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電子商取引における機械学習の 11 の実世界の応用

に ITRex14m2023/07/05

長すぎる; 読むには

オンライン支出の 55% の急増を引き起こした新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のパンデミック後、e コマース市場の嵐は去りました。顧客を解読し、次の行動を予測することが重要です。このブログでは、現在トレンドを形成している機械学習の 11 の主要なユースケースを取り上げます。

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オンライン支出の 55% の急増を引き起こした新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のパンデミック後、e コマース市場の嵐は去りました。

より多くのショッピングカートが取り残されます。顧客の信頼を勝ち取るのはさらに難しいことです。競争は激しいです。

ブランド各社はライバルに差をつけるために先進技術に目を向けており、eコマース向けの機械学習の開発がその先頭に立っている。顧客を解読し、次の行動を予測することが重要です。

このブログでは、現在トレンドを形成している e コマースにおける機械学習の 11 の主要なユースケースを見ていきます。基礎となるテクノロジーに精通している場合は、次の 2 つのセクションをスキップして、これらの注目のトピックに直接入ってください。

コンテンツの概要

機械学習の仕組み - 最低限の必需品
eコマースにおける機械学習の種類
eコマースにおける機械学習の実世界への応用
まとめ

機械学習の仕組み — 最低限の必需品

機械学習 (ML) は、明示的にプログラムすることなく、コンピューターがデータから学習し、時間をかけてその学習を改良できるようにする人工知能のサブフィールドです。

ML の本質は、情報に基づいて予測や決定を行うことができるアルゴリズム (コンピューターが従うべき命令) を設計することにあります。

機械学習は、コンピューターに魚の釣り方を教えることだと考えてください。最初に、釣り竿 (アルゴリズム) を与え、釣り方を教えます (データを使用してモデルをトレーニングします)。一度学習すると、海のどの場所（新しいデータ）でも自分で魚を釣ることができる（予測や決定を下す）ことができます。

この膨大なデータの海には、取引記録や人口統計などの構造化データから、電子メール、顧客レビュー、ソーシャルメディアの投稿、クリックストリームデータ、画像、ビデオなどの非構造化データまで、さまざまな形式があります。

ML は、履歴データとリアルタイムデータの両方を使用して、将来の結果を予測できます。提供するデータが多様で高品質であればあるほど、コンピューターの予測と意思決定が向上します。

ML はさまざまな業界に導入されています。これは、Netflix でのパーソナライズされたコンテンツの推奨、Google マップでの正確な到着時間、JPモルガン・チェースでの不審な取引の検出、ウォルマートでの需要予測、Siri による言語理解、テスラの自動運転車の安全性強化などに使用されています。

eコマースにおける機械学習の種類

e コマースおよびさまざまな業界における機械学習には、主に 5 つのタイプがあります。

教師あり学習: このタイプでは、ラベル付きデータ (データと対応する回答) が使用されます。たとえば、顧客離れを予測するには、顧客の購入履歴 (特徴) と顧客が残留したか離脱したか (ラベル) に関するモデルのトレーニングが必要になる場合があります。一般的なアルゴリズムには、線形回帰、デシジョンツリー、サポートベクターマシンなどがあります。
教師なし学習: 教師あり学習とは異なり、このアプローチはマシンに依存して、ラベルなしデータ内の隠れたパターンを独自に発見します。たとえば、教師なし学習は、e コマースビジネスがグループを事前に定義しなくても、購買行動に基づいて顧客をグループに分類するのに役立ちます。このカテゴリでは、K 平均法クラスタリングと主成分分析が一般的に使用されるアルゴリズムです。
強化学習: このタイプは試行錯誤が中心です。機械は環境と対話し、報酬と罰に基づいて意思決定を行うことを学習します。これは、学習された配置によって商品の取り出し時間を短縮するなど、倉庫のレイアウトを最適化するために利用できます。ここでの一般的なアルゴリズムは Q ラーニングです。
生成型 AI 。生成 AI は、教師なし学習の一種であり、トレーニングセットと同様の新しいデータポイントを作成する能力により際立っています。 e コマースサイトは、このテクノロジーを活用して、新しい製品デザインや現実的な仮想モデルイメージを作成する可能性があります。 GAN (敵対的生成ネットワーク) は人気のあるモデルです。
ディープラーニング: この形式の ML は人間の脳の構造からインスピレーションを得たもので、特に大量のデータの処理に優れています。深層学習モデルは、いくつかの層 (したがって「ディープ」) を持つ「ニューラルネットワーク」を使用して、生の入力からより高いレベルの特徴を段階的に抽出します。 eコマースの機械学習では、この手法は画像認識（画像内の商品を識別する）や自然言語処理（人間の言語での顧客の問い合わせを理解して応答する）に使用されます。これは、チャットボットや製品推奨システムの背後にあるテクノロジーです。

