Automatyzacja procesów obsługi klienta jest obecnie najczęściej spotykanym przykładem zastosowania AI w handlu. Wykorzystanie chatbotów i asystentów opartych na AI do obsługi zapytań, reklamacji oraz udzielania podstawowych informacji pozwala na efektywniejsze rozwiązywanie problemów klientów. Dodatkowo, analiza sentymentu (np. kategoryzacja słów kluczowych wyrażających złość, bezsilność, pilną potrzebę pomocy) i intencji klientów umożliwia szybsze reagowanie na ich potrzeby (np. poprzez priorytetyzację reakcji i generowanie odpowiednich do tonu emocji odpowiedzi).
Personalizacja oferty i rekomendacje produktowe. Algorytmy analizujące zachowania i preferencje klientów pozwalają na automatyczne generowanie spersonalizowanych ofert oraz rekomendacji, zwiększając prawdopodobieństwo konwersji. Wykorzystanie w praktyce tego rozwiązania poprawia doświadczenie zakupowe klientów, ale też przyczynia się do wzrostów sprzedaży. Dla przykładu – platforma sprzedażowa może zaproponować specjalne warunki dla klienta na zakup produktu nowej marki, jeśli wcześniej wykazywał się skłonnością do zakupów „nowości”. Co więcej, oferta promocyjna może zostać wysłana lub ogłoszona dla klienta w określonym momencie tygodnia czy doby, wtedy, gdy zgodnie z historią jego transakcji najczęściej podejmował wiążące decyzje zakupowe.
Inteligentne prognozowanie popytu. Poprzez analizę historycznych danych sprzedażowych, trendów rynkowych oraz czynników sezonowych, modele uczenia maszynowego są w stanie generować dokładne prognozy popytu na produkty. Przykładowo rozwiązania BI mogą uwzględniać dowolną liczbę kategorii danych w analizie, włącznie ze skutecznością dotychczasowych promocji sezonowych (wpływ na wielkość sprzedaży), czy tempem sprzedaży w danym okresie. Umożliwia to lepsze planowanie sprzedaży, zarządzanie zapasami, magazynem oraz zaopatrzeniem, pozwalając unikać strat.
Optymalizacja łańcucha dostaw. Algorytmy optymalizacyjne pozwalają na efektywne planowanie środków i tras dostaw, zarządzanie magazynami oraz przewidywanie opóźnień. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą zredukować koszty logistyki i poprawić terminowość dostaw. Zastosowanie uczenia maszynowego wpływa na demokratyzację dostępu do systemów typu DRP (Distribution Requirements Planning), które wcześniej były oferowane jedynie w rozwiązaniach klasy Enterprise. Dzięki temu także mniejsze firmy mogą korzystać z systemów planowania dystrybucji, służących do obliczenia potrzeb i zaplanowania transportu w całej sieci dystrybucji, na podstawie prognoz sprzedaży w poszczególnych lokalizacjach.
Wsparcie decyzyjne. Zaawansowane narzędzia analityczne oparte na AI i ML umożliwiają analizę danych sprzedażowych, trendów rynkowych oraz zachowań klientów. Generowane raporty, analizy „co, jeśli?” oraz wizualizacje wspierają kadrę zarządzającą w podejmowaniu strategicznych decyzji, co jest kluczowe dla długofalowego sukcesu przedsiębiorstwa.
Wsparcie bezpieczeństwa. Wraz z wzrostem liczby operacji handlowych i ruchu w e-commerce rośnie znaczenie wykrywania nadużyć. Detekcja oszustw i anomalii to funkcjonalność, która staje się coraz bardziej istotna w kontekście bezpieczeństwa transakcji. Modele uczenia maszynowego są w stanie wykrywać podejrzane transakcje oraz próby wyłudzeń, co pozwala na szybsze reagowanie na potencjalne zagrożenia i ograniczanie strat. System może wykrywać nietypowe zachowania (np. wyjątkowo duży jak na danego klienta zakup lub nietypowe źródło finansowania transakcji) i blokować możliwość natychmiastowej finalizacji transakcji uruchamiając procedury dodatkowych wyjaśnień czy bezpośredniego kontaktu z kupującym.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, bezpiecznie wdrożone w sprawdzonych rozwiązaniach informatycznych, przynoszą coraz więcej korzyści w e-commerce. Firmy mają gwarancję bezpieczeństwa i kontroli nad funkcjonalnością systemów i platform dedykowanych dla handlu. Warto jednak zadawać pytania i weryfikować wykorzystanie AI w firmie, aby uniknąć sytuacji, do jakiej doszło u jednego z dealerów Chevroleta, gdzie Bot AI napędzany przez ChatGPT zgodził się sprzedać model Chevy Tahoe z 2024 roku za zaledwie 1 dolara, w odpowiedzi na sugestię klienta. Należy także brać pod uwagę zmieniające się przepisy, takie jak rozporządzenie o sztucznej inteligencji (tzw. AI Act), które określą ramy regulacyjne dla rozwoju, wdrażania i użytkowania sztucznej inteligencji na terenie Unii Europejskiej.
