Potęga AI – pięć technik personalizacji e-commerce

Spersonalizowane doświadczenia zakupowe mogą zadowolić klientów i przynieść znaczące korzyści firmom, które je oferują. Jednakże, oczekiwania klientów co do “wspaniałych” doświadczeń ewoluują szybko – kierując się najlepszymi praktykami marki na rynku. W dzisiejszych czasach klienci chcą być konsekwentnie rozpoznawani i rozumiani. Chcą otrzymywać doświadczenia dostosowane do ich unikalnego kontekstu. Oczekują tego na różnych punktach kontaktu i przez różne kanały. Wszystko to powinno dziać się w czasie rzeczywistym.

Niemniej jednak, wiele firm napotyka trudności w dostarczaniu personalizacji indywidualnej, której oczekują klienci. Bez klarownej ścieżki do sukcesu, sprzedawcy e-commerce często próbują kompensować niedoskonałości swojego doświadczenia klienta poprzez implementację pojedynczych narzędzi. Prowadzi to do tworzenia fragmentarycznej gamy rozwiązań marketingowych i handlowych. Zwiększa złożoność procesów, tworzy silosy danych i obniża jakość doświadczenia klienta. 

Dodatkowo, firmy zmagają się z brakiem wykwalifikowanego personelu i innych zasobów. W obecnym klimacie gospodarczym to jest duże wyzwanie. W rzeczywistości, 74% firm przyznaje, że brakuje im wewnętrznych talentów, które są niezbędne do skutecznej personalizacji na dużą skalę.

Personalizacja stanowi wyzwanie – ale skuteczna strategia AI może okazać się pomocna

Przyglądając się firmom, które obecnie dostarczają doskonałe doświadczenia klientom, można zauważyć, że skutecznie radzą sobie z dwoma kluczowymi aspektami:

• Definiują jasną strategię personalizacji – Według badań, 75% liderów w dziedzinie personalizacji inwestowało czas i energię, aby ustanowić efektywną strategię personalizacji.
• Korzystają ze sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) – Służą one do dostarczania spersonalizowanych doświadczeń na dużą skalę. Jak podkreśla Deloitte Digital, “Chodzi o wykorzystanie najlepszych aspektów ludzi i maszyn do dostarczania najbardziej istotnych wiadomości i doświadczeń, automatycznie.” 

Zastosowanie jasnej strategii i wsparcie wysiłków pracowników przez AI umożliwia firmom maksymalizację wartości przy mniejszym wykorzystaniu zasobów. To prowadzi do dostarczania spersonalizowanych doświadczeń zakupowych każdemu klientowi, za każdym razem. 

W niniejszym artykule przedstawiamy pięć metod wykorzystania AI do implementacji spersonalizowanych doświadczeń zakupowych na dużą skalę. Dzięki tej wiedzy, sprzedawcy e-commerce mogą opracować własne strategie AI i szukać rozwiązań, które są dla nich najważniejsze. Prowadzi to do pozytywnych wyników i wzrostu zaangażowania klientów.

Strategia 1 – Użyj AI do segmentacji klientów

Personalizacja zasadza się na wykorzystaniu danych klientów do projektowania i implementacji doświadczeń dostosowanych do ich unikalnych potrzeb i kontekstów. 

Segmenty klientów pełnią kluczową rolę, stanowiąc połączenie między danymi a dostarczanymi doświadczeniami. Obecnie wielu sprzedawców online dokonuje ręcznej segmentacji swoich klientów. Bazują oni na podstawowych danych demograficznych, takich jak lokalizacja, wiek, płeć, oraz na ograniczonej ilości danych behawioralnych. Niestety, jest to proces powolny, nie oferujący odpowiedniego poziomu szczegółowości dla hiperpersonalizowanych doświadczeń. Może on także pomijać inne ważne typy danych, takie jak behawioralne lub transakcyjne dane w czasie rzeczywistym – na przykład wyświetlane pozycje, przeglądane kategorie, historię zakupów i więcej.

AI pomaga identyfikować i tworzyć wartościowe segmenty klientów

Liderzy w personalizacji korzystają z modeli AI do identyfikowania i tworzenia segmentów klientów, bez konieczności angażowania zespołów analitycznych. AI wykorzystuje dane behawioralne klientów (kliknięcia w reklamy, otwarte e-maile, aktywność w sklepie), dane e-commerce (oglądane produkty, preferencje, wcześniejsze zakupy, zwroty) oraz dane z innych źródeł (informacje o lojalności z systemów CRM) do budowy modeli, które przewidują prawdopodobieństwo pewnych działań klientów w przyszłości. Ta liczba określana jest jako wskaźnik skłonności.

