Od klikova do konverzija: Strategije veštačke inteligencije koje mogu da transformišu e-trgovinu

12. 09. 2023.

U brzom digitalnom okruženju, e-trgovina se neprestano razvija. To znači da preduzeća moraju naporno da rade na otvaranju novih puteva za rast i angažovanje kupaca.

Usred ovog transformativnog putovanja, veštačka inteligencija (AI) se pojavila kao sila koja menja igru, revolucionišući način na koji prodavci na mreži rade i komuniciraju sa svojim kupcima.

Od personalizovanih preporuka do cenovne optimizacije u realnom vremenu, AI strategije su postale osnovni alati za konverzije i povećanje prihoda

U ovom blog-postu ćemo istražiti neke inovativne strategije veštačke inteligencije koje mogu da preoblikuju puteve kupovine vaših kupaca i istovremeno povećaju vaše konverzije.

Pridružite nam se dok otkrivamo moć veštačke inteligencije i njen potencijal da transformiše klikove u značajne konverzije, stvarajući trajne veze sa kupcima.

Sadržaj

9 AI strategije koje transformišu e-trgovinu

Iako postoji mnogo drugih strategija, i AI i ne-AI, koje mogu biti od pomoći u kontekstu e-trgovine, u ovom blog-postu ćemo se fokusirati samo na 9 AI strategija koje mogu imati značajan uticaj na način na koji personalizujete ponude za vaše klijente u e-trgovini.

Kako bismo vam pomogli da bolje razumete kako se uklapaju u kupovinu vašeg kupca, podelićemo ih u tri grupe na osnovu njihovih jedinstvenih bolnih tačaka:

Prva bolna tačka je takozvani „hladni početak“ – jedan od najvećih i najskupljih problema u AI.

Zašto?

Zato što od preduzeća zahteva da se bave kupcima o kojima ne znaju apsolutno ništa – onima koji prvi put dolaze na njihov veb-sajt. Ovde se možemo osloniti na sledeće AI strategije:

Početni paket sistema preporuka,
Sistem preporuka zasnovan na sesiji, i
Pametna preporuka za pretragu.

Druga bolna tačka je ona koja uključuje konverziju. Ovde vaša glavna briga može uključivati skraćenje vremena pregledanja i podsticanje potrošača da obavi kupovinu, personalizovanje korisničkog iskustva ili povećanje veličine njegove korpe. Korisne strategije veštačke inteligencije u ovoj fazi su:

Preporuka alternativnih proizvoda,
Sistem preporuka srodnih proizvoda i
Automatizacija unakrsne prodaje.

Konačno, nakon što kupac obavi kupovinu, treća bolna tačka postaje negovanje – kako se ponašati prema potrošaču koji je kupio, šta da radi sa podacima koje je ostavio na mom veb-sajtu i kako ih ohrabriti da obave još jednu kupovinu sada kada znate više o njima

U ovom trenutku, AI strategije na koje se možete osloniti uključuju sledeće:

Preporuka zasnovana na interakcijama,
Personalizovani sistem preporuka, i
Točak sreće.

Hajde da dodatno istražimo sve ove strategije veštačke inteligencije.

#1 Sistem preporuka početnog paketa

Iako nije striktno AI strategija, ovo je prvi korak ka boljem upoznavanju vaših kupaca.

Kada osoba dođe na vaš veb-sajt, verovatno je izgubljena. Ali i vi ste. Niste sigurni šta da im ponudite ili za koje vrste proizvoda bi mogli da budu zainteresovani. Dakle, najbolje je da im ponudite ono što vaši drugi klijenti obično kupuju ili gledaju.

Na primer, možete im ponuditi „Najčešće pregledane proizvode“ ili „10 najprodavanijih proizvoda“ – na taj način smanjujete rizik da im predstavite nešto potpuno nasumično. Ako je novi kupac nešto poput vašeg prosečnog kupca, vrlo je verovatno da će mu se svideti isti proizvodi kao i vašim drugim korisnicima.

