Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w e-commerce? 11 rozwiązań, które warto wdrożyć

Czy tego chcemy, czy nie, sztuczna inteligencja otacza nas zarówno w internecie, jak i w życiu codziennym. Korzystamy z niej, często nawet nie do końca zdając sobie z tego sprawę. Zamiast narzekać na postępującą cyfryzację i automatyzację, warto w pełni skorzystać z jej możliwości. Szczególnie ważne jest to w sprzedaży internetowej. Zobaczmy zatem, jak wykorzystywać potencjał sztucznej inteligencji uczenia maszynowego, by zwiększyć sprzedaż oraz zaangażowanie użytkowników w sklepie internetowym.

Chcesz rozkręcić swoją stronę?

Skorzystaj z indywidualnych porad ekspertów

 

Chcesz zwiększyć wyniki swojej firmy? Skorzystaj ze wsparcia naszych ekspertów i poznaj pełnię możliwości Twojej strony. 

Poznaj bezpłatne wskazówki od Widocznych zakresu:

• Pozycjonowania
• Kampanii Google Ads
• Optymalizacji UX

Umów się na darmowy audyt

Sztuczna inteligencja w e-commerce - korzyści

Jakie korzyści wiążą się z wdrożeniem rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w biznesie e-commerce? Są to:

• Personalizacja oferty - sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pozwalają na analizę danych klientów i ich zachowań zakupowych, co umożliwia sklepom internetowym dostosowywanie oferty do indywidualnych potrzeb i preferencji konkretnych użytkowników. Personalizacja z kolei może zwiększyć zaangażowanie, średnią wartość zamówienia oraz liczbę konwersji w sklepie online.
• Automatyzacja procesów - dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego sklepy internetowe mogą zautomatyzować wiele procesów, takich jak katalogowanie produktów, kwalifikowanie leadów czy też generowanie rekomendacji produktów.
• Poprawa doświadczenia klienta - sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pozwalają na lepsze rozpoznawanie potrzeb klientów, co przyczynia się do zwiększenia satysfakcji z zakupów oraz zwiększenia lojalności klientów.
• Zwiększenie efektywności - za pomocą AI (sztucznej inteligencji) i uczenia maszynowego sklepy internetowe mogą lepiej gromadzić i analizować dane, co pozwala na lepsze podejmowanie decyzji biznesowych oraz zwiększenie efektywności działań.
• Analiza prognoz i trendów rynkowych - sztuczna inteligencja umożliwia analizę prognoz i trendów rynkowych, co pozwala sklepom internetowym na przygotowanie się na zmiany w branży i na rynku. Już teraz sztuczną inteligencję wykorzystuje m.in. narzędzie Google Analytics 4, które pozwala przewidzieć wzrost popytu na konkretne produkty w konkretnych okresach roku. Warto z tego narzędzia i takich udogodnień korzystać.
• Skuteczne zarządzanie zapasami - ręczne zarządzanie zapasami niesie duże ryzyko błędu i w konsekwencji brak przygotowania na duży popyt lub przeciwnie - nadmierne zatowarowanie sklepu w stosunku do realnych potrzeb. Do efektywnego zarządzania zapasami można wykorzystać narzędzia z zakresu sztucznej inteligencji. Te, na podstawie zbieranych danych, samodzielnie prognozują zapotrzebowanie na konkretny produkt, co pozwala lepiej lokować środki i zapewnić pożądaną dostępność produktu w każdym okresie - szczytu sprzedażowego, jak i “sezonu ogórkowego”.

[section id="35870"]

Jak wykorzystać AI i machine learning w e-commerce? 11 rozwiązań do wdrożenia

Wiemy już, jakie korzyści przynosi wykorzystanie sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego w biznesie e-commerce. W następnym kroku sprawdzimy, jakie dokładnie rozwiązania z zakresu AI warto wdrożyć w swoim sklepie, by zwiększyć zaangażowanie użytkowników, poprawić personalizację i usprawnić procesy.

