Jak sztuczna inteligencja może przynieść Ci zwycięstwo w e-commerce?

Czasem kusi, żeby uznać big data za temat wyczerpany. Dane stają się towarem, którego dosłownie tony (tak, dyski twarde też ważą) powstają każdego dnia. Według danych Światowego Forum Ekonomicznego do 2020 roku powstanie 44 zettabajty danych. Innymi słowy — w nadchodzącym roku będzie ich 40 razy więcej niż gwiazd w obserwowalnym wszechświecie. 

Jeśli myśleć o naszym własnym układzie — jest całkiem prawdopodobne, że bajtów będzie więcej niż planet i gwiazd razem wziętych. Ale szczerze: kiedy zaczął się ten szał na zbieranie danych? 

Krótka historia dataholika

Można obstawiać, że kolebką całego szaleństwa na punkcie danych był e-commerce. Jedną z najważniejszych różnic między tradycyjnym handlem a e-commerce jest pełna mierzalność biznesu. Właściciel sklepu dostaje szczegółowe informacje o zachowaniu klienta. Skąd przyszedł? Co kupił i na co patrzył? To nowy klient czy powracający? 

Dla tradycyjnego handlu, w którym nawet policzenie odwiedzających bywa poważnym bólem głowy, takie dane są nie do pojęcia. Tak właśnie e-commerce znalazł się w awangardzie nowego sposobu prowadzenia biznesu — postępu napędzanego danymi. 

Na początku wszystko zależało od błyskotliwości i sprytu analityka. Eksploracja danych i wyciąganie wniosków były pracą całkowicie ręczną. Zapotrzebowanie na narzędzia wspierające analitykę przyniosło zalew coraz bardziej wyrafinowanych systemów. Niedługo potem ilość danych do analizy i liczba czynników do uwzględnienia w gorączce optymalizacji stały się zbyt duże nawet dla najbystrzejszych analityków. 

I tu wkroczyła AI w e-commerce.

AI w e-commerce — dane na sterydach

Możliwość automatyzacji i wzmocnienia opartej na danych strategii, jaką widać w e-commerce, uczyniła z modeli sztucznej inteligencji opartych na uczeniu maszynowym idealne narzędzie. Pozwala ono zespołowi analitycznemu kopać głębiej w poszukiwaniu istotniejszych szczegółów, a przy tym wspiera go, kontrolując przepływ danych w czasie rzeczywistym. 

Szczególnie sklepy internetowe mogą uznać sztuczną inteligencję w handlu za przydatną. Najpopularniejsze zastosowania sztucznej inteligencji to: 

Systemy rekomendacji

Mniej znaczy więcej, zwłaszcza w e-commerce. Klucz to znaleźć dla klienta kilka najlepszych propozycji, a nie zasypywać go mnóstwem niepasujących produktów. 

Pomyśl o Amazonie — do kupienia jest tam ponad 32 miliony książek . Zakładając, że przeczytanie tytułu zajmuje sekundę, na same tytuły trzeba by poświęcić cały rok i jeszcze pięć dni — nie mówiąc o treści. Co więcej, podsunięcie nastoletniemu miłośnikowi fantasy książki zatytułowanej „Czerwony smok” (autorstwa Thomasa Harrisa) byłoby kardynalnym błędem.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do mapowania preferencji klientów i dostarczania trafnych rekomendacji znacząco poprawia wyniki firmy. McKinsey wskazuje, że nawet 35% zakupów na Amazonie i 75% oglądania na Netfliksie napędzają rekomendacje. 

Segmentacja danych

Według danych Hubspota 42% marketerów nie wysyła targetowanych wiadomości e-mail, a tylko 4% korzysta z targetowania wielopoziomowego. Z drugiej strony — odbiorcy nawet o 75% chętniej klikają w maile z kampanii segmentowanych niż z niesegmentowanych. 

Sztuczna inteligencja potrafi segmentować dane automatycznie, szukając ukrytych zależności i wzorców niewidocznych dla analityka. Czy istnieje korelacja między częstotliwością zakupów a pogodą? Filmami? Preferencjami produktowymi a średnią wartością koszyka? 

Do niedawna wypatrywanie tych sekretów w bazie danych było zadaniem analityka. Ze sztuczną inteligencją firma może przeszukiwać bazę także pod kątem wzorców ukrytych tak głęboko, że dostrzeżenie ich jest niemal niemożliwe. Do tego maszyna nie ma uprzedzeń, które ma każdy człowiek. Prawdziwie nowoczesne biznesowe rozwiązanie AI. 

Przewidywanie zachowań użytkowników

Choć każdy człowiek jest inny i kieruje się własnymi motywacjami, w statystyce jesteśmy tacy sami. Co więcej, grupa dostatecznie duża, by dobrze reprezentować docelowych klientów, pozwala firmom przewidywać zachowania klientów. To w gruncie rzeczy ta sama sztuczka, którą stosuje się w sondażach wyborczych — tylko szybciej i w czasie rzeczywistym. 

Prognozy działają w ścisłym powiązaniu z silnikami rekomendacji, wspierając wiele sposobów na poprawę współczynników konwersji i ogólnych wyników biznesu. 

Scoring użytkowników

Z drugiej strony klientów jest wiele typów: jedni kupią raz i nigdy nie wrócą. Inni pozostaną na bliskiej orbicie sklepu bez większego zaangażowania w markę. Ostatnią grupę tworzą użytkownicy intensywni i ewangeliści marki, którzy mocno się w nią angażują i ją wspierają. 

