AI（人工知能）は、現在研究や開発が行われており、非常に注目されている分野です。すでに様々な業界で活用されており、そのなかの1つにECサイトも含まれます。
なかには「AIでECサイトの業務を効率化できる」「ECサイトとAIは相性が良い」と耳にし、気になっている方もいるのではないでしょうか。
本記事では、ECサイトで活用できるAI機能について紹介します。ECサイトにAIを導入する際の注意点も解説しているので、興味がある方はぜひ参考にしてください。
目次
ECサイトで活用できる6つのAI機能
ECサイトとAIは、非常に相性が良いのが特徴です。主にECサイトで活用できるAI機能は、下記があげられます。
・パーソナライゼーション
・オンライン接客
・データ分析による需要予測
・不正検知
・ターゲティング広告
・顧客セグメンテーション
それぞれについて詳しく見ていきましょう。
パーソナライゼーション
パーソナライゼーションは、顧客の購買履歴や行動パターンを分析し、各ユーザーに合わせた商品推奨を可能とする機能です。ECサイトにおいては、購入率や客単価の向上が期待できるため、重要視されています。
主に閲覧履歴やお気に入り商品、FAQデータなどを駆使して、顧客に合った商品をおすすめとして表示します。おすすめ表示がされることによって、顧客は自分の好みやニーズに合った商品を容易に見つけられるようになるため、顧客満足度の向上にもつながります。
また、AIによって強化された検索機能は、顧客の意図をより正確に理解し、関連性の高い検索結果を表示することが可能です。
futureshopでは、レコメンド機能として「future AI Recommend」を提供しています。future AI Recommendを導入することで、顧客の訪問・閲覧・購⼊履歴をもとに、おすすめ商品をパーソナライズ化し、最適化した情報を表示できるようになります。
顧客の購入意欲を向上させる、高品質なレコメンド機能の導入を検討されたい方はぜひご覧ください。
オンライン接客
AIは、ECサイトでのオンライン接客としても活用できます。AIを搭載したWeb接客ツールやチャットボットを導入することで、24時間365日、顧客からの問い合わせやアクションに合わせた接客を提供できます。商品画像やテキストに、AIによるオンライン接客を加えることで、販売促進や顧客満足度の向上が期待できます。
また、あらかじめ多言語を学習させたAIを導入することで、日本語以外の接客も可能になります。
越境ECなどグローバルに事業を展開する際にも、AIによるオンライン接客の導入は、良い効果をもたらしてくれるでしょう。
チャットボットに関する内容は、下記の記事で詳しく解説しています。AIによるオンライン接客の導入を検討している方は、ぜひご覧ください。
データ分析による需要予測
AIは過去の売り上げデータや需要変動を分析できるため、高度な需要予測が可能です。ECサイトでは、効果的な販促施策の立案や商品開発を行うために、業界のトレンドやユーザーのニーズ、売れている商品の分析を実施することが大切です。AIは、これらの必要な需要予測分析の手助けをしてくれます。
ほかにもAIは、発注業務の効率化も期待できます。従来は、人間の経験によって発注数を決めたり、在庫を管理したりすることが一般的でした。しかし、予測やミスなどによって在庫が足りなくなったり、逆に過剰在庫を抱えたりするケースも少なくありません。
AIであれば、過去の売り上げや需要予測によって在庫の適切化が期待できます。市場動向や競合他社の価格などを分析し、適切な価格設定も行えるため、利益率の向上や競争力の強化にも役立ちます。
不正検知
ECサイトを運営していくうえで、いたずらや詐欺など悪質な注文に遭うケースも少なくありません。サイトの規模が大きくなるにつれて、悪質な注文が増える傾向にあるため、事前に不正を防ぐ必要があります。
人の手でチェックすることもできますが、1つひとつを確認したり、すべての不正を排除したりすることは不可能に近いでしょう。しかし、AIであれば、過去の取引データを分析し、不正な注文や詐欺行為を高精度で検出できます。
ffutureshopでは、SBペイメントサービスと共同で、AIによる不正検知サービス「AI不正検知 for futureshop」を提供しています。年間数億件を越えるデータをもとに、決済が行われたタイミングで不正利用リスクをリアルタイムに算出します。疑わしい注文を受け付けると「futureshop」の受注管理画面の該当注文にアラートが表示されるため、事業者様は不正注文を早期発見できます。
ターゲティング広告
AIを活用することで、ユーザーの行動や興味、属性に基づいて、最適な広告を配信するマーケティング広告を行うことも可能です。ユーザーに関するデータを分析し、適切な広告を出せるため、無駄な広告を減らせます。また、購買意欲を刺激するような、ユーザーが関心のあるサービスや商品のみを表示できるため、成約率も高い点がメリットになります。
