Vier manieren waarop AI opkomende e-commerce-platforms helpt concurreren met grote game-distributeurs

In de afgelopen 12 jaar hebben de distributiestrategieën voor computerspellen en videospellen een enorme verandering ondergaan. De verkoop van digitale spellen overtrof die van fysieke exemplaren voor het eerst in 2013, en deze trend werd verder versneld door de lockdowns in 2020. In Italië, bijvoorbeeld, leidde de eerste week van quarantaine tot een stijging van 174,9% in digitale spel-downloads.

Als we vooruitkijken, staat de markt op het punt om verder te groeien, met Statista die voorspelt dat deze tegen 2027 een jaarlijks groeipercentage van 5,76% zal behalen en uiteindelijk een marktvolume van 25,4 miljard dollar zal bereiken tegen het einde van dat jaar.

Ondanks dit alles blijft de concurrentie hevig. De digitale spelmarkt wordt gedomineerd door slechts een handvol platforms, en met 94% van de uitgaven die digitaal plaatsvinden, laat dit weinig ruimte over voor nieuwe spelers. Gevestigde spelers – zoals Steam en Epic Games Store in de PC-sfeer – maken hier handig gebruik van door hoge tarieven aan uitgevers te berekenen.

Voor deze grote spelers is het integreren van AI in hun operaties vanzelfsprekend. Echter, voor kleinere, opkomende platforms kan AI een game-changer zijn – een factor die het mogelijk maakt om de gevestigde oligopolie uit te dagen.

Hoewel het repliceren van succesvolle AI-implementaties een zorgvuldige overweging van platformspecifieke kenmerken en operationele contexten vereist, zijn hier vier manieren waarop AI opkomende e-commerce-bedrijven kan helpen concurreren met digitale distributeurs:

#1: Verbetering van fraudebestrijding

Op gamingsites gebeurt fraude op een veel grotere schaal – en vaker – dan in andere e-commerce-sectoren. Gezien de capaciteit van AI om grote hoeveelheden transactiegegevens te verwerken en te analyseren, kunnen AI-algoritmen verdachte patronen of afwijkingen snel identificeren.

Door uitgebreide transactiedatabases te doorzoeken, kunnen machine learning-algoritmen zich aanpassen en frauduleuze operaties herkennen, variërend van ongebruikelijk gebruikersgedrag tot ongebruikelijke betalingsschema’s en aankopen uit atypische geografische regio’s.

In traditionele regelgebaseerde systemen kunnen sommige van deze indicatoren onopgemerkt blijven, waardoor een bedrijf minder in staat is om fraude te detecteren en zich blootstelt aan potentieel financieel verlies.

Bij ons bedrijf hebben we, door het implementeren van AI-gestuurd software – ontwikkeld door een derde partij – ongeveer 95% van de frauduleuze transacties voorkomen. We werken ook hand in hand met technologie. Zodra een operatie als verdacht wordt gemarkeerd, wordt deze persoonlijk door onze manager beoordeeld. Digitale spel-sleutels worden niet vrijgegeven aan de koper totdat de aankoop handmatig is goedgekeurd door onze manager.

#2: Stroomlijning van klantenserviceverzoeken

In e-commerce zijn AI-gebaseerde chatbots een van de meest voorkomende toepassingen van kunstmatige intelligentie.

Aangezien er veel oplossingen op de markt zijn, zijn chatbots relatief eenvoudig te implementeren, zelfs zonder historische gegevens. Omdat ze kunnen leren van gebruikersinteracties, leveren chatbots resultaten vrijwel meteen op en helpen bedrijven hun behoefte aan klantenservicepersoneel te verminderen.

Bovendien geven ze bestaande klantenserviceagenten meer tijd.

Uit onze ervaring blijkt dat de meeste ontvangen verzoeken – ongeveer 70% – vrij eenvoudig en herhaald zijn. Voorbeelden zijn:

• Is het spel beschikbaar voor aankoop?
• Wanneer kan ik de spel-sleutel ontvangen?
• Hoe activeer ik mijn licentiesleutel?
• Wat is de status van mijn bestelling?

In 80% van deze gevallen zijn onze AI-bots zeer succesvol geweest in het helpen van onze gebruikers zonder dat ze naar een live-operator hoeven te worden doorgestuurd. Daarom kunnen we zeggen dat onze bots ongeveer 56% van onze inkomende ondersteuningsverzoeken dekken, waardoor waardevolle middelen die eerder in ondersteuningspersoneel werden gestopt, nu elders in het bedrijf kunnen worden gebruikt om onze groei te verbeteren.

