Sztuczna inteligencja z roku na rok wspiera coraz więcej gałęzi e-biznesu. Jednym z głównych beneficjentów tego trendu jest e-commerce.

¦rodowisko handlu internetowego korzysta z najnowszych technologii. AI to przełom, który nie tylko usprawnia pracę i zwiększa efektywność, ale też daje e-commerce nowe możliwości w dotarciu do konsumentów, personalizacji oferty czy też zautomatyzowanej obsługi klientów.

Jak przewidują eksperci, w roku 2024 r. sztuczna inteligencja na dobre rozgości się w ekosystemie e-commerce.

Rynek dodatków opartych na sztucznej inteligencji rozwija się tak dynamicznie, że już pojawiły się platformy oferujące wyszukiwanie rozwiązań opartych na AI. Niemal codziennie pojawiają się też nowe narzędzia, które dzięki wykorzystaniu AI machine learning, wspomagają różnorodne obszary e-commerce. Które z nich sprawdzą się i zostaną na stałe włączone do obsługi sklepów internetowych?
 

Inteligentna personalizacja
 

Niewątpliwie pierwszym obszarem, który dotkną zmiany, będzie usprawnienie interakcji klienta ze sklepem internetowym poprzez inteligentną personalizację, umożliwienie komunikacji w naturalnym języku oraz lepsze zrozumienie potrzeb klientów. Zmiany te będą widoczne w obrębie takich narzędzi jak personalni asystenci (chatboty), inteligentne wyszukiwarki oraz systemy rekomendacji.

Wspólnym celem zmian w obszarze tych narzędzi będzie ułatwienie interakcji użytkownika ze sklepem, poprzez szybsze dotarcie do towarów i łatwiejsze pozyskanie informacji o nich, bez żmudnego przeglądania zawartości sklepu lub poszukiwania treści na stronach pomocy.

Jednym z ciekawszych trendów z ostatniego okresu, który zapoczątkowało publiczne udostępnienie Chatu GPT, jest umożliwienie komunikacji z komputerami w języku naturalnym. Możliwość „rozumienia” przez komputery treści generowanej przez ludzi i odpowiadania w ich języku, otworzyła ogromne możliwości do skokowego usprawnieniaistniejących narzędzi, jak również powstawania nowych.

Duże modele językowe (ang. LLM) wykorzystywane w AI, stworzone zostały przy wykorzystaniu dużej bazy wiedzy (jak sama nazwa wskazuje), którą stanowiły na ogół ogólnodostępne dokumenty tekstowe czy graficzne. W celu zwiększenia bazy wiedzy, istniejące modele mogą zostać zasilone dodatkowymi danymi (np. bazy towarów w sklepie, regulaminem sklepu, zwartością FAQ) w drodze dostrajania (ang. fine tuning) modelu lub na etapie zadawania pytania poprzez dostarczenie dodatkowego kontekstu.
 

Wirtualni asystenci
 

Zastosowania dużych modeli językowych w obszarze wirtualnych asystentów, otwiera możliwości znacznego ich usprawnienia, zbliżając interakcję z nimi do poziomu międzyludzkiej. Dzięki podłączeniu asystenta do aktualnych informacji o ofercie sklepu, jego bazie oraz danych o preferencjach klientów, interakcja z nim może dostarczać odpowiedzi na pytania zadane przez klientów, nie tylko wysoce trafnych i aktualnych, ale również dopasowanych do ich indywidualnych potrzeb.

Dzięki temu wirtualni asystenci staną się narzędziami, które nie tylko będą zmieniać doświadczenia zakupowe, ale też zauważalnie przyczynią się do wzrostu konwersji w sklepach internetowych. Asystent przygotowuje odpowiedzi jak również zasugeruje oferty „skrojone na miarę”. Dzięki temu konsument otrzymuje produkt, który trafnie wpisuje się w jego potrzeby i preferencje.
 