Na przykład, model AI mógłby zidentyfikować klientów, którzy wcześniej zwrócili produkty i nie odwiedzili strony przez sześć miesięcy, jako “wysokie prawdopodobieństwo rezygnacji”. Wynik ten może następnie przekształcić się w segment. Sprzedawca ma potem możliwość reaktywacji klientów z tego segmentu poprzez obsługę klienta, ukierunkowane zniżki, reklamy czy inne mechanizmy. Chociaż niektóre rozwiązania AI działają jako “czarne skrzynki”, najlepsze z nich łączą przejrzystość z automatyzacją, wyjaśniając podstawy wskaźników skłonności – na przykład “klient nie przeglądał stron produktów w określonej kategorii”.

Automatyzowanie segmentacji klientów w czasie rzeczywistym dzięki AI 

Oprócz korzystania z AI do identyfikacji i tworzenia skutecznych segmentów, liderzy personalizacji często automatycznie przenoszą klientów między segmentami w odpowiedzi na ich zachowania w czasie rzeczywistym. Na przykład, jeżeli klient zwykle robi zakupy w kategorii męskiej, ale w Walentynki kupuje coś z kategorii damskiej, system może go automatycznie przesunąć do segmentu “damskie prezenty”. W rezultacie, podczas tej samej sesji przeglądania klient może natychmiast otrzymać spersonalizowane doświadczenie, które podkreśla najciekawsze prezenty dla kobiet i związane z tym promocje.

Jako klient, jeżeli kupiłeś kiedyś coś jednorazowego, jak na przykład nowe buty na zimę, i potem otrzymałeś niekończące się reklamy tych samych butów, wiesz, jak frustrujące mogą być źle zaprojektowane segmenty oparte na przeszłości. Modele AI oparte na wskaźnikach skłonności potrafią jednak analizować Twoje dotychczasowe zachowania zakupowe i umieścić Cię w segmencie skłaniającym do zakupu produktów komplementarnych, na przykład ciepłych skarpet do nowych butów. Dzięki temu marka może dostarczyć Ci bardziej trafne i pomocne doświadczenie.

Dzięki zastosowaniu AI do identyfikacji i tworzenia istotnych segmentów oraz automatyzacji segmentacji klientów, sprzedawcy mogą oszczędzić czas, dostarczając bardziej efektywne, spersonalizowane doświadczenia dla swoich klientów.

Strategia 2 – Wykorzystaj AI do ułatwienia odkrywania produktów 

Kiedy klienci odwiedzają strony e-commerce, sprzedawcy mają zaledwie kilka sekund na zaprezentowanie najbardziej odpowiednich produktów. Wyszukiwanie na stronie, przeglądanie kategorii oraz rekomendacje produktów są trzema najskuteczniejszymi metodami do prezentowania klientom pożądanych artykułów. Wszystkie trzy mogą korzystać z AI, aby pokazać każdemu klientowi najodpowiedniejszy produkt, zwiększając tym samym konwersję.

Optymalizacja doświadczenia wyszukiwania 

Na stronach e-commerce prawie 40% odwiedzających korzysta z paska wyszukiwania, aby odszukać interesujące ich produkty. Ci klienci dokonują zakupów prawie dwa razy częściej niż ci, którzy nie korzystają z wyszukiwarki, co podkreśla znaczenie efektywnej funkcji wyszukiwania. Niemniej jednak, ponad połowa najlepiej funkcjonujących stron e-commerce cechuje się niską skutecznością wyszukiwania. Wiele z tych problemów można zminimalizować za pomocą AI, która personalizuje i optymalizuje wyszukiwanie na stronie e-commerce.

Zaawansowane funkcje wyszukiwania sugerują różne możliwości. Przykładowo, gdy klient zaczyna wpisywać zapytanie, radzą sobie z błędami ortograficznymi. Oferują również synonimy, gdy klient używa innego języka niż marka – na przykład szuka “kurtki” zamiast “płaszcza”. Ponadto, funkcje wyszukiwania oparte na AI mogą analizować zachowanie klientów na stronie, aby prezentować najbardziej odpowiednie produkty. Na przykład, jeśli klient spędza czas w sekcji “sprzęt do biegania”, gdy wpisuje “spodnie”, algorytmy AI mogą na bieżąco przestawić wyniki wyszukiwania tak, aby spodnie do biegania były przedstawione przed spodniami jeansowymi.

