ユーザーの視点から見ると、東南アジア諸国は言語も文化も異なり、中国や米国のような統一された市場は存在せず、プラットフォームは各国の違いを深く洞察し、それに対応したサービスを提供する必要がある。 e コマースのエコシステムはまだ未成熟で、ほとんどの中小企業には専門的な e コマースの経験が不足しているため、プラットフォームからのより多くのサポートと支援も必要です。
結局のところ、すべての探求は依然としてビジネスの本質、つまり、ユーザーエクスペリエンスをさらに向上させ、販売者の効率を改善する方法、そして現段階での東南アジア諸国の販売者と消費者の実際の課題に焦点を当てていました。 AI 製品変更戦略、一連の行動アイデアを迅速に整理しました。
C 側では、中心となるのはユーザー エクスペリエンスを向上させることです。現在、小規模な言語検索と画像検索における東南アジアのユーザーの悩みに応えて、チームは大規模モデルの一般的な機能を使用して AI 製品を作成しています。将来的には、チームは大規模モデルの意味理解能力に基づいた C エンドの会話型ショッピング アシスタントなどの製品を発売する可能性もあります。
B 面では、やはり中心となるのは加盟店の効率を向上させることです。現在、広告とマーケティングにおける販売者の課題に対応するため、チームは大規模モデルの最小限のインタラクションとコンテンツ生成機能を使用して AI 製品を作成しています。将来的には、より多くのビジネス シナリオで、より多くの AI 製品形式が発売されるでしょう。
「私たちはテクノロジーだけでなく、ビジネスについても考えています。テクノロジーの商業的価値を実証するには、AIを最前線のビジネスに導入する必要があります。」とDaoji氏は述べました。この種の考え方の合理性と明快さは、この AI 製品の進化の内部進歩もよりスムーズにします。 Daoji 氏の見解では、Lazada が迅速に行動を起こした主な理由は、技術チームが常に東南アジア ビジネスの最前線に立ち、さまざまな国の販売者や消費者が抱える問題点を常に感じ、彼らがその価値を実感できるようにしていることです。技術革新をより緊急に。
「写真で写真を検索」からインテリジェントなマーケティングまで、電子商取引機能を再構築する AI の Lazada サンプル
著者 | Xingfu
編集 | 鄭玄
検索ボックスにベトナム語を入力する場合は、完全な声調オプションが必要です。
これは、Lazada の技術チームの検索アルゴリズム技術責任者である Zhutang 氏が、東南アジア諸国での Lazada のビジネスに初めて触れたときに最初に気づいた最初の問題です。
当初、Lazada Vietnamの上級ユーザーは、言語の特性により、買いたいものを常に正確かつ迅速に見つけることができないと地元のウェイターに不満を漏らすことが時々ありました。
この背後には、Zhutang と彼のチームが担当する仕事、つまり Lazada APP の「検索」機能があります。最初、ベトナムの消費者が検索ボックスに「ベトナム語」と入力したとき、完全な色調のオプションが十分ではないことに気づきました。ベトナム語の特徴の 1 つは、ラテン文字と声調で構成されていることであり、まったく同じラテン文字を持つ 2 つの単語であっても、1 つまたは 2 つの文字の声調が異なると、まったく異なる意味になることがあります。そして、この欠陥はユーザーエクスペリエンスに直接影響します。
同様の課題はたくさんあります。 2012 年に設立された Lazada は、インドネシア、マレーシア、フィリピン、シンガポール、タイ、ベトナムを含む 6 か国で 1 億 6,000 万人の消費者と月間 100 万人を超えるアクティブな販売者にサービスを提供しています。国内市場におけるユーザーと加盟店のこの非常に複雑で異なる問題点に直面して、Zhutang 氏らは Lazada に参加した初日からその背後にある課題に気づいていました。
ユーザーの視点から見ると、東南アジア諸国は言語も文化も異なり、中国や米国のような統一された市場は存在せず、プラットフォームは各国の違いを深く洞察し、それに対応したサービスを提供する必要がある。 e コマースのエコシステムはまだ未成熟で、ほとんどの中小企業には専門的な e コマースの経験が不足しているため、プラットフォームからのより多くのサポートと支援も必要です。
