Polski
Potencjał ChatGPT – konfiguracja, poznanie interfejsu i wykorzystanie gotowych ustawień do generowania tekstu i kodu.
Kluczowe wnioski
- Sztuczna inteligencja to kluczowy element e-commerce: Pomaga firmom ulepszać doświadczenia klientów, upraszczać operacje i zwiększać przychody.
- Sztuczna inteligencja napędza każdy etap ścieżki klienta: Kupujący wchodzą w interakcję ze sztuczną inteligencją poprzez rekomendacje, chatboty, dynamiczne ustalanie cen i wykrywanie oszustw.
- Personalizacja i automatyzacja: Narzędzia sztucznej inteligencji przekształcają dane o przeglądaniu w praktyczne wnioski
- Czołowe marki stawiają na sztuczną inteligencję: Marki takie jak Netflix, Amazon, Spotify i Sephora pokazują, jak sztuczna inteligencja może dostosowywać doświadczenia, przewidywać popyt i usprawniać logistykę.
Aby zachować konkurencyjność i zapewniać wyjątkowe doświadczenia klientom, sprzedawcy sięgają po sztuczną inteligencję (AI). Technologie AI zmieniają sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcję z klientami, optymalizują swoje działania i zwiększają bezpieczeństwo.
Ten artykuł omawia różne narzędzia AI dla e-commerce oraz przedstawia 12 przykładów tego, jak wiodące firmy wykorzystują AI do osiągnięcia sukcesu.
Jak AI zmienia e‑commerce
W 2024 roku globalny rynek e-commerce przekroczy wartość 6,3 biliona dolarów. Trend ten wpisuje się w obserwowany od lat wzrost popytu na elastyczne, proste i wygodne zakupy. Sklepy internetowe oferują wiele udogodnień:
- Są dostępne 24/7.
- Kupujący mogą zapoznać się z produktami i przedziałami cenowymi bez wychodzenia z domu.
- Konsumenci mogą dokonać zakupu za pomocą zaledwie kilku kliknięć, korzystając z płatności online, z dostawą kurierem lub do paczkomatu.
Nic dziwnego, że na świecie jest już ponad dwa miliardy klientów kupujących online, a liczba ta stale rośnie. Jednak dzisiejsi konsumenci są również bardziej wymagający. Mając do wyboru tysiące sklepów internetowych, oczekują nienagannych doświadczeń zakupowych.
W tym miejscu narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą przynieść korzyści firmom e-commerce każdej wielkości. AI to nie tylko narzędzie dla dużych przedsiębiorstw – może zoptymalizować każdy aspekt działalności e-commerce, od zarządzania magazynem po obsługę klienta.
Według danych Statista AI może zwiększyć wydajność biznesu nawet o 40%. Siła sztucznej inteligencji tkwi w jej zdolności do analizowania ogromnych ilości danych, wykrywania wzorców i podejmowania odpowiednich działań.
87% firm uważa, że sztuczna inteligencja zapewni im przewagę konkurencyjną. (statista.com)
Narzędzia AI dla firm e-commerce
AI w e-commerce zrewolucjonizowało tę branżę, dostarczając potężnych narzędzi do poprawy doświadczeń klientów, usprawnienia działań i rozwiązywania różnych wyzwań. Przyjrzyjmy się kluczowym narzędziom AI, które zmieniają e-commerce:
Silniki rekomendacji
Silniki rekomendacji wykorzystują algorytmy filtrowania zespołowego do analizy zachowań, preferencji i historii zakupów klientów. Identyfikując wzorce zachowań użytkowników, algorytmy te przewidują, jakimi produktami klient może być zainteresowany, zapewniając spersonalizowane rekomendacje, które zwiększają zaangażowanie i sprzedaż.
Narzędzia do dynamicznego ustalania cen
Narzędzia te wykorzystują algorytmy optymalizacyjne uwzględniające ceny konkurencji, koszty produkcji oraz popyt. Analizując dane w czasie rzeczywistym, narzędzia do dynamicznej wyceny automatycznie dostosowują ceny produktów, aby maksymalizować zyskowność i zapewnić konkurencyjne ceny w każdym momencie.