Pored toga, ove početne preporuke će im pomoći da bolje razumeju koji bi im drugi proizvodi mogli biti potrebni i šta traže.

Ono što zapravo radite ovde je zasnivanje svojih aktivnosti na čistoj statistici – nudite proizvode koji su se pokazali kao najprodavaniji, najatraktivniji ili najgledaniji.

Na kraju krajeva, preporuka za početni paket je dobar način da počnete da učite više o svom klijentu na duge staze.

#2 Preporuka zasnovana na sesiji

Zamislimo da kupac gleda crnu majicu na mreži. Kupac pronađe majicu koja mu se sviđa, pa klikne na link koji vodi do veb-sajta. Ali onda pronađe par crnih pantalona koje mu se takođe sviđaju, pa klikne na drugi link koji vodi do stranice tog proizvoda. Shvatili ste.

Dakle, koja je uloga preporuke zasnovane na sesiji u ovom slučaju?

Pa, preporuka zasnovana na sesiji prati ponašanje vašeg klijenta i njegovu sesiju na svakoj stranici proizvoda, tako da može da počne da pravi „datoteku“ o njemu, njegovim preferencijama i možda spisku proizvoda koji im se sviđaju i koje su spremni da kupe.

Glavna caka ovde je da se sve dešava u trenutku pregledanja – kao da ste iza ekrana vašeg klijenta i gledate šta radi i sve zapisujete.

Prateći šta klijent radi u realnom vremenu, ovaj sistem preporuka brzo shvata da je pogledao tri crna proizvoda, pa nastavlja da preporučuje više sličnih proizvoda sa istog veb-sajta.

U zavisnosti od trenutnog ponašanja i raspoloženja klijenta, ovaj sistem preporuka zasnovan na sesiji pokušava da bolje razume njihove interese i namere pretrage. Kada to sazna, može brzo da generiše i preporuči druge proizvode koje će vrlo verovatno kupiti.

Ono što je interesantno je da se interesi i namera korisnika mogu menjati od sesije do sesije – što ovaj sistem AI preporuka čini jednim od najatraktivnijih i najprilagodljivijih u e-trgovini.

#3 Sistem preporuka pametne pretrage

Da li znate da oko 61% korisnika veb-sajta očekuje da će pronaći ono što traže u prvih 5 sekundi nakon što dođu na vaš veb-sajt?

Zahvaljujući pametnim sistemima preporuka za pretraživanje, možete osigurati da im ih date.

Pametna pretraga je strategija veštačke inteligencije koju možete da koristite da biste pružili preciznije, relevantnije i prilagođenije rezultate pretrage. Njegov posao je da razume nameru, kontekst i preferencije vašeg potrošača kako bi im pružio delotvornije i efikasnije iskustvo pretrage.

Dakle, šta tačno čini ovaj sistem pametnim? Hajde da saznamo.

Šta pametno pretraživanje čini tako pametnim?

Pametna pretraga može zaista podržati vaše e-trgovinsko poslovanje i pomoći vam da povećate konverzije na duži rok jer:

Je višejezičan: Pametna pretraga je dostupna na 300+ jezika.
Prepoznaje sinonime i homonime: Pametni sistemi za pretragu koriste NLP za tumačenje značenja upita korisnika za pretragu. Oni mogu prepoznati sinonime i homonime, što osigurava da potrošači dobiju relevantne rezultate čak i ako nisu koristili tačne termine za pretragu.
Podržava različita slova: Pametna pretraga podržava i abecedna i ćirilična slova.
Prepoznaje kontekst: Zahvaljujući semantičkoj pretrazi, koja se fokusira na razumevanje značenja i konteksta reči, a ne samo na njihovu bukvalnu interpretaciju, pametni sistemi za pretragu mogu pružiti rezultate koji odgovaraju nameri korisnika čak i ako se fraza razlikuje.
Toleriše manje greške: U ovom brzom svetu, brzo kucanje je neophodno. Na našu sreću, pametna pretraga nam omogućava da pronađemo ono što nam je potrebno tako što ćemo tolerisati greške u kucanju.
Podržava glasovnu pretragu: Zahvaljujući rastućoj popularnosti glasovnih asistenata, korisnici sada mogu da izgovaraju svoje upite za pretragu, a sistem obrađuje njihov govor kako bi pružio tačne rezultate.
Omogućava filtere i aspekte: Uz pametnu pretragu, potrošači mogu da koriste napredne opcije i aspekte filtriranja da bi suzili rezultate pretrage na osnovu cene, kategorije, brenda i drugih atributa.
Pruža ažuriranja u realnom vremenu: Pametni sistemi za pretragu mogu da obezbede ažuriranja u realnom vremenu, posebno u dinamičnim okruženjima kao što je e-trgovina gde se dostupnost proizvoda i cene obično često menjaju.