テクノロジー主導の電子商取引プラットフォームとして、Lazada の技術チームは、最先端の技術概念と手法を使用して、これらの従来のビジネス手法では解決できない同様の問題を克服できるでしょうか?これがチームが考えてきたことだ。
今年の初め以来、ChatGPT に代表される大規模な言語モデルが隆盛を迎えています。外の世界と同様に、Lazada 技術チームもこの技術革命に興奮しています。大型モデルの技術的能力を活用すれば、広告と検索のビジネスでさらに多くのことができることに気づきました。
大規模モデルの主な変更点は、より一般的な機能と最小限のユーザー操作にあります。そしてこれは、標準化されておらず成熟度の低い東南アジア市場にとっては最良の技術的ソリューションである可能性があります。 「私たちは当時、チャンスが来たので、ためらうことなくテクノロジーの新時代を受け入れるべきだと言いました。」とラザダ・グループ北京研究開発センターのゼネラルマネジャー、ダオ・ジ氏はギーク・パークに語った。
Lazada 内では、電子商取引の広告と検索に基づいた AI 製品の進化がすぐに始まりました。
AI の「汎用」能力を利用して「非標準」の東南アジア市場を打ち破る
東南アジアというと、東南アジア全体を思い浮かべがちです。しかし実際には、東南アジアの各国には独自の言語と文化があり、高度に非標準化されています。
Lazadaがサービスを提供する6か国を例に挙げると、シンガポール、マレーシア、フィリピンは英語、インドネシア、タイ、ベトナムは現地語の4つの公用語を持っています。しかし、マレーシアやフィリピンにも現地語があり、マレーシアやシンガポールには中国人が多く、複数の言語が混在することになります。また、現地の言語は非常に複雑で、たとえばベトナム語は声調を加える必要があり、一文に軽く 20 文字が含まれることもあります。
検索シナリオに特有のことですが、これにはプラットフォームが各国の言語や文化的特徴と組み合わせて差別化されたサービスを提供する必要があります。これは難しいだけでなく、費用もかかります。
現在、業界で盛んに議論されている大規模モデルの「言語間伝達」能力、つまり単一言語で訓練された言語モデルは、他の言語についても一定の理解力と表現力をもつことになる――これは同等である言語の境界を打ち破り、さまざまな市場の言語差別化のニーズを満たすユニバーサルな機能。
明らかに、これには Lazada のような電子商取引プラットフォームに対する楽観的な適用シナリオがあります。ユーザーの検索の利便性と精度を向上させるために、2022年4月、Zhutangが拠点を置くLazadaアルゴリズム技術チームは小規模な言語検索プロジェクトを正式に設立しました。
データサンプルの数は、Zhutang が突破する必要がある最初の問題です。 AIの精度を実現するには、100万を超える「データ」を入力し、各種言語を徹底的に理解し、標準言語サンプルをマークする必要があります。ただし、言語検索ではデータ サンプルに対する非常に高い要件が必要です。ベトナム語は異なる声調でマークする必要があり、インドネシア語は接頭辞、接辞、接尾辞を区別する必要があり、中国人が集まる場所では、中国語、英語、現地言語のサンプルが混在する必要があります。も必要です。
Daoji 氏によると、東南アジア諸国での現地調査によると、タイ語やベトナム語などの小規模言語では高品質のサンプルとコーパスが不足しているため、一部の低レベルの大規模モデルは小規模言語のテキストでは適切に機能しないとのことです。言語。
これはアルゴリズム技術者にとっては障壁ですが、電子商取引企業にとってはチャンスでもあります。 11 年間の降水量と位置特定を経て、Lazada は常に高品質のサンプル データに多額の投資を行ってきました。
2022年末までに、LazadaプラットフォームでのAI検索の反復が完了し、全体的な検索エラー率はわずか5%となり、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上します。現在、消費者の 94% が Lazada プラットフォームの検索機能を使用して製品を検索し、最終的には検索した製品を購入しています。
しかし、東南アジアの言語は複雑であるため、ユーザーがテキストを通じてニーズを表現するコストは依然として高いです。結局のところ、20 文字を入力してアクセントを追加したい人はいないでしょう。これは、Lazada プラットフォーム上での「画像による検索」機能の出現にもつながりました。
