Как использовать ИИ для улучшения управления качеством продукта и превзойти ожидания ваших клиентов

Глубокое погружение во внедрение аналитики на основе ИИ, чтобы помочь изменить ваш опыт работы с продуктом и повысить лояльность к бренду.

Мир держится в первую очередь на эмоциях людей. Их восприятие влияет на их действия, которые во многом формируют реальность вокруг вас. В этой статье мы погрузимся в небольшую часть нашего мира — розничную торговлю.

Вы слышали поговорку Клиент — король. Как бы банально это ни звучало, это вне времени. Если вы занимаетесь розничной торговлей, эмоции и опыт ваших клиентов в значительной степени определяют, где и как они тратят деньги — и обычно на вещи, которые заставляют их чувствовать себя хорошо. Таким образом, теоретически, если вы можете повлиять на опыт своих клиентов, тем больше пользы это принесет вашему бизнесу. Восприятие клиента — это ваша реальность.

Поэтому неудивительно, что в наш век Интернета многие компании, занимающиеся электронной коммерцией и розничной торговлей, вкладывают миллиарды долларов в решение вопроса на миллиард долларов —

Как сделать своих клиентов счастливыми?

Вечный вопрос, на который нет простых ответов. Приверженность бренду стала сложнее, чем когда-либо. Конкуренция жесткая, и клиенты сталкиваются с парадоксом выбора. И сейчас ритейлеры сталкиваются с рядом серьезных проблем:

Проблема №1: несоответствующая информация о канале

Поддержание постоянного соответствия и обновления каталога продуктов и информации по всем различным каналам является важной задачей. С таким количеством каналов для покупки информация о продукте часто устаревает или становится избыточной, и клиенты могут быть перегружены и сбиты с толку избыточной или неактуальной информацией.

Задача № 2: избыточные и повторяющиеся процессы

Многие операции в магазине и онлайн, рабочая работа и взаимодействие с клиентами носят повторяющийся характер, и их трудно масштабировать сверх порогового значения.

Проблема № 3: Отсутствие понимания рынка

Знание того, куда движутся тенденции рынка, имеет решающее значение для любого бизнеса. Это означает наличие исторических данных о моделях покупок и возможность прогнозировать продажи в ближайшем будущем. Знаете ли вы, что на самом деле ищут ваши клиенты?

Задача № 4: Масштаб

С таким количеством поступающей информации, как вы расширяете свою деятельность?

Неизбежно, что ритейлеры обращаются к технологиям как к средству улучшения покупательского опыта и решения проблем, связанных с масштабом. За прошедшие годы появились различные виды программного обеспечения для электронной коммерции для обработки критически важных процессов, таких как:

Управление запасами
Процесс оплаты
Точка продажи, выставление счетов/выставление счетов
Управление продажами.

Но теперь у нас другая проблема — информационный бункер.

Бункер данных – это система управления, в которой одна информационная система или подсистема не способна взаимодействовать с другими, которые связаны или должны быть связаны. Существует множество программных решений, предназначенных для решения таких задач, как управление запасами, маркетинг или продажи, но, похоже, они не работают вместе.

Существует реальная потребность в омниканальных подходах. Многоканальность включает в себя интеграцию и координацию нескольких каналов и программного обеспечения, которое обычно требуется ритейлерам. Это делает жизнь намного проще, чем громоздкий и неэффективный процесс изолированного использования отдельных каналов.

Признавая существующие проблемы и возможности, мы стремимся создать автономную систему PIM (управление информацией о продуктах), которая:

Сосредоточено на управлении каталогом продуктов, который предоставляет полный набор функций, простых в использовании, хорошо визуализированных и умный поиск.
Имеет надежную инфраструктуру для импорта, преобразования, интеграции и распространения данных.
Оснащен ИИ и машинным обучением для автоматизации и оптимизации ручных операций.
на основе облачных технологий, чтобы удовлетворить потребности клиентов в быстром масштабировании и повороте.

По прогнозам экспертов, к 2021 году более 50 % интернет-магазинов выберут решение PIM для увеличения продаж и повышения эффективности.

Управление информацией о продуктах (PIM)

Короче говоря, PIM — это программный инструмент для многоканального маркетинга, который позволяет в режиме реального времени отслеживать все данные, содержащиеся в каталогах и запасах компании, отправляя их соответствующим образом по всем каналам и обеспечивая связь каждого канала друг с другом.