eコマースにおける機械学習の実世界への応用

e コマースにおける ML の 11 の主要なユースケースのリストに進む前に、業界の有力企業が ML と自社のカスタム e コマースソリューションをどのように効果的に組み合わせているかを見てみましょう。

Amazon は、ML を活用したレコメンデーションエンジンで e コマースに革命をもたらし、売上の 35% を牽引しています。アマゾンはビッグデータの力を利用して 10 分ごとに価格を調整し、利益を 25% 押し上げています。
アリババは、電子商取引に ML を活用して、偽造品を検出し、除外します。これにより信頼が高まり、紛争が減少しました。
Pinterest はコンピュータービジョンテクノロジーを採用して、各ピンのコンテンツを精査します。これは、虐待的で欺瞞的なコンテンツのフィルタリング、広告の配置の最適化、毎日 3,000 億近くのピンの整理に役立ちます。
中国最大のオンライン小売業者の 1 つであるJD.com は、機械学習を使用して超効率的なサプライチェーンを構築しました。このテクノロジーにより、調達の自動化率が 85% に向上し、在庫回転率も約 1 か月に短縮されました。
Asos は収益が 3 倍に増加し、返品による損失が半減しました。
ユニクロは音声認識とMLを活用し、顧客がスマートフォンで検索した商品をすぐに見つけられるよう近くの店舗へ誘導している。
Dollar Shave Club はデータと ML の力を利用して、顧客がどのような DSC 製品を購入する可能性があるかを予測します。

e コマースの課題と目標は、規模に関係なく同じです。専門家らは、パンデミックによる景気減速にもかかわらず、eコマース市場はわずか3年で8兆1000億ドルを超えると予測している。スペースが埋まりつつあります。

e コマースビジネスの経営者にとって、傾向を追跡することは選択肢ではありません。それは要件です。

そこで、今日の e コマースに機械学習を導入するための究極のガイドを以下に示します。

1. インテリジェントな検索ソリューション ― 求められるものを提供します

顧客が検索バーを起動すると、購入の準備ができている可能性があります。「限定版ローズゴールド iPhone 13」のような詳細なクエリは、明確な購入意図を示しています。しかし、関係のないローズゴールドの時計やイヤリングが結果を乱雑にしたときの彼らのイライラを想像してみてください。

あるいは、顧客が友人の家でユニークなランプを見て、同じようなランプを望んでいるというシナリオを考えてみましょう。しかし、正確な名前も知らずに、どうやって「インダストリアルロフトスタイルアイアンケージデスクランプ」を検索するのでしょうか?

e コマースの機械学習を活用したスマート検索は、状況を一変させます。関連する結果を返し、直観的にタイプミスを修正し、「Nkie」を「Nike」と解釈して、顧客が完璧なランニングシューズを逃さないようにします。

ML スーパーチャージはさまざまな方法で検索します。

製品の詳細と画像認識を使用して、製品カテゴリと説明を自動的に提案します
ユーザーが検索バーに入力を開始するときにオートコンプリートを容易にする
スペルミスをその場で修正する
視覚的な検索を強化し、顧客が写真をアップロードすると、システムが利用可能な最も近いアイテムを見つけます。
画像内の個々の要素を検出し、独立した検索項目として使用する
音声起動検索の促進

