Без значение дали сте в магазина, или пазарувате онлайн, ползите от персонализираното клиентско преживяване са безспорни. Ние искаме продавачи, които могат да ни помогнат да намерим точно това, което търсим, колкото е възможно по-бързо; връщаме се за обяд на местата, в които, за да поръчаме, е достатъчно да кажем "както обикновено".

За електронните търговци персонализацията традиционно се основава на препоръките на софтуера, на алгоритми, които се опитват да напаснат основните кликания и поръчки на клиента с тези на групи хора със сходно мислене. И персонализацията наистина е ефективна за тези за сайтове за електронна търговия, пише в retailingtoday Анди Нараджинан, вицепрезидент в Sentient Technologies.

Според ново проучване на Infosys 70% от сайтовете, които прилагат технологията на персонализация, имат ръст в продажбите, 58% забелязват растеж в трафика и 55% наблюдават засилване на клиентската си лоялност.

Казано иначе, потребителско пътуване, скроено по мярката на индивидуалните желания и предпочитания на купувача, е умна цел. Но тъй като сегашните техники за персонализация се въртят около демографията, вече осъществените покупки и навиците на браузване, те не предлагат истинска персонализация.

По-скоро използват историческите данни за поведението на купувачите, за да препоръчват продукти както на сайта, така и чрез форми на ретаргетирани реклами. Това позволява една идея по-голямо лично, но не съвсем истинско преживяване. Иначе казано, този подход

Само "събира" консуматорите в групи по сходство

Макар че въпросният подход носи известни ползи, той пропуска важни неща. Алгоритмите на препоръките не работят за новите купувачи, които още не са направили поръчка и нямат история на сърфиране. Освен това те не покриват особено голяма част от каталога на електронните търговци. Показват само продукти, които други клиенти вече са купили, и така тези алгоритми игнорират много по-подходящи продукти, които може да се окажат точно това, което купувачът търси. Също така сегашните подходи на персонализация не отчитат недекларираните фини предпочитания на индивидуалния купувач. По-скоро свеждат нещата до таблици в електронен вид.

Много от тези проблеми произтичат от факта, че сегашните сайтове за електронна търговия (и търсенето в тях) са създадени около бази данни, а не около хора. И въпреки че търсенето и персонализирането са започнали да се развиват от миналото десетилетие, те не са се развили достатъчно. Алгоритмите за препоръки може да осигуряват по-голям персонализиран избор за купувачите, но проблемът е, че те не ги третират като индивидуалности, а ги сравняват един с друг.

Изкуственият интелект (Аrtificial Intelligence, AI) решава всички тези проблеми. Той разбира намеренията на купувача в дадения момент, точно както служител в магазин би могъл да разбере, общувайки с клиентите, докато пазаруват.

Подпомогнатото от AI пазаруване е по-лично

защото то не разчита на подобните (но различни) потребители да препоръчват правилния продукт. То разглежда индивидуалния купувач в момента и му помага да намери точно това, което търси. Защо е така?

Дълбоко изучаващият AI може да разбере най-детайлните характеристики на продуктa, дори тези, които не са описани в базата му данни. Да вземем като пример клиентка, който търси червена рокля. Сегашните техники за търсене и препоръчване изискват от нея да напише "червена рокля", после да ограничи търсенето, като избере предпочитана марка, и да продължи да го свива, давайки размери, дължина и пр. И така, докато клиентката не намери рокля, която да й харесва толкова, че да иска да я поръча.

С AI процесът става и по-бърз, и по-персонализиран

Въпросната клиентка може просто да кликне върху снимка на рокля и AI ще започне да прави препоръки. Тези предположения не са базирани на поведението на други купувачи, а на характеристиките на роклята, която въпросната купувачка е избрала. Това означава, че докато жената продължава да сърчва, AI избира според нейните предпочитания в реално време. Може да започне да прави моментни предложения, базирани само на няколко избора, без да се налага да проверява предишна информация за покупки на сходни потребители. Това позволява много по-лично преживяване, което реално показва какво представлява пазаруването в електронен магазин. AI научава какво харесва клиентката и й показва рокли, които са сходни.

Тъй като AI гледа не само върху метаданните за даден продукт, но и върху снимките му, което е много важно, той може да научи тънкости, които не са отбелязани в базата данни на продукта. AI елиминира действията от обичайно пазаруване – избор на характеристики на роклята, марка, дължина, размери и пр.

След като потребителят веднъж кликне върху продукт, AI започва да научава от всеки следващ клик какви са неговите предпочитания. Понеже съди по самата снимка, той може да научи и други желания, които клиентът има, но не може да изрази.

Докато купувачът сърфира, AI може да забележи, че той е привлечен от определен нюанс на червеното например (в базата данни червеното може да е едно и също). AI може да разбере, че клиентката е заинтересувана от определен тип деколте, рокли с фини елементи или такива с тънки презрамки и така нататък. Няма нужда тези слабо уловими характеристики да бъдат отбелязани в базата данни. AI гледа върху снимката и идентифицира възможно най–сходните рокли, стотици вектори и характеристики, за да може да направи дори по-точни предложения. Това позволява на клиентката да намери не просто рокля, която й харесва, а точно роклята, която търси.

Още повече че търсенето, активирано от AI, е много по–приятно преживяване. Клиентите просто сърчват в един много персонализиран каталог и само с няколко кликания достигат до продукта, който наистина желаят. Интерактивно и интуитивно е и им помага да намират неща, които иначе не биха могли.

Най-хубавото е, че тази технология е достъпна и вече се прилага. И за целта не е нужна армия специалисти по данните. В повечето случаи единственото необходимо е продуктов каталог с висококачествени снимки, пише Анди Нараджинан.

И накрая всичко се свежда до това, добавя той, че повечето електронни търговци се стремят да осигурят на клиентите си все по-персонализирано преживяване. Данните са там и това е добра идея. Но старите методи могат да те доведат само дотук. Те групират потребителите, вместо да третират всеки купувач като наистина уникален индивид. С използването на AI е възможно не просто да се подобри пазаруването в сайтовете за електронна търговия, но и да се помогне на купувачите да получат точно това, което искат. А в крайна сметка целта трябва да е точно удовлетвореността на клиента.