Gdy klienci przeszukują duży katalog produktów, często potrzebują pomocy w zawężeniu wyszukiwania do interesujących ich artykułów (kolory, rozmiary, materiały, typy itp.). Sprzedawcy często umieszczają filtry na bocznym pasku, aby klientom ułatwić zawężanie wyników i znalezienie tego, czego szukają. Funkcje wyszukiwania oparte na AI mogą dynamicznie sugerować filtry w zależności od zapytania. Na przykład, sklep internetowy z narzędziami mógłby zaproponować “długość śruby” jako dynamiczny filtr dla wyszukiwania “śruby”, zamiast standardowego zestawu filtrów takich jak kolor, materiał itp., które mogą okazać się mniej użyteczne.

Funkcja Live Search sugeruje wyszukiwania, gdy kupujący wpisują tekst, i wykorzystuje AI do wyświetlania najbardziej odpowiednich filtrów dla każdego wyszukiwania.

Możliwości AI kreują potężne doświadczenie wyszukiwania, które za każdym razem umożliwia klientom znalezienie dokładnie tego, czego szukają.

Sprawdź nasza ofertę – Wyszukiwarka AI

Optymalizacja doświadczenia przeglądania 

Wprawdzie wiele osób korzysta z paska wyszukiwania, około 60% kupujących preferuje korzystanie z nawigacji na stronie, aby odkryć produkty, których potrzebują. Dlatego istotne jest wykorzystanie AI w celu dostarczenia zaawansowanego, spersonalizowanego doświadczenia przeglądania, które zwiększa konwersję i satysfakcję klienta.

Wielu sprzedawców e-commerce stosuje ręczny merchandising, ustawiając produkty na stronach kategorii lub korzystając z narzędzi typu “przeciągnij i upuść”, aby skonfigurować interakcje z klientem. Jednakże podejście takie jest często statyczne, co oznacza, że nie adaptuje się do indywidualnych klientów czy kontekstu. 

Alternatywnie, AI może być wykorzystane do dynamicznego sortowania produktów dla każdego klienta, bazując na obecnych i przeszłych zachowaniach zakupowych na stronie. W zależności od tego, gdzie klienci spędzają swój czas na stronie, modele AI oceniają powinowactwa do kategorii i produktów, wykorzystując je do prezentowania klientom najbardziej interesujących ich produktów.

Wykorzystując te same powinowactwa kategorii, nawigacja na stronie e-commerce może być również spersonalizowana dla poszczególnych klientów. Na przykład, jeżeli klient przegląda tylko kategorie “damskie”, te kategorie mogą być umieszczone na szczycie menu nawigacyjnego, aby przyspieszyć proces wyszukiwania przez klienta odpowiednich produktów.

Produkty mogą być przemieszczane wyżej lub niżej na stronach kategorii za pomocą algorytmów AI

Oferuj trafne rekomendacje produktów 

Rekomendacje produktów to trzeci kluczowy element układanki odkrywania produktów, doskonały do optymalizacji za pomocą AI. Wiele firm obecnie nie wykorzystuje segmentacji klientów w celu personalizacji swoich rekomendacji produktowych. Wykorzystanie segmentacji w celu dostarczania rekomendacji produktów, które są ściśle dopasowane do zachowań kupującego, okazuje się niezwykle skuteczne. Weźmy pod uwagę wcześniejszy przykład klienta, który kupuje sprzęt do biegania – ten klient może zostać zaklasyfikowany do segmentu “biegacze”. Wówczas strona zaktualizowałaby rekomendacje produktów, nadając priorytet odzieży do biegania w każdej odwiedzanej przez klienta kategorii.

Rekomendacje produktów dostarczają indywidualnie dostosowane sugestie dla każdego klienta.

91% konsumentów twierdzi, że są bardziej skłonni do zakupów u marek, które oferują trafne rekomendacje produktów i oferty. Stosowanie AI do generowania precyzyjnych i użytecznych rekomendacji produktów może przynieść znaczące korzyści biznesowe.