1. Zastosuj retargeting za pomocą AI

Jednym z często stosowanych rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji w sklepie internetowym jest retargeting. To forma reklamy internetowej, w której docierasz do użytkowników, którzy już wcześniej odwiedzili Twój sklep, ale nie zrealizowali celu, czyli nie dokonali zakupu, np. pomimo dodania produktu do koszyka. Retargeting jest dostępny zarówno w systemie Google Ads, jak i Facebook Ads. Oba systemy, dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, są w stanie zaprezentować użytkownikowi reklamę dokładnie tego produktu, który wcześniej oglądał w sklepie (remarketing dynamiczny Google Ads).

Remarketing dynamiczny w Google Ads

2. Wykorzystaj AI i uczenie maszynowe do rekomendacji produktowych

W e-commerce sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą być używane do generowania rekomendacji produktów dla klientów. Można to osiągnąć poprzez analizę danych dotyczących historii zakupów, preferencji klientów i wyszukiwań, a następnie użycie algorytmów uczenia maszynowego do przewidywania, jakie produkty mogą być dla danego klienta interesujące. Algorytmy te mogą również uwzględniać dane demograficzne i zachowania klientów, aby jeszcze bardziej dostosować rekomendacje. Ostatecznie, te rekomendacje produktów mogą być wyświetlane na stronie internetowej sklepu, np. w sekcji powiązanych produktów, bestsellerów itp., lub proponowane w wiadomościach e-mail do klientów.

Rekomendacje produktowe w sklepie internetowym

3. Zastosuj sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do pozyskiwania leadów

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą być wykorzystywane do pozyskiwania leadów poprzez kilka różnych metod:

• analiza danych klientów - dzięki analizie danych demograficznych, historii zakupów i zachowań online algorytmy uczenia maszynowego mogą identyfikować klientów, którzy są najbardziej podatni na oferty;
• ocena leadów - algorytmy uczenia maszynowego mogą być zastosowane do oceny potencjalnych leadów na podstawie danych demograficznych, historii zakupów i działań użytkowników online, co pozwala na skuteczniej kierować ofert do użytkowników z wysokim prawdopodobieństwem zakupu;
• chatboty do pozyskiwania leadów w e-commerce - sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do tworzenia chatbotów, które mogą automatycznie odpowiadać na pytania potencjalnych leadów i skierować ich do odpowiednich działów w firmie;
• analiza języka naturalnego - algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować treści na stronie internetowej lub w mediach społecznościowych, aby określić zainteresowanie potencjalnych odbiorców i skierować do nich odpowiednie oferty.
• przewidywanie zachowań użytkowników - algorytm uczenia maszynowego może prognozować zachowanie odbiorców poprzez analizę ich danych demograficznych, historii zakupów i działań online, co pozwala na dostosowanie strategii pozyskiwania leadów do potrzeb poszczególnych odbiorców. Sprawdź 16 innych metod pozyskiwania leadów w e-commerce.

Chatbot firmy InPost, który w pierwszej kolejności odpowiada na zapytania użytkowników za pomocą wiadomości na Messengerze, np. o status paczki

4. Wykorzystaj sztuczną inteligencję do personalizacji doświadczeń użytkowników

Za pomocą rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji i machine learning jesteś w stanie lepiej spersonalizować doświadczenia użytkowników (UX, User Experience). Można to zrobić poprzez:

