AI in eCommerce: voordelen en toepassingen 2

Table of contents
De tijd dat kunstmatige intelligentie (AI) alleen in sciencefiction voorkwam, ligt ver achter ons. Tegenwoordig is AI een integraal onderdeel van ons dagelijks leven. Of het nu gaat om het schrijven van e-mails, het aanbevelen van films of het vereenvoudigen van financiële transacties, AI beïnvloedt allerlei aspecten van onze routines. Vooral in de eCommerce-wereld is de impact bijzonder groot.

Waar AI vroeger voornamelijk werd gezien als een luxe om klanten te imponeren en hun loyaliteit te vergroten, is het nu onmisbaar geworden voor eCommercebedrijven. AI fungeert als een krachtig instrument dat niet alleen inspeelt op de behoeften van klanten, maar ook bedrijfsprocessen efficiënt optimaliseert.
In dit artikel verkennen we de voordelen van AI in eCommerce en de meest gangbare toepassingen.

Voordelen van AI voor eCommercebedrijven

Gepersonaliseerde klantervaring

  • AI analyseert gegevens om relevante aanbevelingen te doen.
  • Biedt specifieke kortingen en aanbiedingen afgestemd op individuele klanten.
  • Maakt gebruik van natuurlijke taalverwerking voor een interactieve klantervaring.
  • Verhoogde klanttevredenheid leidt tot hogere verkoopcijfers en meer herhaalaankopen.

Verbeterde zoekresultaten

  • AI-algoritmen optimaliseren de zoekervaring op basis van klantgedrag.
  • Stelt producten voor die aansluiten bij de interesses van de klant.
  • Verbetert de nauwkeurigheid van zoekresultaten, wat resulteert in hogere conversieratio’s en meer inkomsten.

 

Zorgen over AI in eCommerce

Elke innovatie brengt zijn eigen uitdagingen met zich mee, dat geldt ook voor AI. Hoewel de voordelen enorm zijn, zijn er ook belangrijke overwegingen voordat je deze technologie omarmt. Zoals:

  • Kosten

De implementatie van AI kan flinke financiële kosten met zich meebrengen, waaronder investeringen in infrastructuur, het aantrekken van gekwalificeerd personeel en continu onderhoud. Dit kan een grote uitdaging zijn voor kleine bedrijven, vooral wanneer het rendement op de investering niet zeker is.

  • Privacy

De effectiviteit van AI is vaak afhankelijk van toegang tot grote hoeveelheden klantgegevens, wat privacyzorgen met zich meebrengt. eCommercebedrijven die AI gebruiken, moeten transparant zijn over hoe ze gegevens verzamelen en klanten geruststellen dat hun persoonlijke informatie veilig is.

  • Menselijke interactie

Hoewel AI een gepersonaliseerde klantervaring kan bieden, verlangen sommige klanten nog steeds naar de warmte van menselijke interactie. AI-chatbots kunnen de empathie van een echte medewerker niet altijd evenaren, wat soms tot frustratie leidt. Het is belangrijk om de juiste balans te vinden tussen technologie en menselijk contact, zodat je een positieve klantervaring kunt garanderen en een sterke reputatie kunt opbouwen.

  • Beveiliging

AI-systemen zijn niet immuun voor cyberdreigingen en kunnen kwetsbaar zijn voor hackers en andere aanvallen. eCommercebedrijven die AI gebruiken, moeten hun systemen beveiligen met sterke encryptiemaatregelen en continu investeren in beveiligingsprotocollen om klantgegevens te beschermen.

8 AI-use cases in eCommerce

Hoe AI de regels van het spel verandert voor zowel consumenten als bedrijven:

#1 Chatbots en spraakassistenten

AI-gestuurde chatbots en virtuele assistenten hebben de online winkelervaring een ware boost gegeven door gemak en personalisatie te bieden. Deze digitale helpers begrijpen de voorkeuren van gebruikers, doen slimme productaanbevelingen en beantwoorden vragen razendsnel, waardoor winkelen een stuk leuker wordt.
Met hun 24/7 beschikbaarheid kunnen klanten altijd terecht voor hulp, wat de betrouwbaarheid en toegankelijkheid vergroot. Terwijl de technologie zich verder ontwikkelt, vervagen de grenzen tussen fysieke en digitale ondersteuning, wat leidt tot een winkelervaring die perfect aansluit op de unieke wensen van elke klant.

