Содержание
- Как использовать искусственный интеллект для повышения эффективности электронной торговли
- Инструменты ИИ для бизнеса
- Практические примеры применения искусственного интеллекта в eCommerce
- Как разработать приложение с искусственным интеллектом для электронной торговли: этапы работы
- Стоимость и сроки разработки приложения с искусственным интеллектом
Как использовать искусственный интеллект для повышения эффективности электронной торговли
Что такое искусственный интеллект
В широком смысле, искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence) — это процесс, который имитирует деятельность человеческого сознания. Он используется в программах, приложениях и различных технических системах, чтобы расширить их возможности.
Системы с искусственным интеллектом могут развиваться. Один из методов их развития — машинное обучение (ML, machine learning) — набор технологий и алгоритмов, который позволяет программе учиться на собственном опыте, обрабатывая огромный массив данных и находя в них закономерности.
Внедрение искусственного интеллекта и технологий машинного обучения делает мобильное приложение умнее и учит его навыкам, которые будут помогать бизнесу в достижении поставленных KPI.
Хотите заказать разработку приложения с ИИ уже сейчас? Тогда заполняйте форму и наш менеджер свяжется с вами и бесплатно проконсультирует по всем вопросам.
Чем может помочь ИИ в ретейле
Какие решения и функциональность предлагает искусственный интеллект для электронной торговли:
- прогнозирует будущие конверсии анализируя действия пользователя в приложении;
- предсказывает на какую группу пользователей лучше направить таргетированную рекламу;
- помогает пользователям совершать покупки и находить нужные товары;
- персонализирует рекомендации в приложении на основе прошлых действий пользователя;
- улучшает точки оффлайн-продаж — собирает данные с датчиков и видеокамер, чтобы отслеживать, как посетители двигаются в магазине: где останавливаются дольше, а какие стеллажи оставляют без внимания;
- обнаруживает проблемы в приложении, на производстве и складе до их возникновения и отправляет уведомления об аномалиях, подозрительных транзакциях или возможном мошенничестве.
Разработка искусственного интеллекта улучшает прогнозирование и аналитику в электронной торговле. ИИ уже сейчас становится неотъемлемой частью этой сферы.
Инструменты ИИ для бизнеса
Использование искусственного интеллекта в электронной торговле имеет значительное влияние на автоматизацию и оптимизацию бизнес-процессов. Вот как ИИ влияет на различные аспекты электронной торговли:
1. Поиск по фотографии
Каждый месяц на Pinterest выполняется более 600 млн таких запросов, и этот тренд только набирает популярность — 62% миллениалов предпочитают визуальный поиск другим новыми технологиями в сфере цифровых покупок.
Возможность визуального поиска позволяет клиентам загружать фотографии продуктов и искать аналогичные или похожие. Технологию значительно улучшили за последние годы и сделали более доступной. Например, Google Lens позволяет пользователям найти в интернете любой предмет, который они видят, наведя на него камеру смартфона.
Android и iOS также внедрили визуальный поиск для электронной коммерции. Пользователи могут открыть камеру на своем смартфоне, навести ее на предмет и найти похожие товары.
Пример применения визуального поиска можно найти в мобильном приложении ASOS. Они создали инструмент под названием Style Match, позволяющий пользователям сделать фотографию и найти аналогичные товары из каталога. Таким образом, ASOS стимулирует клиентов покупать именно у них. Пользователи часто загружают изображения дизайнерской одежды и находят более доступные варианты в том же стиле.
2. Чат-боты
Множество интернет-магазинов уже успешно используют чат-ботов в роли первой линии клиентской поддержки. Они также заменили автоматические телефонные обзвоны, которые обычно раздражают пользователей, и дали быстрые ответы на часто задаваемые вопросы.
Около 74% потребителей используют чат-ботов в процессе поиска нужного товара или услуги. Важным фактором становится то, что боты способствуют увеличению объема продаж благодаря:
- общению с клиентами, которые сомневаются в покупке;
- отправке персонализированных предложений.
3. Дополненная реальность
Дополненная реальность (AR) — это новая технология, которую уже сейчас применяют в различных сферах. В онлайн-магазинах внедряют AR-решения, позволяющие клиентам виртуально примерить аксессуары и одежду, а покупатели автомобилей используют технологию, чтобы посмотреть, как будет выглядеть машина в том или ином цвете.
AR компенсирует недостатки интернет-торговли, позволяя покупателям «примерить» товар перед покупкой. В Googleотмечают, что 66% людей заинтересованы в использовании AR-технологий в онлайн-шопинге.
Если товары представлены таким образом, шанс, что их купят, повышается в два раза в сравнении с обычным онлайн-шопингом, показывают исследования. Deloitte также узнали, что 40% покупателей готовы доплатить за продукт, если они могут предварительно протестировать его с помощью AR.
4. Умные рекомендации
Искусственный интеллект помогает в повышении персонализации и улучшении пользовательского опыта в электронной торговле.
Технология используется, чтобы предлагать клиентам товары на основе возраста, местоположения и предыдущих действий. Эти рекомендации могут быть представлены на сайте или в таргетированной рекламе в социальных сетях, такие рекомендации не требуют большого объема данных для запуска.
