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通販D2CEコマース事業者の EC物流代行・発送代行オムニチャネルコマースでの流通加工から店舗物流までを、一般社団法人 通販エキスパート協会認定スペシャリスト:「通販CXマネジメント」・「フルフィルメントCX」メンバーとスタッフがサポート致します。
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ECの商品パーソナライゼーションにおける  AI活用 Shopify

AI PDP パーソナライゼーション

eコマースの商品パーソナライゼーションにおけるAI

人工知能 (AI:Artificial Intelligence) が顧客にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することでEC/eコマース業界に革命をもたらしたことは誰もが知っていますが、それは顧客のレーダー:感性や関心や悩み に対応した、D2C(DTC)商品のパーソナライゼーションだけではありません。あらゆる分野での変化が見られます。

Eコマース オムニチャネルの小売業者は、AI アルゴリズムを使用して閲覧履歴、購入履歴、人口統計情報などの顧客データを分析し、カスタマイズされたレコメンド:推奨事項、商品の提案、パーソナライズされたマーケティングプロモーションを提供します。

顧客ロイヤルティと満足度が向上し、売上と収益が増加します。eコマース業界が成長するにつれて、顧客にパーソナライズされたショッピング体験を提供する上でAIはさらに不可欠なものになるでしょう。

AI は私たちの生活を楽にしてくれますが、良いものには必ず複雑さが伴います。AIの場合、データプライバシーやプライバシーの確保などが課題となります。

それでは、eコマースの商品パーソナライゼーションにおける AI について詳しく見ていきます。

EC/eコマースにおける商品のパーソナライゼーションとは

簡単に理解できるように例から始めましょう。
あなたが実店舗に入ると、
店員が名前を呼んで挨拶し、何かお手伝いできるかどうか尋ねると、
想像してください。

新しいランニング シューズを探していると伝えると、
店員がさまざまなブランドやスタイルのセクションに連れて行ってくれます。

あなたが靴を見ていると、
店員はあなたの以前の購入履歴や、以前の来店時の会話に基づいて、あなたが特定のブランドや色を好むことに気づきます。
その後、あなたの好み、スタイル、ニーズに合った靴をいくつか提案します。

これは、eコマースにおける商品のパーソナライゼーションに似ています。
あなたが e コマース Web サイトにアクセスすると、Web サイトはあなたをリピーターとして認識し、パーソナライズされた購入(購買):ショッピング体験を提供します。

顧客がつながりを感じるようにパーソナライゼーションを使用する方法

すべてのチャンネルをパーソナライズする

ソーシャル メディア

(ソーシャル メディア コミュニケーションは視聴者とチャンネルのトーンを一致させる必要があります)

オムニチャネルコミュニケーション

  • Eメール
  • SNSのDM
  • LINE
  • アプリ
  • ウェブサイトでのコミュニケーション
  • 店内コミュニケーション

視聴者をセグメント化する

人口統計
年齢、収入レベル、職業、性自認、宗教、民族、人種、家族構成、教育レベル、エリアなどの要素を考慮します。

サイコグラフィック
視聴者の性格特性、ライフスタイル、態度、興味、意見をより深く観察してください。

行動
顧客のニーズとその購入と支出の習慣を考慮してください。たとえば、ニーズに応じてソリューションを提供できるよう、フォームに記入してニーズを理解するよう求めています。

地理的
場所、場所、そして場所がすべてです。たとえば、大阪で店舗サービスを行っている場合、東京の人々にオファーを送るのは意味がありません。

ライフステージ
Z 世代の 顧客 は、ミレニアル世代の顧客とは異なる態度、支出習慣、収入レベル、態度、話し方をします。また、彼らは人生のさまざまな段階にいるでしょう。たとえば、ミレニアル世代の顧客はすでに家と子供を持っているかもしれません。

その他の要素
どのくらいの頻度で買い物をするか、やり取りの頻度、どのような価値オーディエンスなのか、どのような種類のテクノロジー商品を利用しているかなど

意味のあるランディング ページ、ポップアップ、フォローアップ メールを作成する

これには、過去の購入履歴と購入(購買)後体験:Post Purchase:ポストパーチェスのアクションに基づいて商品のレコメンド:推奨事項を表示したり、検索履歴に基づいて商品を提案したり、ユーザーの興味に合ったプロモーションを提供したりすることが含まれます。

商品のパーソナライゼーションへの人工知能(AI) の統合により、 e コマース ビジネスでは顧客とやり取りする方法が変わりました。

AI アルゴリズムは、閲覧履歴、購入履歴、人口統計情報などの膨大な顧客データを分析して、パーソナライズされたレコメンド:推奨事項や商品の提案を提供します。

Eコマースの商品のパーソナライゼーションに AI がどのように役立つかの例をいくつか紹介しておきます。

パーソナライズされたレコメンド事項

顧客が Eコマース Web サイトにアクセスすると、AI を活用したレコメンド:推奨エンジンが閲覧履歴を分析し、顧客の興味や好みに合わせた商品を提案します。

例: Amazon のレコメンデーション エンジンは、顧客の過去の購入、閲覧履歴、さらには同様の興味を持つ他の顧客が閲覧したものに基づいて商品を提案します。

チャットボット

AI を活用した最高のチャットボットは、顧客のクエリを支援し、推奨事項を提供し、チェックアウトエクスペリエンス:購買体験を支援します。

これらのチャットボットは機械学習アルゴリズムを使用しているため、自然言語を理解し、顧客ごとにパーソナライズされた応答を行うことができます。

例: Facebook Messenger 上の H&M のチャットボットは、顧客が自分の好みに基づいて商品を見つけられるようにし、スタイルのアドバイスも提供します。

