Światowy rynek AI – sztucznej inteligencji wzrośnie do 2025 roku i jego wartość wyniesie 125 mld USD. To o 120 miliardów dolarów więcej niż odnotowano w 2015 roku. 72% kadry kierowniczej uważa, że w przyszłości AI będzie dawać firmom najwięcej korzyści biznesowych spośród wszystkich technologii (Źródło: PwC).
Co znajdziesz w artykule?
1. Czym jest AI?
2. Sztuczna inteligencja i korzyści dla e-commerce
Machine learning
Potęga personalizacji CX
Doskonałe pierwsze i ostatnie wrażenie użytkownika
Inteligentne rekomendacje
Marketing predykcyjny
Wyniki wyszukiwania (po zdjęciach i głosowe)
Chatboty & asystenci głosowi
Sztuczna inteligencja i wyceny
Prognozy dla magazynowania
Wzrost wydajności
Bezpieczeństwo
3. Podsumowanie
W 2017 roku słowo „AI” (artificial intelligence) zostało wybrane Marketingowym Słowem Roku przez ANA (Association of National Advertisers). Dla branży e-commerce w 2020 roku sztuczna inteligencja (SI) jest już codziennością. Korzystają z niej wielcy światowi gracze e-handlu, ale dołączają do nich również mniejsze marki. Niewdrażanie systemów SI oznacza hamowanie rozwoju firmy, zwłaszcza w branży e-commerce. Handel elektroniczny opiera się przecież na nowoczesnych rozwiązaniach IT, w tym na AI.
CZYM JEST AI?
E-klient często używa sztucznej inteligencji, choć często nawet o tym nie wie. 77% konsumentów korzysta z usług opierających się na AI, ale jedynie 33% z nich jest tego świadomych (Źródło: PEGA). Pod hasłem „sztucznej inteligencji” kryją się rozwiązania informatyczne polegające na modelach zachowań inteligentnych; to wszystkie programy i systemy symulujące te zachowania, interpretujące informacje dochodzące z zewnątrz, uczące się na ich podstawie i wykorzystujące zebraną wiedzę, by wykonywać zadania najbardziej optymalnie przez elastyczne dopasowanie. AI to uczenie maszynowe, Internet rzeczy, cloud computing, automatyzacja procesów.
SZTUCZNA INTELIGENCJA I KORZYŚCI DLA E-COMMERCE
Machine learning
Machine learning oznacza uczenie maszynowe, które polega na samooptymalizacji komputerów, czyli eliminowaniu błędów i poprawianiu działania maszyn, technologii, programów, aplikacji w miarę korzystania z nich przez użytkowników. Obecnie rozwija się tzw. „uczenie głębokie”, niewymagające bezpośredniego udziału człowieka.
E-sklepy poprawiają jakość rezultatów wyszukiwań, „ucząc” się od używających ich osób. Im więcej konsumentów z nich korzysta, tym lepsze, bardziej trafne te wyniki się stają. Wyszukiwarki same się uczą na podstawie wyszukiwań. W oparciu o sztuczne sieci neuronowe sklepy tworzą rekomendacje produktowe. Z analizy danych dotyczących preferencji klienta algorytmy generują podpowiedzi, które mając związek z poszukiwanym produktem, mogą wzbogacić koszyk zakupowy. Cały proces jest błyskawiczny, bo zautomatyzowany. To ważne, bo decyduje o przyciągnięciu uwagi klienta. Pierwsze 30 sekund jest kluczowe, kolejne 60 sprawia, że klient zostaje albo odchodzi – z szukania rezygnuje bowiem już po 90 sekundach, co wynika z analiz przeprowadzonych przez Netflix.
Potęga personalizacji CX
Badanie firmy Salesforce „The AI Revolution” już w 2017 roku wykazało, że 58% ankietowanych konsumentów doceniło zmiany związane z wykorzystaniem w firmach technologii AI, określając je jako pozytywne. Natomiast 55% respondentów wyraziło chęć personalizacji oferty.
