Sztuczna inteligencja
Powiedzieć, że od dawna jest obecna w naszej codzienności, to zdecydowanie za mało. Ona już rozgościła się w niej na dobre — i wcale nie zamierza odchodzić. O czym mowa? O sztucznej inteligencji — inteligencji, która zmienia świat na naszych oczach. Poznaj ją lepiej.
Sztuczna inteligencja — co to jest?
Sztuczna inteligencja (z ang. AI — Artificial Intelligence) to termin określający zdolność maszyn do posiadania ludzkich umiejętności, takich jak na przykład uczenie się czy kreatywność. Dzięki nim urządzenia w wielu aspektach są w stanie funkcjonować i “myśleć” jak człowiek. Nazwę i definicję sztucznej inteligencji sformułował w 1956 roku John McCarthy — informatyk i laureat Nagrody Turinga w dziedzinie AI.
Obecnie o AI można mówić w dwóch kontekstach:
fizycznym — rzeczy obdarzone sztuczną inteligencją, takie jak auta autonomiczne (np. Tesli) czy roboty (np. humanoidalna Sophia, która udzieliła w mediach wielu wywiadów);
cyfrowym — automatyczne rozpoznawanie twarzy (np. na lotniskach) czy asystenci głosowi (np. Siri czy Alexa).
Jak sztuczna inteligencja (AI) wpływa na świat, gospodarkę i naszą codzienność?
Żyjemy w epoce cyfrowej, dlatego technologie sztucznej inteligencji mają wymiar globalny — wpływają na rynki i gospodarki całego świata, a tym samym również naszą codzienność. AI może stwarzać nowe możliwości rozwoju dla firm oraz podnosić jakość życia ludzi w praktycznie każdym obszarze życia: od bardziej zaawansowanej opieki medycznej po wygodniejsze rozwiązania transportowe czy edukacyjne.
Sztuczna inteligencja — przykłady zastosowania
Pojęcie sztucznej inteligencji może dla niektórych brzmieć surrealistycznie, jednak w rzeczywistości z technologii AI korzystamy każdego dnia. W pracy, domu, dla rozrywki. Jak? Zobacz sam.
Tłumaczenie maszynowe
Po wdrożeniu silnika opartego na uczeniu maszynowym (czyli AI) w Tłumaczu Google ilość popełnianych błędów spadła o 60%. Korzystałeś kiedyś z tego narzędzia? Korzystałeś więc ze sztucznej inteligencji.
Targetowanie reklam w sieci
Szukasz nowego laptopa do pracy, wczoraj obejrzałeś kilka modeli w Internecie, a dziś na Facebooku wyświetliła Ci się ich reklama? To robota sztucznej inteligencji. AI jest wykorzystywane w marketingu do personalizacji komunikatów reklamowych.
Sztuczna inteligencja i obrazy
Na początku wspomnieliśmy, że sztuczna inteligencja może być kreatywna — i jest. Dalle Mini to oprogramowanie, które generuje zaawansowane obrazy na podstawie słownego opisu. Nie sposób rozpoznać, że nie są dziełem człowieka.
Innym narzędziem AI, które okazało się hitem w sieci, jest strona internetowa “This person does not exist”. Jednym kliknięciem można na niej wygenerować twarz osoby, która nie istnieje i nigdy nie istniała.
Chatboty
Pomocny asystent, który jest do Twojej dyspozycji 24h na dobę to nie tylko Siri czy Alexa. Firmy często wykorzystują oparte na sztucznej inteligencji chatboty. To programy, które symulują zachowanie człowieka: odpowiadają na Twoje pytania i prowadzą konwersację, dając Ci wrażenie interakcji z prawdziwą osobą.
Sztuczna inteligencja w transporcie
Wspomnieliśmy już o autonomicznych samochodach, ale AI można wykorzystać w transporcie również na inne sposoby — np. do efektywniejszego planowania przejazdów kolejowych.