Inteligentne wyszukiwanie i systemy rekomendacji
 

Zapewnienie trafnych wyników wyszukiwania w odpowiedzi na różnorodne zapytania skrywające potrzeby klientów, to duże wyzwanie dla e-commerce. Dlatego też w 2024 r. niewątpliwie popularnością będą cieszyć się inteligentne wyszukiwarki, które pomogą konsumentom na uzyskanie odpowiedzi na różnorodne pytania, jak również odnalezienie odpowiednich ofert.

Istotną cechą takich rozwiązań będzie „rozumienie” zapytań klienta, objawiające się w znajdowaniu dokumentów pasujących do odpowiedzi, ale nie zawierających wprost słów zawartych we frazie zapytania. Osiągnięcie takich właściwości wyszukiwarek jest możliwe np. dzięki wykorzystaniu dużych modeli językowych do generowania wielowymiarowej wektorowej reprezentacji (tzw. embeddings) bazy oferty sklepu.

Zapytanie użytkownika podlega również transformacji do postaci wektorowej, a następnie realizowany jest proces przeszukiwania bazy wektorowej w celu znalezienia najbardziej podobnych obiektów (np. towarów, stron pomocy). Takie wyszukiwarki umożliwią rozwiązanie konkretnego problemu: „prezent dla chłopca w wieku 6 lat interesującego się superbohaterami 100 zł”. Wyszukiwarki te będą lepiej rozumiały potrzeby użytkowników, operowały synonimami i radziły sobie z błędami ortograficznymi.

Dodatkowo warstwę inteligentnych wyszukiwarek będzie stanowiła personalizacja oparta o profile odwiedzających oraz celów biznesowych sklepu. Dzięki temu wyszukiwarki będą uwzględniały ogólne preferencje odwiedzającego, aktualny kontekst czy też cele sklepu, wynikające z marżowości na poszczególnych towarach, kategorii oraz aktualnego stanu magazynowego.

To jednak nie koniec ich możliwości. Inteligentne wyszukiwarki wspierane przez sztuczną inteligencję będą umożliwiały wyszukiwanie obrazem, głosem czy nawet uczenie sklepu preferencji klienta na podstawie zdjęć odzieży z jego garderoby.

Pokrewnym i interesującym narzędziem są systemy rekomendacji towarów, które sugerują klientom potencjalnie interesujące ich produkty. Rozwiązania te zyskają również na zastosowaniu sztucznej inteligencji w tym LLM. Przypuszczalnie nastąpi ich szersza integracja z wyszukiwarkami oraz inteligentnymi asystentami, ze względu na wspólny cel, jakim jest zapewnienie jak najlepszych doświadczeń klientów w korzystaniu sklepu, poprzez spersonalizowaną obsługę i dostosowanie oferty do ich indywidualnych preferencji.

Na bazie interakcji użytkowania ze sklepem, w tym wyszukiwarkami i inteligentnymi asystentami, będzie możliwe lepsze zrozumienie potrzeb i preferencji użytkowników. Utworzone na tej podstawie profile umożliwią lepsze działanie opisanych usług. Platformy e-commerce wykorzystują już tego typu funkcjonalności. Przykładem może tu być IdoSell RS, który przyczynia się do zwiększenia liczby i jej współczynnika konwersji czy też retencji, gdyż sklep rozumiejący klientów sprawia, że wracają do niego częściej.

Nieco odległym, ale prawdopodobnym w niedalekiej przyszłości rozwiązaniem, może być generowanie modelu preferencji użytkownika na bazie jego publicznego profilu w serwisie społecznościowym, np. takim, w którym dzieli się zdjęciami lub udostępnia opinie o zdjęciach interesujących go produktów.
 

Dynamiczna optymalizacja cen
 

Jednym z istotniejszych zagadnień w e-biznesie jest kwestia optymalizacji cen towarów poprzez dostosowanie jej względem konkurencji, jak również na bazie stanów magazynowych i przewidywań odnośnie do sprzedaży. Niewątpliwie jest to pole do zastosowania elementów uczenia maszynowego zaliczonego do rozwiązań sztucznej inteligencji.

Jednym z elementów takich rozwiązań będzie model predykcji sprzedaży, który może zostać budowany na bazie historycznych danych transakcyjnych sklepu oraz historycznych danych rynkowych. Dzięki AI możliwe będzie „zrozumienie” specyfiki poszczególnych towarów np. sezonowości sprzedaży.