Chatboty do obsługi klienta
Chatboty napędzane przez przetwarzanie języka naturalnego (NLP) wykorzystują uczenie maszynowe, aby rozumieć i odpowiadać na zapytania użytkowników w formie konwersacyjnej. Obsługują rutynowe zadania, odpowiadają na pytania, pomagają poza godzinami pracy biura i zbierają opinie, odciążając zespoły wsparcia i poprawiając satysfakcję klientów.
Narzędzia do segmentacji klientów
Narzędzia do segmentacji klientów oparte na AI wykorzystują uczenie maszynowe do analizy danych o klientach i wykrywania wzorców. Badając różne punkty danych, narzędzia te tworzą precyzyjne segmenty klientów, co pozwala firmom skuteczniej dostosowywać strategie marketingowe i komunikację do konkretnych grup odbiorców.
Inteligentne systemy logistyczne
Inteligentne systemy logistyczne wykorzystują urządzenia Internetu rzeczy (IoT), takie jak czujniki, znaczniki RFID (radio-frequency identification) i inteligentne półki, do monitorowania stanu magazynowego i warunków w czasie rzeczywistym. Dane te pomagają efektywnie zarządzać zapasami, przewidywać popyt i optymalizować łańcuch dostaw, co prowadzi do oszczędności i poprawy wydajności.
Prognozowanie sprzedaży i popytu
Narzędzia do prognozowania popytu oparte na AI analizują dane sprzedażowe, dane demograficzne oraz czynniki zewnętrzne, takie jak pogoda czy opinie w sieci. Tworząc trafne prognozy, narzędzia te usprawniają zarządzanie zapasami, planowanie logistyki i strategie cenowe, pomagając firmom zachować elastyczność i gotowość na zmiany rynkowe.
Optymalizacja pod kątem wyszukiwania głosowego
Firmy z branży e-commerce optymalizują swoje serwisy pod kątem wyszukiwania głosowego, stosując techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP). Zapewnia to dostępność stron internetowych i ofert produktów za pomocą poleceń głosowych, co gwarantuje płynne korzystanie z serwisu użytkownikom preferującym interakcje głosowe.
Wyszukiwanie wizualne
Technologia wyszukiwania wizualnego wykorzystuje rozpoznawanie obrazu i algorytmy AI, umożliwiając użytkownikom wyszukiwanie produktów za pomocą zdjęć zamiast tekstu. Jest to szczególnie pomocne dla osób, które nie wiedzą, jakich konkretnie haseł użyć, co ułatwia im szybkie znalezienie odpowiednich produktów.
Wykrywanie fałszywych opinii
Narzędzia do analizy tekstu oparte na AI dokładnie badają wzorce tekstu, styl pisania i formatowanie opinii w celu wykrycia fałszywych recenzji. Identyfikując anomalie, systemy te oznaczają podejrzane opinie, pomagając firmom dbać o wiarygodność ocen klientów.
Wykrywanie i zapobieganie oszustwom
Narzędzia do wykrywania oszustw wykorzystują algorytmy AI do analizy zachowań użytkowników, wzorców transakcji oraz innych parametrów, takich jak dane kart kredytowych. Wykrywając nieprawidłowości, narzędzia te pomagają identyfikować i zapobiegać oszustwom, zapewniając bezpieczeństwo transakcji finansowych.
Automatycznie generowana treść
Narzędzia do generowania treści oparte na AI wykorzystują techniki generowania języka naturalnego do tworzenia opisów produktów. Analizują specyfikacje produktów i stosują zasady copywritingu, takie jak AIDA (Attention, Interest, Desire, Action), tworząc angażujące, unikalne i zoptymalizowane treści.
Asystent zakupowy AI
Jedną z najbardziej zorientowanych na klienta innowacji w e-commerce jest pojawienie się asystenta zakupowego AI. Te inteligentne narzędzia działają jak wirtualni przewodnicy wspierający użytkowników na każdym etapie ścieżki zakupowej. Pomagają klientom znajdować produkty, odpowiadają na pytania w czasie rzeczywistym i dostarczają spersonalizowane rekomendacje na podstawie przeglądanych treści. Łącząc funkcje chatbotów, silników rekomendacji i optymalizacji w czasie rzeczywistym, systemy te zwiększają zaangażowanie i stymulują konwersje.