Voorbeeld: Ikea

Billie, de innovatieve chatbot van Ikea, begrijpt klantvragen, biedt productdetails en aanbevelingen. Met 24/7 beschikbaarheid kan Billie meerdere gesprekken tegelijk afhandelen.
Tussen 2021 en 2023 heeft Billie 47% van de klantvragen beantwoord, goed voor 3,2 miljoen interacties en een besparing van bijna 13 miljoen euro. Dit stelt Ikea-medewerkers in staat om zich te richten op waardevolle taken, zoals verkoop op afstand.

#2 Gepersonaliseerd zoeken

AI maakt gebruik van slimme algoritmen en machine learning om het gedrag, de voorkeuren en de aankoopgeschiedenis van gebruikers te analyseren. Dit resulteert in zoekresultaten die echt afgestemd zijn op de unieke context van elke klant, waardoor relevante producten snel en accuraat worden weergegeven. Het voelt bijna alsof je een persoonlijke winkelassistent hebt die zich moeiteloos aanpast aan jouw wensen. Het resultaat? Tevreden klanten, stijgende verkoopcijfers en een versterkte loyaliteit.

#3 AI-gestuurde spraakgestuurde winkelervaring

Volgens een rapport van OnlineDasher geeft 71% van de shoppers de voorkeur aan spraakopdrachten boven het typen van vragen. Dankzij geavanceerde natuurlijke taalverwerking zijn spraakassistenten zoals Amazon Alexa en Google Assistant uitgegroeid tot persoonlijke winkelpartners. Gebruikers kunnen eenvoudig bestellingen plaatsen, productdetails opvragen en gepersonaliseerde aanbevelingen ontvangen met enkele gesproken opdrachten.

Voorbeeld: Carrefour

Deze Franse supermarktketen vereenvoudigt winkelen met Google Assistant. Klanten kunnen artikelen aan hun boodschappenlijst toevoegen of wijzigen door simpelweg te praten. Google Assistant zet de lijst om in een winkelwagentje op de Carrefour-website, waar klanten hun bestellingen kunnen afronden en betalen.

#4 Productaanbevelingen

Met gepersonaliseerde productaanbevelingen kunnen winkeleigenaren de betrokkenheid van klanten aanzienlijk verhogen en relevantere online winkelervaringen creëren. Dit leidt tot hogere conversiepercentages, grotere bestedingen en een sterkere klantloyaliteit. AI-gestuurde aanbevelingen spelen hierin een cruciale rol, waardoor elke interactie verandert in een unieke en waardevolle ervaring voor de klant.

Voorbeeld: Netflix

Netflix’s AI-gestuurde aanbevelingssysteem (NRE) analyseert content op basis van individuele profielen. Het systeem filtert meer dan 3.000 titels en gebruikt 1.300 aanbevelingsclusters om precies te begrijpen wat de klant wil zien.
Het analyseert elke klik en elk bezoek, waardoor het razendsnel hypergepersonaliseerde suggesties kan doen die perfect aansluiten op de voorkeuren van de klant. Hierdoor voelt het alsof de perfecte film of serie altijd binnen handbereik is!

#5 Dynamische prijsoptimalisatie

Het vaststellen van de ideale prijs voor een product is een complexe uitdaging, beïnvloed door concurrentieprijzen, productiekosten en klantvraag. Dit kan enorm tijdrovend zijn, vooral met een uitgebreid assortiment.
Stel je voor dat AI deze taak automatiseert door prijzen dynamisch aan te passen op basis van diepgaande data-analyse, wat voortdurende optimalisatie mogelijk maakt. Bovendien kan AI voorspellen wanneer het gunstig is om prijzen te verhogen of kortingen te geven. Hierdoor worden prijsaanpassingen voor honderden producten geautomatiseerd, waardoor handmatige wijzigingen verleden tijd zijn.

Voorbeeld: Amazon

Amazon past zijn prijzen dynamisch tot 20% aan in reactie op concurrentiepromoties. Deze aanpassingen worden geleidelijk doorgevoerd en nauwkeurig afgestemd op verkoopprognoses, wat zorgt voor zowel maximale winstgevendheid als scherpe concurrentievoordelen.

#6 Klantensegmentatie

Ongeveer 80% van de klanten verkiest merken die hun ervaring personaliseren, waardoor effectieve segmentatie onmisbaar is. Traditionele methoden kunnen weliswaar de productiviteit van marketingcampagnes verbeteren, maar het handmatig creëren van klantgroepen kost veel tijd.
AI-tools komen hier te hulp: ze analyseren data razendsnel en identificeren klantsegmenten op basis van gemeenschappelijke kenmerken. Hierdoor krijg je niet alleen een dieper inzicht in je doelgroep, maar ontdek je ook nieuwe segmenten die eerder misschien over het hoofd zijn gezien, wat leidt tot waardevolle inzichten uit bestaande gegevens.

