так и в оффлайн магазинах. Обновленное мобильное приложение ритейлера использует генеративный ИИ для создания персонализированных покупок в праздничный сезон.
Функции на основе ИИ включают
Компания использует ИИ для улучшения впечатлений от взаимодействия с магазином, сохраняя свою репутацию в области безупречного обслуживания. ИИ помогает оптимизировать внутренние процессы, сохраняя при этом человеческое отношение, которое определяет бренд Nordstrom.
10. Nike: улучшенный с помощью ИИ клиентский опыт
Nike произвела революцию в индустрии спортивной одежды за счет комплексной интеграции искусственного интеллекта. Технология Nike Fit компании использует камеры смартфонов для сканирования стоп клиентов с применением компьютерного зрения и машинного обучения с целью точного определения размера.
Применения ИИ включают
Стратегия Nike в области ИИ ставит клиента в центр внимания, создавая гиперперсонализированный опыт, который укрепляет лояльность и стимулирует продажи.
Заключение
Глобальные тренды однозначны: без ИИ сегодня невозможно конкурировать в e-commerce. Но главное — эти технологии уже перестали быть эксклюзивом для крупных корпораций. Теперь такие же инструменты, что используют Amazon и eBay для увеличения продаж и сокращения издержек, доступны и вам.
Наша задача — сделать передовые нейросетевые решения практическим инструментом для вашего бизнеса на CS-Cart или Multi-Vendor. Мы не просто «внедряем ИИ», а помогаем:
Получите консультацию специалиста по вашему проекту
Получите консультацию специалиста по вашему проекту
Другие статьи этой категории