खुदरा विक्रेता एआई के अनुकूल हो रहे हैं: ई-कॉमर्स के 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 खरीदारी के लिए जेनरेटिव एआई टूल्स जैसे कि चैटजीपीटी का उपयोग बढ़ा रहे हैं, जो ई-कॉमर्स मार्केटिंग फ़नल के हर स्तर को प्रभावित करता है। इस बीच, खुदरा विक्रेता गतिविधियों जैसे कि डायनामिक प्राइसिंग, मांग पूर्वानुमान और इन्वेंट्री प्रबंधन 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 पर्याप्त तेजी से नहीं दे रही हैं। 2025 का शीर्ष ई-कॉमर्स सीजन, जो ब्लैक फ्राइडे से लेकर साल के अंत तक की छुट्टियों तक फैला है, यह देखने का पहला बड़ा अवसर है कि ग्राहक एआई का उपयोग कैसे कर रहे हैं और खुदरा विक्रेता इसके अनुकूल कितनी अच्छी तरह से अनुकूलित हो रहे हैं और इसका लाभ उठा सकते हैं।

एसईओ से जीईओ तक

एडोबी एनालिटिक्स के अनुसार, जेनरेटिव एआई टूल्स जैसे कि चैटजीपीटी, परप्लेक्सिटी और क्लॉड से खुदरा विक्रेताओं को यातायात 1,200% बढ़ गया जुलाई 2024 से फरवरी 2025 तक। इस 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 जेन जेड और मिलेनियल्स के बीच 42% से अधिक है। और एआई का प्रभाव अब उत्पाद खोज से परे है, ओपनएआई 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 एस्टी 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। बैन कंसल्टेंसी का अनुमान है कि उपभोक्ताओं का एक महत्वपूर्ण बहुमत अब जीरो-क्लिक परिणामों (जहां उत्तर एआई अवलोकन द्वारा प्रदान किए जाते हैं, न कि वेबसाइट पर जाने के बजाय) पर निर्भर करता है 40% của उनकी खोजों में। इसका अर्थ है खुदरा विक्रेताओं की वेबसाइटों पर कम यातायात, हालांकि एआई स्रोतों से साइटों पर आने वाले लोगों की रूपांतरण दर अधिक है।

इस संदर्भ में, जबकि पारंपरिक खोज इंजन अनुकूलन (एसईओ) रणनीतियां अभी भी प्रासंगिक हैं, प्रवृत्ति स्पष्ट रूप से जेनरेटिव एआई के लिए खरीदारी की ओर है, इसलिए जेनरेटिव इंजन अनुकूलन (जीईओ) का उदय हो रहा है। जीईओ ई-कॉमर्स व्यापारियों के सामने कई नए चुनौतियां प्रस्तुत करता है। जेनरेटिव एआई टूल्स को शक्ति प्रदान करने वाले बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) ब्रांडों का मूल्यांकन 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।

विवरण उत्पाद प्रश्न

जीईओ के साथ जूझने के लिए एक और कारक यह है कि ग्राहक जेनरेटिव एआई टूल्स का उपयोग करते समय प्रश्नों को कैसे बनाते हैं। ओपनएआई के अनुसार, लगभग आधे 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 ‘विवरण प्रश्न’ माने जाते हैं जो जटिल और परिष्कृत हैं।

जबकि खोज इंजन पर एक ग्राहक “स्लिम-फिट पिंक शर्ट” के लिए खोज कर सकता है, उसी प्रश्न को एक एआई टूल पर “स्लिम-फिट पिंक शर्ट व्यवसायिक अनौपचारिक आयोजनों के लिए” के रूप में बनाया जा सकता है। इस तरह के विवरण प्रश्नों के लिए, उत्पाद विवरण को अनुकूलित करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, उत्पाद पृष्ठों पर, जीईओ सर्वोत्तम अभ्यास सुझाव देता है कि विस्तृत एफएक्यू के रूप में बहुत अधिक उत्पाद विवरण शामिल किया जाए, जो सटीक रूप से लिखे गए हों। यह एआई क्रॉलर को आसानी से पहचानने में मदद करता है कि कौन से प्रश्न आपके उत्पाद के लिए एक अच्छा फिट होंगे।