Naravno, ovo nije sve, ali dobili ste sliku.

–

Ovde se završava „hladni početak“ putovanja vašeg potrošača. Već ste prikupili dovoljno podataka o njima kako biste svoju vezu podigli na viši nivo.

Hajde da dodatno istražimo vaše opcije.

#4 Preporuka alternativnih proizvoda

Kada pređete u drugu fazu, vaš glavni cilj je konverzija. Kako biste to uradili, želite da:

Obezbedite da kupac koji dođe na stranicu vaše veb-prodavnice za e-trgovinu obavi kupovinu,
Pogledajte kako se njegova korpa uvećava, i
Pobrinite se da se kupac stalno vraća da kupi još.

Ovo je mesto gde preporučujemo alternativne proizvode.

Alternativni sistemi preporuka su najvažniji za preduzeća za e-trgovinu. Zahvaljujući njima, kupci mogu da istraže listu proizvoda (u obliku kataloga proizvoda) i pronađu ono što traže među ogromnim brojem opcija.

Postoje dva načina na koja ovaj AI sistem podržava vašu e-trgovinu:

Prvo, manje složen model zasnovan na ML-u koristi i analizira unose kupaca da bi ponudio slične proizvode u istoj kategoriji. Ako traži crnu košulju, ovaj model će ponuditi slične proizvode koji spadaju u istu kategoriju proizvoda.
Drugo, model zasnovan na NLP-u uzima sve detalje o proizvodu koje je kupac ubacio (boja, veličina, cena, brend, itd.) i upoređuje ga sa drugim proizvodima u katalogu. Na ovaj način, klijent može dobiti relevantnije i preciznije pogotke, što na kraju povećava šanse za konverziju.

Razlog zašto je ovaj sistem preporuka tako zanimljiv za industriju e-trgovine je to što drži opcije otvorenim za kupca pre nego donese odluku i povećava izglede da obavi kupovinu.

#5 Sistem preporuka srodnih proizvoda

Slično prethodnim sistemima preporuka, sistem preporuka povezanih proizvoda ima za cilj da poveća ili kompletira korpu vašeg kupca.

Na primer, potrošač gleda u crnu majicu, pa ovaj sistem preporuka nudi i druge proizvode koje će najverovatnije kupiti pored crne majice – crne pantalone, crnu jaknu, crne čarape itd.

S obzirom na njegovu ulogu, ovaj sistem preporuka se obično nalazi na stranici za plaćanje, ali to nije opšte primenjeno pravilo.

Preporuka srodnih proizvoda može biti jednostavna i složena:

Jednostavna funkcioniše na osnovu asocijacija. Uzima u obzir proizvode koji su ranije bili u istoj korpi sa crnom majicom (tj. crna jakna ili crne pantalone) i nudi kupcu i te druge proizvode.
Kompleksna uzima u obzir proizvode u korpi vašeg kupca i generiše sopstvene kombinacije proizvoda za koje smatra da bi kupac takođe mogao biti zainteresovan da ih kupi. Ovde, sistem preporuka kreira listu proizvoda koji će se najverovatnije naći u korpi kupca, zajedno sa proizvodima koji se već nalaze u njoj.

