Прелазак на куповину вођену вештачком интелигенцијом у малопродаји
Брза интеграција алата вештачке интелигенције редефинише пејзаж онлајн малопродаје, као што је демонстрирано у најновијим иницијативама компаније Algolia, истакнутог провајдера услуга претраживања. У недавном интервјуу, главни директор за екосистеме компаније Algolia, Пијуш Пател, разговарао је о томе како компанија помаже малопродајним објектима да се прилагоде навалу куповине и функција вођених вештачком интелигенцијом. Недавни подаци наглашавају хитност: скоро четири од десет потрошача тврди да би размислило о преласку са свог уобичајеног онлајн супермаркета на алтернативу вођену вештачком интелигенцијом, са значајним обртом на штапу. У високо конкурентном онлајн тржишту намирница у Уједињеном Краљевству вредном 23,4 милијарде фунти, малопродајни објекти ризикују да изгубе до 500 милиона фунти недељно ако не успеју да одрже темпо усвајања вештачке интелигенције.
Ове промене сигнализирају и ризик и могућност. Око 42% купаца изражава спремност да купује у супермаркетима који имају функције вештачке интелигенције као што су средства за проналажење састојака рецепта или динамичка замена за јефтиније производе. Додатних 44% цени разговоранке способности претраживања, које омогућавају упите попут „покажите ми здраве грицкалице за малу децу“, што одражава природни ток помоћи у продавници на дигиталним платформама. Algolia, која већ сарађује са великим малопродајним објектима намирница у Европи и САД, поставила је себе на чело овог трансформативног таласа, поткрепљући свој приступ са преко деценију искуства у побољшању онлајн претраживања и смерница за купце.
Еволуирајућа улога претраживања: Од кључних речи до разговоране и контекстуалне оријентације
Историјски гледано, претраживање у е-трговини првенствено се бавило специфичним, трансакцијским упитима, као што је лоцирање одређене врсте млека или бренда. Тренутни тренд је изразито другачија парадигма: од претраживача се сада очекује да симулирају интерактивну помоћ, водећи неодлучне купце кроз откривање и планирање, уместо да им само помогну да пронађу унапред одређени производ. Ова промена се обично описује као успон „long-tail search”, фокусиран на решавање отворених питања као што су планирање оброка или препоруке комплементарних производа.
Algolia-ино покретање функција са подршком вештачке интелигенције као што су алати за помоћ рецептима наглашава ову еволуцију. Препоруком комплетних рецепата и омогућавањем уношења у корпу једним кликом за све потребне састојке, ова решења не само да поједностављују путовање корисника, већ и директно покрећу већу стопу конверзије и повећане величине корпе. Такве функције редефинишу откривање производа као персонализовани процес вођен контекстом, откључавајући нове могућности продаје и унакрсне продаје. Слични алати генеративне вештачке интелигенције, као што су Algolia-ини водичи за куповину, дизајнирани су да пруже детаљан едукативни, евалуациони и компаративни садржај прилагођен намерама корисника, решавајући један од кључних изазова савремене е-трговине: огромну количину избора и недовољну подршку за одлучивање.
Утицај на product feeds и инфраструктуру каталога
Миграција на искуства вођена вештачком интелигенцијом има значајне импликације за основне елементе е-трговине, посебно product feeds и стандарде каталогизације. Да би агенти вештачке интелигенције испоручили резултате високог контекста, у реалном времену, подаци о производима морају бити стандардизовани, свеобухватни и тачно одржавани. Малопродајни објекти су под све већим притиском да осигурају квалитет података за критичне атрибуте, као што су регионална доступност, цене, нутритивни детаљи и промотивне понуде. Да бисте то учинили ефикасно, треба да знате како да структурирате product feeds.
Ефикасно претраживање са вештачком интелигенцијом захтева:
- Правовремена ажурирања података о инвентару и каталогу, омогућавајући тачно представљање онога што је заиста доступно у било ком тренутку.
- Детаљне и структуриране информације о производима, олакшавајући грануларно филтрирање и динамичко упаривање артикала за софистицираније препоруке.
- Конзистентна таксономија и категоризација, подржавајући напредне случајеве употребе засноване на агентима, као што је састављање једне корпе од више малопродајних објеката.
Algolia решава ове захтеве нудећи претраживање са везивањем за инвентар и специфичним за регион које аутоматски даје приоритет локалној доступности и ценама. Такве могућности осигуравају интегритет корисничког искуства, спречавајући фрустрације због исцрпљених залиха и подржавајући локализоване кампање.
Побољшање квалитета и комплетности product card
Како се асистенти вођени вештачком интелигенцијом дубље интегришу у процес куповине, квалитет и комплетност product card постају критично нови значај. Ове картице сада морају да предвиде различите контексте откривања – не само упите за један производ, већ и сложена истраживања за више производа и одлуке засноване на потребама.
Algolia-ини алати за вештачку интелигенцију аутоматизују креирање детаљног едукативног, категоризационог и упоредног садржаја око производа, директно побољшавајући густину информација и релевантност у оквиру product card. Овај приступ не само да помаже купцима у доношењу одлука, већ може да допринесе и смањењу стопе враћања, захваљујући бољем управљању очекивањима унапред. Побољшани садржај такође служи као разликовач на засићеном онлајн тржишту, помажући малопродајним објектима да изграде поверење и лојалност међу купцима који су рођени на мрежи. Да би се продавницама помогло у томе, постоји how to create sales-driving product descriptions.