• rekomendacje produktów - algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować historię zakupów, preferencje i wyszukiwania klientów, aby dostosować polecenia produktów do ich indywidualnych potrzeb i zainteresowań;
• personalizację treści - sztuczna inteligencja może analizować dane demograficzne i zachowania klientów, aby dostosować treści reklamowe i oferty specjalne do ich indywidualnych potrzeb i preferencji.
• personalizację interfejsu - algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować zachowanie klientów na stronie internetowej, aby dostosować interfejs do ich indywidualnych potrzeb i preferencji, co zwiększa wygody i szansę na finalizację transakcji;
• optymalizację cen - za pomocą sztucznej inteligencji możesz analizować historyczne dane sprzedaży, zachowań klientów i sytuacji na rynku, by dostosować ceny produktów; w efekcie możesz wygenerować wzrost sprzedaży i przychodów; pamiętaj jednak, że według nowych przepisów, jeśli cena jest spersonalizowana dla konkretnego użytkownika, musisz go o tym poinformować;
• personalizację wyników wyszukiwania - dzięki sztucznej inteligencji możesz spersonalizować wyniki wyszukiwania i rekomendacje produktowe na podstawie historii generowanych zapytań; w ten sposób możesz zwiększyć współczynnik konwersji w e-commerce i poprawić doświadczenia zakupowe klientów.

Zobacz:

• jak optymalizować konwersję w sklepie internetowym,
• jak poprawić doświadczenia zakupowe i zwiększyć przychody w sklepie online,
• nowe przepisy w zakresie promocji i informowania o cenach w e-commerce,
• jak walczyć z tanią konkurencją na rynku bez wojny cenowej.

5. Popraw obsługę klienta dzięki uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji

Jak poprawić obsługę klienta w e-commerce? Jednym z rozwiązań jest zastosowanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Za ich pomocą możesz:

• wdrożyć chatbota, który pełni funkcję asystenta klienta w procesie dokonywania zakupów i odpowie na podstawowe pytania, rozwiąże podstawowe problemy związane z zamówieniem a w razie potrzeby połączy użytkownika z konsultantem - to przyspieszy proces obsługi klienta i zapewni mu wsparcie nawet poza godzinami pracy działu obsługi klienta; pamiętaj jednak, że nie możesz całkowicie zautomatyzować wsparcia klientów, ponieważ w pewnych obszarach pomoc realnego doradcy będzie konieczna, a jej brak może frustrować użytkownika i zniechęcić do ponownych zakupów;
• wdrożyć rozwiązania z zakresu rozszerzonej rzeczywistości, które pozwolą użytkownikom lepiej dopasować produkty do swoich potrzeb; ograniczy to liczbę zwrotów zamówień i sprawi, że użytkownik będzie czuł się usatysfakcjonowany z procesu zakupowego,
• automatycznie przetwarzać zamówienia, generować raporty i dane, co pozwoli oszczędzić czas i środki,
• analizować dane dotyczące potrzeb klientów i podsuwać im spersonalizowane rozwiązania, co z pewnością pozytywnie wpłynie na Customer Experience,
• personalizować wiadomości e-mail oraz rekomendacje produktowe.

Weź pod uwagę, że na przykład chatboty będą potrzebowały czasu na naukę kontaktu z klientem. W efekcie będą jednak w stanie nie tylko odpowiadać za pomocą wcześniej wyuczonych odpowiedzi, ale także dynamicznie reagować na zapytania klientów dzięki nauce rozpoznawaniu i rozumieniu języka naturalnego.

6. Ulepsz wewnętrzną wyszukiwarkę dzięki sztucznej inteligencji

Wielu użytkowników, którzy szukają konkretnego produktu, korzysta z wewnętrznej wyszukiwarki w sklepie internetowym. Możesz ją ulepszyć i zapewnić im bardziej spersonalizowane wrażenia, stosując rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji. Są to:

• zestawienia najpopularniejszych produktów,
• sugestie produktów, które użytkownik wcześniej kupił i które mógł już zużyć, dlatego potrzebuje nowych produktów,
• wyszukiwanie fasetowe,
• autouzupełnianie w oknie wyszukiwania oraz rozpoznawanie błędów, np. literówek,
• wyszukiwanie za pomocą obrazów,
• sugestie produktów na podstawie historii zakupów,
• personalizacja wyników wyszukiwania w witrynie na podstawie lokalizacji użytkownika,
• filtrowanie wyników na podstawie danych gromadzonych w czasie rzeczywistym i uwzględnianych przez użytkownika.

