eコマースビジネスの運営には、オンラインで商品を販売・マーケティングするだけではありません。綿密な計画、綿密な調査、そして適切なツールセットも必要です。例えば、分析ツールは顧客行動に関するインサイトを提供し、Wixのようなプラットフォームはeコマースウェブサイトの構築と管理を容易にします。
これらのツールの多くは、ワークフローの効率化とプロセスの自動化に人工知能（AI）を活用しています。例えば、GoogleアナリティクスはAIを活用してデータパターン、ユーザー行動、市場動向を分析します。企業はこれらのインサイトを活用して、顧客獲得、マーケティングと販売、製品の価格設定などに関するより適切な意思決定を行うことができます。
AIを活用したデータ分析により、ユーザーはあらゆるタッチポイントで顧客体験をパーソナライズできます。これだけでも、売上とブランド認知度の向上につながります。しかし、まずは、そのデータをどのように解釈し、活用してEコマース戦略を微調整するかを理解することが大切です。
データ分析におけるAIの役割
Amazon、eBay、Wayfair、Alibabaといった成功企業は、AIを活用して、あらゆるチャネルとデバイスを通じたシームレスなショッピング体験を提供しています。例えばAmazonは、この技術を活用して顧客行動を分析しています。これらの洞察に基づき、商品ラインナップの改善、在庫管理、パーソナライズされた商品レコメンデーションなどを実現しています。
AIの力は、膨大な量のデータを精査し、そこから学習する能力にあります。さらに、AIはこれらのデータを実用的な洞察に変換し、そうでなければ見過ごされてしまう可能性のあるパターンを検出するために活用できます。その結果、企業は積極的に行動し、情報に基づいた意思決定を行うことが可能になります。
AIを活用した分析ツールは、データを収集、解釈し、ヒートマップやグラフなどの視覚的に魅力的な形式で提示することができます。オンライン販売者はこのデータを以下の用途に活用できます。
- ウェブサイトのパフォーマンスを分析する
- オーディエンスを定義し、セグメント化する
- ダイナミック広告などのパーソナライズされたコンテンツを配信する
- 顧客需要を予測する
- 顧客のニーズを予測する
- 動的価格設定を実装する
スポーツウェアを販売するオンラインストアを運営しているとしましょう。AIを活用した分析ツールを活用することで、顧客がどこから来ているのか、どのデバイスを使ってサイトにアクセスしているのか、そしてどんな商品を好んでいるのか、あるいは好んでいないのかを把握できます。
その後、関連商品を推奨したり、関連商品をアップセルまたはクロスセルしたり、購入者の所在地、好み、興味に基づいて変化する動的なコンテンツを配信したりできるようになります。さらに、在庫管理を改善し、過剰在庫や不足在庫といったよくある問題を回避できるようになります。
AIを活用した分析がビジネスにもたらすメリット
EコマースにおけるAIの活用は、顧客満足度の向上と収益増加、そしてコスト削減につながります。ある調査では、ビジネスリーダーの22%が、このテクノロジーによって利払い前税引前利益（EBIT）が少なくとも5%増加したと報告しています。
ほとんどのオンライン小売業者やその他のeコマース企業は、顧客体験をパーソナライズするためにAI分析を活用しています。マッキンゼーによると、パーソナライゼーションは業界によって異なりますが、企業の収益を10～15%以上増加させる可能性があります。
さらに、消費者の76%は、パーソナライズされた体験を提供するブランドから購入する可能性が高いと回答しています。また、約78%がリピート購入し、友人にそのブランドを勧めると回答しています。Eコマース企業は、AI分析をメールマーケティング、カスタマーサービス、検索エンジン最適化にも活用できます。
例えば、このテクノロジーを活用することで、場所、人口統計、購入履歴、旅行やスポーツなどの興味に基づいてメールリストをセグメント化できます。次に、このデータを使用して、各顧客グループ向けに動的なメールコンテンツを作成します。動的なメールは、よりパーソナライズされたインタラクションを可能にし、エンゲージメントの向上、顧客満足度の向上、そして最終的には売上増加につながる可能性があります。