Wdrażanie AI w biznesie
Jak widzisz, sztuczna inteligencja znajdzie dla siebie miejsce w każdej branży, dlatego wdrażanie AI w biznesie jest coraz częstsze i intensywniejsze. Maszyny pracują wydajniej niż ludzie: nie męczą się i nie chodzą na urlopy, a ich osądy bazują na twardych danych. Dlatego podejmują trafniejsze i zyskowniejsze biznesowo decyzje — również w kwestii finansów.
Przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji do zbudowania i zachowania bezpieczeństwa finansowego firmy jest system Temida. To oprogramowanie, które weryfikuje wiarygodność kontrahenta i generuje ocenę jego wypłacalności na podstawie informacji zamieszczonych w sieci. Temida nie zapomni o sprawdzeniu żadnej bazy dłużników, nie przeoczy przez nieuwagę żadnej negatywnej opinii na forum, a wszystkie informacje do podjęcia decyzji o współpracy uzyska błyskawicznie — bo w ciągu 30 sekund. Czy istnieje człowiek, który zrobi to lepiej?
Tego rodzaju narzędzia oparte na AI mogą zmieniać sposoby funkcjonowania firm na całym świecie, sprawiając, że prowadzenie biznesu będzie łatwiejsze, bezpieczniejsze oraz zyskowniejsze.
Dalszy rozwój sztucznej inteligencji to nieunikniona przyszłość?
Zdecydowanie tak. Mimo że sztuczna inteligencja została zdefiniowana blisko 70 lat temu, to możliwości korzystania z niej były do niedawna mocno ograniczone. Dlaczego? Technologie AI wymagają ogromnych ilości danych oraz mocy obliczeniowych — dopiero ostatnie dziesięciolecia przyniosły ogromny postęp w tym zakresie, dając tym samym dostęp do rozwoju „umiejętności” sztucznej inteligencji. I świat zamierza z nich korzystać.
Co to jest sztuczna inteligencja (AI) - definicja, znaczenie, zastosowania
Definiując sztuczną inteligencję należy zaznaczyć, że koncentruje się ona na dwóch obszarach zainteresowań. Pierwszym jest badanie ludzkiej inteligencji, czyli poszukiwanie schematów w tym, jak myśli i działa człowiek. Jak się uczy? Jak zapamiętuje i wyciąga wnioski? Informacji tych poszukuje się po to, aby zaprojektować podobny system “myślenia” i zaszczepić go w programach lub maszynach.
4.8
Dowiedz się jak w praktyczny sposób wejść w świat Machine Learning w Python, rozwiązywać problemy za pomocą sztucznej inteligencji, wykorzystywać zbiory danych, testować modele uczenia maszynowego. Dowiedz się więcej
Pod pojęciem sztucznej inteligencji można więc rozumieć różnego rodzaju aplikacje komputerowe, które próbują naśladować ludzką inteligencję, aby wykonywać określone zadania. Ponadto, pracuje się również nad tym, aby takie programy były zdolne do samodzielnego ulepszania swoich działań, opierając się na przetwarzaniu gromadzonych danych. “Myślące” lub “mądre” maszyny - to byłoby najkrótsze i najprostsze wyjaśnienie, czym jest sztuczna inteligencja.
Choć brzmi to futurystycznie i przywodzi na myśl scenariusze z filmów science-fiction, za chwilę się przekonasz, że z dobrodziejstw AI korzystamy wszyscy na co dzień.
AI a uczenie maszynowe
Te dziedziny są ze sobą ściśle powiązane, jednak nie są synonimami, co warto podkreślić. Machine learning to jedynie część AI, która odpowiada za analizę zgromadzonych danych i poszukiwanie optymalizacji w prowadzonych działaniach. Przykładem jest przewidywanie zdarzeń na podstawie informacji, które program już posiada: jak będą się kształtować trendy sprzedażowe lub jakiego natężenia ruchu można się spodziewać o określonej porze dnia.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w firmie
Technologie oparte na AI rozwijają się prężnie, jak nigdy wcześniej. Po pierwsze, pozwala na to postęp ogólnodostępnego sprzętu komputerowego. Po drugie, przedsiębiorcy dostrzegli realny wpływ algorytmów na wyniki finansowe w biznesie. Co więcej, innowacje związane z AI mogą zostać zaadaptowane w niemal każdej branży, pomagając między innymi w:
Kształtowaniu polityki cenowej, opartej na zachowaniach i preferencjach klientów.
