Sztuczna Inteligencja dostosuje sklep do konkretnych upodobań klientów

Od momentu, gdy światu pokazano Czat GPT sztuczna inteligencja stała się coraz bardziej pożądanym elementem budowania biznesu. Trudno właściwie znaleźć branżę, w której AI okazałoby się całkowicie nieprzydatne. Nie inaczej jest w e-commerce, gdzie nowoczesna technologia może usprawnić personalizację e-sklepu, dostosowując jego wygląd do konkretnych, określonych upodobań pewnych grup klientów. Jak to możliwe?
Sztuczna Inteligencja dostosuje sklep do konkretnych upodobań klientów

Platforma AIM2, czyli siła personalizacji

Personalizacja, a więc dostosowywanie zawartości e-sklepu do konkretnych wymogów, to jedna z taktyk marketingowych używanych w e-commerce. Najczęściej jednak skupia się ona na rekomendacjach produktów, reklamach i promocjach. Dziś, dzięki pewnemu projektowi z dziedziny sztucznej inteligencji, e-commerce idzie o krok dalej, oferując użytkownikom wyjątkowy, dostosowany do ich upodobań i zwyczajów zakupowych interfejs e-sklepu. W efekcie klient może oczekiwać, że w jego ulubionym sklepie bloki i segmenty będą ułożone tak jak lubi, wyszukiwarka będzie umiejscowiona w najbardziej dogodnym miejscu i miała odpowiednią wielkość, sklep uwypukli dedykowany filtr czy zakładki na karcie produktu, a także dopasuje ścieżkę finalizacji zakupu w checkoucie.  W efekcie takich działań, ten sam sklep na pulpicie czy ekranie smartfona będzie zauważalnie różnił się wyglądem dla dwóch różnych konsumentów. Klient, któremu sklep oferuje taką personalizację, może chętniej coś kupić, zwiększyć wartość swojego zamówienia lub wrócić na następne zakupy.

Siła sztucznej inteligencji spotęgowana przez Magento, czyli AIM2

Opracowania koncepcja wielowariantowych interfejsów użytkownika znalazła zastosowanie w rozwiązaniach e-commerce, które integrują możliwość analizy zachowań klientów przy użyciu technik uczenia maszynowego z personalizowanym podejściem do interfejsu użytkownika. Takie rozwiązanie zostało już skutecznie wdrożone w przypadku e-sklepu renomowanej marki odzieży sportowej, zbudowanego na platformie Magento, i pozwoliła na wyraźne zwiększenie wskaźnika konwersji.  Stało się to możliwe, dzięki zaimplementowaniu platformy AIM2 W Fast White Cat, software house’ie, zajmującym się wdrożeniami Magento, realizujemy projekt “Autoadaptacja interfejsu sklepu internetowego do wymagań i zachowań klientów”, którego efektem jest platforma nazwana AIM2 1– mówi Adam Wasilewski, kierownik projektu badawczo-rozwojowego w Fast White Cat. – Mieliśmy kilka wyzwań. Po pierwsze, jak zbierać informacje o zachowaniach użytkowników sklepu, by być w zgodzie z RODO oraz zgodami udzielonymi przez klienta? Po drugie, jak grupować użytkowników, aby na podstawie podobieństw w ich zachowaniach móc przygotować różne warianty interfejsu i jak  dostarczyć użytkownikom różne warianty interfejsów w ramach platformy Magento? Po trzecie, jak weryfikować czy interfejs dedykowany grupie użytkowników jest lepszy od interfejsu standardowego?

Na wszystkie te pytania udało się odpowiedzieć w trakcie realizacji projektu.  Aby poznać zachowania użytkowników sklepu internetowego, niezbędne było gromadzenie danych na temat ich aktywności, używanych funkcji i ścieżek nawigacyjnych w sklepie. Równie ważne  było  powiązanie tych informacji z konkretnymi klientami, przy zachowaniu jednoznacznej identyfikacji, jednocześnie zapewniając anonimowość i prywatność (zgodnie m.in. z regulacjami RODO). W celu spełnienia tych wymagań, zdecydowano się na tokenizację i wykorzystanie powszechnie stosowanych identyfikatorów UUID. 

