W publikacjach na temat AI/big data w e-commerce wymienia się kilka kluczowych obszarów. W przypadku personalizacji i rekomendacji produktowych AI analizuje m.in. zachowania i zwyczaje zakupowe klientów. Przy optymalizacji wyszukiwania rozumie naturalny język klienta, rozpoznaje obrazy, porównuje cechy produktów. Wspierając dynamiczne ceny i prognozowanie sprzedaży, sztuczna inteligencja pozwala dostosować ceny w odpowiedzi na zainteresowanie klientów w czasie rzeczywistym oraz analizuje zachowania rynku i prognozuje np. popyt. Przykład – kto z nas nie naciął się na wzrost ceny biletów lotniczych między rannym wejściem na stronę przewoźnika i otwarciem określonej trasy danego dnia, a wieczornym wejściem na tę stronę i wykonaniem tych samych działań. AI wspiera także obsługę klienta – jest w stanie analizować zawartość opinii i wyciągać wnioski. Natomiast przy analizie danych i optymalizacji konwersji AI wykrywa bariery i problemy na stronie, prowadząc do takiego jej dostrojenia, aby sprowokować określone działania użytkowników. Wspiera też marketing oparty na danych, polepszając targetowanie reklam, dynamiczne, wielokanałowe dostosowanie kampanii czy personalizowanie treści. Poprawia również cyberbezpieczeństwo przez monitorowanie anomalii.
– Po pierwsze, sztuczna inteligencja dostarcza bardziej trafne rekomendacje i lepiej dopasowane produkty. Po drugie, lepiej rozumie intencje szukającego. Ułatwia skuteczne wyszukiwanie produktów. Po trzecie, zapewnia szybszą i tańszą pomoc w kontakcie z klientem – wymienia Jan Kaliński, head of customer activation w eBilet, spółce należącej do Grupy Allegro.
Rozwiązania
E-commerce to branża należąca do najbardziej otwartych na te narzędzia.
Jak informuje Kaja Marmołowska, head of data science & data solutions w Grupie Empik, polski lider omnichannel szeroko wykorzystuje sztuczną inteligencję zarówno w swoich autorskich systemach, jak i w aplikacjach dostarczanych przez zewnętrznych dostawców. Tak zbudowane rozwiązania wspierają różne obszary działalności firmy. Pozwalają usprawnić procesy i pozytywnie wpływają na doświadczenie klienta.
– Wykorzystujemy zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji oraz silniki rekomendacyjne do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji produktowych dla naszych klientów niezależnie od kanału, w którym dokonują zakupów. Nasze rekomendacje działają we wszystkich punktach styku klienta z Empikiem – od dedykowanych kampanii marketingowych, przez dynamiczne podpowiedzi na Empik.com i w aplikacjach, aż po inteligentne mechanizmy automatycznej komunikacji marketingowej – informuje Kaja Marmołowska.
Jan Kaliński przypomina, że wiele wielkich e-commerce’ów, jak Amazon, Aliexpress czy Allegro, ale też mniejszych, działających przy wsparciu firm zewnętrznych, od lat funkcjonuje z wykorzystaniem danych użytkownika. Starają się dopasować produkty na podstawie tego, co o nim wiedzą.
– Tylko że to wszystko opierało się na danych, które e-commerce uzyskiwał o kliencie na podstawie jego historii zakupowej i wyszukiwania. Klient się na to zgadzał, akceptując pliki cookies. AI może pomagać w interpretowaniu tych danych. Może analizować nie tylko dane z danego e-commerce’u, ale także wykorzystać ogólne trendy i wzorce rynkowe, aby lepiej dostosować rekomendacje – mówi Jan Kaliński.
Jak tłumaczy, przy rekomendacjach produktowych sztuczna inteligencja pomoże też jak wyszukiwarka.
– Dotąd wyszukiwarka pracowała na podstawie tego, jaki wsad dostarczyła jej firma. AI zrozumie pytanie użytkownika i przełoży je na język wyszukiwarki – wyjaśnia Jan Kaliński.
– Trafne rekomendacje są kluczowe dla Empiku jako destynacji inspiracyjnej i prezentowej. Obecnie koncentrujemy się na pracach nad wyszukiwarką oraz szeroko pojętym doborem spersonalizowanych treści i produktów dla klienta – dodaje Kaja Marmołowska.
Lepsza dostępność
– Do optymalizacji i poprawy dostępności asortymentu wykorzystujemy zaawansowane algorytmy machine learningowe i optymalizacyjne przy doborze asortymentu książkowego dla każdego z 370 salonów Empik, dopasowując ofertę na poziomie zarówno gatunków, jak i pojedynczych tytułów – tłumaczy Kaja Marmołowska.
– Wykorzystanie rozwiązań data science przy budowaniu asortymentu książkowego przyniosło w Empiku znaczące efekty, dlatego obecnie pracujemy nad ich rozszerzeniem na pozostałe kategorie produktowe – dodaje.
Jak mówi, również w aplikacji Empik Go z audiobookami, ebookami i podcastami firma rozwija nowoczesny ekosystem rekomendacji oparty na modelach AI. Polecane treści zmieniają się zależnie od aktywności klienta, a dodatkowo zostają odpowiednio spriorytetyzowane i zgrupowane w tematyczne rotatory, uszeregowane według preferencji użytkownika. Dzięki temu interakcja z treściami jest jeszcze łatwiejsza, a użytkownik szybciej znajduje to, co go interesuje.
