Sztuczna inteligencja kluczem do rozwoju e-sklepów

Firma

Sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja Fot. stock.adobe.com/sdecoret

E-commerce jest bardzo dynamicznym sektorem, nie tylko ze względu na ciągłe wzrosty jego popularności. Właściciele i menedżerowie e-sklepów muszą nieustannie śledzić trendy rynkowe i technologiczne, które mogą przyczynić się do rozwoju ich przedsiębiorstw. Także, a może przede wszystkim, w branży handlu online takie zjawiska, jak sztuczna inteligencja, personalizacja czy marketing automation to kluczowe elementy rozwoju. Firmy muszą nieustannie się zmieniać i dostosowywać do ewoluującego otoczenia konkurencyjnego.

Sztuczna inteligencja #AI idzie na zakupy #e-zakupy #e-commerce

PayU, polski operator płatności online wyszczególnił 10 trendów w e-commerce na 2019 r. Są to m.in.: rozwój sztucznej inteligencji, chatboty, personalizacja, rozwój kanałów mobilnych, marketing treści czy obsługa głosowa. Technologia zatem jest kluczowa w dalszym rozwoju branży e-commerce.

E-commerce… 4.0?

Mówienie o cyfrowej transformacji w przypadku sektora sprzedaży online jest nieco paradoksalne, ponieważ funkcjonowanie każdego e-sklepu czy platformy sprzedażowej opiera się właśnie na technologii, nawet w przypadku tych najmniejszych, „garażowych” podmiotów. Niemniej, rozwój IT sprawił, że możliwa jest optymalizacja w wielu „analogowych” obszarach każdego przedsiębiorstwa.

Co właściwie kryje się pod hasłem „cyfrowa transformacja”? W dużym uproszczeniu jest to usprawnienie procesów we wszystkich obszarach przedsiębiorstwa właśnie poprzez wykorzystanie danych cyfrowych. Technologie, które wykorzystuje się w tym zakresie to przede wszystkim sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, Internet rzeczy, cloud computing, ale także automatyzacja procesów. Jest tu zatem duże pole do zagospodarowania przez sektor e-commerce.

Naucz swojego robota

„Machine learning”, czyli uczenie maszynowe to procesy, które coraz powszechniej stosuje się w wielu obszarach przedsiębiorstw różnych branż. Świetnym przykładem wykorzystania tej technologii jest popularna aplikacja Google Translate, która nieustannie poprawia jakość swoich tłumaczeń wraz z liczbą wykonywanych operacji przez użytkowników. Uczenie maszynowe świetnie sprawdza się także w działaniach marketingowych w e-commerce. Specjalne algorytmy potrafią coraz trafniej i skuteczniej wykorzystywać duże ilości danych, jakie zostawiamy po sobie korzystając z Internetu. Są to informacje dotyczące odwiedzanych stron, poszukiwań danych produktów, a także tego w jakich porach dnia czy z jakich rejonów kraju najczęściej robimy zakupy czy w którym momencie zostawiamy wirtualny koszyk na stronie nie finalizując transakcji.

Informacje te pozwalają lepiej dostosować treści marketingowe do oczekiwań potencjalnych klientów. Machine learning w e-commerce pozwala także lepiej zaplanować działania marketingowe i reklamowe. Uczenie maszynowe wspiera także rozwój chatbotów, wirtualnych asystentów, a także optymalizować wyniki wyszukiwań produktów przez użytkownika.

Inteligentne rekomendacje zakupowe

Sztuczna inteligencja jest coraz powszechniejszym zjawiskiem w biznesie. Według badań Salesforce „The AI Revolution”, już w 2017 r., aż 80% działów sprzedaży uważało, że sztuczna inteligencja (AI) pozytywnie wpływa na efektywność pracy przedstawicieli handlowych, a 74% odnotowało lepsze wyniki. 58% badanych konsumentów zauważyło pozytywne zmiany związane z użyciem przez firmy technologii AI, 55% z nich oczekiwało personalizacji oferty.

Ciekawym przykładem zastosowania sztucznej inteligencji jest algorytm TMV (Tradus Market Value) wykorzystywany przez firmę Tradus. Tradus to globalna platforma internetowa kupna–sprzedaży używanego maszyn ciężkich i pojazdów użytkowych – samochodów ciężarowych, maszyn budowlanych i rolniczych. Algorytm ten określa rynkową wartość wystawionego pojazdu w czasie rzeczywistym.

– Algorytm TMV opiera się on na analizie szerokiego wachlarza danych, takich jak marka, model pojazdu, rok produkcji, przebieg, pochodzenie czy bardzo szczegółowe dane techniczne. Algorytm korzysta z danych rynkowych, z milionów innych ogłoszeń oraz danych historycznych. Modele predykcyjne uczą się w czasie rzeczywistym, a ich szacunki osiągają dokładność do 1 tys. EUR. System pokazuje, czy proponowana przez sprzedającego cena jest rynkowa, czy przekracza realną wartość pojazdu lub czy jest korzystna – mówi Szymon Wantuch, inżynier ds. danych w firmie Tradus. – Sugeruje on również kupującemu kwotę, którą można realnie starać się utargować ze sprzedającym. Rekomendacje tego typu to prawdziwa rewolucja na rynku sprzętów z drugiej ręki, gdzie zrozumienie, czy sugerowana cena jest “uczciwa” było to tej pory wyraźną trudnością. Z tym algorytmem nabywcy dostają szansę pozyskania nowych terytoriów i wzmocnienia pewności siebie podczas nawiązania kontaktu ze sprzedającymi z zagranicy i negocjacji cen – dodaje Szymon Wantuch.

Technologia rozwija się w coraz szybszym tempie, a obszary i sposoby jej zastosowania są nieograniczone. Branża e-commerce jest jednym z wielu przykładów pokazujących w jaki sposób można kreatywnie podejść do stosowania takich rozwiązań, jak uczenie maszynowe czy sztuczna inteligencja.

Źródło: Tradus
Udostępnij artykuł: