Česky
Možnosti ChatGPT – nastavení, seznámení s rozhraním a využití přednastavených šablon pro generování textu a kódu.
Hlavní body
- Umělá inteligence je nedílnou součástí elektronického obchodování: pomáhá firmám zlepšovat zákaznickou zkušenost, zjednodušovat provoz a zvyšovat tržby.
- AI podporuje každou fázi zákaznické cesty: zákazníci s AI komunikují prostřednictvím doporučení, chatbotů, dynamického stanovování cen a detekce podvodů.
- Personalizace a automatizace: Nástroje umělé inteligence přeměňují data o prohlížení na praktické poznatky
- Přední značky na ni nedají dopustit: Značky jako Netflix, Amazon, Spotify a Sephora ukazují, jak může umělá inteligence přizpůsobovat zážitky, předpovídat poptávku a zlepšovat logistiku.
Aby si maloobchodníci udrželi konkurenceschopnost a mohli zákazníkům nabídnout výjimečné zážitky, využívají umělou inteligenci (AI). Technologie AI mění způsob, jakým firmy komunikují se zákazníky, optimalizují provoz a zvyšují bezpečnost.
Tento článek se zabývá různými nástroji AI pro elektronický obchod a uvádí 12 příkladů toho, jak přední firmy využívají AI k dosažení úspěchu.
Jak AI mění elektronický obchod
V roce 2024 překročí celosvětový trh elektronického obchodování hodnotu 6,3 bilionu dolarů. Tento trend koresponduje s dlouhodobě rostoucí poptávkou po flexibilním, jednoduchém a pohodlném nakupování. Internetové obchody nabízejí řadu výhod:
- Jsou k dispozici 24 hodin denně, 7 dní v týdnu.
- Zákazníci si mohou z domova vyhledávat produkty a cenová rozpětí.
- Spotřebitelé mohou nákup dokončit pouhými několika kliknutími pomocí online plateb, přičemž doručení je možné kurýrem nebo do balíkové schránky.
Není tedy překvapením, že v současnosti existuje více než dvě miliardy online nakupujících a tento počet stále roste. Dnešní zákazníci jsou však také náročnější. S tisíci online obchodů, z nichž si mohou vybírat, neočekávají nic menšího než bezchybný zážitek z nakupování.
Právě v tomto ohledu mohou nástroje založené na umělé inteligenci přinést užitek e-commerce firmám všech velikostí. Umělá inteligence není jen nástrojem pro velké podniky; dokáže optimalizovat každý aspekt e-commerce podnikání, od správy skladových zásob až po zákaznický servis.
Podle společnosti Statista může umělá inteligence zvýšit produktivitu podniku až o 40 %. Síla umělé inteligence spočívá v její schopnosti analyzovat obrovské množství dat, rozpoznávat vzorce a podle toho jednat.
87 % podniků se domnívá, že umělá inteligence jim přinese konkurenční výhodu. (statista.com)
Nástroje umělé inteligence pro podniky v oblasti elektronického obchodování
Umělá inteligence v e-commerce přinesla revoluci do tohoto odvětví a poskytuje výkonné nástroje pro zlepšení zákaznické zkušenosti, zefektivnění provozních procesů a řešení různých výzev. Podívejme se na některé z klíčových nástrojů umělé inteligence, které mění tvář e-commerce:
Doporučovací systémy
Doporučovací systémy využívají algoritmy kolaborativního filtrování k analýze chování zákazníků, jejich preferencí a historie nákupů. Na základě identifikace vzorců chování uživatelů tyto algoritmy předpovídají produkty, o které by zákazník mohl mít zájem, a poskytují personalizovaná doporučení, která zvyšují zapojení zákazníků a prodej.
Nástroje pro dynamické stanovení cen
Tyto nástroje využívají optimalizační algoritmy, které zohledňují ceny konkurence, výrobní náklady a poptávku. Na základě analýzy dat v reálném čase nástroje pro dynamické stanovení cen automaticky upravují ceny produktů tak, aby maximalizovaly ziskovost a zajistily konkurenceschopné ceny v každém okamžiku.
