10
лет в электронной коммерции
8 800 3020 886
ГлавнаяБлог8 идей как использовать нейросети для интернет-магазина

8 идей как использовать нейросети для интернет-магазина

В современном мире нейротехнологии развиваются очень быстро, и одним из самых интересных направлений является использование нейросетей в сфере электронной коммерции. Нейросети уже сейчас активно используются для решения различных задач, связанных с управлением интернет-магазинами и маркетплейсами. Например, для анализа поведения пользователей на сайте с целью оптимизации процесса покупки и улучшения качества обслуживания. Но это далеко не все. В этой статье расскажем 8 способов, как можно использовать нейросети для оптимизации интернет-магазина или маркетплейса.

1. Генерация описаний товаров

Можно ускорить заполнение карточек товаров, используя нейросети. Например, автоматически создавать описания на основе доступных характеристик товаров или контента из других источников. Или нейросеть может проанализировать отзывы покупателей, описания похожих товаров и сгенерировать новое уникальное описание. Это поможет сократить время работы копирайтера, и освободит его для других важных задач.

Alibaba Group, один из крупнейших онлайн-ритейлеров в мире, активно применяет искусственный интеллект для генерации описаний и заголовков товаров на их платформах Taobao, Tmall, Mei. В Alibaba Group разработали нейросеть, способную генерировать до 20 тысяч строк текста в секунду. Для продавцов этот процесс становится невероятно простым: им достаточно вставить ссылку на страницу товара и выбрать желаемый стиль результата. После этого программа автоматически создаст характеристики товара и подготовит соответствующее описание на китайском языке.

2. Генерация картинок

Одно из перспективных направлений — создание маркетинговых материалов без привлечения дизайнеров. Такие инструменты, как MidJourney, ChatGPT-4, DALL-E и Kandinsky, способны генерировать изображения по текстовому описанию, что значительно упрощает процесс создания сайтов, объявлений, баннеров и каталогов.

Для экономии времени и ресурсов компании могут воспользоваться нейросетями, такими как PixelIDTGAN, для автоматического создания фотографий товаров. Этот алгоритм позволяет генерировать изображения одежды на моделях без необходимости привлечения студий или фотографов.

Примеры результатов работы нейросети PixelIDTGAN
Примеры результатов работы нейросети PixelIDTGAN

Важным трендом, который набирает популярность в индустрии, является замена реальных моделей на аватары, созданные с помощью искусственного интеллекта. Примером такого подхода стал бренд Levi’s, который заключил партнерство со стартапом Lalaland.ai. С помощью аватаров, имитирующих различные типы телосложения, возрасты и цвета кожи, покупатели могут виртуально примерить одежду и оценить, как она будет смотреться на них. Это похоже на виртуальную примерку из игры The Sims, что добавляет интерактивности и персонализации в процессе онлайн-шопинга.

Пример виртуальной модели в интернет-магазине
Пример виртуальной модели в интернет-магазине

Ожидается, что эта разработка повысит конверсию продаж, потому что клиенты смогут увидеть сразу, как вещь сидит конкретно на них.

3. Отработка негатива

Нейросети полезны и при работе с обратной связью. Они могут быстро и эффективно реагировать на негативные отзывы или комментарии, обеспечивая персонализированный и вежливый ответ. Например, нейросеть может автоматически анализировать тон и суть комментария и генерировать соответствующий ответ без участия человека. Это особенно полезно в случае большого объема работы, когда ручной ответ на каждый отзыв становится времязатратным.

Также владельцы крупных телеграм-каналов или SMM-специалисты могут воспользоваться возможностями нейросетей для поддержания активной коммуникации с подписчиками.

Например, в комментариях к постам часто требуется развернутый и внимательный ответ. Нейросеть способна создавать такие ответы, учитывая контекст и поддерживая дружелюбный, уважительный тон. Можно использовать такой промпт: «Придумай ответ на этот комментарий. Учитывай его содержание, используй дружелюбный уважительный тон».

