Patru moduri în care IA ajută platformele emergente de comerț electronic să concureze cu marii distribuitori de jocuri

În ultimii 12 ani, strategiile de distribuție a jocurilor pe calculator și video au suferit o schimbare seismică. Vânzările de jocuri digitale au depășit pentru prima dată pe cele fizice în 2013, iar tendința a fost accelerată și mai mult de lockdown-urile din 2020. În Italia, de exemplu, prima săptămână de carantină a dus la o creștere de 174,9% a descărcărilor de jocuri digitale.

Privind spre viitor, piața este pregătită să continue să crească, Statista proiectând o creștere de 5,76% între acum și 2027, ajungând în cele din urmă la un volum de piață de 25,4 miliarde de dolari până la sfârșitul anului respectiv.

În ciuda acestui fapt, concurența rămâne acerbă. Piața jocurilor digitale este dominată de doar câteva platforme, și cu 94% din cheltuieli având loc digital, aceasta lasă foarte puțin spațiu pentru noii intranți. Jucătorii consacrați — precum Steam și Epic Games Store în sfera PC-urilor — profitează de acest lucru pentru a impune taxe mari editorilor.

Pentru aceste entități majore, integrarea IA în operațiunile lor este ceva firesc. Cu toate acestea, pentru platformele mai mici, emergente, IA ar putea fi un factor de schimbare — unul care le permite să provoace oligopolul înființat.

Deși replicarea implementărilor de succes ale IA necesită o considerare atentă a caracteristicilor specifice platformei și a contextelor operaționale, iată patru moduri în care IA poate ajuta companiile emergente de comerț electronic să concureze cu giganții distribuitorilor digitali.

#1: Îmbunătățirea detectării fraudei

Pe platformele de jocuri, frauda are loc la o scară mult mai mare — și mai frecvent — decât în alte verticale de comerț electronic. Având în vedere capacitatea sa de a procesa și analiza cantități uriașe de date de tranzacționare, algoritmii IA pot identifica prompt tipare suspecte sau anomalii.

Prin căutarea în bazele de date extinse de tranzacționare, algoritmii de învățare automată pot adapta și recunoaște operațiuni frauduloase, de la comportamente neobișnuite ale utilizatorilor la scheme de plată și achiziții neobișnuite din regiuni geografice atipice.

În sistemele tradiționale bazate pe reguli, unele dintre aceste indicatori ar putea rămâne neobservați, împiedicând capacitatea unei companii de a detecta frauda și expunând-o la pierderi financiare potențiale.

La compania noastră, prin implementarea unui software IA cu putere — dezvoltat de o terță parte — am prevenit aproximativ 95% din tranzacțiile frauduloase. De asemenea, lucrăm îndeaproape cu tehnologia. Odată ce o operațiune este marcată ca suspectă, managerul nostru o examinează personal. Cheile de joc digital nu sunt eliberate cumpărătorului până când achiziția nu este aprobată manual de managerul nostru.

#2: Optimizarea cererilor de suport clienți

În comerțul electronic, chatbot-urile IA sunt una dintre cele mai comune aplicații ale inteligenței artificiale.

Deoarece există multe soluții pe piață deja, chatbot-urile sunt relativ ușor de implementat, chiar și fără date istorice. Deoarece pot învăța din interacțiunile utilizatorilor, chatbot-urile produc rezultate practic imediat și ajută companiile să-și reducă nevoia de personal de suport clienți.

De asemenea, ele eliberează timp pentru agenții de suport clienți existenți.

În experiența noastră, majoritatea cererilor primite — aproximativ 70% — sunt destul de simple și repetitive. Exemple includ:

• Jocul este disponibil pentru cumpărare?
• Când pot primi cheia de joc?
• Cum activez cheia mea de licență?
• Care este starea comenzii mele?

În 80% din aceste cazuri, bot-urile noastre IA au fost destul de de succes în a ajuta utilizatorii noștri fără a fi nevoie să îi transferăm la un operator live. Astfel, putem spune că bot-urile noastre acoperă aproximativ 56% din cererile noastre de suport incoming, eliberând resurse valoroase care erau utilizate anterior pentru personalul de suport, astfel încât le putem utiliza în altă parte în companie pentru a îmbunătăți creșterea noastră.

