खुदरा विक्रेता एआई के अनुकूल हो रहे हैं: ई-कॉमर्स में नए सामान्य में क्या महत्वपूर्ण है?

एआई टूल्स के निरंतर विकास का ई-कॉमर्स पर गहरा प्रभाव पड़ रहा है। उपभोक्ता उत्पादों की खोज, चयन और यहां तक कि खरीद के लिए जेनरेटिव एआई टूल्स जैसे कि चैटजीपीटी का उपयोग कर रहे हैं, जो ई-कॉमर्स मार्केटिंग फ़नल के हर स्तर को प्रभावित करता है। इस बीच, खुदरा विक्रेता डायनामिक प्राइसिंग, मांग की भविष्यवाणी और इन्वेंट्री प्रबंधन जैसे उद्देश्यों के लिए वास्तविक समय के सार्वजनिक वेब डेटा को इकट्ठा करने के लिए एआई टूल्स का उपयोग कर रहे हैं।

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि ये परिवर्तन तेजी से हो रहे हैं, और ई-कॉमर्स खुदरा विक्रेताओं को इसके साथ तालमेल बैठाने की आवश्यकता है। शोध के अनुसार, 67% ग्राहकों का मानना है कि कंपनियां उनकी बदलती जरूरतों का जवाब देने में đủ तेजी से काम नहीं कर रही हैं। 2025 का पीक ई-कॉमर्स सीजन, जो ब्लैक फ्राइडे से लेकर वर्ष के अंत तक की छुट्टियों तक फैला हुआ है, यह पहली बड़ी परीक्षा है कि ग्राहक एआई का उपयोग कैसे कर रहे हैं और खुदरा विक्रेताओं ने इसके अनुकूल कैसे हो रहे हैं और इसका लाभ कैसे उठा सकते हैं।

एसईओ से जियो तक

एडोबी एनालिटिक्स के अनुसार, चैटजीपीटी, पर्प्लेक्सिटी और क्लाउड जैसे जेनरेटिव एआई टूल्स से खुदरा विक्रेताओं को मिल रहे ट्रैफिक में जुलाई 2024 से फरवरी 2025 तक 1,200% की वृद्धि हुई है। इसी बीच, एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 23% खरीदार इस छुट्टी के मौसम में चैटबॉट और एआई टूल्स का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं, जो आंकड़ा जेन जेड और मिलेनियल्स के बीच 42% से अधिक है। और एआई का प्रभाव अब उत्पाद खोज से परे हो गया है, क्योंकि ओपनएआई ने हाल ही में चैटजीपीटी के लिए इंस्टेंट चेकआउट को लॉन्च किया है, जो खरीदारों को टूल को छोड़े बिना खरीदारी करने की अनुमति देता है। यह वर्तमान में एट्सी और कुछ शॉपिफाई स्टोर्स पर उपलब्ध है।

इन विकासों का अर्थ है कि ई-कॉमर्स खुदरा विक्रेताओं को सामग्री, विपणन और बिक्री के बारे में पुनः विचार करना होगा। बेन कंपनी के अनुसार, एक महत्वपूर्ण बहुमत उपभोक्ता अब शून्य-क्लिक परिणामों (जहां एआई सारांश द्वारा उत्तर प्रदान किए जाते हैं, न कि वेबसाइट पर जाने के द्वारा) पर निर्भर करते हैं 40% अपनी खोजों में। इसका अर्थ है खुदरा विक्रेताओं की वेबसाइटों पर कम ट्रैफिक, हालांकि एआई स्रोतों से आने वाले उन लोगों की रूपांतरण दर अधिक है।

इस संदर्भ में, जबकि पारंपरिक खोज इंजन अनुकूलन (एसईओ) रणनीतियां अभी भी प्रासंगिक हैं, यह स्पष्ट है कि जेनरेटिव एआई का उपयोग खरीदारी के लिए किया जा रहा है, जिससे जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (जियो) का उदय हो रहा है। जियो ई-कॉमर्स व्यापारियों के लिए कई नए चुनौतियां प्रस्तुत करता है। जेनरेटिव एआई टूल्स को शक्ति प्रदान करने वाले लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) ब्रांडों का विश्लेषण करते समय प्रतिष्ठा, विश्वसनीयता और विश्वास का मूल्यांकन करने के लिए प्रशिक्षित होते हैं। इसलिए, खुदरा विक्रेताओं को अपनी विश्वसनीयता बनाने के लिए कड़ी मेहनत करने की आवश्यकता है, विशेष रूप से सम्मानित बाहरी स्रोतों से समीक्षा या सिफारिशें प्राप्त करके।