2. パーソナライズされた製品の推奨 ― オーダーメイドのショッピング

たとえば、eBay で最近買い物をしたことを思い出してください。指が検索バーに触れる前でも、カスタマイズされた候補が表示されます。 eBay はどのようにしてあなたの考えを知っていたのでしょうか?その秘密はスマートなデータ解釈です。

ML のさまざまなアルゴリズムを使用することで、e コマースプラットフォームは顧客の閲覧履歴、過去の購入、ショッピングカートの内容、さらには同様のユーザーの行動を分析できます。この分析は、予測的な製品の提案につながります。そのため、ビンテージレコードを検索すると、ランダムなキッチン家電よりも、レコードプレーヤーやレコードクリーニングキットなどの関連アイテムが表示される可能性が高くなります。

このようなレコメンデーションエンジンの背後にある仕組みは次のとおりです。

群衆から学ぶ – 協調フィルタリング: この技術は、ユーザーの過去の買い物習慣と、同様の嗜好を持つ他の買い物客が行った選択を調べます。たとえば、買い物客 A がヘミングウェイ、フィッツジェラルド、サリンジャーの本を購入し、買い物客 B がヘミングウェイとフィッツジェラルドを選んだ場合、B もサリンジャーを少し楽しむかもしれないのは当然です。
Content Knows Best – コンテンツベースのフィルタリング: この方法では、製品の機能の分析に基づいて、ユーザーが以前に興味を示したアイテムに類似したアイテムが提案されます。顧客が高メガピクセルのカメラを検討している場合、システムは他の高解像度カメラを提案できます。
両方の長所 – ハイブリッドシステム: コンテンツと協調フィルタリングを組み合わせることで、ハイブリッドシステムはさらに正確な提案を生成できます。たとえば、Netflix は、ユーザーの行動と映画の特性の両方を考慮したハイブリッドアプローチを採用しています。
ディープダイブ – ディープラーニング技術: 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) やリカレントニューラルネットワーク (RNN) などのより複雑な技術は、データをより深く掘り下げ、従来の技術では見逃してしまう可能性のあるパターンを見つけます。これらは、キャンプ用品を探している顧客にはハイキングシューズも必要である可能性があることを示唆する「直感」です。

SalesForce は、買い物客が推奨商品をクリックすると、サイト滞在時間が2.9 分から平均 12.9 分に跳ね上がることを強調しています。また、製品の提案を提供すると、サイトの再顧客率が 56% 上昇します。

マッキンゼーはこれを強調し、アルゴリズム主導の推奨がストリーミングプラットフォームでの視聴選択肢の 75% に影響を与え、Amazon の購入の 35% を促進していることを明らかにしました。

3. スマートプライシング ― 利益最大化のための適切な価格設定

価格設定は簡単な作業ではありません。ライバル、季節、市場の変化、地元の需要、さらには天候にも注意を払う必要があります。

海外に発送する場合、そのタスクは現地のルール、送料、地域の市場レートなどの要素を織り交ぜたパズルのようになります。

やはり、価格は極めて重要です。競合他社よりわずかに上昇しただけでも、顧客がカートを放棄する可能性があります。

固定価格に固執したり、売上が低迷したときに急いで値下げするのではなく、機械学習による価格調整という解決策があります。これらは、プライム価格を予測したり、割引が必要な時期を特定したり、機が熟したときにアップセルを促したりするのに役立ちます。

e コマースの機械学習を使用すると、影響を与えるすべての要素を即座に評価できるため、サイトでの動的な価格設定が可能になります。

4. 顧客セグメンテーション ― ユニークな顧客のためのユニークな体験の創造

一歩下がって、買い物の習慣、好み、予算がそれぞれ異なる顧客でいっぱいの店内を想像してみましょう。この多様性に対処するのは困難に思えるかもしれません。しかし、e コマースにおける機械学習は、顧客をセグメント化し、パーソナライズされたマーケティングのために共通の特徴によって顧客をグループ化することでそれを簡素化します。

