चार तरीके जिनसे एआई उभरते हुए ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म को बड़े खेल वितरकों के साथ प्रतिस्पर्धा करने में मदद करता है

पिछले 12 वर्षों में, कंप्यूटर और वीडियो गेम वितरण रणनीतियों में एक बड़ा बदलाव आया है। डिजिटल गेम की बिक्री पहली बार 2013 में शारीरिक प्रतियों की बिक्री से अधिक हो गई, और यह प्रवृत्ति 2020 के लॉकडाउन से और तेज हो गई। इटली में, उदाहरण के लिए, पहले सप्ताह के दौरान डिजिटल गेम डाउनलोड 174.9% तक बढ़ गए।

आगे देखते हुए, बाजार 2027 तक 5.76% की सीएजीआर से बढ़ने के लिए तैयार है, और उस वर्ष के अंत में 25.4 अरब डॉलर के बाजार आकार तक पहुंच जाएगा।

इसके बावजूद, प्रतिस्पर्धा बहुत तीव्र है। डिजिटल गेम बाजार कुछ ही प्लेटफ़ॉर्म द्वारा नियंत्रित किया जाता है, और 94% खर्च डिजिटल रूप से होता है, जो नए प्रवेशकर्ताओं के लिए बहुत कम जगह छोड़ता है। स्थापित खिलाड़ी – जैसे कि स्टीम और एपिक गेम्स स्टोर – प्रकाशकों पर भारी शुल्क लगाने के लिए इसका लाभ उठाते हैं।

इन बड़े संस्थाओं के लिए, अपने संचालन में एआई को एकीकृत करना स्वाभाविक है। हालांकि, छोटे, उभरते प्लेटफ़ॉर्म के लिए, एआई एक गेम-चेंजर हो सकता है – जो उन्हें स्थापित ऑलिगोपोली को चुनौती देने की अनुमति देता है।

जबकि सफल एआई कार्यान्वयन को दोहराने के लिए प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट विशेषताओं और संचालन संदर्भों पर ध्यान से विचार करने की आवश्यकता है, यहाँ चार तरीके हैं जिनसे एआई छोटे ई-कॉमर्स कंपनियों को डिजिटल वितरण दिग्गजों के साथ प्रतिस्पर्धा करने में मदद कर सकता है।

#1: धोखाधड़ी का पता लगाने में सुधार

गेमिंग प्लेटफ़ॉर्म पर, धोखाधड़ी अन्य ई-कॉमर्स क्षेत्रों की तुलना में बहुत बड़े पैमाने पर और अधिक बार होती है। अपने एल्गोरिदम के माध्यम से विशाल लेनदेन डेटा को संसाधित और विश्लेषण करने की क्षमता के साथ, एआई तुरंत संदिग्ध पैटर्न या विचलन की पहचान कर सकता है।

व्यापक लेनदेन डेटाबेस के माध्यम से खोज करके, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम असामान्य उपयोगकर्ता व्यवहार, असामान्य भुगतान योजनाओं और असामान्य भौगोलिक क्षेत्रों से खरीदारी जैसे धोखाधड़ी के संचालन को पहचान सकते हैं।

पारंपरिक नियम-आधारित प्रणालियों में, इनमें से कुछ संकेतक अनदेखे हो सकते हैं, जो कंपनी को धोखाधड़ी का पता लगाने और संभावित वित्तीय नुकसान के लिए उजागर करने की क्षमता को बाधित कर सकते हैं।

हमारी कंपनी में, तीसरे पक्ष द्वारा विकसित एआई-संचालित सॉफ़्टवेयर को लागू करके, हमने लगभग 95% धोखाधड़ी लेनदेन को रोका है। हम प्रौद्योगिकी के साथ मिलकर काम करते हैं। एक बार जब कोई ऑपरेशन संदिग्ध के रूप में चिह्नित किया जाता है, तो हमारे प्रबंधक व्यक्तिगत रूप से इसकी समीक्षा करते हैं। डिजिटल गेम की कुंजी खरीदार को तब तक जारी नहीं की जाती जब तक कि खरीद को हमारे प्रबंधक द्वारा मैन्युअल रूप से अनुमोदित नहीं किया जाता।

