.webp)
LLM в электронной торговле и ритейле
За последнее десятилетие индустрия розничной торговли и электронной коммерции претерпела существенные изменения, обусловленные достижениями в области цифровых технологий и распространением онлайн-покупок. Однако следующая волна инноваций в этих секторах формируется искусственным интеллектом (ИИ), в частности, LLM. Эти передовые модели, способные обрабатывать и понимать человеческий язык в беспрецедентных масштабах, призваны переопределить взаимодействие с клиентами, оптимизировать цепочки поставок и персонализированный опыт покупок, а также улучшить процессы принятия решений.
Согласно отчету McKinsey & Company, в розничной торговле технология генеративного ИИ на основе с LLM может принести ритейлерам экономическую выгоду в размере от 240 до 390 миллиардов долларов, что эквивалентно увеличению маржи в отрасли на 1,2%-1,9%. Поэтому неудивительно, что LLM такие, как GPT-3, BERT и другие все больше интегрируются в платформы розничной торговли и электронной коммерции для решения широкого спектра задач. От предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам до автоматизации обслуживания клиентов и улучшения функций поиска, LLM быстро становятся жизненно важным компонентом современной розничной инфраструктуры.
Клиентский сервис и поддержка
Рост рынка электронной коммерции повышает важность эффективного взаимодействия с потребителями. Ритейлеры могут комбинировать существующие инструменты искусственного интеллекта с генеративным для расширения возможностей чат-ботов, позволяя им лучше имитировать стиль взаимодействия сотрудников службы поддержки. Например, напрямую отвечая на запрос клиента, отслеживая или отменяя заказ, предлагая скидки и продавая больше товаров. Автоматизация повторяющихся задач позволяет людям уделять больше времени решению сложных проблем клиентов и получению контекстной информации.
Например, H&M использует чат-бота, работающего на основе LLM, чтобы помогать клиентам советами по стилю, рекомендациями по продуктам и отслеживанием заказов. Чат-бот понимает запросы на естественном языке и дает точные ответы, создавая бесперебойный процесс покупок.
Персонализация предложений
Одно из самых эффективных применений LLM в ритейле электронной коммерции — предоставление персонализированных рекомендаций по продуктам. Потребители ожидают персонализированного опыта покупок, а LLM облегчают ритейлерам задачу удовлетворения этих ожиданий. LLM анализируют большие объемы данных о предпочтениях клиентов, истории покупок и поведении при просмотре, чтобы предлагать продукты, соответствующие индивидуальным вкусам.
По данным McKinsey & Company, персонализация на основе LLM может повысить вовлеченность клиентов до 40%. Розничные продавцы, использующие рекомендации на основе LLM, получают на 10–30% больше дохода по сравнению с теми, кто не пользуется этим инструментом.
Например, гигант электронной коммерции Amazon, использующий LLM для поддержки своего рекомендательного движка, предлагает персонализированные предложения продуктов на основе поведения пользователя. Анализируя поисковые запросы, историю покупок и данные просмотров, Amazon предоставляет релевантные рекомендации, увеличивая продажи и улучшая удержание клиентов.
{{razrabotka-e-com-strategii}}
Управление контентом
LLM могут значительно сократить время и усилия, необходимые для создания описаний продуктов, постов в блогах и маркетинговых текстов, автоматизируя процесс генерации контента. Обучая модели на существующих данных о продуктах, крупные языковые модели могут генерировать подробные описания, которые являются точными и интересными. Это особенно ценно для крупных платформ электронной коммерции и ритейлеров с огромным количеством SKU, где ручное создание описаний для каждого продукта было бы неэффективным.
К примеру, платформа электронной коммерции Wayfair использует LLM для автоматического создания описаний продуктов. Пользуясь помощью ИИ, Wayfair гарантирует, что описания продуктов являются последовательными, информативными и подходящими для SEO-запросов, что в свою очередь привлекает больше трафика на ее платформу.