Przewidywaniu lojalności klienta na podstawie jego danych demograficznych i transakcyjnych.
Selekcji i interpretacji dużych zasobów danych, wykraczających poza możliwości analityczne człowieka.
Podniesieniu poziomu bezpieczeństwa cyfrowego.
Rozwiązywaniu problemów technicznych użytkowników.
Zastosowanie AI w życiu codziennym
Sztuczna inteligencja nie jest nową gałęzią w IT, a użytkownicy stykają się z nią każdego dnia w pracy i w domu. Oto kilka przykładów:
Chatboty i voiceboty
Popularnym sposobem na obsługę pierwszego kontaktu z klientem jest chatbot, czyli program udzielający odpowiedzi na zadawane mu pytania. Chatboty potrafią rozpoznawać tematykę, która interesuje rozmówcę i dopasowywać pytania do odpowiedzi, które znajdują się w bazie. Jeśli pytanie zostało sformułowane w sposób niezrozumiały lub brakuje informacji, która mogłaby być rozwiązaniem problemu klienta, chatbot dąży do wyjaśnienia. Po kilku nieudanych próbach klient otrzymuje propozycję kontaktu z doradcą.
Rozpoznawanie obiektów na grafice
W praktyce masz styczność z tą technologią na przykład wtedy, gdy korzystasz z Google Lens lub Google Street View. System jest tu wyspecjalizowany w rozpoznawaniu obiektów i wykonywaniu określonych czynności. W przypadku Street View zobaczysz zamazane twarze na zdjęciach, zaś Lens udzieli Ci podstawowych informacji o obrazie.
Innym przykładem jest ogromny wybór aplikacji, służących do rozpoznawania roślin, grzybów, ptaków, minerałów i innych obiektów. Z pomocą aplikacji możesz też obliczyć kaloryczność swojego posiłku na podstawie jego zdjęcia lub potwierdzić swoją tożsamość.
Systemy rekomendacji
Typowym przykładem wykorzystania danych w inteligentny sposób są liczne systemy, podpowiadające użytkownikowi produkty lub usługi na podstawie wcześniejszych wyborów. Co ważne, można tu mówić o dwóch różnych sposobach na typowanie podpowiedzi. Pierwszym jest sugerowanie się wyborami innych klientów i podsuwanie produktów, które oni również kupili. Drugim jest filtrowanie po kategoriach, cenach lub innych cechach asortymentu.
Wyszukiwarki
Bardzo aktywnie na polu wdrażania AI działa Google. Poza wspomnianymi powyżej narzędziami, ze sztucznej inteligencji korzysta również najbardziej popularna wyszukiwarka internetowa. “Prosty” algorytm kreujący rankingi witryn na podstawie kilku danych, jak słowa kluczowe i ilość linków, odszedł w niepamięć. Dziś wyszukiwarkę wspiera RankBrain, który rozpoznaje również kontekst zapytania oraz intencje użytkownika.
Kurs Przetwarzanie języka naturalnego z Python Zobacz kurs Kurs Machine Learning - projektowanie sieci neuronowych Zobacz kurs Kurs Machine Learning - drzewa decyzyjne i lasy losowe Zobacz kurs
Nawigacja
Ciekawym przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji jest automatyzacja procesu tworzenia map na potrzeby nawigacji. System taki stworzyli naukowcy z Massachusetts Institute of Technology, aby pomóc w kartowaniu dużych miast Kataru. Stworzony specjalnie na ten cel program RoadTagger z pomocą algorytmów przekłada zdjęcia satelitarne na grafikę wektorową. Przy tym nadaje obiektom odpowiednie kategorie - budynki, place, parkingi, ścieżki rowerowe, itd. System jest jeszcze w trakcie udoskonalania, już jednak dziś jest wykorzystywany i wykazuje bardzo wysoką skuteczność.
AI w e-commerce. Jak sztuczna inteligencja zmienia branżę sprzedaży internetowej?
