Veštačka inteligencija u onlajn trgovini …i zašto je dobra i za kupce i za prodavce

Foto: Envato Elements / Prototype-Drop

Veštačka inteligencija u onlajn trgovini …i zašto je dobra i za kupce i za prodavcePiše: Anđela Ćulibrk Velimirovic, Head of Product at Things Solver

Većina čitaoca ovog onlajn članka bar ponekad kupuje onlajn. Podaci pokazuju dvocifreni rast e-komerca u Srbiji, a svi su izgledi da će se taj trend nastaviti. Iako je e-kupovina praktična, udobna i dostupna 24 časa, na nekim starijim verzijama veb prodavnica ponekad i nije tako jednostavna kao kupovina u radnji, gde uvek postoji „živ čovek“ kog lako pitamo sve što nas zanima.

Veštačka inteligencija (AI) i ovde se pojavljuje kao game-changer, pomažući biznisima da analiziraju ogromne količine podataka i personalizuju ponudu za svakog pojedinačnog kupca. Iako se popularizacijom ChatGPT- a i sličnih sistema o AI mnogo govori u poslednjih nekoliko meseci, većina ljudi nije svesna da takvi sistemi u pozadini boljih veb sajtova već duže vreme postoje, čineći onlajn kupovinu lakšom i bržom, i pružajući personalizovanu pomoć i ponudu na sličan način kao u komunikaciji licem u lice.

Kako nam veštačka inteligencija pomaže pri kupovini?

Krenimo od traženja proizvoda koji nas zanima. Sigurno ste doživeli da ukucate naziv proizvoda i pogrešite slovo ili možda upišete sinonim, a sajt vam javlja da nema onog što tražite. Zatim menjate slova, reči, jezik i nakon iscrpne borbe shvatate da proizvod ipak postoji, ako u međuvremenu niste već odustali. Zahvaljujući veštačkoj inteligenciji, to više ne mora da bude tako. Rešenja koja zovemo pametni pretraživači na sajtovima procesuiraju jezik na sličan način kao što bi to radili i ljudi i nude mnogo bolje iskustvo pretrage jer tolerišu gramatičke i slovne greške, „razumeju“ različita pisma i jezike, kao i sinonime i kontekst. Na ovaj način se značajno ubrzava pretraga i povećava zadovoljstvo korisnika, što zauzvrat i povećava broj konverzija i kupovina na sajtu.

Drugi aspekt koji nam donose modeli veštačke inteligencije odnosi se na sisteme preporuka proizvoda, odnosno one delove koje na sajtu kupci vide kao sličice dodatnih proizvoda koje sajt nudi kao alternativu ili dopunu korpe. I tu se trenutno na sajtovima nalazi svašta – od potpuno irelevantnih „iskakanja“ raznih proizvoda, do zaista korisnih predloga zasnovanih na AI čime bi kupac mogao da dopuni svoju narudžbu ili pronađe upravo ono što je hteo. To naravno zavisi i od toga koliko sistem „zna“ o pojedinom kupcu, pa tako postoji niz nivoa personalizacije koji se koriste u e-trgovini. Na primer, kod prve kupovine, posetiocu se prikazuju proizvodi koje najčešće kupuje ili slične „široke“ preporuke. Kad krene da pretražuje i provede neko vreme na sajtu, sistem već može na osnovu ponašanja klijenta i upoređujući ga sa sličnim kupcima, da ponudi određene proizvode koji su bolje povezani sa do sad traženim i pregledanim proizvodima. Sa svakom sledećom posetom i kupovinom, sistem prikuplja nove podatke o klijentu i na taj način veštačka inteligencija može vrlo uspešno da „predvidi“ šta bi kupac mogao da traži sledeći put, čineći kupovinu potpuno personalizovanom, što kao rezultat daje veće prihode za prodavca. Uvođenjem preporuka baziranih na veštačkoj inteligenciji naši klijenti beleže dvocifreno povećanje konverzija.

Uz pomoć AI napokon stiže i reklama koju, za promenu, želimo da vidimo!

Uticaj veštačke inteligencije osetiće se u komunikaciji s kupcima. Analizom velike količine podataka koju se stvara transakcijama u  e-trgovini, AI vrši naprednu segmentaciju kupaca na osnovu ponašanja i preferencija, što omogućava i potpunu personalizaciju sadržaja i ponuda koje pojedine prodavnice šalju svojim kupcima.

Ako dobijete e-letak ili kupone sa proizvodima koji vas zaista zanimaju, logično je da ćete ih radije otvoriti i kupiti, nego ako dobijete generičku ponudu koja se šalje svim kupcima, kao što je danas uobičajeno i što stvara pritisak na inbox, a ove poruke brišete bez reagovanja na ponudu. AI takođe može da odredi koji je kanal komunikacije najbolji za pojedinca kako bi se personalizovana ponuda poslala tamo gde će najverovatnije potencijalni kupac i da je pogleda.

Kako funkcionišu takvi sistemi?

Iako postoje različite vrste softvera koji onlajn trgovcima nude ovakva rešenja, svi rade sa istim podacima – bazom potrošača, bazom transakcija i katalogom proizvoda. Najprikladniji oblik korišćenja ovakvih alata je mesečna pretplata na osnovu korišćenja. Algoritmi koji se koriste lokalno vrlo su slični algoritmima koje koriste poznate kompanije kao što su Spotify i Netflix.

Funkcionalnosti softvera mogu biti manjeg ili većeg obima. Na primer, Solver AI Suite, softver kompanije Things Solver, nije potrebno nadograđivati drugim alatima, jer može da zadovolji sve potrebe za negovanje lojalne baze potrošača kroz preporuke ili personalizovane kampanje.

Korišćenje veštačke inteligencije u onlajn trgovini na ovaj način je potpuno bezbedno, jer se za sisteme preporuke koriste „first party data“, tj. podaci koje kompanije prikuplja direktno od svojih korisnika, u ovom slučaju sa sajta onlajn prodavnice. Preporuke ne mogu nikom da naškode, već su tu da ubrzaju kupovinu i da daju alternativna rešenja.

Svi kupci koji ne žele da njihovi podaci budu korišćeni u ovim sistemima mogu jednostavno da izbrišu kolačiće i time eliminišu istoriju korišćenja određenog veb sajta.

Pravilna upotreba veštačke inteligencije predstavlja značajno poboljšanje za obe strane u e-trgovini

Svim segmentima korišćenja veštačke inteligencije u e-trgovini zajedničko je to da analizom pravih podataka mogu potpuno prilagoditi kupovinu pojedincu, što poboljšava korisničko iskustvo i zadovoljstvo s jedne strane, a s druge značajno poboljšava poslovne rezultate – konverzije, frekvenciju kupovine i veličinu korpe, pa samim tim i prihod po klijentu. Mogućnosti AI su mnogo šire od ovde navedenih primera, pa se koristi i za napredne čet botove koji procesuiraju jezik na sličan način kao i čovek i omogućavaju efikasniju komunikaciju i rešavanje problema bez angažovanja zaposlenih. Ova tehnologija koristi se i za unapređenje poslovanja – od analize asortimana do predviđanja potreba u cilju optimizovanja skladišta i ostalih poslovnih procesa.

Strogo je zabranjeno kopiranje tekstova osim u slučaju preciznog navođenja izvora i linka ka originalnom tekstu.

Podeli tekst

Ako ste propustili

Povezane vesti

Komentari +

OSTAVITE KOMENTAR

Molimo unesite svoj komentar!
Molimo unesite svoje ime ovde