Внутренние операции
ИИ-агенты на основе LLM автоматизируют рутинные задачи, такие как генерация лидов и поддержка клиентов, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более стратегических видах деятельности. Это повышает операционную эффективность и помогает масштабировать бизнес-операции без пропорционального увеличения накладных расходов.
Анализ отзывов клиентов
Агенты, работающие на базе LLM, могут анализировать отзывы клиентов в режиме реального времени, интерпретируя настроения и извлекая полезную информацию из естественного языка. Это позволяет розничным торговцам быстро адаптироваться к потребностям и предпочтениям клиентов, улучшая предлагаемые продукты и услуги.
Анализ обратной связи помогает понять настроения, выявить болевые точки и извлечь ценную информацию для разработки продуктов и улучшения обслуживания. Например, интеллектуальная платформа по обработке обратной связи «Наполеон.Отзывы» позволяет обрабатывать до 1000 отзывов в секунду из любого источника. В ее основе LLM-модель, разработанная компанией Napoleon IT, для обработки и анализа обратной связи. Сервис обобщает отзывы пользователей, собранные с маркетплейсов, онлайн-карт, клиентских email-рассылок и мобильных приложений магазинов. Это позволяет компаниям не только оперативно реагировать на обратную связь от клиентов, но и сравнивать свои показатели с конкурентами. Кроме того, платформа способна оптимизировать карточки товаров, что способствует повышению их позиций в поисковой выдаче и улучшению конверсии, а также генерирует автоответы, позволяющие полностью автоматизировать обработку обратной связи от клиентов.
Анализ данных и прогнозирование
Многим ритейл-компаниям сложно создавать точные прогнозы из-за ряда проблем, таких как несоответствия данных, неполная информация или человеческие ошибки при анализе тенденций.
Внешние факторы, такие как рыночные сдвиги или неожиданные сбои, еще больше усложняют процесс, что часто приводит к неточным прогнозам спроса. Ошибочные расчеты в прогнозах могут привести к перепроизводству, дефициту запасов или упущенным возможностям продаж.
Анализ постоянных и переменных факторов для создания сложных моделей прогнозирования стал решающим для понимания моделей поведения потребителей, оптимизации уровней запасов и улучшения цепочки поставок. LLM могут рекомендовать действия на основе результатов модели машинного обучения для прогнозирования спроса. Эти инструменты позволяют компаниям принимать более разумные решения и быстро реагировать на изменения рынка.
Оптимизация цепочки поставок и управление запасами
LLM также играют важную роль в оптимизации цепочек поставок и управлении запасами. Анализируя данные, связанные со сроками доставки и эффективностью поставщиков, LLM в электронной коммерции и розничной торговле могут предсказывать тенденции и рекомендовать корректировки в режиме реального времени. Это помогает ритейлерам поддерживать оптимальные уровни запасов, сокращать расходы на запасы и минимизировать риск дефицита или затоваривания.
Например, Zara использует ИИ на основе LLM для прогнозирования спроса и оптимизации своей цепочки поставок. Система отслеживает поведение потребителей и корректирует уровни производства и запасов в режиме реального времени, гарантируя, что продукция бренда всегда будет доступна для удовлетворения спроса клиентов.
Динамическое ценообразование и персонализированные скидки
Стратегии динамического ценообразования, основанные на LLM, позволяют интернет-магазинам и ритейлерам изменять цены в реальном времени, учитывая такие параметры, как спрос, рыночная конкуренция и клиентское поведение. LLM обрабатывают большие объемы информации для выявления наилучшей цены на каждый товар, что способствует максимизации прибыли и удовлетворенности покупателей. Кроме того, LLM способны предлагать индивидуальные скидки и специальные предложения, основываясь на истории покупок клиента, что увеличивает шансы на совершение покупки.
Например, eBay применяет ИИ-алгоритмы ценообразования, которые адаптируют цены в зависимости от рыночных тенденций, конкурентной среды и изменений в спросе. Это дает возможность eBay оставаться в числе лидеров на рынке, одновременно увеличивая свои финансовые показатели.
{{cenoobrazovanie}}