Z raportu „Perspektywy rozwoju rynku e-commerce w Polsce 2018-2027” opracowanego przez Strategy& Polska wynika, że w ciągu najbliższych pięciu lat wartość polskiego sektora e-handlu wzrośnie do 187 miliardów złotych. Pytanie brzmi, kto będzie głównym beneficjentem tego rozwoju? Raczej nie małe sklepy, które bazują na klasycznych i coraz mniej skutecznych metodach sprzedaży.
Rynek e-commerce, nie tylko w Polsce, wyraźnie zdominowały duże platformy zakupowe, które jako pierwsze wdrożyły na masową skalę rozwiązania z dziedziny uczenia maszynowego. Precyzyjna analityka danych, w szczególności zachowań konsumenckich, daje gigantyczną przewagę w rywalizacji o klienta, zwłaszcza w niepewnych gospodarczo czasach. Przyjrzyjmy się realnemu zastosowaniu AI w e-commerce.
Czym jest AI i jak zmienia modele sprzedaży online?
AI, czyli sztuczna inteligencja, to – pisząc w dużym uproszczeniu – wirtualny system zbudowany na podstawie już posiadanych danych. Mamy tutaj na myśli systemy, które uczą się zachowań użytkowników i w ten sposób starają się odpowiadać na nasze oczekiwania, „odgadywać” nasze pragnienia, potrzeby, rozwiązywać problemy etc.
Nietrudno dostrzec ogromny potencjał technologii AI właśnie w branży e-commerce, która wręcz bazuje na dostosowywaniu modelu sprzedaży do aktualnych trendów zakupowych i wciąż zmieniających się nawyków konsumenckich. Jednocześnie widać, że ten potencjał nadal jest wykorzystywany jedynie w niewielkim stopniu.
Autorzy raportu „Artifical Intelligence in E-Commerce Market” prognozują, że wartość technologii sztucznej inteligencji w sektorze detalicznym sprzedaży internetowej wzrośnie do blisko 36,5 miliarda dolarów w 2030 roku. Obecnie jest to zaledwie 1,7 miliarda dolarów, co pokazuje, że tak naprawdę jesteśmy dopiero na początku drogi.
Liderami we wdrażaniu rozwiązań AI w branży e-commerce są dziś Amazon, Apple, Google, IBM, Intel, Microsoft, Nvidia, Oracle, SAP SE oraz Siemens.
Dziś sztuczna inteligencja w e-commerce jest wykorzystywana w dość podstawowym zakresie, przede wszystkim do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji zakupowych (w oparciu o historię wyszukiwania) i planowania kampanii reklamowych. Potencjał tej technologii jest jednak o wiele większy.
W naszym artykule przybliżamy wybrane i najatrakcyjniejsze możliwości wykorzystania AI w e-commerce.
AR
AR, czyli Augmented Reality (rozszerzona rzeczywistość), to technologia umożliwiająca połączenie świata rzeczywistego z cyfrowo wytworzonym obrazem. W przeciwieństwie do VR, AR wykorzystuje otaczające nas środowisko, tym samym nie produkując w pełni sztucznego obrazu.
Dzięki technologii AR obraz (np. z kamery telefonu) zostanie przetworzony i umieszczony w formie modelu 3D w zeskanowanej przestrzeni. Tym samym zobaczymy tę przestrzeń wzbogaconą właśnie o model danego produktu, co pozwoli łatwiej ocenić czy np. dobrze pasuje on do naszego salonu.
To warto wiedzieć
AR umożliwia przetwarzanie obrazu w czasie rzeczywistym, dzięki czemu możemy obejrzeć produkt z każdej strony, przybliżać go i oddalać etc.
Upowszechnienie technologii AR z pewnością zrewolucjonizuje sposób kupowania mebli, dekoracji i innych elementów wyposażenia wnętrz, jak również ubrań. Szczególnie duże zainteresowanie tym rozwiązaniem wykazuje branża fashion. Z AR eksperymentują już takie marki jak Fossil czy Herchel, a trend „wirtualnej przymierzalni” wydaje się być bardzo ekscytujący i perfekcyjnie wpisujący się w oczekiwania konsumentów.
