AI w e-commerce. Jakie możliwości rozwoju daje sztuczna inteligencja w sprzedaży on-line?

Temat sztucznej inteligencji oraz zmian, do których będzie prowadzić jej stosowanie rozgrzewa w ostatnim czasie wszystkich. Przez wszelkie media przechodzą fale zachwytu i fale obaw. Jedni obawiają się, że AI zabierze ludziom pracę, inni rozpływają się nad szybkością rozwoju tej technologii i możliwości jakie daje. Co z tego wszystkiego wyniknie, czas pokaże, natomiast jedno jest pewne – rewolucja związana z AI już się dzieje, a my chcemy być (a właściwie już jesteśmy) jej częścią. 

AI to technologia, która wkrótce będzie dotykać wszystkie obszary i branże, a my skupiamy się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do rozwoju platformy Hummerce oraz sklepów naszych klientów. Możliwości jest cała masa, zatem uwaga, lecimy z pomysłami.

8 obszarów zastosowania AI w e-commerce

Generowanie opisów produktów

1. Generowanie opisów na podstawie danych produktowych takich jak specyfikacje, cechy, parametry techniczne, a także opinie klientów. Na podstawie tych informacji AI może generować opisy, które są precyzyjne i zawierają najważniejsze informacje. Ponadto algorytm może generować opisy w odpowiednim stylu i tonie, zgodnie z preferencjami marki.
2. Personalizacja opisów na podstawie preferencji i zachowań klientów. Wyobraźcie sobie, że jeśli macie dane na temat wcześniejszych zakupów lub przeglądania produktów przez danego klienta, AI może generować opisy produktów, które są dopasowane do jego indywidualnych zainteresowań i preferencji. To może zwiększyć zaangażowanie klienta i zainteresowanie oferowanymi produktami.
   
   

Ułatwienia w komunikacji

1. Chatboty mogą natychmiast odpowiadać na pytania klientów, udzielać wsparcia w wyborze produktów oraz dostarczać spersonalizowane oferty i rekomendacje, co przyczynia się do zwiększenia zaangażowania użytkowników i wzrostu konwersji.
2. Dynamiczne treści np. maili, które dostosowują się do indywidualnych preferencji i zachowań klienta. Możliwe jest generowanie unikalnych nagłówków, treści opisowych i ofert promocyjnych, które są odpowiednie dla danego odbiorcy.
3. Automatyzacja powiadomień: AI może być wykorzystane do automatyzacji wysyłania powiadomień o dostawie, potwierdzeniach zamówień, przypomnieniach o porzuconych koszykach i innych komunikatach. Możemy zaprogramować system AI, aby automatycznie generował treści maili na podstawie określonych zdarzeń lub interakcji klienta.

Rekomendacje produktów

Są niezwykle ważne w e-commerce, dlatego chcemy wykorzystywać AI do analizowania preferencji klientów, ich historii zakupów i przeglądania, aby generować spersonalizowane rekomendacje. Na razie posługujemy się tym mechanizmem, który wykorzystuje 2 rodzaje danych. Sztuczna inteligencja jest w stanie przetworzyć znacznie większą ilość informacji oraz wykonać szereg innych operacji, np.:

1. Analiza zachowań klientów takich jak np. historie zakupów, preferencje produktowe, przeglądane strony, kliknięcia. Na podstawie tych danych AI może identyfikować wzorce i preferencje, co pozwala na generowanie spersonalizowanych rekomendacji produktowych dla każdego klienta.
2. Filtracja i segmentacja klientów na podstawie różnych cech, takich jak kategoria produktu, cena, marka, oceny klientów itp. AI może generować rekomendacje, które są dostosowane do konkretnego segmentu klientów, uwzględniając ich preferencje i potrzeby.
3. Dobieranie produktów do treści to funkcjonalność szczególnie przydatna np. na blogu, gdzie AI może automatycznie i regularnie dopasowywać produkty do treści zawartej w artykułach blogowych.

