Машинное обучение и eСommerce: "хайп" падает, но польза остается

Игорь Бахарев
Машинное обучение для eСommerce - это реальный инструмент, который уже использует бизнес, или пока только тема для материалов про будущее? IT-компания Riverstart разбирает, как компании используют ML, и приводят 5 направлений инструменты машинного обучения помогают бизнесу решать текущие задачи и делать прогнозы.

Рассмотрим статистику: какой интерес машинное обучение встречает у бизнеса в eCom, чем технология может быть полезна и какие прогнозы можно построить на ближайшее время. 

ML в 2024 — всё ещё тренд? Что говорит статистика 

В 2022 году инвестиции в ИИ сократились до $104 млрд по сравнению с 2021 годом, когда на искусственный интеллект выделяли $146,8 млрд. Тем не менее, это все равно больше, чем  2018–2020 годах — тогда инвестиции в среднем составляли $73,5 млрд. 

В 2023 году 84% компаний в мире и работали над внедрением AI/ML решений или считали это своим главным приоритетом. По опросам Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ в 2023 году, 80% российских компаний уже используют или собираются использовать инструменты искусственного интеллекта в своих бизнес-процессах.

Больше всего внимания теме ИИ уделяли в начале 2023 года, но и сейчас активно внедряют технологию в бизнес-процессы. Российские компании, которые уже используют искусственный интеллект, планируют и дальше инвестировать в это направление.К 2024 году более 51% процента eCom бизнесов в мире используют искусственный интеллект и машинное обучение как минимум в одной функции. 

Такая статистика  может свидетельствовать о том, что основной пик интереса спал, но тем не менее компании видят пользу в развитии этого направления. Благодаря притоку инвестиций модели на основе искусственного интеллекта становятся более точными.

Как ML применяют в eCommerce

Машинное обучение помогает компьютерам обучаться на примерах и данных, чтобы принимать решения и выполнять рабочие задачи бизнеса. К таким задачам могут относиться оптимизация уже существующих процессов или прогнозирование спроса. Получается, что использование ML-инструментов снижает риски и повышает качество оказываемых услуг.

Какие вопросы помогает решить ML:

Увеличивает конверсию через персональные рекомендации.

Пользователь знакомится с ассортиментом чаще всего с каталога. Если магазин поймет, какие группы продуктов интересны покупателю, он сможет предложить ему именно то, что понравится. Пользователь будет задерживаться на сайте, заходить чаще и покупать больше. 

Подобрать персональные рекомендации помогает ML-модель. Она составит список индивидуально для каждого пользователя, ориентируясь на историю покупок, товары в корзине и спрос на разные позиции, выложенные на площадке. 

Такие преобразования в системе рекомендаций повышают конверсии, а следовательно, и выручку. Так, в Авито более 50% просмотров и около 30% контактов покупателей с продавцами происходит именно со страницы рекомендаций.

Оптимизирует ценообразование.

ML-модель рассчитывает стоимость исходя из срока годности, цен конкурентов, истории продаж, нынешнего спроса на товар, объема закупок и других факторов. В результате компания может поставить подходящую цену, самую оптимальную по ряду параметров.

Прогнозирует спрос и помогает к нему готовиться.

По опыту Riverstart, чаще бизнесу интересно использование инструментов машинного обучения для прогнозирования спроса. Модель с помощью исторических данных за последние несколько лет может оценить существующие тенденции и предсказать в какие моменты спрос будет повышен или понижен. Так бизнес может заранее решать кадровые, логистические и другие вопросы, минимизируя издержки и колебания рынка.

Пример: международная FMCG-компания внедрила в работу ML для прогнозирования спроса. По заявлению компании, выручка увеличилась на 2%, а прибыльность маркетинговых компаний на 7%. Прогнозирование с ML позволило убрать человеческий фактор: раньше региональные менеджеры могли расходовать маркетинговый бюджет, чтобы стимулировать спрос ради выполнения собственных KPI.