Sztuczna inteligencja pomaga personalizować nie tylko ofertę, ale i sposób obsługi. Dostosowuje się do preferencji klienta, zanim on da im wyraz w formie pisemnej, obrazowej lub głosowej. Algorytmy uczenia maszynowego dają możliwość kreacji wyjątkowego, spersonalizowanego na nowoczesnym poziomie doświadczenia zakupowego klienta, które spowoduje jego lojalność i zaangażowanie. A gdy lojalny, stały klient czuje, że jest wyjątkowo traktowany, że marka doskonale go zna, to wydaje w e-sklepie więcej.
AI pomaga wymyślić nowe, interesujące sposoby na przyciągnięcie i zatrzymanie klienta. Uczenie maszynowe pozwala na dostarczanie klientom odpowiednich komunikatów i danych, dostosowanych do każdego etapu zakupów, co wpływa na wyższą konwersję.
Doskonałe pierwsze i ostatnie wrażenie użytkownika
Rozpoznawanie twarzy i inteligentny interfejs użytkownika, w tym interfejsy głosowe to przykłady zaawansowanych systemów AI wykorzystywanych w e-commerce, umożliwiających stworzenie kreatywnego doświadczenia zakupowego już od pierwszych chwil obecności konsumenta w sklepie wirtualnym. Pomagają zrozumieć zachowania użytkownika i zaprojektować kolejne doświadczenia, pasujące do różnych okoliczności i spersonalizowane. SI wiąże klienta z marką, bo zapamiętuje nawyki i wzorce konsumenta.
Inteligentne rekomendacje
Algorytmy SI łączą up-selling i cross-selling, oferując wyższej klasy wersje poszukiwanych produktów oraz produkty kompatybilne, uzupełniające, przydatne. Powiązania danych dzięki sztucznej inteligencji są coraz bardziej wyrafinowane. Inteligentny system rekomendacji czerpie z aktywności klienta i użytkowników do niego podobnych. Kusi użytkownika dodatkowymi produktami, co może prowadzić do zwiększenia wartości koszyka i większych przychodów.
Marketing predykcyjny
Uczenie maszynowe wykorzystuje się w działaniach marketingowych. Algorytmy przetwarzają dane, które użytkownicy pozostawiają, surfując po Internecie. Przetwarzanie big data jest trudne i wymaga zaawansowanych technologii AI. Z analiz tych dużych, zmiennych i różnorodnych zbiorów danych marketerzy, przedsiębiorcy zdobywają cenne informacje, które często wyznaczają kierunek rozwoju biznesu e-commerce. Według ankiety magazynu „Forbes” sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę w marketingu. 84% badanych uznało, że jest aż pięciokrotnie ważniejsza dla rozwoju firmy niż jakakolwiek inna technologia.
Jakie informacje o użytkownikach zbierają programy SI? O odwiedzanych stronach, wyszukiwanych hasłach, lokalizacji, porach aktywności w ciągu doby, etapie porzucenia koszyka bez finalizacji zamówienia, kliknięciach w reklamy, lajkach na Facebooku, komentarzach na forum, retweetach, scrollowaniu. W sklepie internetowym może to być również analiza danych obejmujących historię zakupów użytkownika, pozycje w koszyku, ale także te ocenione, polubione, usunięte, oraz sugestie nawiązujące do wyborów innych klientów, którzy szukali podobnego produktu – poprzez odwołanie do historii ich przeglądów i zakupów.
Przetworzenie tych danych powoduje optymalizację procesów, czyli lepsze dopasowanie treści marketingowych i rodzaju produktów do oczekiwań i wyszukiwań potencjalnych klientów – dostają od razu to, czego szukają, czego potrzebują. Specjalistom ds. marketingu analizy AI ułatwiają planowanie działań reklamowych i marketingowych, co daje oszczędność czasu i pieniędzy. Sztuczna inteligencja jest pomocna przy konstruowaniu komunikatów „na miarę” – przy personalizacji komunikacji znacznie dalej wykraczającej niż personalizowane mailingi, co skutkuje tym, że klient czuje się zaopiekowany, zapamiętany, wyróżniony. AI jest wiodącą technologią w mediach marketingowych, zwiększa nie tylko wydajność narzędzi e-marketingu, lecz również automatyzuje zakup reklam.
