Személyre szabott tartalom nélkül labdába sem rúghatnak az e-kereskedelmi vállalkozások

Az intelligens személyre szabási megoldások használata egyre inkább szükségszerűvé válik a divat e-kereskedelemben, mivel segítségükkel nem csak a vásárló számára válik könnyebbé a releváns tartalmak megtalálása, de kedvező hatással vannak a webáruház értékesítési mutatóira is.

A vezető divat webáruházak kínálatát egy platformon összekötő www.glami.hu keresőplatform piaci áttekintése szerint az e-kereskedelemben egyre inkább követelménynek tekinthető az olyan intelligens katalógus, amely képes rá, hogy egyéni tartalmat kínáljon a vásárlók számára, továbbá azok a vállalatok, amelyek nem fektetnek be a mesterséges intelligencia alkalmazásába, valószínűleg lemaradnak az egyre fokozottabb piaci versenyben. A mesterséges intelligencia által támogatott weboldal fejlesztése jelentős erőforrásokat követelhet a vállalkozásoktól, ezért sok kereskedő választja azt az utat, hogy csatlakozik egy olyan keresőplatform katalógusához, amely fejlett ajánlórendszert működtet.

A személyre szabásra való igény elsődleges oka, hogy egyre több fogyasztó tapasztalja meg az online vásárlás előnyeit és ezzel párhuzamosan egyre magasabb elvárásokat támasztanak a vásárlási élmény tekintetében. A MI-alapú megoldások segítségével a vásárlók könnyebben igazodhatnak el a webáruházak kínálatában, mivel az intelligens algoritmusok a felhasználók viselkedése alapján segítik őket a megfelelő termékek megtalálásában. A felmérések szerint a fogyasztók 91%-a nagyobb valószínűséggel vásárol olyan webhelyen, ahol felismerik az igényeiket, „emlékeznek” rájuk és ennek megfelelően releváns ajánlásokkal látják el őket, valamint 48% elhagyja a vállalkozás webhelyét, ha ott számára nem releváns kínálattal találkozik. Mindemelett 83% számára nem okoz problémát megosztani adatait, ha cserébe egy személyre szabottabb élményben lesz része a következő vásárlások alkalmával[1].

„A webáruházak ajánlási rendszerének fejlesztése elengedhetetlen a versenyképesség megőrzése, ill. javítása szempontjából, amit jól érzékeltet az a Gartner piackutató által készített elemzés, amely szerint a Covid-19 járvány kitörése óta az e-kereskedelemi vállalkozások 77%-a vagy növelte, vagy fenntartotta mesterséges intelligencia eszközökre fordított kiadásait” – mondja Radek Bartyzal, a GLAMI MI csapatának munkatársa.

Az e-kereskedelem olyan vezető szereplői mint AboutYou, a Bibloo & Urbanstore vagy a Footshop már régóta alkalmaznak ilyen rendszereket. Ilyen megoldás például, hogy az egyes webhelyeket az adott ország helyi igényeihez igazítják, a termékkategóriákat az oldalra jellemző egyéni értékesítési adatok és a marketing szempontok alapján választják ki, valamint többségében a promóciók és kampányok megtervezése is az adott országra jellemző előzmények függvényében történik. Emellett ezeken az oldalakon a terméklisták összeválogatása és megjelenítése mindig a legfrissebb munkamenet alapján történik, természetesen teljesen automatikusan. Ugyanakkor a személyre szabott ajánlórendszerek használata ma már nem csak a legnagyobbak privilégiuma: az MI-alapú technológia bárki számára rendelkezésre áll, és egyre több kisebb webáruház fedezi fel ezeknek az innovatív megoldásoknak az erejét.

„Ma már minden kis vagy közepes méretű webáruháznak is alkalmaznia kell valamilyen személyre szabási megoldást, mivel egyrészt ez javítja az összes e-kereskedelemben használt mutatószámot, másrészt, ha az ügyfelek azt tapasztalják, hogy nehézkes a vásárlási folyamat, egyszerűen másik üzletet fognak keresni. Az önálló személyre szabási rendszer egy viszonylag magas költségű befektetés lehet, de alternatívaként a GLAMI is kínál AI-alapú megoldásokat partnereinek.  Ez nagy hozzáadott értéket jelent a kisebb márkák számára, mivel a személyre szabott kínálat létrehozásával a GLAMI nem csak jelentősen leegyszerűsíti a divattermékek feltérképezését és vásárlását, hanem a felhasználók egy még szélesebb köre számára teszi láthatóvá a webáruház kínálatát„- magyarázza Radek Bartyzal.

A GLAMI-nál a személyre szabás kétféle módon történik. Az a legegyszerűbb megoldás, amikor a felhasználó kiválaszt néhány terméket, majd a rendszer hasonlókat ajánl. Ebben az esetben a rendszer nem veszi figyelembe a felhasználó vásárlási előzményeit. A második módszer még hatékonyabban valósítja meg a személyre szabást. A rendszer bizonyos kategóriákba sorolja a termékeket és figyelemmel kíséri, mit nézett meg a felhasználó a korábbi vásárlások alkalmával. Ezt követően a rendszer a hasonló profillal rendelkező felhasználók termékeit fogja ajánlani. A kategóriákba sorolás a termékek képe és leírása alapján teljesen automatizáltan történik, ami a GLAMI esetében több mint 100 teljes munkaidőben foglalkoztatott munkatárs munkáját váltja ki.

„Egy vállalat számára nehéz lehet megbecsülni, hogy az MI-technológiába való befektetés mennyi időt és emberi erőforrást képes megtakarítani, de a felhasználói elégedettség könnyedén mérhető olyan mutatókban, mint például a konverziós arány. A GLAMI-nál mindig mérjük az egyes új felhasználói funkciók üzleti értékét is. A személyre szabott keresés GLAMI-ban történő megvalósítása után az olyan mutatók, mint az konverziós arány és a GMV (bruttó áruérték) több mint 10%-kal növekedtek.”