「写真から写真を検索」の鍵となるのは、認識の精度です。ユーザーがアップロードする画像にはブランド テキストとロゴの両方が含まれることが多いため、両方の情報が非常に重要です。例えば、同じデザインの黒いTシャツであっても、ロゴや文字が異なれば、全く異なる商品となります。そのため、認識の精度を確保するには、AI がテキストとロゴを同時に認識できる必要があります。
大規模モデル技術の「普遍性」のもう 1 つの層、つまりテキストとグラフィックスの境界を打ち破る「マルチモーダル」機能が、この問題を解決できるでしょう。
ただし、モデルはブランド テキストとロゴを認識する前に、まずそれらを知る必要があります。この目的を達成するために、Zhutang チームは東南アジアの上位 20,000 ブランド データ サンプルを収集し、「グラフィックとテキストのマルチモーダル認識」モデルを確立しました。これまでのところ、東南アジアのブランドの 97% が認識されています。
これが消費者が認識する「写真ごとに検索する」機能である。過去 1 年間、Lazada はこの機能の最適化と開始に多額の投資を行い、東南アジアの業界をいくつかのポジションでリードしてきました。半年前の導入以来、この機能を利用するユーザー数は5倍に増加し、定着率も2倍になりました。
ユーザーインタラクション革命により、販売業者は「バカスタイル」広告を実現可能
広告は電子商取引プラットフォームの重要なビジネス モデルであり、プラットフォーム加盟店の顧客獲得の成長の鍵でもあります。そのため、テクノロジーを活用して広告シーンを変革することは、テクノロジーの波のあらゆる段階において、電子商取引プラットフォームにとっての「必須コース」にもなりました。
Lazada の広告メカニズムおよび提携方向アルゴリズムの責任者である Bi Da 氏は、ほぼ毎月東南アジアを訪問します。つい最近までインドネシアに1か月滞在し、現地の後輩や商人らと面談するうちに、商人の悩みをより明確に認識するようになったという。
広告出稿は、インサイト（出稿効果の評価など）、意思決定（出稿キーワード、群衆、金額などの設定）、実行（ランキングアクションなど）の3つのステップに分かれており、それぞれのリンクが始めるのが難しい。
インサイトを例に挙げると、広告効果を見積もるには、まずキーワードやターゲット層などを設定し、小規模なトライアル投資を行う必要がある場合が多いです。しかし、このプロセスは長すぎて、結果が得られるまでに 1 週間かかる場合があり、広告の背景は複雑な場合が多く、販売者がそこから本当の洞察を引き出すのは難しく、これが広告掲載の決定に影響を及ぼします。
実装レベルでは、明確な洞察と意思決定の欠如に加え、立ち上げの背景の複雑さにより、販売者は立ち上げに制約を受けることがよくあります。特に大規模なプロモーションなどの電子商取引の繁忙期には、それにエネルギーを注ぐことがさらに難しくなります。
結局、かなりの作業負荷が「セカンダリ」にかかることになります。多くの場合、販売者がデータシートを読み、洞察を要約し、販売者の営業状況を組み合わせて分析と提案を提供するのを支援する必要があります。この種の「1 対 1 サービス」は非常にエネルギーを消費し、サービスコストが高すぎるため、すべての加盟店に普及できません。
背景には東南アジアの電子商取引環境の成熟がある。中国の成熟した電子商取引環境とは異なり、東南アジアの電子商取引の発展はまだ初期段階にあります。商店主から見ると、地元の中小商店の多くは「夫婦商店」です。彼らは資金不足であることが多く、専門家を雇用することはほとんどなく、ほとんどが自分たちで行うことを選択しています。
Lazadaグループの最高執行責任者であるQin Xiao氏はかつてGeek Parkに対し、チームはアリババの成熟した電子商取引経験を参考にすることはできるが、東南アジアの電子商取引環境の基盤により、これらの経験を直接実装することはできないと語った。地元の人々が e コマース インフラストラクチャ上でビジネスを行い、e コマース エクスペリエンスを表示できるようになる前に、物流、支払い、事業運営などの e コマース インフラストラクチャの構築を支援する必要があります。