ИИ внедряли в рекомендации, чтобы понять, какие товары не нужны человеку и не беспокоить пользователя рекламой. Однако с развитием алгоритмов оказалось, что этот инструмент настолько хорошо разбирается в потребностях человека, что может советовать товары, которые пользователь точно купит. Раздел с рекомендованными товарами на странице продукта существенно влияет на решение покупателя, предлагая альтернативы.
Технологии рекомендаций помогают пользователям находить товары, которые они, возможно, не нашли бы другим способом.
5. Повышение безопасности
Все финансы вашего бизнеса проходят через банки. Они активно используют искусственный интеллект для обнаружения мошенничества, основываясь на предыдущих действиях клиентов.
Помимо этого, они могут внедрять технологии CAPTCHA или reCAPTCHA, которые также связаны с искусственным интеллектом. Эти методы требуют подтверждения, что перед экраном — человек, а не робот.
6. Работа со складом и остатками товара
Вашим сотрудникам больше не придется проводить инвентаризацию склада вручную. За них это может сделать ИИ — для этого нужно занести все данные в одну большую базу. Далее специальные датчики будут самостоятельно считывать все расходы и поставки на складе и заносить это в систему.
Помимо этого, ИИ может:
- определить оптимальное расположение товаров на складе, чтобы уменьшить время поиска при отправке;
- использоваться для визуальной проверки товаров на предмет дефектов или повреждений с помощью компьютерного зрения;
- управлять автономными роботами для выполнения задач по перемещению и упаковке товаров.
Это все ключевые преимущества разработки искусственного интеллекта в электронной торговле.
С надежным подрядчиком вы можете быть спокойны за внедрение всех подобных функций в ваше приложение — за 13 лет работы мы сделали более 200 проектов. Заполните форму, чтобы наш менеджер связался с вами в самое ближайшее время.
Практические примеры применения искусственного интеллекта в eCommerce
1. X5 Group
Компания внедрила в кассы самообслуживания нейросеть, которая поможет облегчить распознавание и сканирование покупок.
Используя эту технологию, можно эффективно устранять несколько типов распространенных ошибок. Например, система обнаруживает ситуации, когда товар был поднесен к сканеру, но не был зарегистрирован в системе, либо когда пользователь по ошибке отсканировал один товар несколько раз. Более того, благодаря нейросети, система способна предупредить пользователя, если товар неправильно размещен на весах. Искусственный интеллект также может определить количество и тип товаров, даже в случае схожести по внешнему виду. В настоящее время алгоритм различает категории и классы товаров, и в будущем он сможет обучиться распознавать даже разные сорта и виды продуктов.
2. Addreality Box
Мониторы с устройством Addreality Box анализируют пол, возраст и эмоции покупателей, а затем помогают построить правильные товарные группы и предложения для клиентов.
Они могут определить пол, возраст и эмоции. Значит вся информация, которая публикуется на мониторе — персонализированная, то есть подходит именно той аудитории, на которую рассчитана.
3. Прогнозирование товарооборота новых магазинов «Магнит»
Поводом для создания технологии стала неточная оценка мест для открытия новых магазинов, это приводит к открытию убыточных точек.
Специально разработанная геоинформационная система помогла рассчитывать потенциал торговых площадок рекомендуя формат магазинов: гипермаркет, супермаркет, дрогери. По координатам локации система автоматически собирает более 50 признаков для анализа. Решение прогнозирует трафик и средний чек магазина.
В результате количество точек с завышенным потенциалом снизилось на 10%, а расходы на открытие убыточных магазинов сократились на 94,2 млн рублей в год.
4. Аскона
Проблема компании была в том, что они не могли точно понять потенциального покупателя и составить его портрет для таргетированной рекламы.
Решением стала технология, основанная на машинном обучении: она прогнозировала потребительское поведение посетителей сайта и определила портрет людей, покупающих мебель для спальни.
Модель ищет людей с похожим поведением и разделяет их на сегменты, которым может быть интересна покупка мебели для спальни. На них и направляется рекламная кампания. В результате, компания в 6 раз снизила расходы на рекламу и увеличила выручку от продаж на 3,2 млн.
Как разработать приложение с искусственным интеллектом для электронной торговли: этапы работы
Шаг 1. Анализ идеи
Перед созданием продукта нужно проанализировать рынок, аудиторию и конкурентов. Вам необходимо понять, чем будет выделяться продукт на фоне других и какие проблемы пользователей он будет решать. Только после этого этапа можно приступать к дальнейшей работе.
Шаг 2. Поиск команды разработчиков
Этот пункт не менее важный, чем предыдущий. Без квалифицированной команды вы не создадите качественный и конкурентоспособный продукт.
Есть два варианта развития событий: нанять фрилансеров или заказать разработку у аутсорсинговой компании.
Второй способ подойдет больше. Так вы получите готовую команду и будете уверены, что разработчики имеют релевантный опыт. Помимо этого снизите расходы на создание продукта, ведь вам нет необходимости тратить время и деньги на поиск нужных сотрудников. Также вы получите поддержку приложения даже после запуска приложения.