Tworzenie grafik dopasowanych do layoutów sklepów

1. Generowanie (i optymalizacja) grafik produktowych na podstawie danych, takich jak zdjęcia, opisy i cechy. Za pomocą technologii komputerowego widzenia AI może analizować obrazy i na ich podstawie tworzyć atrakcyjne wizualnie grafiki produktowe w różnych perspektywach, kolorach i stylach. AI może zadbać także o kompresję obrazów, dostosowywanie rozmiarów grafik, poprawę ich jakości itp.  
2. Personalizacja grafik, które są dopasowane do preferencji i zachowań klientów. Na podstawie danych dotyczących preferencji produktowych, historii zakupów lub innych czynników AI może generować grafiki, które są dostosowane do indywidualnych zainteresowań klienta. Na przykład, jeśli klient często kupuje produkty związane z podróżami, AI może generować grafiki produktowe, które odnoszą się do tego tematu.
3. Automatyzacja tworzenia bannerów reklamowych w oparciu o określone wzorce, szablony i treści, np. obrazy, logo, hasła reklamowe.

Moderacja treści i obrazów

1. Ocena opinii klientów przy produktach – opinie, które AI jest w stanie jednoznacznie ocenić jako pozytywne, mogą być automatycznie zatwierdzane i pojawiają się na stronie, a pozostałe podlegają dodatkowej weryfikacji (zgodnie z ustawieniami i celami).
2. Filtracja nieodpowiednich treści, wykrywanie spamu i moderowanie zawartości w czasie rzeczywistym: AI może być wykorzystane do analizy treści tekstowych i wizualnych, aby identyfikować nieodpowiednie, obraźliwe, niezgodne z zasadami lub naruszające prawo treści (np. wykrywanie spamu w tekstach poprzez wyszukiwanie cech typowych dla spamu, takich jak linki, nadmierne powtórzenia, zniekształcenia). Za pomocą uczenia maszynowego AI może nauczyć się rozpoznawać wzorce i kontekst, aby efektywnie filtrować takie treści. Dodatkowo może się to odbywać w czasie rzeczywistym, na przykład w przypadku komentarzy, recenzji lub innych form interakcji klientów. 
3. Ochrona przed plagiatem: Wykorzystując techniki AI, można analizować treści tekstowe i grafiki, aby wykryć przypadki plagiatu. AI może porównywać zawartość z istniejącymi materiałami lub danymi źródłowymi, identyfikując podobieństwa i wskazując na potencjalne przypadki plagiatu, np. w opisach produktów.
4. Ocena jakości treści tekstowych i wizualnych, np. ocena czytelności, poprawności gramatycznej czy estetyki grafik. Może to pomóc w identyfikacji treści, które wymagają poprawek lub ulepszeń.
5. Personalizacja moderacji: AI może dostosować proces moderacji do indywidualnych preferencji i zasad firmy. Można nauczyć AI, jakie treści są akceptowalne, a jakie są niedozwolone, aby moderować treści zgodnie z wytycznymi sklepu.

Sugerowanie handlowcom koszyków do odzyskania (B2B)

1. Analiza danych klientów takie jak ich historia zakupów, preferencje produktowe, nawyki zakupowe, rozpoczęte koszyki itp. Na podstawie tych danych AI może identyfikować koszyki, które zostały porzucone przez klientów i sugerować handlowcom, które z tych koszyków mają największe szanse na odzyskanie.
2. Modelowanie zachowań klientów: Wykorzystując AI, można stworzyć modele predykcyjne, które analizują zachowania klientów i przewidują, które koszyki są bardziej podatne na odzyskanie. AI może uwzględniać różne czynniki, takie jak wartość koszyka, rodzaj produktów, okres trwania koszyka, działania podejmowane przez klienta itp., aby ocenić prawdopodobieństwo odzyskania koszyka.
3. Automatyzacja komunikacji z klientami w celu odzyskania koszyków. AI może wysyłać personalizowane wiadomości e-mail, powiadomienia push lub komunikaty SMS, które zawierają informacje o porzuconych koszykach, zachętę do dokończenia zakupów, oferty promocyjne itp.
4. Dynamiczne ceny i rabaty: Wykorzystując AI, można analizować dane dotyczące cen, rabatów i zachowań klientów, aby ustalić optymalne oferty cenowe dla odzyskania koszyków. AI może proponować indywidualne rabaty lub oferty specjalne, które są dostosowane do wartości koszyka i preferencji klienta.

