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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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ユニファイドコマースとオムニチャネルとは LLM AIのメリットと活用ポイント

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ユニファイドコマースとオムニチャネルとは LLM AIのメリットと活用ポイント

大規模な言語モデルは、Eコマースにおける AI :人工知能 ソリューションとしてよく議論されます。これらのアプリケーションをデジタルプラットフォームに統合することは、カスタマー ジャーニー・客体験の改善とプロセスの最適化に大きく貢献します。AI モデルを使用してショッピング エクスペリエンスをカスタマイズすることで、コマース企業は顧客ロイヤルティを強化し、売上を増やし、収益を増やします。

ユニファイドコマースとオムニチャネルにおける大規模言語モデルの具体的な使用例を見て、デジタル オペレーション プラットフォームと組み合わせた場合の AI 言語モデルについて説明していきます。

言語モデルによるオムニチャネルの結果の向上

大規模な言語モデルの変革力はコンポーザブル コマースでよく議論され、最初の実装はすでに進行中です。ChatGPT や Llama などのモデルは、企業がさまざまなチャネルにわたって顧客と関わる方法を変えています。
これらの高度な AI モデルは人間のようなテキストを生成し、パーソナライズされた商品詳ページでの説明、リアルタイムの顧客サポートサービス、自動化されたコンテンツを提供します。

Eコマース用の ERPでこれらのテクノロジーを使用している企業は、デジタル オペレーション プラットフォームを統合して、一貫して魅力的でカスタマイズされた顧客エクスペリエンスを作成することができます。これは、オンラインショップリテール小売店Amazonなどのマーケットプレイスに適用されます。

オムニチャネル向けの LLM 統合のメリット

ChatGPT のような言語モデルがオムニチャネルに与えることができるプラスの影響を見てみましょう。

    商品情報:

    商品の属性と仕様に基づいて、詳細で魅力的な商品詳細ページなどの商品説明を自動的に作成します。すべての商品広告などにわたって品質と一貫性が維持されます。

    チャネル固有の商品説明 (例: Amazon と自社のオンライン ショップ):

    販売チャネルに応じて、ターゲット グループの要件や期待は異なります。商品説明を各チャネルの特定の要件に適合させ、テキストの長さ、トーン、キーワードを最適化します。

    カスタマー サポート:

    ChatGPT は、オムニチャネルカスタマーサービスの最初の連絡先として機能し、よくある質問に回答し、トラブルシューティングでユーザーをガイドし、即時応答を提供します。これは顧客満足度にプラスの効果をもたらします。

    顧客メール:

    ポストパーチェスメール、プロモーション、ニュースレター、更新情報などのさまざまなトピックに関して顧客にパーソナライズされたメールを作成し、コンテンツが魅力的で関連性のあるものであることを保証します。

    注文確認と購入後のアップセル:

    購入後、注文の詳細を確認するだけでなく、さらなる購入を促す関連商品やサービスを提案する購入後アップセルクロスセルメールなどを作成します。

    顧客の苦情の要約:

    顧客の苦情を分析し、重要な問題や意見を強調する簡潔な要約を作成します。これは、企業がより効果的に懸念事項に対処するのに役立ちます。

    要約された顧客レビュー:

    複数の顧客品レビューを評価し、商品に関する要約されたフィードバックを提供します。肯定的なレビューと否定的なレビューを強調表示し、商品の改善をサポートします。

    最適化された検索クエリ:

    オンライン ショップでの検索クエリを最適化するのに役立ちます。これは、顧客が探している商品のマッチングを迅速かつ効率的に見つけることができることを意味します。

    ブログまたは記事のコンテンツ:

    ブログまたはその他のコンテンツを含むコマースプラットフォームでは、記事の作成に役立ちます。これらは、商品、業界のトレンド、またはハウツー ガイドに関するインサイトを提供します。

    FAQ の作成:

    顧客からの一般的な質問と商品の詳細に基づいて包括的な FAQ セクションを作成し、顧客サービスの介入の必要性を減らします。

    パーソナライズされた商品の推奨事項:

    顧客の行動と好みを分析して、パーソナライズされた商品のレコメンデーション事項を作成します。これにより、ショッピング体験が向上し、売上が増加します。

    フィードバックの収集:

    顧客と連携して購入後のエクスペリエンスとしてフィードバックを収集します。これにより、フィードバック プロセスがインタラクティブで魅力的なものになります。

    リスクにさらされている注文:

    AI ツールは、重要な書類の紛失やその他の不一致などにより、どの注文がリスクにさらされている可能性があるかを分析します。

    翻訳とローカリゼーション:

    商品説明やその他のコンテンツを多言語コマースプラットフォームに翻訳して適応させます。

    ChatGPT およびその他の主要な言語モデルを自社の e コマース プラットフォームに統合することで、企業は顧客エクスペリエンスを向上させ、業務の効率を高め、収益の成長を促進することができます。

    LLM 統合における課題

    大規模な言語モデルの可能性を最大限に活用するには、次の手順が必要です。

    データ ストリームの統合:

    企業は、CRM システムから e コマース プラットフォームまで、複数のプラットフォームに分散したデータを扱うことになります。
    このデータをMACHベースで統合することは、正確かつ状況に応じた AI 応答のために重要な基盤です。

    バックエンド操作の統合:

    LLM はバックエンド操作にシームレスに統合される必要があります。
    これには、在庫管理、処理、顧客管理などが含まれており、リアルタイムの小売データと DTC データへのアクセスと直接的なAI 主導のアクションを保証します。

    カスタマイズと微調整:

    LLM は強力ですが、特定のビジネス ニーズに合わせて調整する必要があります。
    これには、プロンプトのカスタマイズ、独自のデータに基づいたプロンプトの微調整、AI がブランドの雰囲気や目標と一貫していることの確認などが含まれます。

    商品の詳細から顧客とのやり取りに至るまで、すべてのビジネス データが 1 か所に確実に統合されていきます。正確で状況に応じた応答を可能にする包括的なデータセットが LLM に提供されます。

    バックエンド アプリケーションとのシームレスな統合が可能になることです。
    LLM が生成した説明に基づいて商品リストを更新する場合でも、カスタマー サポートの応答を自動化する場合でも、ソリューションはスムーズな運用ができることが大切です。

    総合的なアプローチを通じて、小売業者やブランドが比類のない顧客体験を生み出し、業務効率を向上させ、デジタル競争で競合他社の一歩先を行くことです。

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