Social listening, czyli społecznościowe słuchanie polega na tym, że sztuczna inteligencja monitoruje słowa i frazy kluczowe, używane w sieciach społecznościowych. Dzięki temu e-sklepy mogą zaprojektować unikalne kampanie marketingowe, dopasować akcje promocyjne, poprawić doświadczenia użytkowników, a nawet zaplanować asortyment produktów.
Wyniki wyszukiwania
Nie tylko wpisywane w wyszukiwarkę słowa są ważne, bo to kontekst historii zainteresowań i wyszukiwania wpływa decydująco na otrzymane wyniki. Systemy SI coraz lepiej radzą sobie z językiem naturalnym i intencjami klienta, rozumieją kontekst i ogólne trendy researchu. Ale klient szuka nie tylko słowami.
Wyszukiwanie po zdjęciach
Wyszukiwanie wizualne znacznie upraszcza proces szukania, zwłaszcza gdy użytkownik korzysta ze smartfonu. Wystarczy skierować wbudowany w telefon aparat fotograficzny na konkretny obiekt, żeby wyszukać podobny w sieci.
W branży fashion dużym ułatwieniem dla klienta jest wyszukiwanie produktów po zdjęciach. Aplikacje sklepów dysponują wyszukiwarkami obrazów – do szukania można użyć nawet fotografię przechodnia, którego w dobie pandemii nie można zapytać o to, gdzie kupił swoje ubranie albo screen wpisu z mediów społecznościowych, na którym właściciel nie oznaczył marki. Graficzna wyszukiwarka aplikacji sklepu w wynikach pokaże produkty identyczne lub najbardziej zbliżone do tego ze zdjęcia.
Wyszukiwanie głosowe
Wyszukiwanie głosowe coraz bardziej dotyczy naszej codzienności. Według Location World 40% ludzi korzysta z funkcji wyszukiwania głosowego przynajmniej raz dziennie. Statystyki sporządzone przez firmę Gartner wskazują, że interakcje głosowe oparte na dialogach zyskują na znaczeniu. W naszych urządzeniach mobilnych i domowych już „mieszkają” wirtualni asystenci, którym można zlecić różne czynności, którzy usprawniają życie na co dzień. Można się spodziewać, że technologie zorientowane na dźwięk będą powszechnie wykorzystywane w e-commerce.
Chatboty & asystenci głosowi
Klienci coraz częściej rozmawiają z maszynami i im to odpowiada. Wirtualni asystenci zyskują na popularności. Według badania przeprowadzonego przez Zebra Technologies, 55% respondentów w wieku od 20 do 36 lat stwierdziło, że woli uzyskiwać dane za pomocą aplikacji sklepowej niż rozmawiać z pracownikiem sklepu.
Uczenie maszynowe łączy się z rozwojem chatbotów, wirtualnych asystentów, którzy zapewniają lepsze user experience i automatyzują coraz większą liczbę odpowiedzi na podstawowe zapytania klientów. Chatboty są jak całodobowa obsługa sklepu internetowego. Towarzyszą klientowi w zakupach o każdej porze, także poza godzinami pracy konsultantów. Pomagają, odpowiadając na pytania użytkowników – e-doradcy są dostępni w dzień i w nocy. Proste chatboty będą jednak ustępować miejsca cyfrowym asystentom, którzy coraz lepiej rozumieją zamiary i kontekst zadawanych pytań, a nawet mogą reagować z wyprzedzeniem i formułować zalecenia dalszych kroków.
Sztuczna inteligencja i wyceny
SI potrafi śledzić wahania cen w czasie rzeczywistym, reaguje na ich zmiany, co może pomóc firmom w sporządzaniu szybkich wycen na zapytania ofertowe i w dostosowaniu wyliczeń, by optymalizować zyski i obroty e-sklepów. Sztuczna inteligencja uwzględnia zapasy, indywidualne wzorce podaży i popytu, zachowania konsumentów i warunki rynkowe, co skutkuje elastycznością w ustalaniu cen.