Korzyści, jakie narzędzia AI przynoszą firmom e-commerce
Sztuczna inteligencja oferuje liczne korzyści firmom e-commerce, wpływając pozytywnie na różne aspekty działalności oraz doświadczenia klientów:
Lepsze doświadczenia klientów
Algorytmy AI analizują wcześniejsze zachowania użytkowników na platformie, takie jak historia przeglądania czy poprzednie zakupy, aby dostarczać spersonalizowane rekomendacje. Pomaga to klientom szybciej znaleźć produkty, zwiększając ich satysfakcję i przekładając się na wyższe współczynniki konwersji oraz większą lojalność.
Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym
Oparte na AI narzędzia do prognozowania sprzedaży i popytu wykorzystują dane w czasie rzeczywistym, dane demograficzne oraz czynniki zewnętrzne (np. pogodę, opinie w internecie) do tworzenia trafnych prognoz. Umożliwia to firmom podejmowanie świadomych, terminowych decyzji i dostosowywanie się do zmiennych warunków rynkowych.
Większa skuteczność marketingu
AI analizuje dane klientów w celu tworzenia precyzyjnych segmentów i personalizacji kampanii marketingowych. Taka ukierunkowana strategia zwiększa trafność promocji, co prowadzi do wyższych współczynników konwersji, lepszego zwrotu z inwestycji (ROI) oraz skuteczniejszych kampanii.
Zwiększone bezpieczeństwo
Oparte na AI narzędzia do wykrywania oszustw analizują zachowania użytkowników, wzorce transakcji i liczne parametry, aby identyfikować i zapobiegać oszustwom. Wzmacnia to bezpieczeństwo transakcji, chroniąc zarówno firmy, jak i klientów przed potencjalnymi zagrożeniami.
Efektywność operacyjna
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak optymalizacja dynamicznego ustalania cen i inteligentne systemy logistyczne, automatyzują powtarzalne zadania oraz procesy decyzyjne. Zmniejsza to nakład pracy ręcznej, usprawnia działania i zapewnia optymalne wykorzystanie zasobów.
Efektywność kosztowa
Narzędzia sztucznej inteligencji optymalizują strategie cenowe, wykrywają oszustwa i automatyzują rutynowe zadania. Te usprawnienia prowadzą do oszczędności poprzez redukcję błędów, poprawę procesów i zapobieganie stratom finansowym wynikającym z oszustw.
Jak wiodące firmy wykorzystują narzędzia SI do osiągania sukcesu
Dzięki algorytmom uczenia maszynowego systemy SI stają się tym skuteczniejsze, im częściej wchodzą w interakcję z klientami i przetwarzają dane. Analizując dane z poprzednich zakupów i interakcji Twoich klientów, możesz przewidzieć ich preferencje i dostarczać komunikaty, które do nich trafiają.
Oto 12 przykładów tego, jak firmy maksymalizują potencjał sztucznej inteligencji.
1. Rekomendacje dopasowane do potrzeb klientów
Oparte na SI rekomendacje produktów pozwalają właścicielom sklepów personalizować interakcje z klientami, oferując im bardziej trafne doświadczenia zakupowe online. Prowadzi to do wyższych współczynników konwersji, większych średnich wartości zamówienia (AOV) i wzrostu lojalności klientów.
💡 Jak robi to Netflix
Silnik rekomendacji serwisu Netflix (NRE) generuje 1 miliard dolarów wartości rocznie, dostarczając spersonalizowane treści do milionów subskrybentów. Napędzany przez SI silnik wykorzystuje algorytmy do jednoczesnego filtrowania ponad 3000 tytułów, organizując je w 1300 klastrów na podstawie preferencji użytkowników.
Analizując historię oglądania i zachowanie każdego klienta, NRE tworzy hiperpersonalizowane rekomendacje. Technologia ta działa bez zakłóceń bez względu na liczbę użytkowników na platformie, błyskawicznie dopasowując każdą osobę do treści, które najprawdopodobniej jej się spodobają.
To samo podejście można zastosować w e-commerce, pomagając sklepom oferować spersonalizowane sugestie produktów w celu poprawy doświadczeń klientów i zwiększenia sprzedaży.
Netflix uses AI to tailor content to every user.
2. Elastyczne kształtowanie cen w oparciu o warunki rynkowe
Prawidłowe ustalanie cen produktów wiąże się z kilkoma czynnikami, takimi jak ceny konkurencji, koszty produkcji i popyt ze strony klientów. Gromadzenie i analizowanie tych informacji może być czasochłonne, zwłaszcza przy dużej liczbie produktów. Właśnie w tym miejscu sztuczna inteligencja okazuje się nieoceniona.