本を愛する忠実な顧客であるエミリーを例に挙げてみましょう。予測分析などの手法を活用した機械学習により、顧客生涯価値 (CLV) が計算されます。これは、エミリーがカスタムメイドのロイヤルティプログラムに積極的に反応する可能性があることを予告しています。この予測は的中し、エミリーの購入額が 2 倍になり、マーケティング活動のコスト効率が向上します。

次に、ML の解約予測アルゴリズムによって特定された、離反顧客になる寸前の散発的な購入者、ジョンに会いに行きます。彼の好みのアウトドア用品のタイムリーな割引を提供することで、彼の興味が再燃し、潜在的な顧客損失を防ぐことができます。

e コマースの機械学習は、顧客をより明確に描写することで、ストアにパーソナライズされたタッチを加えます。画一的なモデルから「自分専用」の目的地に変わり、忠実なエミリーから動揺するジョンまで、誰もが必要なものを確実に見つけられるようになります。

5. チャットボット ― すぐに使えるシームレスな顧客サービス

カスタマーサポートの管理は、明確な仕事ではありません。人間のスタッフに頼りすぎると、FAQ ページで対応できる問い合わせを処理する大規模でコストのかかるチームが必要になります。しかし、完全に自動化されたシステムには人間のタッチが欠けており、顧客が不満を感じる可能性があります。

ML を活用したチャットボットが理想的なソリューションとして浮上します。コスト効率が高く、24 時間の給与計算を必要とせずに 24 時間サポートを提供します。そして、彼らは平均的な回答者よりも優れています。ユーザーのプロフィールや過去の行動から学習することで、回答を調整し、コンバージョンの可能性を高めます。

ディープラーニングと自然言語処理を備えたスマートチャットボットは、顧客サービスの兵士として機能します。彼らは質問に答え、苦情に対処し、製品を提案し、支払いを処理し、配送を追跡します。彼らは仕事が上手です。

さらに、チャットボットも改良されています。彼らは、顧客が何を言ったかだけでなく、顧客がどのように言ったかを理解することを学んでいます。感情分析と感情 AI により、チャットボットは単なるツール以上のものになります。それは聞き手、共感者になります。それは顧客サービスをさらに素晴らしいものに変えます。以下をご覧ください。

6. 感情分析 ―感情を理解して顧客エンゲージメントを向上させる

顧客は話します。レビューやソーシャルメディアでは、多くの場合、感情に覆われた考えがこぼれます。「ページをめくる人」、または「冬の命の恩人」と彼らは言います。言葉だけではなく、満足感や満足感の欠如も表現します。では、これを聞いて答える企業を想像してみてください。

では、データの山に埋もれている唯一の苦情はどうでしょうか?製品の不具合がイライラのあまり放送されました。企業はノイズの中でこの信号をどのようにキャッチできるでしょうか?

ここで、e コマースの機械学習を活用したセンチメント分析が役に立ちます。

感情分析は、言葉の根底にある感情の調子を識別し、「悪くない」を親指と解釈して、企業が顧客の感情を確実に理解できるようにします。

NLP、ディープラーニング、および一部の ML アルゴリズムを使用すると、センチメント分析はさまざまな方法で e コマースビジネスに役立ちます。製品のレビューやコメントを解読して提供内容を改善するための洞察を取得し、ソーシャルメディアの話題を監視してマーケティングキャンペーンに対する一般の反応を測定し、顧客サービスの障害を明らかにして満足度を向上します。

しかし、それだけではありません。感情分析は、チャットボットに組み込むと、より優れた効果を発揮します。これにより、ボットに感じる能力が与えられます。感情的にインテリジェントなチャットボットから得られるものは次のとおりです。

