Sztuczna inteligencja w e-commerce – 3 przykłady narzędzi, dzięki którym AI rewolucjonizuje e-commerce

Z których rozwiązań skorzystać, by sztuczna inteligencja przyniosła prawdziwe rezultaty? Sprawdźcie, jakie narzędzia są dostępne na rynku – i śmiało wdróżcie je w swoim e-commerce!

Wedle danych portalu Statista, w 2019 roku ponad 1,92 miliarda osób z całego świata dokonało zakupów w sklepie online. Przewiduje się, że w roku 2021 liczba ta wzrośnie do 2,14 mld.

Źródło: Number of digital buyers worldwide from 2014 to 2021, Statista

Jak widzicie, jest to znacząca liczba kupujących. Czy jednak jako marketerzy jesteśmy przygotowani na to, by zrealizować ich indywidualne potrzeby i sprawić, by zakupy w naszym sklepie były czymś więcej, niż tylko typową transakcją sprzedażową? Jak spersonalizować ofertę i ułatwić sam proces dokonywania zakupu?

Odpowiedź jest prosta i brzmi: AI, a konkretnie różne narzędzia wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji.

Rekomendowanie produktów

Nikt z nas nie lubi dostawać ofert, które nie pasują do naszych oczekiwań. Czy rzeczywiście jest nam potrzebna informacja o promocji na 3 rozmiary za duże buty? Albo zniżka na płaszcz z futrem, gdy akurat mamy niezwykle upalne lato? Trudno również nie załamać rąk, gdy zewsząd atakują nas reklamy produktów, które przed chwilą zakupiliśmy. Albo tych, których zwyczajnie nie używamy i nie mamy zamiaru zacząć.

Respondenci ankietowani przez BCG w badaniu przeprowadzonym na potrzeby publikacji The Next Level of Personalization in Retail jednoznacznie wskazali, że tym, czego naprawdę pragną konsumenci, są oferty lepiej pasujące do potrzeb kupujących.

40% spośród badanych osób, którym dostarczono lepiej spersonalizowane oferty, wydało na zakupy więcej niż wcześniej zakładało. Mimo tego, że jest to wartość deklaratywna, inne przytoczone w tym samym raporcie statystyki potwierdzają tę tendencję – aż 70% z 300 ankietowanych przez BCG e-commerców zamierza zainwestować w personalizację swojej oferty.

Na pierwszy rzut oka wydawać by się mogło, że przygotowywanie tego rodzaju rekomendacji na masową skalę jest nierealne. Współczesna technologia dostarcza nam jednak wielu rozwiązań, dzięki którym podołacie w swoich sklepach i temu wyzwaniu.

Wybór zarówno rodzaju rekomendacji, jak i miejsca, w którym będziecie je wyświetlali klientom, jest naprawdę szeroki. Przyjrzyjmy się więc bliżej najpopularniejszym z nich.

Wybrane rodzaje rekomendacji

– produkty podobne wizualnie – po dokonaniu analizy koloru, kształtu i stylu danego elementu, algorytm wyświetla pasujące do siebie optycznie produkty.

Jest to rodzaj rekomendacji, który idealnie sprawdzi się w sklepach odzieżowych – chętniej będziemy wybierać wśród wielu zielonych trampek, o których marzyliśmy na wiosnę, niż wśród białych smartfonów (w przypadku branży elektronicznej częściej zwracamy jednak uwagę na produkty o podobnych parametrach technicznych, nie zaś na te o pasującym do siebie wyglądzie).

– produkty komplementarne (cross-selling) – pomóżcie klientom odkryć, czego tak naprawdę jeszcze potrzebują: kupując aparat mogli przecież zapomnieć
o dodatkowej lampie, obiektywie lub karcie pamięci. Oni zapomnieli, ale algorytm będzie pamiętać. ?

– personalizowane rekomendacje – AI może znać nas lepiej, niż nam się wydaje i wyświetlać nam rekomendacje bazujące na historii dotychczas dokonanych zakupów oraz na feedzie, czyli katalogu wszystkich dostępnych w sklepie produktów.

Przykładowo, jeśli szukamy ciemniej sukienki w żółte kwiaty – algorytm pokaże nam właśnie zbliżone ubrania. Co więcej, bazując na danych historycznych, będzie doskonale wiedział, że preferujemy sukienki z dekoltem w serek, o kroju litery A – i wyświetli nam je już nawet na stronie głównej sklepu.

– bestsellery – wyświetlanie najchętniej kupowanych w danym przedziale czasu produktów (np. w ciągu poprzedzających wizytę w e-sklepie 30 dniach);

– ostatnio przeglądane – pokazywanie kupującemu produktów, które przeglądał (ale nie dokonał ich zakupu) podczas wcześniejszej wizyty w sklepie.

Rekomendacje – gdzie wyświetlać?

Sama decyzja o wdrożeniu rekomendacji to dopiero połowa sukcesu. Warto zastanowić się nad jeszcze jednym aspektem, czyli miejscami, w których będziemy je pokazywać klientom.