Strategia 3 — Zastosuj AI do tworzenia spersonalizowanych treści

Gdy rozważamy, co na stronie e-commerce można dostosować, zawartość jest kluczowym elementem. Bannery na stronie głównej, bloki tekstu oraz inne elementy strony decydują o wyglądzie i odczuciach, jakie buduje marka. Zanim jednak sprzedawcy mogą zastosować spersonalizowane treści na swoich stronach, muszą je najpierw wygenerować, co może okazać się trudnym i czasochłonnym procesem. W miarę rozwoju przedsiębiorstw i rosnącej potrzeby personalizacji treści dla różnych ekranów, kanałów, globalnych regionów i marek, złożoność zadania zwiększa się. Faktycznie, badanie przeprowadzone przez IDC wykazało, że 85% specjalistów od marketingu odczuwa presję, aby szybciej tworzyć aktywa i realizować kampanie.

AI może pomóc, wspierając łańcuch dostarczania treści, który automatyzuje zadania manualne – od generowania nowych aktywów, poprzez etykietowanie istniejących i produkcję wersji o różnych rozmiarach, aż po komponowanie lub modyfikowanie modularnych treści do personalizacji.

Automatyzacja manualnych procesów tworzenia treści 

Liderzy personalizacji wykorzystują systemy zarządzania aktywami wspierane przez AI, które ułatwiają produkcję i personalizację treści poprzez automatyczne procesy. W przypadku nowych aktywów, AI pomaga w tworzeniu treści za pomocą funkcji takich jak usuwanie tła, zamiana obiektów, wyodrębnianie fragmentów z istniejących obrazów i umieszczanie ich w istniejących aktywach marki. Nowoczesne narzędzia AI są nawet w stanie generować trójwymiarowe modele produktów oraz tworzyć zestawy dwuwymiarowych obrazów produktu, co eliminuje potrzebę organizowania czasochłonnych produktowych sesji zdjęciowych przez marki. Po stworzeniu aktywów, AI może identyfikować obiekty na każdym z nich i oznaczać je, co ułatwia ich odnalezienie i implementację na stronach e-commerce.

Strategia 4 – Wykorzystaj AI do dostarczania i optymalizacji spersonalizowanych promocji 

Po kreacji treści, rolą sprzedawców jest dostarczanie odpowiednich informacji, promocji i komunikatów dla właściwych klientów, aby maksymalizować ich zaangażowanie i konwersję. Sztuczna inteligencja stanowi potężne narzędzie, które umożliwia personalizację treści i promocji. Jest to możliwe dzięki wykorzystaniu segmentów wspieranych przez AI, a także analizie działań klientów na stronie.

Personalizacja treści dla efektywnego angażowania klientów

Gdy klienci interaktywują z marką poprzez strony internetowe, kluczowe jest, aby treść była adekwatna i naturalnie wpisywała się w bieżący kontekst użytkownika. Przykładowo, jeśli klient poszukuje iPhone’a, ale główna strona marki elektronicznej jest zdominowana przez Samsunga, może to skierować użytkownika do poszukiwania informacji gdzie indziej. Z tego powodu, treść powinna być dostosowywana do aktualnych działań użytkownika na stronie oraz uwzględniać jego historyczne dane. Prowadzące marki automatycznie adaptują prezentowaną treść, reagując na dane behawioralne i profilowe użytkownika w czasie rzeczywistym, aby dostarczyć najbardziej angażujące doświadczenia.

Wykorzystanie AI do skutecznej personalizacji promocji

Promocje, podobnie jak treści, mogą skutecznie przyczynić się do zwiększenia konwersji. Jednak tylko w sytuacji, gdy są one dostarczane odpowiednim klientom, wymagającym dodatkowego bodźca do realizacji zakupu. Wielu sprzedawców oferuje zniżki dla wszystkich lub szerokich grup klientów, nawet jeśli ci ostatni zdecydowaliby się na zakup bez użycia promocji. Taki brak personalizacji nie tylko wpływa negatywnie na marże, ale może również nauczyć klientów oczekiwania na promocje przed zdecydowaniem się na zakup.