Chatboty pro zákaznický servis
Chatboty založené na zpracování přirozeného jazyka (NLP) využívají strojové učení k porozumění dotazům uživatelů a konverzačnímu způsobu odpovědí. Zajišťují rutinní úkoly, odpovídají na dotazy, pomáhají mimo pracovní dobu a shromažďují zpětnou vazbu, čímž snižují pracovní zátěž lidských týmů podpory a zároveň zvyšují spokojenost zákazníků.
Nástroje pro segmentaci zákazníků
Nástroje pro segmentaci zákazníků založené na umělé inteligenci využívají strojové učení k analýze zákaznických dat a identifikaci vzorců. Na základě zkoumání různých datových bodů tyto nástroje vytvářejí přesné segmenty zákazníků, což firmám umožňuje efektivněji přizpůsobovat marketingové strategie a komunikaci konkrétním cílovým skupinám.
Chytré logistické systémy
Inteligentní logistické systémy využívají zařízení internetu věcí (IoT), jako jsou senzory, štítky pro radiofrekvenční identifikaci (RFID) a inteligentní regály, k monitorování stavů a podmínek zásob v reálném čase. Tato data pomáhají efektivně spravovat zásoby, předpovídat poptávku a optimalizovat dodavatelský řetězec, což vede k úsporám nákladů a zvýšení efektivity výroby.
Prognózy prodeje a poptávky
Nástroje pro předpovídání poptávky založené na umělé inteligenci analyzují údaje o prodeji, demografické údaje a vnější faktory, jako je počasí nebo online recenze. Díky přesným předpovědím tyto nástroje zlepšují správu zásob, logistické plánování a cenové strategie, čímž pomáhají firmám zůstat flexibilní a připravené na změny na trhu.
Optimalizace hlasového vyhledávání
Společnosti zabývající se elektronickým obchodem optimalizují své stránky pro hlasové vyhledávání pomocí technik zpracování přirozeného jazyka (NLP). Tím zajišťují, že webové stránky a nabídky produktů jsou přístupné prostřednictvím hlasových příkazů, což poskytuje plynulý zážitek uživatelům, kteří upřednostňují hlasovou interakci.
Vizuální vyhledávání
Technologie vizuálního vyhledávání využívá rozpoznávání obrázků a algoritmy umělé inteligence, což uživatelům umožňuje vyhledávat produkty pomocí obrázků namísto textu. To je obzvláště užitečné pro uživatele, kteří si nejsou jisti konkrétními vyhledávacími termíny, a usnadňuje jim to rychlé nalezení relevantních produktů.
Detekce falešných recenzí
Nástroje pro analýzu textu založené na umělé inteligenci podrobně zkoumají textové vzorce, styly psaní a formátování recenzí, aby odhalily falešné recenze. Identifikací anomálií tyto systémy označují podezřelé recenze, čímž pomáhají firmám udržovat integritu zákaznické zpětné vazby.
Detekce a prevence podvodů
Nástroje pro detekci podvodů využívají algoritmy umělé inteligence k analýze chování uživatelů, vzorců transakcí a dalších parametrů, jako jsou například údaje o kreditních kartách. Díky detekci nesrovnalostí tyto nástroje pomáhají identifikovat a předcházet podvodným aktivitám, čímž zajišťují bezpečnost finančních transakcí.
Automaticky generovaný obsah
Nástroje pro generování obsahu založené na umělé inteligenci využívají techniky generování přirozeného jazyka k vytváření popisů produktů. Tyto nástroje analyzují specifikace produktů a aplikují zásady copywritingu, jako je model AIDA (pozornost, zájem, touha, akce), aby vytvořily poutavý, jedinečný a optimalizovaný obsah.
Nákupní asistent s umělou inteligencí
Jednou z inovací v e-commerce nejvíce zaměřených na zákazníka je vznik nákupního asistenta s umělou inteligencí. Tyto inteligentní nástroje fungují jako virtuální průvodci, kteří podporují uživatele během celého nákupního procesu. Pomáhají zákazníkům najít produkty, odpovídají na dotazy v reálném čase a poskytují personalizovaná doporučení na základě chování při procházení stránek. Díky kombinaci funkcí chatbotů, doporučovacích systémů a optimalizace v reálném čase tyto systémy zvyšují zapojení zákazníků a podporují konverze.
