Het digitale landschap projecteert verschillende belangrijke trends op het gebied van e-commerce in 2024 in het verschiet. Uit deze trends zijn kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) naar voren gekomen als twee van de meest essentiële e-ontwikkelingen die elke technologiestack aanvullen en verbeteren met datagestuurde automatisering. De opkomst van generatieve AI in 2023, onder leiding van de wijdverbreide bekendheid en het gebruik van OpenAI's generatieve chatbot ChatGPT, heeft het belang en de implementatie van AI- en Machine Learning-oplossingen in verschillende sectoren, met name e-commerce, versneld. Laten we eens kijken hoe machine learning, AI en e-commerce samen toekomstbestendige oplossingen genereren, helpen bij het revolutioneren van de manier waarop e-commercemerken repetitieve processen automatiseren, klantervaringen personaliseren, de ondersteuning verbeteren, upselling op basis van data mogelijk maken en meer.
Gebruik maken van machine learning, GenAI en e-commerce
Klantgegevens zijn een van de belangrijkste aspecten en kansen in e-commerce. Het kan worden gebruikt om voorkeuren te voorspellen, marketing- en verkoopinspanningen nauwkeurig te richten en klantervaringen te verbeteren. Als zodanig heeft de komst van machine learning en kunstmatige intelligentie in e-commerce een revolutie teweeggebracht in de manier waarop bedrijven klantgegevens gebruiken, processen automatiseren en activiteiten stroomlijnen.
„In 2023 zal de meerderheid van de organisaties die AI gebruiken voor digitale handel een verbetering van ten minste 25% bereiken in klanttevredenheid, omzet of kostenreductie”
Wat is generatieve AI?
Generatieve AI is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij machines autonoom allerlei soorten inhoud produceren, zoals tekst, afbeeldingen of muziek, op basis van patronen die zijn geleerd uit verschillende datasets. In tegenstelling tot traditionele AI-modellen die zijn ontworpen voor specifieke taken, maakt generatieve AI gebruik van geavanceerde algoritmen en deep learning-benaderingen om tot unieke en originele oplossingen te komen, waardoor het een uniek hulpmiddel is voor het oplossen van problemen in verschillende domeinen, met name e-commerce.
Als zodanig kan generatieve AI door moderne bedrijven worden gebruikt om marketinginhoud te automatiseren, gepersonaliseerde aanbevelingen te doen en dynamische prijsmodellen te leveren, naast vele andere toepassingen.
Wat is machine learning?
Machine Learning (ML) is een krachtige subset van kunstmatige intelligentie die systemen in staat stelt grote hoeveelheden gegevens te analyseren om patronen te identificeren en voorspellingen te doen. Door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen analyseren ML-modellen enorme datasets, identificeren ze patronen en nemen ze voorspellingen, beslissingen en intelligente conclusies zonder expliciet voor elke taak te worden geprogrammeerd. Dit iteratieve leerproces stelt machines in staat om hun prestaties in de loop van de tijd aan te passen en te verbeteren, waardoor ze bedreven zijn in het uitvoeren van complexe taken en waardevolle inzichten opleveren.
Machine learning wordt op grote schaal toegepast in verschillende domeinen, van het helpen optimaliseren van processen tot het voorspellen van gebruikersgedrag, tot hulp bij voorraadbeheer, fraudedetectie en meer.
Moderne bedrijven moeten beginnen met de integratie van Machine Learning of AI en e-commerce, om de concurrentie voor te blijven, de steeds toenemende vraag van klanten bij te houden en het productbereik te vergroten en tegelijkertijd de kosten te verlagen. Laten we eens kijken naar de toepassingen en praktische voordelen van deze technologieën als e-commercetrends van 2024.
Hoe kan generatieve AI e-commerce versterken?
Generatieve AI is een transformerende kracht in e-commerce, waarbij AI-tools en -toepassingen kunnen worden gebruikt om de bedrijfsvoering en marketing te verbeteren met automatisering, de klantervaringen te verbeteren met personalisatie, prijzen met voorspellende analyses en nog veel meer.