Sztuczna inteligencja może być także wykorzystywana w wewnętrznej wyszukiwarce. Sprawdzi się do poprawy jakości wyników wyszukiwania dzięki uczeniu maszynowemu i naturalnemu przetwarzaniu języka. Model uczenia maszynowego może być wykorzystany do analizy zapytań użytkowników i zwiększenia trafności wyników wyszukiwania. Dodatkowo może być użyty do rozpoznawania intencji użytkownika i dostosowywania wyników wyszukiwania do jego potrzeb.

Autouzupełnianie dostępne w Google warto zastosować także w wewnętrznej wyszukiwarce w witrynie e-commerce

7. Prognozuj sprzedaż i popyt w e-commerce dzięki uczeniu maszynowemu

Sztuczną inteligencję (artificial intelligence) oraz uczenie maszynowe (machine learning) warto wykorzystać także do prognozowania sprzedaży i popytu na konkretne produkty. W jaki sposób można to zrobić w e-commerce?

• Korzystaj z Google Analytics 4 - nowa wersja skupia się na zdarzeniach i na podstawie dostępnych danych wskazuje wzrost popytu na konkretne produkty lub grupy produktów na kilka tygodni przed prognozowanym wzrostem, co pozwala się przygotować do większej liczby zamówień.
• Uruchom inteligentne kampanie produktowe, które pozwalają wyświetlać Twoje reklamy w okresach, w których prognozowany popyt według systemu Google Ads jest największy,
• Rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, na podstawie danych o historii zakupów czy wyszukiwań w witrynie, mogą przewidzieć wzrost popytu na produkt.
• Korzystaj z sieci neuronowych, które Sieci neuronowe, które mogą być używane do prognozowania sprzedaży na podstawie różnych czynników, takich jak pogoda, sezonowość lub wydarzenia specjalne.

8. Przeprowadzaj testy A/B dla e-commerce z AI

Sztuczna inteligencja może wspomóc proces testowania rozwiązań w e-commerce. Stosowanie testów A/B w witrynach internetowych jest już standardem, ale Ty możesz pójść o krok dalej i wykorzystać sztuczną inteligencję do ich przeprowadzenia. W jaki sposób AI ułatwi Ci to zadanie?

• Na podstawie danych historycznych decyduje, które elementy należy przetestować i automatycznie tworzy różne warianty.
• Może dynamicznie zmieniać elementy strony na podstawie wyników testów. Na przykład generować różne wyświetlanie stron dla określonych danych demograficznych (kobiet, mężczyzn, użytkowników w określonym przedziale wiekowym) lub lokalizacji.

9. Efektywnie zarządzaj zapasami dzięki uczeniu maszynowemu

Zarządzanie zapasami to jeden z istotnych elementów polityki planowania wydatków w e-commerce. Wiele sklepów internetowych niepotrzebnie nadmiernie zatowarowuje sklep i zamraża środki finansowe. By uniknąć takich problemów, warto zastosować rozwiązania z zakresu machine learning do zarządzania zapasami. Dzięki sztucznej inteligencji możesz przewidywać trendy w popycie i podaży, a także przepływach pieniężnych.

10. Twórz treści za pomocą ChatGPT

Narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą także wesprzeć proces tworzenia treści dla sklepów internetowych. Jednym z nich jest ChatGPT, które dzięki przetwarzaniu naturalnego języka jest w stanie stworzyć unikalne opisy produktów, opracować frazy kluczowe, pisać treści blogowe czy ich konspekty. Za pomocą ChatGPT wesprzesz także pozycjonowanie sklepu.

