Karen Nikoghosyan氏はeSwap GlobalのCEOである。
かつてマルチチャネルのeコマースビジネスは、取扱商品数が少なく、販売プラットフォーム間の違いも限られていた時代には管理しやすいものだった。現在、販売者はAmazon、eBay、Walmartや自社のオンラインストアなど、それぞれに異なる手数料、ルール、検索動向、顧客期待値を持つプラットフォームで数千もの商品を出品している。多くのビジネスが成長の限界に直面する理由は明らかだ。幸いなことに、この負担を実質的に軽減するためのAIツールが利用可能になっている。
より賢い価格設定とリスティング最適化
AIの最も即効性のある効果は、商品価格設定とリスティング最適化に表れている。各マーケットプレイスは異なる特性を持っている。Amazonでは1つの商品に対して何百もの直接競合が存在し、全てが可視性を求めて価格を上下させている。eBayでは特定の特徴を強調した方が効果的で、自社ストアでは創造的な自由度がある—しかし最終的には自分次第だ。これらの違いに手作業で対応しようとすると、大規模なチームによるフルタイムの仕事になってしまう。
AIシステムはマーケットプレイスの手数料、競合リスティング、ランキングシグナル、購買者行動を取り込み、それらを使ってリアルタイムで価格を調整できる。AIは商品を分析し、競争上のギャップを見つけ、人間の従業員が行うよりもはるかに短時間でリスティングを更新できる。AIは各チャネル向けにタイトル、説明文、タグを書き換え、同じ商品が各プラットフォーム固有のアルゴリズムに従って最適に見え、最高のパフォーマンスを発揮するようにする。
在庫と配送
AmazonとWalmartのどちらにどれだけの在庫を送るべきかを予測することは、経験豊富な運営者にとっても課題だ。各プラットフォームには異なるリードタイム、保管ポリシー、需要パターンがある。AI予測モデルは過去のデータを使用して、各倉庫がどれだけの在庫を必要とし、いつ送るべきかを推定することでこのジレンマを解決できる。このシステムは季節的な需要の急増、過去のプロモーションパターン、配送の遅延を分析し、販売者が過剰在庫と需要ピーク時の在庫切れの両方を回避できるよう支援する。
配送に関しては、倉庫ごとに運営方法が異なる。印刷用の配送ラベルを企業が送る必要がある倉庫もあれば、自らラベルを生成する倉庫もある。梱包リストだけを必要とする倉庫もある。AIツールを使えば、システムが注文詳細を読み取り、利用可能な全ての配送業者をチェックし、コストとスピードを比較して最適なオプションを選び、ラベルを購入し、全てを倉庫に送信できる。
AIエージェントの台頭
私が見ている最も興味深い変化の一つは、商品カテゴリーを中心に構築された専門AIエージェントの台頭だ。美容製品に特化して訓練されたAIを想像してみてほしい。それは買い物客の質問に答え、各商品が適合するかどうかを判断することでガイドできるだろう。他のエージェントは電子機器やキッチン用品を扱うかもしれない。
最終的に、買い物客も自分専用の購入アシスタントを持つようになるだろう。あなたが探しているものとあなたにとって最も重要なパラメータをエージェントに伝えると、エージェントは舞台裏で販売者のエージェントと対話し、最適なマッチングを交渉する。今は奇妙に聞こえるかもしれないが、あなたが日常生活を送る間に、2つのAIが最適な商品について合意する光景を想像してみてほしい。しばらくすると、ソーシャルプラットフォームで無限の広告をスクロールすることを望まなくなり、システムにノイズをフィルタリングさせるようになるだろう。
販売者が始めるべき場所
マルチチャネル販売者はAIを単一のツールとしてではなく、全体的なワークフロー最適化ツールとして捉えるべきだ。それでも、私は常に販売者に小さく実用的なところから始めるよう伝えている。リスティング最適化は良い入り口だ。1000の商品があれば、それぞれに個別の動画を作成する現実的な方法はないが、AIは数分であなたの画像と説明文を短い商品動画に変換できる。そしてそれらの動画をTikTok ShopやInstagramに自動的に投稿できる。結果：追加の手作業なしで新しい販売チャネルが生まれる。多くの販売者がすでにこれを試しているのは、シンプルで影響力が大きく、測定が容易だからだ。
eコマースの世界では、AIツールはまだ初期段階にある。しかし、今から実験を始める販売者は、数十年前にeコマースの水面に足を踏み入れた最初の企業と同様に、先行者利益を得るだろう。早く始めれば始めるほど、これらのツールをあなたのために働かせることが容易になる。