W procesie optymalizacji poszczególnych cen, uwzględniane mogą zostać aktualne stany magazynowe, dane o otoczeniu konkurencyjnym (ceny, ale również dostępność towarów u konkurencji), informacje o aktualnej pogodzie i jej prognozach, świętach narodowych czy też dniach wolnych oraz dowolnych celach określonych przez osoby zarządzające polityką cenową sklepów.

Celem wykorzystania mechanizmów optymalizacji cen jest z reguły wygenerowanie maksymalnego zysku przy minimalnych stratach. System może również uwzględniać specyfikę danego kanału sprzedaży, sterując cenami tak, żeby osiągać indywidualne cele w obrębie każdego z kanałów czy też rynków, na których prowadzona jest sprzedaż.

Optymalizacja przychodów może również uwzględniać długookresowy cel generowania zysków poprzez takie sterowanie cenami, żeby zachęcić do zakupu odwiedzających, którzy rokują na nawiązanie długich, zyskownych relacji. Przykładowo, dla klientów, których zachowanie wskazuje na zainteresowanie towarami wysokomarżowymi, możliwe jest dynamiczne obniżenie ceny lub predykcja innej formy zachęt do zakupu, a w przyszłości rozwijanie powstałej relacji.
 

Wirtualni asystenci obsługi sklepu i klienta
 

Sztuczna inteligencja w 2024 r. będzie nie tylko ściągać ruch do e-sklepów czy też dopasowywać oferty do potrzeb konsumentów. AI może być pomocne również w codziennej pracy e-sprzedaców. Jednym z takich narzędzi jest asystent do wsparcia obsługi sklepu, w tym kadry menedżerskiej. Zakres jego działania może być uzależniony od potrzeb merchanta czy też poszczególnych pracowników.

Sztuczna inteligencja może wskazywać trendy rozwoju oferty sklepu oraz propozycje promocyjnych treści do sekcji nowości na stornie firmowej czy social media, opierając się zarówno na danych dotyczących sprzedaży, jak i analizie informacji o trendach rynkowych oraz prognozach. Dodatkowo poprzez analizę danych historycznych i użycie modeli predykcyjnych, AI może dodatkowo proponować dobór towarów do promocji według zadanego kryterium i na tej podstawie podpowiadać optymalny poziom zamówień od hurtowni i dostawców.
 

Optymalizacja pod SEO
 

Jak zauważają eksperci IdoSell – AI może skutecznie wspomóc e-sklepy w dostosowaniu nie tylko nazwy towarów, ale także ich opisów i ogólnych treści stron. Jest to szczególnie cenne w przypadku ograniczonych zasobów ludzkich, pracujących nad warstwą prezentacji towarów i ma bezpośredni wpływ na skuteczność prezentacji produktów w różnych kanałach marketingowych.

Należy pamiętać, że silniki indeksujące np. Google wręcz zachęcają do wspierania się AI przy tworzeniu dobrej jakości opisów i wzbogacania ich parametrami technicznymi towarów. Należy jednak uważać, żeby generowane treści były oryginalne, kreatywne i wysokiej jakości. Tylko takie poprawią pozycjonowanie sklepu oraz zwiększą współczynnik konwersji, co stawia optymalizację SEO w centrum uwagi przedsiębiorców.
 

Moderacja opinii
 

W kontekście trendów AI na rok 2024, moderacja opinii za pomocą sztucznej inteligencji staje się nieodzownym elementem e-commerce. Coraz większa liczba klientów przegląda opinie przed zakupem, co nadaje kluczowe znaczenie procesowi ich moderacji przed publikacją.

Automatyczna weryfikacja opinii, identyfikacja potencjalnie fałszywych recenzji i tworzenie podsumowań to obszary, w których AI wykazuje się rosnącą skutecznością. To nie tylko podnosi jakość informacji dostępnych dla klientów, ale także wpływa na szybkość podejmowania decyzji zakupowych. Moderacja oparta na AI to nieodłączny element skutecznej strategii zarządzania opinią w erze cyfrowej.