Robert Zyskowski, CTO, Grupa Symfonia
Źródło: Monday – agencja komunikacji
Fot: mat. prasowe
Personalizacja oferty i rekomendacje produktowe. Algorytmy analizujące zachowania i preferencje klientów pozwalają na automatyczne generowanie spersonalizowanych ofert oraz rekomendacji, zwiększając prawdopodobieństwo konwersji. Wykorzystanie w praktyce tego rozwiązania poprawia doświadczenie zakupowe klientów, ale też przyczynia się do wzrostów sprzedaży. Dla przykładu – platforma sprzedażowa może zaproponować specjalne warunki dla klienta na zakup produktu nowej marki, jeśli wcześniej wykazywał się skłonnością do zakupów „nowości”. Co więcej, oferta promocyjna może zostać wysłana lub ogłoszona dla klienta w określonym momencie tygodnia czy doby, wtedy, gdy zgodnie z historią jego transakcji najczęściej podejmował wiążące decyzje zakupowe.
Inteligentne prognozowanie popytu. Poprzez analizę historycznych danych sprzedażowych, trendów rynkowych oraz czynników sezonowych, modele uczenia maszynowego są w stanie generować dokładne prognozy popytu na produkty. Przykładowo rozwiązania BI mogą uwzględniać dowolną liczbę kategorii danych w analizie, włącznie ze skutecznością dotychczasowych promocji sezonowych (wpływ na wielkość sprzedaży), czy tempem sprzedaży w danym okresie. Umożliwia to lepsze planowanie sprzedaży, zarządzanie zapasami, magazynem oraz zaopatrzeniem, pozwalając unikać strat.
Optymalizacja łańcucha dostaw. Algorytmy optymalizacyjne pozwalają na efektywne planowanie środków i tras dostaw, zarządzanie magazynami oraz przewidywanie opóźnień. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą zredukować koszty logistyki i poprawić terminowość dostaw. Zastosowanie uczenia maszynowego wpływa na demokratyzację dostępu do systemów typu DRP (Distribution Requirements Planning), które wcześniej były oferowane jedynie w rozwiązaniach klasy Enterprise. Dzięki temu także mniejsze firmy mogą korzystać z systemów planowania dystrybucji, służących do obliczenia potrzeb i zaplanowania transportu w całej sieci dystrybucji, na podstawie prognoz sprzedaży w poszczególnych lokalizacjach.
Wsparcie decyzyjne. Zaawansowane narzędzia analityczne oparte na AI i ML umożliwiają analizę danych sprzedażowych, trendów rynkowych oraz zachowań klientów. Generowane raporty, analizy „co, jeśli?” oraz wizualizacje wspierają kadrę zarządzającą w podejmowaniu strategicznych decyzji, co jest kluczowe dla długofalowego sukcesu przedsiębiorstwa.
Wsparcie bezpieczeństwa. Wraz z wzrostem liczby operacji handlowych i ruchu w e-commerce rośnie znaczenie wykrywania nadużyć. Detekcja oszustw i anomalii to funkcjonalność, która staje się coraz bardziej istotna w kontekście bezpieczeństwa transakcji. Modele uczenia maszynowego są w stanie wykrywać podejrzane transakcje oraz próby wyłudzeń, co pozwala na szybsze reagowanie na potencjalne zagrożenia i ograniczanie strat. System może wykrywać nietypowe zachowania (np. wyjątkowo duży jak na danego klienta zakup lub nietypowe źródło finansowania transakcji) i blokować możliwość natychmiastowej finalizacji transakcji uruchamiając procedury dodatkowych wyjaśnień czy bezpośredniego kontaktu z kupującym.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, bezpiecznie wdrożone w sprawdzonych rozwiązaniach informatycznych, przynoszą coraz więcej korzyści w e-commerce. Firmy mają gwarancję bezpieczeństwa i kontroli nad funkcjonalnością systemów i platform dedykowanych dla handlu. Warto jednak zadawać pytania i weryfikować wykorzystanie AI w firmie, aby uniknąć sytuacji, do jakiej doszło u jednego z dealerów Chevroleta, gdzie Bot AI napędzany przez ChatGPT zgodził się sprzedać model Chevy Tahoe z 2024 roku za zaledwie 1 dolara, w odpowiedzi na sugestię klienta. Należy także brać pod uwagę zmieniające się przepisy, takie jak rozporządzenie o sztucznej inteligencji (tzw. AI Act), które określą ramy regulacyjne dla rozwoju, wdrażania i użytkowania sztucznej inteligencji na terenie Unii Europejskiej.
Robert Zyskowski, CTO, Grupa Symfonia
Źródło: Monday – agencja komunikacji
Fot: mat. prasowe