商品のカスタマイズ

e コマース会社では、顧客が色、サイズ、デザインなどの好みに基づいて商品をカスタマイズできるようにしています。

AI は、顧客の閲覧履歴や人口統計情報に基づいて、 パーソナライズされたオプションを提案できます。

例: Nike のカスタム スニーカー ビルダーを使用すると、顧客は色、素材、デザインを選択して自分の靴をカスタマイズできます。

商品のパーソナライゼーションにおける AI の利点

商品のパーソナライゼーションに AI を統合すると、eコマース ビジネスと顧客に多くのメリットがもたらされます。

AI アルゴリズムは、膨大な量の顧客データを分析して、パーソナライズされたレコメド・推奨事項を提供し、顧客エクスペリエンスを向上させ、売上を増やし、在庫管理を改善し、より効率的なマーケティング キャンペーンを作成できます。

例: Netflix のレコメンデーション システムは、AI アルゴリズムを使用して顧客の視聴履歴を分析し、顧客の興味に合った映画やテレビ番組を提案します。

顧客は、自分の好みに合ったパーソナライズされた推奨事項が得られていると感じると、サブスクリプションを継続する可能性が高くなるため、実証済みの顧客維持方法とともに顧客満足度と顧客維持率が向上します。

商品のパーソナライゼーションにおける AI の課題と限界

データのプライバシー

データ プライバシーは、商品のパーソナライゼーションにおける AI の重大な制限です。AI アルゴリズムは膨大な顧客データに依存してパーソナライズされた商品を推奨するため、顧客データが悪用されたり誤って扱われるリスクがあります。

これは、EC/電子商取引ビジネスに対する顧客の信頼の侵害につながる可能性があります。Eコマース企業は、顧客の個人情報を保護し、データの使用について透明性を保つために、堅牢なデータプライバシーポリシーを策定する必要があります。

精度の確保

商品のパーソナライゼーションにおける AI の限界は、精度の確保です。AI アルゴリズムは高度にパーソナライズされた商品推奨を提供できますが、これらの推奨が顧客の好みやニーズを正確に反映していない可能性があるリスクがあります。

商品やショッピング体験に対するフラストレーションや不満につながる可能性があります。Eコマース企業は、顧客の行動や好みを正確に予測できるように、AI アルゴリズムを継続的に改良および改善する必要があります

倫理的配慮の重要性

倫理的配慮の重要性は、商品のパーソナライゼーションにおける AI の限界です。AI アルゴリズムは、顧客のプライバシーと自主性を尊重して設計および使用する必要があります。 さらに、AI アルゴリズムが偏見や固定観念を永続させ、特定の顧客グループに損害を与える可能性があるというリスクもあります。

Eコマース企業は、AI を活用した商品のパーソナライゼーションを開発および実装する際に、顧客に損害を与えたり権利を侵害したりしないように、倫理的考慮を優先する必要があります。

まとめ

商品のパーソナライゼーションに AI を統合することで、顧客にパーソナライズされたショッピング エクスペリエンスを提供し、e コマース業界に変革をもたらしました。

しかし、データのプライバシー、正確性の確保、倫理的配慮の重要性など、考慮すべき課題と制限があります。

AI アルゴリズムの開発と実装においては、これらの制限に対処し、倫理的配慮を優先することが重要です。

商品詳細ページ:PDPに関連するコラム

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より関連性の高い検索と提案
顧客サービスの最適化
サイバーセキュリティの強化
パーソナライズの強化
在庫管理の改善
これらの理由に基づいて、AIがオンラインビジネスの最適化にどのように役立つかが詳細に説明されています。AIは関連性の高い検索や提案を提供し、顧客サービスを向上させ、サイバーセキュリティを強化し、個別のパーソナライズを実現し、在庫管理を改善できるツールとして役立つことが強調されています。

 

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1. 商品ページの基本的なSEO対策を実施:適切なタイトル、独自の説明、魅力的なメタディスクリプション、覚えやすいURL、ALTテキストを含む高品質な画像、UXの最適化。
2. 商品の構造化データを追加し、リッチな検索結果を得る:特定のスキーマを使用して商品情報やレビューをマークアップし、リッチスニペットを表示。
3. 実際の顧客レビューを追加:オンラインレビューは購買前の重要な情報源であり、顧客の信頼を築くのに役立つ。
4. 商品ページの高速な配信:モバイル中心の世界で高速なページを提供し、Googleの要求を満たす。
5. ユーザーテストを実施:分析ツールを使用してユーザーの行動を追跡し、ユーザーテストを通じてページの問題を特定し改善する。
これらの要点を実践することで、優れた商品ページを作成し、販売の成功に貢献できます。
 
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