#2: ग्राहक सहायता प्रश्नों को स्ट्रीमलाइन करना

ई-कॉमर्स में, एआई-संचालित चैटबॉट एआई के सबसे सामान्य अनुप्रयोगों में से एक हैं।

चूंकि बाजार में कई समाधान पहले से ही हैं, चैटबॉट को लागू करना अपेक्षाकृत आसान है, यहां तक कि ऐतिहासिक डेटा के बिना भी। क्योंकि वे उपयोगकर्ता इंटरैक्शन से सीख सकते हैं, चैटबॉट तुरंत परिणाम देते हैं और कंपनियों को ग्राहक सहायता कर्मचारियों की आवश्यकता को कम करने में मदद करते हैं।

इसके अलावा, वे मौजूदा ग्राहक सहायता एजेंटों के लिए समय को मुक्त करते हैं।

हमारे अनुभव में, प्राप्त अधिकांश प्रश्न – लगभग 70% – बहुत सरल और दोहराए जाते हैं। उदाहरणों में शामिल हैं:

• क्या गेम खरीदने के लिए उपलब्ध है?
• मैं गेम की कुंजी कब प्राप्त कर सकता हूं?
• मैं अपनी लाइसेंस कुंजी को कैसे सक्रिय करूं?
• मेरे ऑर्डर की स्थिति क्या है?

इनमें से 80% मामलों में, हमारे एआई बॉट्स हमारे उपयोगकर्ताओं को लाइव ऑपरेटर को स्थानांतरित किए बिना मदद करने में बहुत सफल रहे हैं। इसलिए, हम कह सकते हैं कि हमारे बॉट्स लगभग 56% हमारे आने वाले समर्थन अनुरोधों को कवर करते हैं, जो हमें पहले समर्थन कर्मचारियों में डाले गए मूल्यवान संसाधनों को मुक्त करने की अनुमति देता है ताकि हम उन्हें कंपनी में विकास को बढ़ाने के लिए उपयोग कर सकें।

#3: यूएक्स रूपांतरण-चालित पैटर्न की पहचान करना

एक सामान्य दुविधा जिसका सामना ई-कॉमर्स-उन्मुख व्यवसाय के मालिकों को करना पड़ता है, वह उन कारकों की पहचान करना है जो सफलतापूर्वक रूपांतरण को चलाते हैं और जो नहीं।

यह एक और क्षेत्र है जहां एआई मदद कर सकता है, उपयोगकर्ता डेटा एकत्र करके जो रूपांतरण को चलाने वाले या रोकने वाले व्यवहार पैटर्न की पहचान करता है। इस डेटा के आधार पर, कंपनियां अपनी वेबसाइट पर यूएक्स-केंद्रित समायोजन कर सकती हैं।

इसके अलावा, एआई विपणन प्रयासों की प्रभावशीलता को बढ़ाने वाले ग्राहक खंड बना सकता है। क्योंकि यह विभिन्न आयामों में उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल बना सकता है, एआई उन कनेक्शनों का पता लगा सकता है और समान खंडों को उजागर कर सकता है जो मैनुअल समीक्षा के माध्यम से स्पष्ट नहीं हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, जीटीए 5 खरीदने वाले ग्राहक किसी अन्य शैली के खेल में भी रुचि रख सकते हैं जो सिद्धांत रूप से जीटीए 5 से संबंधित नहीं है।

इसके लिए, हमने रिटेल रॉकेट से तीसरे पक्ष के एआई व्यक्तिकरण समाधान को लागू किया है। ऐतिहासिक ग्राहक खरीद डेटा का लाभ उठाकर, यह उपकरण हमें कई कार्यों को पूरा करने में मदद करता है, जैसे कि हमारी वेबसाइट और ईमेल के माध्यम से व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशें प्रदान करना और उत्पादों के बीच संबंधों की पहचान करना, जिससे हम पूरक खरीदारी का सुझाव दे सकते हैं।

