Systém velmi přesně popíše vzorce chování jednotlivých zákazníků a předpoví značku, cenové rozpětí a produkt, který bude zakoupen.
E-commerce produkuje velké množství dat. Firmy, obchodníky a distributory to nutí hledat taková řešení pro jejich analýzu. S pomocí technologií hloubkového učení bude analýza těchto dat jednodušší, uvádí studie společnosti RTB House.
Technologie umělé inteligence dokážou uzpůsobit nákupní proces individuálním požadavkům a pomáhají optimalizovat online nákupní proces. Některé procesy v e-commerce se díky nim dokonce plně zautomatizovaly.
Tři klíčové technologie AI pro e-commerce
Vyhledávání produktů – algoritmy rozeznávající obrázky
Rozeznávání obrázků už funguje poměrně dlouhou dobu, ale až s umělou inteligencí se rozšiřuje a zdokonaluje. Google, Microsoft, Facebook nebo Yahoo jsou leadery na poli vytváření systémů, které rozeznávají objekty lépe než lidé. CloudVision API od Googlu umožňuje developerům rozeznávat objekty na fotkách, poznávat slova nebo text a dokonce zvládne uhodnout, jaké emoce pociťuje osoba na obrázku. Cognitive Services od Microsoftu zase staví na sadě API schopných rozeznávat obrázky, emoce, celebrity a obličeje. API od Clarifai pomáhá firmám zorganizovat jejich obsah, vyfiltrovat nebezpečné obrázky nebo videa nahraná uživateli a nebo zobrazit produkty ke koupi podle prohlédnutých nebo pořízených fotografií. Řešení od Yahoo, které napodobuje fungování neuronových sítí, zase může rozpoznávat nevhodné obrázky (např. fotografie se zakázaným obsahem nebo ty pro dospělé).
Rozpoznávání obrázků s pomocí umělé inteligence může být v e-commerce velmi užitečné. Nákupní galerie, cenové srovnávače nebo e-shopy, které potřebují pracovat s miliony obrázků, to mohou dělat automaticky.
Rozhodnutí o nákupu – technologie, která dělá vysoce přesná doporučení
Personalizované reklamní bannery vytváří impuls ke konečnému rozhodnutí o nákupu, ať už tím, že zákazníkovi daný produkt připomenou nebo mu ukážou příbuzné zboží.
Dnešní marketéři tuto techniku již velmi dobře znají. S pomocí hloubkového učení, inovativní větve výzkumu zaměřeného na umělou inteligenci, které problémy řeší napodobováním činnosti lidského mozku, můžou být klasické retargetingové kampaně posunuty na novou úroveň.
Algoritmy hloubkového učení vytvářejí prvky schopné rozeznat přístup, záměr a celkový stav každého člověka přicházejícího na stránky e-shopu. Podle RTB House může tento přístup zefektivnit reklamní aktivity až o 50 % v porovnání s typickým přístupem strojového učení.
Skutečná síla hloubkového učení využitého v e-commerce je v tom, že umělá inteligence může využít obrovská množství dat, učit se z nich a chovat se jako lidé – aniž by jim bylo potřeba sepisovat instrukce nebo určovat pravidla. Není třeba zkoušet odhadovat možné reakce zákazníků nebo aktuální šanci na nákup. E-shopy veškeré rozhodování přenechají algoritmům, které se učí z praxe a na základě zkušeností vycítí, jak optimálně postupovat – a navíc to zvládnou mnohem rychleji než lidé.
Doručovací algoritmy, které předpovídají rozhodnutí
Systémy pomocí umělé inteligence odhadují další nákupy zákazníka. To se podobá plánům Amazonu na rozvoj tzv. předvídatelného zaslání. Distribuční systém a síť velmi přesně popíší vzorce chování jednotlivých zákazníků a předpoví značku, cenové rozpětí a produkt, který bude nakoupen. Na základě této předpovědi mohou být výrobky převezeny do nejbližšího distribučního centra ještě předtím, než je objednávka vůbec odeslána. Nejlépe tento princip funguje v kombinaci s produkty každodenní spotřeby.
Pokud se správně využije, může tato myšlenka posunout analytiku a logistiku na novou úroveň.
E-commerce zítřka
Jak uvádí tisková zpráva RTB House, propojení umělé inteligence a e-commerce se ještě úplně nerozšířilo, alespoň ne z pohledu používání neuronových sítí v běžné praxi. Spojením umělé inteligence a velkých dat vznikne ale v brzké budoucnosti platforma, která bude chytřejší a bude schopna dělat svá vlastní rozhodnutí.