Narzędzia SI pomagają ustalać optymalne ceny w czasie rzeczywistym poprzez analizę dużych zbiorów danych (big data), w tym kosztów własnych oraz cen konkurencji. Systemy te mogą również przewidywać, kiedy podnieść ceny lub wyprzedaż na podstawie trendów rynkowych.
SI może automatycznie dostosowywać ceny setek, a nawet tysięcy produktów, oszczędzając czas potrzebny na ręczne aktualizacje. Na przykład możesz podnieść ceny, gdy konkurencja wyprzeda swój zapas. Klienci, którzy chcą kupić produkt natychmiast, chętniej zapłacą wyższą cenę, jeśli wiedzą, że mogą go otrzymać w Twoim sklepie.
💡 Jak robi to Amazon
Amazon stosuje strategię dynamicznego ustalania cen, dostosowując swoje ceny nawet o 20%, gdy konkurencja oferuje promocje lub rabaty. Robiąc to stopniowo i wykorzystując prognozy sprzedaży, Amazon maksymalizuje rentowność, jednocześnie utrzymując konkurencyjne ceny i kontrolując swoje marże.
3. Chatboty usprawniające obsługę klienta
Obsługa zgłoszeń klientów może przytłoczyć zespoły wsparcia, zwłaszcza gdy muszą one szybko odpowiadać na pytania dotyczące produktów, problemów z realizacją transakcji lub zwrotów. A przy oczekiwaniach klientów wyższych niż kiedykolwiek, 90% klientów uważa obecnie odpowiedź w ciągu dziesięciu minut za kluczową lub bardzo ważną.
Wykorzystanie na stronie internetowej chatbotów opartych na SI może poprawić obsługę klienta, odciążając jednocześnie zespół wsparcia. Ci wirtualni asystenci mogą oferować pomoc nawet w weekendy i święta, wykonując proste zadania, takie jak odpowiadanie na typowe pytania, kierowanie klientów do odpowiednich zasobów czy umożliwienie im zostawienia wiadomości i zaplanowania rozmowy zwrotnej.
Choć chatboty nie są w pełni autonomiczne, mogą obsłużyć do 80% rutynowych zapytań, pozwalając ludzkim agentom skupić się na bardziej złożonych problemach. Chatboty mogą również automatycznie zbierać opinie klientów, zachęcając użytkowników do wypełniania krótkich ankiet.
💡 Jak robi to Zalando
Zalando wykorzystuje chatboty do ulepszania doświadczeń klientów i zwiększania sprzedaży. Ich chatbot działa jako wirtualny asystent zakupowy, pomagając użytkownikom znaleźć artykuły modowe, oferując porady stylistyczne, rekomendując stylizacje, a nawet pomagając w składaniu zamówień. Ta integracja poprawia doświadczenia klientów, usprawnia obsługę i zwiększa sprzedaż, oferując spersonalizowane wskazówki na każdym etapie ścieżki zakupowej.
4. Lepsza segmentacja klientów i promocje marketingowe
Skuteczna segmentacja odbiorców ma kluczowe znaczenie dla dostarczania spersonalizowanej komunikacji marketingowej. W rzeczywistości 80% konsumentów woli marki, które personalizują ich doświadczenia użytkownika.
Segmentacja odbiorców może mieć znaczący wpływ na Twoje kampanie marketingowe. Z ustaleń Campaign Monitor wynika, że segmentowane kampanie mogą prowadzić do wzrostu przychodów o 760%.
Te wzrosty przychodów wynikają ze spersonalizowanych promocji marketingowych, ukierunkowanych strategii sprzedaży zaprojektowanych z myślą o konwersji każdego segmentu oraz z tworzenia produktów spełniających specyficzne potrzeby różnych grup klientów. Ręczne tworzenie segmentów klientów może być jednak czasochłonne.
W tym miejscu z pomocą przychodzi SI. Analizując dane, narzędzia SI mogą szybko tworzyć segmenty klientów w oparciu o wspólne cechy. Narzędzia te potrafią również analizować dane bez z góry przyjętych założeń, takich jak przekonanie, że główną grupą docelową gier wideo są młodzi mężczyźni lub że kobiety są bardziej zainteresowane produktami fitness. W rezultacie sztuczna inteligencja może zapewnić dokładniejsze zrozumienie Twoich odbiorców.
