AI w aplikacji e-Commerce: pomysły na funkcje, które zwiększają sprzedaż i zaangażowanie
Natknąłeś się już pewnie na wiele artykułów, newsletterów, podcastów i innych treści przedstawiających sztuczną inteligencję jako panaceum na wszelkie problemy. Wydaje się, że żadne narzędzie cyfrowe nie jest obecnie wystarczająco dobre bez funkcji wspieranych przez AI.
Chociaż wspominanie o AI na każdym kroku stało się ostatnio modne, sztuczna inteligencja naprawdę może stanowić gamechanger dla biznesu. O ile wiesz, jak ją dobrze wykorzystać.
W przypadku mobilnych aplikacji eCommerce funkcje wspierane przez AI mogą oferować wiele nowych możliwości, które ulepszają UX, zwiększają zainteresowanie użytkowników Twoim produktem i zwiększają sprzedaż.
Dowiedz się, jak to możliwe.
AI w aplikacjach eCommerce
Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie na wielu polach, ale tutaj skupimy się na wykorzystaniu jej w kontekście aplikacji mCommerce.
Technologie AI symulują ludzką inteligencję, żeby wykonywać różne zadania.
Uczenie maszynowe (ML) to rodzaj AI, który często przydaje się w sektorze eCommerce. Opiera się na danych i algorytmach, by ulepszać pewne procesy bez szczegółowych instrukcji.
Innym typem AI, który warto znać, jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Umożliwia ono np. rozmowy na czacie z botem, który rozumie użytkownika i może udzielać odpowiedzi na jego pytania.
AI może analizować dostępne informacje, żeby umożliwić Ci podejmowanie decyzji w oparciu o dane i wspierać Cię w wykonywaniu działań, które z dużym prawdopodobieństwem zwiększą sprzedaż. Z perspektywy użytkownika sztuczna inteligencja może sprawić, że będzie szybciej osiągał cele.
Poznaj przykłady funkcji wykorzystujących AI, które ulepszają doświadczenia zakupowe.
Personalizowane polecenia produktów
Jeśli chcesz zwiększyć zainteresowanie użytkowników Twoją ofertą, pokazuj im propozycje produktów, które mogą uznać za atrakcyjne.
Rozwiązania AI wskażą potencjalnie interesujące artykuły dzięki algorytmom uczenia maszynowego, które analizują dane dotyczące klienta, takie jak:
- historia wyszukiwania,
- historia zakupów,
- najczęściej odwiedzane kategorie,
- produkty z największą liczbą interakcji,
- feedback klienta,
- reklamy, na które użytkownik zareagował.
System bierze pod uwagę szerszy obraz i opracowuje wzorce zachowań, żeby generować lepsze rekomendacje. Może nawet analizować dane dotyczące zachowań innych użytkowników o podobnych upodobaniach. Przydatne jest wszystko, co pozwala lepiej zrozumieć intencje użytkownika.
W efekcie algorytm tworzy personalizowane rekomendacje, które wzbudzają zainteresowanie użytkowników. Możesz je wyświetlać na karcie produktu, w koszyku, czy nawet na głównym widoku. Dzięki takim propozycjom zwiększa się prawdopodobieństwo, że klienci będą chcieli dowiedzieć się więcej o nowych produktach, ponieważ zostały one wybrane specjalnie dla nich na podstawie ich unikalnych preferencji.
W ten sposób ulepszasz też doświadczenia klientów, bo aplikacja odpowiada na ich potrzeby i ułatwia robienie zakupów.
Korzyści dla biznesu: Użytkownicy spędzają więcej czasu w aplikacji, przeglądając ofertę. Szybko znajdują więcej produktów, które im się podobają i są bardziej zainteresowani zakupem. To zwiększa przychody sklepu, bo średnia wartość koszyka rośnie, a użytkownicy częściej finalizują transakcje.
Wydajniejsza obsługa klienta
Czasem chcesz coś kupić, ale nie masz pewności, czego dokładnie potrzebujesz. Może to być na przykład prezent dla przyjaciela albo koszula na specjalną okazję. W takiej sytuacji pomocą może służyć czat zasilany AI.
Przetwarzanie języka naturalnego pozwala botom dobrze rozumieć użytkowników i odpowiadać nawet na złożone pytania. Algorytmy uczenia maszynowego są pomocne w przypadku zapytań dotyczących rekomendacji produktów. AI może też odpowiadać na pytania innego rodzaju i objaśniać politykę zwrotów, informować o statusie dostawy czy szczegółach produktu.
Co więcej, taka ulepszona obsługa klienta jest dostępna przez cały czas, również nocą, a użytkownicy szybko otrzymują odpowiedzi, co poprawia UX i buduje lepszy wizerunek marki.
Korzyści dla biznesu: Dzięki AI mniej osób musi się angażować w zadania związane z obsługą klienta. To oszczędne rozwiązanie, które pozwala Twoim pracownikom skupić się na bardziej wymagających zapytaniach.
