Infobip, Twilio и Vonage признаны мировыми лидерами в области диалоговой коммерции

Новое исследование Juniper Research прогнозирует, что глобальные расходы на розничную торговлю через каналы диалоговой коммерции увеличатся до 43 миллиардов долларов к 2028 году с 11,4 млрд долларов в 2023 году. Этот рост более чем на 280% будет обусловлен появлением новых персонализированных услуг, ставших возможными благодаря использованию искусственного интеллекта и LLM (больших языковых моделей).

Диалоговая коммерция — это использование интерфейсов обмена сообщениями или естественного языка. Она позволяет предприятиям взаимодействовать с клиентами, включая запросы, размещение заказов и их поддержку. В отчете прогнозируется, что автоматизированные услуги, предоставляемые LLM на основе искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, станут ключевыми отличительными чертами поставщиков диалоговой коммерции в 2024 году. Juniper Research проанализировала и оценила ведущие платформы диалоговой коммерции на основе возможностей продукта, глубины услуг и присутствия на рынке, а также определила топ-5 ведущих поставщиков на рынке: Infobip, Twilio, Vonage, Meta, Sinch.

Ведущие поставщики диалоговой коммерции предлагают бизнесу самоуправляемые решения для чат-ботов на базе искусственного интеллекта по нескольким каналам, включая приложения для обмена бизнес-сообщениями RCS и OTT. Учитывая растущее распространение диалоговой коммерции посредством омниканальных коммуникаций, исследование призывает ведущих поставщиков внедрять диалоговые услуги на основе LLM по как можно большему количеству каналов связи.

Исследование выявило, что голосовые каналы являются недостаточно обслуживаемой новой возможностью для поставщиков. Поэтому им необходимо внедрить разговорные услуги на основе LLM в голосовые каналы, включая голосовых помощников и платформы CCaaS (контакт-центр как решение), чтобы максимизировать будущие доходы. Чтобы извлечь выгоду из возможностей разговорной коммерции стоимостью 43 миллиарда долларов в розничной торговле, поставщики должны использовать LLM для немедленной поддержки нескольких языков.