Výhody, které nástroje umělé inteligence přinášejí podnikům v oblasti elektronického obchodování
Umělá inteligence nabízí podnikům v oblasti elektronického obchodu řadu výhod, které mají pozitivní dopad na různé aspekty provozu a zákaznické zkušenosti:
Lepší zákaznická zkušenost
Algoritmy umělé inteligence analyzují dosavadní chování uživatelů na platformě, jako je například historie prohlížení a předchozí nákupy, a na základě toho poskytují personalizovaná doporučení. To zákazníkům pomáhá rychleji najít produkty, čímž se zvyšuje jejich spokojenost a dosahuje se vyšších konverzních poměrů i loajality zákazníků.
Rozhodování v reálném čase
Nástroje pro prognózy prodeje a odhady poptávky založené na umělé inteligenci využívají data v reálném čase, demografické údaje a vnější faktory (např. počasí, online recenze) k vytváření přesných předpovědí. To umožňuje firmám přijímat informovaná a včasná rozhodnutí a přizpůsobovat se měnícím se tržním podmínkám.
Zvýšená účinnost marketingu
Umělá inteligence analyzuje údaje o zákaznících, aby vytvořila přesné segmenty a personalizovala marketingové kampaně. Tento cílený přístup zvyšuje relevanci propagačních akcí, což vede k vyšším konverzním poměrům, lepší návratnosti investic (ROI) a efektivnějším kampaním.
Zvýšená bezpečnost
Nástroje pro detekci podvodů založené na umělé inteligenci analyzují chování uživatelů, vzorce transakcí a řadu dalších parametrů, aby odhalily a zabránily podvodným aktivitám. Tím se zvyšuje bezpečnost transakcí a chrání se tak jak podniky, tak zákazníci před potenciálními hrozbami.
Provozní efektivita
Nástroje založené na umělé inteligenci, jako je dynamická optimalizace cen a inteligentní logistické systémy, automatizují opakující se úkoly a rozhodovací procesy. To snižuje manuální zátěž, zefektivňuje provoz a zajišťuje optimální využití zdrojů.
Nákladová efektivita
Nástroje umělé inteligence optimalizují cenové strategie, odhalují podvody a automatizují rutinní úkoly. Tyto úspory vedou ke snížení nákladů díky omezení chyb, zefektivnění procesů a prevenci finančních ztrát způsobených podvodnými aktivitami.
Jak přední firmy využívají nástroje umělé inteligence k dosažení úspěchu
Díky algoritmům strojového učení se systémy umělé inteligence stávají čím dál efektivnějšími, čím více komunikují se zákazníky a zpracovávají data. Analýzou údajů o předchozích nákupech a interakcích vašich zákazníků můžete předvídat jejich preference a zasílat jim zprávy, které u nich najdou odezvu.
Zde je 12 příkladů toho, jak firmy maximálně využívají potenciál umělé inteligence.
1. Doporučení šitá na míru zákazníkům
Doporučení produktů založená na umělé inteligenci umožňují majitelům obchodů personalizovat interakce se zákazníky a nabízet tak relevantnější zážitky z online nakupování. To vede k vyšším konverzním poměrům, vyšší průměrné hodnotě objednávky (AOV) a větší loajalitě zákazníků.
💡 Jak to dělá Netflix
Doporučovací systém Netflixu (NRE) generuje hodnotu 1 miliardy dolarů ročně tím, že poskytuje personalizovaný obsah milionům předplatitelů. Tento systém založený na umělé inteligenci využívá algoritmy k filtrování více než 3 000 titulů najednou a jejich uspořádání do 1 300 skupin na základě uživatelských preferencí.
Analýzou historie sledování a chování každého zákazníka vytváří NRE hyperpersonalizovaná doporučení. Tato technologie funguje bezchybně bez ohledu na to, kolik uživatelů je na platformě, a okamžitě přiřazuje každému jednotlivci obsah, který se mu s největší pravděpodobností bude líbit.
Stejný přístup lze aplikovat i v oblasti e-commerce, kde pomáhá obchodům nabízet personalizované návrhy produktů, čímž zlepšuje zákaznickou zkušenost a zvyšuje tržby.