Схема прогнозирования спроса с привлечением искусственного интеллекта.

Оптимизирует логистику.

Сервисы на основе машинного обучения могут автоматически просчитывать оптимальные варианты по доставке, учитывая множество параметров: расположение продавца и покупателя, вид товара, его вес и габариты, загрузку курьерских служб и прочие.

Например, компания Alibaba задалась целью — выполнять заказы на материке в течение 24 часов и в течение 72 часов по всему миру. Она не стала создавать компанию курьерской службы, а еще в 2017 году инвестировала в платформу Cainiao Smart logistic на основе AI/ML. Платформа в реальном времени подбирает продавцам самый эффективный вариант доставки на основе местоположения, габаритов товара и доступных компаний-доставщиков. В итоге компания Alibaba сообщила о снижении количества ошибок в логистике на 40% благодаря использованию платформы.

Ведет учет складских остатков. 

Для избежания ситуаций с "простоем" товаров на складах или напротив, с недостатком продукции, можно использовать модель. Она спрогнозирует спрос на конкретный товар, используя существующие цены, текущие акции, исторические данные и другие параметры. В результате бизнес может снизить расходы на аренду, повысить доступность товаров для потребителя и упростить логистические вопросы.

Пример из опыта Riverstart —  компания-лидер в отрасли производства упаковки для товаров из пластика. Она работает на рынке со сложнопрогнозируемым спросом и регулярно сталкивается с дилеммой: согласится на внезапный крупный заказ и покупать сырье по повышенным ценам с привлечением кредитов или отказываться от заказа, теряя клиента, репутацию и доход.

Для решения этой задачи компании внедрили систему прогнозирования спроса на базе ML. За 3 месяца провели несколько этапов тестов системы и в результате компания отметила, что ежемесячно стала экономить от 2 млн рублей. Эти цифры достигнуты с помощью:

  • отсутствия кредитов на срочную закупку: теперь компания может планировать закупки сырья на основе прогнозов и не брать срочные кредиты;

  • избавления от дополнительных непредвиденных расходов на хранение неиспользуемого сырья.

ML усиливает компании в eСommerce

Популярность ML обусловлена его эффективностью. Так, отчеты McKinsey показывают, что ИИ способствует значительному увеличению доходов в сфере управления цепями поставок, при этом респонденты часто сообщают об увеличении доходов более чем на 5%.

Как искусственный интеллект помогает снижать затраты в разных сферах бизнеса

Благодаря возможностям искусственного интеллекта компании во всех отраслях могут использовать данные и получать ценную информацию для автоматизации процессов, добавления или расширения возможностей, и принимать более правильные решения.

Хотя первоначальный ажиотаж вокруг новой и сложной технологии постепенно утихает, устойчивый интерес к ней остается. Данные опросов показывают, что что все больше компаний будут внедрять машинное обучение в свою работу, чтобы оптимизировать бизнес-процессы и повысить точность прогнозов.

Материал по теме

Что россияне покупают в онлайн-магазинах ночью

Материал по теме

Приложение "Авито" временно недоступно в Google Play

Материал по теме

Яндекс Маркет представляет премиальный сервис Ultima

Подписаться на новости

Актуальное сейчас

Как выбрать международную платежную систему для онлайн-магазина

С развитием ecommerce-сектора на рынке появилось множество инструментов для автоматизации оформления заказа и его оплаты. В 2024 году компаниям доступен ряд платежных систем — от таких крупных платформ, как Pay...

Что россияне покупают в онлайн-магазинах ночью

Аналитики финтех-компании ЮMoney провели исследование и узнали, что россияне покупают в онлайне по ночам. Выяснилось, что 60% опрошенных занимаются ночным онлайн-шопингом, треть респондентов (35%) делают по...