Wiele narzędzi SI potrafi nawet zidentyfikować całkowicie nowe segmenty, wskazując pomijane dotąd części Twojej grupy docelowej.
💡 Jak robi to Spotify
Spotify wykorzystuje SI do głębokiego zrozumienia preferencji muzycznych każdego użytkownika, stale dostosowując i udoskonalając swoje rekomendacje bez opierania się na uprzedzeniach. Algorytmy SI biorą pod uwagę różne czynniki, w tym historię słuchania, ulubione gatunki, preferowanych wykonawców, a nawet porę dnia, w której odtwarzana jest muzyka. Podejście to zwiększa zadowolenie klientów i pokazuje, jak sztuczna inteligencja może tworzyć dokładniejszy i bardziej dynamiczny obraz segmentów odbiorców.
5. Wydajna produkcja dzięki inteligentnym systemom logistycznym
Logistyka może znacznie skorzystać na urządzeniach napędzanych przez SI lub „inteligentnych”, które automatyzują powtarzalne zadania. Inteligentna logistyka wykorzystuje dane w czasie rzeczywistym zbierane za pomocą czujników, tagów RFID i podobnych technologii do optymalizacji zarządzania zapasami i przewidywania popytu.
Na przykład inteligentne półki magazynowe mogą wykrywać wagę i nacisk, udostępniając te informacje systemom zarządzania magazynem. Używając tagów RFID lub kodów kreskowych, firmy mogą na bieżąco aktualizować swoje stany magazynowe, śledząc moment przyjęcia, przechowywania i wysyłki towarów.
Podejście to zwiększa wydajność produkcji i pomaga zapobiegać nadmiernym wydatkom, ponieważ eliminuje ryzyko zamawiania nadmiarowych zapasów z powodu braku organizacji.
SI pozwala również firmom monitorować produkty w całym łańcuchu dostaw, od producenta po sklep, a nie tylko te, które znajdują się obecnie w magazynie. Wdrażając system śledzenia ze zintegrowaną technologią RFID i GPS, możesz zlokalizować swoje produkty lub materiały oraz monitorować warunki ich przechowywania i transportu.
Możliwość ta jest szczególnie przydatna przy zarządzaniu wieloma dostawcami i sprzedawcami, ponieważ minimalizuje ryzyko opóźnień w dostawach lub przyjęcia uszkodzonych produktów.
💡 Jak robi to Amazon
Amazon mocno zainwestował w inteligentną logistykę, aby usprawnić swoje operacje i zapewnić wydajną realizację zamówień. Firma wykorzystuje zaawansowane technologie do zarządzania ogromnymi zapasami, szybkiej realizacji zamówień i optymalizacji pracy magazynu. Integracja technologii takich jak RFID, kody kreskowe i inteligentne półki przyczynia się do powstania niezwykle wydajnego i zautomatyzowanego ekosystemu logistycznego.
6. Prognozowanie sprzedaży i popytu dla lepszego planowania
Firmy e-commerce często polegają na prognozowaniu w celu zarządzania zapasami, planowania logistyki i przestrzeni magazynowej oraz opracowywania strategii cenowych. Dokładne przewidywanie popytu staje się jednak coraz większym wyzwaniem, ponieważ same historyczne dane sprzedażowe — nawet połączone z trendami sezonowymi — często okazują się niewystarczające.
Aby zwiększyć dokładność i niezawodność prognoz popytu, wiele marek zwraca się ku SI. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod opierających się wyłącznie na danych historycznych, SI uwzględnia informacje w czasie rzeczywistym, takie jak dane demograficzne, wzorce pogodowe, wyniki podobnych produktów oraz opinie w internecie czy aktywność w mediach społecznościowych. W miarę jak algorytmy uczenia maszynowego przetwarzają z czasem więcej danych, stale udoskonalają swoje prognozy.
💡 Jak robi to Danone
Danone wdrożył system uczenia maszynowego, aby usprawnić prognozowanie popytu. System ten nie tylko generuje dokładniejsze szacunki dla produktów o krótkim okresie przydatności do spożycia, ale także ułatwia lepsze planowanie w różnych działach, takich jak sprzedaż, łańcuch dostaw, finanse i marketing. W rezultacie Danone poprawił swoją efektywność operacyjną i bilans zapasów, z powodzeniem osiągając docelowe poziomy obsługi zarówno na poziomie kanałów, jak i sklepów.