カスタマイズされた顧客エクスペリエンス: これらのボットは、顧客チャットの口調、センチメント、感情を読み取り、それに合わせて応答を調整します。その結果、より共感的でパーソナライズされた顧客体験が実現し、ロイヤルティと満足度が向上します。
積極的な会話: 彼らは様子見タイプではありません。これらのボットは、閲覧行動や過去のやり取りに基づいて顧客を引きつけ、アップセルやクロスセルを行うための賢い方法を提供します。
魅力的なフィードバック: 彼らは聞き上手で、魅力的な方法で顧客の意見を収集し、顧客の好き嫌いを明確に示します。
カートの回収: 感情的にインテリジェントなボットが、放棄されたカートを顧客に通知し、購入を完了するための手を差し伸べたり、理由を提供したりします。
トレンドスポッティング: これらのボットは優れたトレンドスポッターであり、顧客とのやり取りのパターンを見つけて、製品、サービス、または顧客サポートを改善するために役立つインプットを提供します。
顧客管理者: 彼らは不満にも注意し、センチメント分析で不満を抱えた顧客を捕まえ、適切なタイミングでオファーやメッセージを送り、顧客の離脱を防ぎます。

7. オムニチャネル戦略 ― 顧客のいる場所に到達する

マーケティングの領域では、オムニチャネルが主導的な役割を果たします。正しく実行すると、維持率、コンバージョン率、収益の急増が実現します。しかし、その秘密は人員の増加ではなく、機械学習にあります。

たとえば、デバイスを切り替えながらオンラインでシャツを閲覧し、最終的に店舗でシャツを購入する顧客を考えてみましょう。 ML はこの旅を影のように追跡し、プラットフォーム全体の全体像を捉えます。単一の統一された顧客プロファイルを作成し、デバイスのサイロを打破します。

ドレスがいっぱい入ったカートを放棄した別の人を想像してみてください。 ML はこの機会を逃しません。これにより、パーソナライズされた電子メールリマインダーやカスタムオファーがトリガーされ、購入者が完了に向けて促されます。

顧客の行動を常に把握し続けるのは、e コマースのための機械学習です。どの広告がクリックされたか、どのコンテンツが魅了されたか、どのメールが開封されたかが記録され、すべてが方程式に組み込まれます。そしてそれは分析にとどまりません。学習し、予測し、パーソナライズします。

8. ソーシャルコマース ― ソーシャルパワーを活用して販売機会を獲得

ソーシャルコマースは新しい大きなものです。これは、オンラインショッピングと、私たちが大好きなソーシャルおしゃべりを組み合わせたものです。 Statista は、2026 年までにソーシャルコマースの売上高が2 兆 9,000 億米ドルという驚異的な額に達する可能性があると予測しています。

ソーシャルメディアを利用する人々は従来の広告のファンではありません。多くの人はそれらを煩わしいと感じています。インフルエンサーマーケティングハブは、重要なのはソーシャルメディアの投稿に広告を組み込むことだと述べています。販売だけでなく、役に立つ、興味深いものにしましょう。

どうやって？ eコマースのための機械学習が答えを持っています。

ML は、大量のデータ (いいね!、シェア、ピン、リツイート、コメント) を静かに処理して、有意義な洞察を導き出します。顧客が望んでいたとは知らなかった職人のコーヒーとは？ ML はそれをフィードに反映します。推測は必要ありません。

ユーザーの好みの間にリンクを描画します。手作り石鹸が好きなら、オーガニックのフェイスオイルも気に入るかもしれません。素朴なインテリアに興味があるなら、手彫りの木製時計はいかがでしょうか。

ソーシャルメディアでは、ML が顧客を完璧にフィットするものに導くことができます。それは印象的ではありませんか？

9. ちょうどいい在庫 ― 理想的な商品構成を実現するための賢い在庫

在庫管理は、先見性が鍵となるチェスゲームです。それには、データと市場の状況を戦略的に理解することが必要です。

倉庫に在庫が過剰になると、ビジネスを前進させる可能性のある資金が拘束されてしまいます。傷みやすい商品やすぐに価値が下がってしまう商品の場合、毎日変動するため、その価値は減少します。究極の失敗？商品棚が空っぽの無味乾燥なキャッシュフロー。