जीईओ के लिए डिजिटल सैंडबॉक्स

एक विचित्र मोड़ में, एआई को सामग्री विश्लेषण और जीईओ में मदद करने के लिए उपयोग किया जा रहा है। कोलंबिया बिजनेस स्कूल के शोधकर्ता बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करके “डिजिटल ट्विन” बना रहे हैं जो मानव व्यवहार की नकल करते हैं। जब एक विशिष्ट उत्पाद इनपुट किया जाता है, तो एलएलएम एक डिजिटल ट्विन बनाता है जिसमें एक शॉपर व्यक्तित्व होता है, जिसमें 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 उपयोग करके अपने उत्पादों का वर्णन और प्रस्तुति को समायोजित कर सकती हैं, इन डिजिटल ट्विन के निष्कर्षों के आधार पर।

एक ‘डिजिटल सैंडबॉक्स’ दृष्टिकोण जीईओ के लिए ई-कॉमर्स कंपनियों के लिए एक उत्पादक तरीका हो सकता है, लेकिन यह जोखिमों से भरा हुआ है। एआई एजेंटों में अपने स्वयं के पूर्वाग्रह होते हैं, जो उनके प्रदर्शन और व्यवहार को प्रभावित कर सकते हैं। फिर भी, ये दृष्टिकोण ई-कॉमर्स बुद्धिमत्ता में आगे बढ़ने का एक संभावित तरीका प्रदान करते हैं।

एआई-संचालित डेटा संग्रह

विपणन फ़नल केवल ई-कॉमर्स का एक तत्व है जो 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 को इकट्ठा करने और उसका उपयोग करने का वर्णन करता है ताकि रणनीति और संचालन में सुधार हो सके। 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 इकट्ठा करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है।

सार्वजनिक वेब डेटा, जैसे कि कीमतें और उत्पाद विवरण, को निकालने की प्रथा ई-कॉमर्स प्रतिस्पर्धा का एक मुख्य स्तंभ रहा है। अब एआई इसे सुव्यवस्थित कर रहा है। एआई-संचालित 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 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 एक दूसरे से डेटा बिंदु इकट्ठा करने के लिए अधिक प्रवृत्त होंगी जो कि केवल विशिष्ट क्रियाओं के पूरा होने के बाद ही दिखाई देते हैं, जैसे कि अंतिम चेकआउट मूल्य।

मांग पूर्वानुमान और वास्तविक समय में प्रतिक्रिया

वास्तविक समय के डेटा के साथ, प्रतिद्वंद्वी 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% इसके लिए अल्गोरिदम या एआई का उपयोग करते हैं, जो एक अवसर को दर्शाता है। प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण पर नवीनतम डेटा का उपयोग करके, एलएलएम को स्वचालित रूप से मूल्य निर्धारण समायोजित करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, जो छुट्टी के मौसम जैसे शीर्ष अवधि के दौरान विशेष रूप से उपयोगी होता है।

एआई ग्राहक मांग और स्टॉक स्तरों पर डेटा का उपयोग करके भविष्य की मांग का अनुमान लगा सकता है। इसके कई लाभ हो सकते हैं। डेलॉइट डिजिटल ने बताया है कि खुदरा विक्रेता अपने स्टॉक की निगरानी करने, इन्वेंट्री प्रबंधन करने और गतिविधियों के लिए डायनामिक ऑर्डर देने के लिए एआई का उपयोग कैसे कर सकते हैं। इसके अलावा, एआई वेब पर एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है ताकि यह समझा जा सके कि एक ब्रांड 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। इसका उपयोग जियो-अनुकूलित सामग्री का विश्लेषण और निर्माण करने के लिए किया जा सकता है। यह वास्तविक समय के सार्वजनिक वेब 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 मूल्य जोड़ रहा है। और यह उन 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 एआई द्वारा बनाए जा रहे अवसरों के लिए खुले रहते हैं, वे केवल जीवित नहीं रह सकते हैं। वे पनप सकते हैं।