Netflix uses AI to tailor content to every user.
2. Flexibilní stanovení cen na základě tržních podmínek
Správné stanovení cen vašich produktů zahrnuje několik faktorů, jako jsou ceny konkurence, výrobní náklady a poptávka zákazníků. Shromažďování a analýza těchto informací může být časově náročná, zejména pokud máte velký počet produktů. Právě v tomto ohledu se umělá inteligence stává neocenitelnou.
Nástroje umělé inteligence vám pomohou stanovit optimální ceny v reálném čase díky analýze velkých dat, včetně vašich nákladů a cen konkurence. Tyto systémy také dokážou na základě tržních trendů předpovědět, kdy je vhodné zvýšit ceny nebo zahájit výprodej.
Umělá inteligence dokáže automaticky upravovat ceny u stovek či dokonce tisíců produktů, čímž šetří čas, který byste jinak strávili ručními aktualizacemi. Můžete například zvýšit ceny v okamžiku, kdy mají vaši konkurenti vyprodáno. Zákazníci, kteří chtějí produkt okamžitě, jsou ochotnější zaplatit vyšší cenu, pokud vědí, že jej mohou získat právě ve vašem obchodě.
💡 Jak to dělá Amazon
Amazon využívá strategii dynamického stanovování cen, při které upravuje své ceny až o 20 %, když konkurence nabízí propagační akce nebo slevy. Tím, že tak činí postupně a využívá prognózy prodejů, Amazon maximalizuje ziskovost a zároveň udržuje konkurenceschopné ceny a kontroluje své marže.
3. Chatboty pro zlepšení zákaznického servisu
Zpracování požadavků zákazníků může být pro týmy podpory velkou zátěží, zejména když musí rychle reagovat na dotazy týkající se produktů, problémů s platbou nebo vrácením zboží. A vzhledem k tomu, že očekávání zákazníků jsou vyšší než kdy jindy, 90 % zákazníků nyní považuje odpověď do deseti minut za nezbytnou nebo velmi důležitou.
Využití chatbotů založených na umělé inteligenci na vašem webu může zlepšit zákaznický servis a zároveň odlehčit vašemu týmu podpory. Tito virtuální asistenti mohou poskytovat podporu i o víkendech nebo svátcích a vyřizovat jednoduché úkoly, jako je odpovídání na běžné dotazy, nasměrování zákazníků ke správným zdrojům nebo umožnění zanechání zprávy a naplánování zpětného volání.
Ačkoli chatboti nejsou zcela autonomní, dokážou vyřídit až 80 % rutinních dotazů, což umožňuje lidským operátorům soustředit se na složitější problémy. Chatboti také mohou automaticky shromažďovat zpětnou vazbu od zákazníků tím, že uživatele vyzývají k vyplnění krátkých dotazníků.
💡 Jak to dělá Zalando
Zalando využívá chatboty ke zlepšení zákaznické zkušenosti a zvýšení prodeje. Jejich chatbot funguje jako virtuální nákupní asistent, který pomáhá uživatelům vyhledávat módní kousky, nabízí stylové rady, doporučuje outfity a dokonce pomáhá s objednávkami. Tato integrace zlepšuje zákaznickou zkušenost, zefektivňuje zákaznickou podporu a zvyšuje prodej tím, že nabízí personalizované poradenství během celého nákupního procesu.
4. Vylepšená segmentace zákazníků a marketingové akce
Účinná segmentace publika je klíčová pro poskytování personalizované marketingové komunikace. Ve skutečnosti 80 % spotřebitelů dává přednost značkám, které personalizují jejich uživatelské zkušenosti.
Segmentace publika může mít významný vliv na vaše marketingové kampaně. Společnost Campaign Monitor zjistila, že segmentované kampaně mohou vést k nárůstu tržeb o 760 %.
Tento nárůst tržeb pramení z personalizovaných marketingových akcí, cílených prodejních strategií navržených tak, aby přivedly k nákupu každý segment, a z vývoje produktů, které splňují specifické potřeby různých skupin zákazníků. Ruční vytváření segmentů zákazníků však může být časově náročné.
