AI asistent, který se ptá: „Co hledáte?“ může působit inteligentně. Pokud však odpovídá nerelevantními produkty, konverzace rychle končí.
Nejnovější výzkum* ukazuje, že spotřebitelé nečekají, až jim prodejci nabídnou futuristického nákupního robota. Ani nejefektnější AI funkci, která by je bavila během konverzace. Čekají, až značky pochopí, co chtějí. Doporučovací systémy tuto potřebu již dnes naplňují mnohem lépe.
Jak fungují doporučovací systémy?
Doporučovací systém funguje jinak. Může se učit na základě chování při prohlížení, historie nákupů, preferencí, citlivosti na cenu, vazeb mezi produkty a kontextu v reálném čase. Nenápadně usnadňuje objevování produktů, aniž by od nakupujícího vyžadoval podrobné vysvětlení jeho potřeb.
Díky tomu jsou doporučení důležitým prvním krokem na cestě k zavádění AI.
Když nakupující opakovaně dostávají užitečné návrhy, začínají systému důvěřovat. Tato důvěra pak může vést k pokročilejším činnostem:
- 61 % spotřebitelů se zajímá o produktové sady a doplňkové produkty.
- Mezi stávajícími uživateli AI tento podíl stoupá na 88 %.
- Zájem o to, aby AI vytvořila kompletní nákupní košík, stoupá ze 48 % mezi všemi spotřebiteli na 81 % mezi stávajícími uživateli AI.
Spotřebitelé jsou ochotnější svěřit systému plnění úkolů, když již technologie prokáže svou účinnost. Jinými slovy, nákupní košík není výchozím bodem. Tím je přesnost doporučení.
Skutečný problém: prodejci nejsou dostatečně připraveni
Zájem spotřebitelů roste, ale investice prodejců zaostávají. Pouze 36 % prodejců má vyčleněný rozpočet, přestože o doporučení má zájem přibližně dvě třetiny spotřebitelů.
Vzniká tak nebezpečný rozpor.
Zákazníci si stále více zvykají na personalizované digitální prostředí, zatímco mnoho prodejců stále pracuje s roztříštěnými daty, neúplnými informacemi o produktech a omezenou infrastrukturou personalizace. Spuštění AI asistenta na takovém základě problém nevyřeší. Může ho pouze odhalit.
Asistent nemůže doporučovat to, čemu data prodejce nerozumějí.
Nemá smysl honit se za nejpokročilejším využitím
Prodejci nemusí začínat s plně automatizovaným nákupním agentem. Měli by začít s užitečnými prostředími, která fungují.
Promyšlenější zavedení by mělo zahrnovat následující prvky:
- Zlepšení údajů o produktech a zákaznících.
- Zavedení personalizovaných doporučení produktů.
- Přidání upozornění na snížení cen, inspirace na dárky a návrhů doplňkových produktů.
- Měření přesnosti doporučení, zapojení, konverzí a opuštění nákupního košíku.
- Konverzační funkce a automatizované nakupování je vhodné zavádět až po získání důvěry a vytvoření profilů pomocí doporučovacího systému.
Takový přístup možná nevygeneruje tolik titulků a konferenčních přednášek, ale s větší pravděpodobností přinese výsledky.
Nejznámější AI model není automaticky nejlepším řešením pro e-commerce. Schopnosti mají větší význam než známost značky. Obchody by měly technologie vybírat podle jejich schopnosti porozumět záměru, propojit se s údaji o zákaznících a konzistentně poskytovat přesná doporučení.
Nemusíte spouštět nejefektnější AI funkci
Prodejci mohou věnovat příliš mnoho času snaze odpovědět na otázku: „Jak spustit AI asistenta?“ Lepší otázkou k zamyšlení je: „Jak zajistit, aby každé doporučení produktu bylo užitečnější?“
Doporučovací systém, který konzistentně zobrazí správné produkty, může již dnes zajistit lepší zákaznickou zkušenost. Je známý, nevyžaduje velké úsilí a spotřebitelé ho snáze přijímají. Ještě důležitější je, že buduje důvěru nezbytnou pro AI asistenty nasazované v obchodech.
Zvítězí nikoli značky, které spustí nejefektnější AI funkci. Zvítězí ty, které zajistí bezproblémové nakupování – díky jednomu přesnému doporučení za druhým.
*Zdroj výzkumu: https://www.emarketer.com/content/ai-retail-interest-high-poor-execution-driving-abandonment
Seznamte se s doporučovacím systémem Quarticon.