Import koszyka z dowolnego formatu (B2B)

1. Rozpoznawanie formatów danych koszyka, takich jak pliki CSV, XML, JSON itp. Poprzez uczenie maszynowe AI może być nauczona rozpoznawać strukturę danych i odczytywać ich zawartość.
2. Konwersja formatów: AI może pomóc w konwersji danych koszyka z jednego formatu na inny. Na podstawie analizy struktury danych AI może automatycznie przekształcać dane koszyka na format akceptowany przez system e-commerce.
3. Weryfikacja danych: AI może analizować i weryfikować dane koszyka, aby upewnić się, że są one poprawne i kompletne. Może sprawdzać istnienie wymaganych pól, walidować formaty danych, eliminować duplikaty itp.
4. Dopasowanie do struktury systemu e-commerce: AI może być używane do mapowania danych koszyka na strukturę danych systemu e-commerce. Na podstawie reguł i wzorców AI może identyfikować odpowiednie pola danych w systemie e-commerce i mapować dane koszyka na te pola.
5. Korekta błędów: AI może pomagać w korekcie błędów lub niezgodności w danych koszyka. Może analizować dane, porównywać je z danymi referencyjnymi lub zewnętrznymi źródłami, i sugerować poprawki lub uzupełnienia danych.

Cykliczne zakupy (tzw. upselling)

1. Analiza historii zakupów oraz danych behawioralnych takich jak przeglądane produkty, czas spędzony na poszczególnych stronach, kliknięcia itp. Na podstawie tych danych AI może sugerować dodatkowe produkty, które pasują do wcześniejszych zakupów klienta, a także podpowiadać dodatkowe opcje.
2. Rekomendacje oparte na inteligencji zbiorowej: AI może analizować dane z wielu klientów, aby znaleźć podobieństwa i wykryć produkty, które często są kupowane razem. Na podstawie tych informacji AI może generować rekomendacje dotyczące innych produktów, które mogą zainteresować klienta.

Obszarów rozwoju jest mnóstwo, a to dopiero początek! Do tego dochodzą oczywiście:

• Jeszcze bardziej zaawansowane konfiguratory produktów
• Optymalizacja procesu zakupowego
• Analiza zamówień po złożeniu pod kątem nieprawidłowości – np. czy zamówienie nie jest to próbą oszustwa,czy zostało opłacone, wysłane itp.
• Wsparcie programowania
• Dynamiczne zarządzanie cenami

Podsumowanie, czyli dlaczego warto stosować sztuczną inteligencję w e-commerce?

Dzisiaj, gdy chcemy zoptymalizować sklep, robimy testy A/B na grupie użytkowników. Aby jednak radykalnie poprawić wyniki w sklepie, musimy proponować różne rozwiązania dla różnych grup użytkowników.

Dzięki sztucznej inteligencji nie musimy decydować się na jedno rozwiązanie, które jest najlepsze w skali wszystkich użytkowników. AI może na bieżąco dobierać rozwiązania, które są najlepsze dla konkretnych użytkowników, np. poprzez dobór zachęt w koszyku dla poszczególnych userów.

Dzięki zastosowaniu rozwiązań opartych na AI jesteśmy w stanie:

• odciążyć obsługę sklepu, jej czas i energię, którą pracownicy mogą przeznaczyć na inne działania,
• osiągnąć jeszcze lepszą konwersję niż dotychczasowymi metodami,
• rozwijać sklepy oparte na platformie Hummerce, aby konkurencyjne i sprzedawały jeszcze więcej.