Právě zde může pomoci umělá inteligence (AI). Díky analýze dat mohou nástroje AI rychle vytvářet segmenty zákazníků na základě společných charakteristik. Tyto nástroje také dokážou analyzovat data bez předem daných předpokladů, jako je například přesvědčení, že mladí muži jsou hlavní cílovou skupinou videoher nebo že ženy mají větší zájem o fitness produkty. Díky tomu může umělá inteligence poskytnout přesnější pochopení vaší cílové skupiny.
Mnoho nástrojů umělé inteligence dokáže dokonce identifikovat zcela nové segmenty tím, že upozorní na přehlížené části vaší cílové skupiny.
💡 Jak to dělá Spotify
Spotify využívá umělou inteligenci k tomu, aby získalo hluboké porozumění hudebním preferencím každého uživatele, a neustále přizpůsobuje a vylepšuje svá doporučení, aniž by se spoléhalo na předpojatost. Algoritmy umělé inteligence zohledňují různé faktory, včetně historie poslechu, oblíbených žánrů, preferovaných interpretů a dokonce i denní doby, kdy je hudba přehrávána. Tento přístup zvyšuje spokojenost zákazníků a ukazuje, jak může umělá inteligence vytvořit přesnější a dynamičtější obraz o jednotlivých segmentech publika.
5. Efektivní výroba díky inteligentním logistickým systémům
Logistika může výrazně těžit z zařízení poháněných umělou inteligencí neboli „chytrých“ zařízení, která automatizují opakující se úkoly. Chytrá logistika využívá data v reálném čase shromážděná pomocí senzorů, RFID štítků a podobných technologií k optimalizaci správy zásob a předpovídání poptávky.
Například inteligentní regály ve skladech dokážou snímat hmotnost a tlak a tyto informace sdílet se systémy pro správu skladu. Pomocí RFID štítků nebo čárových kódů mohou firmy udržovat své zásoby v aktuálním stavu tím, že sledují, kdy jsou položky přijaty, uskladněny a odeslány.
Tento přístup zvyšuje efektivitu výroby a pomáhá předcházet nadměrným výdajům, protože eliminuje riziko objednání nadbytečných zásob v důsledku nepořádku.
Umělá inteligence také umožňuje firmám sledovat produkty v celém dodavatelském řetězci, od výrobce až po obchod, a to nejen ty, které jsou aktuálně na skladě. Zavedením sledovacího systému s integrovanou technologií RFID a GPS můžete lokalizovat své produkty nebo zásoby a sledovat podmínky jejich skladování a přepravy.
Tato funkce je obzvláště užitečná při správě více dodavatelů a prodejců, protože minimalizuje riziko opožděných dodávek nebo přijetí poškozených produktů.
💡 Jak to dělá Amazon
Amazon značně investoval do inteligentní logistiky, aby zefektivnil své provozní procesy a zajistil efektivní vyřizování objednávek. Společnost využívá pokročilé technologie k řízení rozsáhlých skladových zásob, rychlému vyřizování objednávek a optimalizaci skladových operací. Integrace technologií, jako jsou RFID, čárové kódy a inteligentní regály, přispívá k vysoce efektivnímu a automatizovanému logistickému ekosystému.
6. Prognózy prodeje a poptávky pro lepší plánování
Společnosti zabývající se elektronickým obchodem se při správě zásob, plánování logistiky a skladových prostor a při tvorbě cenových strategií často spoléhají na prognózy. Přesné předpovídání poptávky je však stále náročnější, protože samotná historická data o prodeji – i v kombinaci se sezónními trendy – často nestačí.
Pro zvýšení přesnosti a spolehlivosti prognóz poptávky se mnoho značek obrací k umělé inteligenci. Na rozdíl od tradičních metod, které se spoléhají výhradně na historická data, umělá inteligence zahrnuje informace v reálném čase, jako jsou demografické údaje, povětrnostní podmínky, výkonnost podobných produktů a online recenze či aktivita na sociálních médiích. Vzhledem k tomu, že algoritmy strojového učení v průběhu času zpracovávají stále více dat, neustále zlepšují své prognózy.
