モバイルデバイスの使用の増加は、おそらく今日に影響を与える消費者行動の最大の変化です eコマース. Prognoses van Ericsson & The Radicati Group laten zien dat 7,33 miljard mensen mobiele apparaten hebben, waarvan 6,92 miljard smartphones. Er is een overeenkomstige stijging in de relevantie van mobile commerce, aangezien 79% van de smartphone gebruikers aankopen heeft gedaan vanaf hun apparaten. Eigenaren van ecommerce bedrijven moeten deze wildgroei aan mobiel verkeer erkennen als de kans die het is en reageren door パーソナライズ in hun mobiele strategieën te implementeren. Kunstmatige intelligentie (AI) kan zeker bijdragen aan het verbeteren van deze personalisatie-inspanningen als deze op creatieve manieren wordt gebruikt.
モバイルコマースにとってパーソナライゼーションが重要なのはなぜですか?
モバイル デバイスを通じて購入する買い物客が増えている一方で、e コマース ブランドはモバイル ショッピング エクスペリエンスをまだ完成させていません。顧客は依然として、モバイル Web サイトのデザインが悪く、表示や操作が難しく、Web サイトの読み込みが遅いなどの問題に直面しており、場合によっては購入者がイライラしてページを放棄することもあります。その結果、モバイルでのコンバージョン率は依然としてデスクトップの数字に遅れをとっています。しかし、これは企業のモバイルへの移行を妨げるのではなく、急成長する世界的なモバイルコマース市場で収益化を支援するための戦略を実行するための行動喚起であるべきです。パーソナライゼーションは、ブランドにとって検討する価値のある戦略の 1 つです。
モバイル コマースのパーソナライゼーションには、各顧客のニーズや好みに合わせたモバイル ショッピング エクスペリエンスの提供が含まれます。モバイル パーソナライゼーションの目標は、すべての顧客に可能な限り最も便利で魅力的なエクスペリエンスを提供することであるため、e コマース アプリや Web サイトをモバイル デバイスに導入することに関連する多くの課題を解決する戦略です。モバイルのパーソナライゼーションには、ターゲット ユーザーをより深く理解するためのユーザー プロファイリングと行動追跡が含まれます。 1TP239したがって、ブランドは製品を推奨したり、パーソナライズされた製品オファーやプロモーションを作成したり、動的な価格設定を提供したりできます。さらに、パーソナライズされたナビゲーション メニューと保存された設定を使用して、ユーザー エクスペリエンスをカスタマイズできます。
モバイル コマースのパーソナライゼーションには、次のようないくつかの利点があります。
さらなるユーザー参加
顧客の癖に合わせた製品やコンテンツの推奨を提供することで、ユーザーはモバイル Web サイトやアプリを操作する際にさらに関与するようになります。これは、ページ滞在時間の増加や直帰率の低下など、エンゲージメント指標の改善を反映していると考えられます。
スムーズなショッピング体験
顧客向けにモバイル ショッピングをパーソナライズすることは、顧客エクスペリエンスの向上につながります。 Veel の買い物客は、モバイル デバイスで商品を見つけたり調べたりしますが、モバイルで利用できるエクスペリエンスが劣悪なため、取引を完了できません。パーソナライゼーションに重点を置くことで、ブランドはスムーズなモバイル ショッピング エクスペリエンスを一貫して提供できるようになります。
より高いCONVERSION期間
インターネット トラフィックの大部分はモバイル デバイスからのものですが、デスクトップ (3%) のコンバージョン率はモバイル デバイス (2%) よりも高いままです。モバイルのパーソナライゼーションは、顧客がモバイル デバイスでトランザクションを開始して完了できるようにすることで、ブランドに競争力をもたらします。
1TP238顧客ロイヤルティの向上
顧客のモバイル エクスペリエンスを最適化すると、ブランドに対するロイヤルティが向上します。これは、ユーザーがプラットフォームと対話する際に利便性と関連性を享受し、リピート購入者になる可能性が高まるためです。忠実な顧客は生涯価値が高いだけでなく、ブランドのモバイル体験を友人や家族と共有する製品やサービスの口コミとしても機能します。
実用的な洞察
携帯電話の使用が増加しているため、これらのハンドヘルド デバイスで豊富な顧客データを利用できるようになりました。モバイルのパーソナライゼーションは顧客の好みや行動に関する洞察の源となり、企業がモバイルコマース配信を改善するための新しい戦略を開発するのに役立ちます。
モバイルコマースに役立つ AI-POWEREDVEN パーソナライゼーション戦略にはどのようなものがありますか?