4. SEO

С помощью ChatGPT можно решать различные SEO-задачи, значительно оптимизируя процесс и экономя время.

Например, нейросеть способна генерировать мета-теги, такие как заголовки (Title) и описания (Description), а также создавать уникальные заголовки для страниц сайта. При этом использовать ключевые слова и соблюдать требования по длине. Кроме того, ChatGPT может упростить процесс кластеризации запросов, группируя их по релевантности, а также перефразировать контент, чтобы избежать дублирования и попадания под фильтры поисковых систем.

Еще одним важным применением нейросетей в SEO является наполнение сайта контентом. ChatGPT может помочь сгенерировать тексты для базового заполнения страниц, что особенно ценно в случае больших объемов работы. Однако важно помнить, что сгенерированные тексты требуют проверки, корректировки и дополнения, чтобы соответствовать потребностям аудитории.

5. Создание креативов

Нейросети позволяет компаниям быстро и эффективно создавать привлекательные рекламные креативы, а также экспериментировать с новыми идеями и концепциями, что способствует увеличению вовлеченности аудитории и продвижению бренда.

Например, производитель йогуртов EPICA в августе 2022 года провел успешный эксперимент, в рамках которого креативы для социальных сетей были сгенерированы при помощи нейросетей DALL-E 2 и MidJourney. С тех пор бренд продолжает использовать искусственный интеллект для создания контента на своих страницах в социальных сетях.

Пост во Вконтакте, созданный нейросетями
Пост во Вконтакте, созданный нейросетями

Нейросети могут написать текст для рекламного объявления. Предположим, нам необходим текст для рекламы в Яндекс.Директ. Для этого мы можем отправить запрос на генерацию текста рекламного объявления, указав тему, желаемый объем и призыв к действию.

Пример диалога с ChatGPT для создания рекламного объявления
Пример диалога с ChatGPT для создания рекламного объявления

Получив несколько вариантов текста от нейросети, мы можем выбрать наиболее подходящий, при необходимости внести коррективы или запросить дополнительные варианты. Таким образом, за считанные секунды мы можем получить новые идеи для успешной рекламной кампании.

6. Персонализация

С 2018 года наблюдается тренд на гиперперсонализацию маркетинга. Потребители больше не желают получать стандартную рекламу, ориентированную на широкую аудиторию. Они предпочитают индивидуальные предложения. Обрабатывать всех клиентов вручную для крупных компаний с многотысячными базами — неэффективно.

Нейросети для бизнеса способны анализировать огромные объемы информации и выявлять закономерности. Это позволяет компаниям автоматически предлагать актуальные товары и услуги. Например, рекомендательный сервис Netflix занимает 80% времени просмотра контента.

Процесс работы с нейросетями для бизнеса включает загрузку данных в базу (доступ к которой предоставляет разработчик), и последующую их обработку и сохранение. Когда клиент задает вопрос типа «Что подарить девушке на день рождения», искусственный интеллект начинает поиск по базе данных и предлагает несколько вариантов товаров для женщин. Важно подробно описывать товары в каталоге для более точных рекомендаций.

7. Аналитика и прогнозирование

Нейросети также играют ключевую роль в аналитике и прогнозировании в сфере e-commerce. Они могут использоваться для прогнозирования спроса на определенные товары, предсказания тенденций рынка и определения оптимальных стратегий ценообразования.

Также нейросети могут прогнозировать спрос на товары на основе исторических данных о продажах, погодных условиях, праздниках и других факторах, что позволяет оптимизировать управление запасами, избежать нехватки или излишков товаров и улучшить обслуживание клиентов.

Конкретный пример использования нейросетей для аналитики и прогнозирования в сфере e-commerce можно увидеть на платформе Amazon. Нейросети компании анализируют огромные объемы данных о покупках, поведении пользователей и характеристиках товаров.

Предположим, Amazon хочет прогнозировать спрос на электронику в период предпраздничных распродаж, например, на Черную пятницу. Нейросеть может анализировать данные о продажах электроники за предыдущие годы, учитывая факторы, такие как цены, акции, сезонные колебания, рекламные кампании и даже погодные условия.