#7 Verkoop- en vraagprognos

Prognoses zijn essentieel voor eCommercebedrijven, vooral als het gaat om voorraadbeheer, logistieke planning en prijsstrategieën. Het nauwkeurig voorspellen van de vraag wordt echter steeds ingewikkelder, omdat traditionele methoden, zelfs met seizoensgebonden data, vaak tekortschieten.
AI biedt een oplossing door gebruik te maken van realtime data zoals demografie, weersomstandigheden en sociale media-inzichten. Dankzij machine learning worden voorspellingen continu verfijnd naarmate er meer gegevens beschikbaar komen.

Voorbeeld: Danone

Danone heeft een machine learning-systeem geïmplementeerd dat de nauwkeurigheid van vraagvoorspellingen aanzienlijk verhoogt, vooral voor bederfelijke producten. Dit systeem stimuleert samenwerking tussen verschillende afdelingen en zorgt voor een betere balans op de voorraad, zodat Danone zijn serviceniveaus effectief kan waarborgen.

#8 Automatisch gegenereerde productbeschrijvingen

Het schrijven van overtuigende en SEO-geoptimaliseerde productbeschrijvingen is een uitdaging, zelfs voor ervaren copywriters. Naarmate je product inventaris groeit, kost het steeds meer tijd om unieke beschrijvingen te creëren.
Waarom zou je niet profiteren van AI-tools? Hoewel ze misschien niet de finesse van professionele copywriters bereiken, zijn AI-systemen uitstekend in het snel genereren van boeiende en geoptimaliseerde content op basis van productspecificaties, vooral voor eenvoudige beschrijvingen.

Voorbeeld: Restaurant Supply (case study door GoMage)

De klant van GoMage, een leverancier van restaurantuitrusting, wilde het proces van productbeschrijvingen stroomlijnen en generieke teksten omzetten in pakkende, SEO-geoptimaliseerde versies. Wij ontwikkelden een AI-aangedreven oplossing voor contentcreatie en -beheer die niet alleen complexe specificaties begrijpt, maar ook zorgt voor een consistente merkstem in gedetailleerde beschrijvingen.

Stapsgewijze AI-implementatie

Nieuwe technologieën omarmen is verleidelijk, maar het is belangrijk om te beginnen met een duidelijke routekaart. Dit voorkomt dat je kostbare tijd en geld verliest aan verkeerde investeringen en helpt je om gerichter te werk te gaan.

Stap 1: Ontwikkel een strategische basis

Begin met een goed doordachte strategie die jouw startpunt en uiteindelijke AI-doelen in kaart brengt. Laat deze stap niet alleen over aan een ingehuurde AI-expert, CIO of CTO. Verdiep je in de details van jouw AI-ambities, hanteer een pragmatische aanpak en start met beheersbare stappen die later kunnen worden uitgebreid.

Stap 2: Identificeer gerichte use cases

Bepaal specifieke use cases die aansluiten op jouw bedrijfsdoelen. Succesvolle AI-toepassingen ontstaan vaak op het snijvlak van bedrijfsdoelstellingen, datakwaliteit en beschikbare AI-modellen. Prioriteer kansen die inkomsten genereren en waar je een datavoordeel hebt, binnen een context die geschikt is voor bewezen AI-technologie.

Stap 3: Maak gebruik van externe expertise

Zelfs met een sterke passie voor AI is het belangrijk om deskundige begeleiding in te schakelen. Betrek een toegewijd team, hetzij tijdelijk of parttime, om de complexiteit van AI te doorgronden en een strategische routekaart op te stellen. Externe expertise kan ook handig zijn bij het realiseren van jouw MVP.

Stap 4: Implementeer een uitgebreide oplossing

Zodra je vertrouwen hebt in je team, begin dan met bouwen van de complete oplossing. Wees voorbereid op meerdere iteraties voordat je de gewenste functionaliteit bereikt. Naarmate het team meer ervaring opdoet met AI, zullen de voordelen van de geïmplementeerde projecten geleidelijk toenemen.

Conclusie

Het eCommercelandschap verandert radicaal dankzij de opkomst van machine learning en AI-technologieën. Terwijl we de volledige impact nog moeten zien, zijn er al talloze voorbeelden van hoe kunstmatige intelligentie de online winkelervaring verandert. De voordelen van AI zijn evident, van verbeterde klantervaringen tot innovatieve oplossingen in de sector.

Als er ooit twijfels waren over de transformatie van online productontdekking, dan heeft het huidige gebruik van AI deze volledig weggenomen. Voor bedrijven die deze technologieën nog niet hebben omarmd, is dit het ideale moment om deze transformatieve reis te starten.