💡 Jak to dělá společnost Danone
Společnost Danone zavedla systém strojového učení s cílem zlepšit předpovídání poptávky. Tento systém nejenže generuje přesnější odhady pro produkty s krátkou trvanlivostí, ale také usnadňuje lepší plánování napříč odděleními, jako jsou prodej, dodavatelský řetězec, finance a marketing. Díky tomu společnost Danone zlepšila svou provozní efektivitu a vyváženost zásob a úspěšně plní své cílové úrovně služeb jak na úrovni distribučních kanálů, tak na úrovni jednotlivých prodejen.
7. Lepší uživatelský zážitek díky hlasovému vyhledávání
Hlasové vyhledávání se stává oblíbeným způsobem, jakým spotřebitelé komunikují se svými zařízeními, a tento posun ovlivňuje způsob, jakým lidé nakupují online. Podle prognózy společnosti eMarketer bude do roku 2027 hlasové asistenty využívat 162,7 milionu Američanů, zatímco v roce 2024 to bude 149,1 milionu.
A do roku 2033 by měl globální trh s inteligentními reproduktory dosáhnout hodnoty 110 miliard dolarů. Aby toho mohly e-shopy využít, musí optimalizovat své webové stránky a nabídky produktů pro hlasové vyhledávání. To zahrnuje používání přirozeného jazyka, zaměření na klíčová slova s dlouhým ocasem a poskytování jasných a stručných odpovědí na běžné otázky.
S tím, jak se hlasová technologie neustále vyvíjí, mohou se objevit příležitosti pro hlubší integraci hlasových asistentů do nákupního zážitku. Mohlo by se jednat například o nabízení personalizovaných doporučení nebo dokonce o možnost, aby zákazníci zadávali objednávky hlasem.
The rise in voice assistants by generation.
Source
Source
💡 Jak to dělá Sephora
Sephora je skvělým příkladem využití hlasového vyhledávání. V roce 2017 se stala jednou z prvních značek, které spustily akci pro Google Assistant, díky níž si uživatelé mohou rezervovat kosmetické služby, hrát kvízové hry a poslouchat podcasty o kráse.
Dnes mohou uživatelé Google Assistant nakupovat přímo v Sephora, zatímco ti, kteří mají Google Home, mohou využít nástroj Skincare Advisor k vyhledání obchodů v okolí, získání tipů na péči o pleť a určení svého typu pleti. Kromě toho mohou uživatelé požádat Google Assistant, aby jim prostřednictvím Google Home přehrál návody na líčení od Sephora.
8. Vizuální vyhledávání relevantních produktů
Vizuální vyhledávání je inovativní nástroj, který e-shopové platformy zavádějí s cílem zlepšit zážitek z nakupování. Namísto textu nebo klíčových slov mohou zákazníci k vyhledávání produktů používat obrázky. To je obzvláště užitečné pro ty, kteří si nejsou jisti, co hledají, nebo mají potíže s nalezením správných vyhledávacích výrazů.
💡 Jak to funguje na Pinterestu
Funkce „Lens“ na Pinterestu umožňuje uživatelům pořídit fotografii nebo nahrát snímek z alba v telefonu a najít na internetu podobné položky. V roce 2020 přilákal vizuální vyhledávač Pinterestu 459 milionů aktivních uživatelů měsíčně, kteří upřednostňovali vizuální vyhledávání před tradičními metodami při objevování nových produktů nebo značek.
9. Boj proti falešným recenzím
Recenze zákazníků jsou důležité pro budování důvěry. Jelikož si zákazníci nemohou produkty před nákupem fyzicky prohlédnout, spoléhají se do značné míry na recenze a hodnocení od jiných kupujících. Ve skutečnosti si 93 % zákazníků před nákupem přečte recenze a 91 % lidí ve věku 18–34 let důvěřuje online recenzím stejně jako osobním doporučením.
Bohužel ne všechny recenze jsou pravé. Společnost Fakespot, která vyvíjí technologii umělé inteligence pro odhalování podvodných recenzí, analyzovala data z více než dvou milionů internetových obchodů na platformách jako Shopify, Amazon, Walmart, BestBuy, eBay a Sephora a zjistila, že přibližně 31 % online recenzí je falešných.