Lazadaはこれまでにも、AI技術を活用して、広告効果の見積もりや入札のスマート化など、加盟店の広告の敷居を下げる試みを行ってきた。しかし、結局のところ、技術的な限界があり、多くの加盟店にとっては依然として運営が困難です。
大規模なモデルで表される AI の波、つまり基礎となる関数呼び出しは自然言語を通じて完了できます。この破壊的なユーザー インタラクション革命により、企業は真の「ゼロしきい値」を達成して開始できるようになるかもしれません。
今年の初め以来、Bida 氏と彼のチームは、広告システムの効果評価および分析機能を大規模モデルに導入し、後者の強力な認知機能を使用して販売者に情報をよりシンプルかつ直接送信する方法の研究を開始しました。オリジナルのチャート インターフェイスについて大騒ぎする代わりに、彼らは AI マーケティング アシスタントである最もシンプルなインタラクティブ フォーム「copilot」を立ち上げることにしました。
対話ページでは、販売者はアシスタントに「今回の発売の効果はどうですか？」などと直接質問することができ、AI アシスタントが背景レポートを直接分析して、販売者が洞察を完了するのを支援します。その後、アシスタントは販売者がデータのフィードバックに基づいて意思決定を行うのを支援することもできます。たとえば、産業投入と産出の比率を最適化する方法についてのマーケティング提案を行います。最後に、アシスタントは、販売者がワンクリックで広告戦略を最適化できるようにリンクを提供するなど、販売者に代わって機能することもできます。
広告における大きな不確実性に直面して、決定論的な広告 ROI ソリューションを提供できる電子商取引プラットフォームはありませんが、Lazada はそれを実現しました - 長年にわたる降水量とアルゴリズム モデルの予測を通じて、Lazada は出店のたびに販売者を呼び込むことができます。売主に安心感を与えます。現在、AI広告のROI予測の的中率は90％を超えており、基本的に加盟店は1：5の一定の利益を得ることが可能となっている。
「以前は、私たちのインタラクティブ体験はそれほどフレンドリーではありませんでしたが、新しいテクノロジーシステムの下では、より人々に近いインタラクティブ体験を販売者に提供できるようになりました。」と Daoji 氏は Geek Park に語った。今年 7 月に、AI マーケティング アシスタントと広告 ROI 予測の両方が正式に開始されました。現在、業務効率の向上を目的として社内のシャオ・エルにも公開されています。将来的には、製品機能がより成熟した時点で、東南アジアのすべての販売者が利用できるようになる予定です。
最前線への綿密な訪問中に、Bida 氏は販売業者のもう 1 つの問題点も観察しました。それは、プラットフォームの「大規模なプロモーション」中、販売業者のコンテンツ制作能力が追いつくのが難しかったということです。
一般に、プラットフォームの「大規模プロモーション」では統一ルールが設定され、参加加盟店は統一スタイルのバナーなど、要件を満たすマーケティング資料を提供する必要があります。ただし、多くの中小企業にはデザインチームが存在せず、作成したバナーがプラットフォームのスタイルと一致しないことがよくあります。この作成、レビュー、変更、確認のプロセスは 3 ～ 8 日間かかることが多く、販売者のプロモーションへの参加やトラフィック獲得に影響します。
最近の AIGC (AI 生成コンテンツ) の波により、クリエイティブなグラフィックスの制作の敷居とコストが大幅に削減されたため、チームはこの問題の解決策を見つけることができました。 7 月、Bida 氏と彼のチームはこの機会を利用して、「AI 生成バナー」製品を開発しました。
これは「画像生成画像」製品です。販売者は商品画像をアップロードし、指定された 4 つの手順に従って、プラットフォーム標準を満たすバナー画像を約 1 分 30 秒で生成するだけです。これにより、販売業者がプロモーションに参加するコストが大幅に削減されます。
チームは、AIGC の人気のある「ヴィンセント マップ」を選択しませんでした。このマップでは、「呪文」 (プロンプト ワード) を入力し、理想的な画像を得るために常に「呪文」を調整する必要があります。これは、しきい値を下げるという Lazada の当初の意図と一致しません。販売者が運営するため。 「（絵の）想像力と制御性のバランスを取る必要がある」とビ・ダ氏は語った。
