Освоение генеративного ИИ в электронной коммерции: преимущества и применения

Если вы ищете информацию о генеративном ИИ в электронной коммерции, узнайте, как он используется в приложениях для онлайн-покупок, в нашем блоге!

Ключевые моменты

• Генеративный ИИ — это кардинальный сдвиг в том, как платформы электронной коммерции взаимодействуют с потребителями и предоставляют услуги.
• Эта технология может обеспечить высокоперсонализированный контент, рекомендации и решения для автоматизации для большинства предприятий электронной коммерции.
• Используя возможности генеративного ИИ, компании электронной коммерции могут улучшить пользовательский опыт, повысить операционную эффективность и увеличить вовлечённость и лояльность клиентов.
• В будущем генеративный ИИ будет играть ещё более разнообразную и широкую роль в электронной коммерции, и разработчики могут следить за последними новостями.

Введение

В индустрии электронной коммерции генеративный искусственный интеллект стал важной движущей силой. Эта технология произвела революцию во взаимодействии платформ электронной коммерции с клиентами и оптимизировала их работу. Генеративный ИИ позволяет создавать персонализированный контент и рекомендации, повышая удовлетворённость клиентов и операционную эффективность. Улучшаются также эффект бренда и коэффициент конверсии.

В этом блоге мы рассмотрим, что такое генеративный искусственный интеллект, а также его преимущества, сценарии применения и вызовы. Понимание этой технологии поможет бизнесу в сфере электронной коммерции достичь большего.

Изучение генеративного ИИ в электронной коммерции

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это ветвь искусственного интеллекта, сосредоточенная на создании различных форм контента, таких как текст, изображения, видео, ответы, голос и код. Эти модели обучаются на огромных наборах данных, чтобы понимать закономерности и нюансы в примерах входных данных. Они создают уникальные результаты, демонстрирующие творчество и решение проблем, подобные человеческому интеллекту.

Как генеративный ИИ связан с LLM?

LLM — это конкретный тип генеративного ИИ, сфокусированный на обработке и генерации человеческого языка. LLM обучаются на огромных объёмах текстовых данных и могут выполнять различные задачи, связанные с языком, включая написание блогов, обобщение текста, перевод и ответы на запросы. LLM являются подмножеством генеративного ИИ, специально предназначенным для генерации и понимания текста. LLM и другие генеративные модели (например, для изображений) используют схожие методы, такие как глубокое обучение и нейронные сети, но LLM настроены на лингвистические задачи.

Размер рынка генеративного ИИ в электронной коммерции

Мировой рынок генеративного ИИ в электронной коммерции демонстрирует значительный рост: прогнозируется, что его объём достигнет 0,6 млрд долларов США в 2023 году и вырастет до 2,1 млрд долларов США к 2032 году при среднегодовом темпе роста 14,9%.

Движущие силы

• Спрос на персонализированный опыт покупок,
• Улучшенное управление запасами
• Интеграция ИИ в электронную коммерцию
• Стратегии ценообразования

Преимущества генеративного ИИ в электронной коммерции

Как видно выше, размер рынка генеративного ИИ в электронной коммерции постоянно растёт. Рассмотрим преимущества, которые стимулируют рост бизнеса.

Экономически эффективные операции

Генеративный ИИ для электронной коммерции становится экономически выгодным союзником благодаря автоматизации, оптимизации и обеспечению удовлетворённости клиентов. Он помогает бизнесу в управлении ресурсами.

Персонализированный опыт покупок

Генеративный ИИ помогает создавать уникальный и персонализированный клиентский опыт, адаптируя взаимодействие с клиентами к их предпочтениям.

Повышение коэффициента конверсии

Генеративный ИИ в электронной коммерции значительно повышает коэффициент конверсии. Согласно отчёту McKinsey, компании, инвестирующие в ИИ, отмечают рост доходов на 3–15% и повышение рентабельности продаж на 10–20%. Анализируя данные о просмотрах и покупках, ИИ выявляет модели поведения, предпочтения и сходства клиентов. Это позволяет проводить таргетированные маркетинговые кампании и предлагать релевантные товары.

Инновации и привлекательность для клиентов

На переполненном рынке генеративный ИИ может улучшить бизнес, предоставляя уникальный опыт онлайн-покупок. Модные бренды могут использовать генеративный ИИ для создания индивидуальных вариантов одежды, позволяя клиентам самостоятельно разрабатывать свои наряды, например, выбирать рисунок в горошек для рубашки.

Примеры использования генеративного ИИ в электронной коммерции

Динамическое создание контента

Генеративный ИИ может создавать описания товаров, маркетинговые тексты и посты в социальных сетях, экономя время и ресурсы для бизнеса электронной коммерции. Новый контент основан на обработке естественного языка, что повышает удержание клиентов.

Поддержка чат-ботов

Генеративный ИИ в электронной коммерции улучшил ручное обслуживание клиентов с помощью автоматизации и чат-ботов. Чат-боты на основе ИИ могут обрабатывать запросы клиентов 24/7, обеспечивая мгновенную поддержку и повышая эффективность обслуживания.