Sve u svemu, srodna preporuka proizvoda može značajno uticati na stope konverzije i uticati na to kako vaši kupci ostvaruju interakciju sa vašim brendom na duži rok.

#6 Automatizacija unakrsne prodaje

Kako biste mogli da povećate svoje stope konverzije, jednostavno morate da naučite što je više moguće o svojim klijentima i njihovim potrebama. To možete da učinite implementirajući pametnu strategiju unakrsne prodaje.

Prema definiciji, unakrsna prodaja znači promovisanje ili prodaju drugog proizvoda ili usluge kupcu koji je već kupio nešto od vas.

Ova tehnika vam može pomoći da povećate prihode pružajući kupcima i klijentima dodatni proizvod ili uslugu za koje mogu smatrati da su korisni. Kao rezultat toga, možete povećati životnu vrednost klijenta.

Evo nekoliko primera:

Kupac je od vas kupio patike pa mu nudite čarape sa popustom od 20%.
Jedan kupac je kupila veoma skupu haljinu, pa joj nudite odgovarajuću tašnu ili cipele.

Iako je uobičajena praksa da se nude proizvodi koji su na neki način povezani sa proizvodima koje je kupac već kupio, to ne mora uvek biti tačno.

Na primer, ako imate proizvod koji se nije dobro prodavao, možete ga ponuditi kupcu koji je već kupio vaš najprodavaniji proizvod.

Kako se AI uklapa u ovaj deo?

Pa, kada vaš klijent obavi kupovinu, AI automatski analizira njihove podatke temeljno kako bi mogao da pruži dodatne preporuke za tog određenog kupca i poveća verovatnoću druge kupovine.

Za ovaj korak, ne čekate da se klijent vrati na vaš veb-sajt, već preduzimate sledeći korak i kontaktirate ih putem e-pošte ili tekstualne poruke.

#7 Preporuka zasnovana na interakcijama

Sistem preporuka zasnovan na interakcijama prikuplja i analizira podatke o svemu što potrošač radi na mreži (ne samo na vašem veb-sajtu) – o njegovim klikovima, lajkovima, prethodnim kupovinama itd.

Na osnovu podataka koje prikuplja o potrošaču, sistem preporuka zasnovan na interakciji može ponuditi slične ili srodne proizvode kupcu koji se vraća na vaš veb-sajt.

Kada se vrati na određeni veb-sajt, ovaj sistem preporuka već ima „datoteku“ kod kupca sa detaljima o tome šta su kupili, pretražili ili pogledali.

Zahvaljujući istoriji potrošača, ovaj sistem preporuka može i ponudiće slične ili srodne proizvode, ili im čak pokazati koje su proizvode pogledali poslednji put kada su bili ovde kako bi povećao šanse za još jednu kupovinu.

Ovo vas (e-trgovinu) dovodi na korak bliže pružanju potpuno personalizovanog iskustva vašim klijentima.

# 8 Personalizovani sistem preporuka

Personalizovani sistemi preporuka predstavljaju najviši nivo personalizacije.

Za razliku od preporuke zasnovane na interakciji koja funkcioniše na osnovu prethodnih veb aktivnosti vaših potrošača, personalizovana preporuka funkcioniše na osnovu prethodnih kupovina vaših potrošača.

Na osnovu podataka koje ovaj sistem preporuka uzima u obzir, možemo imati tri različita personalizovana sistema preporuka:

Zasnovano na vremenu: Ovaj sistem preporuka pokriva sve obrasce u prethodnim kupovinama vašeg kupca. Na primer, uzeti u obzir kada kupuje određene proizvode – toalet papir jednom mesečno, deterdžent dva puta mesečno, itd. – i na osnovu ovih obrazaca zna kada ponovo preporučiti ove proizvode.
Kolaborativno filtriranje: Sistem društvenih preporuka razmatra sličnosti između svojih korisnika i kupaca kako bi svima njima pružio personalizovanije iskustvo. Primer ove preporuke je Netflix, čiji sistem preporuka pronalazi sličnosti u preferencijama korisnika. Zatim nastavlja da preporučuje slične ili čak iste serije filmova korisnicima, posebno ako ih ranije nisu videli.
Zasnovano na sadržaju: Ovaj sistem preporuka obično uzima u obzir istoriju korisnika i identifikuje sličnosti između proizvoda na osnovu njihovih opisa, kao što su opisi proizvoda ili tekstovi. Mera sličnosti može biti bilo šta – opis proizvoda, recenzija proizvoda ili tehnička dokumentacija o proizvodu.

