AI asistent koji pita: “\u0160to tra\u017ei\u0161?” mo\u017ee zvu\u010dati inteligentno. Me\u0111utim, ako odgovara nerelevantnim proizvodima, razgovor se brzo zavr\u0161ava.<\/p>\n
Najnovija istra\u017eivanja*<\/sup> pokazuju da potro\u0161a\u010di ne \u010dekaju da im trgovci ponude futuristi\u010dkog robota za kupnju. Ni najupe\u010datljiviju AI zna\u010dajku koja bi ih zabavila u razgovoru. \u010cekaju da brendovi shvate \u0161to \u017eele. Mehanizmi za preporuke ve\u0107 danas mnogo bolje ispunjavaju tu potrebu.<\/p>\n Mehanizam za preporuke funkcionira druga\u010dije. Mo\u017ee u\u010diti na temelju pona\u0161anja tijekom pregledavanja, povijesti kupnje, preferencija, osjetljivosti na cijene, povezanosti me\u0111u proizvodima i konteksta u stvarnom vremenu. Diskretno olak\u0161ava otkrivanje proizvoda, bez potrebe da kupac detaljno obja\u0161njava svoje potrebe.<\/p>\n Zbog toga su preporuke va\u017ean prvi korak na putu prema uvo\u0111enju AI-ja.<\/p>\n Kada kupci vi\u0161e puta dobiju korisne prijedloge, po\u010dinju vjerovati sustavu. To povjerenje zatim mo\u017ee dovesti do naprednijih aktivnosti:<\/p>\n Potro\u0161a\u010di su spremniji povjeriti sustavu izvr\u0161avanje zadataka kada tehnologija ve\u0107 doka\u017ee svoju u\u010dinkovitost. Drugim rije\u010dima, ko\u0161arica za kupnju nije po\u010detna to\u010dka. To su relevantne preporuke.<\/p>\n Zainteresiranost potro\u0161a\u010da raste, ali ulaganja trgovaca zaostaju. Samo 36% trgovaca ima namjenski prora\u010dun, iako je pribli\u017eno dvije tre\u0107ine potro\u0161a\u010da zainteresirano za preporuke.<\/p>\n To stvara opasan raskorak.<\/p>\n Kupci se sve vi\u0161e navikavaju na personalizirana digitalna iskustva, dok mnogi trgovci i dalje rade s raspr\u0161enim podacima, nepotpunim informacijama o proizvodima i ograni\u010denom infrastrukturom za personalizaciju. Pokretanje AI asistenta na takvoj osnovi ne\u0107e rije\u0161iti problem. Mo\u017ee ga samo razotkriti.<\/p>\n Asistent ne mo\u017ee preporu\u010diti ono \u0161to podaci trgovca ne omogu\u0107uju razumjeti.<\/p>\n Trgovci ne moraju po\u010deti s potpuno automatiziranim agentom za kupnju. Trebali bi po\u010deti s korisnim iskustvima koja funkcioniraju.<\/p>\n Promi\u0161ljenija implementacija trebala bi obuhva\u0107ati sljede\u0107e elemente:<\/p>\n Takav pristup mo\u017eda ne\u0107e generirati toliko naslova i predavanja na konferencijama, ali vjerojatnije je da \u0107e donijeti rezultate.<\/p>\n Najprepoznatljiviji AI model nije automatski najbolje rje\u0161enje za e-trgovinu. Mogu\u0107nosti su va\u017enije od prepoznatljivosti brenda. Trgovine bi trebale birati tehnologije na temelju njihove sposobnosti razumijevanja namjere, povezivanja s podacima o kupcima i dosljednog pru\u017eanja relevantnih preporuka.<\/p>\n Trgovci mo\u017eda posve\u0107uju previ\u0161e vremena poku\u0161avaju\u0107i odgovoriti na pitanje: “Kako pokrenuti AI asistenta?” Bolje pitanje za razmatranje jest: “Kako svaku preporuku proizvoda u\u010diniti korisnijom?”<\/p>\n Mehanizam za preporuke<\/a> koji dosljedno prikazuje prave proizvode ve\u0107 danas mo\u017ee pru\u017eiti bolje iskustvo. Poznat je, ne zahtijeva velik trud i potro\u0161a\u010di ga lak\u0161e prihva\u0107aju. \u0160to je jo\u0161 va\u017enije, gradi povjerenje potrebno AI asistentima koji se uvode u trgovine.<\/p>\n Ne\u0107e pobijediti brendovi koji pokrenu najupe\u010datljiviju AI zna\u010dajku. Pobijedit \u0107e oni koji kupnju u\u010dine jednostavnom – zahvaljuju\u0107i jednoj relevantnoj preporuci svaki put.<\/p>\n *<\/sup>Izvor istra\u017eivanja: https:\/\/www.emarketer.com\/content\/ai-retail-interest-high-poor-execution-driving-abandonment<\/a><\/p>\n Upoznajte Quarticonov mehanizam za preporuke. <\/p>\nKako funkcioniraju mehanizmi za preporuke?<\/h2>\n
\n
Pravi problem: trgovci nisu dovoljno pripremljeni<\/h2>\n
Nema smisla juriti za najnaprednijom primjenom<\/h2>\n
\n
Ne morate pokrenuti najupe\u010datljiviju AI zna\u010dajku<\/h2>\n