Analiza danych z pomocą AI

Gromadzenie danych stanowiło pierwszy etap w realizacji celu. Kolejnym krokiem była ich analiza, a ta, z uwagi na ogrom zarejestrowanych akcji użytkownika, nie mogłaby być skutecznie wykonana przez człowieka. Z tego powodu zastosowano metody sztucznej inteligencji, w szczególności różne podejścia do klastrowania (m.in. klastrowanie aglomeracyjne i metodę k-średnich).  Dzięki klastrowaniu udało się podzielić użytkowników według podobieństwa (ale też zróżnicowania) ich zachowań w sklepie. Następnie dla grup – opierając się na zachowaniach klientów i charakterystykach klastrów oraz na wiedzy eksperckiej – przygotowano dedykowane warianty interfejsów użytkownika. Wprowadzone zmiany były badane pod kątem uzyskiwanej makrokonwersji (czyli w oparciu o decyzje zakupowe, np. CR – conversion rate, AOV – average order value) oraz mikrokonwersji (czyli podejmowania przez klientów pojedynczych aktywności stymulowanych modyfikacjami UI).   – Co ważne, spersonalizowany interfejs e-sklepu wymagał mechanizmu, który pozwala na dostarczenie go konkretnym grupom użytkowników, rekomendowanym przez mechanizmy sztucznej inteligencji. – kontynuuje Adam Wasilewski z Fast White Cat. Wdrożenie kompleksowego rozwiązania w ramach platformy Magento łączy użytkownika sklepu internetowego z dedykowanym interfejsem, co oznacza, że klient otrzymuje przypisany do siebie wariant interfejsu przez całą sesję, co wyklucza nagłe zmiany wyglądu sklepu w trakcie jednej sesji. Nasze badania były ukierunkowane na weryfikację wartości biznesowej całej koncepcji, gdyż zdajemy sobie sprawę, że nowinki technologiczne muszą nieść za sobą także wymierne profity. Z tego powodu wielokrotnie badaliśmy  czy grupy klientów otrzymujących dedykowany interfejs konwertują lepiej niż klienci ze standardowym interfejsem, ale także powtarzaliśmy niektóre badania by potwierdzić stabilność rezultatów w czasie. 

Od lipca 2022 do września 2023  zebrano ponad dwa miliony rekordów zawierających informacje o zachowaniu ponad stu tysięcy unikalnych użytkowników. Dane te posłużyły m.in. do weryfikacji tezy, iż dedykowany interfejs użytkownika może zwiększyć konwersję w sklepie internetowym. Wyniki okazały się zachęcające –  dzięki zastosowaniu rozwiązania z projektu AIM2 w pilotażowym wdrożeniu dla znanej firmy z branży mody sportowej, uzyskiwano konwersję wyższą nawet o ponad 40%2.

Aspekt społeczny projektów AI

Udało się więc zaprojektować, zaimplementować i zweryfikować kompleksowe rozwiązanie,  która dziś jest skutecznie wykorzystywane do segmentacji klientów z użyciem uczenia maszynowego oraz do serwowania im personalizowanych, dostosowanych do ich potrzeb, wariantów interfejsu użytkownika. Co ważne, to podejście nie pozostaje bez wpływu także na pewne aspekty społeczne, np. klientów, którzy potrzebują specjalnych rozwiązań, m.in. osoby starsze lub osoby z niepełnosprawnościami, które grupy odbiorców dedykowanego interfejsu, dostarczanego przy użyciu opisanej platformy, mogą również obejmować. Współczesny e-commerce w niewielkim stopniu dostrzega i adresuje te potrzeby, preferując estetykę interfejsu użytkownika. Tymczasem starzenie się społeczeństw powoduje, że problemy dostępności sklepów internetowych mogą stać się wkrótce kluczowe dla ich utrzymania i rozwoju, a jednym z potencjalnych rozwiązań jest stosowanie wielowariantowych UI, takich jakie są serwowane przez platformę AIM2.

Podsumowując, należy podkreślić, że kompleksowa personalizacja interfejsu użytkownika w e-commerce ma duży potencjał i może stanowić istotny element zdobywania przewagi konkurencyjnej w branży e-commerce. Różne rozwiązania technologiczne umożliwiają skuteczne zbieranie i analizę dużej ilości danych, w tym tych dotyczących zachowań użytkowników, co umożliwia  zaawansowaną personalizację. Ta z kolei może prowadzić do poprawy wskaźników efektywności operacyjnej e-commerce, jak miało to miejsce w przytoczonym przykładzie sklepu internetowego oferującego odzież sportową.

Chcesz wyprzedzić konkurencję?

Napisz: [email protected]

FAST WHITE CAT Spółka Akcyjna z siedzibą we Wrocławiu realizuje projekt dofinansowany z Funduszy Europejskich pt: “Autoadaptacja interfejsu sklepu internetowego do wymagań i zachowań klientów”. Celem projektu jest stworzenie i rozwój platformy e-commerce, charakteryzującej się autoadaptywnym interfejsem użytkownika. Wartość projektu 4 738 487, 64 PLN. Dofinansowanie projektu z UE: 3 111 325, 62 PLN

  1. Projekt współfinansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach Poddziałania 1.1.1 Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020 ↩︎
  2.  Wyniki wskazywały na wzrost konwersji od 20,8% do 41,2%, w zależności od iteracji. ↩︎
Lokowanie produktu: FAST WHITE CAT