Electra Auto社のAIエージェントと顧客の会話を示す携帯電話の画面の画像。会話には、AIエージェントが冬タイヤを勧めている様子が映し出されている。

コマースAI

AgentforceとAIコマースツールを活用して効率的に成長を促し、コンバージョン率を高め、マーチャントが設定した目標を達成を目指しましょう。ダイナミックな会話型インタラクションを通じて買い物客を引き付け、AIエージェントにサイトエクスペリエンスの自律的な管理を任せられます。

強力なAI機能であらゆるショッピング体験をパーソナライズ

ショッパーエクスペリエンス

Agentforceで、会話をコンバージョンに変えましょう。チャット内でビジュアル製品検索を使って、製品をすばやく見つけ、製品カタログを直接呼び出せます。店舗や製品に関よくある質問に対応して、ショッピング中のお客様の自信を高めましょう。Apple PayやGoogle Payでの決済をAgentforceとのチャット内で実現し、コンバージョン率を向上させます。

平均注文額を増やし、消費者体験を向上させましょう。AIを活用してショッピングトレンドを分析し、人気商品をおすすめします。ストアフロントでの購買行動や購入履歴、さらにデータ共有に同意したマーチャントからの情報にもとづき、データドリブンな提案を生成します。

流行のシューズが表示されているNorthern Trail Outfittersのホームページ。
流行のシューズが表示されているNorthern Trail Outfittersのホームページ。

消費者のためのパーソナライズされたAI体験を実現

B2Bバイヤーエクスペリエンス

顧客向けと同等の快適な購買体験をB2Bバイヤーに提供します。製品を簡単に見つけて購入し、事前交渉済みの価格で再注文できます。企業全体のデータに接続された自然言語、写真、動画を駆使することで、膨大な量の再注文に対応し、デジタルチャネル全体で細かなニュアンスを考慮した会話を促進します。さらに、人気のメッセージングアプリで取引を加速します。

AIによるデータ分析でコンバージョン率を高めましょう。マーチャンダイザーは、買い物客の行動や売れ筋製品のインサイトを得て、買い物客が頻繁に同時購入する製品を把握できます。また、AIを利用することで、店舗パフォーマンスと顧客生涯価値を高めて、ビジネス目標を達成するための対策を講じることができます。

[Intelligence]と[Product]タブが開いているAlpine Group社のSalesforceダッシュボードの画像。画面には上位の製品カテゴリが表示されています。サイドチャットウィンドウが開かれ、Agentforceが返品問題を解決するためのアクションを推奨している。
[Intelligence]と[Product]タブが開いているAlpine Group社のSalesforceダッシュボードの画像。画面には上位の製品カテゴリが表示されています。サイドチャットウィンドウが開かれ、Agentforceが返品問題を解決するためのアクションを推奨している。

企業データにもとづくAIで、販売店の生産性を高め、動的な顧客体験を実現

販売店向けコマースAI

サイト構築からパーソナライズされたプロモーション、製品説明まで、あらゆる業務を処理するエージェント型ワークフローによって、マーチャンダイジングチームを強化します。Agentforceはリアルタイムデータを活用して、製品パフォーマンスを向上させ、滞留在庫を動かし、コンバージョンを高めるための先回りしたレコメンデーションを提供します。会話から得られるインサイトを通じてビジネスを深く理解し、継続的な改善を促す実行可能なレコメンデーションを提供します。

ビジネスインサイトにもとづいて自動生成されるパーソナライズされたプロモーションを活用し、売上アップとマーケティングの簡素化を図りましょう。効果的なプロモーションを容易に作成できるため、在庫が速く回転し、動きの鈍い商品のコンバージョン率が上昇します。さらに、表示名を生成し、複数の言語に翻訳します。

プロンプト例とCTA生成ボタンの表示された[Smart Promotions]というタイトルのウィンドウの画像。メール、SMS、Facebook、WhatsAppのアイコンのある[Send Promo Links]というタイトルの別のウィンドウ。

AIでパーソナライズした製品説明とSEO対応のメタデータを利用し、時間の節約と成長の促進を図りましょう。AIで現地言語で説明を生成し、それぞれの市場に適合させることで、さまざまな地域への事業拡大がスムーズに進みます。また、SEOメタデータを生成し、オンラインでの表示回数を増やすこともできます。特定の検索意図に合わせてランディングページを設計することで、顧客を引き付けてオーガニックトラフィックを増やし、現地市場で商品が容易に検索でヒットするように調整します。

