Umělá inteligence válcuje statistiky v módní e-commerce. Nová technologie v GLAMI zalistovala 20 milionů nových produktů

Podle výzkumu módního vyhledávače GLAMI.cz byla Artificial Intelligence (technologie AI) identifikována jako jedna z hnacích sil inovací v módní e-commerce pro rok 2021.

“Zatímco v minulosti byly tyto algoritmy strojového učení používány jen velkými hráči, v loňském roce jsme zaznamenali její demokratizaci i v rámci menších e-shopů. Tuto technologii využívají k lepšímu uchopení dynamiky módního trhu, což jim – v tak velké konkurenci – nabízí lepší šanci uspět,” sděluje Head of AI v Glami.cz Antonín Hoskovec. 

Podle předpovědí konzultační společnosti Gartner dosáhne většina organizací, které používají na svých e-commerce platformách AI, do roku 2023 zvýšení spokojenosti zákazníků alespoň o 25 %. To bude doprovozeno i nárůstem výnosů a snížením nákladů. Podle nedávného průzkumu stejnou společností se téměř poloviny investic do umělé inteligence pandemie nedotkla a 30 % organizací své investice plánuje naopak zvýšit. 

Společnost v módní e-commerce, které do AI nebudou investovat a přizpůsobovat se okolním hráčům tak budou pravděpodobně v dlouhodobém měřítku ztrácet oproti své konkurenci. 

Případová studie

GLAMI sdružuje na jednom místě produkty z více než 3 500 e-shopů ze všech zemí a kategorizuje je pomocí tzv. tagů. Což je v průměru 30 milionů tagů za měsíc a každý den přichází tisíce nových. Největšími dvěma výzvami (infografika) tak bylo příliš mnoho produktů na to, aby je do kategorií a filtrů mohl uspořádat člověk a příliš mnoho produktů, ze kterých si může zákazník vybírat. 

Výsledkem několikaměsíčního vývoje bylo vylepšení automatického řešení pro kategorizaci produktů, založené na fotce a popisu. Tím se zvýšila kvalita katalogu a nahradila práce 100 lidí pracujících na plný úvazek. V případě druhého problému se jako řešení ukázalo poskytnout zákazníkovi možnost výběru z personalizovaného seznamu produktů na základě historie jeho vyhledávání. Po implementaci bylo výsledkem zlepšení většiny důležitých metrik. Metriky jako konverzní poměr a GMV (Gross Merchandise Value) zaznamenaly více jak 10% nárůst. 

V roce 2020 bylo zalistováno 20 milionů nových položek a překategorizováno přibližně 68 milionů produktů. Vzhledem k nasazení AI do katalogu se letos překategorizuje stovka milionů položek. Pro srovnání – v roce 2019 GLAMI kategorizovalo přibližně 17 milionů nových položek a překategorizovalo 31 milionů položek. 

Kromě kategorických tagů (oblečení, boty…) dochází také k predikci tagů, které označují vybrané vlastnosti jako je střih, materiál, barva a další. Celkově v roce 2020 bylo provedeno asi 697 milionů predikcí neuronovou sítí (výpočetní model umělé inteligence). Produkty rostly + 80 % a celkové predikce kategorických tagů se v roce 2019 ze 48 milionů téměř zdvojnásobily na 88 milionů v roce 2020. 

GLAMI na základě průzkumu mezi módními retailery identifikovalo následující oblasti s největším potenciálem pro využití technologie AI:

Vyhledávání pomocí obrázků a hyper personalizace

Vyhledávání podle obrázků je momentálně zákazníkovi k dispozici v poměrně široké škále e-shopů s módou a nabízí úžasné výsledky. Uživatel může pro vyhledávání produktů, které se mu líbí, použít snímek obrazovky nebo fotografii a technologie mu najde podobné. Tato funkce není užitečná jen pro zákazníka, ale i pro e-shop jako takový, kterému se zlepšila většina důležitých metrik jako konverzní poměr nebo míra okamžitého odchodu. GLAMI u vyhledávaných produktů touto technologií, zdvojnásobilo míru konverze. Cílem hyper personalizace je potom usnadnění vyhledávání podle toho, co se zákazníkovi opravdu líbí, a to na základě jeho předchozí aktivity. Z pohledu e-shopu tato funkce napomáhá k vyšší konverzní míře a průměrné hodnotě objednávky. 

Snižování reklamací a vracení zboží 

Špatná velikost a špatně padnoucí kousek, to jsou stále hlavní důvody, proč zákazníci zboží vyměňují nebo vrací. Umělá inteligence může pomoci i v tomto směru. Počínaje výběrem navrhované velikosti na základě předchozích nákupů, přes algoritmus, který vybere ideální velikost na základě zadaných parametrů až po virtuální kabinku, ve které si zákazník zboží vyzkouší online a podívá se, jak v něm bude vypadat. 

Virtuální zákaznická podpora 

Podle firmy IBM chatboti mohou firmám pomoci ušetřit až 30 % nákladů na zákaznickou podporu. Ač jsou Chatboti a hlasoví asistenti stále intuitivnější, v jejich implementaci je nutná jistá míra rovnováhy. Chatboty může e-shop využít k řešení jednoduchých dotazů, shromažďování počátečních dat a propojení se zákazníkem 24 hodin denně, 7 dní v týdnu. K vyřešení složitějšího problému je stále zapotřebí lidského faktoru zákaznické podpory. 

AI designer a optimalizovaná výroba 

AI systémy se používají na výrobu nových designů, zachycení vad v materiálech a zajišťují perfektní shodu barev konečného produktu oproti původnímu návrhu. 

Zásoby a predikce trendů

AI je využíváno k předpovídání prodejů, trendů a očekávaných změn v požadavcích na produkty prostřednictvím monitorování sociálních médií a dalších zdrojů dat. 

O GLAMI

GLAMI bylo založeno v roce 2013 Tomášem Hodboďem a Michalem Jirákem jako vyhledávač pro vše, co se týká módy. Každý den GLAMI spojuje tisíce nakupujících se značkami a e-shopy na jednom místě. Díky chytré kategorizaci produktů a výběru módy šitému na míru každého jednotlivce GLAMI zjednodušuje objevování a nakupování módy.

Dnes zákazník v katalogu GLAMI.cz najde téměř 3 miliony produktů od více než 25 tisíc značek.  GLAMI patří do skupiny Inspigroup a působí již v 19 zemích světa. 

ANTONÍN HOSKOVEC
Antonín Hoskovec vystudoval Matematické inženýrství na FJFI ČVUT v Praze a nedávno obhájil doktorát v oblasti kvantové informace. Na fakultě se stále podílí na výzkumu a vyučuje. Machine learningu se věnuje již mnoho let. Navštívil většinu oblastí ML, od základních a dobře známých modelů až po veliké “state-of-the-art” modely v rozpoznávání obrazu, doporučování, časových řadách a NLP. Jeho pracovní kariéra začala v Seznam.cz, odkud se přes Rossum a Qminers dostal do GLAMI. Zde se spojily jeho dvě vášně – Machine Learning a e-commerce, a tak se stal Head of AI a nepostradatelnou součástí týmu.