,

12 praktičnih savjeta za primjenu AI i ML tehnologije u E-COMMERCE industriji

Korištenje kompjuterski potpomognutih tehnologija, mašinskog učenja (Machine Learning – ML) i umjetne inteligencije (Artificial Intelligence – AI) u kompanijama, sve više postaje ključni faktor za ekonomski uspjeh ili neuspjeh određenog preduzeća, društva ili organizacije.

12 praktičnih savjeta za primjenu AI i ML tehnologije u E-COMMERCE industriji
Foto: Autor
,

12 praktičnih savjeta za primjenu AI i ML tehnologije u E-COMMERCE industriji

Korištenje kompjuterski potpomognutih tehnologija, mašinskog učenja (Machine Learning – ML) i umjetne inteligencije (Artificial Intelligence – AI) u kompanijama, sve više postaje ključni faktor za ekonomski uspjeh ili neuspjeh određenog preduzeća, društva ili organizacije.


Bez obzira u kojem se području koriste, inteligentno kontrolisani procesi obrade podataka ili sadržaja, danas imaju ključnu ulogu u gotovo svakom sektoru privrede u Evropi i svijetu s ciljem i akcentom osiguranja buduće konkurentnosti na tržištu.

I pored činjenice da i dalje postoje mnogi mitovi o AI i ML tehnologijama, njihova primjena postaje imperativ. Uz sve opsežniju i bržu obradu velike količine personalizovanih podataka i informacija, ova primjena nudi dosad neslućene mogućnosti za daljnje povećanje vlastite inovativne snage i produktivnosti.

U ovom članku saznaćete koje prednosti korištenje umjetne inteligencije nudi u eCommerce industriji, kao najbrže rastućoj grani ekonomije u BiH, na Zapadnom Balkanu, Evropi i svijetu.

Korištenje umjetne inteligencije (AI) u e-trgovini može vam pomoći u dijelu povećanja prodaje, predviđanja potreba kupaca i proaktivnog i personalizovanog načina odgovora na to. Omogućava personalizovanu komunikaciju, bržu i kvalitetniju pripremu i optimizaciju kvalitetnog sadržaja za svakodnevnu komunikaciju i digitalni marketing društvenih medija.

Primjeri praktične primjene AI i ML u e-trgovini:

Maher Ilustracija 1920x1440 1
Foto: Autor
  1. Vrijednost kupca izračunava se korištenjem metoda umjetne inteligencije ili mašinskog učenja na temelju skupova podataka iz prošlosti, istorije ponašanja i online kupovina. U skoroj prošlosti, dugotrajna vrijednost kupca veoma je kritikovana (nemogućnost realnih predviđanja). Međutim, današnje nove sofisticirane metode predviđanja, nude vrijedne informacije i parametre u e-trgovini. Vrijednost kupca danas se često koristi za strateški razvoj segmenta prodaje i planiranje marketinga. Pitanja poput: Kako se ponašaju najvrijedniji kupci? Koji kupac dobija koju ponudu? ili Koji kupac ostvaruje popust? mogu se jednostavno odgovoriti mašinskim izračunavanjem dugotrajne vrijednosti kupca i pomoći u ciljanju marketinških kampanja i specifičnom razvoju korisničkih servisa za povećanje online prodaje, ali i povećanje zadovoljstva kupaca kao bitnog segmenta eCommerca.
  2. Ciljana segmentacija kupaca pomaže da smanjimo gubitke i plasiramo marketing kampanje pravim kupcima, a to nam najbrže omogućava umjetna inteligencija za segmentaciju kupaca. Segmentacija kupaca u e-trgovini je podjela korisničke baze u različite grupe korisnika, na temelju jednodimenzionalnih ili višedimenzionalnih informacija koje imamo. Izvor tih podataka može biti praćenje ponašanja korinsika na webshop-u ili CRM baza podataka. Cilj ispravne segmentacije kupaca jeste da cjelokupna baza kupaca bude podijeljena na ciljne grupe koje će, na osnovu predodređenih karaktera, biti što homogenije. Takođe se mogu segmentirati i tzv. ne-kupci ili potencijalni kupci.
  3. Predviđanje datuma sljedeće kupovine još je jedan zanimljiv slučaj primjene umjetne inteligencije u e-trgovini. Kada s velikom vjerovatnoćom za svakog kupca možemo pretpostaviti kada će biti njegova sljedeća kupovina, možemo i svoje marketinške kampanje prilagoditi tako da nekoliko dana unaprijed aktiviramo personalizovanu kampanju za svakog kupca i time optimalizujemo budžet za oglašavanje. Predviđanje sljedeće kupovine temelji se na istoriji prikupljenih podataka o ponašanju kupaca. AI alati online kupovina putem webshop-a omogućavaju praćenje ponašanja korisnika putem click-ova i konverzija. Za razliku od klasičnih RFM segmentacija, koje kupce razlikuju prema učestalosti kupovine i nisu dovoljne precizne za valjanu prognozu, ovdje se koristi ML model koji predviđa precizno vrijeme svake sljedeće kupovine. Ovakvi AI i ML modeli omogućavaju eCommerce kompanijama realno planiranje prihoda.
  4. Predviđanje veličine korpe i cijene koju je kupac spreman da plati, možemo imati uz pomoć AI i ML tehnologija. Mnoge eCommerce kompanije često pokušavaju prerano i prebrzo navesti kupca na put povećanja prodaje, što može rezultirati ponudama proizvoda koji su preskupi. Korištenjem AI možete izbjeći ovu pogrešku jer sada, da bi odredili šta će kupac sljedeće kupiti, možete koristiti sistem preporuka ili ML model afiniteta. Pored ovoga, sljedeću kupovinu možete predvidjeti i na osnovu istorije kupovina kupca, AI se sada takođe može koristiti za predviđanje količine i cijena budućih kupovina.
  5. Predviđanje odljeva kupaca putem AI predviđa vjerovatnost da kupci otkažu kupovinu. Uz pomoć AI, da biste spriječili odliv, možete reagovati preventivno, proaktivno i na personalizovan način. Odliv se može dogoditi aktivno, npr. raskidom ugovora ili pasivno – nedostatkom narudžbi. Budući da je dobijanje novog kupca mnogo skuplje iz poslovne perspektive od Cross-selling prodaje postojećim kupcima, bitno je da kompanije mogu predvidjeti odliv i razloge za odlazak. U e-trgovini često nemamo ugovora koje korisnici mogu otkazati. Stoga je predviđanje njihovog odlaska posebno zanimljivo. Podaci o transakcijama važan su izvor podataka za AI i ML, da bi sistem razumio ponašanje kupaca i tako predvidio mogući odliv. Tada možete reagovati npr. putem ranih aktivacijskih kampanja, s odgovarajućim ponudama i vaučerima.
  6. Inteligentna preporuka proizvoda korištenjem AI i ML tehnologija, već se uveliko koristi. Svjetske kompanije kao što su Amazon, Netflix ili Spotify, ulažu mnogo novca i energije u razvoj sistema preporuka. Da bi pravi proizvodi iz mase kombinacija bili pronađeni za kupce, u ML algoritme moraju se prikupiti i obraditi velike količine podataka. Prije su to bili jednostavni sistemi koji su posmatrali samo interakcije, kao što su click-ovi ili kupovine, dok su danas sistemi preporuka mnogo sofisticiraniji. Današnji sistemi, temeljeni na dubokom mašinskom učenju, pored interakcija koriste mnoge druge podatke, kao što su informacije o kupcima ili ključne riječi (keywords) iz opisa proizvoda ili usluga.
  7. Personalizacija komunikacije i marketing kampanja: Jedno od najvažnijih područja primjene umjetne inteligencije u online trgovinama jeste personalizacija kupaca. Uz rješenja koja se temelje na umjetnoj inteligenciji, možete optimizovati iskustvo kupovine svojih kupaca. Obogaćivanjem podataka o kupcima, umjetna inteligencija može stvarati sadržaj i davati personalizovane preporuke proizvoda, na temelju prethodnog ponašanja pri kupovini i/ili pretraživanju određenog proizvoda ili usluge. To vam omogućava da podstaknete svoje kupce na impulzivnu kupovinu i ostvarite bolje rezultate online prodaje.