広告予算を効率的に運用できるため、費用対効果の向上も期待できるでしょう。
顧客セグメンテーション
ECサイトを効果的に運用するには、顧客の住所や年齢、氏名などの個人情報などのデータを取得して属性分けを行い、どのようなサービスや商品に興味があるのかなどの分析を行うことが重要です。
従来では時間と手間のかかる分析作業でしたが、AIを活用することで、膨大なデータでも分析が可能になり、より精緻な顧客セグメントを作成することが可能です。作成したセグメントをもとに、各セグメントに最適なマーケティング戦略も立案できるようになります。
ECサイトにAIを導入する際の注意点
ECサイトにAIを導入することで、様々なメリットを期待できます。AIの効果を最大限に活用したり、スムーズに導入したりするには、下記の注意点に留意する必要があります。
・AIの特性を理解する必要がある
・定期的に改善する必要がある
注意点についても詳しく理解しておきましょう。
AIの特性を理解する必要がある
ECサイトにAIを導入する際は、AIの特性を理解しなくてはなりません。生成AIは膨大なデータを学習し、分析をすることでコンテンツを生成します。しかし、学習するデータの品質が悪いと、AIとして満足できる役割を果せません。
サイトの商品説明文やおすすめ機能などがAIによってうまく生成されないと、ユーザーからの満足度が低下する可能性があります。
また、提供される情報が不正確だと、ユーザーは信頼低下によって商品購入から遠退いてしまう可能性もあります。
そのため、ある程度運営歴があり、顧客の購入行動も一定以上あるようなECサイトで導入を検討したほうがよいでしょう。
定期的に改善する必要がある
AIの導入効果を最大化させるためには、継続的な運用と定期的な改善が欠かせません。AIの進化は早いため、最新情報の収集と既存の内容の見直しは必須となります。定期的にAIにデータを学習させることで、最新のデータに基づいたコンテンツを生成できるようになります。
また、ユーザーからの意見などフィードバックを収集し、AIに学習させることで、ECサイトにおけるAIの改善ポイントを見つけることも可能です。定期的に改善を行わずにいると、AI導入による効果が期待できなくなる可能性もあるため、継続的に改善を行いましょう。
futureshopでは「future AI Recommend」を提供
futureshopでは「future AI Recommend」といったAI機能を提供しています。
future AI Recommendを先行利用したfutureshop利用店舗様では、導入前と比較して、CV率約10%向上の結果が出ています。またfutureshopのfuture AI Recommendで採用している人工知能「CONATA（コナタ）」では、下記のレコメンド表示が可能です。
・行動履歴ベースレコメンド
・閲覧商品ベースレコメンド
・購入商品ベースレコメンドへ表示可能
レコメンド表示以外にもテンプレートやレポート機能など便利な機能が多く搭載されています。また、AIツールの導入直後は、AIの学習が足りないために効果が低いこと（いわゆるコールドスタート問題）が課題になる場合もありますが、future AI Recommendはfutureshopに蓄積されている過去の受注データを機械学習に使用できるため、コールドスタート問題を回避できる点も特徴です。
future AI Recommendで具体的にどのようなことができるのかは、以下の記事で詳しく解説しています。ご興味がある方は、ぜひご覧ください。
なお、2月下旬までAI×ECのセミナーを連続して開催予定です。「ECサイトの効率化を図りたい」「生成AIで売り上げを拡大したい」と考えている方は、ぜひご検討ください。
まとめ
ECサイトにAIを導入することで、オンライン接客や不正検知など様々なメリットを得られます。顧客体験の向上や売り上げの最大化などを期待でき、企業の競争力を高められます。
しかし、AIはただ導入しただけでは上手く活用できません。継続的な運用や、定期的な改善が必須となります。AIをうまく活用し、ECサイトの売り上げ拡大や効率化を目指していきましょう。
futureshopでは、レコメンド機能として「future AI Recommend」を提供しています。future AI Recommendを導入することで、顧客の訪問・閲覧・購⼊履歴をもとに、おすすめ商品をパーソナライズ化し、最適化した情報を表示できるようになります。
顧客の購入意欲を向上させる、高品質なレコメンド機能の導入を検討されたい方はぜひご覧ください。