本日、この機能が開始され、東南アジアの加盟店に無料で公開されました。 Daoji 氏によると、これにより中小企業の問題点が解決されるだけでなく、大手ブランド ビジネスの効率も向上します。この観点からすると、テクノロジーの重要性は包括的です。
テクノロジーとビジネスを組み合わせて e コマースの堀を築く
人々が大規模なモデルで表現される AI の波が広告や検索のシナリオをどのように再構築できるかを想像しているとき、東南アジアにおける Lazada の試みは実際にはこれらをはるかに超えています。
大規模モデル技術の波が到来したとき、Lazada 技術チームは社内で迅速に議論し、東南アジアのビジネス シナリオをすべて引き出し、新しい技術によるリファクタリングの可能性を導き出しました。
結局のところ、すべての探求は依然としてビジネスの本質、つまり、ユーザーエクスペリエンスをさらに向上させ、販売者の効率を改善する方法、そして現段階での東南アジア諸国の販売者と消費者の実際の課題に焦点を当てていました。 AI 製品変更戦略、一連の行動アイデアを迅速に整理しました。
C 側では、中心となるのはユーザー エクスペリエンスを向上させることです。現在、小規模な言語検索と画像検索における東南アジアのユーザーの悩みに応えて、チームは大規模モデルの一般的な機能を使用して AI 製品を作成しています。将来的には、チームは大規模モデルの意味理解能力に基づいた C エンドの会話型ショッピング アシスタントなどの製品を発売する可能性もあります。
B 面では、やはり中心となるのは加盟店の効率を向上させることです。現在、広告とマーケティングにおける販売者の課題に対応するため、チームは大規模モデルの最小限のインタラクションとコンテンツ生成機能を使用して AI 製品を作成しています。将来的には、より多くのビジネス シナリオで、より多くの AI 製品形式が発売されるでしょう。
「私たちはテクノロジーだけでなく、ビジネスについても考えています。テクノロジーの商業的価値を実証するには、AIを最前線のビジネスに導入する必要があります。」とDaoji氏は述べました。この種の考え方の合理性と明快さは、この AI 製品の進化の内部進歩もよりスムーズにします。 Daoji 氏の見解では、Lazada が迅速に行動を起こした主な理由は、技術チームが常に東南アジア ビジネスの最前線に立ち、さまざまな国の販売者や消費者が抱える問題点を常に感じ、彼らがその価値を実感できるようにしていることです。技術革新をより緊急に。
すべての電子商取引企業にとって、東南アジア市場は常に「戦場」です。
サードパーティのレポートによると、東南アジアは中国、ヨーロッパ、米国に次ぐ6億人の消費者を抱える第4位の市場であり、インターネットの普及が最も早く、一人当たりのオンライン時間が最も長く、ソーシャルメディアが最も活発な地域です。 、そして最も多くの若い消費者がいます。
Google、テマセク、ベインが共同発表した「2022年東南アジアデジタル経済報告書」によると、2017年から2022年までの5年間で東南アジアにおける電子商取引のGMVは109億米ドルから1,310億米ドルに急増し、年間平均成長率は 64%。そして、まだ成長の余地がたくさんあります。中国のインターネット普及率が 25% 近くであるのに比べ、東南アジア諸国のインターネット普及率は一般に数ポイントに過ぎません。
これまで、トラフィックとサプライ チェーンが e コマース プラットフォームの栄枯盛衰を何度も支配してきましたが、この大型モデルの波に触発された技術的変数に直面して、e コマースの状況にどのような影響を与えるでしょうか?これは不確かなようで痕跡がある質問です。
Daoji 氏の見解では、東南アジアのテクノロジー主導の電子商取引企業として、Lazada は 10 年以上にわたって東南アジア市場に深く関与しており、市場に対する鋭い洞察力、豊富なテクノロジーの蓄積、深いデータの蓄積を持っています。これに基づいて、Lazada は、基礎となる大規模モデルに基づいて、ビジネス シナリオの理解とデータの蓄積に依存して独自の垂直モデルを構築することができ、最終的にはユーザーと販売者に汎用 AI 機能を提供し、すべてのユーザーに、より良いサービスを提供します。
明らかに、これは電子商取引企業が AI の新しい波の下で成長するための技術的な堀でもあります。