SEOに関しては、AI分析はユーザーの意図、コンテンツのパフォーマンス、検索トレンドなどを理解するのに役立ちます。これらのインサイトを活用することで、コンテンツ戦略を洗練させ、オンラインストアへのトラフィックを増やすことができます。ウェブサイトへのトラフィックが増加すれば、認知度が向上し、潜在的に顧客獲得につながる可能性があります。
データ分析にAIを活用する方法
AI を活用した分析により、電子商取引業務を合理化および自動化し、ビジネス成果を向上させることができます。
例えば、DataHawkやRetentionXなどの分析ツールを使えば、Amazonなどのオンラインマーケットプレイスでの販売実績を監視・改善できます。Microsoft Power BIやTableauなどのより高度なツールを使えば、アプリ、ウェブサイト、コンピューターファイル、その他のデジタル資産から得たデータに基づいて、視覚的なインサイトを生成できます。
テクノロジースタックを構築する前に、AIデータ分析をどのように活用するかを検討しましょう。いくつか例を見てみましょう。
- さまざまなプラットフォーム（ウェブサイトやソーシャルメディアページなど）のデータを統合して分析します
- 顧客行動に関する洞察を得る
- 需要予測
- ビジネス成果を予測する
- 感情分析を実施する
例えば、Brand24などのツールは、ウェブサイトやブログ、フォーラム、ポッドキャスト、ソーシャルネットワークなどのプラットフォームにおける顧客の意見やブランドへの言及を分析できます。このデータは、顧客がブランドや製品についてどのように感じているかを理解するのに役立ちます。
AIデータ分析を導入するための最初のステップは、目標を明確にすることです。その後、利用可能な様々なツールを確認し、ニーズに合ったものを選択してください。
次に、これらのツールをウェブサイトや顧客関係管理（CRM）システムなどのサードパーティ製アプリと統合します。これにより、すべてのデータが一か所に集約されます。
しばらくビジネスを営んでいる場合は、データの整理が必要になる場合があります。例えば、重複した連絡先、古い連絡先、購読解除した連絡先をメールリストから削除する必要があります。
今後は、焦点を当てるものを 1 つ選び、その指標を定義します。
例えば、コンバージョン率を向上させたいとします。そのためには、ウェブサイトのトラフィック、リードジェネレーション、顧客獲得単価、平均注文額、顧客離脱率などを測定する必要があります。また、Customfit.aiやPeak.aiなどのAIを活用した分析ツールも活用し、これらのデータを分析し、実用的なインサイトへと変換します。
このプロセスは、ビジネスの規模、目標、使用するツールによって多少複雑になります。例えば、Amazonなどの大手eコマースブランドは、独自のAIモデルを開発・トレーニングしています。
データの力を活用して売上を伸ばす
ECサイトの構築は、オンラインビジネスを成功させるための第一歩に過ぎません。最も重要なのは、その後の取り組みです。顧客は誰なのか、何を求めているのか、そして自社の製品が彼らの生活の中でどのような位置を占めるのかを見極める必要があります。
適切なデータは、ターゲットオーディエンスに関するインサイトを引き出し、eコマースにおける意思決定を改善するのに役立ちます。しかし、それを解釈するためのツールがなければ、これらのデータは役に立ちません。
AI搭載ツールは、データ分析における推測作業を排除し、ビジネスの成長を促進します。これらのソフトウェアプログラムは、機械学習、ディープラーニング、その他のテクノロジーを駆使してデータを意味のある情報に変換し、売上向上につなげます。
AIを活用したデータ分析には学習曲線があることに留意してください。ツールやシステムはそれぞれ動作が異なり、データ分析とテストから得られたインサイトに基づいてマーケティング戦略を調整する必要があります。そのため、試行錯誤を繰り返し、アプローチを微調整していく準備をしておきましょう。
