Czytasz teraz:
AI i Machine Learning - największy trend w e-commerce 2021?

AI i Machine Learning - największy trend w e-commerce 2021?

Avatar Arkadiusz Krysik
30 listopada 2020
clock icon 6 min
Artificial Intelligence i machine learning w e-commerce

„Sztuczna inteligencja”, „Rzeczywistość rozszerzona” i „Uczenie maszynowe” to hasła, które często pojawiają się w sieci, pobudzając tym samym ciekawość i wyobraźnię czytelników. Sprawdźmy, co mają wspólnego z branżą e-commerce.

Uczenie maszynowe, czyli inaczej systemy samouczące się to rozwiązanie, które dzięki algorytmowi pozwala na lepszą rejestracje i rozumienie zachowania użytkowników stron internetowych. Zrozumienie to wychodzi poza ogólne dane takie jak wiek czy płeć użytkownika, ale rozszerza się do jak najlepszego poznania jego pasji, zainteresowań czy ambicji. Nic dziwnego więc, że ta oparta na sztucznej inteligencji technologia budzi zainteresowanie w branży e-commerce. Istnieje wiele zastosowań uczenia maszynowego w sprzedaży internetowej, które są w stanie poprawiać personalizację, wzbudzić zaufanie klienta oraz zaangażować go w unikatowy sposób.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w e-commerce

Sztuczna inteligencja może mieć zastosowanie w prawie każdym elemencie działania sklepu internetowego. Zaczynając od obsługi klienta aż po pomoc właścicielom w zarządzaniu inwentarzem. Oto kilka najważniejszych zastosowań tej technologii w praktyce sklepów online:

1. Inteligentne wyszukiwanie produktów

Zazwyczaj aby znaleźć szukany produkt należy wpisać jego nazwę w wyszukiwarkę albo nawigować po - często zawiłych i skomplikowanych - zakładkach z kategoriami produktów. Uczenie maszynowe przyspiesza ten proces, analizując szeroki zestaw synonimów i wyrazów bliskoznacznych w celu skuteczniejszego “odgadnięcia” potrzeb klienta. Rozwiązania tego typu opierają się także na poprzednich wyszukiwaniach innych klientów.

2. Nowoczesne chatboty

Chatboty oparte o algorytmy sztucznej inteligencji mają ogromną paletę możliwości. Dzięki lepszemu rozumieniu danych są one w stanie udzielać klientom realistycznych i wartościowych odpowiedzi na zapytania i te prostsze, i bardziej skomplikowane. Najbardziej zaawansowane z nich potrafią nawet przewidywać potrzeby użytkowników strony i wychodzić naprzeciw z kolejną propozycją zakupów.

3. Ustalanie optymalnych cen produktów

Sztuczna inteligencja jest również w stanie pomóc w optymalizacji cen produktów poprzez analizę danych na temat szacowanego popytu na dany produkt, cen konkurencyjnych oraz zachowań klientów. Przykładowo, rozwiązania tego typu działają we wszystkich największych liniach lotniczych. To właśnie algorytmy sztucznej inteligencji odpowiadają za ustalanie cen biletów dla podróżnych. Odbywa się to na bieżąco tak, aby każdy klient - zarówno ten kupujący bilet z wielomiesięcznym wyprzedzeniem planując wakacje, jak i ten kupujący bilet z dnia na dzień - zapłacił możliwie najwyższą, akceptowalną przez niego cenę. Dzięki temu samolot na kilka godzin przed wylotem może mieć zapełnione prawie wszystkie wolne miejsca, a linia lotnicza może cieszyć się zwiększonymi zyskami.

machine learning i szcztuczna inteligencja przy optymalizacji cen produktów
4. Inteligentne rekomendacje produktowe

Rekomendacje produktowe stały się jednym z najważniejszych trendów w e-commerce w ostatnich latach. Systemy korzystające z rozwiązań opierających się na sztucznej inteligencji są w stanie w czasie rzeczywistym zbierać informacje oraz analizować ruch na stronie internetowej sklepu i wykorzystywać to do generowania spersonalizowanych rekomendacji produktowych. W zależności od contentu znajdującego się na stronie oraz specyfiki sklepu właściciele mogą wybierać pomiędzy różnymi modelami rekomendacji od “polecane dla ciebie” po “inni klienci oglądali również”. Pozwala to tym samym na stosowanie różnych strategii cross-sellingowych i up-sellingowych. Jeszcze do niedawna na systemy rekomendacji pozwolić sobie mogły jedynie największe serwisy e-commerce takie jak Amazon czy Alibaba. Jednak dzięki gotowym silnikom takim jak Recostream, dzisiaj już nawet średniej wielkości sklepy mogą stosować w praktyce rekomendacje produktowe oparte na sztucznej inteligencji i machine learning.

 Inteligentne i spersonalizowane rekomendacje produktowe

Benefity implementacji machine learning w handlu internetowym

Największym benefitem rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym jest fakt, że mogą oferować klientom sklepów internetowych produkty przeznaczone pod ich profil. Personalizacja jest obecnie jednym z najgorętszych trendów w e-commerce, a sztuczna inteligencja to idealne narzędzie pozwalające na stopniowe implementowanie jej w sklepie internetowym.

Według badania Barillance implementacja w sklepie internetowym rekomendacji opartych na machine learning może poprawić sprzedaż aż o 12%, a przychody z produktów rekomendowanych stanowiły 33% ogólnych przychodów sklepu. Co więcej, szacuje się, za 35% przychodów Amazona odpowiedzialny jest system rekomendacji produktowych oparty na zaawansowanych algorytmach sztucznej inteligencji.

Bez wątpienia analiza dostępnych danych oraz implementacja uczenia maszynowego może usprawnić każdy aspekt działania sklepu internetowego - od momentu, gdy klienci przeglądają witrynę, po zachęcanie ich do podejmowania decyzji oraz ponownego odwiedzenia sklepu. Zdecydowanie must have 2021 dla każdych sklepów internetowych.

arrow-up icon