ECサイトに活用できる人工知能、AIを活用してみたいと思ったことはありませんか？
アメリカをはじめ国内の大手企業でも、多くの企業がECサイトの運用や売上アップを目的に、AI（人工知能）を活用する企業が増えています。
AIがECサイトに導入されると、ユーザー（お客様）一人ひとりに対してECを最適化する「パーソナライゼーション」の精度を高めることができます。
この記事ではECサイトにAIを活用すると、具体的にどんなパーソナライゼーションが行えるようになるのか？その8つの事例をご紹介します。
AIとは？
まずはAI(人工知能）とは？についておさらいするとこのようになります。
人工知能とは、人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣したソフトウェアやシステム。具体的には、人間の使う自然言語を理解したり、論理的な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムなどのことをいう。
それではECサイトでAIを活用するとどんなことができるようになるのか？をご紹介します。
ECでAIを活用するとパーソナライゼーションによる「予測分析」が可能
まずECサイトにAI（人工知能）を活用すると、AIの機械学習により「パーソナライゼーションによる予測分析」ができるようになります。
効果的なパーソナライゼーションプログラム 回答割合 予測分析 56% ユーザーエクスペリエンス 46% コンテンツ制作 45% サーチ/ソーシャルマーケティング 26% メールマーケティング 25% ディスプレイ広告 24% 自由回答式チャットボット 18% 出典：Ascend2 2018
アメリカのマーケティング会社「Ascend2」が発表した調査によると、ECサイトを行っている先進的な企業に対し、AIを活用するとどのようなことが効果的なのか？という調査を行い、「AIを活用した予測分析を行うパーソナライゼーションプログラムが効果的」と応える企業が最も多いという結果になっています。
ちなみにパーソナライゼーションに関しては「パーソナライゼーションとは？4つのマーケティング事例もご紹介」で詳しく解説しています。
そんなアメリカの有名・大手EC企業が、ECサイトの売上アップにAIを活用し、「パーソナライゼーションによる予測分析」を行うなかで得られる効果がどんなことなのか？ECサイトで「AIを活用」すると可能になる7つのことを解説していきます。
ECサイトで「AIを活用」すると可能になる8つのこと【事例】
ECサイトでAIを活用すると、「パーソナライゼーションによる予測分析」ができるようになります。
- 売れる商品の選定ができる
- 優良顧客の獲得ができる
- 商品レコメンドの精度の向上ができる
- 離脱客を防止・再訪問を促すことができる
- 販売価格の最適化ができる
- 在庫数の最適化ができる
- 紹介制度の充実ができる
- いたずら注文の対応ができる
それでは、この8つのことを事例を交えて詳しく紹介します。
①売れる商品の選定ができる
ECサイトで売上アップを目指すには、「上代が高い」、「利益率が高い」商品だったり、「クロスセルやアップセルの中心となる商品」、「リピート率の高い商品」などを分析し、LTVが最大化するような商品を見つけ出すなければいけません。
ですがECサイト担当者が分析をするのは多くの時間と労力がかかる作業であり、人間が行うのも限界がありますが、AIを活用すれば効率的に「情報収集→分析」を行うことができます。
AIが得意な「予測分析」を行い、自社ECサイトで売上を最大化するため商品を見つけ出すことができるようになります。
②優良顧客の獲得ができる
ECサイトの売上アップには、「優良顧客を獲得する」ことも非常に重要です。
たとえば現在の優良顧客がどんなプロセスで新規顧客から優良顧客に至ったのかを分析し、そのプロセスを予測していくこともAIの得意分野です。
特にECサイトは「商品やブランドの認知度」や「競合の動き」が変化していくものなので、それを加味して優良顧客へのプロセスを予測分析していくという「CRM」的なことも、AIを活用すると簡単にできるようになります。
CRMに関しては「ECで売上が伸び悩んだら、CRMを分析し徹底的に見直そう！」で解説しています。
③商品レコメンドの精度の向上ができる
「パーソナライゼーションによる予測分析」といえば、「商品レコメンド」です。
ECサイトの訪問ユーザーに対するレコメンドや、メルマガのレコメンドなど、ユーザー一人ひとりに合った商品を提案する「商品レコメンド」の精度をあげることは、ECサイトの売上増加に直結します。