विवरणात्मक उत्पाद प्रश्न

जियो के साथ जूझने वाला एक और कारक यह है कि ग्राहक जेनरेटिव एआई टूल्स का उपयोग करते समय प्रश्नों का गठन कैसे करते हैं। ओपनएआई के अनुसार, लगभग आधे सभी प्रश्न “पूछने” के पैटर्न का उपयोग करते हैं। यूएस रिटेल दिग्गज टारगेट के मुख्य सूचना और उत्पाद अधिकारी हाल ही में दावा किया 25% खोज अनुरोध जो उनके प्लेटफ़ॉर्म पर किए जाते हैं अब ‘विवरणात्मक प्रश्न’ हैं जो जटिल और परिष्कृत हैं।

जबकि एक खोज इंजन पर एक ग्राहक “स्लिम-फिट पिंक शर्ट” की खोज कर सकता है,同 एक ही प्रश्न एक एआई टूल पर “व्यवसायिक कैजुअल इवेंट्स के लिए स्लिम-फिट पिंक शर्ट” हो सकता है। विवरणात्मक प्रश्नों के लिए, उत्पाद विवरणों को अनुकूलित करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, उत्पाद पृष्ठों पर, जियो के लिए सबसे अच्छा अभ्यास सुझाव देता है कि विस्तृत एफएक्यू के रूप में बहुत अधिक उत्पाद विवरण शामिल किया जाए, जो सटीक रूप से लिखे गए हैं और एआई क्रॉलर को आसानी से पहचान करने में मदद करते हैं कि कौन से प्रश्न आपके उत्पाद के लिए एक अच्छा फिट होगा।

जियो के लिए डिजिटल सैंडबॉक्स

एक विचित्र मोड़ में, एआई जियो के लिए सामग्री विश्लेषण में मदद करने के लिए उपयोग किया जा रहा है। कोलम्बिया बिजनेस स्कूल के शोधकर्ता मानव व्यवहार की नकल करने वाले “डिजिटल ट्विन” बनाने के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग कर रहे हैं। जब एक विशिष्ट उत्पाद इनपुट किया जाता है, तो एलएलएम एक डिजिटल ट्विन बनाता है जिसमें एक खरीदार व्यक्तित्व, नाम, आयु, व्यवसाय और पसंद शामिल होती है। यह ट्विन तब चैटजीपीटी पर प्रासंगिक खोज करता है ताकि यह देखा जा सके कि कंपनी का उत्पाद कितनी प्रमुखता से सूचीबद्ध है। कंपनियां तब जेनरेटिव एआई का लाभ उठा सकती हैं ताकि यह देखा जा सके कि उनके उत्पादों का वर्णन और प्रस्तुति कैसे की जा रही है, इन डिजिटल ट्विन के निष्कर्षों के आधार पर।

एक ‘डिजिटल सैंडबॉक्स’ दृष्टिकोण जियो के लिए ई-कॉमर्स कंपनियों के लिए एक उत्पादक तरीका हो सकता है, लेकिन इसमें जोखिम भी है। एआई एजेंटों में अपने पक्षपात होते हैं, जो उनके प्रदर्शन और व्यवहार को प्रभावित कर सकते हैं। फिर भी, ये दृष्टिकोण ई-कॉमर्स बुद्धिमत्ता में एक संभावित तरीका प्रदान करते हैं।

एआई-संचालित डेटा संग्रह

विपणन फ़नल केवल एक तत्व है जो ई-कॉमर्स में एआई द्वारा बाधित किया जा रहा है। एक संभावित रूप से अधिक महत्वपूर्ण क्षेत्र व्यवसाय बुद्धिमत्ता (बीआई) है, जो एक व्यापक शब्द है जो डेटा के संग्रह और उपयोग का वर्णन करता है जो रणनीति और संचालन में सुधार करने वाले अंतर्दृष्टि उत्पन्न करता है। प्रभावी बीआई के लिए, ई-कॉमर्स कंपनियों को विश्वसनीय, अद्यतन डेटासेट की आवश्यकता होती है, जिसमें बाहरी डेटा भी शामिल है। एआई अब प्रतिस्पर्धी डेटा एकत्र करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है।

