Potęga AI w spersonalizowanych doświadczeniach zakupowych
Współczesny rynek e-commerce stawia przed markami stale rosnące wyzwania w zakresie dostarczania spersonalizowanych i angażujących doświadczeń zakupowych. Klienci oczekują, że ich unikalne potrzeby i preferencje będą konsekwentnie rozpoznawane i uwzględniane na każdym etapie interakcji z marką. Nic więc dziwnego, że coraz więcej przedsiębiorstw sięga po zaawansowane technologie oparte na uczeniu maszynowym, aby sprostać tym wymaganiom.
Badania pokazują, że aż 74% firm boryka się z brakiem wewnętrznych zasobów i kompetencji, niezbędnych do efektywnej personalizacji na dużą skalę. Tymczasem liderzy w tej dziedzinie radzą sobie z wyzwaniami dzięki jasnej strategii i wsparciu wysiłków pracowników przez AI. Dzięki temu są w stanie maksymalizować wartość dla klientów, przy mniejszym nakładzie zasobów.
W niniejszym artykule przedstawimy pięć kluczowych sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji do implementacji spersonalizowanych doświadczeń zakupowych na dużą skalę. Poznamy, w jaki sposób AI wspomaga segmentację klientów, optymalizuje procesy wyszukiwania i nawigacji, a także personalizuje treści i promocje. Dzięki tej wiedzy, marketerzy e-commerce będą mogli opracować własne strategie AI i znaleźć najważniejsze rozwiązania dla swojego biznesu.
Segmentacja oparta na AI – klucz do hiperpersonalizacji
Personalizacja doświadczenia klienta opiera się na wykorzystaniu danych klientów do projektowania i wdrażania rozwiązań dostosowanych do ich unikalnych potrzeb i kontekstów. Segmenty klientów odgrywają tu kluczową rolę, stanowiąc połączenie między danymi a dostarczanymi doświadczeniami.
Wiele firm e-commerce wciąż dokonuje ręcznej segmentacji swoich klientów, opierając się na podstawowych danych demograficznych i ograniczonej ilości danych behawioralnych. Niestety, jest to powolny proces, który nie zapewnia wystarczającej granularności dla hiperpersonalizowanych doświadczeń. Ponadto, może on pomijać inne ważne typy danych, takie jak zachowania w czasie rzeczywistym czy dane transakcyjne.
Liderzy w personalizacji wykorzystują modele AI do identyfikowania i tworzenia segmentów klientów bez konieczności angażowania zespołów analitycznych. Sztuczna inteligencja wykorzystuje dane behawioralne klientów, takie jak kliknięcia w reklamy, aktywność w sklepie, preferencje czy historię zakupów, aby zbudować modele przewidujące prawdopodobieństwo określonych działań klientów w przyszłości. Te wyniki są następnie przekształcane w segmenty, które umożliwiają efektywne działania marketingowe.
Co więcej, czołowe marki automatycznie przenoszą klientów między segmentami w odpowiedzi na ich zachowania w czasie rzeczywistym. Dzięki temu, podczas tej samej sesji przeglądania, klient może natychmiast otrzymać spersonalizowane doświadczenie, dopasowane do jego aktualnej sytuacji i preferencji.
Zastosowanie AI do identyfikacji i tworzenia istotnych segmentów, a także automatyzacja procesu segmentacji, pozwala zaoszczędzić czas i dostarczyć bardziej efektywne spersonalizowane doświadczenia dla klientów.
Personalizacja procesów wyszukiwania i nawigacji
Gdy klienci odwiedzają strony e-commerce, sprzedawcy mają zaledwie kilka sekund, aby zaprezentować im najbardziej odpowiednie produkty. Kluczowe znaczenie mają tutaj wyszukiwanie na stronie, przeglądanie kategorii oraz rekomendacje produktów, które mogą być zoptymalizowane dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji.
Badania pokazują, że prawie 40% odwiedzających korzysta z paska wyszukiwania, aby znaleźć interesujące produkty. Co więcej, klienci korzystający z wyszukiwarki dokonują zakupów prawie dwa razy częściej niż ci, którzy z niej nie korzystają. Niestety, ponad połowa najlepiej funkcjonujących sklepów e-commerce cechuje się niską skutecznością wyszukiwania.
