W świadomości biznesowej jasne jest, że utrzymanie dotychczasowych klientów opłaca się bardziej, niż pozyskanie nowych. Dziś najlepszym narzędziem do podnoszenia satysfakcji i lojalizacji konsumentów jest to, co działa szybko, sprawnie i daje im wrażenie wyjątkowej personalizacji. Bo to właśnie personalizacja, według badań, stanowi kluczowe kryterium zadowolenia z zakupów. Jak ją osiągnąć? Odpowiedzią jest sztuczna inteligencja.
95% wszystkich interakcji z klientami
Dziś eCommerce rozwinięty jest już na tyle, że mówiąc o sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence), trzeba mieć na uwadze coś więcej niż (już) „stare, dobre” czatboty i wirtualnych asystentów. Inteligentne maszyny nie tylko przymierzają się do rozpoczęcia dominacji w e-handlu – taka przyszłość staje się wręcz wizją i życzeniem samych klientów ostatecznych. Już dziś oczekują oni automatycznych kas w supermarkecie, automatycznych odpowiedzi na proste zapytania telefoniczne i online oraz automatycznych płatności za parking, a z roku na rok będą liczyli na coraz więcej tego typu udogodnień – od kluczowej personalizacji rekomendacji produktów, przez rozszerzoną rzeczywistość, aż po hologramy. Servion Global Solutions zauważa, że do 2025 r. sztuczna inteligencja będzie zasilać 95% wszystkich interakcji z klientami, w tym również rozmowy telefoniczne tak profesjonalnie zautomatyzowane, że rozpoznanie bota przez klienta będzie wręcz niemożliwe.
Nowy poziom personalizacji
Badania przeprowadzone dla raportu The Next Level of Personalization in Retail potwierdzają, że konsumenci chcą jednego: dostawać oferty pasujące do ich potrzeb. Chcą więc personalizacji, nawet mimo tego, że nie mówią o personalizacji per se – raczej o korzyściach, jakie w jasny sposób z niej wynikają. Okazuje się bowiem, że aż 40% spośród badanych osób, które otrzymały spersonalizowane propozycje zakupowe, przeznaczyło na zakupy większą kwotę, niż planowało. AI to przyszłość, ale wcale nie odległa – najlepsze w swojej klasie biznesy z kategorii eCommerce już teraz stosują personalizację, aby uczynić zakupy łatwymi, szybkimi i intuicyjnymi we wszystkich punktach kontaktu. Ich sukces opiera się na umiejętnym zbudowaniu możliwości personalizacji, co jednak nie musi wymagać tworzenia unikalnego doświadczenia dla każdego klienta na każdym etapie – celem liderów jest raczej wykorzystanie technologii do personalizacji krytycznych punktów styku w sposób, który najlepiej przyniesie wartość dla klienta i sprzedawcy. Wdrażając tworzone aktualnie narzędzie, wykorzystujące sztuczną inteligencję do wsparcia eCommerce, chcemyumiejętnie pogrupować klientów, pamiętając, że nie są oni jedną dużą, tak samo zachowującą się, grupą . Z drugiej strony nie możemy każdego klienta traktować indywidualnie– mówi Adam Wasilewski, Architekt Integracji w Fast White Cat, Agencji Magento, właśnie wdrażającej sztuczną inteligencję do swoich projektów – zatem musimy znaleźć odpowiednie kryteria przydziału do reprezentatywnych grup, szukać podobieństw między pojedynczymi klientami oraz cech, które ich różnicują. W ekipie Fast White Cat właśnie pracujemy nad szczególnym projektem, dofinansowanym przez NCBR, który w efekcie wpłynie na konwersję w e-sklepach naszych Partnerów biznesowych. Będziemy mogli dostarczać finalnemu konsumentowi bardziej przyjazny, dostosowany do jego zachowania w sklepie interfejs. By to zrobić, wcześniej poznamy zachowania tych użytkowników i na ich podstawie stworzymy stosowne grupy, które będą otrzymywały dedykowany interfejs użytkownika czyli najbardziej dostosowany do ich zachowań wygląd e-sklepu.
Jeden sklep – wiele twarzy
W wyniku takich działań, ten sam sklep na pulpicie czy ekranie smartfona będzie zauważalnie różnił się w przypadku dwóch odrębnych konsumentów – wyszukiwarka może znajdować się w innym miejscu, ulubione filtry być wytłuszczone, a mniej wykorzystywane – ukryte. Dla kupującego AI to w tym przypadku same zalety – będzie mógł poruszać się po sklepie szybciej i nie marnować uwagi na elementy, którymi i tak nigdy by się nie zainteresował. W tym momencie nasz projekt jest na etapie badawczym, przygotowujemy go pod konkretnych Partnerów i na tej podstawie stworzymy uniwersalne grupy odbiorców. – dodaje Jakub Nadolny, CEO FWC – Trzeba tu podkreślić, że ważnym elementem grupowania konsumentów jest uczenie maszynowe. Kategoryzowanie klientów nie jest realizowane przez człowieka, ale wynika z algorytmu. Efektem jego działania jest przydział kupujących do określonej grupy. Efektywność algorytmów uczenia maszynowego będziemy badać, porównując wskaźniki konwersji sklepu przed i po wdrożeniu personalizacji.
Działania sztucznej inteligencji oparte na uczeniu maszynowym stosuje już dziś choćby eCommercowy gigant, jakim jest Amazon. Klienci Amazona otrzymują generowane przez sztuczne sieci neuronowe rekomendacje dotyczące produktów podobnych do tych, które im się podobają – przez wyraźny komunikat stronie głównej czy wiadomości mailowe. Sam Amazon nie opublikował danych dotyczących konwersji, ale uważa się, że przyczyniają się one do 35% wzrostu sprzedaży całkowitej. Mamy więc jasny cel:
zaprzyjaźnić się z AI i sprzedawać inteligentnie.
Chcesz wyprzedzić konkurencję?
Napisz: info@fastwhitecat.com