Masowe wdrożenie AR w branży fashion może mieć duże przełożenie na zwiększenie sprzedaży marek wykorzystujących tę technologię, jak również ograniczenie problemu nadmiarowych zwrotów. Wykazały to badania Shopify, z których wynika, że AR i 3D mogą zwiększyć konwersję aż o 97 proc. i zmniejszyć zwroty nawet o 40 proc.
Przykładem marki, która już korzysta z AR w swoim modelu sprzedażowym, jest IKEA. Aplikacja IKEA App pozwala na umieszczenie wirtualnych modeli 3D wybranych produktów w prywatnej przestrzeni klienta.
Z ankiety Google AR Survey przeprowadzonej w 2019 roku wynika, że już wtedy 66% konsumentów było zainteresowanych korzystaniem z technologii AR i widziało w niej realną pomoc przy podejmowaniu decyzji zakupowych.
Oto najważniejsze korzyści bezpośrednio wynikające z wdrożenia technologii AR w kanałach sprzedaży online:
Sposób na odtworzenie doświadczenia z wizyty w sklepie stacjonarnym, co obecnie jest jednym z największych wyzwań dla segmentu e-commerce.
Zwiększenie zaangażowania użytkowników, a tym samym konwersji i sprzedaży.
Ograniczenie zwrotów zakupionych towarów (obniżenie kosztu obsługi klienta).
Visual Search
Visual Search to technologia oparta o AI, która na podstawie szczegółowej analizy przesłanego obrazu pozwala wyświetlić powiązane wyniki wyszukiwania. Innymi słowy: mamy tutaj do czynienia z realizacją idei wyszukiwania produktów przy pomocy obrazów.
Visual Search otwiera zupełnie nowe możliwości zarówno przed sprzedawcami, jak i kupującymi. Pewnie każdemu z nas zdarzyło się zainteresować jakimś produktem, którego nie potrafiliśmy precyzyjnie nazwać. VS rozwiązuje ten problem, pozwalając szybko wyszukać produkt (lub podobne produkty) na podstawie zdjęcia, np. znalezionego w social media, na portalu Pinterest etc.
Technologia Visual Search nie jest żadną nowością – możemy z niej korzystać od kilku lat, a najpopularniejszym do tego narzędziem jest Pinterest (Google) Lens, które rokrocznie podwaja liczbę użytkowników.
Jednym z najbardziej znanych i spektakularnych przykładów wykorzystanie VS był pokaz marki Tommy Hilfiger w 2017 roku, podczas którego goście mogli fotografować prezentowane kreacje i od razu poznać ich cenę w wirtualnej wyszukiwarce.
Wdrożenie technologii Visual Search w sklepie zbudowanym na platformie Shopify czy WooCommerce wymaga jedynie integracji z Google Lens, dzięki czemu listy produktowe będą prezentowane w wyszukiwarce. To znacząco zwiększa zasięg oferty. Z tej możliwości korzystają dziś m.in. Amazon, Aliexpress, Answear czy ASOS.
Korzyści z wdrożenia technologii Visual Search w swoim kanale e-commerce to przede wszystkim:
Visual Search umożliwia odnalezienie produktu bez znajomości jego nazwy, kategorii, typu etc. To zwiększa szansę na pozyskanie większej liczby klientów.
Użytkownik może szybko wyszukać podobne produkty bez używania filtrów (poprawa UX sklepu).
Skrócenie ścieżki zakupowej.
Większa ekspozycja produktów i tym samym zwiększony zasięg oferty, która może być wyświetlana np. w Google (integracja z narzędziem Lens).
Voice Search/Voice-Enabled Shopping/Voice Commerce
Technologie głosowe błyskawicznie zyskują na popularności, dlatego musiały się znaleźć w kręgu zainteresowania również czołowych podmiotów z branży e-commerce. Możemy tutaj wyróżnić trzy podstawowe rozwiązania:
Voice Search – doskonale znana technologia rozpoznawania mowy, która umożliwia szybkie wyszukiwanie fraz bez używania klawiatury urządzenia mobilnego. Najbardziej znanym przykładem tego rozwiązania jest wyszukiwarka głosowa Google. Voice-Enabled Shopping/Voice Commerce – są to technologie pozwalające nam dokonywać zakupów wyłącznie przy użyciu głosu i urządzenia mobilnego lub asystenta (np. Amazon Alexa, Google Nest).