Poniżej znajdziecie kilka różnych możliwości:

– wyświetlanie rekomendacji w koszyku zakupowym – algorytm, bazując na produktach dodanych do koszyka w trakcje danej sesji, rekomenduje produkty komplementarne (np. produkty typowo „śniadaniowe”, tj. płatki owsiane lub keczup przy zakupie mleka i parówek) lub produkty podobnie wizualnie.

– rekomendacje wyświetlane na stronie produktu – idealnie sprawdzą się do pokazywania produktów komplementarnych, zwiększających wskaźnik do sprzedaży (cross-sell). W tym samym celu można je wyświetlać także w koszyku na etapie podsumowania zakupów.

Sklep internetowy nie jest jednak jedynym miejscem, w którym możemy owe sugestie związane z zakupami wyświetlać. Istnieje także możliwość pokazywania ich potencjalnym klientom m.in. na blogach tematycznych, mailowo lub w ramach remarketingu – na innych stronach WWW.

Co więcej, algorytm, bazując na informacjach dotyczących lokalizacji klienta (pochodzących np. z danych zebranych z jego smartfona), może dopasować przedstawiane oferty… także do pogody występującej w danym miejscu.

Czy istnieje więc z punktu widzenia marketingu coś lepszego niż możliwość zaproponowania klientowi parasolki, gdy za oknem pada, a on akurat kończy inne zakupy w Twoim sklepie? Z pewnością warto spróbować – i obserwować rezultaty. 🙂

Visual Search

Rekomendacje to jedno, ale odnajdywanie w czeluściach Internetu pożądanych przedmiotów, które zobaczyliśmy gdzieś wcześniej w świecie realnym – zupełnie co innego.

A przecież jako ludzie w większości jesteśmy tzw. wzrokowcami. Według Massachusetts Institute of Technology prawie 90% informacji przetwarzanych przez mózg człowieka jest analizowanych pod względem wizualnym – co więcej, nasz mózg jest w stanie dokonać analizy obrazka 60 000 razy szybciej niż przyswoić dane tekstowe.

W dużym skrócie oznacza to także, że chętniej podejmiemy decyzję o zakupie jakiegoś produktu… jeżeli “wpadnie nam w oko”. Jak jednak znaleźć przedmiot, w którym zakochujemy się od pierwszego wejrzenia, gdy zobaczymy go np. na Instagramie naszej ulubionej aktorki?

AI i w tej sytuacji przyjdzie nam na ratunek – dzięki narzędziu, jakim jest Visual Search.

Wystarczy, że dany użytkownik prześle zdjęcie do wyszukiwarki. Odczyta ona obraz identyfikując go po cechach tj. kształt, rozmiar lub kolor – a następnie wskaże konsumentom te same lub podobne produkty, które można znaleźć w wybranych sklepach.

Voila! Produkt odnaleziony. Pozostaje tylko dodać go do koszyka i opłacić zamówienie.

Jak sami widzicie, wyszukiwanie produktów za pomocą zdjęć jest znacznie łatwiejsze (i szybsze) niż odnajdywanie odpowiedniej kombinacji słów kluczowych do wpisania w wyszukiwarkę.

AI – co jeszcze możemy dla Ciebie zrobić?

Powyższe przykłady nie są jednak wszystkim, z czym może pomóc wam sztuczna inteligencja w e-commerce.

AI ma w zanadrzu jeszcze jedną propozycję: Query Rules.

… i query autocomplete. Automatyczne uzupełnianie szukanej frazy po zaledwie kilku wpisanych literach wymienione w nazwie narzędzia to jednak nie wszystko. Poprawnie ustawiony algorytm potrafi podpowiedzieć wyszukującemu produkt tak, aby naprawdę spełniał jego potrzeby.

Po pierwsze, klient szukający smartfona, po rozpoczęciu wpisywania
w wyszukiwarkę słowa “smart…” – prawdopodobnie będzie miał też na myśli “telefon komórkowy”. Dzięki prawidłowemu zdefiniowaniu reguł AI wyświetli mu produkty i tego rodzaju.

Co więcej, jeżeli klient podczas wyszukiwania wskaże konkretną markę – algorytm przefiltruje wyniki do pozycji wyprodukowanych tylko przez dany brand.

Query rules mogą też zostać wykorzystane przy promowaniu nowego produktu – gdy poszerzacie ofertę sklepu o nowości, nie ma on jeszcze wielu “interakcji” z klientami. W porównaniu z innymi, podobnymi produktami dostępnymi już od jakiegoś czasu, rzadko pojawia się więc podczas transakcji sprzedażowych.

Jeżeli chcecie go promować – ustawcie odpowiednie reguły. I tak np. podczas wprowadzania nowego modelu trampek sztuczna inteligencja może pomóc Wam umieścić go na pierwszej pozycji na liście wyników wyświetlanych, gdy zapytanie zawiera słowo “buty”.

Sztuczna inteligencja w e-commerce. Podsumowując…

Dajmy sobie pomóc – i zainwestujmy w sztuczną inteligencję. Nie ma przecież nic lepszego niż zadowoleni klienci, a w konsekwencji – lepsze wyniki sprzedaży.

Agencja digital marketingu Harbingers.io