Naštěstí se umělá inteligence v rozpoznávání falešných recenzí neustále zlepšuje. Tyto systémy dokážou rychle analyzovat textové vzorce, styl psaní a formátování a označit tak podezřelé recenze. Díky porovnávání recenzí v reálném čase by umělá inteligence mohla být řešením, které pomůže odvětví elektronického obchodu účinněji bojovat proti falešným recenzím.
💡 Jak to dělá Amazon
Amazon využívá pokročilé technologie a vlastní data k odhalování a prevenci stovek milionů falešných recenzí, zmanipulovaných hodnocení, falešných účtů a dalších forem zneužívání ještě předtím, než se dostanou k zákazníkům. Strojové učení analyzuje různé datové body, například zda prodejce investoval do reklamy (což může vést k většímu počtu recenzí), hlášení zákazníků o zneužívání, rizikové vzorce chování, historii recenzí a další.
K identifikaci nesrovnalostí v datech se navíc využívají pokročilé jazykové modely a techniky NLP. Tyto nesrovnalosti mohou naznačovat falešné recenze nebo naznačovat, že recenzi mohly ovlivnit pobídky – jako jsou dárkové karty, produkty zdarma nebo jiné odměny.
10. Zvýšená bezpečnost díky odhalování podvodů
Podle britského Úřadu pro národní statistiku (ONS) bylo v první polovině roku 2020 nahlášeno téměř 63 000 případů podvodů na spotřebitelích, z nichž přibližně 41 000 souviselo s podvody při online nakupování a aukcích. Ještě znepokojivější je skutečnost, že v období od první poloviny roku 2019 do první poloviny roku 2020 vzrostl počet podvodů při online nakupování a aukcích o 37 %.
Vzhledem k tomu, že zákazníci postupně přecházejí z nákupů v kamenných obchodech k online nákupům, jsou podniky v oblasti elektronického obchodu obzvláště náchylné k těmto útokům kvůli rostoucímu objemu transakcí, objednávek a dodávek.
Nástroje pro detekci a prevenci podvodů založené na umělé inteligenci však mohou obchodníkům pomoci získat převahu. Po analýze všech dostupných dat a pochopení kontextu nemají nástroje s umělou inteligencí velké potíže s odhalením a zablokováním podezřelých transakcí.
Uživatel může například rychle zadat mnoho objednávek, do příslušného pole zadat neznámou adresu nebo vynechat základní informace potřebné pro doručení. Umělá inteligence dokáže všechny tyto případy odhalit a upozornit majitele podniků na potenciální pokusy o podvod.
Díky využití umělé inteligence v boji proti podvodům mohou tyto systémy také analyzovat různé parametry identifikačních údajů nebo kreditních karet. Tato technologie může rovněž zabránit zneužívání slevových kódů a věrnostních programů tím, že odhalí uživatele, kteří k provádění různých nákupů využívají více účtů nebo proxy servery.
💡 Jak to PayPal dělá?
PayPal využívá nástroje pro detekci a prevenci podvodů založené na umělé inteligenci k zabezpečení finančních transakcí. Algoritmy umělé inteligence analyzují chování uživatelů a vzorce transakcí, řadu parametrů souvisejících s identifikací uživatelů a údaji o kreditních kartách a ověřují adresy.
PayPal také analyzuje vzorce chování, což vede k identifikaci uživatelů s více účty nebo osob, které se snaží využít proxy servery k různým nákupům. Strojové učení zajišťuje přizpůsobení a neustále zlepšuje schopnosti detekce podvodů.
11. Přesné popisy produktů
I pro zkušené copywritery není psaní popisů produktů, které jsou zároveň přesvědčivé a optimalizované pro SEO, snadný úkol. Čím více produktů prodáváte, tím déle může trvat, než pro každý z nich napíšete jedinečný popis.
Co takhle k tomu využít nástroje založené na umělé inteligenci? Samozřejmě nedosahují úrovně profesionálních copywriterů, ale pokud jde o jednoduché popisy produktů, umělá inteligence dokáže na základě specifikací rychle vytvořit poutavý, jedinečný a optimalizovaný obsah.