Sztuczna inteligencja może być wykorzystana do proponowania ofert promocyjnych – lub celowego ich braku – dla każdego odwiedzającego, biorąc pod uwagę jego profil oraz dane behawioralne. Przykładowo, sprzedawca korzystający z segmentów wspieranych przez AI i oceny skłonności mógłby zauważyć klienta o wysokiej gotowości do zakupu butów w pełnej cenie. Zamiast proponować mu 30% zniżki, sprzedawca mógłby zdecydować się na inną formę promocji, mającą na celu zwiększenie wartości koszyka, taką jak darmowa wysyłka przy wartości koszyka 300 złotych lub więcej dla pary butów wartych 200 złotych

Optymalizowanie spersonalizowanych treści i promocji

Wiodące marki nie traktują personalizacji jako jednorazowego zadania. Wiele z nich z powodzeniem wykorzystuje narzędzia oparte na sztucznej inteligencji do testowania efektywności treści i promocji, automatycznego rozmieszczenia różnorodnych wariantów dla zróżnicowanych grup klientów, a następnie ich optymalizacji w czasie rzeczywistym. Na przykład, AI może rozprowadzać baner lub promocję do różnych grup odbiorców. Następnie automatycznie wybrać najskuteczniejszą propozycję i przekierować ruch do tej wybranej oferty.

Kiedy marki skutecznie wykorzystują AI do dostarczania bogatych, spersonalizowanych doświadczeń, klienci czują, że są wyjątkowo zrozumiani. Dzięki ciągłemu testowaniu i optymalizacji za pomocą AI, liderzy rynku mogą stale doskonalić sposób, w jaki obsługują swoich klientów, co prowadzi do odblokowania dodatkowej wartości.

Testy A/B lub wielowymiarowe pomagają określić najskuteczniejszą treść dla każdego klienta.

Strategia 5 – Wykorzystaj AI do personalizacji na każdym etapie interakcji z marką

Oczekuje się od klientów, że każdy punkt interakcji z markami – począwszy od wstępnych komunikatów, przez kampanie e-mailowe, materiały edukacyjne, oferty lojalnościowe, aktualizacje, powiadomienia mobilne, aż po wiele innych – będzie spersonalizowany. Koordynowanie wszystkich tych punktów kontaktu ręcznie, bez wsparcia AI, może być nie tylko wyjątkowo trudne, ale często prowadzi do fragmentarycznego i niespójnego doświadczenia dla klienta. Ponadto, handlowcy muszą często polegać na zespołach analizujących dane, aby zrozumieć związki między różnymi punktami kontaktu a kluczowymi wskaźnikami efektywności (KPI).

Przeczytaj również: Jak wykorzystać personalizację w mailingach w celu zwiększenia sprzedaży? Przekonaj się!

AI wspierające personalizację doświadczeń klientów

Narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję są w stanie skutecznie używać danych klientów w czasie rzeczywistym do zaproponowania najbardziej odpowiedniego kolejnego doświadczenia dla każdego klienta, niezależnie od kanału lub urządzenia, które wykorzystuje – czy to e-mail, czy powiadomienia push na urządzeniach mobilnych. Zaawansowane modele AI analizują i kategoryzują każdą wiadomość skierowaną do danego klienta. Następnie dostosowują jej rangę w miarę jak klient angażuje się z marką. Na przykład, po dokonaniu zakupu przez klienta, marka może błyskawicznie zareagować na to zdarzenie poprzez skierowanie do niego celowanego ogłoszenia. Ogłoszenie to nie tylko uwzględnia dokonany zakup, ale również proponuje produkty komplementarne. Najbardziej efektywne rozwiązania korzystają z modeli skoncentrowanych na określonych celach. Optymalizują one działania w oparciu o priorytetowe wskaźniki KPI – takie jak maksymalizacja wskaźnika konwersji (CVR) lub zwiększenie przychodów.

Poprzez wykorzystanie AI do identyfikacji najskuteczniejszych następnych interakcji z klientami, marki mogą dostarczać spójne i personalizowane doświadczenia na każdym etapie cyklu życia klienta. Nawet w sytuacji, gdy klient przechodzi między różnymi kanałami i urządzeniami.

Prosta ścieżka do personalizacji dzięki AI

Choć realizacja skutecznej personalizacji może wydawać się skomplikowanym zadaniem, w rzeczywistości nie musi takie być. Istnieje wiele metod tworzenia potężnych, spersonalizowanych doświadczeń, w których sztuczna inteligencja może pomóc poprzez automatyzację, koordynację, dostarczanie i optymalizację. Narzędzia personalizacyjne mogą współdziałać z istniejącymi technologiami i danymi, przyczyniając się do przekształcenia Twojego biznesu i doświadczenia klienta. Najbardziej zaawansowane rozwiązania w zakresie handlu cyfrowego często zawierają wiele wbudowanych funkcji AI. Pozwala to skupić się na strategii i kluczowych wskaźnikach efektywności, które są najważniejsze dla Twojego biznesu.