Управление запасами

Алгоритмы ИИ могут прогнозировать тенденции спроса, помогая предприятиям более эффективно управлять запасами и сокращать избыток или дефицит товаров.

Динамическое ценообразование

Генеративный ИИ может анализировать рыночные условия и цены конкурентов, чтобы оптимизировать стратегии ценообразования в реальном времени, максимизируя доход.

Визуальный помощник

Использование ИИ позволяет клиентам получать результаты поиска, например, новые товары, с помощью изображений, что улучшает опыт покупок и повышает коэффициент конверсии. В моде и красоте генеративный ИИ может создавать виртуальные примерочные, позволяющие клиентам визуализировать товары до покупки.

Обнаружение мошенничества

Этот ценный инструмент может обнаруживать и предотвращать мошеннические действия с помощью передовых технологий. ИИ быстро анализирует транзакционные паттерны, выявляя аномалии в реальном времени и отмечая потенциальное мошенничество, чтобы защитить бизнес и клиентов от финансовых потерь и нарушений.

Улучшенные маркетинговые стратегии

Эти инструменты помогают анализировать поведение и предпочтения потребителей. Маркетологи могут использовать ИИ для оптимизации кампаний, таргетинга на нужную аудиторию с персонализированными сообщениями и выявления тенденций в данных в реальном времени, без больших маркетинговых усилий.

Пример кода

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
base_url=“https://api.novita.ai/v3/openai”,
# Get the Novita AI API Key by referring: /docs/get-started/quickstart.htmll#_3-create-an-api-key
api_key=“”,
)

model = “meta-llama/llama-3.1-405b-instruct”
stream = True # or False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
“role”: “system”,
“content”: “Act like you are a helpful assistant.”,
},
{
“role”: “user”,
“content”: “Hi there!”,
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or “”, end=“”)
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

Генеративный ИИ в электронной коммерции: примеры из практики

Amazon

Бренд электронной коммерции Amazon представил чат-бота на основе генеративного ИИ в 2023 году, чтобы улучшить поиск товаров: обобщать отзывы, выделять ключевые характеристики и помогать подбирать хорошо сидящую одежду. Персонализированные рекомендации товаров создаются на основе анализа релевантных данных, таких как история просмотров и покупок.

Shopify

Эта компания использует генеративный ИИ в сочетании с информацией, предоставленной пользователями, для создания рекомендаций по контенту, такому как описания товаров, темы писем и заголовки в интернет-магазине.

Stitch Fix

Stitch Fix имеет почти 4,5 миллиарда текстовых точек данных от взаимодействий с клиентами, включая предпочтения в стиле и отзывы о посадке. Используя генеративный ИИ, Stitch Fix может быстро обобщать и осмысливать огромные объёмы текстовых данных. Генеративный ИИ создаёт рекомендации по одежде на основе отзывов клиентов. Эта информация затем передаётся стилистам-людям для работы с клиентами.

eBay

Инструмент eBay на основе ИИ анализирует изображения, названия и категории для создания описаний товаров. Он предлагает цены для листинга и стоимость доставки, делая листинги конкурентоспособными и информативными для покупателей. Этот инструмент помогает покупать и продавать редкие или коллекционные предметы, предоставляя подробную информацию, такую как производитель, набор, лига/команда и год для торговых карточек.

Walmart

Walmart внедрил генеративный ИИ, чтобы предоставлять сотрудникам дополнительную информацию для улучшения обслуживания клиентов в бизнес-операциях. Эта технология служит кратким справочным руководством во время взаимодействия с клиентами, объединяя все необходимые инструменты для персонализированных ответов на запросы о товарах.

Технические элементы разработки генеративного ИИ в электронной коммерции

1. Сбор и предобработка данных

Соберите комплексные наборы данных, включающие поведение пользователей, исторические данные о продажах, информацию о товарах, отзывы клиентов и рыночные тенденции. Очистите и предобработайте данные, чтобы обработать пропущенные значения, выбросы и нормализовать форматы данных для согласованности.

2. Фреймворки машинного и глубокого обучения

• Выбор фреймворка: знакомство с популярными фреймворками машинного и глубокого обучения, такими как TensorFlow и PyTorch, для построения и обучения генеративных моделей.
• Понимание алгоритмов: владение принципами и применением генеративных моделей, таких как генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автокодировщики (VAE).

3. Высокопроизводительные вычислительные ресурсы

Для обучения и развёртывания моделей ИИ необходимы высокопроизводительные экземпляры GPU, так как они ускоряют обработку больших наборов данных и сложных вычислений в генеративном ИИ.

GPU Instance от Novita AI — это ведущее облачное решение. Оно включает высокопроизводительные GPU, такие как NVIDIA A100 SXM и RTX 4090, что полезно для пользователей PyTorch, которым нужна дополнительная вычислительная мощность без инвестиций в локальное оборудование.