Убрзавање укључивања асортимана кроз No-Code и AI решења
Традиционално укључивање нових асортимана производа био је значајан проблем, који је захтевао ручну нормализацију, означавање и валидацију пре него што производи крену у рад. Усвајање no-code AI платформи драматично побољшава овај процес. Савремена решења попут Algolia-ине платформе вођене API-јем омогућавају малопродајним објектима да интегришу, обогате и брзо распореде нове SKUs, минимизирајући време изласка на тржиште и ослобађајући и техничке и садржајне ресурсе.
No-code алати оснажују пословне кориснике – укључујући планере малопродаје, маркетиншке стручњаке и трговце – да конфигуришу и персонализују функције претраживања и препорука са вештачком интелигенцијом без стручности у кодирању. Ова демократизација напредне персонализације убрзава циклусе иновација и омогућава брзо експериментисање са новим стратегијама за трговину. Да бисте пронашли price list processing program заиста може да помогне у решавању овог проблема.
Генеративна вештачка интелигенција такође аутоматизује посао обогаћивања садржаја који одузима много времена, од резимеа до свеобухватних водича за куповину. Ово не само да смањује оперативне трошкове, већ и осигурава конзистентан, висококвалитетан публицитет на брзо растућем низу дигиталних додирних тачака.
AI, подаци у реалном времену и контрола малопродајних објеката
Критична област за малопродајне објекте је задржавање видљивости и утицаја на све више водење купаца од стране агената. Агенти вештачке интелигенције, посебно они који раде ван матичне странице малопродајних објеката, уводе нове изазове у вези са конзистентношћу података, тачношћу инвентара и позицијом бренда. Algolia улаже у синхронизацију каталога у реалном времену, осигуравајући да разговоранке вештачке интелигенције и функције за тренутну провјеру одражавају стварну доступност производа и цена. Ова инфраструктура у реалном времену помаже у спречавању разочарања купаца и оперативних нејефикасности које могу настати када системи вештачке интелигенције не одговарају подацима каталога или инвентара.
Штавише, малопродајни објекти могу да користе претраживање вођено вештачком интелигенцијом и алате за трговину не само да одговоре на намеру купца, већ и да управљају стратешким циљевима, као што су давање приоритета артиклима са превеликим залихама или изношење препорука за унакрсну продају као што су житарице са млеком. Напредне платформе вештачке интелигенције омогућавају да се персонализација уравнотежи са приоритетима бренда, док динамички убацују малопродајне медије и спонзорисане производе у процес претраживања и откривања, одржавајући природно искуство за кориснике и агенте вештачке интелигенције.
Следећа фаза: Куповина заснована на агентима, испорука и персонализација
Гледајући у будућност, куповина заснована на агентима — где асистенти вештачке интелигенције могу неприметно да састављају поруџбине од више малопродајних објеката и координишу јединствену испоруку — обећава да ће додатно обликовати сектор. Док је логистика за такво агрегирано испуњење још увек сложена и релативно скупа данас, текућа партнерства између служби за испоруку и платформи вештачке интелигенције ће вероватно подстаћи иновације и економичност у годинама које долазе.
Персонализација је сада на прекретници, са капацитетима вештачке интелигенције у реалном времену који воде контекст, прелазећи са генеричке сегментације на заиста индивидуализовану услугу. Разумевањем тачно шта купац жели, из тренутка у тренутак, малопродајни објекти могу да креирају високо диференцирана дигитална искуства која су ближа (или превазилазе) најбоље интеракције у продавници.
Закључак
Трансформација претраживања и откривања путем вештачке интелигенције поставља нове стандарде у индустрији е-трговине. Ова еволуција утиче на сваки слој ланца снабдевања садржајем, од прецизности података о производима до софистицираности интеракција вештачке интелигенције у реалном времену и убрзања укључивања асортимана. Малопродајни објекти који улажу у ову напредну инфраструктуру и прихватају аутоматизацију садржаја помоћу вештачке интелигенције су у позицији да не само да ублаже ризик од губитка купаца трећим лицима, већ и да откључају нове могућности раста у ери дефинисаној хипер-персонализацијом и аутоматизованом подршком за доношење одлука.
product listings високог квалитета су критични, као и савети о how to upload product cards.
За даље читање, погледајте Digital Commerce 360 и InternetRetailing.
Напредак у куповини коју покреће вештачка интелигенција, посебно акценат на квалитета података о производима и залихама у реалном времену, наглашава кључну потребу за робусним управљањем информацијама о производима. У NotPIM-у, примећујемо растући значај стандардизованих, ажурираних података као окоснице за ефикасне апликације вештачке интелигенције као што су оне које описује Algolia. Наша платформа директно решава ове изазове пружајући алате за беспрекорну трансформацију података, обогаћивање и синхронизацију на различитим платформама е-трговине. Ово осигурава да малопродајни објекти могу искористити пуни потенцијал вештачке интелигенције за пружање персонализованих искустава, контролу брендирања и оптимизацију своје онлајн понуде.