  8. Učinkovita korisnička služba i podrška kupcima 24h, jedan je od najzahtjevnijih, ali najbitnijih faktora za uspjeh svake e-trgovine. Služba za korisnike mnogih online trgovina obično je dostupna samo u određeno vrijeme, najčešće tokom radnog dana. Ako vaši kupci imaju pitanja ili problema u vezi s proizvodom izvan radnog vremena, u većini slučajeva moraće pričekati sljedeći dan da kontaktiraju korisničku službu ili dobiju odgovor na upit. Uz pomoć ChatGPT-a umjesto klasičnog chatbota, sada možete obezbijediti da korisnici dobiju odgovore na svoja pitanja u najkraćem mogućem roku i to 24 sata dnevno – 365 dana u godini. Takođe, AI chatbot možete koristiti za klasifikaciju prodajnih upita kupaca, prije nego što ih proslijedite jednom od vaših zaposlenika ili prodajnih savjetnika. Na taj način uklanjaju se nedostaci u uslugama, a istovremeno rasterećujete radno osoblje tokom najvećeg opterećenja.
  9. Odgovorite na upite ili recenzije kupaca korištenjem AI chatbota: Odgovaranje na recenzije kupaca je važno, ali u mnogim slučajevima oduzima mnogo vremena i truda. AI ili Smart Review Assistant rješenja pomažu u povećanju efikasnosti i smanjenju troškova. Pomoću AI tehnologije možete brzo i optimalno odgovoriti na pritužbe ili pohvale online kupaca. Inteligentni kreator sadržaja omogućava vam da automatski smanjite dugačke recenzentske tekstove na nekoliko ključnih teza ili rečenica, a zahvaljujući naprednoj tehnologiji umjetne inteligencije koja sama uči, svaki je odgovor optimalno prilagođen komentaru korisnika. To štedi vrijeme, smanjuje troškove i omogućuje vam da se usredsredite na važnije zadatke.
  10. Kreiranje visokokvalitetnog (audio, video ili tekstualnog) sadržaja jedna je od najvažnijih stavki digitalnog marketinga i e-trgovine. Kao što znate, Google akcenat stavlja na koristan, pouzdan i korisnički orijentisan visokokvalitetan autorski sadržaj, kreiran na osnovu ključnih riječi (keywords) i SEO-a. AI generatori teksta kao što su ChatGPT, Neuroflash, Jasper ili Writesonic, mogu vam pomoći u istraživanju i optimizaciji SEO-a za kreiranje marketing prodajnih tekstova ili opisa proizvoda. NAPOMENA: Ne preporučujem jednostavno slijepo kopiranje AI tekstova. I dalje je potrebno pustiti ljudsko oko da pregleda sadržaj i u skladu s temom, prilagodi ili preformuliše tekstove. Gledajte na AI tekstove više kao na inspiraciju i koristite ih kao neku vrstu šablona za pisanje.
  11. Optimizacija pretvorbe posjetilaca u kupce uz pomoć AI tehnologije: Umjetna inteligencija može se koristiti na mnogo načina u optimizaciji preoblikovanja posjetilaca u lojalne kupce. AI može pripremiti automatizovane A/B testove i izvući odgovarajuće preporuke za ponašanje i djelovanje. To vam, između ostalog, omogućuje da prilagodite navigaciju e-trgovine i dizajnirate ili testirate CTA – Call to Action ili poziv na akciju, kupovinu ili sl. Umjetna inteligencija takođe može predložiti personalizovane preporuke proizvoda prilikom naplate i povećati stopu konverzije. Međutim, ovo je samo nekoliko primjera. Kao što vidite, ne postoje stvarna ograničenja mogućih upotreba umjetne inteligencije u e-trgovini.
  12. Planiranje zaliha moguće je optimizovati detaljnom analizom trendova narudžbi iz prethodnih scenarija kupovine, u kombinaciji s podacima cijene u realnom vremenu. AI alati mogu podstaći prediktivno upravljanje zalihama. Upravljačke odluke i rutinski zadaci mogu se donijeti u ranoj fazi, što rasterećuje vaš tim i indirektno podstiče online poslovanje. U online trgovini neizbježno se pojavljuju povrati, a prema statistici, jedna od deset online narudžbi se vraća. Mnogo je razloga za povrat i nemoguće ga je u potpunosti izbjeći, ali upotrebom umjetne inteligencije iskustvo kupovine možete individualno prilagoditi i time smanjiti stopu povrata i minimalizovati svoj poslovni rizik u budućnosti.

Ako vaši kupci imaju pitanja ili problema s proizvodom izvan radnog vremena, u većini slučajeva morat će pričekati sljedeći dan da kontaktiraju korisničku službu ili dobiju odgovor na upit. Uz pomoć ChatGPT-a umjesto klasičnog chatbota sada možete osigurati da korisnici dobiju odgovore na svoja pitanja u najkraćem mogućem roku i to 24 sata dnevno, 365 dana u godini.

Zaključak: AI i ML su budućnost online trgovanja

Za kraj, kao aktivan član Savjetodavnog odbora e-Commerce asocijacije u Bosni i Hercegovini, savjetujem vam da integrišete i primjenite nove tehnologije, poput umjetne inteligencije i mašinskog učenja, u svoje online poslovanje i projekat e-trgovine. Siguran sam, ako ih pravilno planirate i primjenite, da ćete vrlo brzo ostvariti konkurentsku prednost na eCommerce tržištu, povećati online prodaju, ali i zadovoljstvo svojih kupaca.

IMG 7637 1 1 e1717411605380