Приложение "Авито" временно недоступно в Google Play

3 октября 2024 года пользователи столкнулись с неожиданной проблемой: приложение "Авито" исчезло из магазина Google Play. Причины этого события пока не ясны, так как Google предварительно не уведомил разраб...

Яндекс Маркет представляет премиальный сервис Ultima

Яндекс Маркет запустил новый премиальный раздел "Ultima", предлагающий покупателям эксклюзивный ассортимент товаров и высокий уровень сервиса. В Ultima собраны более 250 000 товаров от 650 известных ...

"Почта России" и Wildberries объединяют усилия для создания сети ПВЗ

"Почта России" и Wildberries объявили о масштабном сотрудничестве, направленном на расширение сети пунктов выдачи заказов по всей стране. Уже сейчас в Центральном федеральном округе открыто более 250 совмес...

Как правильно упаковывать посылки с товарами: советы эксперта

Сегодня логистика позволяет легко отправлять посылки в другой город или страну, а некоторые пользуются доставкой даже в пределах города, чтобы сэкономить время. Это действительно очень удобно, однако важно прав...

Согласие на обработку персональных данных

×

Физическое лицо, оставляя заявку на веб-сайте e-pepper.ru через форму «Обсудим ваш проект» и форму подписки на e-mail рассылку, действуя свободно, своей волей и в своем интересе, а также подтверждая свою дееспособность, предоставляет свое согласие на обработку персональных данных (далее — Согласие) Обществу с ограниченной ответственностью «АЭРОКОМ» (ООО «АЭРОКОМ») (ИНН 9705136776, info@aeroidea.ru, +7(495)120-12-38, +7 968 900-23-45), которому принадлежит веб-сайт https://e-pepper.ru и которое зарегистрировано по адресу 111024, г. Москва, вн.тер.г.муниципальный округ Лефортово, ул. Авиамоторная, д.50, стр.2, этаж 2, помещ.XI, комната 25, офис А79, на обработку своих персональных данных со следующими условиями:

  1. Данное Согласие дается на обработку персональных данных, как без использования средств автоматизации, так и с их использованием.
  2. Согласие дается на обработку следующих моих персональных данных: персональные данные, не относящиеся к специальной категории персональных данных или к биометрическим персональным данным: адрес электронной почты (e-mail); имя; сведения о месте работы; номер мобильного телефона.
  3. Цель обработки персональных данных: обсуждение возможного проекта.
  4. В ходе обработки с персональными данными будут совершены следующие действия: сбор; запись; систематизация; накопление; хранение; уточнение (обновление, изменение); извлечение; использование; передача (предоставление, доступ); блокирование; удаление; уничтожение.
  5. Третьи лица, обрабатывающие персональные данные по поручению ООО "Аэроком” для указанной в согласии цели:
    • АО "АМОЦРМ", 21205, г. Москва, вн.тер.г. Муниципальный Округ Можайский, Тер Сколково Инновационного Центра, б-р Большой, д. 42 стр. 1
    • ООО "Яндекс", 119021, г. Москва, ул. Льва Толстого, д. 16
  6. Персональные данные обрабатываются в течение 30 дней с момента отказа в дальнейшем обсуждении проекта или с момента принятия решения о заключении договора на проект в соответствии с ч. 4 ст. 21 152-ФЗ, смотря что произойдет раньше.
  7. Согласие может быть отозвано вами или вашим представителем путем направления ООО "Аэроком” письменного заявления или электронного заявления, подписанного согласно законодательству Российской Федерации в области электронной подписи, по адресу, указанному в начале Согласия.
  8. В случае отзыва вами или вашим представителем Согласия ООО "Аэроком” вправе продолжить обработку персональных данных без него при наличии оснований, указанных в пунктах 2 — 11 части 1 статьи 6, части 2 статьи 10 и части 2 статьи 11 Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 г.
  9. Настоящее согласие действует все время до момента прекращения обработки персональных данных, указанных в п. 6 и п. 7 Согласия.