Narzędzie ChatGPT wykorzystujące sztuczną inteligencję do tworzenia treści dla sklepów i stron internetowych

11. Popraw doświadczenia wielokanałowe dzięki sztucznej inteligencji

Sprzedaż wielokanałowa realnie zwiększa liczbę konwersji oraz przychody (https://www.omnisend.com/resources/reports/omnichannel-marketing-automation-statistics-2019/), ale pod warunkiem, że mądrze ją wdrożysz. By zagwarantować dobry przepływ danych, możesz oczywiście zatrudnić specjalistów ds. marketingu, którzy będą obsługiwać poszczególne kanały sprzedażowe. Czy jest to jednak efektywne i opłacalne? Nie do końca. Lepszym rozwiązaniem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do poprawy doświadczeń wielokanałowych odbiorców. W efekcie algorytmy - w oparciu o zachowanie klientów, skuteczność reklam, często czytane treści, wskaźniki otwarć wiadomości e-mail - mogą analizować działania i dopasowywać je do potrzeb klientów. Mogą np. podpowiedzieć klientowi najczęściej wybieraną przez niego formę dostawy czy płatności. Zapewniają także dostęp do wielu danych i zapewniają odbiorcom jednolite doświadczenia niezależnie od kanału, z którego trafili na stronę, czy urządzenia, z którego korzystają podczas zakupów w sklepie.

Dowiedz się więcej o marketingu wielokanałowym:

• Co to jest omnichannel i jak może wesprzeć Twoją sprzedaż?
• Jak wdrożyć marketing omnichannel w sklepie internetowym?

Jak wykorzystać moc sztucznej inteligencji w e-commerce? Podsumowanie

Wdrożenie sztucznej inteligencji do procesów e-commerce to nie przyszłość, ale teraźniejszość sprzedaży internetowej. Już teraz warto rozważyć zastosowanie narzędzi i rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, by zapewnić użytkownikom spersonalizowane doświadczenia dostosowane do ich oczekiwań. Sztuczna inteligencja pomoże Ci lepiej zrozumieć swoich klientów i odbiorców, zwiększy sprzedaż i średnią wartość zamówienia, ograniczy zbędne działania i ograniczy czas poświęcany na powtarzalne zadania. Co więcej, pozwoli zgromadzić i przeanalizować bardzo dużą liczbę danych i da Ci głęboki wgląd w zachowania odbiorców. Pamiętaj jednak, by nie skupiać się tylko na rozwiązaniach z zakresu AI - ludzka inteligencja również jest potrzebna, a wielu odbiorców preferuje kontakt z człowiekiem. Najlepszym rozwiązaniem jest zatem korzystanie z zasobów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w połączeniu z zasobami ludzkimi.

Poznaj historie sukcesu naszych klientów

Sanpol

• 500% wzrost wejść organicznych
• 12-krotny wzrost współczynnika konwersji
• 6 miesięcy na zdominowanie top 10 Google

Protan Elmark

• 20 krotna dynamika sprzedaży
• 3 razy więcej zapytań ofertowych rok do roku
• ponad 3500 fraz w czołówce Google

Elmark Wynajem

• 7 krotny wzrost ruchu z pozycjonowania
• 150% więcej zapytań z formularza na stronie
• 5-krotny wzrost liczby konwersji z Google Ads

Volkswagen Samochody Użytkowe

• Kilkaset fraz w czołówce Google
• Stały i stabilny wzrost ruchu na stronie

Centrum Medyczne Stanley

• 250% wzrostu liczby rezerwacji na usługi USG
• 130% wzrostu liczby wizyt w gabinetach
• 4,5 razy więcej odwiedzających stronę

Starter24

• 187% więcej konwersji z pozycjonowania

Karlik

• 270% wzrost współczynnika konwersji

Zobacz więcej

4.9

4.8

Clutch.co to jedna z najbardziej wiarygodnych platform z opiniami na świecie!

opinie

Ponad 560 pozytywnych opinii w Google i 70 opinii na Clutch.co

 

Jesteśmy jedną z najlepiej i najczęściej ocenianych agencji marketingu internetowego w Polsce na największych platformach do ocen: w Google i na Clutch.co. Zobacz, nasze oceny i przekonaj się, że warto z nami współpracować.

 

» zobacz jak się z nami współpracuje

 

 

Wyślij zapytanie