सार्वजनिक वेब डेटा, जैसे कि कीमतें और उत्पाद विवरण, को निकालने का अभ्यास ई-कॉमर्स प्रतिस्पर्धा का मुख्य आधार रहा है। अब एआई इसे सुव्यवस्थित कर रहा है। एआई-सक्षम टूल्स को प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके प्रेरित किया जा सकता है, जिसका अर्थ है कि कोडिंग की आवश्यकता नहीं है, और इंजीनियरों को पूरे डेटा संग्रह पाइपलाइन बनाने में घंटों नहीं बिताने पड़ते हैं। एआई भी स्क्रैपिंग के लिए उपयुक्त यूआरएल को इकट्ठा और फिल्टर कर सकता है, उदाहरण के लिए, एक प्रतिद्वंद्वी की वेबसाइट पर एक विशिष्ट श्रेणी के लिए सभी उत्पाद पृष्ठों को खोजकर।

एआई-संचालित शॉपिंग सहायकों के उदय के साथ, ई-कॉमर्स कंपनियां अब एक दूसरे से डेटा बिंदु एकत्र करने के लिए अधिक प्रवृत्त होंगी जो केवल विशिष्ट क्रियाओं के पूरा होने के बाद दिखाई देते हैं, जैसे कि अंतिम चेकआउट मूल्य।

मांग की भविष्यवाणी और वास्तविक समय में प्रतिक्रिया

वास्तविक समय के डेटा के साथ, प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण से लेकर इन्वेंट्री तक, खुदरा विक्रेता अपनी कीमतों या विपणन को तुरंत समायोजित कर सकते हैं और ग्राहकों को सर्वोत्तम प्रस्ताव प्रदान कर सकते हैं।

डायनामिक प्राइसिंग बीआई का एक सबसे महत्वपूर्ण और लोकप्रिय कार्य है जिसका उपयोग खुदरा विक्रेता कर सकते हैं, और एक हालिया सर्वेक्षण के अनुसार, 61% खुदरा विक्रेता यूरोप में इसका उपयोग करते हैं। हालांकि, उसी सर्वेक्षण में पाया गया कि कम से कम 15% एल्गोरिदम या एआई का उपयोग इस उद्देश्य के लिए करते हैं, जो एक अवसर को दर्शाता है। प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण पर नवीनतम डेटा का उपयोग करके, एलएलएम को स्वचालित रूप से मूल्य निर्धारण को समायोजित करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, जो विशेष रूप से छुट्टी के मौसम जैसे शीर्ष अवधियों के दौरान उपयोगी है।

एआई ग्राहक मांग और स्टॉक स्तरों पर डेटा का उपयोग करके भविष्य की मांग की भविष्यवाणी कर सकता है। इससे कई लाभ हो सकते हैं। डेलॉइट डिजिटल ने बताया है कि खुदरा विक्रेता अपने स्टॉक की निगरानी करने, इन्वेंट्री प्रबंधन करने और गतिविधियों के आधार पर ऑर्डर देने के लिए एआई का उपयोग कैसे कर सकते हैं। इसके अलावा, एआई वेब पर एकत्रित डेटा का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है ताकि यह समझा जा सके कि एक ब्रांड को कैसे देखा जा रहा है, जो रणनीतिक स्तर के अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

अवसर के लिए खुला

जबकि एआई ई-कॉमर्स विपणन फ़नल को बाधित कर रहा है, यह नए अवसर भी पैदा कर रहा है। यह जियो-अनुकूलित सामग्री का विश्लेषण और निर्माण करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। यह वास्तविक समय के सार्वजनिक वеб डेटा को इकट्ठा करने के प्रयासों में मूल्य जोड़ रहा है। एआई मूल्य निर्धारण, इन्वेंट्री और रणनीति पर निर्णय लेने के लिए डेटा का विश्लेषण करने में भी मूल्य जोड़ रहा है। और यह एआई के द्वारा बनाए जा रहे अन्य संभावित उपयोगों का उल्लेख नहीं है, जैसे कि बेहतर ग्राहक सहायता।

एआई जैसी कुछ विघटनकारी हमेशा डरावनी होती है, खासकर खुदरा विक्रेताओं के लिए जो अपने मुख्य बिक्री अवधि की ओर बढ़ रहे हैं। हालांकि, जो लोग एआई द्वारा बनाए जा रहे अवसरों के लिए खुले रहते हैं, वे केवल जीवित नहीं रह सकते हैं। वे समृद्ध हो सकते हैं।