Skip to main content

AI

11 Desember 2024

    

Bagaimana AI mengubah belanja online di musim liburan ini

Kecerdasan buatan mendukung pembelanja pribadi yang 'cerewet', pemasaran yang lebih personal, dan deteksi penipuan yang lebih cepat.

Seorang wanita dengan sweter kuning berbaring di lantai di depan pohon Natal sambil melihat laptopnya.

Vicki Hyman

Director,

Global Communications,

Mastercard

Jika ada orang yang harus khawatir tentang kecerdasan buatan yang membuat pekerjaan mereka menjadi usang, itu adalah para elf. Mulai dari rekomendasi pemberian hadiah yang dipersonalisasi hingga kampanye pemasaran yang lebih bertarget hingga langkah-langkah keamanan yang lebih kuat, AI hadir sebagai penolong liburan rahasia kami, menyempurnakan belanja liburan mulai dari penemuan produk hingga pembayaran.

Meskipun belanja di toko masih merupakan mayoritas dari total belanja ritel, belanja online meningkat dengan lebih cepat. Pada Black Friday, penjualan ritel online tumbuh 14,6%, sementara penjualan di dalam toko tumbuh 0,7%, menurut wawasan awal dari Mastercard SpendingPulse, dan Mastercard Economics Institute memperkirakan penjualan ritel online tumbuh 7,1% dari tahun ke tahun selama musim liburan. AI dapat membantu pertumbuhan tersebut untuk terus berlanjut.

Berikut adalah tiga cara AI mentransformasi perdagangan digital.

Pembelanja pribadi - bahkan ketika Anda yang berbelanja hadiah

Beberapa dari kita memiliki bakat untuk memberi hadiah; beberapa dari kita tidak memiliki bakat tersebut. Alat personalisasi bertenaga AI telah membantu merek e-commerce menyesuaikan pengalaman belanja mereka dengan preferensi individu kita. Tetapi bagaimana dengan orang-orang yang kita cintai? Setahun yang lalu, Dynamic Yield by Mastercard meluncurkan Shopping Muse, asisten AI pribadi yang dapat diajak bicara pembeli melalui antarmuka obrolan. Asisten berinteraksi dengan konsumen melalui percakapan bahasa alami, merespons pertanyaan spesifik untuk menghasilkan paket produk yang tepat, baik untuk Anda sendiri atau orang lain. Sebagai contoh, seseorang dapat bertanya, "Apa yang harus saya berikan kepada putra saya yang berusia 15 tahun untuk liburan?" dan terus menyempurnakan hasilnya dengan pertanyaan-pertanyaan tambahan.

Menggunakan teknologi pengenalan gambar, Shopping Muse dapat menemukan item yang secara visual mirip dengan yang direkomendasikan, dengan kemampuan bagi pembeli untuk menawarkan saran berdasarkan gambar yang diunggah segera hadir. “Kami terus mendorong batas-batas apa yang dapat dicapai oleh perdagangan percakapan, memberikan rekomendasi yang lebih relevan sesuai kebutuhan unik masing-masing individu, apakah dikenal oleh merek atau tidak dikenal, dan membuat belanja liburan lebih cerdas,” kata CEO Dynamic Yield Ori Bauer.

Pengalaman berbelanja yang responsif - dan pemasaran yang lebih cerdas

Personalisasi jauh melampaui rekomendasi produk, kata Bauer; personalisasi membuat pengalaman berbelanja secara keseluruhan menjadi lebih responsif. Misalnya, jika situs ritel mengetahui Anda berbelanja hadiah, Anda mungkin melihat apa yang disebut "bukti sosial" yang ditampilkan secara mencolok: ulasan pelanggan, testimoni, atau bahkan penghitungan berapa banyak pembeli lain yang telah membeli barang baru-baru ini atau memilikinya di keranjang mereka. Hal ini membantu Anda untuk menentukan pilihan dan lebih percaya diri dalam menentukan pilihan utama Anda. Ditambah lagi, keranjang yang penuh dengan produk dapat memicu peringatan tentang tenggat waktu pengiriman, untuk memastikan pembelian Anda tiba tepat waktu untuk liburan, atau mencapai ambang batas pengiriman gratis dengan harga barang yang sesuai dengan kebutuhan Anda.

Dan di saat sebagian besar pembeli sudah jenuh dengan iklan dan email tentang penawaran, beberapa merek menjadi lebih pintar dalam berhubungan dengan calon pelanggan. Mesin personalisasi yang paling kuat adalah menyesuaikan konten kampanye email dan rekomendasi berdasarkan interaksi pengguna yang paling baru dengan merek, baik di situs maupun di aplikasi. Hal ini dapat dilakukan secara otomatis berdasarkan kesukaan atau ketidaksukaan terbaru mereka, didorong oleh model pembelajaran mendalam, dengan visual kreatif yang dapat disesuaikan secara dinamis baik secara satu-ke-banyak maupun satu-ke-satu, yang memengaruhi pengguna untuk mengklik "beli" alih-alih "berhenti berlangganan".  

Perlindungan yang lebih baik

Kecerdasan buatan telah menjadi saus rahasia dalam keamanan pembayaran selama bertahun-tahun, memindai miliaran transaksi untuk mencari pola penipuan, menemukan pelanggaran data untuk memperingatkan bank sebelum pemegang kartu mereka menjadi korban, dan menilai keabsahan transaksi online secara real-time. Pada tahun 2023 saja, AI Mastercard mencegah kerugian potensial penipuan sebesar $20 miliar.

Kini, dengan menggunakan teknik AI generatif, kartu kami menjadi lebih aman. The company’s Decision Intelligence Pro, launched earlier this year, scans 1 trillion data points — including account, purchase, merchant and device information — to predict the authenticity of a transaction even faster, boosting fraud detection rates on average by 20% — and as high as 300% in some instances. Hal ini juga mengurangi false positive hingga lebih dari 85%, menurunkan rasa frustrasi pemegang kartu dengan menandai lebih sedikit pembelian yang sah sebagai penipuan.

“Gesekan yang tidak perlu atau, lebih buruk lagi, kartu Anda dikompromikan oleh penipu adalah hal terakhir yang ingin dikhawatirkan pembeli liburan,” kata Johan Gerber, wakil presiden eksekutif Mastercard untuk Solusi Keamanan. "Permintaan dari konsumen sangat sederhana: Mereka ingin kartu mereka berfungsi tanpa gesekan atau ketakutan akan penipuan. Itulah fokus kami: kepercayaan dan ketenangan pikiran."