См. также: Голанг - Дьявол в деталях

Почему ПИМ?

За прошедшие годы электронная коммерция стала свидетелем серьезных изменений, которые требуют инновационных решений:

Консистентность и точность многоканальной информации стали жизненно важными.

50% потребителей сообщили, что отправили товар обратно, потому что он не соответствовал описанию;
59% потребителей ожидают, что компания будет иметь непротиворечивую информацию по каждому каналу;
Когда контент меняется, 60% ожидают, что веб-сайт(ы), электронная почта и каналы распространения компании будут отражать эти изменения в тот же день.

Интеллектуальная персонализация содержимого продукта с помощью ИИ стала игрой. Играй или проиграешь.

79% потребителей будут взаимодействовать только с персонализированными предложениями
Повышение персонализации по каналам может увеличить потребительские расходы на целых 500%.
Покупатели, которые нажимают на персонализированные рекомендации, на 70% чаще совершают покупку.

Автоматизация и оптимизация управления информацией о продуктах могут значительно сократить расходы.

Компании, использующие автоматизацию PIM, улучшаются до 25% в год.
25 минут на SKU в год тратится на ручную очистку данных о товаре, что заняло бы всего 4 минуты с автоматической синхронизацией.
До внедрения системы PIM менее 47% сотрудников розничных продавцов тратили менее 2 часов в неделю на поиск товаров. После внедрения PIM этот процент вырос до 58%.

Покупки за границей переживают бум.

› 57% потребителей совершают покупки в других странах
92% потребителей предпочитают делать покупки в местной валюте
59% потребителей редко или никогда не пользуются веб-сайтами только на английском языке.

Разберемся дальше

Ключевые возможности системы PIM

Организовать/централизовать. Из системы ERP компании, где хранятся файлы данных (плоские файлы, листы Excel и т. д.), включая другие источники информации о продуктах, такие как ресурсы изображений и видео, система PIM собирает весь такой материал и направляет его в нужном направлении.

Отвечает за поиск элементов; управлять переводом описаний; классифицировать категории; исправить ошибки; редактировать обновления и изменения; обогатить описание продукта и синхронизировать его присутствие во всех областях.

2. Анализ/оптимизация.Помимо организации, PIM также может предоставить вам анализ пробелов и отчет о качестве ваших данных.

3. Подключение/Распространение: С помощью PIM участники, имеющие доступ к системе, могут упорядочивать и классифицировать продукты в соответствии с желаемыми категориями и ярлыками, а также обновлять любые связанные данные, такие как цены, характеристики продуктов или изображения, которые будут отображаются одинаково на всех платформах, подключенных к системе PIM.

Больше никогда не будет несоответствий между физическими и онлайн-каталогами или между продуктами в одной коллекции, имеющими разные спецификации.

Теперь, после этого вступления, давайте посмотрим на интеллект, который управляет некоторыми из этих функций —

Роль AI и ML в системе управления информацией о продуктах

Машинное обучение можно использовать для автоматизации и повышения эффективности многих ручных процессов в PIM. Вот несколько приложений:

Приложение №1: внутренняя обработка данных каталога

Мы можем начать с оптимизации и автоматизации ручного процесса импорта данных о продуктах с помощью ИИ.

Технологии за кулисами:

Python имеет надежную экосистему и библиотеки с открытым исходным кодом, которые помогают импортировать, извлекать и обрабатывать данные.

Для извлечения информации о продукте мы можем использовать python-tesseract инструмент оптического распознавания символов (OCR) для python. То есть он распознает и «прочитает» текст, встроенный в изображения.

Python-tesseract — это оболочка для Google Tesseract-OCR Engine. Он может легко считывать все типы изображений, поддерживаемые библиотеками изображений Pillow и Leptonica, которые в основном включают jpg, png, gif, bmp, tiff и т. д.