Te technologie powinny znaleźć się w kręgu zainteresowania wszystkich podmiotów e-commerce, które szukają swojej przewagi konkurencyjnej w eliminowaniu barier zakupowych, czyli oferowaniu konsumentom jeszcze większej wygody kupowania online.
Badania pokazują, że już 65% użytkowników Internetu minimum raz dziennie korzysta z funkcji wybierania głosowego – czy to za pomocą Google, czy inteligentnego głośnika (sprzedaż tych urządzeń w ostatnich latach dosłownie wystrzeliła).
Technologie głosowe wpisują się również w ogólny trend stałego wzrostu ruchu internetowego z urządzeń mobilnych – obecnie już 55% z nas surfuje po sieci z wykorzystaniem smartfonu, tabletu czy zegarka. Pisanie na takich urządzeniach jest niewygodne, sprzyja popełnianiu błędów, co oczywiście ogranicza możliwość szybkiego wyszukania interesujących nas produktów.
Do najważniejszych korzyści wynikających z wdrożenia technologii głosowych w e-commerce zaliczymy:
Mniejsze ryzyko, że użytkownik błędnie poda nazwę szukanego produktu.
Ułatwia użytkownikom wyszukiwanie produktów po długich frazach (np. „Ciepły płaszcz do kolan na jesień”), co daje również większe pole do popisu w zakresie pozycjonowania sklepu internetowego na frazy z tzw. długim ogonem.
Wygoda dla użytkownika, szybsze wyszukiwanie produktów.
Świetnie wpisuje się w trend przenoszenia naszej aktywności w Internecie z komputerów do urządzeń mobilnych.
Daje przewagę sprzedawcom działającym lokalnie (w USA aż 58% osób korzysta z wyszukiwania głosowego, aby znaleźć firmę „z sąsiedztwa”).
Chatbot
Chatboty to aplikacje, które dzięki sztucznej inteligencji są w stanie prowadzić niemal naturalną konwersację z żywym użytkownikiem. Obecnie coraz częściej korzysta się z zaawansowanych chatbotów, które już nie tylko odpowiadają na podstawowe, predefiniowane pytania, ale są w stanie udzielać użytkownikom precyzyjnych wskazówek i niemalże wchodzić z nimi w dialog. Takie boty nazywamy wirtualnymi asystentami.
Wirtualny asystent to znakomite narzędzie wspierające, a wręcz napędzające sprzedaż w e-commerce. Takie roboty dzięki technologiom machine learning, deep learning czy natural language processsing uczą się zachowań użytkowników, szukając dla nich wzorców.
Przykładowo: zamawiając jedzenie online z pomocą wirtualnego asystenta, możemy się spodziewać z jego strony sugestii dotyczących wyboru różnych dodatków. Te sugestie są wynikiem analizy zachowań poprzednich klientów.
Chatboty można zaimplementować na wielu poziomach sprzedaży. Może to być zarówno prosty bot odpowiadający na najczęściej zadawane pytania, robot pomagający w wyborze konkretnego produktu, prowadzący klienta przez cały proces zakupowy, jak również zapewniający obsługę posprzedażową (przyjmujący zgłoszenia reklamacyjne, zwroty etc.).
Chatboty to przykład technologii AI, która jest już masowo wykorzystywana w e-commerce i będzie ewoluować w kierunku zastąpienia pracowników działu obsługi klienta. Takie rozwiązanie niesie ze sobą szereg korzyści dla sprzedawców, w tym:
Realne zwiększenie sprzedaży.
Odciążenie, a docelowo nawet zastąpienie standardowych kanałów komunikacji z klientami.
Zautomatyzowanie procesu obsługi klienta (przed, w trakcie i po sprzedaży).
Brak bariery językowej.
Do zainwestowania w technologię chatbotów mogą Cię przekonać sugestywne dane. Na przykład według Gartnera w najbliższej przyszłości aż 85% naszego zaangażowania będzie przebiegać bez interakcji z innym człowiekiem (akcent na samoobsługę i właśnie chatboty).
