Технологии, которые помогают e-commerce расти

№1 Чат-боты в Facebook

Скорость отклика социальных медиа привела к прогрессу в общении с клиентами. По мнению многих экспертов, 2016 год был годом коммуникативной коммерции — с помощью чатов, мессенджеров или других естественно-языковых интерфейсов, которые позволяли взаимодействовать с людьми, торговыми марками или услугами.

Нет никаких сомнений относительно важности социальных медиа в процессе принятия решения о покупке. Исследование Gartner показывает, что бренды потеряют 15% своих клиентов, если не будут отвечать потребителям, которые связываются с ними через социальные сети. Согласно исследованию Bain&Company, отвечая клиентам через эти каналы, бренд может рассчитывать на увеличение дохода на одном клиенте от 20 до 40%.

Чат-боты в Facebook стали одними из лидеров в пространстве клиент-чатов. При правильной работе они могут сделать ваше взаимодействие с клиентами эффективным, отзывчивым и еще более надежным с помощью функций автоматизации. Чат-бот может стимулировать коммуникации и отстаивать приверженность марке, имея такое же влияние, как и личный помощник. Например, он может ответить на большее количество вопросов, чем стандартный FAQ, а используя информацию о конкретном клиенте в качестве контекста, он может предоставить данные об определенной доставке или наличии продуктов.

Автоматизация чат-бота не только повысит уровень удовлетворенности, но и мгновенно снизит эксплуатационные расходы на клиентскую поддержку.

№2 Прогрессивные веб-приложения

Мобильный экран увеличился настолько быстро, что сегодня стал ведущей цифровой платформой, на которой с помощью смартфонов и планшетов проводится две трети всего времени, потраченного на диджитал-медиа. А согласно международному исследовательскому агентству ComScore, одни только приложения для смартфонов захватили примерно половину этого времени.

Растущий потенциал мобильного шопинга влияет на способ совершения покупок. Клиенты, которые решают тесно взаимодействовать с брендом, являются "аллергиками" на сайты, не адаптированные для мобильных устройств или не имеющие функции использования в автономном режиме. Данные Localytics показывают, что только 37% юзеров используют приложения электронной коммерции и ритейла через месяц после загрузки, остальные 63% решают не пользоваться ими уже спустя месяц.

Низкая производительность мобильных приложений побудила бренды обратиться к прогрессивным веб-приложениям или мобильным веб-сайтам, которые могут очень быстро работать и функционируют так же, как и приложения. Эта веб-экосистема сочетает в себе преимущества мобильного интернета и приложений, но избавлена от многих их недостатков. Она обладает полной функциональностью веб-сайтов с динамическими данными, доступом к базам данных и в то же время простотой использования мобильных приложений. Такая комбинация наделяет ее потенциалом, способным изменить индустрию электронной коммерции.

Если коротко, это означает, что создание веб-сайта, который реагирует на все мобильные устройства и очень быстро работает, дает пользователям возможность работать в автономном режиме и на любом устройстве, избавляя от необходимости загружать родное приложение. Кроме того, это означает, что бренды могут уйти от больших инвестиций в приложения, предназначенные для каждой конкретной платформы, и в то же время соответствовать ожиданиям клиентов. А благодаря этому все больше игроков будут иметь возможность предоставлять удобные для пользователей приложения.

№3 Пользовательский опыт, усиленный глубинным обучением

Глубинное обучение является, по существу, комплексным методом решения задач, используемым алгоритмами в информатике. В настоящее же время оно является ключевой технологией во многих отраслях помимо чистого программного обеспечения. Среди них — электронная торговля, для которой новый подход предоставит возможность изменить существующие правила игры.

Например, такие алгоритмы являются основой движка Facebook Deep Text, цель которого — улучшить работу чат-ботов электронной коммерции. Они также используются в различных системах обработки изображений, начиная с выбора подобных предложений в интернет-магазине для рекомендаций и заканчивая распознаванием изображений Yahoo. Оно помогает автоматически идентифицировать неподходящие или небезопасные для работы изображения (NSFW). Google также использует глубинное обучение в своей системе перевода, сокращая количество ошибок на 60%, а это может помочь игрокам e-commerce в запуске услуг для многоязычной аудитории.

Алгоритмы глубинного обучения также создают большие возможности для рекламных кампаний в programmatic. Например, технология ретаргетинга может уже использоваться в течение некоторого времени, но глубинное обучение быстро меняет способ работы персонализированного ретаргетинга.

Такие методы могут улучшить пользовательский опыт в многочисленных способах прогнозирования поведения и указания более точной вероятности конкретных событий. Внутренние данные RTB House показали, что использование алгоритмов глубинного обучения может быстро привести к увеличению производительности медийных кампаний на 13% (кликабельность) и 25% (конверсии).

Комплексный анализ данных, предоставленный в результате глубинного изучения, может выявить расширенное понимание намерений пользователей сайта. Таким образом, игроки e-commerce смогут не только более эффективно публиковать рекламу, но и сделать процесс онлайн-шопинга проще, чем когда-либо.