Navíc většina nástrojů s umělou inteligencí nyní dokáže využívat principy copywritingu, jako je model AIDA (pozornost, zájem, touha, akce), aby psaly jako člověk a přirozeně vkládaly klíčová slova do textu.
💡 Jak to Walmart dělá?
Walmart využívá roboty řízené umělou inteligencí ke skenování regálů, čímž plynule generuje popisy produktů pro svůj internetový obchod. Tento zefektivněný proces umožňuje rychlé a přesné aktualizace internetového sortimentu Walmartu a zajišťuje informativní a jednotné popisy. Cílem této iniciativy je zlepšit celkovou zákaznickou zkušenost a zvýšit tržby poskytováním aktuálních a komplexních informací o produktech.
12. ChatGPT
Konverzační AI založená na ChatGPT může e-shopům pomoci poskytovat personalizované a přirozené interakce se zákazníky. Díky schopnosti porozumět přirozenému jazyku a kontextu mohou chatboty ChatGPT pomáhat zákazníkům s komplexními dotazy, navrhovat produkty na základě jejich preferencí a dokonce poskytovat doporučení na míru.
Tento přístup může firmám pomoci budovat lepší vztahy se zákazníky a přinášet personalizované nákupní zážitky. Implementací konverzační umělé inteligence založené na ChatGPT mohou e-shopy zefektivnit provoz zákaznického servisu a poskytovat uspokojivější nákupní zážitek.
Zajímá vás, kolik stojí umělá inteligence pro e-commerce?
Zaveďte umělou inteligenci na svůj web, aniž byste překročili svůj rozpočet. Pojďme si promluvit o tom, jak můžeme proměnit váš internetový obchod a kolik to bude stát.
Závěr
Díky svému zjevnému potenciálu bude umělá inteligence hrát pro provozovatele e-shopů stále důležitější roli. Tato technologie nabízí výhody, které jiné technologie nedokážou nabídnout – pomáhá vám a vašemu týmu ušetřit čas při plnění úkolů, výrazně zlepšuje zákaznickou zkušenost a mnoho dalšího.
Umělá inteligence může také pomoci v boji proti rostoucímu počtu podvodů, zefektivnit interní logistiku, dynamicky upravovat ceny produktů a poskytovat vám cennější data než kdykoli předtím.
Kromě toho mohou technologie umělé inteligence, jako je konverzační AI založená na ChatGPT, revolučně změnit způsob, jakým firmy komunikují se zákazníky.
Pokud jste ještě nezačali využívat některá z těchto řešení k posílení svého podnikání, nyní je možná ten pravý čas začít.
Často kladené otázky
Jaká je role umělé inteligence v elektronickém obchodování?
Umělá inteligence hraje v elektronickém obchodování klíčovou roli, protože umožňuje firmám analyzovat a porozumět vzorcům chování zákazníků, zlepšovat zážitek z nakupování a zefektivňovat různé procesy. Umělá inteligence může pomoci například při doporučování produktů, v oblasti chatbotů, personalizovaných propagačních akcí, odhalování podvodů a v mnoha dalších oblastech.
Jak může umělá inteligence zlepšit zážitek zákazníků z nakupování v e-shopech?
Umělá inteligence může přispět k personalizaci zákaznické zkušenosti tím, že porozumí vzorcům chování a preferencím zákazníků. Může také pomáhat při doporučování produktů, předvídání potřeb zákazníků a poskytování zákaznického servisu v reálném čase prostřednictvím chatbotů.
Jaké jsou výhody využití umělé inteligence v elektronickém obchodování?
Mezi výhody využití umělé inteligence v elektronickém obchodování patří zvýšení efektivity a produktivity, snížení nákladů, posílení bezpečnosti, prevence podvodů, personalizované zážitky a lepší rozhodování díky cenným poznatkům získaným z analytických dat.
Jaké jsou příklady využití umělé inteligence v elektronickém obchodování?
Mezi příklady využití umělé inteligence v elektronickém obchodování patří personalizovaná doporučení produktů, chatboty, virtuální nákupní asistenti, dynamické stanovování cen, odhalování podvodů a optimalizace logistiky. Umělá inteligence může také pomoci při analýze zákaznických recenzí s cílem zlepšit design produktů a marketingové strategie.