इसके अलावा, हम अपने ग्राहकों की अगली संभावित खरीदारी का समय निर्धारित कर सकते हैं। यह हमारे विपणन संदेशों के समय को भी बेहतर बनाता है। सभी में, हम कह सकते हैं कि इन प्रयासों ने हमारी बिक्री को विपणन चैनलों के माध्यम से लगभग 15% तक बढ़ा दिया है।

#4: बिक्री की भविष्यवाणी

गेमिंग उद्योग की समय-संवेदनशील प्रकृति को देखते हुए – जैसे कि स्टीम प्रकाशकों द्वारा उत्पन्न कुंजियों की संख्या पर प्रतिबंध लगाता है – प्रभावी भविष्यवाणी महत्वपूर्ण है।

यहां, हमने दो प्राथमिक तरीकों पर आधारित एक सरल एआई मॉडल लागू किया है: समय श्रृंखला पूर्वानुमान और प्रतिगमन विश्लेषण।

पैटर्न का पता लगाकर, पूर्ववर्ती हमें भविष्य के बिक्री आंकड़ों की भविष्यवाणी करने और मौसमी को अनुकूलित करने में मदद करता है, जो गेमिंग क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कारक है। दूसरी ओर, बाद वाला हमारी टीम को बिक्री डेटा और अन्य चर – जनसांख्यिकी, मूल्य निर्धारण, उत्पाद श्रेणियों और अधिक – के बीच संबंध स्थापित करने में मदद करता है।

चूंकि इनमें व्यापक विचलन हैं – उदाहरण के लिए, ईए स्पोर्ट्स द्वारा वार्षिक रूप से जारी खेल और दशकों तक फैले रणनीति खेल हैं – इन महत्वपूर्ण कारकों को सही करना सटीक भविष्यवाणी के लिए महत्वपूर्ण है।

हमने पहली बार 2024 के वसंत में इसकी शुरुआत की, इसलिए अब तक हमारे परिणाम एआई के बिना हासिल किए गए परिणामों के समान हैं। हालांकि, हम उम्मीद करते हैं कि जैसे ही हम अपने मॉडल को और अधिक कैलिब्रेट और परिष्कृत करते हैं और अधिक ऐतिहासिक डेटा एकत्र करते हैं, हमारी सटीकता समय के साथ काफी बेहतर होगी।

अंतिम विचार

कुछ क्षेत्रों में, जैसे कि गेमिंग में, एआई एक लोकतांत्रिक कारक बन सकता है – जो उभरते हुए, उच्च-संभावना वाले प्लेटफ़ॉर्म को स्थापित दिग्गजों के साथ प्रतिस्पर्धा करने की अनुमति देता है।

यह कहा जा रहा है, अपनी क्षमता को पूरी तरह से महसूस करने के लिए, यह केवल एआई को एकीकृत करने के बारे में नहीं है, बल्कि इसे सही तरीके से करने के बारे में है।

छोटी कंपनियों के लिए जो एआई विशेषज्ञों की एक इनहाउस टीम को बनाए रखने का खर्च नहीं उठा सकती हैं, एक व्यवहार्य समाधान मौजूदा तीसरे पक्ष के सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना है। इनमें से कुछ तैयार समाधानों का उपयोग नियमित विकासकर्ता द्वारा किया जा सकता है, भले ही वे एआई में विशेषज्ञ न हों।

मेरा सुझाव है कि आप अपने काम का 100% तुरंत एआई में स्थानांतरित न करें। इसके बजाय, एक क्रमिक दृष्टिकोण अपनाएं। उदाहरण के लिए, एआई से 10% उपयोगकर्ता प्रश्नों को संभालने या 10% उत्पादों को गतिशील रूप से मूल्य निर्धारित करने के लिए कहें।

अंत में, मानव स्पर्श बनाए रखें। एआई के समर्थन की गुणवत्ता की समीक्षा करने के लिए लोगों को रखना बहुत फायदेमंद हो सकता है। जैसे ही एआई अपनी कीमत साबित करता है, आप अपने संगठन के भीतर इसके दायरे का विस्तार कर सकते हैं।