「この商品を見ている人はこんな商品を見ています」だけでなく、膨大な情報を集約し予測分析を行う、「AIレコメンド」を活用することにより、さらなる売上アップを実現することができます。
レコメンドエンジンについては「レコメンドエンジンとは？ツールができること、選定ポイントを紹介」で解説しています。
④離脱客を防止・再訪問を促すことができる
ECサイトの売上アップには、離脱したユーザー（お客様）を、どうECサイトに再訪問してもらうか？も重要です。
100％離脱を防ぐのは難しいですが、ECサイトではカートに商品を入れたのに離脱してしまうユーザー、つまり「カゴ落ち」ユーザーは購入意思が高いので、適切なタイミングで適切なインセンティブをつけたメールを配信し、ECサイトに再訪問してもらうことが重要です。ですがこの離脱客の分析・検証は人がやるのは限界があります。
離脱客のデータを分析し、「予測分析」により離脱したあとのサイド訪問を促す最適なメールのタイミングや、そもそも離脱する前に対応できる「WEB接客」などもAIが得意とする領域です。
カゴ落ち対策や最適なメールの回数、タイミングなどは、「ECサイトのカゴ落ちとは？5つの理由と対策、最適なメール回数は？」で解説しています。
⑤販売価格の最適化ができる
ユーザー（お客様）の多くは、ECサイトで商品を購入するとき競合サイトと価格を比較を必ずします。
低価格で販売しているアマゾンや、ポイントを有効活用できる楽天などと価格を比較するのはあたりまえですよね。ですから自社サイトのみで扱っているオリジナル商品以外は、競合他社で販売している商品を調査し、ECサイトで販売をしていかなければいけません。
ですが割引は自社の利益を半減させてしまうので、慎重に行う必要がありますし、競合他社も価格が流動的に変動していくので、値下げのタイミングや最適化は非常に難しいです。
ここでAIを活用すると、競合他社の価格から在庫状況などを予測分析し、価格を柔軟に変化させ最適化するということを行うことができます。
⑥在庫数の最適化ができる
ECサイトで売上をあげるには在庫が多いほうが良いですが、長く在庫を抱えているのは、企業にとって大きな負担です。といって在庫を絞りすぎていると、販売商品の欠品が続き、購入される機会を逃してしまいます。
このような「在庫数の最適化」にもAIを活用できます。目標予算が多ければ在庫を積みたいですし、とはいえ在庫を多く抱えてしまっても企業としてはよくありません。新たなキャンペーンやセールなども連動させないといけないため、EC担当者（人間）が決めてしまうと、最適な在庫数を予測するのは非常に難しいです。
キャンペーンやセールなどの勢いで、予測していなかった事態があったとしても、スピード感のある分析が可能なAIを活用することで、在庫数の最適化を柔軟にこなしてくれる仕組みづくりが可能になります。
⑦紹介制度の充実ができる
ブランドや商品のファンになってくれた顧客が、周りの友達や知人に紹介してくれると、新規の顧客獲得単価は大きく下がります。
SNSやレビューなどをAIを活用し分析することで、どの商品をいつどんなタイミングで購入してくれているユーザーが紹介してくれる確率が高いのか？そのようなこともAIを活用した「予測分析」で可能になります。
ECサイトの新規顧客獲得の単価を下げるためにも、AIを活用するケースが増えてきています。
新規顧客獲得のコストは既存顧客にリピート購入してもらうより5倍のコストがかかります、詳しくは「新規顧客獲得のコストの考え方を知ろう！」で解説しています。
⑧いたずら注文の対応ができる
ECサイトを運営していると必ず起こることが、「悪質な注文」です。
たとえば実在しない住所に対して商品を注文し発送させてしまうなどの、いわゆるいたずら注文対策にもAIが活用されています。
今まであったいたずら注文の特徴を捉え学習させることによって、いたずら注文に対して適正に対応するために、AIを活用している企業も多くあります。
「AIを活用」してパーソナライゼーションを実現しよう！
ここまでご覧いただきありがとうございます。
ECサイトの売上アップを行うためには、ユーザー（お客様）一人ひとりに対してECを最適化する「パーソナライゼーション」が重要です。
アメリカを中心とした海外のEC企業は、最先端のAI（人工知能）を導入することにより「パーソナライゼーション」の精度を高めています。
国内でも先進的な企業はECサイトにどんどんAIを導入し、各所を最適化しつつ、売上アップにつなげています。昔は未来の話だったAIも簡単に導入できる次代になってきているので、AIを活用しパーソナライゼーションを実現していきましょう。
国内ECサイトの売上ランキングの上位企業もAIをどんどん活用していっているので、「大手ECサイト・ネット通販売上高ランキングTOP100を発表！」もご覧ください。