Brzi rast usvajanja AI-a u e-trgovini je prešao od hype-a do uobičajene stvarnosti. Podaci iz nedavnih istraživanja industrije potvrđuju ovaj pomak: u 2024. godini 78% tvrtki izvijestilo je o implementaciji umjetne inteligencije u barem jednoj poslovnoj funkciji, što je značajno povećanje u odnosu na 55% samo godinu dana ranije. Istodobno, očekivanja potrošača u vezi s personalizacijom i jednostavnim iskustvima dosegnula su nove visine: 76% kupaca sada očekuje prilagođena putovanja, a trenja ili nevažni sadržaji mogu izravno ugroziti lojalnost i konverziju.
Ovaj porast implementacije AI-a signalizira više od postupnog inoviranja – to je fundamentalna restrukturiranja infrastrukture trgovine. Ono što je ranije bilo ograničeno na eksperimentalne chatbot-ove i jednostavnu automatizaciju proširilo se na inteligentne sustave koji pokreću poslovanje, otkrivanje proizvoda i angažiranje kupaca od kraja do kraja. U 2025. godini AI nije izolirana značajka; to je tkanina isprepletena kroz radne tokove kataloga, strategije merchandisinga i cijelu liniju sadržaja.
Zašto prijelaz na duboku automatizaciju i AI?
Za igrače u e-trgovini nekoliko se konvergirajućih pritisaka učinilo naprednom automatizacijom i inteligencijom nezaobilaznim. Oštra tržišna konkurencija, tanji marže i neprestani zahtjevi potrošača za brzinom i relevantnošću zahtijevaju od brendova da nadmaše ono što ljudski timovi sami mogu pružiti. AI odgovara tim zahtjevima na ključne načine:
- Automatiziranje i optimiziranje upravljanja kataloškim podacima i zalihama, smanjenje pogrešaka i prilagodba razine zaliha stvarnim vremenskim signalima potražnje.
- Pokretanje dinamičkih cijena, pametnog merchandisinga i A/B testiranja rasporeda i kartica proizvoda – sve u brzini koja je nemoguća za tradicionalne radne tokove.
- Transformacija informacija o proizvodima automatiziranom obogaćivanjem, prijevodom u stvarnom vremenu, generiranjem sadržaja i personalizacijom s emocionalnom inteligencijom.
- Pružanje marketinških kampanja i preporuka temeljenih na podacima o ponašanju i kontekstu, što u konačnici povećava prosječnu vrijednost narudžbe i zadržavanje.
Ukratko, AI i automatizacija prelaze uštedu troškova: omogućuju širenje poslovanja jer otključavaju nove operativne standarde i kreativne mogućnosti.
Utjecaj na podatke o proizvodima i infrastrukturu kataloga
Standard za upravljanje podacima o proizvodima transformira se AI mogućnostima koje rješavaju stare probleme u e-trgovini: nekonzistentni podaci, nepotpune informacije o proizvodima i nefleksibilne strukture kategorizacije.
Kvaliteta i obogaćivanje podataka o proizvodima: AI-pokrećući alati za obogaćivanje automatski označuju i ispravljaju nepotpune artikle (SKU), dodaju nedostajuće atribute i stvaraju prilagođene opise za različite regije ili segmente publike. Veliki maloprodajni lanci sada automatski označuju i klasificiraju proizvode koristeći računalni vid i obradu prirodnog jezika, poboljšavajući točnost i otkrivanje podataka o proizvodima. Saznajte više o uobičajenim pogreškama prilikom učitavanja podataka o proizvodima ovdje.
Standardi i semantička kategorizacija: Budući da su katalozi proizvoda postali ogromni, ručna kategorizacija postala je neodrživa. AI provodi taksonomije i konzistentnost atributa, preslikavajući podatke dobavljene od dobavljača na ujednačeni shemu. Na primjer, trgovci na malo koriste modele strojnog učenja obučene na industrijski taksonomiji (primjerice, Googleova hijerarhijska struktura proizvoda), osiguravajući da se svaki novi proizvod indeksira i može se pronaći putem semantičkog ili čak multimodalnog pretraživanja. To također podupire bolju sindikalizaciju podataka o proizvodima s tržištima i platformama za oglašavanje. Istražite stvaranje matrice proizvoda za organiziranije upravljanje kataloškim podacima ovdje.
Potpunost i brzina lansiranja na tržište: Automatizirano generiranje naslova proizvoda, točaka i varijacija slika znači da se stotine ili tisuće SKU mogu lansirati u roku od sati umjesto tjedana. Za tržišta koja šire asortiman, to drastično smanjuje grloviku između prihvaćanja dobavljača i dostupnosti kupcima.
Ovi su razvojni koraci komercijalno značajni: empirijska istraživanja pokazuju da AI alati za personalizaciju mogu u nekim slučajevima povećati prosječnu vrijednost narudžbe do 369%, a platforme koje koriste bogate i dobro strukturirane sadržaje pokazuju dvoznamenkaste poboljšanja u konverzijama pretraživanja i stopi povrata.
Akceleracija putem AI-a bez kodnog i generativnog koda
Ključni omogućivač za ovaj iskorak je rast AI-a bez koda i s malo koda. Stari IT otežavači koji su ranije usporavali implementaciju ažuriranja sadržaja, lansiranja proizvoda i testiranja kampanja uglavnom su nestali. Moderne platforme sada nude korisničke sučelje gdje osobe bez tehničkih vještina mogu pokretati kampanje, konfigurirati pravila merchandisinga ili eksperimentirati s novim strukturama kataloga putem sučelja prirodnog jezika i vizualnih uređivača. Generativni AI, ugrađen u sustave upravljanja sadržajem i platforme za e-trgovinu, ubrzava cijeli kreativni radni tok. Marketinški timovi i menadžeri kategorija već koriste ove alate kako bi:
- Trenutno generirali SEO optimizirane opise proizvoda i kopiju stranica prilagođene korisničkim segmentima ili lokacijama.
- Testirali varijante naslova ili dinamičke bannera, koristeći podatke o stvarnom vremenu za brzo pronalaženje najboljih resursa.
- Stvarali personalizirane kontakte, od e-poruka o napuštenim košaricama do postkupnog odgajanja, u velikoj mjeri, vođeni predviđanjem analitike i modelima pojedinačnih namjera.
Ova automatizacija ne samo da smanjuje vrijeme izrade sadržaja čak i do 30%, kako je prijavilo nekoliko tvrtki, već povećava i konzistentnost i otvara nove mogućnosti za mikrosegmentaciju.
Za dublje analize ovih trendova i stručna gledišta pogledajte nedavna izvješća iz E-commerce Njemačka vijesti i Insidera.
U NotPIM-u prepoznajemo da transformacija u e-trgovini pokreće AI ovisi o pouzdanim i dobro strukturiranim podacima o proizvodima. Djelotvorna rješenja za upravljanje podacima neophodna su za maksimalno iskorištenje mogućnosti AI-a kod personalizacije i optimizacije poslovanja. Budući da se industrija razvija, tvrtke moraju ulagati u robusne infrastrukture podataka kako bi ostale konkurentne i odgovorile povećanim očekivanjima potrošača.