Sztuczna inteligencja potrafi przekopać się przez szum i wypatrzyć w tłumie najcenniejszych klientów. Wsparte przewidywaniem zachowań algorytmy potrafią też znaleźć takich klientów wśród nowych, korzystając z drobnych sygnałów czytanych między wierszami. Może ten gość, który właśnie przyszedł z kampanii AdWords, to przyszły ambasador marki?

Wsparcie wzbogacania danych

Dane łączą dwie cechy intuicyjnie sprzeczne — są jednocześnie towarem i niezwykle cennym aktywem. Towarem, bo zbieranie i generowanie danych staje się stosunkowo tanie. Z drugiej strony sztuką jest wyciągnięcie z nich wniosków i zamiana danych w wiedzę. 

Jest to znacznie łatwiejsze, gdy firma może korzystać z modeli sztucznej inteligencji. Nie trzeba ręcznie łączyć ani standaryzować danych, żeby dały się wykorzystać — AI wykona całą brudną robotę za właściciela biznesu.

Biorąc pod uwagę nadludzkie możliwości modeli opartych na uczeniu maszynowym, firmy dostały narzędzie do wzbogacania swoich danych dosłownie wszystkim, co znajdą. Od danych pogodowych, przez produkty komplementarne i globalne trendy, po wahania w mediach społecznościowych czy analizę sentymentu. 

Klucz tkwi w korelowaniu danych. Im więcej dzieje się automatycznie, tym lepsze wyniki. 

Rozpoznawanie wzorców

Model uczenia maszynowego potrafi przeanalizować dosłownie dowolne dane w poszukiwaniu ukrytych wzorców. Mogą one leżeć głęboko pod powierzchnią i dotyczyć dosłownie każdego aspektu biznesu. Do najpopularniejszych należą: 

• Retencja klientów
• Kombinacje produktów
• Strategie docierania do klientów

Powyższe przykłady to tylko wierzchołek góry lodowej. Ukryte wzorce są prawdopodobnie we wszystkich działaniach biznesowych firmy, gotowe, by je odkryć i… cóż… wykorzystać na własną korzyść. 

Strategia cenowa

Łącząc dane transakcyjne z wzorcami i prognozami, firma może zbudować inteligentną strategię cenową. W zależności od wszystkich powyższych czynników może dostarczać ceny w czasie rzeczywistym, dopasowane nie tylko do kupującego, ale też do momentu i kontekstu, łącznie z cenami konkurencji. Daje to większą szansę na maksymalizację marż przy zachowaniu konkurencyjności produktów na rynku. Łatwo wykrwawić biznes, dusząc marżę, albo stracić klientów przez zbyt wysokie ceny. Klucz to znaleźć równowagę. 

Automatyzacja obsługi klienta

W przeciwieństwie do tradycyjnej sprzedaży offline komunikacja konsumenta ze sklepem internetowym jest w pełni cyfrowa. A każda cyfrowa informacja staje się danymi i pozwala pracować na nich zautomatyzowanym narzędziom opartym na algorytmach. 

Współczesny klient jest do tego cyfrowy i oczekuje, że każda usługa będzie dostępna na żądanie. To ogromna zmiana paradygmatu wobec zakupów offline, gdzie klient czekał nie tylko na otwarcie sklepu, ale też na dostarczenie konkretnego towaru do konkretnej placówki. Musiał też odstać swoje w kolejce. W nowoczesnym e-commerce czekanie jest ograniczone do minimum. Współczesne wytyczne UX zmniejszyły tarcie przy zamawianiu online, strony ładują się błyskawicznie, a płatności są projektowane tak, by były maksymalnie proste, nie tracąc zgodności z przepisami. 

Nie dziwi więc, że współczesny klient rzadko chce czekać dłużej niż minutę na odpowiedź na czacie z obsługą klienta. 

Chatbot napędzany AI jest zawsze czujny i gotowy odpowiedzieć. Chatbot potrafi wręcz obniżyć wydatki na obsługę klienta nawet o 30% , dlatego oczekuje się, że do 2020 roku 80% firm będzie korzystać z automatyzacji chatbotowej. 

Podsumowanie — zalety sztucznej inteligencji

Klucz do zrozumienia, jak sztuczna inteligencja wspiera handel internetowy, tkwi w uczynieniu danych użytecznymi. Na początku rewolucji big data zbieranie danych porównywano często do piwnicy albo strychu. Trzymało się tam właściwie wszystko, przerażony wizją wyrzucenia czegoś, co mogłoby się przydać w bliżej nieokreślonej przyszłości. 

Okazuje się, że ta strategia się sprawdziła. Google, Amazon i Facebook, karmione gigantycznymi ilościami danych, są dziś na czele rozwoju sztucznej inteligencji. Jadąc na ich barkach, coraz więcej organizacji może budować własne biznesowe rozwiązania AI i grzebać w danych ułożonych w cyfrowej piwnicy. 

Bo nie ma nic bardziej ekscytującego niż odkrycie skarbów w piwnicy!

Jeśli więc chcesz wzmocnić swój biznes dzięki AI w e-commerce albo porozmawiać o sztucznej inteligencji w handlu, napisz do nas i skorzystaj z bezpłatnej konsultacji albo wyceny projektu!