オンラインストアを成功させるには、在庫を監視し、商品を再注文し、需要傾向を予測し、請負業者を調整し、メーカー、サプライヤー、メールサービスと連携し、収益を管理するなど、商品を賢く管理する必要があります。

ここでも、e コマースにおける機械学習が威力を発揮します。

在庫内のすべての商品を監視し、膨大な履歴データのデータベースに基づいて供給、需要、キャッシュフローのダイナミクスを予測します。

在庫管理の意思決定を複数の側面にわたってサポートします。

特定の商品が売れなくなった場合にアップセルを提案する
季節やトレンドに影響を受ける製品需要のルーンを読み取り、より大きな注文を示唆する
配送ルートの合理化からスケジュール設定まで、サプライチェーンを最適化します。
ダイナミックプライシングを導入して、供給、需要、市場の状況に応じて価格を調整する
理想的な在庫レベルを維持するための補充の自動化
動きの遅い業者を特定して過剰在庫を防ぎ、保管スペースを解放する

さらに、前述したように、高度な ML プラットフォームはソーシャルメディアからのデータを分析できます。トレンド、バイラルな瞬間、有名人の影響力をふるいにかけ、企業に次の「it」製品を警告します。人気のファッションアイテムがシーンに火をつける？機械学習がそれを発見し、需要の急増を予測し、在庫調整をアドバイスします。

もう在庫切れはありません。チャンスを逃すことはありません。企業はトレンドアイテムを活用して、その瞬間を捉えます。

10. 不正防止 ― ビジネス取引を保護する

詐欺は e コマースに大きな損害を与えます。クレジットカードの盗難から顧客データベースの侵害、返品の操作に至るまで、e コマース詐欺は資金を流出させ、信頼を損ない、顧客を遠ざけます。

機械学習は不正検出を解決するだけでなく、再発明するものでもあります。

アルゴリズムが何百万ものトランザクションを分析し、異常なトランザクションを検出する「異常検出」を使用します。これは速度と規模の点で人間の能力を超えた偉業ですが、ML にとっては日常的なことです。 ML は、デバイスの種類や場所からタイムゾーンに至るまで、過剰支出、住所の不一致、異なるカードでの繰り返しの注文、予期せぬ海外からの注文、不審な返品やレビューなどの不一致にフラグを立てます。

クラスター分析により、ML はリスクのある顧客セグメント、製品、期間を特定し、企業が詐欺行為に対して積極的に対処できるようにします。また、ソーシャルネットワーク分析では、アカウント、デバイス、電子メール間のリンクをマッピングして精査することで、組織的な詐欺グループを発見します。

さらに、e コマースの ML アルゴリズムは偽造レビューを根絶します。言語、IP アドレス、レビューの頻度、さらには購入からの経過時間さえも、彼らの監視の目を逃れることはできません。

11. 賢い返品戦略 ― 返品を有効に活用する

顧客の 4 分の 1 は、棚に戻る人もいるとわかっていて、意図的にカートの端まで商品を詰めます。この優柔不断、サイズの合わない衣服への恐怖、品質の粗悪さなどが商人に多大な損害を与えます。消費者には気づかれずに、返品されるたびに、洗浄、再梱包、再販の準備という一連のタスクが開始されます。製品が破損して戻ってきた場合はどうすればよいですか?それはひどい損失だ。

e コマース用の機械学習アルゴリズムは、正確な商品提案を通じて超過収益と戦うことができます。品質管理がより厳密になり、過去のデータとフィードバックから潜在的な故障を予測して遮断します。製品の描写は真実に近く、誤解を招く説明から生じる不満を抑制します。

さらに、ML 予測は、顧客履歴、製品タイプ、価格などのさまざまな要因から確率を返します。ファッションの分野では、ML が仮想テーラーとなり、個々の寸法に合わせてカスタムフィットしたサイズの推奨を提供します。

ML は返品を抑制し、販売者の収益を保護し、顧客満足度を高めます。