Zaawansowane funkcje wyszukiwania oparte na AI mogą radykalnie poprawić tę sytuację. Przykładowo, mogą one radzić sobie z błędami ortograficznymi, sugerować synonimy dla użytych przez klienta terminów, a także na bieżąco dostosowywać wyniki wyszukiwania do kontekstu użytkownika.
Podobnie, filtry oparte na AI mogą dynamicznie sugerować najistotniejsze kryteria wyszukiwania, takie jak długość śruby w sklepie z narzędziami, zamiast standardowych filtrów mniej przydatnych dla danego zapytania.
Oprócz wyszukiwania, nawigacja na stronie stanowi kluczowy element odkrywania produktów przez klientów. Tutaj również sztuczna inteligencja może pomóc w dostarczeniu spersonalizowanego doświadczenia. Algorytmy AI mogą dynamicznie sortować produkty i restrukturyzować menu nawigacyjne, bazując na bieżących i przeszłych zachowaniach klientów.
Wykorzystując te same analizy powinowactwa, można prezentować klientom produkty i kategorie, które najbardziej ich interesują, przyspieszając ich proces wyszukiwania i odkrywania.
Personalizacja treści i promocji
Oprócz procesów wyszukiwania i nawigacji, sprzedawcy e-commerce muszą zapewnić spersonalizowane treści i promocje, aby maksymalizować zaangażowanie i konwersję klientów.
Wiele firm wciąż stosuje ręczny merchandising, ustawiając produkty na stronach kategorii lub korzystając z narzędzi typu “przeciągnij i upuść”. Niestety, takie statyczne podejście nie dostosowuje się do indywidualnych klientów czy kontekstu ich interakcji.
Zamiast tego, AI może być wykorzystywana do dynamicznego sortowania produktów dla każdego klienta, bazując na jego obecnych i przeszłych zachowaniach na stronie. W zależności od tego, gdzie klienci spędzają czas, modele AI oceniają powinowactwa do kategorii i produktów, aby prezentować im najbardziej interesujące oferty.
Ponadto, rekomendacje produktów stanowią kluczowy element odkrywania produktów, który doskonale nadaje się do optymalizacji za pomocą AI. Wielu sprzedawców wciąż nie wykorzystuje segmentacji klientów w celu personalizacji rekomendacji. Tymczasem zastosowanie segmentacji do dostarczania rekomendacji ściśle dopasowanych do zachowań kupującego okazuje się niezwykle skuteczne.
Sztuczna inteligencja może również wspierać łańcuch dostarczania treści, automatyzując zadania manualne – od generowania nowych aktywów po produkcję wersji o różnych rozmiarach i komponowanie modularnych treści do personalizacji.
Ponadto, AI umożliwia automatyczne dostosowywanie promocji do profilu i zachowań każdego klienta. Zamiast oferować ogólne zniżki, systemy oparte na AI mogą proponować spersonalizowane oferty, które maksymalizują wartość koszyka lub skłonność do zakupu.
Ciągła personalizacja i optymalizacja
Wiodące marki nie traktują personalizacji jako jednorazowego zadania. Zamiast tego, z powodzeniem wykorzystują narzędzia oparte na sztucznej inteligencji do testowania efektywności treści i promocji, a następnie automatycznej optymalizacji w czasie rzeczywistym.
Badania pokazują, że 85% specjalistów od marketingu odczuwa presję, aby szybciej tworzyć aktywa i realizować kampanie. Systemy AI mogą tu znacznie pomóc, automatyzując procesy związane z generowaniem, etykietowaniem i personalizacją treści.
Dzięki ciągłemu testowaniu i optymalizacji za pomocą AI, liderzy rynku mogą stale doskonalić sposób, w jaki obsługują swoich klientów, co prowadzi do odblokowania dodatkowej wartości.
Podsumowując, zastosowanie metod uczenia maszynowego umożliwia efektywną personalizację doświadczeń klientów w e-commerce. Dzięki automatyzacji kluczowych procesów, takich jak segmentacja, wyszukiwanie, nawigacja, personalizacja treści i promocji, firmy mogą dostarczać spersonalizowane i angażujące doświadczenia na dużą skalę, przy mniejszym nakładzie zasobów.
Strony internetowe.uk pomaga przedsiębiorstwom w wdrażaniu zaawansowanych rozwiązań personalizacyjnych, opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak możemy wspomóc rozwój Twojego biznesu e-commerce.