Dynamiczne ustalanie cen
Dynamiczne ceny ulegają zmianie w taki sposób, by jak najlepiej odpowiadać na popyt. Nie wiesz, kiedy zorganizować wyprzedaż produktów ani jakie powinny być nowe ceny? AI pomoże Ci podjąć właściwą decyzję.
Algorytm AI może analizować dane, by ustalić, kiedy najlepiej obniżyć ceny i jak bardzo. Przewiduje popyt i oblicza, jak duże powinny być obniżki, żeby były jak najkorzystniejsze dla Twojego biznesu. Podpowiada też kiedy i na jak długo należy obniżać ceny konkretnych produktów.
Przykładowe dane wykorzystywane do dynamicznego ustalania cen
- ceny konkurencji,
- podaż,
- trendy na rynku,
- aktualny popyt, popyt w poprzednim okresie i w tym samym okresie w poprzednim roku,
- czynniki sezonowe np. święta lub podobne wydarzenia, warunki pogodowe etc.,
- wydatki operacyjne.
Korzyści dla biznesu: AI optymalizuje ceny na podstawie wielu danych, co jest bezpieczniejszym rozwiązaniem, bo zmniejsza ryzyko, że ceny będą nadmiernie obniżone. Atrakcyjne ceny przekładają się z kolei na zwiększenie liczby konwersji. Na dodatek cały proces przebiega automatycznie, co pozwala zaoszczędzić czas.
Wyszukiwanie produktów za pomocą głosu i obrazu
Wiesz jak to jest, gdy trzeba znaleźć produkt o bardzo specyficznych cechach, co wymaga zastosowania wielu filtrów? Zajmuje to wiele czasu, a rezultaty nie zawsze są satysfakcjonujące. W takich przypadkach przydaje się opcja wyszukiwania za pomocą głosu lub obrazu.
Jeśli dodasz do aplikacji zdjęcie albo zrzut ekranu przedstawiające produkt, którego szukasz, w wynikach wyszukiwania zobaczysz podobne artykuły. Alternatywnie możesz wykorzystać wyszukiwanie głosowe, żeby opisać to, czego potrzebujesz. Oba rozwiązania są szybkie i pozwalają Ci znaleźć produkt przy minimalnym wysiłku.
Jeśli chcesz mieć nowoczesną aplikację eCommerce, rozważ dodanie przynajmniej jednej z tych opcji wyszukiwania, żeby ulepszyć doświadczenia użytkownika.
Korzyści dla biznesu: Możliwość szybkiego przeszukiwania oferty jest kluczowa w przypadku platform eCommerce. Wyszukiwanie przy użyciu głosu i obrazu da Ci także przewagę nad konkurencją, bo takie funkcje nie stały się jeszcze standardem.
Powiadomienia
Przy wysyłaniu powiadomień kluczowy jest wybór odpowiedniej pory i dopasowanie treści. Musisz zwiększyć prawdopodobieństwo, że użytkownicy je otworzą i przejdą do aplikacji.
Przykład
Użytkownik zwykle odwiedza aplikację w wieczornych godzinach. Po kilkudniowej nieobecności w Twoim sklepie, możesz wysłać mu powiadomienie o nowych promocjach na produkty z listy ulubionych. Jeśli otrzyma je w porze, kiedy zazwyczaj przegląda aplikację, wzrośnie prawdopodobieństwo, że znajdzie chwilę na przeczytanie wiadomości i przejrzenie oferty.
Narzędzia AI mogą analizować zachowanie klienta, żeby ustalić, kiedy najlepiej wysyłać mu powiadomienia. Mogą też przygotować segmentację użytkowników, żeby wysyłać pewne wiadomości tylko do konkretnych grup ludzi, co zwiększy szanse na to, że użytkownicy je otworzą.
Korzyści dla biznesu: Należy starannie zaplanować częstotliwość powiadomień, odpowiednio dostosować treści do użytkownika i wybrać właściwą porę wysyłki. Wykorzystanie AI do tego zadania stanowi duże ułatwienie, a rezultaty powinny wyraźnie wpłynąć na zwiększenie zainteresowania aplikacją.
Planowanie rozwoju produktu i kampanii marketingowych
Przygotowując roadmapę produktu, możesz wykorzystać możliwości AI związane z prognozowaniem.
Algorytmy przeanalizują dane historyczne, zidentyfikują wzorce i opracują prognozy. Analityka predykcyjna pozwoli Ci przygotować się na nadchodzące trendy i zabezpieczyć się przed ryzykiem.
Takie przewidywania wykorzystasz przy opracowywaniu planu sprzedaży, w tym kampanii marketingowych, i planu rozwoju aplikacji. Przydaje się to zwłaszcza podczas ustalania, jakie funkcje warto zaimplementować.
Implementacja AI w aplikacjach mCommerce krok po kroku
Przykłady funkcji powyżej dają Ci wgląd w to, jak sztuczna inteligencja może ulepszać UX i zwiększać sprzedaż. Aby jednak zobaczyć oczekiwane rezultaty, musisz wiedzieć, jak właściwie podejść do implementacji narzędzi AI.