Prognozy dla magazynowania
Algorytmy sztucznej inteligencji wpływają na rozwój analityki biznesowej. AI pomaga gromadzić precyzyjne dane i je odpowiednio interpretować. Jest przydatna także na zapleczu działalności wirtualnego sklepu, czyli w magazynie. Prognozowanie to ważna część kontroli zatowarowania. AI pomaga wyczuwać i przewidywać potrzeby klientów nawet na dużą skalę, czyli określa przewidywany poziom popytu, analizując wcześniejsze wyniki. Nie ma w tym interwencji człowieka, a więc i jego uprzedzeń, które mogą generować fałszywe założenia i w efekcie powodować niską sprzedaż. Można się spodziewać, że już niebawem narzędzia sztucznej inteligencji będą łączyć wewnętrzne dane handlowe z ogólnymi trendami na rynku, co jeszcze doprecyzuje prognozy popytu.
Wzrost wydajności
E-sprzedawcy dostrzegają korzyści, jakie płyną z korzystania z systemów sztucznej inteligencji. Badanie PwC wykazało, że AI zwiększy wydajność pracy i zoptymalizuje wydajność biznesową o 67%, zautomatyzuje komunikację o 70% i poprawi analizę danych o 59%.
Firma Accenture zbadała oddziaływanie systemów sztucznej inteligencji w 12 rozwiniętych krajach świata. Z badania wynika, że AI zapewni ludziom efektywne wykorzystanie czasu, co zwiększy ich produktywność o 40% – a produktywność pracownika to produktywność firmy.
AI może usprawnić każdy obszar funkcjonowania przedsiębiorstwa: administracyjny i HR, marketingowy i PR, negocjacji z dostawcami, magazynowy, wysyłkowy, co przekłada się na większą wydajność całej firmy. Wiele z rutynowych czynności można przekazać zautomatyzowanym systemom. Sztuczna inteligencja zajmie się np. oferowaniem rabatów lojalnym klientom, poinformuje ich o najnowszych produktach, wyśle wiadomości typu push, ale i opracuje rozwiązanie prowadzące do lepszego planowania ścieżki kompletacji zamówień w dużym magazynie – wyznaczy optymalną trasę przejścia między wieloma lokacjami pickingowymi, co zwiększy wydajność magazynu i przyspieszy obsługę wysyłek zamówień e-commerce. To wszystko buduje ostateczne zadowolenie klienta.
Bezpieczeństwo
Nie można nie wspomnieć o ochronnej roli sztucznej inteligencji. E-przedsiębiorcy są świadomi zagrożeń cyberbezpieczeństwa – z danych PwC wynika, że 27% przedstawicieli kadr kierowniczych firm planuje zainwestować w zabezpieczenia przed cyberatakami, a te często są oparte na sztucznej inteligencji. Przewidywano, że do 2020 roku pieniądze wyprowadzone przez cyberoszustów osiągną 35 miliardów dolarów. Inteligentne algorytmy doskonale sprawdzają się w ograniczaniu wyłudzeń związanych z kartami płatniczymi, dlatego według Aiiot ¾ detalistów w następnych latach planuje wdrożyć technologie AI, które wzmocnią bezpieczeństwo danych i przestrzeganie przepisów prywatności.
PODSUMOWANIE
Smart e-commerce bazuje na sztucznej inteligencji, ponieważ wpływa ona korzystnie na poziom usług, zadowolenie klienta oraz wysokość zysków. Klient oczekuje wysokiej jakości produktów, ale i obsługi – co dostaje przez przydatne i dopasowane indywidualnie do niego treści, a cały proces automatyzuje technologia sztucznej inteligencji. SI uczy się, jak jeszcze bardziej pomóc klientowi, przyspieszyć i ułatwić mu cały proces zakupowy. Dać mu to, co dostałby w realu i jeszcze więcej, żeby czuł się wyjątkowo.
Sztuczna inteligencja to skuteczność działań. Inteligentne przetwarzanie big data jest biznesowo efektywne, przekłada się na wymierne korzyści dla firmy. Przedsiębiorstwa wykorzystujące sztuczną inteligencję są przekonane, że zapewni im to przewagę konkurencyjną nad firmami, których działanie opiera się na pracach manualnych lub minimalnej cyfryzacji. Wykorzystywanie technologii AI jest przejawem zorientowania firmy na klienta, a fokus na konsumenta i podnoszenie poziomu jego satysfakcji zakupowej równa się sukces rynkowy. Przedsiębiorcy przekonują się, że technologie AI eskalują sprzedaż i poziom bezpieczeństwa w ich sklepach internetowych.