7. Lepsze doświadczenia dzięki wyszukiwaniu głosowemu
Wyszukiwanie głosowe staje się popularnym sposobem interakcji konsumentów z urządzeniami, a ta zmiana wpływa na to, jak ludzie robią zakupy online. Według prognoz eMarketer 162,7 miliona Amerykanów będzie korzystać z asystentów głosowych do 2027 roku, w porównaniu z 149,1 miliona w 2024 roku.
A do 2033 roku globalny rynek inteligentnych głośników ma osiągnąć wartość 110 miliardów dolarów. Aby to wykorzystać, firmy e-commerce muszą zoptymalizować swoje witryny i listy produktów pod kątem wyszukiwania głosowego. Obejmuje to używanie języka naturalnego, skupienie się na słowach kluczowych z długiego ogona oraz dostarczanie jasnych, zwięzłych odpowiedzi na typowe pytania.
W miarę rozwoju technologii głosowej mogą pojawić się możliwości głębszej integracji asystentów głosowych z procesem zakupowym. Może to obejmować oferowanie spersonalizowanych rekomendacji, a nawet umożliwienie klientom składania zamówień za pomocą głosu.
The rise in voice assistants by generation.
Source
Source
💡 Jak robi to Sephora
Sephora to świetny przykład wykorzystania wyszukiwania głosowego. W 2017 roku stała się jedną z pierwszych marek, które uruchomiły akcję w Asystencie Google, umożliwiając użytkownikom rezerwację usług kosmetycznych, granie w quizy i słuchanie podcastów urodowych.
Dziś użytkownicy Asystenta Google mogą robić zakupy bezpośrednio w Sephora, podczas gdy osoby posiadające Google Home mają dostęp do narzędzia Skincare Advisor, które pomaga znaleźć pobliskie sklepy, uzyskać porady dotyczące pielęgnacji skóry i określić typ cery. Ponadto użytkownicy mogą poprosić Asystenta Google o odtworzenie poradników makijażowych Sephory przez Google Home.
8. Wyszukiwanie wizualne do znajdowania odpowiednich produktów
Wyszukiwanie wizualne to innowacyjne narzędzie, które platformy e-commerce wdrażają, aby usprawnić doświadczenia zakupowe. Zamiast polegać na tekście lub słowach kluczowych, kupujący mogą używać obrazów do wyszukiwania produktów. Jest to szczególnie pomocne dla osób, które nie są pewne, czego szukają, lub mają trudności ze znalezieniem odpowiednich haseł wyszukiwania.
💡 Jak robi to Pinterest
Funkcja „Lens” na Pintreście pozwala użytkownikom zrobić zdjęcie lub przesłać je z galerii aparatu, aby znaleźć podobne przedmioty w Internecie. W 2020 roku wizualna wyszukiwarka Pinteresta przyciągnęła 459 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie, którzy woleli wyszukiwanie wizualne od tradycyjnych metod odkrywania nowych produktów lub marek.
9. Walka z fałszywymi recenzjami
Opinie klientów są ważne dla budowania zaufania. Ponieważ kupujący nie mogą fizycznie obejrzeć produktów przed zakupem, w dużej mierze polegają na recenzjach i ocenach innych kupujących. W rzeczywistości 93% kupujących czyta recenzje przed dokonaniem zakupu, a 91% osób w wieku 18–34 lat ufa recenzjom online tak samo jak osobistym rekomendacjom.
Niestety, nie wszystkie recenzje są prawdziwe. Fakespot, który rozwija technologię AI do wykrywania fałszywych recenzji, przeanalizował dane z ponad dwóch milionów sklepów internetowych na platformach takich jak Shopify, Amazon, Walmart, BestBuy, eBay i Sephora, i odkrył, że około 31% recenzji w Internecie jest fałszywych.
Na szczęście sztuczna inteligencja coraz lepiej radzi sobie z identyfikacją fałszywych recenzji. Systemy te mogą szybko analizować wzorce tekstowe, style pisania i formatowanie, aby flagować podejrzane opinie. Dzięki porównywaniu recenzji w czasie rzeczywistym AI może być rozwiązaniem pomagającym branży e-commerce skuteczniej walczyć z fałszywymi opiniami.