Krok 1
Upewnij się, że skupiasz się na funkcjach, które będą najbardziej wartościowe dla Twoich użytkowników. Wypisz cele biznesowe, jakie chcesz osiągnąć dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i ustal na jakich potrzebach użytkowników zamierzasz się skupić.
Możesz też przeprowadzić analizę konkurencji, aby poznać standardy w branży eCommerce. Na podstawie tych informacji, opracujesz pomysły na funkcje AI.
Krok 2
Znajdź firmę tworzącą aplikacje mobilne z doświadczeniem w rozwijaniu aplikacji mCommerce i implementowaniu rozwiązań AI.
W Holdapp rozpoczynamy projekt od analizy Twoich pomysłów, żeby określić, czy są one wykonalne i z jakimi kosztami będzie się wiązała ich realizacja.
Przygotujemy estymację Twojego projektu, żeby określić, ile czasu i pieniędzy trzeba zainwestować w jego realizację. Jeśli ją zaakceptujesz, stworzymy wstępną wersję backlogu.
Jeżeli nie wiesz, czego dokładnie potrzebujesz, omów to z naszym zespołem. Razem opracujemy nowe pomysły i zdecydujemy, co zaimplementować w aplikacji.
Krok 3
Kiedy masz już gotowe pomysły na funkcje, tworzymy projekt UX/UI, który spełnia wymagania dotyczące użyteczności i dostępności, jest też spójny z wizerunkiem marki.
Opcjonalnie możemy przygotować prototyp i przeprowadzić testy użyteczności z potencjalnymi użytkownikami. Pozwoli to zobaczyć, czy rozumieją, jak działają funkcje AI i czy uważają je za przydatne. Dzięki temu będziemy mogli ulepszyć projekt.
Przykład
Chcesz zaimplementować czat AI, żeby doradzał przy wyborze rozmiarów ubrań. Testy użyteczności wskazują, że użytkownicy są zainteresowani sprawdzaniem rozmiaru, ale nie wiedzą, jak to zrobić w aplikacji. Mając takie informacje, UX designer może wprowadzać zmiany w projekcie, żeby nowa funkcja była bardziej intuicyjna.
Krok 4
Gdy projekt UX/UI jest ukończony, programiści przechodzą do implementacji narzędzi AI, a testerzy QA sprawdzają, czy jest ona zgodna z uzgodnionymi wymaganiami. Zespół deweloperski pracuje w iteracjach, więc możesz monitorować postępy i mieć elastyczne podejście do planowania.
Krok 5
Kiedy implementacja funkcji AI jest gotowa, zamieszczamy aplikację w sklepach (Google Play, App Store).
Krok 6
Dzięki narzędziom do analityki możemy monitorować wydajność aplikacji i sprawdzać, jak nowe funkcje wpływają na sposób korzystania z niej przez użytkowników. Widzimy też, co wymaga ulepszeń i wprowadzamy niezbędne zmiany.
Ograniczenia związane z wykorzystywaniem AI w aplikacjach zakupowych
Pomimo wielu zalet, sztuczna inteligencja ma też swoje ograniczenia. Przede wszystkim jakość generowanych przez AI wyników zależy od jakości i ilości danych, na których się opiera, więc muszą być dokładnie przefiltrowane. Niestety nie zawsze dysponujesz wystarczającą ilością danych, żeby na tej podstawie wyciągać wnioski.
Kolejny problem jest związany z integracjami. Zdarza się, że implementacja niektórych funkcji jest czasochłonna i kosztowna. W takiej sytuacji warto przemyśleć, czy spodziewane korzyści są warte wysiłku.
Na koniec chcemy zaznaczyć, że technologie AI też mogą się mylić. Przy podejmowaniu decyzji zawsze bierz to pod uwagę, zwłaszcza, gdy rekomendacje sztucznej inteligencji wzbudzają wątpliwości.
To tylko niektóre obawy związane ze stosowaniem AI. Przeanalizuj je ze swoim zespołem zanim zdecydujesz się na dodanie nowych funkcji.
Czemu warto korzystać z AI w mCommerce?
Poprawnie zaimplementowane funkcje AI mogą pozytywnie wpłynąć na Twój biznes i to na wiele sposobów. Powodują wzrost sprzedaży dzięki poprawie doświadczeń użytkowników (UX), co zwiększa zaangażowanie i ułatwia odkrywanie nowych produktów i usług.
AI przypomina też klientom o Twojej ofercie i zachęca ich do czytania powiadomień, otwierania aplikacji i robienia zakupów.
Sztuczna inteligencja może generować spostrzeżenia na temat klientów, które pomagają w dostarczaniu personalizowanych doświadczeń zakupowych i zwiększają lojalność użytkowników. Warunkiem jest strategiczne podejście do implementacji narzędzi AI.
Daj nam znać, jeśli potrzebujesz pomocy przy dodawaniu narzędzi wykorzystujących AI do swojej aplikacji. Pomożemy Ci stworzyć rozwiązania mCommerce, które wyniosą Twoją aplikację na zupełnie nowy poziom.
