Gartner: 生成 AI を活用してデジタル コマースを改善する 3 つの方法

生成人工知能 (GenAI) は、コンテンツ生成と会話型ユーザー インターフェイスに破壊的な影響を与える新興テクノロジーです。デジタルコマースなどの多くの分野で、GenAI は優れたビジネスとアプリケーションの見通しを示しています。 2023 年の Gartner Marketing Technology Survey によると、回答者の 14% がマーケティング戦略をサポートするためにすでに GenAI に投資しており、63% が今後 24 か月以内に同様の投資を行う予定です。企業組織が GenAI の可能性と価値を実現するために急速に動いていることがわかります。

過去数か月にわたって、アプリケーション リーダーは GenAI について多くのことを学びましたが、依然として 2 つの重要な質問に答える必要があります。それは、GenAI がどのような役割を果たせるのか、そしてどのように組み合わせるのかということです。既存のテクノロジー、特に電子商取引やその他の分野での特定のアプリケーションを使用します。電子商取引分野における GenAI の役割と主な影響には、主に次の 3 つの側面があります (図 1 を参照)。

図 1: 生成型人工知能がデジタル コマースを強化できる 3 つの方法

GenAI には利点と限界があり、既存の電子商取引に価値を加えることができますテクノロジー

GenAI が示すパワーは、そのテクノロジーが既存のテクノロジーを置き換えるのか、それとも開発チームを置き換えるのかという混乱を人々に引き起こしました。たとえば、Gartner クライアントの中には、GenAI を使用して電子商取引 Web サイトを構築できるかどうかを知りたいと考えている人もいます。これにより、高価なアプリケーションや実装への投資が不要になります。しかし実際には、GenAI はいくつかの基本的な Web サイトの構築を支援できますが、その機能はまだ成熟しておらず、企業顧客が要求する複雑な顧客エクスペリエンスや管理機能を完全には満たすことができません。したがって、GenAI は既存の電子商取引テクノロジーを置き換えるのではなく、それらと相乗効果を発揮します。さらに、GenAI は識別 AI (現在ほとんどの電子商取引アプリケーションで使用されている AI テクノロジー) とも連携して、検索やパーソナライゼーションなどの機能をサポートします。

通常、企業は関連する結果を得るために、GenAI を識別 AI や、検索エンジン、デジタル資産、知識ベース、分析ツール、ルール エンジンなどの他のテクノロジーと組み合わせて使用​​する必要があります。 GenAI が単独でタスクを達成できることはほとんどないため、多くのテクノロジー ベンダーが自社のソリューションに GenAI 機能を組み込んでいます。これは、組織が GenAI を活用する最も簡単で安価な方法です。

GenAI は、創造性、洞察力、パーソナライズされたエクスペリエンス、会話型 UI を強化することでユーザー エクスペリエンスを向上させます

E コマース アプリケーションと識別 AI は、企業のさまざまな要素を管理するための強力なツールとなっています。顧客、価格、ルール。これらの要素は、GenAI が既存の機能を改善したり、新しい機能を提供したりするために依存するデータ基盤です。たとえば、識別型 AI は、既存の商品のテキスト説明や画像を分析することで、商品の属性を抽出できます。 GenAI は、これらの属性に基づいて、製品自体やブランドのポジショニングと組み合わせて、まったく新しい製品の説明や画像を作成できます。このテクノロジーの組み合わせにより、企業にさらなるイノベーションと競争上の優位性がもたらされます。

GenAI は、次の方法で e コマースのユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

• 創造性の向上: GenAI は、人間のデザイナーの視野を広げ、新しいアイデアを刺激し、製品とデザインの革新を促進します。 ;
• 洞察の発見: 大量の e コマース データと洞察がさまざまなシステムに分散しているため、ビジネス ユーザーにとってその検索と使用が困難になっています。プロンプト エンジニアリングと検索エンジンの力を利用して、GenAI はデータに隠されたシグナルとパターンを発見し、ビジネス ユーザーに迅速にサポートを提供できます。
• パーソナライズされたエクスペリエンス: 関連する顧客データと状況情報に基づいてパーソナライズされたエクスペリエンスを作成します。メッセージ開封率、クリックスルー率、コンバージョン率など、顧客エンゲージメントを向上させるコンテンツ;
• 会話型ユーザー エクスペリエンス: GenAI は、顧客と従業員の会話エクスペリエンスを向上させる自然言語処理と生成に優れています。

GenAI は、従業員の生産性を向上させる仮想従業員アシスタントとして機能します。

GenAI は、複数のタスク、特にコンテンツ生成と洞察の集約に関連するタスクの処理に優れています。これは、従業員が作業タスクを完了するのを支援する仮想アシスタントとして機能します。ただし、GenAI にはサブタスクを定義する機能がありません。サブタスクはワークフローまたは対応するパッケージ アプリケーションを通じて定義する必要があり、GenAI はこれらのサブタスクをそれぞれ完了して全体の目標を達成できます。通常、電子商取引のワークフローは非常に複雑で、企業固有のデータ、システム、プロセスが関係します。したがって、組織はワークフローの制御を維持し、GenAI に制御を譲渡しない必要があります。

企業組織は次のことを行う必要があります:

• すべての種類の AI テクノロジーをカバーするテクノロジー ポートフォリオを構築し、さまざまな AI テクノロジーの利点を最大限に活用します。たとえば、GenAI は新しいコンテンツの生成と会話型ユーザー インターフェイス (UI) の作成に使用され、識別 AI は分類と予測に使用されます。
• 電子商取引アプリケーションと GenAI の間の対話を実現し、前者を通じて必要なデータ (製品、顧客、注文データなど) を後者に提供して、最適なパフォーマンスを実現します。
• GenAI を使用して自動化して付加価値を提供できる e コマース ワークフロー タスク (販売サイクル、販売計画など)、特に新しいコンテンツの作成や洞察の集約を伴うタスクを特定します。

以上がGartner: 生成 AI を活用してデジタル コマースを改善する 3 つの方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。