U osnovi, personalizovani sistemi preporuka su nephodni za svaku e-trgovinu čija ideja je da se poslovanje pokrene unapred i da stalno pruža izvrsno iskustvo kupcima.

#9 Wheel of Fortune

Iako nije striktno strategija veštačke inteligencije – preporuka Wheel of Fortune (Točak sreće) predstavlja šlag na vašoj torti za personalizaciju.

Ova preporuka postaje sve popularnija zahvaljujući svojoj sposobnosti da gejmifikuje iskustvo za vaše potrošače. Omogućava vam da svojim klijentima pružite raznovrsnije iskustvo nakon prve kupovine.

Pored toga, to je odličan način da prikupite vredne potencijalne klijente i poboljšate svoj pristup unakrsnoj prodaji.

Kako deluje?

Prvi korak može biti jedan od sledećih:
- Korisnik mora da se registruje (napravi nalog) na vašem veb-sajtu da bi učestvovao u Točku sreće.
- Korisnik osvaja ekskluzivno pravo da okreće Točak sreće na vašem veb-sajtu nakon što potroši određenu sumu novca, recimo 100 dolara.
Sledeći korak je okretanje točka u pokušaju da osvoji nešto – popust za drugi proizvod ili specijalnu/ograničenu ponudu.
Obično je svaki drugi slot prazan i svaki drugi slot nudi specijalnu ponudu/popust, čineći celo iskustvo više nasumičnim.

Međutim, radeći sa jednim od naših klijenata, našim timom u kompaniji Things Solver uspeo je da razvije personalizovanu preporuku Wheel of Fortune uz pomoć mašinskog učenja.

Ovaj sistem je dizajniran da uzme u obzir istorijske podatke svakog korisnika i iskoristi podatke koje je prikupio personalizovani preporučilac za generisanje potpuno personalizovanog iskustva Wheel of Fortune.

Na osnovu podataka koje ima o korisnicima na sajtu, ovaj Wheel of Fortune je mogao da ponudi kategorije proizvoda i brendova koje je korisnik već kupio ili za njih pokazao interesovanje.

Razmislite samo o tome – ko ne voli da se vrati u onlajn prodavnicu i dobije poseban popust na svoj omiljeni brend?

Prihvatanje AI strategija oslikava svetliju budućnost za e-trgovinu

U okruženju moderne e-trgovine koje se stalno razvija, usvajanje strategija veštačke inteligencije postalo je neophodno.

Kako digitalna transformacija nastavlja da oblikuje industriju, veštačka inteligencija se kontinuirano pokazuje kao transformativna sila koja vam omogućava da:

Budete ispred krivulje da biste rasli i održali angažovanje kupaca.
Preoblikujete način na koji se povezujete sa klijentima i podstičete konverzije.

Strateškim rešavanjem jedinstvenih bolnih tačaka u iskustvu potrošača, pristupi veštačke inteligencije koje smo ovde izneli obećavaju premoštavanje klikova do značajnih konverzija.

Ove strategije, ukorenjene u moći veštačke inteligencije da prikupi uvide iz interakcija korisnika i prošlih ponašanja, mogu da podignu vaše napore za personalizaciju na nove visine.

Ne oklevajte da nam se obratite na ai@thingsolver.com ako vam je potrebna pomoć da ponudite relevantne preporuke, razumete namere vaših potrošača i povećate angažovanje korisnika.

Zajedno možemo raditi na negovanju vaših odnosa i podsticanju vaših lojalnih potrošača da ponove kupovine uz odgovarajuće strategije veštačke inteligencije.