💡 Jak robi to Amazon
Amazon wykorzystuje zaawansowaną technologię i autorskie dane do wykrywania i zapobiegania setkom milionów fałszywych recenzji, zmanipulowanych ocen, fałszywych kont i innych form nadużyć, zanim dotrą one do klientów. Uczenie maszynowe analizuje różne punkty danych, np. czy sprzedawca zainwestował w reklamy (co może generować więcej recenzji), zgłoszenia nadużyć od klientów, wzorce ryzykownych zachowań, historie recenzji i wiele innych.
Ponadto zaawansowane modele językowe i techniki NLP są wykorzystywane do identyfikowania nieprawidłowości w danych. Nieregularności te mogą wskazywać na fałszywe recenzje lub sugerować, że zachęty — takie jak karty podarunkowe, darmowe produkty lub inne nagrody — mogły mieć wpływ na recenzję.
10. Zwiększone bezpieczeństwo dzięki wykrywaniu oszustw
Według Brytyjskiego Urzędu Statystycznego (ONS) w pierwszej połowie 2020 roku zgłoszono prawie 63 000 oszustw konsumenckich, z czego około 41 000 dotyczyło oszustw związanych z zakupami online i aukcjami. Jeszcze bardziej niepokojący jest fakt, że między pierwszą połową 2019 r. a pierwszą połową 2020 r. liczba oszustw związanych z zakupami online i aukcjami wzrosła o 37%.
W miarę jak klienci powoli przenoszą się z zakupów stacjonarnych do online, firmy e-commerce są szczególnie narażone na te ataki ze względu na rosnącą wolumen transakcji, zamówień i dostaw.
Jednak oparte na sztucznej inteligencji narzędzia do wykrywania oszustw i zapobiegania im mogą pomóc sprzedawcom zyskać przewagę. Po przeanalizowaniu wszystkich dostępnych danych i zrozumieniu kontekstu narzędzia AI nie mają większych problemów z wykryciem i zablokowaniem podejrzanych transakcji.
Na przykład użytkownik może szybko złożyć wiele zamówień, wpisać nierozpoznany adres w odpowiednim polu lub pominąć podstawowe informacje wymagane do dostawy. AI może wykryć wszystkie takie przypadki i ostrzec właścicieli firm o potencjalnych próbach oszustwa.
Wykorzystując AI do walki z fałszerstwami, silniki te mogą również analizować wiele parametrów dowodu tożsamości lub karty kredytowej. Technologia ta może również zapobiegać nadużywaniu kodów promocyjnych i programów lojalnościowych, wykrywając użytkowników korzystających z wielu kont lub serwerów proxy do dokonywania różnych zakupów.
💡 Jak robi to PayPal?
PayPal wykorzystuje oparte na sztucznej inteligencji narzędzia do wykrywania oszustw i zapobiegania im, aby zabezpieczać transakcje finansowe. Algorytmy AI analizują zachowania użytkowników i wzorce transakcji, wiele parametrów związanych z identyfikacją użytkownika i informacjami o karcie kredytowej oraz weryfikację adresu.
PayPal analizuje również wzorce, co prowadzi do identyfikacji użytkowników z wieloma kontami lub osób próbujących wykorzystywać serwery proxy do różnych zakupów. ML zapewnia adaptację i ciągle doskonali swoje możliwości wykrywania oszustw.
11. Dokładne opisy produktów
Nawet dla doświadczonych copywriterów pisanie opisów produktów, które są zarówno przekonujące, jak i przyjazne dla SEO, nie jest łatwym zadaniem. Im więcej produktów masz do sprzedania, tym więcej czasu może zająć napisanie unikalnych opisów dla każdego z nich.
A gdyby tak sięgnąć po narzędzia oparte na sztucznej inteligencji? Oczywiście nie są one jeszcze na poziomie profesjonalnych copywriterów, ale jeśli chodzi o proste opisy produktów, AI może szybko stworzyć angażujące, unikalne i zoptymalizowane treści na podstawie specyfikacji.
Ponadto większość narzędzi AI potrafi obecnie wykorzystywać zasady copywritingu, takie jak AIDA (uwaga, zainteresowanie, pożądanie, działanie), aby pisać jak człowiek i dodawać słowa kluczowe w sposób naturalnie dopasowany do tekstu.
💡 Jak robi to Walmart?
