はじめに

小売ブランドは、オンラインでの市場シェアをめぐって競争しています。伝統的な販売者が便利な場所を確保するだけだったのに対し、インターネットはアクセスを自由化し、顧客が製品にアクセスしやすくなりました。スマートフォンとインターネット接続があれば、欲しいものを何でも検索できます。いくつかのブランドは、顧客が店舗を閲覧している間に、自分たちが望むものを提供する革新的でパーソナライズされた方法を採用しています。その1つが、AIプロダクトファインダーです。

AIプロダクトファインダーは、顧客のショッピング体験を簡略化し、巨大な商品カタログを掘り下げる手間を省きます。これらは主にAIによって駆動され、ブラウザデータと対話してショッピングの問い合わせの文脈を理解します。伝統的なeコマースの検索による不適切なアルゴリズムやコンテンツのパーソナライズ不足から生じる顧客のフラストレーションを軽減します。

このブログ記事では、AIプロダクトファインダーについて、その仕組み、利点、最も一般的なユースケースについて詳しく学びます。

AIプロダクトファインダーとは？

AIプロダクトファインダーは、単なるキーワードマッチングを超えた新しい形のeコマースチャットであり、買い物客の体験を向上させ、売上を増やします。オンライン店舗でパーソナライズされたアシスタンスを拡張するために、オンライン商人が採用できる神技のようなトリックです。ほとんどのAIプロダクトファインダーは、どの小売業者のウェブサイトにも簡単に統合できるプラグアンドプレイ型のソフトウェアとして提供されています。

AIプロダクトファインダー: その仕組みは？

最終製品は、数分で稼働可能な簡単な一体型ソフトウェアですが、その魔法がどのように働いているかを一度疑問に思ったことはありませんか？この4つのステップで、すべてを示し、顧客に瞬時に結果を提供します。

1. データ収集

最初のステップとして、AIソフトウェアはショッピング活動からデータポイントを収集します。例えば：

• ユーザーのクエリ（検索バーへの入力例: "50ドル以下のワイヤレスヘッドフォン"）

• 過去の購入（先月ゲーミングコンソールを購入したショッピング客）

• 閲覧履歴（訪問したページ、滞在時間、閲覧したアイテム）

• 人口統計（性別、場所、年齢）

収集された顧客行動データ量が多ければ多いほど、AIの提案品質は向上します。

2. パターン認識

次に、機械学習（ML）は収集されたショッピングデータを使用してパターンを接続します。例えば、アルゴリズムは、スマートウォッチを購入する人々はフィットネストラッカーも購入する可能性が2倍であることを明らかにするかもしれません。また、料理器具を検索している人々についても、特定のブランドのナイフを手に入れる可能性があります。この歴史的なデータトレンドからの借用は、将来の結果を予測するのに役立ち、「XがYを導く」というような関連性を一致させます。

AIの驚くべきところは、明らかなパターンを見るだけでなく、微妙なパターンも解き明かすことができることです。例えば、月の涼しいシーズンには、人々はそれを検索していなくても、重たいジャンパーを購入する可能性が高くなります。

3. 文脈分析

次のステップとしてAIは、特定されたパターンの背後にある“なぜ”を探ります。現実の文脈を与え、その理解を定義します。例えば:

• シーズン: 12月には冬のコートが推奨セクションのトップになり、7月には水着が表示されます。12月（冬）に需要がある可能性は7月（夏）よりも顕著です。
  
  

• 場所: 同様に、アンカレッジの人に雨具を推奨するのは、マイアミの人に対してよりも合理的です。
  
  

• 現在のトレンド: より高い正確性を求め、AIはトレンドのハッシュタグや天気予報からの外部データを参照し、ユーザー行動と関連付けて関連性を測定することがあります。

4. リアルタイムの推奨

ミリ秒単位で、AIはすべてを引き上げ、買い物客にパーソナライズされた商品推奨を提供します。集められたデータと文脈的な洞察に基づいて、購入オプションは関連性、購入の可能性、ユーザーの満足度に応じてランク付けされます。カートに商品を入れた時に「あなたにおすすめ」セクションで見ることができます。

時々、スコアリングメカニズムが採用されます。例：商品X: 95％の一致；商品Y: 85％の一致。最も正確な方法で、アイテムがシームレスな体験とフィードバックループに基づいてランク付けされます。

AIプロダクトファインダーの利点

AI対応のプロダクトファインダーを従来のチャットボットと混同しないようにすることが重要です。複数のインテリジェントツールを備えたこれらは、オンライン商人に収益を増やし、成功を測る方法を増やします。