企業がより高度で正確なレベルのパーソナライゼーションを提供することでモバイル コマース戦略を改善したい場合、人工知能が提供できる興味深いソリューションがいくつかあります。 AI には、ブランドと顧客のつながりを強化し、競合他社に先んじるために役立つ多くの魅力的な機能が備わっています。
AI がモバイル コマースのパーソナライゼーションの改善にどのように役立つかは次のとおりです。
正確な製品の推奨事項VELINGEN
非常に正確で関連性の高い製品の推奨は、e コマース ブランドが顧客に楽しい体験を提供するために完成させなければならない領域です。 AI アルゴリズムは、ユーザーの行動や購入履歴などの顧客データを分析することで、製品推奨エンジンを強化できます。業界のゴールドスタンダードであると多くの人が考えている Amazon のレコメンデーション エンジンは、同社の平均注文額とコンバージョンを押し上げており、モバイル コマースでの製品レコメンデーションに AI を使用する優れた事例となっています。
協調フィルタリングは、特にユーザー データが最小限の場合に、この目的で最も一般的に使用される AI 技術です。利用可能なデータに基づいて一致する顧客を特定し、ユーザーが購入したり、同様の特性を持つ別のユーザーから使用した可能性のある製品を推奨します。コンテンツベースのフィルタリングも有益な方法です。同様の説明、機能、タグを持つ製品がここでユーザーに推奨されます。深層学習や強化学習などの他の技術も適用され、多くの場合、モバイル ユーザーが優れた推奨事項を確実に得るために、さまざまな技術のハイブリッドが使用されます。
文脈上の目的
コンテキスト ターゲティングは、プライバシーを侵害することなく関連性を提供するため、今日ますます重要になっている強力な e コマース パーソナライゼーション戦略です。この戦略は、位置、天気、時間、その他のコンテキスト データなどの要素を活用して、パーソナライズされたコンテンツをモバイル ユーザーに配信し、エンゲージメントとコンバージョンの増加につながります。 AI アルゴリズムは、より正確なコンテキスト ターゲティングに貢献できると期待されています。
たとえば、AI はユーザーの位置を分析して、その地理的位置内に住んでいるユーザーに人気のある近くの店舗や商品を推奨できます。同様に、AI アルゴリズムは気象に基づいた推奨事項を作成して、オファーの関連性を高め、コンバージョンを増やすことができます。 AI はデバイスの種類を識別し、デバイスの機能に基づいてテキスト、画像、ビデオのコンテンツを最適化することもできます。 AI 主導のコンテキスト ターゲティングをモバイル コマースのパーソナライゼーションに適用することで、ブランドはモバイル ユーザーが自社の Web およびアプリ プラットフォームとのやり取りから得られる満足度をシームレスに向上させることができます。
動的な価格の最適化
動的な価格設定 これは、モバイル コマースに適用できるもう 1 つの強力なパーソナライゼーション戦略です。この戦略により、企業は一般的な状況に合わせて価格を調整することで収益を最大化できます。人々は通常、携帯電話を長時間使用するため、これは必要なモバイルのパーソナライゼーション戦略です。たとえば、AI は、市場の需要、在庫レベル、競合他社の価格を監視することで、企業がリアルタイムで調整を行うのに役立ちます。同様に、AI は高度なセグメンテーションを実行できるため、企業はモバイル ユーザーのさまざまなセグメントにパーソナライズされた価格設定を提供できます。このように AI を使用することは、電話を使用する顧客の注意を引きつけ、コンバージョン率と利益率を高めることができるため、企業にとって重要です。
チャットボットと仮想アシスタント
AI を活用したチャットボット 仮想アシスタントは、モバイルコマースのパーソナライゼーションのための貴重なツールです。このテクノロジーはモバイル Web サイトやアプリケーションに簡単に統合でき、ポジティブなショッピング エクスペリエンスに貢献できます。 Criteo によると、モバイル買い物客の 30% はスマートフォンを使用して商品について詳しく学習しています。チャットボットと仮想アシスタントを設定することで、企業は顧客の質問に 24 時間 365 日即時に回答を提供し、顧客を満足させることができます。また、AI を活用したチャットボットをトレーニングして、パーソナライズされた推奨事項を作成できるため、ユーザー エンゲージメントと販売機会が確実に増加します。
シームレスな検索体験
関連性の高い検索エクスペリエンスを提供することは、モバイルのパーソナライゼーションにとって確かに重要です。ユーザーの意図を予測し、正確で関連性の高い検索結果を提供するには、AI アルゴリズムと技術の使用が不可欠です。まず、AI を活用した検索により、購入履歴や以前に閲覧した製品ページなどの過去の顧客データを分析して、ユーザーの意図をより深く理解できます。セマンティック検索は、キーワード一致を超えて単語のコンテキストと意味を適切に理解することで、検索意図を理解するためにも使用できます。
Verしたがって、AI はモバイル ユーザーの好みに一致する可能性が高い検索結果を提供することができます。さらに、AI は、ユーザーの検索履歴、人気のある検索、人気のある商品などのパラメーターを使用して、オートコンプリート機能や提案を提供できます。ビジュアル検索も、アップロードされた画像を分析し、一致する商品結果を提供することで AI が改善できる分野です。最近ビジュアル検索の使用が増加しているため、AI を活用したビジュアル検索をモバイル プラットフォームに導入することは特に適切な措置です。
つまり、世界のモバイルコマース市場は成長しており、eコマースブランドは次のようなサービスを提供することでその傾向に注意を払う必要があります。 モバイルのパーソナライゼーション。この利点は、ユーザー エンゲージメントとコンバージョンが増加し、最終的に収益が増加することです。 AI テクノロジーは、さまざまな方法でパーソナライゼーションの取り組みを強化できるため、モバイル ユーザーを満足させるという使命を負うブランドにとって、投資する価値のあるテクノロジーとなっています。