#3: Identificarea modelelor de conversie UX

O dilemă comună cu care se confruntă proprietarii de afaceri cu orientare către comerț electronic este identificarea factorilor care determină cu succes conversia și a celor care nu o fac.

Acesta este un alt domeniu în care IA poate ajuta, prin colectarea datelor utilizatorilor care identifică modele comportamentale recurente care conduc sau descurajează conversia. Pe baza acestor date, companiile pot face ajustări centrate pe UX pe site-urile lor.

De asemenea, IA poate crea segmente de clienți care îmbunătățesc eficacitatea eforturilor de marketing. Deoarece poate crea profiluri de utilizatori în diferite dimensiuni, IA poate descoperi legături și segmente de clienți care nu ar fi evidente prin revizuiri manuale. De exemplu, clienții care cumpără GTA 5 pot fi, de asemenea, interesați de jocuri dintr-un alt gen care, în principiu, nu are nicio legătură cu GTA 5.

Pentru a facilita acest lucru, am implementat o soluție de personalizare IA de la Retail Rocket. Prin utilizarea datelor istorice de cumpărare a clienților, acest instrument ne ajută să realizăm mai multe sarcini, cum ar fi oferirea de recomandări personalizate de produse — atât pe site-ul nostru, cât și prin e-mail — și identificarea relațiilor dintre produse, permițându-ne să sugerăm achiziții complementare.

De asemenea, putem timpul următoarei achiziții potențiale a clienților noștri. Acest lucru ne îmbunătățește, de asemenea, temporizarea mesajelor noastre de marketing. În general, putem spune cu mândrie că aceste eforturi au consolidat vânzările noastre prin canalele de marketing cu aproximativ 15%.

#4: Previziunea vânzărilor

Având în vedere natura sensibilă la timp a industriei jocurilor — de exemplu, Steam impune constrângeri cu privire la numărul de chei pe care editorii le pot genera — previziunea eficientă este cheia.

Aici, am implementat un model IA simplu care se bazează pe două metode principale: previziunea seriilor de timp și analiza de regresie.

Prin detectarea modelelor, prima ne ajută să prevedem cifrele de vânzări viitoare și să ne adaptăm la sezonalitate, care este un factor important în domeniul jocurilor. Pe de altă parte, a doua ne ajută echipa noastră să stabilească relații între datele de vânzări și alte variabile — demografice, prețuri, categorii de produse și multe altele.

Deoarece există divergențe largi în aceste parametri — de exemplu, există jocuri sportive lansate anual, cum ar fi cele de la EA Sports, și alte jocuri de strategie care se întind pe decenii — obținerea acestor factori critici este de o importanță capitală pentru previziuni precise.

Am început pentru prima dată cu acest lucru în primăvara anului 2024, așa că, până în prezent, rezultatele noastre sunt similare cu cele pe care le realizam fără IA. Cu toate acestea, ne așteptăm ca, pe măsură ce vom calibra și rafina modelul nostru și vom acumula mai multe date istorice, precizia noastră să se îmbunătățească semnificativ în timp.

Gânduri finale

În unele domenii, cum ar fi jocurile, IA poate deveni un factor de democratizare — unul care permite platformelor emergente, cu un potențial ridicat, să concureze cu giganții consacrați.

Cu toate acestea, pentru a-și realiza pe deplin potențialul, nu este vorba despre integrarea IA doar pentru a o face, ci despre a o face corect.

Pentru companiile mai mici care nu își pot permite să mențină o echipă internă de specialiști IA, o soluție viabilă este să utilizeze software-ul existent de la terți. Unele dintre aceste soluții gata făcute pot fi utilizate de dezvoltatori obișnuiți, chiar dacă nu sunt specializați în IA.

Sugestia mea este să nu transferați toată sarcina de lucru imediat către IA. În schimb, faceți o abordare graduală. De exemplu, cereți IA să gestioneze 10% din cererile utilizatorilor, sau să prețuiască dinamic 10% din produsele dvs.

În cele din urmă, păstrați atingerea umană. A avea oameni care examinează calitatea suportului IA poate fi foarte benefic. Pe măsură ce IA dovedește valoarea sa, puteți extinde sfera sa de aplicare în cadrul organizației dvs.