Кроме того, облачная инфраструктура гибкая и масштабируемая, что позволяет разработчикам выбирать различные конфигурации GPU в зависимости от потребностей проекта. Novita AI GPU Instance предлагает различные варианты программного обеспечения и работает по модели оплаты по мере использования, что значительно экономит затраты.

4.LLM и API

Выбор и обучение подходящих моделей: Обучите выбранные модели на предобработанных данных, настраивая гиперпараметры для оптимизации производительности.

LLM API: Используйте API, предоставляемые такими провайдерами, как Novita AI, для интеграции LLM в ваше приложение без значительных внутренних усилий по обучению. Novita AI LLM API предлагает удобные, надёжные, масштабируемые и экономичные LLM-решения.

Недавно мы запустили новейшие модели Meta, включая продвинутую meta-llama/llama-3.1–405b-instruct. Вы можете попробовать их на LLM Playground.

5. Интеграция пользовательского интерфейса

Интегрируйте выходные данные ИИ в пользовательский интерфейс, обеспечивая, чтобы рекомендации, контент и другие функции на основе ИИ были удобными и привлекательными.

6. Мониторинг для улучшения производительности

• Методы мониторинга производительности модели, включая метрики точности, прецизионности и полноты.
• Навыки A/B-тестирования для оценки эффективности внедрений генеративного ИИ.

7. Развёртывание и обслуживание

Разверните ИИ-приложения в производственной среде и установите график обслуживания для регулярных обновлений и переобучения моделей. Обеспечьте безопасность данных для бесперебойной работы и доверия клиентов.

Будущие тенденции генеративного ИИ в электронной коммерции

Разговорный опыт покупок

Потребители смогут взаимодействовать с платформами на естественном языке, запрашивая информацию о товарах, советуясь или совершая покупки, как если бы они разговаривали с продавцом. Генеративный ИИ адаптирует рекомендации и контент на основе поведения и предпочтений пользователей, улучшая опыт покупок. Анализируя данные пользователей, ИИ может рекомендовать товары в режиме реального времени в разговоре, повышая коэффициент конверсии.

Визуальный контент

Генеративный ИИ может создавать персонализированные изображения и визуальные материалы для платформ электронной коммерции, страниц товаров и маркетинговых кампаний. Это включает широкий спектр элементов, таких как уникальные изображения товаров, интерактивные баннеры и графика для социальных сетей, которые адаптируются к конкретным вкусам пользователя.

Управление запасами и прогнозирование спроса

• Прогностическая аналитика: Модели генеративного ИИ могут анализировать огромные объёмы данных, включая историю продаж, поведение клиентов, рыночные тенденции и внешние факторы, чтобы генерировать высокоточные прогнозы спроса на уровне товара, категории или даже отдельного клиента.
• Оптимизация цепочки поставок: Понимая закономерности спроса на товары, управление заказами и предпочтения клиентов, генеративный ИИ может помочь распределять запасы по нескольким каналам сбыта и складам, максимизируя доступность и минимизируя дефицит.

Заключение

Генеративный ИИ стимулирует инновации в сфере электронной коммерции, обеспечивая персонализированный опыт и повышая операционную эффективность. Принятие генеративного ИИ имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности в развивающейся индустрии электронной коммерции, что гарантирует оптимизацию бизнес-операций и улучшение пользовательского опыта. В будущем электронная коммерция достигнет беспрецедентной персонализации и эффективности благодаря генеративному ИИ, закладывая основу для дальнейшего роста бизнеса на цифровом рынке.

Часто задаваемые вопросы

Какие проблемы возникают при использовании генеративного ИИ в электронной коммерции?

Модели генеративного ИИ существенно зависят от больших объёмов данных для успешного обучения и точных прогнозов. Тем не менее, наборы данных электронной коммерции часто сталкиваются с трудностями, такими как недостаточность и необъективность.

Как можно использовать генеративный ИИ в розничной торговле?

Розничные продавцы могут использовать генеративный ИИ для создания персонализированных изображений товаров для отдельных клиентов на основе текстовых описаний и прошлых данных.

Каковы недостатки генеративного ИИ?

Неправильное использование генеративного ИИ может привести к этическим проблемам, таким как создание дипфейков или распространение вредоносного контента, что похоже на тёмные заклинания.

Как генеративный ИИ меняет правила игры в решениях B2C-коммерции?

GenAI используется для генерации информации о товарах на страницах PLP и PDP. Он позволяет розничным продавцам масштабировать повторяющиеся задачи, сокращать время вывода на рынок и обеспечивать точность во всех каналах, генерируя названия товаров, описания и обобщая отзывы клиентов.

Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая расширяет ваши возможности в области ИИ. Интегрированные API, Serverless, GPU Instance — экономичные инструменты, которые вам нужны. Устраните инфраструктурные барьеры, начните бесплатно и воплотите своё видение ИИ в реальность.

Рекомендуемое чтение

1.Сценарии использования ИИ в электронной коммерции: изменение онлайн-покупок

2.Как использовать 9 сценариев применения LLM для успеха

3.LLM-реклама: разработка с экспертными стратегиями