Walmart wykorzystuje roboty napędzane sztuczną inteligencją do skanowania półek, płynnie generując opisy produktów dla swojego sklepu internetowego. Ten usprawniony proces umożliwia szybkie i precyzyjne aktualizacje stany magazynowego online w Walmarcie, zapewniając wyczerpujące i spójne opisy. Inicjatywa ta ma na celu poprawę ogólnych doświadczeń klientów i zwiększenie sprzedaży poprzez dostarczanie aktualnych i wszechstronnych informacji o produktach.
12. ChatGPT
Konwersacyjna sztuczna inteligencja oparta na ChatGPT może pomóc firmom e-commerce w zapewnianiu spersonalizowanych i naturalnych interakcji z klientami. Dzięki umiejętności rozumienia języka naturalnego i kontekstu chatboty ChatGPT mogą pomagać klientom w złożonych zapytaniach, sugerować produkty na podstawie ich preferencji, a nawet dostarczać spersonalizowane rekomendacje.
Podejście to może pomóc firmom w budowaniu lepszych relacji z klientami i dostarczaniu spersonalizowanych doświadczeń zakupowych. Wdrażając konwersacyjną AI opartą na ChatGPT, firmy e-commerce mogą usprawnić swoje działania z zakresu obsługi klienta i zapewnić bardziej satysfakcjonujące doświadczenia zakupowe.
Ciekawi Cię, ile kosztuje AI w e-commerce?
Wprowadź AI na swoją stronę internetową bez przekraczania budżetu. Porozmawiajmy o tym, jak możemy odmienić Twój sklep internetowy i ile to będzie kosztować.
Podsumowanie
Biorąc pod uwagę tak ogromny potencjał, sztuczna inteligencja ma do odegrania coraz ważniejszą rolę dla właścicieli e-commerce. Ta technologia oferuje korzyści, z którymi inne nie mogą się równać — pomaga Tobie i Twojemu zespołowi oszczędzać czas na zadaniach, znacznie poprawia doświadczenia klientów i wiele więcej.
Sztuczna inteligencja może również pomóc w walce z rosnącym poziomem oszustw, usprawnić logistykę wewnętrzną, dynamicznie dostosowywać ceny produktów i dostarczać cenniejszych danych niż kiedykolwiek wcześniej.
Ponadto technologie AI, takie jak konwersacyjna AI oparta na ChatGPT, mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcję z klientami.
Jeśli jeszcze nie zacząłeś korzystać z niektórych z tych rozwiązań do napędzania swojego biznesu, teraz może być idealny moment, aby zacząć.
Najczęściej zadawane pytania
Jaka jest rola AI w e‑commerce?
AI odgrywa kluczową rolę w e‑commerce, umożliwiając firmom analizowanie i rozumienie wzorców zachowań klientów, poprawę doświadczeń zakupowych oraz usprawnienie różnych procesów. AI może pomóc w rekomendacjach produktów, chatbotach, spersonalizowanych promocjach, wykrywaniu oszustw i nie tylko.
Jak AI może poprawić doświadczenia klientów w e‑commerce?
AI może pomóc w personalizacji doświadczeń klientów poprzez zrozumienie ich wzorców zachowań i preferencji. Pomaga także w dostarczaniu rekomendacji produktów, przewidywaniu potrzeb klientów i oferowaniu obsługi klienta w czasie rzeczywistym za pośrednictwem chatbotów.
Jakie są korzyści z wykorzystania AI w e‑commerce?
Korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w e‑commerce obejmują zwiększoną wydajność i produktywność, niższe koszty, lepsze bezpieczeństwo, zapobieganie oszustwom, spersonalizowane doświadczenia oraz lepsze podejmowanie decyzji dzięki cennym wnioskom z analityki.
Jakie są przykłady wykorzystania sztucznej inteligencji w e‑commerce?
Przykłady sztucznej inteligencji w e-commerce obejmują spersonalizowane rekomendacje produktów, chatboty, wirtualnych asystentów zakupowych, dynamiczne ustalanie cen, wykrywanie oszustw i optymalizację logistyki. Sztuczna inteligencja może również pomóc w analizie opinii klientów, ulepszając projektowanie produktów i strategie marketingowe.
Katrina ma rozległe doświadczenie w researchu, komunikacji i marketingu. Kiedy nie tworzy treści dla Luigi's Box, lubi czytać, pisać wiersze, słuchać muzyki, podróżować i spędzać jak najwięcej czasu na świeżym powietrzu.
Więcej wpisów tego autora