Najpopularniejsze tematy:

Premium

Materiał dostępny tylko dla Subskrybentów

Nie masz subskrypcji? Dołącz do grona Subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Jesteś Subskrybentem? Zaloguj się

Premium

Subskrybenci wiedzą więcej!

Nie masz subskrypcji? Dołącz do grona Subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Wybierz wariant dopasowany do siebie!

Jesteś Subskrybentem? Zaloguj się

X
Następny artykuł dla ciebie
Wyświetl >>
W jaki sposób e-commerce skorzysta na generatywnej sztucznej inteligencji

Recesja, rosnące koszty, zakłócenia w łańcuchach dostaw – ostatni rok był wyjątkowo ciężki dla e‑commerce. Na szczęście przyniósł również narzędzia, które umożliwiają stawienie czoła trudnościom. Z perspektywy firmy IT zauważamy, że generatywna sztuczna inteligencja otwiera nowy rozdział w rozwoju e‑commerce i oferuje możliwości, które dotąd były poza naszym zasięgiem.

FIRMY BADAWCZE wskazują, że w najbliższych latach wpływ generatywnej sztucznej inteligencji (generative AI) na globalną gospodarkę osiągnie 4,4 biliona dolarów. Nic więc dziwnego, że prawie wszyscy liderzy e‑commerce, z którymi współpracuje Miquido, są zainteresowani przetestowaniem rozwiązań opartych na AI. Bazując na naszym doświadczeniu w  implementacji projektów z  użyciem generatywnej AI, postanowiliśmy podsumować najważniejsze zastosowania tej technologii w e‑handlu i podpowiedzieć przedsiębiorcom, na jakie sposoby mogą ją wykorzystać.

Spersonalizowane doświadczenia zakupowe

Wspierane przez generatywną AI czatboty i  wirtualni asystenci interpretują zapytania klientów z podobną wprawą co prawdziwi konsultanci. Wykorzystanie technologii NLU (natural language understanding) pomaga im odpowiadać celnie na pytania, niezależnie od sposobu ich sformułowania czy języka źródłowego. W trakcie konwersacji z klientem bazujący na AI asystenci operują kontekstem, czyniąc interakcję maksymalnie pomocną, a przy tym – przyjemną.

Kluczowe korzyści:
Wsparcie w  procesie zakupowym: Czatboty bazujące na generatywnej AI pomagają klientom znajdować produk- ty poprzez filtrowanie i udoskonalanie zapytań wyszukiwania.
Dostarczanie informacji produktowych: Wirtualni asystenci mogą dostarczać klientom szczegółowych informacji o produktach, uwzględniając specyfikacje, ceny i opinie.
Wsparcie w realizacji transakcji: Wirtualni asystenci mogą przeprowadzić klienta przez proces transakcji płatniczej i pomóc w rozwiązaniu ewentual- nych problemów.

Szybsze generowanie treści

Duże sklepy e‑commerce stale potrzebują nowych opisów produktów i kategorii. Teksty te muszą być nie tylko konkretne i angażujące, ale i zoptymalizowane pod wyszukiwarki. Ciągłe dostarczanie jakościowego kontentu budującego spójny wizerunek marki jest zarówno czasochłonne, jak i kosztowne. Biorąc pod uwagę wspomniane wy- zwania, generatywna AI może zmienić oblicze pracy nad treścią w e‑commerce. AI w zaledwie kilka sekund może tworzyć treści w różnych językach i optymalizować je pod kątem SEO, co poprawia pozycję sklepu w wynikach wyszukiwania.

Kluczowe korzyści:
Wielojęzyczność: Generatywna AI może tworzyć treści w różnych językach, eliminując zapotrzebowanie na usługi tłumaczeniowe.
Wydajne SEO: AI może automatycznie wdrażać odpowiednie słowa i frazy kluczowe do opisów produktowych i pozostałych treści, optymalizując je pod wyszukiwarki.
Zmniejszone koszty operacyjne: Generatywna AI zmniejsza zapotrzebowanie na usługi copywriterskie. Zaoszczędzone w ten sposób środki firmy mogą przeznaczyć na marketing, ulepszanie doświadczenia użytkownika czy inicjatywy związane ze zrównoważonym rozwojem.
Testowanie A/B: Firmy e‑commerce mogą wykorzystać generatywną AI do automatycznego tworzenia różnych testowych wersji opisów produktowych czy treści sprzedażowych. Takie zorientowane na dane podejście pozwala zidentyfikować strategie, które poprawiają konwersję i inne kluczowe wskaźniki, jak CLV (customer livetime value).
Analiza opinii klientów: AI potrafi analizować opinie użytkowników i zbierać wnioski, które można później wykorzystać w procesie tworzenia treści. Pomaga to w identyfikacji mocnych i słabych stron produktów i umożliwia personalizację działań marketingowych.

Wsparcie obsługi klienta

Generatywna AI może znacznie zwięk- szyć wydajność obsługi klienta. Jest bowiem w stanie generować trafne, naturalnie brzmiące i szybkie odpowiedzi na często zadawane pytania związane z dostawą, statusem zamówień czy polityką sklepu. Przejmując rutynowe czynności, generatywna AI odciąża zespół obsługi klienta, który może dzięki temu skupić się na bardziej wymagających zadaniach. Wsparcie AI pozwala też na skrócenie czasu reakcji na zapytania i  poprawę wskaźników zadowolenia klienta.

Kluczowe korzyści:
Dostępność 24/7: Generatywna AI pracuje 24 godziny na dobę, dzięki czemu może obsługiwać różne strefy czasowe i  szybko rozwiązywać problemy klientów.
Konsekwencja: AI gwarantuje jednolitość odpowiedzi, zarówno pod kątem stylistycznym, jak i merytorycznym, co pomaga w budowaniu spójnego wizerunku marki.
Skalowalność: AI bez problemu radzi sobie z rosnącą liczbą zapytań klientów, również w obcych językach. Umożliwia to poszerzanie zasięgu rynkowego i obsługę różnorodnych targetów w wy- dajny kosztowo sposób.
Personalizacja: Sztuczna inteligencja generuje odpowiedzi i  rekomendacje, bazując na preferencjach klienta. Tak spersonalizowane doświadczenie przekłada się na wyższą lojalność wobec marki.
Mniej błędów: AI minimalizuje ryzyko ludzkich błędów, dzięki czemu użytkownicy uzyskują trafne i zweryfikowane odpowiedzi.

Zoptymalizowane zarządzanie zapasami

Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc przewidywać zmiany w  popycie. Wystarczy jedynie zintegrować ją z odpowiednią bazą danych – a algorytmy AI przeanalizują dane historyczne czy tendencje rynkowe i wygenerują na ich podstawie stosowne prognozy. Modele AI są w stanie uwzględniać wiele zmiennych jednocześnie i dzięki temu identyfikować schematy i korelacje, które pozostają niewidoczne w przypadku tradycyjnych metod prognozowania. Pozwala to firmom dostosować poziom produkcji i zapasów, co wpływa na poprawę wydajności operacyjnej.

Kluczowe korzyści:
Optymalizacja zapasów: Modele AI są w stanie znaleźć najwydajniejsze strategie organizacji struktury i dystrybucji zapasów, uwzględniając koszty transportu, zmiany w popycie czy terminy realizacji.
Dobór dostawców: AI może analizować wskaźniki wydajności, dane odnośnie jakości usług czy cenniki celem identyfikacji najlepszych dostawców – co przekłada się na zwiększenie stabilności łańcucha dostaw. •


Najpopularniejsze tematy