E-commerce produkuje velké množství dat. Firmy, obchodníky a distributory to nutí hledat taková řešení pro jejich analýzu, která budou pro jejich podnikání užitečná. Navzdory mnoha novým řešením mohou být velká data jak požehnáním, tak prokletím. Vše záleží na tom, jak je dokážete využít. S pomocí technologií hloubkového učení bude analýza těchto dat jednodušší.
RTB House, celosvětově působící společnost poskytující pokročilá retargetingová řešení, shrnula tři hlavní inovace, které již marketéři začali využívat pro zefektivňování jejich e-commerce projektů.
Tyto technologie dokážou uzpůsobit nákupní proces individuálním požadavkům a v porovnání s minulostí pomáhají optimalizovat online nákupní proces. Některé procesy v e-commerce se díky nim dokonce plně zautomatizovaly. To všechno přispívá k tomu, že online nákupy se stávají jednoduššími, efektivnějšími, snadněji zapojují zákazníka a přizpůsobují se osobním potřebám a to na všech úrovních rozhodování.
Vyhledávání produktů – algoritmy rozeznávající obrázky
Už jste někdy viděli něco, co jste si chtěli koupit, ale netušili jste, kde byste to hledali? Ať už jste to viděli ve videu, nebo na někom cizím na ulici, neexistuje mnoho způsobů, jak danou věc najít.
Rozeznávání obrázků už funguje poměrně dlouhou dobu, ale až s umělou inteligencí se rozšiřuje a zdokonaluje. Rozeznávání obrázků postavené na umělé inteligenci je umožňuje vyfotit pomocí chytrého telefonu. Získáte tak informaci o daném produktu, e-shopu a ceně přesně podle fotky. První nový krok na cestě zákazníka při prohlížení, výběru či nákupu produktů tak může začít fotkou.
Google, Microsoft, Facebook nebo Yahoo jsou leadery na poli vytváření systémů, které rozeznávají objekty lépe než lidé. CloudVision API od Googlu umožňuje developerům rozeznávat objekty na fotkách, poznávat slova nebo text a dokonce zvládne uhodnout, jaké emoce pociťuje osoba na obrázku. Cognitive Services od Microsoftu zase staví na sadě API schopných rozeznávat obrázky, emoce, celebrity a obličeje. API od Clarifai pomáhá firmám zorganizovat jejich obsah, vyfiltrovat nebezpečné obrázky nebo videa nahraná uživateli a nebo zobrazit produkty ke koupi podle prohlédnutých nebo pořízených fotografií. Řešení od Yahoo, které napodobuje fungování neuronových sítí, zase může rozpoznávat nevhodné obrázky (např. fotografie se zakázaným obsahem nebo ty pro dospělé).
Rozpoznávání obrázků s pomocí umělé inteligence může být v e-commerce velmi užitečné. Nákupní galerie, cenové srovnávače nebo e-shopy, které potřebují pracovat s miliony obrázků, to mohou dělat automaticky. Chytré telefony a sociální média jsou velmi oblíbené a lidé každý den pořizují obrovské množství fotek a videí, které se váží k danému brandu. Bezchybné pochopení tohoto obsahu je důležitým krokem ke správné personalizaci a inovativní komunikaci se zákazníky.
Rozhodnutí o nákupu – technologie, která dělá vysoce přesná doporučení
Vraťme se na tomto místě k tématu zákazníkovy nákupní cesty. Představte si, že jste viděli něco, co jste si chtěli koupit, na fotce, prohlédli jste si daný e-shop a téměř jste dokončili nákup. Něco vás ale vyrušilo, přepadly vás pochybnosti, nebo jste zjistili, že nemáte dost peněz. To se stává často všem nakupujícím.
Personalizované reklamní bannery vytváří impuls ke konečnému rozhodnutí o nákupu, ať už tím, že vám daný produkt připomenou nebo vám ukážou příbuzné zboží.
Dnešní marketéři tuto techniku již velmi dobře znají. S pomocí hloubkového učení, inovativní větve výzkumu zaměřeného na umělou inteligenci, které problémy řeší napodobováním činnosti lidského mozku, můžou být klasické retargetingové kampaně posunuty na novou úroveň.
Algoritmy hloubkového učení vytvářejí prvky schopné rozeznat přístup, záměr a celkový stav každého člověka přicházejícího na stránky e-shopu. Na základě této znalosti poté připravují vysoce přesná doporučení produktů. Podle RTB House může tento přístup zefektivnit reklamní aktivity až o 50 % v porovnání s typickým přístupem strojového učení.
Skutečná síla hloubkového učení využitého v e-commerce je v tom, že umělá inteligence může využít obrovská množství dat, učit se z nich a chovat se jako lidé – aniž by jim bylo potřeba sepisovat instrukce nebo určovat pravidla. Není třeba zkoušet odhadovat možné reakce zákazníků nebo aktuální šanci na nákup. E-shopy veškeré rozhodování přenechají algoritmům, které se učí z praxe a na základě zkušeností vycítí, jak optimálně postupovat – a navíc to zvládnou mnohem rychleji než lidé.
Doručovací algoritmy, které předpovídají vaše rozhodnutí
Zkuste si představit, že například iTunes by dokázaly na základě vaší existující knihovny chytře předpovědět, co vás s největší pravděpodobností bude zajímat. A více než to, pomocí umělé inteligence by dokázaly rozhodnout, co dalšího by mohly přidat do vaší knihovny a dokonce to i samy přikoupit.
To se podobá plánům Amazonu na rozvoj tzv. předvídatelného zaslání. Distribuční systém a síť velmi přesně popíší vzorce chování jednotlivých zákazníků a předpoví značku, cenové rozpětí a produkt, který bude nakoupen. Na základě této předpovědi mohou být výrobky převezeny do nejbližšího distribučního centra ještě předtím, než je objednávka vůbec odeslána. To znamená, že zásilka je v distribučním centru nebo v kamionu ještě dříve, než o tom vůbec víte. Ještě lépe tento princip funguje v kombinaci s produkty každodenní spotřeby – například s čajem. Jen si představte – algoritmy budou schopné odhadnout zásoby a nutnost doplnění – vám už nikdy nedojde oblíbený čaj a obchodníci navíc ocení rychlejší nákup.
Pokud se správně využije, může tato myšlenka posunout analytiku a logistiku na novou úroveň. Společnosti tak budou schopny skutečně rychle (a automaticky) reagovat na základě lidských potřeb a díky tomu rozšiřovat skupinu loajálních zákazníků.
E-commerce zítřka
E-commerce je přirozeně postavená na datech. Marketéři, obchodníci a distributoři už zahlédli špičku ledovce možností umělé inteligence díky osobním asistentům, chatbotům, automatickému merchandisingu a retargetingu. Ale propojení umělé inteligence a e-commerce se ještě úplně nerozšířilo, alespoň ne z pohledu používání neuronových sítí v běžné praxi.
Spojením umělé inteligence a velkých dat vznikne v budoucnosti e-commerce, která bude chytřejší a bude schopna dělat svá vlastní rozhodnutí. Je to něco, co jsme si před deseti lety mohli pouze představovat, ale v současné době je toto reálný způsob vývoje.