Шаг 3. Поиск данных
Источники данных можно разделить на конкретные и общие. Если у компании есть свой собственный набор данных, специфичный для задачи машинного обучения, то это самый простой сценарий. Однако обычно имеющихся данных недостаточно, поэтому всегда нужно искать способ получения необходимых данных.
Важно, чтобы данные были качественные и релевантные, иначе вы не сможете использовать их для обучения ИИ.
Шаг 4. Выберите платформу
Для начала отметим, что ИИ относится не к самому приложению, а к определенной базе данных или серверу. Это значит, что сначала вы создаете продукт, а затем используете его как инструмент взаимодействия технологии с пользователем.
Есть два варианта применения нейросетей в приложении. Первый — отправлять данные на сервер, запускать технологию ИИ и получать ответ обратно на устройство. Второй — запускать ИИ на самом гаджете.
В первом случае приложение не будет работать без подключения к сети, также вам придется содержать систему на своих или арендуемых серверах. Плюс этого способа — нет никаких ограничений в вычислительных возможностях. Если система работает прямо на смартфоне, вы ограничены возможностями этого девайса, а значит его возможностей может быть мало для выполнения нужной работы.
Мобильные приложения разрабатывают на платформы Android и iOS. Однако если нужно сэкономить бюджет, можете остановиться только на одной из них и выбрать ту, на которой у приложения меньше конкурентов. Этот вариант лучше использовать в крайнем случае, потому что рано или поздно вы закажете разработку приложения на вторую платформу. По нашему опыту, если начинать разработку на две платформы одновременно, то будет дешевле, чем создавать приложения на iOS и Android по очереди. Подробнее об этом рассказали в статье про мифы о мобильных платформах.
Шаг 5. UX/UI-дизайн
Студия, которой вы поручите разработку, должна проанализировать конкурентов, чтобы понять, какие визуальные решения сделают ваш продукт привлекательным для пользователей. Затем обычно создаётся прототип всех экранов. И в конце — готовый дизайн, который понравится будущим пользователям приложения.
Шаг 6. Разработка и тесты
И наконец — создание готового продукта. Разработчики пишут код, подключают сторонние сервисы. Перед запуском приложения в магазин, его работу проверяют: тестируют продукт на наличие багов. А затем, если нужно, устраняют их. Только после этого этапа можно запускать продукт на рынок.
Шаг 7. Поддержка и развитие
После релиза приложению требуется техническая поддержка. Разработчики должны регулярно обновлять приложение под выходящие версии систем, обрабатывать отзывы пользователей и вносить изменения, которые позволят сделать ваш продукт лучше. Поэтому при выборе разработчиков обращайте внимание ещё и на то, готова ли команда сотрудничать с вами вдолгую.
Технологии, на которых создается ИИ
- Python;
- Tensorflow;
- Pytorch;
- Scikit-Learn;
- DialogFlow;
- Apache Spark;
- IBM Watson;
- RASA.
Стоимость и сроки разработки приложения с искусственным интеллектом
В среднем разработка такого приложения стоит 16-18 млн рублей:
- аналитика и проектирование — 500 тысяч;
- дизайн — 500 тысяч;
- разработка серверной части — от 1 млн;
- разработка клиентской части — от 3 млн;
- создание ИИ-решения — до 10 млн.
Важно понимать, что стоимость зависит от нескольких факторов. Прежде всего — это расходы на специалистов, инфраструктуру и обеспечение безопасности . Соответственно, чем больше работы над каждым из этих пунктов, тем дороже обойдется создание.
Как проводим оценку мы? Первый раз стоимость приложения считается на этапе знакомства клиента и студии. Заказчик рассказывает нам, каким он представляет функциональность будущего продукта. Затем мы проводим интервью, чтобы детализировать требования, и готовый перечень функций отдаём разработчикам на оценку.
На этом этапе мы стараемся сориентировать будущего клиента, какой бюджет ему потребуется на создание проекта. Второй раз мы будем производить оценку после этапа аналитики и проектирования — так как именно он позволит нам до конца определить все механики. Разработка — процесс с большим количеством неизвестных, поэтому цена может меняться как в большую, так и в меньшую сторону. Но в любом случае — ценой управляете вы и без вашего решения она не изменится. Подробно рассказали об этом в нашей статье.
Хотите заказать разработку приложения с ИИ для бизнеса в «Лайв Тайпинге»? Позвоните +7-495-204-35-03 или напишите нам. Мы выясним цели и задачи вашего сервиса и назовем примерную стоимость создания приложения.
Почему клиенты выбирают нас
Лайв Тайпинг — надежный и ответственный партнер в разработке мобильных приложений. Мы уже сделали более 200 проектов и получили за них множество наград.
Наши клиенты остаются у нас на поддержке и часто не останавливаются на одном проекте. Обращайтесь к нам, если хотите, чтобы ваше приложение:
✅ учитывало актуальные тенденции в дизайне и технологиях;
✅ надежно работало и всегда было доступно пользователям;
✅ мотивировало людей возвращаться к вам.