Основные функции, которые он поддерживает:

ИИ для идентификации необработанных данных, будь то CSV, EXL, PDF, изображения, для извлечения необходимой части данных.
Автозаполнение основных данных о продукте (название, название, описание и т. д.)
Автоматически стандартизируйте импортированные данные, чтобы они были в едином формате.
Визуализированный drag-n-drop/связанный график (или любые другие методы визуализации), чтобы пользователь мог понять, как преобразуются данные, и внести какие-либо изменения (например, ProductsUp)

См. также: Глубокая копия JavaScript для массива и объекта

Давайте разберемся на примере

Приложение № 2: Внешнее управление каталогом

Вот несколько функций, которые вы можете создать:

Функция поиска на основе искусственного интеллекта, позволяющая избавиться от сложной иерархии и категорий (автозаполнение текста, ассоциации ключевых слов и т. д.)

Вот как вы можете создать такую функцию с помощью AWS QuickSight — масштабируемой, бессерверной, встраиваемой службы бизнес-аналитики на основе машинного обучения для облака:

Преобразуйте данные и создайте информационные панели, просто используя AWS Glue DataBrew и Amazon QuickSight
Прежде чем вы сможете создавать визуальные элементы и информационные панели, которые передают полезную информацию, вам необходимо преобразовать и подготовить…itcareersholland.nl

Веб-скрейпинг существующих конкурирующих продуктов перед запуском нового продукта, предоставление информации о конкурентах.

Узнайте, как лямбда-функцию Web Scraping Crawler можно реализовать с помощью сервисов AWS AI и ML

Сбор рыночной информации из Интернета с использованием облачных методов искусственного интеллекта и машинного обучения | Amazon Web…
Многие организации сталкиваются с проблемой сбора рыночной информации о новых продуктах и платформах, сделанных объявлениями…aws.amazon.com

Приложение № 3: Аналитика эффективности

Прогнозное моделирование прошлых тенденций спроса для целей маркетинга и продаж. Анализ временных рядов и методы прогнозирования являются наиболее часто используемыми подходами.

Технологии за кулисами:

Вот пример реализации Statsmodels, ARIMA и Facebook Prophet на Python —

Используя пример кода, вы поймете, как реализовать следующие функции:

Ссылка на управление запасами для отслеживания запасов и доступности продуктов в режиме реального времени (SKU)
Стратегия возврата инвестиций, рекомендованная путем анализа плохо продаваемых и хорошо продаваемых продуктов

Приложение 4. Панель управления BI для демонстрации эффективности продаж товаров

Теперь, что касается визуализаций, plotly graph_objects был использован для построения информационной панели BI.

Почему Plotly — отличный исследовательский инструмент для специалистов по данным?

Основное преимущество использования Plotly заключается в том, что он побуждает нас максимально творчески подходить к визуализации, поскольку любые сложные графики используют только три основных понятия: данные, макет и объекты-фигуры. Как инженер, это, вероятно, одна из лучших вещей, поскольку мы можем строить и перестраивать графики любым способом, которым мы хотим. Вот статья, которая исследует это более подробно.

Посмотрите несколько примеров визуализаций, которые вы можете создать:

Надеюсь, вы поняли, что такое управление информацией о продукте. Но не все зависит от информации! Внедрение PIM-системы в вашем бизнесе — это начало более крупной цели, известной как —

Управление опытом продукта (PXM)

Нужно понимать, что это не то же самое, что PIM. Система PIM (Product Information Management) является основой для PXM. Программное обеспечение для управления информацией о продукте предоставляет весь контент продукта и остается важнейшим элементом и средством реализации практики управления опытом продукта, уделяя особое внимание контентному аспекту опыта продукта.

Другими словами,

Система PIM — это то, ЧТО бизнес использует для описания продуктов и услуг, а PXM — это то, КАК вы организуете опыт. — Брендквад.ио

5 способов переосмыслить свою стратегию конверсии с помощью Experience Driven Commerce

№1. Автоматическое планирование и создание контента

Машинное обучение не ограничивается простым созданием контента. это может позволить маркетологам лучше использовать этот материал для большего воздействия.

Например, инструменты машинного обучения могут анализировать как стратегии конкурентов, так и поведение пользователей, чтобы определить наилучший подход к взаимодействию с потенциальными клиентами.