De voordelen van generatieve AI voor e-commerce
Hier volgt een extrapolatie van enkele van de belangrijkste praktische voordelen van generatieve AI waar e-commercebedrijven nu al van profiteren:
1. Door AI gegenereerde productbeschrijvingen en afbeeldingen voor e-commerce
Een van de meest effectieve toepassingen van generatieve AI is het creëren van unieke tekstuele en visuele inhoud. Door AI-tools of -apps te integreren met de tech-stack, zoals ChatGPT met behulp van de API van OpenAIkunnen bedrijven de creatie van unieke, voor SEO geoptimaliseerde productbeschrijvingen en beeldmateriaal automatiseren met behoud van een consistente merkstem. Generatieve AI kan ook visuele elementen verbeteren door het taggen en categoriseren van afbeeldingen te automatiseren, waardoor het proces van het beheren en presenteren van productafbeeldingen wordt vereenvoudigd.
2. AI-gestuurde klantenondersteuning voor e-commerce mogelijk maken
Een van de meest effectieve voordelen van de integratie van AI en e-commerce is het gebruik van AI-aangedreven chatbots en virtuele assistenten, waarbij gebruik wordt gemaakt van conversationele AI om gepersonaliseerde, 24/7 klantenondersteuning te bieden. Deze generatieve AI-systemen kunnen routinematige vragen efficiënt afhandelen, productinformatie verstrekken, helpen bij het volgen van bestellingen en zelfs naadloze retouren en uitwisselingen mogelijk maken. Met de mogelijkheid om klantinteracties te analyseren en er voortdurend van te leren, kunnen AI-chatbots zich aanpassen en de consistentie in ondersteuningssuggesties verbeteren.
3. Verbeter de dynamische prijzen voor e-commerce met AI
Door gebruik te maken van algoritmen voor machine learning kan generatieve AI een groot aantal factoren analyseren, waaronder marktomstandigheden, prijzen van concurrenten, klantgedrag en historische verkoopgegevens. Door voortdurend veranderende marktvragen te analyseren, kunnen op AI gebaseerde prijshulpmiddelen e-commerceplatforms in staat stellen om productprijzen dynamisch in realtime aan te passen, waardoor een optimaal concurrentievermogen en winstgevendheid worden gegarandeerd. AI-platforms zoals Symson automatiseer dynamische prijzen voor e-commercebedrijven, bied klantinzichten en maak vraagvoorspelling mogelijk, terwijl flexibele prijsstrategieën worden geboden.
„Gartner voorspelt dat tegen 2026 meer dan 80% van de bedrijven generatieve AI-API's zal hebben gebruikt of generatieve AI-toepassingen zal hebben geïmplementeerd”
Hoe komt machine learning ten goede aan e-commerce?
Machine Learning (ML) is nuttig voor e-commerce omdat het kan helpen bij het analyseren van grote hoeveelheden gegevens om inzicht te krijgen in het gedrag van klanten, waardoor gepersonaliseerde aanbevelingen en gerichte marketingstrategieën mogelijk worden. In dit opzicht kan ML een cruciale rol spelen om moderne e-commercebedrijven een datagestuurd concurrentievoordeel te geven.
E-commerceplatforms maken gebruik van ML voor voorspellende analyses, het anticiperen op trends en het optimaliseren van voorraadbeheer om voorraadtekorten of overbevoorradingssituaties te voorkomen. Machine Learning stelt e-commercebedrijven in staat om datagestuurde beslissingen te nemen, wat bijdraagt aan meer efficiëntie, winstgevendheid en concurrentievermogen.
De voordelen van Machine Learning voor e-commerce
Laten we eens kijken naar enkele van de belangrijkste voordelen van het gebruik van Machine Learning waar e-commercebedrijven op unieke wijze van kunnen profiteren:
1. E-commerce-personalisatie verbeteren met ML
Machine Learning-algoritmen analyseren gebruikersgedrag, voorkeuren en aankoopgeschiedenis om gepersonaliseerde productaanbevelingen en gerichte marketingpromoties te bieden. Dit verbetert de klantervaring, verhoogt de betrokkenheid en verhoogt de verkoop door artikelen te presenteren die zijn afgestemd op individuele interesses.