個別化された検索結果—個々の好みに合わせた商品

AIプロダクトファインダーは個人の好みに合わせて推奨をカスタマイズできます。さまざまなカテゴリーから探し出しても、AIは過去の購入、検索、その他のためらいを元に整理します。コーヒーが好きな人なら、エスプレッソ豆を購入した後、高級なエスプレッソマシンの提案を受けるかもしれません。

ショッピング時間の節約

無数のオンラインオプションを閲覧することは、干し草の中から針を探すように感じるかもしれません。AIプロダクトファインダーは、最も関連性の高い選択肢の短いリストを最初に提供することで時間を短縮します。30組のヘッドフォンの中を一つ一つ見ていくのではなく、スタイルや予算、その他のニーズに合った5つの選択肢がポップアップで表示されます。

売上とコンバージョンの増加

正しいタイミングでお客様に正しい商品を展示することで、販売の可能性が高まります。AIプロダクトファインダーはクロスセール/アップセルを通じて商品を売り出すのに役立ちます。同様に、訪問者にターゲットメッセージングやクイズで巻き込み、正しい商品に案内することで商人在庫が増やせます。

サポート負担の軽減

AIプロダクトファインダーは、製品の詳細、在庫の有無、比較などの定期的な問い合わせを自動的に処理できます。このソフトウェアはサポートチケットの数を95％削減し、人間のサポートチームは複雑な問題に専念できるようにします。

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lookfor—究極のAIプロダクト探索ツール

lookfor はShopify商人に人気のあるAIプロダクトファインダーです。他のツールがコード知識を要求する複雑なインストールを必要とするのとは異なり、lookforは簡単なドラッグ＆ドロップの一体型ソフトウェアであり、埋め込み可能で即時使用可能です。lookforのAIプロダクトファインダーは、関連商品の推奨によって顧客がアイテムを迅速に見つけるのを助けます。

lookforのAIは、ユーザー入力を分析して、パーソナライズされた商品推奨を中継します。例えば、バスケットボールのスニーカーについて問い合わせがあれば、その服装とよく一緒に使われるフィットネストラッカーや格好良い靴下など、他の関連商品が推奨されます。

同様に、クイズやマジック機能はFOMO（見逃したくない感）を生成し、AOVを増やし、独占特典やソーシャルプルーフを提供する—販売の際に効果的なマーケティングハックを引き起こすことができます。例えば、ショッピング客には「送料無料まであと50ドルです」というメッセージが表示され、カート内の商品の価値を増やすように促してくれます。

では、このソフトウェアについてオンラインのレビュアーが何を言っているかを知りたいですか？こちらをクリックしてください。こちら。

小売の未来を特徴づけるトレンドとは？ 

ビジュアル検索

買い物客は、自分が称賛するクールなものの写真やスクリーンショットを撮影し、それを小売業者の検索フィルターにアップロードできます。AIによるコンピュータービジョンが、色、形、模様、文脈を分析し、カタログ内の商品と画像をマッチさせます。

音声検索

会話型AIは自然言語のクエリを処理できます。たとえば、「ライダーの旗の色のヘルメットを見せて」といった音声チャット検索エントリを行うことができます。NLPとセマンティック検索の組み合わせにより、リクエストが曖昧であってもそのリクエストを理解し、適切な製品を特定します。

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要約—AIのショッピング体験

Lookfor のようなAIプロダクトファインダーツールは、これまでにない形で個別化された推奨事項を買い物客に提供するためにジェネレーティブAI技術を活用します。オンライン小売業者のショッピングアシスタントとして、コンバージョン、顧客ロイヤルティ、顧客生涯価値の即時的な増加が見られます。顧客行動分析に基づく洗練された在庫管理とカスタマイズされた体験は、ブランドロイヤルティをさらに高めます。

よくある質問

AIプロダクトファインダーと標準のeコマースチャットボットの違いは何ですか？

AIプロダクトファインダーは、個々の好みに基づいたパーソナライズされた製品推奨を提供し、迅速かつ24時間365日サポートを行い、典型的なeコマースチャットボットとは異なり、対話コストを大幅に削減します。

AIプロダクトファインダーが顧客サポートをどのように改善できますか？  

AIプロダクトファインダーは、同時に複数の言語で顧客の問い合わせを処理し、製品データベースと統合します。自動化されながらもインテリジェントなショッピングアシスタントが、すべての潜在顧客と交流し、購入が完了するまで彼らの経験を向上させるのに、どんなスタッフも太刀打ちできません。