На основе этих данных нейросеть строит модель прогнозирования спроса на различные категории товаров, что позволяет Amazon оптимизировать свой ассортимент, управление запасами и маркетинговые стратегии. Например, компания может адаптировать свои предложения и рекламные акции в соответствии с прогнозируемым спросом, чтобы максимизировать выручку и удовлетворить потребности клиентов.

8. Чат-боты и автоматизация техподдержки

Чат-боты с искусственным интеллектом представляют собой важный инструмент для взаимодействия с клиентами. Они могут общаться с пользователями так же, как и живые менеджеры, но без необходимости в строгом сценарии. Нейросети также могут выполнять функции технической поддержки, предоставляя информацию о товарах и инструкции по их использованию. Для этого достаточно загрузить техническую документацию и инструкции.

В результате применения нейросетей удовлетворенность обслуживанием повышается, а компании удается сократить затраты на отдел технической поддержки. Живые операторы становятся необходимы только для решения сложных вопросов.

Вот несколько конкретных примеров:

  • Персонализированный сервис в чат-ботах. Например, чат-бот может анализировать историю покупок клиента и предлагать ему товары или услуги, которые могут его заинтересовать.
  • Автоматическое решение проблем в техподдержке. Например, чат-бот с AI может анализировать описание проблемы клиента и предлагать соответствующие решения на основе базы знаний компании или предыдущих опытов.
  • Предсказание потребностей клиентов. Например, чат-бот может определить, когда клиент склонен к покупке определенного товара, и предложить ему соответствующие рекомендации.
  • Автоматическая классификация запросов. Например, чат-бот может определить, к какой категории проблем относится запрос клиента (например, технические проблемы, вопросы о доставке и т. д.) и направить его на соответствующего специалиста.
  • Обучение чат-ботов на основе данных. AI позволяет обучать чат-ботов на основе данных о взаимодействии с клиентами, что позволяет им становиться все более умными и эффективными в решении проблем и предоставлении информации.

Советы по работе с нейросетями

Нейросети представляют собой мощный инструмент, который может значительно улучшить эффективность работы бизнеса. Однако для достижения максимальной отдачи, важно помнить несколько ключевых моментов.

  • Воспринимайте нейросети как помощники, а не замену человека. Они могут значительно ускорить выполнение рутинных задач, но часто требуют дополнительной работы над результатами.
  • Формулируйте запросы ясно и конкретно. При составлении запросов к нейросети старайтесь быть максимально конкретными. Например, если вы хотите создать заголовки для товаров в вашем магазине, укажите явные критерии: «Придумай заголовок для продукта «Красный велосипед Stark Cobra» с акцентом на его легкости и скорости». Погружайте нейросеть в контекст, чем точнее вы опишете задачу, тем лучше результат получите.
  • Будьте готовы редактировать. Работа с нейросетями может иногда давать неожиданные результаты. Например, если вы используете нейросеть для генерации описаний товаров, не удивляйтесь, если она предложит нестандартные формулировки. Важно быть готовым к адаптации результатов под ваш стиль и требования.
  • Учитывайте затраты. При использовании нейросетей учитывайте не только их потенциальные преимущества, но и затраты, связанные с этим. Например, если вы планируете использовать платные сервисы для анализа данных и предсказаний спроса, оцените, насколько эти инвестиции будут оправданы и каковы будут возможные результаты.

В целом, использование нейросетей в электронной коммерции — перспективное направление. Нейросети могут автоматизировать ваш бизнес и помочь ему развиваться в быстро меняющемся онлайн-рынке. Однако необходимо помнить, что успешная реализация требует тщательного изучения и адаптации результатов под конкретные потребности вашего бизнеса.

Получите консультацию специалиста по вашему проекту

  • Содержание
Ксения Чебурова , Редактор Cart-Power
Все статьи автора
Пожалуйста, заполните форму
Чек-лист будет отправлен на указанный Вами e-mail
Пожалуйста, заполните форму