Вот как можно создать простой алгоритм планирования и создания контента с помощью Amazon Personalize:

aws-samples/amazon-personalize-samples
Сочетая алгоритм релевантности на основе HRNN с автоматическим исследованием рекомендаций по новым/холодным товарам,…github. ком

№ 2. Умная персонализация контента продукта

Ценность машинного обучения заключается в возможности создавать возможности на основе данных, и оно уже меняет способ управления маркетологами своими кампаниями. От создания триллионов вариантов динамической рекламы до их форматирования на разных платформах за миллисекунды — машинное обучение освобождает творческий персонал, чтобы сосредоточиться на творческих идеях и стратегии.

Погрузитесь глубже: как построить его с помощью Amazon AI Service — Amazon Personalize

Amazon Personalize теперь может создавать на 50 % лучшие рекомендации для быстро меняющихся каталогов…
Amazon Personalize теперь упрощает создание персонализированных рекомендаций для быстро меняющихся каталогов книг… aws.amazon.com

См. также: Искусство флаттера: машинное обучение

№ 3. Разговорная коммерция

Диалоговая коммерция или торговля – это система прямого общения между брендом или компанией и их клиентами посредством мгновенных цифровых сообщений, которыми обмениваются на таких платформах, как WhatsApp, Facebook Messenger, iMessage, Viber или Alexa. de Amazon, и это включает в себя возможность совершать покупки в Интернете. — pimnews.org

Например, чат-бот H&M; дает клиентам советы, анализируя предпочтительный выбор их внешности. В соответствии с этим чат-бот выбирает другие подходящие вещи, чтобы описать свою личность, любимый стиль и т. д.

Погрузитесь глубже: как построить его с помощью Amazon AI Service — Amazon Lex

Amazon Lex — искусственный интеллект для чат-ботов AWS
ИИ для разговорных чат-ботов Amazon Lex — это сервис для создания диалоговых интерфейсов в любом приложении…aws.amazon.com

№4. Дополненная реальность

Существует несколько новых технологий, которые могут помочь повысить качество обслуживания клиентов, например 3D, дополненная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR). Эти иммерсивные решения подобны сверхспособностям для информации о вашем продукте. Их можно использовать для создания более богатого, реалистичного и привлекательного покупательского опыта. Кроме того, они повышают эффективность, поскольку интерактивный 3D-контент обеспечивает увеличение количества просмотров страниц на 94% и помогает сократить дорогостоящие возвраты.

Лучшее качество обслуживания клиентов с более высоким коэффициентом конверсии и меньшим количеством возвратов означает больший доход.

Погрузитесь глубже: как построить его с помощью Amazon AI Service — Amazon Sumerian

Представляем Amazon Sumerian by Tutorials!
Создавайте уникальные возможности 3D, AR и VR с нашей новой книгой Amazon Sumerian by Tutorials! Создание интерактивного 3D…www.raywenderlich.com

Рост рынка PIM

MarketsandMarkets оценивает, что объем мирового рынка PIM, как ожидается, вырастет с 9,0 млрд долларов США в 2020 году до 16,0 млрд долларов США к 2025 году при совокупном годовом темпе роста (CAGR) в 12,2% в течение прогнозируемого периода. Основными факторами роста индустрии PIM являются растущий спрос на решение PIM из-за процветающей индустрии электронной коммерции и растущая потребность в улучшении обслуживания клиентов.

Вывод

Управление опытом продукта имеет решающее значение для качества обслуживания клиентов. Каждое ваше взаимодействие с клиентами — это возможность создать что-то действительно замечательное. Информация о продукте, которую вы предоставляете, является неотъемлемой частью пути клиента. Качество данных о ваших продуктах влияет на доверие к вашему бренду, вашим продуктам и, в конечном итоге, на решение клиента о покупке.

Каково ожидаемое влияние на бизнес?

Переключение клиентов из-за плохого обслуживания обходится американским компаниям в всего 1,6 трлн долларов.
Компании с мышлением, ориентированным на клиента, получают выручку на 4–8% выше, чем в остальных отраслях.
84% компаний, которые работают над улучшением качества обслуживания клиентов, сообщают об увеличении своих доходов.
22% компаний из списка Fortune 100 имеют менеджера по работе с клиентами уровня C по сравнению с 10% компаний из списка Fortune 500 и 6% из Fortune 1000.

Если вы заинтересованы в интеграции AI и ML в свои существующие бизнес-решения, сообщите нам об этом в социальных сетях или отправьте нам электронное письмо!