Z ankiety przeprowadzonej przez Facebook wynika, że ponad 50% użytkowników chętniej robi zakupy w tych firmach, z którymi mogli się połączyć za pośrednictwem chatu. Dodatkowo już ponad 59% millenialsów i 60% przedstawicieli pokolenia X wchodzi w interakcję z botami.
Remarketing AI
Klasyczny remarketing ma na celu ponowne dotarcie do konsumentów, którzy z jakiegoś powodu nie dokonali zakupu, choć byli już o krok od finalizacji transakcji (np. w ostatnim kroku porzucili koszyk zakupowy). Wykorzystując odpowiednio dobrane komunikaty marketingowe – na przykład reklamę informującą o rabacie na dany produkt – możemy znacząco zwiększyć konwersję w sklepie.
Remarketing jest dziś ściśle związany ze sztuczną inteligencją. AI pozwala lepiej poznać potrzeby i oczekiwania kupujących, uczyć się ich zachowań i tworzyć wzorce, na podstawie których będą tworzone spersonalizowane, bardziej precyzyjne komunikaty. Chodzi także o to, aby odróżnić osoby rzeczywiście zainteresowane zakupem od tych, które po prostu z nudów czy w poszukiwaniu różnych inspiracji przeglądają ofertę sklepu, choć wcale nie zamierzają dokonać zakupu.
Wykorzystanie remarketingu AI niesie ze sobą szereg korzyści dla podmiotów z branży e-commerce, w tym w szczególności:
Zwiększenie konwersji dzięki lepszemu dopasowaniu proponowanych produktów.
Poprawienie wizerunku marki sklepu, który nie atakuje użytkowników źle skonfigurowanymi komunikatami marketingowymi.
Obniżenie kosztu kampanii remarketingowej (wyższy ROI).
Upselling i cross-selling
Upselling (oferowanie klientowi produktów lub usług o wyższej cenie, większej objętości, dostępnych w wyższym standardzie etc.) oraz cross-selling (sprzedaż krzyżowa, proponowanie produktów uzupełniających – na przykład pasty do butów, które właśnie ogląda użytkownik) to standardowe techniki wykorzystywane dziś przez praktycznie wszystkie sklepy internetowe i platformy zakupowe.
Skuteczność upsellingu i cross-sellingu jest ściśle uzależniona od precyzyjnych komunikatów, jakimi raczymy klienta. Do tego niezbędna jest sztuczna inteligencja, która pozwala analizować zachowania klientów, tworzyć wzorce i na tej podstawie bardzo dokładnie grupować oraz w odpowiednich momentach wyświetlać produkty/usługi warte zarekomendowania.
Narzędzia wykorzystujące AI (machine learning) pozwalają zaprezentować użytkownikowi spersonalizowane rekomendacje produktów i usług, na przykład w formie kategorii na stronie głównej, bestsellerów na stronie z podziękowaniem za zakup, zestawów produktów na karcie produktu, rekomendacji na podstawie wyników wyszukiwania czy upsellingu na etapie koszyka.
Korzyści wynikające z sięgnięcia po upselling i cross-selling oparte o AI to przede wszystkim:
Jeszcze większa precyzja w rekomendowaniu klientowi produktów i usług dodatkowych/droższych.
Wzrost zaufania do marki sklepu.
Uatrakcyjnienie oferty.
Docelowo zwiększenie wartości koszyka i poprawienie wyników sprzedażowych.
Podsumowanie
AI to jeden z najgorętszych i najważniejszych trendów w sektorze e-commerce, który zdominuje rozwój całej branży i bez wątpienia zmieni nawyki konsumenckie (np. częstsze korzystanie z wirtualnych asystentów czy „wirtualnej przymierzalni”).
Co ważne, z opisanych narzędzi można korzystać nie tylko w celu zwiększenia sprzedaży, ale również poprawienia i zautomatyzowania obsługi klienta, usprawnienia procesów logistycznych czy kreowania i ochrony wizerunku marki sprzedawcy (wyższy poziom satysfakcji klienta = więcej pozytywnych opinii).