2. E-commerce klantsegmentatie mogelijk maken met ML
Machine learning helpt bij het identificeren van verschillende klantsegmenten op basis van demografie, gedrag of aankooppatronen. Deze segmentatie maakt gerichte marketingstrategieën mogelijk, waardoor bedrijven promoties en inhoud kunnen afstemmen op specifieke klantgroepen, waardoor de conversiepercentages worden verbeterd. Sommige Machine Learning-modellen voorspellen ook de levenslange waarde van klanten op basis van gedrag en aankoopgeschiedenis. Dit helpt bij het prioriteren van klantenbindingsinspanningen, het personaliseren van marketingstrategieën en het effectief toewijzen van middelen.
3. Fraudedetectie en -preventie op het gebied van e-commerce verbeteren met ML
Machine Learning-algoritmen analyseren transactiegegevens om patronen te identificeren die wijzen op frauduleuze activiteiten. Door gebruik te maken van anomaliedetectie en voorspellende modellen kunnen e-commerceplatforms de veiligheidsmaatregelen verbeteren en zowel klanten als het bedrijf beschermen tegen frauduleuze transacties.
4. E-commerce op basis van AI aanvullen met machine learning
Een van de meest cruciale aspecten van Machine Learning is hoe het kan helpen om generatieve AI-tools en -toepassingen mogelijk te maken. Het huwelijk tussen AI en e-commerce komt bijvoorbeeld tot uiting in de opkomst van chatbots en virtuele assistenten. Met machine learning kunnen AI-tools leren van interacties, waardoor klanten directe en nauwkeurige ondersteuning krijgen. Als gevolg hiervan kunnen e-commercebedrijven hun klantenserviceprocessen stroomlijnen en 24 uur per dag ondersteuning garanderen zonder in te boeten op kwaliteit. Door bijvoorbeeld ML-systemen en de API van OpenAI te integreren met een e-commerceplatform kunnen bedrijven de producten van OpenAI en hun voorspellende mogelijkheden benutten en verbeteren.
Naast Machine Learning is de combinatie van generatieve AI en e-commerce echter slechts één manier om e-commerce te verbeteren met AI. Toch zijn er andere soorten AI-technologie die de bedrijfsproductiviteit aanzienlijk kunnen verhogen, zoals robot-AI. Als zodanig zorgt Robot AI voor opschudding in de e-commercelogistiek door de snelheid en nauwkeurigheid van magazijnactiviteiten te verbeteren. Robot AI omvat ook machines die helpen bij geautomatiseerde orderverzameling en effectief voorraadbeheer.
Waarom zijn ML en generatieve AI essentiële e-commercetrends in 2024?
Een van de meest essentiële aspecten van de integratie van machine learning- en AI-oplossingen als e-commercetrends in 2024 is dat ze elke andere trend, technologie of bestaande systemen aanvullen en versterken met automatisering en waardevolle data-inzichten. Van het leveren van hypergepersonaliseerde winkelervaringen en het optimaliseren van dynamische prijzen tot het versterken van fraudepreventiemaatregelen, generatieve AI en ML bieden toekomstgerichte bedrijven een toolkit en eindeloze mogelijkheden om op een datagestuurde manier te groeien.
We staan nu aan de vooravond van Industrie 4.0, of in het tijdperk van digitale transformatie, dat overgaat op Industrie 5.0, waarin wordt voorspeld dat robot-AI en slimme machines volledig tot de menselijke beroepsbevolking zullen toetreden. In dit opzicht biedt de integratie van machine learning en generatieve AI met e-commerce-activiteiten een belangrijk strategisch voordeel en luidt een nieuw tijdperk van innovatie in.
Andere blogs waarin je misschien geïnteresseerd bent!
Ontvang een gratis demo van het Alumio-platform