– To niejedyny innowacyjny projekt w Empik Go – obecnie wspólnie z zewnętrznym partnerem pracujemy nad rozwiązaniem, w ramach którego treść książek dostępnych w aplikacji będzie poddawana analizie z wykorzystaniem algorytmów machine learningu. Na tej bazie wybrane tytuły będą odpowiednio oznaczane, a tym samym zostaną im przypisane właściwe „trigger warningi”, czyli znane z filmów czy gier ostrzeżenia informujące o treściach zawierających wulgaryzmy, sceny erotyczne czy przemoc. To odpowiedź Empiku na potrzeby osób w kryzysie psychicznym i pierwszy taki projekt na polskim rynku książki cyfrowej – opowiada przedstawicielka Grupy Empik.
Własne rozwiązanie w tej dziedzinie wprowadził eBilet – AI wyszukuje i nie pozwala opublikować grafik, niedozwolonych treści, takich jak wulgaryzmy, obraźliwe zwroty czy nagość.
Marketing i grafika
– Kiedyś, żeby mieć zdjęcie do katalogu na białym tle, trzeba było kupić odpowiednie pudełko do zdjęć, gdzie wkładało się produkt i robiło zdjęcie. Można było obrobić je w Photoshopie, ale to trwało. Teraz programy graficzne, które znamy od lat, wspierane są sztuczną inteligencją. Aplikacja Canva czy wspomniany Photoshop wykonuje samodzielnie wszystkie czynności na polecenie. A to, co dla grafika oznacza kilka godzin pracy, w aplikacji otrzymuje się w ledwie kilka minut. Oszczędność czasu sięga 90 proc. W marketingu zastosowań jest jeszcze więcej: pomoc narzędziowa – grafiki, opisy, ale też planowanie social mediów, planowanie i tworzenie treści, budowa reklam, kreowanie komunikatów – wylicza Jan Kaliński.
Dorzuca inny przykład: skomplikowany regulamin, długi i nieczytelny. AI oczywiście nie zastąpi redaktora, ale doskonale poradzi sobie z uproszczeniem treści.
Wartość dodana
AI może być doskonałym inspiratorem.
– Sam wykorzystuję ją do tego celu. Opisuję mój pomysł na komunikat i szukam jakiegoś chwytliwego sloganu. Dostaję dziesięć propozycji. Rzadko kiedy są na tyle dobre, żeby ich użyć, ale inspirują. O wiele łatwiej mi wymyślić coś chwytliwego, kiedy patrzę na te hasła, tytuły, slogany – opowiada Jan Kaliński.
Zwraca uwagę, że e-commerce chronicznie cierpi na bardzo wielką ilość danych. Nie powie: nie mamy takich danych. Ma dane, ale nie jest w stanie nimi zarządzać, bo jest ich za dużo. A sztuczna inteligencja pomoże wnioskować na ich podstawie, dokona analizy. Prześwietli preferencje klientów, przeanalizuje informacje sprzedażowe i zasugeruje, co trzeba sprzedawać albo promować, żeby osiągnąć większy zysk. Słowem zaprzyjaźni się z big data z korzyścią dla firmy.
– Na gruncie biznesowym AI to cała analiza danych, wnioskowanie, co się opłaca sprzedawać, a czego nie. Sztuczna inteligencja przede wszystkim pozwala oszczędzić czas. Do czegoś można dojść bez niej, ale to praca żmudna i kosztowna. AI pozwala pewne decyzje podejmować w czasie rzeczywistym, np. wprowadzać dynamiczne ceny – komentuje Jan Kaliński.
Jak mówi, wydaje się, że przyszłością e-commerce’u są wszelkiego rodzaju asystenci, którzy pomagają w dokonaniu zakupu i prowadzą klienta. Częściej będzie to bazowało nie na wynikach wyszukiwania, tylko na czacie ze sztuczną inteligencją. Dotychczas taką funkcję pełnią infolinie, strony FAQ, biura obsługi klienta. Oczywiście każdy taki kontakt generuje określone koszty. Dzięki AI to nie będzie potrzebne, bo o ile dzisiejszy asystent wirtualny odpowiada tylko to, czego się go nauczy, o tyle ChatGPT czy inny tego typu algorytm można wytrenować pod swoje potrzeby, czyli zasilić wszystkim skryptami, całą wiedzą, jaką posiadamy. Taki chat odpowie na każde pytanie i zrozumie naturalny język po drugiej stronie, często też niuansowanie. Jeśli więc chodzi o koszty utrzymania biur obsługi klienta czy infolinii, AI przyniesie prawdziwą rewolucję.
Czego nie zrobi AI
W codziennej praktyce powtarzane jest stwierdzenie, że AI robi masę, nie zrobi rzeźby. Przynajmniej dzisiaj.
– Mnóstwo firm pozycjonuje się w sieci przez treści (content). Tworzą artykuły po to, żeby w wyszukiwarce trafiać właśnie na tę firmę. I są dwie ścieżki, które trzeba stosować – trzeba mieć masę i rzeźbę. Jeśli wyprodukujemy tysiąc tekstów na dany temat, to zwiększamy swoją widoczność w sieci. Ale np. Google promuje treści premium. Dlatego AI nie zastąpi twórców contentu, utworów, dziennikarzy, nie przekaże emocji, nie stworzy nastroju, ducha tekstu. Ale rzeczywiście zmieni ich pracę. Tekst przygotowany przez AI może być wysokiej jakości, ale nadal wymaga zredagowania, sprawdzenia faktów, wyłapania niuansów, które wzbudzą zainteresowanie, podniosą klikalność… Jednak AI stworzy w parę chwil tysiąc tekstów, a człowiek nie jest w stanie - mówi Jan Kaliński.