#3: Identificatie van UX-conversiepatronen

Een veelvoorkomend dilemma dat e-commerce-georiënteerde ondernemers tegenkomen, is het identificeren van factoren die succesvolle conversie stimuleren en diegene die dit niet doen.

Dit is een ander gebied waarop AI kan helpen, door gebruikersgegevens te verzamelen die terugkerende gedragspatronen aangeven die conversie stimuleren of juist niet. Op basis van deze gegevens kunnen bedrijven UX-georiënteerde aanpassingen aan hun website maken.

Bovendien kan AI klantsegmenten creëren die de effectiviteit van marketinginspanningen verhogen. Aangezien het gebruikersprofielen kan maken over verschillende dimensies, kan AI verbindingen ontdekken en look-alike-segmenten groeperen die mogelijk niet duidelijk zijn door middel van handmatige beoordelingen. Bijvoorbeeld, klanten die GTA 5 kopen, kunnen ook geïnteresseerd zijn in spellen uit een ander genre dat in principe geen verband houdt met GTA 5.

Om dit te faciliteren, hebben we een AI-persoonlijkheidssysteem van Retail Rocket geïmplementeerd. Door historische klantgegevens te gebruiken, helpt dit hulpmiddel ons om verschillende taken uit te voeren, zoals het bieden van persoonlijke productaanbevelingen – zowel op onze website als via e-mail – en het identificeren van relaties tussen producten, waardoor we aanvullende aankopen kunnen suggereren.

Bovendien kunnen we ook de timing van de volgende potentiële aankoop van onze klanten bepalen. Dit verbetert ook de timing van onze marketingberichten. Al met al kunnen we met trots zeggen dat deze inspanningen onze verkoop via marketingkanalen met ongeveer 15% hebben verhoogd.

#4: Verkoopprognoses

Gezien de tijdsgevoelige aard van de gamingsector – bijvoorbeeld, Steam legt beperkingen op aan het aantal sleutels dat uitgevers kunnen genereren – is effectieve prognose cruciaal.

Hier hebben we een eenvoudig AI-model geïmplementeerd dat is gebaseerd op twee primaire methoden: tijdsreeksvoorspelling en regressieanalyse.

Door patronen te detecteren, helpt de eerste ons om toekomstige verkoopcijfers te voorspellen en ons aan te passen aan seizoensgebondenheid, wat een belangrijke factor is in de gamingsector. Aan de andere kant helpt de tweede ons team om relaties te leggen tussen verkoopgegevens en andere variabelen – demografie, prijzen, productcategorieën en meer.

Aangezien er grote verschillen zijn in deze parameters – bijvoorbeeld, er zijn sportspellen die jaarlijks worden uitgebracht, zoals die van EA Sports, en andere strategische spellen die zich uitstrekken over decennia – is het krijgen van deze kritieke factoren goed cruciaal voor nauwkeurige prognose.

We zijn hier in de lente van 2024 mee begonnen, dus, tot nu toe, zijn onze resultaten vergelijkbaar met wat we zonder AI behaalden. Echter, we verwachten dat naarmate we ons model verder kalibreren en verfijnen, en meer historische gegevens verzamelen, onze nauwkeurigheid aanzienlijk zal verbeteren.

Slotgedachten

In sommige gebieden, zoals gamen, kan AI een democratiserende factor worden – een factor die het mogelijk maakt voor opkomende, hoogpotentiële platforms om te concurreren met gevestigde giganten.

Dat gezegd hebbende, om het volledige potentieel te realiseren, gaat het er niet zozeer om om AI te integreren voor de sake van het integreren, maar om het goed te doen.

Voor kleinere bedrijven die geen in-house team van AI-specialisten kunnen onderhouden, is een haalbare oplossing het gebruik van bestaande software van derden. Sommige van deze kant-en-klare oplossingen kunnen worden gebruikt door reguliere ontwikkelaars, zelfs als ze niet zijn gespecialiseerd in AI.

Mijn suggestie is dat u niet alle werkbelasting meteen naar AI overbrengt. In plaats daarvan, neem een stapsgewijze aanpak. Bijvoorbeeld, vraag AI om 10% van de gebruikersverzoeken af te handelen, of om 10% van uw producten dynamisch te prijzen.

Tenslotte, houd de menselijke touch in stand. Het hebben van mensen die de kwaliteit van de AI-ondersteuning controleren, kan zeer nuttig zijn. Naarmate AI zijn waarde bewijst, kunt u de reikwijdte van AI binnen uw organisatie uitbreiden.