[All Products]タブが開いている[Commerce Product Workspace]というタイトルのウィンドウの画像。[Current Text]と[Generated Text]のスペースがある、[Product Description]というタイトルのポップアップウィンドウが下に表示されている。
プロンプト例とCTA生成ボタンの表示された[Smart Promotions]というタイトルのウィンドウの画像。メール、SMS、Facebook、WhatsAppのアイコンのある[Send Promo Links]というタイトルの別のウィンドウ。
[All Products]タブが開いている[Commerce Product Workspace]というタイトルのウィンドウの画像。[Current Text]と[Generated Text]のスペースがある、[Product Description]というタイトルのポップアップウィンドウが下に表示されている。

数千ものパートナーアプリとエキスパートを取り入れて、コマースAIツールを最大限に活用

Melon/DEPTのロゴ
OSF Global Services, Inc.のロゴ
Slalom社のロゴ
Coveo Solutions Inc.のロゴ
Conversica, LLCのロゴ
Session AI (ZineOne) のロゴ
Northern Trail Outfitters社のWebサイトとモバイルアプリインターフェースのモックアップ画像。[Bundle Up & Save]というタイトルのモジュール、[API]というタイトルの上向き矢印、3つのアイコン(三角形、VRヘッドセット、マイク)がポップアップしている。
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コマースAIに関するよくある質問

コマースAIツールを使用すると、マーチャンダイザーの勘に頼った作業を排除し、顧客一人ひとりに合わせて購入体験をカスタマイズできます。AIを活用した機能により、手作業によるマーチャンダイジング、新しい製品グループの作成、顧客セグメントの更新、並べ替えルールの最適化などにかかる時間とリソースを節約し、効率化を図れます。その結果、チームは収益拡大、生産性向上、カスタマーエンゲージメントの強化といった、本当に重要なことに集中できます。

AIの力を活用して、ビジネス全体でオートメーションを推進し、生産性を高めることができます。カスタマイズされた生成型の商品レコメンドやデータにもとづくインサイトの提供など、AIは顧客の獲得と維持、販売者のワークフローや自動化の実装、営業プロセスの効率化に貢献します。これを実現するために、コマースAIソリューションは、AIエージェントを効果的に活用して複雑なタスクを自動化します。コマースにAIエージェントを使用する方法の詳細をご覧ください。

AIを活用したツールで、マーチャントの生産性を高めます。日常業務を自動化してプロセスを最適化し、顧客一人ひとりに合わせた検索や製品発見を実現します。また、Eコマース用のAIツールは、ビジネスインサイトや顧客データを分析し、商品を見つけて配送が完了するまでの購入体験をパーソナライズして充実させることで、売上拡大のお手伝いをします。これには、エージェント型コマースを活用した複雑なバックオフィス業務自動化や、インテリジェントなレコメンデーションとリアルタイムサポートで発見から購入までをガイドする、AIショッピングアシスタントによる高度にパーソナライズされた顧客とのインタラクションなどが含まれます。

EコマースAIソリューションが自社のビジネスに適しているかどうかを判断する際は、まず目標、ユースケース、データ戦略を最優先に検討することが重要です。次に、ツールの機能、特長、拡張性、互換性、連携のしやすさ、信頼性の基準を考慮します。

はい。コマースAIではレコメンダーを設定できます。レコメンダーとは、どの商品レコメンデーションを返すかを決定する際にEinsteinが使用する戦略を定義するものです。マーチャンダイザーは、サイトのコンテンツスロットをレコメンデーションスロットとして設定し、そのスロットに使用するレコメンダーを指定できます。設定が完了すると、コンテンツスロットは、すべてのタッチポイントで一人ひとりに応じたレコメンデーションを表示するようになります。レコメンデーションは、顧客が最近閲覧した商品を表示する基本機能に使うことはもちろん、商品詳細ページなどでほかの顧客が最終的に購入したものや完成させたセットを表示する高度な機能に使うこともできます。

商品レコメンデーションエンジンの詳細

Einsteinレコメンデーションは、メールやWeb上で製品やコンテンツをレコメンドし、それぞれの顧客に最適な製品、コンテンツ、オファーを提供します。顧客とのすべてのやり取りが貴重なインサイトとなります。顧客はクリックやダウンロード、閲覧、購入を行うたびに、自分の好みに関するデータを提供しています。Einsteinレコメンデーションは、ユーザーの行動データをアルゴリズムや独自のビジネスルールと統合し、嗜好プロフィールを構築します。このプロフィールをもとに、それぞれの顧客に最も関係のあるコンテンツや製品をリアルタイムで判断します。